基于小波变换的数字乳腺图象增强和微细钙化点提取

本文通过对一维和二维乳腺图象信号的实验分析 ,提出了利用小波变换实现微细钙化点图象增强与提取的方法 ,即通过选择适当尺度的细节子图组合进行合成 ,得到对比度增强的钙化点图象 ;再经过阈值处理 ,提取出钙化点。根据本文方法对实际的乳腺X光片进行了实验 。

一种用于提取医学图象边缘的新方法

本文运用图论中启发式搜索法，能够克服人体器官边缘轮廓中某些区域出现灰度模糊，智能地提取精确的边界。

多重分形分析图象边缘提取算法

提出了一种基于多重分形分析的图象边缘提取算法 ,通过计算每个象素点的奇异值和多重分形谱 ,并根据多重分形谱的各种测度修正 ,提取出图象的边缘信息 .在分析图象的各种象素点的多重分形谱特性的基础上 ,着重分析了多重分形谱常用的若干测度以及选取标准 .该算法利用奇异性H¨older指数和多重分形谱以及它们组成的判据来进行图象边缘提取的思路不同于传统的基于梯度的局部极值点来进行图象边缘提取的方法 .实验结果表明 :该算法可以在保留重要边缘信息的情况下去除不重要细节 ,更能符合人的视觉心理 .

基于数学形态学的商标图象边缘提取

介绍一种全新的基于数学形态学的商标图象边缘提取方法，根据商标图象边缘与内部区域结构形态的差异，通过与之相匹配的结构元素，运用数学形态学的方法对商标图象边缘进行提取。

扫描图象曲线轮廓关键点的提取及其处理

针对工程图样中线段的识别和提取问题 ,提出了一种提取扫描图象曲线轮廓关键点的算法和相应的提取条件准则 .该算法可自动逐行检测扫描行中的黑游程 ,当相继行中的黑游程满足一定的条件准则时 ,即可提取出相应的黑游程边界点 ,并形成关键点 .依据这些关键点 ,利用 B样条曲线理论来拟合曲线 ,最终即可实现对图象曲线的提取 .该算法不仅速度快 ,抗噪声性能强 。

一种快速的图象边缘提取算法

本文设计的图象边缘提取算法,具有较高的抗“噪声”能力,运算速度快,提取的边缘线只有一个象元宽。

利用Imagej提取目标物平面图像外轮廓的方法

介绍了用Imagej对图像边缘提取的方法和过程,显现了Imagej的优势,重点对其处理图象的过程进行了分析和阐述,为了更清楚地看出这种方法的效果,给出了一些处理过程的相关图片。最后,对用Imagej提取图像处理技术所面临的问题和发展方向阐述了自己的观点。

基于视觉生理的子波变换及在图象处理中的应用

本文主要分析了初级视觉中神经节细胞的感受反应将其感受响应函数作为基本子波函数(子波母函数),由此得出一对应视觉生理特性的二维子波变换,并且分析了这一子波变换在图象多分辨率轮廓提取中的应用。

电镜羊绒毛图象自动识别方法研究

为了快速地进行羊毛、羊绒的区分和检测 ,提出了电镜羊绒毛图象的自动识别方法 .该方法先用自动阈值法对图象进行二值化 ,然后用动态聚类的方法检测每根羊绒毛的边界线 ,再由边界线分割不同的羊绒毛 ;接着用Canny算子提取边缘 ,并进行后处理 ,在边缘图上 ,根据羊绒毛图象的鳞片特性 ,提取羊绒毛的细度和鳞片长度等特征 ;最后由特征参数通过 Bayes判别法进行识别 .实验结果表明 ,该系统对羊绒毛的识别 ,不仅快速准确 ,而且与以往的系统相比 ,在精度和速度上都有显著的提高 .

一种新的山脊线和山谷线自动提取方法

提出了一种新的自动提取山脊线和山谷线的方法——方向剖面法 .该方法可以根据穿过高程数据点的各个方向的剖面线特征 ,自动识别 DEM中可能的山脊点和山谷点 ;然后 ,用修正的 Hilditch细线化算法筛选山脊点和山谷点 ;接着再把筛选后两两相邻的山脊点或山谷点连接起来 ,形成山脊线或山谷线的“雏形”;最后 ,将山脊线或山谷线“雏形”中封闭的三角形断开 ,并剔除过短的山脊线和山谷线 .用真实 DEM数据进行试验研究 ,其自动提取的山脊线和山谷线与高程等值线图反映的地形起伏基本一致 。

空中飞行射击实时评判系统的设计与仿真

介绍了一种用于飞行员射击训练的空中射击实时评判系统，详细描述了该系统的总体结构、硬件及软件的设计方法，经过全系统的地面仿真试验表明，评判结果正确，实时性及精度满足要求，为今后装机工程化奠定了基础。

基于内容的图象获取技术与系统

本文着重介绍信息系统中基于内容的图象获取技术，和一些目前国际上较为常用的几种图象获取系统，包括实验、商用和万维网上的。最后对图象获取技术的发展前景进行了概述。