单幅图像的超分辨率重建方法

在分析单幅图像超分辨率重建问题的基础上，建立一种新的图像退化模型，并分析了提出的模型和经典图像恢复中模型的异同点，然后分析了算法实施步骤，针对提出的分层剥离算法，采用级联模板运算方法，从而简化了方程计算的复杂度．试验结果表明：提出的一种基于剥离方法的单幅图像超分辨率方法是有效可行的．     

利用ISAPI,Java开发B/S模式的图像数据库

通过对Brower／Server模式结构和特征的分析研究，提出了基于B／S模式并支持基于内容查询的图像数据库管理系统，重点研究了ISAPI对数据库的访问、图像的特征提取等关键性技术，实现了在Web环境下基于内容的图像查询(QBIC)；同时利用Java技术制作图像特效，并给出了运行示例，     

流域分割算法在细胞图像分割中的应用

为克服细胞涂片检测癌症过程中细胞交叠造成图像分析的困难，需将实际细胞图像中交叠在一起的细胞群分离为单个细胞。为此，提出一种基于流域分割算法的二值细胞图像分析方法。首先，用迭代腐蚀方法产生距离图，以从交叠的细胞图像中检测出种子数。然后，将极限腐蚀的集合作为分离交叠细胞图象的种子。最后，以种子区域为基础生长图像，直到除凸集的边界外，原图的像素都被重新吸收。叙述了该算法的设计思想和实现，并给出了实验结果。     

基于NSCT变换的红外与可见光图像融合方法

针对小波变换不能很好地表达图像边缘信息，NSCT变换对图像细节信息表达缺失的问题，本文提出了一种改进的基于NSCT变换的图像融合方法．首先将经过预处理和配准后的红外图像和可见光图像进行NSCT变换，得到各个源图像的低频和高频系数，然后对分解后的低频系数采用小波变换的融合规则进行融合处理，高频系数则采用基于特征的区域能量的融合规则进行融合处理，最后对融合后的系数进行NSCT反变换得到融合图像．仿真实验表明，采用改进的NSCT融合方法对红外与可见光图像的融合有良好的效果，图像更清晰，信息更全面．     

智能图像处理技术在车型识别中的应用研究

提出了一种应用于视频车型识别系统中的图像预处理方法．该方法对采集到的车辆图像去模糊恢复，然后采用快速的梯度算法得到背景与车辆的边缘图像，用两幅边缘图像相减分割出车辆图像，再对图像二值化，并进行直线拟合、填充处理，最后用轮廓跟踪的方法得到完整的车辆轮廓图，从而有效提取特征参数．     

基于文化粒子群网络优化算法的医学图像研究

文章提出了基于文化粒子群的网络优化算法的医学图像方法，通过在50例唇裂矫正术中运用BP神经网络进行学习．对唇部进行解剖观察和美学分析，在矫正修复手术中不断学习和调整来接近期望输出，并通过实验仿真及客观的图像提出了评估准则。实验结果表明，在美学研究基础上的基于文化粒子群BP神经网络的医学图像研究，适用于唇裂的矫正修复。     

基于小波变换的图像融合算法研究

提出了一种新的基于小波多尺度分解的分层图像融合方法；总结出基于小波分解子图像面积比和低频系数均方根误差2个标准，来确定最佳小波分解层数的方法。通过仿真实验，对分解层数、区域大小对该融合方法的性能影响进行了比较分析，并得出融合结果，将其与金字塔算法融合结果进行了比较。实验结果表明，该融合方法是十分有效的。     

一种基于Windows调色板和知识聚类的彩色磨粒图像分割方法

彩色磨粒图像分割是实现摩损微粒自动识别的关键技术前提。本文从分析Ｗｉｎｄｏｗｓ系统调色板的实现机制入手，提出了一种适合于铁谱磨粒图像处理需要的色彩分割方法，并将该主展到基于知识的聚类过程，以实现彩色磨粒图像的智能分割。     

遗传算法在图像分割中的应用

图像分割是图像分析的预处理阶段,被认为是计算机视觉中的一个瓶颈.基于扩展的Otsu最优阈值图像分割方法,提出用一种改进遗传算法进行图像分割的方法,并给出了遗传算法中参数的设定.仿真结果表明,改进算法的计算速度不仅明显优于传统的Otsu方法,而且算法的分割效果也很好.     

一种改进的二维傅里叶描述子在基于形状的图像检索中的应用

在图像检索中，形状描述是图像内容描述的关键部分．目前已经存在的大多数形状描述符均是基于某一特定应用的，不具有通用性．文中提出了一种基于二维极坐标傅里叶变换的傅里叶描述子对目标形状的描述方法，分析并实验验证了该方法的各个性质，并讨论了它的实际计算问题．实验结果表明，本描述符通用性强，鲁棒性高．     

基于适应性阈值和遗传算法的图像分割

图像分割是自动目标识别的关键和首要步骤，其目的是将目标和背景分离，为计算机视觉的后续处理提供依据。提出了一种基于适应性阈值和遗传算法进行图像分割的方法，对图像的不同区域分别作灰度值的评价标准，把图像分割问题定义为一个多区域的独立优化问题，利用遗传算法的寻优高效性，搜索到能使分割质量达到最优的图像分割阈值。试验表明，使用该方法可使图像分割获得满意的效果。     

医学超声波图像的边界保护滤波及特征映射补偿

提出的补偿方法不依赖于对组织数据的初始化分类，而是从原始数据中抽取组织特征映射到二维可视化平面．首先对图像进行边界保护滤波，然后归纳出4种基于图像灰度信息的特征映射补偿方法．实验结果表明，通过补偿方法得到的图像可以辅助医生对病变体及其它感兴趣的区域进行定性分析，从而提高临床诊断的准确性．     

基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率识别算法

提出基于Hopfield神经网络的遥感图像超分辨率目标识别算法，它是利用模糊分类技术进行模糊分类，然后用分类结果约束Hopfield神经网络的方法．通过实验，可知Hopfield神经网络在学习样本少时．也能够输出分辨率相对较高的地物目标信息．因此．基于Hopfield神经网络的遥感图像处理方法，能够提高遥感图像的目标分辨率．使其目标特征信息更清晰．     

数字图像隐藏及其保密传输

本文归纳介绍基于图像变换、融合与图像分存等数字图像隐藏技术及其在图像信息保密传输中的应用,讨论了基于FASS曲线、Arnold变换、Magic Square以及复数迭加的图像置乱变换,图像融合与恢复,图像分存的原理和方法,并结合实际应用提出了利用图像隐藏技术实现图像信息保密传输的原理和方案.     

基于局部模糊熵的图像过渡区提取算法

为了提高图像过渡区提取算法的抗噪声性能，对基于局部熵的图像过渡区算法加以改进，提出了基于局部模糊熵的图像过渡区算法．该算法充分利用局部模糊熵区分过渡区与目标区（或背景区）性质的差异，更为有效地提取出图像中的过渡区．仿真实验结果表明，这两种算法在图像含有椒盐噪声的情况下都能有效提取过渡区，但在图像含有高斯噪声的情况下，采用本文算法比采用基于局部熵的图像过渡区算法提取的过渡区更为准确．     

一种WWW图像搜索引擎的模型与实现

随着Internet的飞速发展,网上有了越来越多的图像信息,人们需要一种工具来查找和检索这些图像,为此提出了一种WWW图像搜索引擎的模型。它由爬虫、图像处理模块、图像数据训和查询服务器等4个部分组成,介绍了整个系统的运动原理,并进一步给出了各个部分的实现方法,还创新地提出了一种新的综合了颜色和形状信息的彩色图像检索方法-主色对方法。与传统方法相比,这种方法更符合人眼的视觉特性,而且计算简单,图像大小、旋转和光照的轻微变化不影响检索效果。实验表明,这种方法改进了检索效果。     

基于内容的图像检索中的相关反馈技术

早期的基于内容的图像检索系统以图像处理技术为核心，研究重点集中在视觉特征的选择和提取方面，而没有充分利用人们在视觉方面的主观性．基于内容的图像检索中的根本问题是用于理解图像内容的高层语义概念与图像中提取的用于索引数据库图像的低层特征之间存在差异．为了解决上述问题，近年来相关反馈技术在基于内容的图像检索中受到重视．简要介绍了基于内容的图像检索系统的一般结构，在此基础之上给出了相关反馈技术的目标以及基本思想，并阐述了相关反馈的原则．最后简要介绍了几个现有的使用相关反馈技术的基于内容的图像检索系统．     

基于混沌遗传算法的基元提取

提出了一种直接在灰度图像上进行基元提取的方法．与传统基元提取方法相比，该方法不需对灰度图像进行边缘检测二值化处理，而是利用图像边缘的梯度信息对混沌遗传算法导向，直接在灰度图像上提取基元．同时，该方法也避免了Hough变换高的时空开销问题．仿真表明该方法方便、有效并具有较高稳定性．     

基于知识的航空图像中大型水上桥梁目标识别

针对远距离高空航拍图像中桥梁目标的典型场景，提出了一种基于知识的桥梁目标识别方法，完成了远距离高空航拍图像中桥梁目标的检测．本算法根据水域、陆地域和桥梁域三者之间的关系以及桥梁域自身的特点，采取先假设后验证的方法确定桥梁域．在实验中取得了较好的识别效果．     

红外运动目标图像的识别与跟踪技术研究

文中实现了基于红外扫描图像的运动物体自动识别跟踪系统.选择了Butterworth滤波和中值滤波结合的方法对图像进行预处理,基于多帧图像的局部能量的分割算法来实现图像背景的分割,并采用卡尔曼跟踪算法和目标方位确定算法相结合完成对红外小目标的跟踪.在VC++中使用GDI来建立雷达扫描式的极坐标系,将目标运动轨迹在坐标系中显示出模拟轨迹.