矩技术在计算机图像学中的应用综述

矩技术因具有数学上的简明性及多用性 ,而得到了广泛应用。本文介绍矩技术在图像处理、计算机视觉和模式识别领域内的应用 ,主要包括景物匹配、直方图匹配、图像重建、图像压缩、对称性检测、图像规格化、纹理分割、边缘检测、目标识别和图像检索。     

一种基于小波分析的自适应图像融合方法

本文提出了一种基于小波分析的自适应图像融合方法。首先对原始图像进行小波分解,得到四个子图像。然后分别计算各子图像的区域边界强度,再根据不同图像的相应区域边界强度值赋予其不同的加权系数,从而实现自适应的信息融合。最后通过小波反变换,得到完整的融合结果。通过对SAR和TM图像的融合实验,证明了本方法在保持边界特性方面具有明显优势。     

口腔颌面部涎腺肿瘤细胞计算机图象分析

口腔颌面部涎腺肿瘤细胞计算机图象分析郭峻（中国科学院遥感应用研究所，北京１００１０１）赵荣椿（西北工业大学计算机科学与工程系，西安７１００７２）安文生王淑珍（西安医科大学口腔医院，西安７１０００４）ＡＣＯＭＰＵＴＥＲＩＭＡＧＥＡＮＡＬＹＳＩＳＡＰＰＲ...     

X线颅颌影像硬组织内部结构的自动识别

目的:采用计算机图象处理技术,进行X线颅颌影像硬组织内部结构的自动识别研究,为计算机对X线颅颌面影像的全自动识别、定点、测量分析奠定基础.方法:在头颅定位仪的严格定位下,拍摄研究对象的正中咬合位时的X线颅颌侧位片.拍摄的X线片通过扫描仪将图像信息输入计算机并进行图象处理.首先是图象增强,随后,利用X线颅颌面侧位片图象灰度分布的特征,将原始图象分层.最后,进行了图象重建.结果:提取出了部分颅颌硬组织内部结构.结论:初步建立了计算机X线颅颌面影像硬组织的自动识别,为进一步的研究奠定了基础.     

小波变换在彩色序列图像运动估值中的应用

本文介绍一种小波变换应用于彩色序列图像运动估值的新方法，该方法充分利用小波分解各子图的相关性，大大的减少了运动估值的搜索范围。从而大大减少了编码时间。     

一种综合的统计纹理分割方法

本文提出了一种无需任何先验知识的纹理图像分割系统。该系统采用模板滤波来提取纹理特征值，并用动态聚类法估计各类纹理的统计参数；然后引入空间约束条件对初始概率分布函数进行修正，并根据修正后的概率分布函数来确定各个象素所属的纹理类别。实验证明该系统无论是对人工纹理还是自然景物，都能取得良好的划分效果     

一种结合空间信息的图像阈值分割新方法

针对基于灰度分布的图像阈值分割方法的不足,本文通过结合使用灰度级和空间相关信息将分类像素的特征空间从一维推广到二维,利用二维Otsu方法得到稳健的初始分割,然后使用松弛迭代的区域增长技术来判决边缘像素的归属。实验结果表明,本方法能够获得更好的阈值分割效果和更强的鲁棒性,并且大大降低了时间复杂度。     

基于分层随机Hough变换的文本图像倾斜检测

传统的Hough变换在文本图像倾斜检测时存在计算量大、速度慢的问题,不适用于实际中的批量处理。本文提出一种基于分层的随机Hough变换文本图像倾斜检测方法,首先运用变分辨率金字塔策略,把图像分解成具有不同分辨率的多层子图像,然后对每层图像进行随机Hough变换,并采用两点法表示直线使参数空间降到一维,并通过降分辨率图像的快速检测结果,设置合理的检测门限以减少无效累积。实验结果表明,改进后的方法在保证检测精度相近的前提下,其计算速度比传统方法快十倍左右。     

小波变换结合矢量量化在图像编码中的应用

本文应用小波变换的ＭＡＬＬＡＴ算法，结合矢量量化和ＭＡＸ量化提出了一种新的图像压缩编码方法。实验结果表明给出了较高的压缩比和很好的图像还原效果。     

B-样条子波在图像边缘检测中的应用

由于经典的边缘提取算子的处理结果不是十分令人满意,本文采用基于微分算子的思想以B-样条子波为处理函数的边缘提取算法。该算法充分的利用了B-样条函数在边缘拟合上的优势以及小波方法的多尺度优势,算法的处理结果令人满意。