无链表图像感兴趣区域编码算法

针对基于链表实现的感兴趣区域编码算法占用存储资源较多的问题,提出了一种无链表的编码算法.在SPIHT(等级树集合分裂)编码过程中,采用标志位图表示系数和集合的重要件信息;优先编码感兴趣区域,利用队列缓存非感兴趣区域系数和集合信息;编码非感兴趣区域时,从队列中恢复编码所需的重要件信息.编码过程不需要提升感兴趣区域小波系数,能实现感兴趣区域重建质量的精确控制.仿真实验表明,该算法优于提升小波系数的感兴趣区域编码算法;当编码码率为1 bpp(比特/像素)时,其存储需求仅为链表实现的感兴趣区域分离编码算法的1/10.     

高分辨率遥感影像分割提取构筑物评估

面向对象的影像分析已成为针对高分辨率遥感影像信息提取和行业应用的一种先进方法．该方法的实用效果,基础和关键在于对影像中所关注地物目标的影像分割提取效果．针对高分辨率遥感影像地面杓筑物的提取,采用经验性符合统计比较法,把自动分割结果与人工分割提取的地面构筑物区域轮廓相对符合程度分为3个等级：良好、可以接受和不可接受,对当前应用广泛的两种多尺度影像分割方法进行了地面构筑物分割提取效果评估．     

一种改进的基于轮廓特征拐点的遮挡车辆分离方法

在传统的基于4类特征拐点的遮挡车辆分离方法的基础上进行改进,提出了一种基于8类特征拐点的分离方法．该方法以车辆常用的矩形模板为先验知识,首先对存在遮挡的连通区域提取边缘轮廓,并将轮廓上的特征拐点分为8类;然后在对相邻且同类的轮廓特征拐点进行合并的基础上,利用改进的车辆轮廓特征拐点的类型组合来实现遮挡车辆的识别和分离．仿真实验表明,本文所提出的新方法具有更好的鲁棒性和精确性,且方法简单,具有很高的实际应用价值．     

基于提升小波变换的医学图像融合算法

图像融合是将多幅图像的信息综合到一幅图像的技术,它使得融合后的图像包含更为准确、更为全面可靠的图像描述。为了改善传统医学图像融合算法对细节信息的丢失,采用提升小波的方式将源医学图像进行分解,并分别对高低频采用不同的融合规则,最后经小波逆变换得到目标图像。仿真实验结果表明,该算法是有效可行的。     

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电视监控是智能交通监控系统的一个重要组成部分,其目的是通过对视频交通图像处理进行车辆、行人、环境等的监控. 根据非下采样Contourlet变换具有多分辨率、多方向性和平移不变性的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多聚焦交通图像融合方法. 融合策略采用低频系数取平均,高频系数基于邻域、兄弟和父节点信息的区域特征衡量取最大值法. 将本文的方法与小波变换、脊波变换及Contourlet变换相比较,实验结果表明,该方法取得了更好的融合效果,提高了图像质量,满足智能交通监控系统的要求.     

基于非下采样Contourlet变换的交通图像融合方法研究

电视监控是智能交通监控系统的一个重要组成部分,其目的是通过对视频交通图像处理进行车辆、行人、环境等的监控. 根据非下采样Contourlet变换具有多分辨率、多方向性和平移不变性的特点,提出了一种基于非下采样Contourlet变换的多聚焦交通图像融合方法. 融合策略采用低频系数取平均,高频系数基于邻域、兄弟和父节点信息的区域特征衡量取最大值法. 将本文的方法与小波变换、脊波变换及Contourlet变换相比较,实验结果表明,该方法取得了更好的融合效果,提高了图像质量,满足智能交通监控系统的要求.     

隧道衬砌质量检测中探地雷达图像特征研究

探地雷达采用了先进的连续透视扫描无损探伤技术,能够快速而又非常简便地对隧道衬砌的实际情况进行检测。不同的衬砌缺陷对电磁波具有不同的反射特性,表现在探地雷达图像上具有不同的图像特征。本文简要介绍了探地雷达隧道衬砌质量检测技术,数据采集过程中的测线布置和参数设置,系统研究了衬砌不同缺陷类型的雷达图像特征,据此提高隧道衬砌质量检测中探地雷达图像的解释精度。     

基于小波的路面裂缝识别研究

应用基于小波变换的图像分解和重构方案可以进行公路路面裂缝的检测与识别。首先对路面图像进行多分辨二维离散小波分解,根据在每个尺度2j上小波系数模最大值和相位(梯度方向)这两个分量的大小确定边缘的位置,进一步变换小波分解系数,达到去除噪音,加强裂缝边缘的效果。并通过实验分析和讨论了不同的小波基、不同分辨率水平、重构中使用的分解子图像对路面图像裂缝分割的影响,最后用简单的阈值技术生成二值图像,把裂缝从背景图像中分离出来。     

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在基于数字图像处理的车牌识别技术的研究过程中,因为车牌定位和字符分割一般都是基于车牌区域的二值化结果进行的,因此对图像的二值化是非常关键的一步,二值化的效果直接影响到后面的车牌定位以及字符分割。二值化最主要的是阈值的确定,文章对比了几种常规的车牌图像全局阈值二值化处理算法,并重点分析了最大类间方差法和KSW 最大熵法的基本原理和微机仿真结果,发现用于车辆图片是这些方法不够理想,然后提出一种新的方法—基于图像直方图波形分析的车牌图像二值化处理算法,经过大量试验证明该算法在进行车牌图像二值化处理时效果非常理想。     

Relief算法在关门车故障自动识别中的应用

针对货车运行故障动态图像检测(TFDS)系统中的图像识别问题,提出一种基于Relief算法的解决方案.该方案采用梯度-共生矩阵的数字特征来描述一幅图像,然后通过Relief算法进行有效的特征选择,根据这些特征,通过模板匹配技术,最终检测出关门车故障.现场运用表明,该方案具有很高的实用性.