简介：粗糙集理论是处理不确定性问题的数学方法，本文提出了基于粗糙集与小波变换相结合的图像融合算法。该方法首先将粗糙集理论应用于图像滤波中，对含有椒盐噪声的图像进行粗糙中值滤波，然后对滤波后的图像进行小波融合。实验结果表明，粗糙中值滤波有较强的去噪能力，且较好地保持了图像的细节信息，在此基础上进行小波融合，使得融合结果图像具有良好的效果。

简介：针对红外与可见光图像融合，提出了一种基于NSCT变换的图像融合方法。对经NSCT变换的低频子带系数采用基于区域能量自适应加权的融合规则，对高频子带系数采用混合的融合方法，即对于低层，采用基于区域方差选大的融合方法，对于高层采用像素点的绝对值选大的融合方法。实验结果表明，该融合算法可以获得更多的细节信息，能获得较理想的融合图像。

简介：提出了一种红外与可见光的配准和融合方法，该方法利用SIFT算法提取图像特征，并使用透视变换表示图像的变换关系，最后在HSI空间，对图像进行了加权融合。实验表明，该方法快速稳定、鲁棒性高。

简介：云存储技术具有统一管理、灵活安全等诸多优势和特点，但在进行视频图像数据存储时还有可以优化的空间。云存储系统可以使用更符合流式数据特点的存储方式，在不破坏数据完整性同时，可以根据精确的时间点坐标进行自定义的数据定位、查询、下栽、回放，视频图像数据的存储和使用效果会大幅提升。

简介：本文介绍了自动调焦虹膜图像采集系统的系统结构、工作流程，软硬件设计及其实现。采集系统主要由CCD摄像头，加装罔像采集卡的控制计算机和调焦模块组成，其软件部分主要包括虹膜图像采集程序、图像聚焦质量评估程序和搜索调焦程序。系统的调焦机构主要南89C52单片机以及其他辅助芯片组成的驱动电路控制传动机构调节摄像头，具有调焦速度较快、精度较高，并且结构组成简单，设备成本较低等特点。

简介：为了避免成像物体在核磁共振成像（magneticresonanceimaging,MRI）系统实际操作中的旋转难题,现提出一种基于径向基函数（radialbasisfunction,RBF）神经网络和微分进化（differentialevolution,DE）思想的磁共振电阻抗成像（magneticresonanceelectricalimpedancetomography,MREIT）算法.该算法只利用单方向磁感应强度,首先RBF神经网络对肺部仿真模型可行域电阻值和仿真计算磁场强度与真实电磁场强度之间的不匹配目标函数建立非线性模型,其次用微分进化算法寻找最优解.通过在二维、三维肺部仿真模型的仿真实验研究.结果表明,该算法在允许的误差范围内可以有效地对病变的肺部组织进行阻抗图像重构,统计结果与基于微分进化思想的MREIT算法相比,明显缩短了计算复杂度与计算时间.

简介：利用先进的基于CCD的裂缝测试仪采集到试件的表面裂缝。为了计算裂缝宽度，必须准确识别出裂缝边缘。针对裂缝特征，提出了直方图法、结合法、梯度法和改进Roberts法等4种图像测量分析方法，并分别从原理上进行了解释，同时设计了实验标定图进行图像处理和测量，给出了四种分析方法的处理效果图、裂缝宽度及其误差分析。分析结果表明，类判别和数学形态学的结合法在测量裂缝方面效果较好，并将其应用于实际测量中，实践证明了该方法的有效性。

简介：基于造影图像序列的血管减影增强技术能够有效地去除图像中大部分非血管结构、成像噪声以及不同结构运动所造成的运动伪影,对实现血管结构识别,提高血管的对比度,并对后续血管结构的分析和医生对疾病的诊疗具有重要意义;同时,该技术可减少对病人的造影剂注射量,具有重要的临床意义。本文基于单视角血管造影图像序列,从血管造影图像减影技术的基本原理,包括基于图像配准和基于层分解的两类减影方法出发,介绍了每个关键步骤的发展现状。同时对血管减影技术的难点进行分析,并对减影增强技术未来的发展趋势予以展望。

简介：为了提高内衬套的检测速度和精度,保证内衬套的使用寿命,提出结合图像处理技术实现内衬套表面缺陷的自动检测.通过采用CMOS相机在近红外背光源暗域照明环境中获取图像并进行处理,实现对内衬套的毛刺及擦痕的自动检测.本检测系统主要通过图像形态学滤波和GrabGut图像分割算法分别实现对内衬套表面毛刺和擦痕的检测,通过轮廓拟合提取检测毛刺和擦痕的图像,从而实现对内衬套的表面缺陷检测.实验表明,所提出的内衬套表面缺陷的自动检测方法具有高效、准确的优点,且该系统运行稳定,因而具有推广价值.

简介：自动图像采集和分析的发展已经牢牢确立了高通量筛选（HCS）作为一种药物发现工具的地位。虽然高通量筛选在细胞检验中具有广泛的应用,但整个生物体（如斑马鱼）的全自动化图像分析,如果没有用户深入介入,目前尚不能实现。其主要障碍包括方位的变化,样本的高变异性,每个样本特征的复杂性。因此,目前还没有方法能实现斑马鱼幼虫的无监督检测和特征定量。目前,一种在计算机环境中模拟人的认知过程的人工智能方法能克服这些障碍。

简介：对焦速度与精度是自动对焦系统中最重要的两个参数，它们决定系统能否迅速地定位到焦点处，以获取清晰的图像。通过对比连续帧图像局部区域清晰度评价函数值来判断对焦趋势，同时控制对焦驱动电机的转动方向，最后进行反向搜索并与最大判据值比较以寻找到最佳成像位置，成功对焦所需最长时间小于2s。经过大量实验证明该方法具有较好的实时性和精确性。

简介：为达到信息实战化的目的，全面分析卡口全景图像目前存在的问题及原因，从分辨率、清晰度、视野范围、存储方式以及过车文本信息的嵌入与迭加等方面统一规范，并全方位采取质量保证措施，从而全面提升卡口全景图像质量，显著提高“全国机动车缉查布控系统”的效能。

简介：本文以快速准确识别涉车现场轮胎痕迹为目的，针对道路交通事故现场轮胎痕迹图像，详述图像平滑处理过程中各种滤波器的滤除噪声效果，应用实验验证维纳滤波器的技术效果最好，痕迹图像的清晰度显著提高，为轮胎痕迹图像的边缘检测和特征提取奠定良好的理论基础。

简介：基于曲线演化的水平集算法近来已被广泛应用于医学图像分割中，根据分割医学图像的鲁棒性实时性的要求，提出一种新的基于改进窄带法的图像分割方法INBM（Improvednarrowbandmethod）。INBM首先将均匀采样的图像映射到对数极坐标系中，由视网膜空间分辨率机制可知，注视点都在图像兴趣区，由此形成初始轮廓，然后用改进的窄带水平集（LevelSet）方法演化曲线得到最终分割结果．改进窄带法是通过降低窄带区域内的水平集函数求解个数，来减少计算时间。实验结果表明，该方法能够快速、准确地得到医学图像的结果。

简介：为了检验和优化被动测距系统的设计，利用傅里叶光学理论设计并实现了一种数字图像生成模块，在给定光学系统参数条件下，模拟得到了系统的光学传递函数、点扩散函数等重要特性，在两种不同的光电被动测距方案下对该系统进行了系统仿真实验，实验结果验证了模块设计的合理性。

简介：基于深度学习的医学图像处理已成为该领域研究的热点。深度学习方法在各种医学图像应用中取得了优异性能,达到甚至超过了专家级医生的水平。本文首先简述深度学习模型的基本原理,尤其是监督学习算法中的各种神经网络,然后总结它们在医学图像分类与识别、定位与检测、分割、配准与融合等应用领域的研究进展,最后探讨医学图像处理深度学习方法面临的挑战及应对措施。

简介：作为一个保边去噪的算法,各向异性扩散滤波（anisotropicdiffusionfilter,ADF）被广泛应用于磁共振成像（magneticresonanceimage,MRI）图像的预处理中,且对MRI图像中的莱斯噪声具有很好的去除效果.各向异性扩散滤波参数的选择对于其去噪性能影响很大,为找出滤波器的最佳参数,我们用改进的遗传算法对其进行参数优化,并且采用了一种新的精英选择策略,而且还在交叉和变异过程中采用了自适应的交叉和变异概率,再分别对各向异性扩散滤波的迭代次数t、扩散阈值k以及时间步长λ等三个参数进行选择优化.最后,从峰值信噪比（peaksignal-to-noiseratio,PSNR）、结构相似性指数（structuralsimilarityindexmetric,SSIM）、均方差（meansquarederror,MSE）三个方面,将经过参数优化的各向异性扩散滤波器对脑部MRI进行去噪处理,并与其它参数下的滤波结果进行对比.实验结果表明,经过参数优化的各向异性滤波器,无论是从视觉上还是相关评价指标上,均优于其它参数情况下的去噪效果.

简介：针对目前普遍采用实测图像进行自动判读能力的测试，导致测试过程中因受环境因素影响较大，测试结果标准难以统一的问题，根据经纬仪图像目标跟踪的原理，提出了一种基于图像形态学理论的测试仿真图像建立方法。本方法通过对目标图像区域的腐蚀和扩张实现了对跟踪过程中目标图像变化的仿真，并进行了噪声的叠加和图像的平滑。实验证明此方法具有较好的仿真效果，满足测试要求。

简介：摘要:随着大数据时代的到来和计算机能力的提升，传统的目标检测方法难以处理庞大的图像数据以及无法满足人们对目标检测精度和速度上的要求，而卷积神经网络具有强大的特征学习能力，突破了传统目标检测方法的瓶颈，基于卷积神经网络的图像目标检测技术在诸多领域掀起了新的应用热潮。首先，文中介绍了卷积神经网络在目标检测任务上的优越性；其次，梳理了基于卷积神经网络的图像目标检测在医学、工业、农业领域中的典型应用，并对其中几种典型卷积神经网络的结构进行归纳总结分析；最后，讨论了目标检测的应用方面仍然存在的问题，并对基于卷积神经网络的图像目标检测应用的未来研究发展方向进行展望。

简介：摘要：本论文针对基于FPGA的红外成像系统及图像处理算法进行研究，通过使用FPGA技术实现红外图像的采集、预处理、增强和显示等功能，提高红外成像系统的性能和实时性。同时，通过优化图像处理算法，实现对红外图像的降噪、增强、目标检测等功能，提高图像质量和目标识别能力。表明基于FPGA的红外成像系统及图像处理算法具有良好的实时性、稳定性和性能优势。