基于Hausdorff距离的雷达图像与电子海图实时匹配算法

针对已抽取海岸边缘特征并二值化的电子海图和已提取海岸边缘特征并缩放至海图比例的实时雷达图像进行匹配。匹配时,先提取待匹配曲线的特征点构成特征段,然后用特征段之间曲率的H ausdorff距离来度量分段轮廓之间的相似性,获得匹配结果。该算法充分利用轮廓线的几何特征信息,既保证了较好的匹配精度,又能显著提高算法速度,实现雷达的实时匹配定位。     

基于机器视觉的钢轨对接焊高精度检测方法

为提高闪光对接焊设备焊接过程的焊接精度,提出一种基于机器视觉和图像处理技术结合的钢轨对接焊高精度定位检测方法。该方法采用黑白面阵CMOS工业相机、线激光器作为主要检测硬件,其中线激光器发射的激光分别垂直投射在与轨道轴线平行的轨顶面和轨侧面上,通过对工业相机所采集的图像进行特征提取,针对多种不同特征进行模式识别,从而获得钢轨顶部和侧面高度差。通过重复性与可靠性试验,表明该方法满足工程实际检测要求。与传统的手工检测方法相比,本方法具有更高的精度,且受外部环境的影响较小,满足工况环境条件下的焊接精度要求,在复杂环境下同样可获得较好的检测效果。     

钢轨断面图形信息自动获取系统

本文以铁道钢轨断面图形检测为实例,设计了一个光学图象信息采集系统。把强光带直接照射到钢轨轨顶及其两侧,将一对CCD摄象机获取的三维物体的图象信息,经图象预处理后,用线性内插法对光带细化,使其变为二维图象处理,从而不再涉及难度较大的立体象对的图象相关问题。     

微创手术机器人视觉定位系统的研究

根据立体视觉的基本原理，建立摄像机标定模型和立体视觉模型，设计了基于微创手术机器人的视觉定位系统．介绍了相应图像处理软件的设计，实现对目标的准确识别和精确定位．实验证明该方案有较好的定位效果，同时分析了引起误差的原因．     

英汉成语翻译中形象语言的处理

英汉两种语言中都存在着大量的形象语言,而形象语言是语言修辞手段的重要组成部分。本文从英汉成语中形象语言的来源,形象语言在翻译中的处理着手,探讨其内在的文化内涵及如何结合语境、语篇灵活地进行形象语言的翻译。     

一种基于视频虚拟检测线的交通流参数检测方法

实时交通流参数检测在智能交通系统中起着重要的作用。参数检测有多种方式,其中基于图像处理的视频车辆检测方式近年来发展很快,由于它具有检测区域大、系统设置灵活等突出的优点,已成为智能交通系统领域的一个研究热点。车辆的检测基于车道,在每个车道设置两条虚拟检测线来检测交通流参数,虚拟检测线的作用类似于电磁感应线圈。系统通过对视频虚拟检测线的预处理将二维的数字图像转化成一维的检测信号,减小了运算量,降低了运算负荷。提出的基于视频虚拟检测线特征的交通流参数检测系统已经在PC机上用VC 6.0实现,并对不同典型天气条件下的交通流视频进行了实验,实验结果表明该系统具有较高的车流量统计精度。     

基于小波域隐马尔可夫树模型的多光谱遥感影像纹理分割技术研究

遥感图像纹理信息丰富，需要进行有效的纹理特征描述．小波域隐马尔可夫树（HMT）模型提供了一种有效的纹理特征提取方法．简述了HMT模型及分割思想，并在此基础上针对多光谱遥感图像，探索更好的纹理描述方法．通过适当的数学变换，得到多光谱遥感影像在不同角度下的描述：H—S—I分量和最大主成分分量．研究比较各分量特性并应用HMT模型，得到不同分量下纹理分割结果．实验表明，利用多光谱信息可有效地提高分割质量。     

MEDICAL IMAGE SEGMENTATION BASED ON A MODIFIED LEVEL SET ALGORITHM

Imagesegmentationplaysanimportantrolein imageanalysisaswellasinhigh levelimageinter pretationandunderstandingsuchasrobotvision, objectrecognition,andmedicalimaging.Numerous segmentationmethodshavebeendeveloped.How ever,medicalimagesareoftencorruptedbyno…     

融合边缘检测与区域生长的交通图像分割方法

在交通监控中,如何从复杂的背景中分割运动物体是至关重要的一步,针对车辆的运动阴影对图像分割产生的不利影响,提出了一种新的融合边缘检测与区域生长的彩色图像分割算法,算法同时考虑了图像的彩色信息和空间信息.该算法首先对彩色图像边缘检测,并根据检测结果设置种子像素;再基于颜色相似性生长准则,结合边缘检测结果,对每个种子点进行区域生长;最后,利用区域合并算法对剩余的像素进行合并.实验结果表明该算法很大程度上克服了阴影给图像分割带来的不利影响.     

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．