灰度图像二值化算法研究

在很多图像处理的过程中,经常需要对灰度图像进行二值化。本文对几种常用的图像二值化算法进行了阐述,并通过仿真,进行比较研究。根据实验结果,阐明了各种算法的优缺点。     

基于快速标量传递算法的频散曲线正演模拟

频散曲线的正演是瑞雷波资料处理过程中非常重要的步骤之一。正演是反演的前提和基础。快速稳定的正演计算是提高计算效率、减少反演用时的保障。根据国内外的研究结果,本文介绍了凡友华提出的快速标量传递算法的基本原理与方法,分别对三个不同的地质模型进行了频散曲线的正演计算,得到了不同地质条件下的频散特征,并与RT矩阵算法进行对比。数值模拟试验表明,快速标量传递算法是一种快速稳定的正演计算方法。     

GMAC-EDSR：基于多类型卷积融合的图像重建方法研究

虽然传统的超分辨率（Super Resolution, SR）重建方法已经取得了显著的成功，但在捕捉图像细节方面仍存在一些限制。与此同时，近年来出现了出色的神经网络模型，虽然效果出色，但却牺牲了重建速度。为了应对这一挑战，本文提出了一种基于多类型卷积融合的图像SR方法，具体来说，将不同类型的卷积核组合在一起，以提取更丰富的图像细节信息，并提出了多类型卷积融合的方法。本文通过一系列详尽的实验验证了基于幻影模块非对称卷积融合网络的模型。实验结果确认，这个模型显著提升了图像重建的质量。     

改进的分水岭分割算法在遥感图像分割中的应用

为了解决分水岭算法造成的过度分割及二值化阈值选择问题,文章提出了一种新的算法。首先利用数学形态学算法对图像进行增强处理,接着用Sobel算子计算获得梯度图像并设置一阈值,然后合并小于一定面积的区域后进行分水岭分割,最后根据阈值选择算法选取分割阈值,在此基础上二值化得到感兴趣目标。实验结果表明,该方法能很好的抑制过度分割,快速的获取感兴趣目标。     

多帧超分辨率图像重建迭代小波算法研究

为了解决由于物体的运动和拍摄环境等因素,造成拍摄后多帧图像分辨率低和细节丢失的问题。本文对现有超分辨图像处理算法查阅研究,提出超分辨率图像重建迭代小波算法。最终对比迭代小波算法运算后最终的图像和参考帧图像,并比较图像信噪比的变化得出迭代小波算法的优越性。     

基于正则化方法的化合物密度主因子选择

用正则化方法结合最小角回归算法(Lars)对影响多硝基芳香族化合物(PNACs)密度的主因子进行研究,通过以多硝基芳香族化合物中的分子结构描述码为参数,构造L1正则化模型,考虑不同的最大迭代次数,选取影响分子描述码,依据相关的平均影响程度给出相应主要影响分子描述码,预测密度值与参考值相对误差在7.7%以内。     

基于MATLAB的GUI车牌图像识别系统设计

提出了一套基于Roberts算子和最大方差阈值算法的GUI车牌图像识别系统。针对相机或高清视频流所采集的照片,本文结合图片的预处理,采用梯度检测法进行边缘检测,基于像素点的先行后列的车牌定位方法,并用最大阈值方差法进行二值化处理,根据对二值边缘图像做积分Harr识别,把车牌信息从图像转化为文本输出。实验结果表明,该GUI系统能够正确实现识别车牌图像文本信息。     

基于ISM的可达矩阵的简便算法

解释结构模型化技术是最基本、最具特色的系统结构模型化技术,求可达矩阵又是建立递阶结构模型(ISM)中最重要的一步,本文基于ISM有向图,根据布尔代数运算规则,阐述一种更简便的由邻接矩阵求可达矩阵的新算法。本文与Warshall算法作对比,体现出该新算法的简便之处。该算法以后也可以实现计算机化。     

改进的乘性噪声去噪算法

文章在AA模型的基础上,提出了一种改进的图像去噪算法。针对AA模型在去噪时边缘信息对噪声敏感且易出现过平滑的缺陷,在新模型中引入自蛇函数,使得新模型根据图像的特征进行平滑,从而更好地保护边缘信息。数值实验表明,新算法无论是在峰值信噪比上还是在视觉效果上都有很大改善。     

基于深度学习的低信息量图片物体检测算法研究

本文探讨了物体检测模型在一些领域的应用困难,比如基于热像图的物体检测,基于x射线图的物体检测,由于这类图像信息量低,传统物体检测模型难以应用。本文提出了一种统一化的解决方案,利用pix2pix模型将信息含量较低的图片转化为常规图片,再利用SSD模型侦测图像中的物体。通过实验,验证了算法的可行性。     

计量经济模型参数的正则化估计

本文将处理数学物理反问题的正则化方法应用于计量经济模型的参数估计,并讨论了与此相关的理论和技术问题,进行了数值试验与案例分析。理论分析与数值实验表明:使用正则化方法能更好地使参数估值与原始数据的误差水平相匹配,对于提高经济数据的解释质量具有重要意义。     

基于视频的运动车辆检测算法研究

文章针对道路交通监控中的运动车辆检测问题,提出了一种改进的基于背景差分算法的运动车辆检测方法。该方法改进了背景模型的构建,并运用了数学形态学方法对差分二值化图像进行滤出噪点、填补空洞、边缘平滑等处理。实验结果证明了算法对基于视频的运动车辆检测的有效性和实时性。     

三维超声体数据重建算法的研究与实现

三维超声作为医学超声图像可视化的一个重要组成部分,越来越受到人们的重视.使用传统二维探头产生的图像来进行三维重建是三维超声重建的一种常用方法.而PNN(Pixel-nearest-neighbor)算法又是一种最为常见的重建算法.通过实现典型的PNN算法,并进行试验来研究该算法,对算法的优缺点经行了讨论.     

期望最大化方法在工业CT中的应用研究

工业CT(ICT)是一门用来获取观测物体断层图像的技术,它广泛应用于无损检测和安全检查等领域.但目前常用于工业CT重建的滤波反投影算法易受噪声和伪影的影响,降低了图像质量.为了抑制图像伪影与噪声,本文应用统计迭代的方法进行工业CT重建.     

一种基于DCT的自适应数字音频水印算法

本文提出了一种在数字音频信号中嵌入水印的算法。该算法嵌入的水印不再是传统的伪随机形式,而是一幅视觉可辨的二值图像。算法先将作为水印的二维图像降维成一维序列,然后对数字音频信号作分段离散余弦变换,最后在具体的水印嵌入过程中根据音频载体自身的特点动态调整水印嵌入强度,并在离散余弦变换域内通过修改数字音频信号的中频系数的方法实现水印的自适应嵌入。实验结果表明,该算法对重采样、重量化、有损压缩等攻击均具有很好的鲁棒性。     

基于双目摄像的特征提取算法研究及三维重建实现

特征提取是计算机视觉中的一项重要技术,本文针对特征提取中的Harris算法和SIFT算法进行了比较,通过仿真实验证明,在处理尺度缩放、亮度变化的图像时SIFT算法更加优越。根据三维成像原理,本文对SIFT算法提取的特征点进行三维重建,获得了目标场景的视差图和三维重建图,进一步说明了SIFT算法的提取是行之有效的。     

基于特征点匹配的双面碎纸片自动拼接复原

本文以2013年全国数学建模竞赛B题为背景，主要研究双面打印碎纸片的拼接复原问题。利用特征点匹配的图像拼接算法，绘出了基于特征点的图像拼接流程图：根据图像拼接流程图建立了特征点检测算法Moravec角点检测算法模型，通过计算各像素的兴趣值、选择恰当的特征点、候选点，分析运算得到了附件5的碎纸片拼接复原结果。     

供水管网水质模型研究进展

本文以供水管网水质模型为主线,按模拟时间方向的不同分类模型,介绍了两种较为经典的正演模型以及多种具有发展前景的反演模型,概述了模型的原理、特点,最后根据目前给水管网水质模拟研究的国内外现状提出了今后城市给水管网水质模拟的研究重点和热点.     

敏感图像识别算法研究

为了控制色情图像在网络上传播,文章提出了一种敏感图像识别算法,该算法结合人体肤色模型、人脸识别及图像肤色区域面积所占比例等技术,实现了对色情图像的识别过滤。实验结果表明,该方法误判率较低,具有良好的实用性。     

期望最大化方法在工业CT中的应用研究

工业CT（ICT）是一门用来获取观测物体断层图像的技术，它广泛应用于无损检测和安全检查等领域。但目前常用于工业CT重建的滤波反投影算法易受噪声和伪影的影响，降低了图像质量。为了抑制图像伪影与噪声，本文应用统计遮代的方法进行工业CT重建。