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：个别驾驶维修人员，在维护修理交流发电机时，不知用什么方法来检修，下面介绍几种实用检查方法：

简介：从辐射传输方程中相函数的展开方法出发，分别介绍了δ-M展开法和δ-fit展开法，并对这两种相函数展开方法进行了比较。结果表明，在相函数展开中，当所取勒让德多项式的阶数相同时，δ-M法的图像始终在真实相函数附近波动，始终无法逼近真实的相函数的值，而δ-fit法符合较好。

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。

简介：微分进化算法主要有三个随机参数：种群大小（NP）,缩放因子（F）,交叉因数（CR）.这些参数的取值对EIT图像重建效果的好坏起着重要的作用.但当前微分进化算法参数选择具有随机性,大多数的参数研究是通过标准测试函数进行,没有具体到特定的领域.针对这些问题,文章以头部EIT图像重建为例,在给定目标函数和终止条件的基础上,通过大量的仿真实验,分析了各个参数对图像重构结果的影响,并给出了这些参数的合理选取区间,从而为微分进化算法在EIT图像重建中的应用提供了有效的依据.

简介：医学图像在形成、传输和记录过程中，由于受多种原因的影响，图像的质量会有所下降，典型表现为图像模糊、失真、有噪声等。针对现有图像遗传恢复算法存在的缺陷，从编码设计、种群初始化、遗传算子操作及更新机制，提出了自己的观点，在MATLAB7．0环境下结合不同图像进行仿真实验，

简介：在模糊和含噪声的红外图像配准中,利用角点检测实现特征点的选择,在提高角点提取效率的同时又保证了角点提取的精度。根据互相关的双向匹配实现对应特征点的自动匹配,然后由对应的特征点对估计出仿射变换的参数。实测的数据和计算结果表明,这种方法对于双波段红外图像的配准是有效的,而且有利于后续的图像融合。

简介：绘画作品的数字化对有效使用绘画资源具有重要意义，传统图像分类方法并未考虑绘画作品主观特性，且大部分特征需要人工提取，存在细节特征丢失等问题．在此提出基于卷积神经网络的绘画图像分类方法，分析了卷积核大小、卷积神经网络结构宽度、训练样本数量对分类结果的影响，以优化网络结构和参数．实验结果表明，该方法对绘画图像分类的有效性，在不同绘画图像数据集的分类实验上也得到了较好的分类结果．

简介：对比分析了COMS图像传感器IBIS5-A-1300的两种工作模式，使用Verilog语言对图像传感器的驱动时序进行硬件的描述，并用ModelSim对卷帘模式的设计时序进行仿真。采用了Altera公司的cycloneⅡ系列器件EP2C20F48418进行配置和验证，结果证明了时序电路的正确性。该系统适用于航天领域空间图像采集任务。

简介：深度学习算法现在已经成为医学图像处理的最成功的模型,生成对抗网络将神经网络与对抗训练的思想相结合,已经开始应用于医学图像处理。该文主要介绍了几种典型的生成对抗网络,回顾了生成对抗网络在医学图像处理中的应用,包括图像的生成、转换、重建、分割等任务,并对生成对抗网络在智能诊断中的作用、目前存在的问题和未来的发展方向做了讨论。

简介：为大力推进公安基础信息化建设，满足警务实战需要，本文介绍了图像质量评价方法研究进展，针对卡口过车图像质量目前存在的主要问题，提出用清晰度、曝光量、色彩、视野范围、车辆位置、号牌水平分辨率、叠加信息、压缩因子、车辆特征和驾驶室人员特征等指标评价过车图像质量，并以某市卡口过车图像为例，实际评价图像质量并分析评价结果，进而建议采取勘测整改、分析调试、日常巡检、定期维护、质量管理等措施整改维护卡口，最终达到提升卡口效能的目的。

简介：扫描电镜能直观观察样品的表面结构,但其高分辨形貌成像图固有的噪声不利于图像分析。针对集成电路器件扫描电镜成像图的去噪声问题,采用了通过滑动条方式自适应设置图像二值化阈值,将数学形态学处理方法与图像二值化相结合,实现了对图像噪声的自动去除处理;同时还设计了通过手动勾勒图像中的多边形区域实现去除噪声的功能;为使图像达到更好的效果,系统还可允许针对自动去噪后的图像自行选择是否进行手动去噪,并设计实现了风格直观简洁,易于操作的交互式用户界面。对多幅集成电路器件扫描电镜成像图进行去噪声处理的结果和对去噪前后的图像进行无参考图像质量评价的数据表明,该方法有效地改善了扫描电镜图的信噪比,获得了突出前景等有用信息。

简介：烟幕具有对红外波段的吸收、反射和散射等特性,可以导致红外成像系统接收到的能量大大衰减,降低其探测能力。烟幕的运动特性、形态特性和透过率分布等对红外成像系统干扰效果均有影响。在分析红外探测系统响应和烟幕透过率特性的基础上,基于实测烟幕数据仿真了单发烟幕的辐射特性、运动特性、形态特性和透过率分布。结果表明基于实测烟幕数据的烟幕仿真较好地体现了烟幕形态特性和运动特性等对红外探测系统跟踪性能的影响,为红外烟幕的仿真提供了一种有效的方法。

简介：氧化锌是一种性能良好的半导体材料,可以用作薄膜场发射阴极中的电子传输层材料.主要研究了用磁控溅射方法在不同衬底温度下生长ZnO薄膜的电学特性,分析了ZnO薄膜的电阻率和击穿场强随温度的变化关系.