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.     

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．     

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。     

具有可变超松弛因子的OSEM在PET重建中的应用

基于最大似然期望法(ML-EM)重建的图像质量好,但因其收敛速度太慢,而难以直接应用于临床.有序子集最大期望法(OSEM)具有较高的重建图像质量和较短的计算时间,超松弛因子(OR)有可灵活调节超松弛因子和加速收敛两种功效.文中将OSEM和OR有机地结合起来用于PET图像重建,形成可变超松弛因子的OSEM重建算法(OR-OSEM).该方法综合了上述两种算法的优点,具有可根据需要灵活改变子集数和超松弛因子的功能.计算机仿真模拟和临床PET投影数据的重建结果表明了该方法的有效性.     

数字图像技术在露石混凝土路面中的应用

应用数字图像技术,将普通数码相机拍摄的露石水泥混凝土路面照片进行处理,根据图像的灰度值变化分析得到露石混凝土路表面的构造深度,并通过与常规方法的比较表明,此方法测量的路表面构造深度结果可靠,操作简单,可以在分析露石混凝土路面粗糙的表面特征上应用。     

精密光学元件表面洁净度成像检测系统

为解决精密光学元件表面洁净度检测面临疵病干扰及测量精度不理想的问题,提出了基于机器视觉方法的图像检测系统,没计了适用于多种尺寸待检测元件的活动夹具和三维电控平台.利用Canny边缘检测算子分割出被检对象边缘,用凸壳的方法得到被检对象的封闭区域,采用关联向量机法,对待检测对象封闭区域的几何空间、灰度空间和变换域空间参数构成的待检测向量进行分析,识别出固体颗粒残蹦物和非同体颗粒残留物,最终得到精密光学元件表面的洁净度等级.     

基于重要位平面的彩色图像检索算法

针对利用颜色特征检索图像时的不足,提出了一种基于重要位平面的彩色图像检索算法．该算法利用位平面分解的方法对表征图像视觉的信息进行分解,从中提取能够表征图像视觉信息的5个最高位平面,并计算其上的R、G、B颜色分布熵来描述图像特征．为了避免图像中像素颜色值的微小变化对位平面复杂度的影响,采用了位平面的灰度码表示方法．最后设计了以位平面距离加权和的方法进行相似性度量．仿真实验表明所提出的算法具有高效的图像检索性能．     

公路工程冬季施工技术特点分析与应对措施

随着近几年公路建设工程量的加大,冬季施工已是每个施工单位必须面对的问题。文中根据笔者长期的公路工程施工经验,全面分析了冬季施工的特点,并提出了相应的应对措施,为公路工程冬季正常施工提供了有力保障。     

论“意象”的“表现”思维向度

蒋寅先生认为,以往学界所讨论的"意象"实际上应该叫"物象",而"意境"是一个完整自足的呼唤性的文本,古人使用的"意境"只是立意取境之义,是个不含价值色彩的中性概念.本文认为:"意象"是最小的表意单位、"境"、"意境"是更大的表意单位,蒋先生忽略了中国"象"思维是"表现"性的而不是"再现"性的这一重要内容.本文拟从"意象"的"表现"思维向度来探索"意象"的特质.     

眼球追踪技术在高速公路景观敏感区研究中的应用

介绍了利用摄像头进行眼球自动追踪的技术以及在高速公路景观敏感区研究中的应用,其主要原理是利用图像灰度曲线进行计算,分别获得水平和垂直灰度曲线,接着进行初步定位得到包含眼球在内的矩形区域,然后在此基础上对眼球位置进行精确计算,最后利用图像帧列计算眼球的相对移动轨迹和停留时间,由此可以记录试验者对高速公路景观不同区域的注意程度和关注时间,为高速公路景观研究和应用提供支持。