IKONOS 1m城市图像中道路信息提取方法研究

自从1999年1m分辨率IKONOS卫星发射以来，空间图像制图就成为计算机视觉领域的热门话题，主要是因为地面大部分人造目标可以被识别出来，其中道路就是可识别目标中很重要的一个。针对大量来自建筑物的边缘因素会在边缘探测器中产生，边缘检测方法识别道路困难的情况，介绍IKONOS 1m分辨率的城市图像中道路信息的半自动提取方法。     

提取深度图象尖顶边缘的一种新方法

提出了一种以基本数学形态学运算为基础的在深度图象中提取尖顶边缘的方法。首先用形态梯度算子处理深度图象，使尖顶边缘包含在图象的凹谷中。然后用形态凹谷检测算子将凹谷检测出来，并在尖顶边缘处形成凸峰，计算凸峰的局部极点，从而得到对应的尖顶边缘点的位置，用实际的深度图象进行了实验，结果证明这种方法快速有效，并且具有良好的抗噪声性能。     

省委书记王云坤在全省交通工作会议上的讲话（摘要）（2004年3月30日）

参加今天这个会议，非常高兴，主要是看望大家，对同志们的辛勤工作表示感谢和慰问。这段时间，我想了三件事，不吐不快：一是振兴东北，交通上不去，基础不具备，振兴是空话；二是解决三农问题，如不突出乡村公路建设，那也只能望洋兴叹；三是全国出了不少腐败案件，加强反腐、防腐工作，必须认真总结经验教训，提到更加重要日程上来。关于具体工作，正中、克志同志都要讲，我没有更多要说的。借这个机会，结合自己的感受，谈几点想法。     

基于SVM和小波边缘检测的车型图像识别

在基于小波边缘检测和SMO算法的基础上进行车型图像识别,首先将待识别目标进行二维小波分解,获取不同尺度下的小波系数,然后对其进行主元分析,得到的主元作为支持向量机的特征量输入.实验结果表明,该方法具有良好的分类性能.     

气缸套内表面磨损的图像处理检测方法研究

对柴油机内表面磨损的特征和机理进行了研究，对图像边缘提取的经典算法（梯度算子和拉普拉斯算子等）和小波变换算法进行了分析与比较，提出了用图像处理的方法实现气缸套内表面磨损检测的途径．     

细胞图像自动分割方法研究

提出一种细胞图像的自动分割与定位方法．首先将直方图分割所得二值图像的距离变换作为边缘提取的指导知识，进行细胞图像的精确分割；然后利用分割边缘点的梯度方向和几何知识确定细胞的中心．该方法既能对非重叠细胞也能对重叠细胞进行细胞的分割与定位．     

基于云模型的模糊边缘检测

基于云模型和模糊集理论。提出了一种新的边缘检测方法．该方法根据图像灰度。借助区域生长算法产生对象云；通过云运算生成边界云并构建模糊隶属带。进而在条件概率和模糊划分熵的基础上。根据最大模糊熵原则确定最优阈值，对图像模糊边界进行提取．试验结果表明。该算法能保留大量低灰度信息。可以获得较好的枪涮特栗．     

基于小波变换的气缸内表面磨损检测的研究

经典边缘提取算法是以原始图像为基础，对噪声信号和边缘信号不加区分地使用边缘提取小波利用其在各个分辨率下具有时域和频域特性检测出图像边缘，并消除了噪身对图像的污染在实际应用中，很好地完成了对柴油机气缸内表面损坏的检测．     

航空影像的直线特征检测算法

提出了从高分辨率航空影像中提取直线的算法．该算法首先检测出图像的边缘特征，以Freeman码表达连续的边缘，通过构造直线段上下一个像素可能位于的区域，将检测一段边缘线是否为直线段的复杂问题简化为一个简单的边缘条件判断问题．     

基于局部Gabor特征匹配和Kalman滤波的车辆跟踪算法

针对基于全局匹配的视觉目标跟踪算法的不足,文章采用一种局部匹配的思路,利用Gabor特征的抗噪性和边缘极大值点的不易丢失性,实现了一种鲁棒的Kalman车辆跟踪算法。首先以抗噪性强的Gabor特征构建匹配特征向量;然后采用边缘极大值点作为待匹配特征候选点;最后将以上特征输入至Kalman跟踪器,实现前方车辆跟踪。试验表明该方法在车辆姿态大幅度变化及遮挡时仍具有较强的鲁棒性。