提出一种基于灰度信息和支持向量机的人眼检测方法.首先,利用人眼区域灰度变化比人脸其他部位灰度变化明显的特征,采用图像灰度二阶矩(方差)建立人眼方差滤波器,在固定人眼搜索区域内,应用人眼方差滤波器搜索候选人眼图像;然后,使用训练的支持向量机分类器精确检测人眼区域位置;最后,采用图像灰度信息率定位人眼中心(虹膜中心).该方法在BioID、FERET和IMM人脸数据库中的测试结果显示:没有佩戴眼镜人脸图像正确率分别为98.2%、97.8%和98.9%,406幅佩戴眼镜人脸图像正确率为94.9%;人眼中心定位正确率分别为90.5%、88.3%和96.1%.通过与目前方法比较,该方法获得较好的检测效果

对金相图像进行快速精确分割是金相晶粒评级的关键步骤，利用传统Chan-Vese（CV）模型很难将晶粒精确地提取出来.为了更加精确地对金相图像进行分割，提出一种基于改进CV模型的金相图像分割方法.初始化水平集函数，对曲线内外两部分分别计算其倒数坎贝拉距离，并将该距离的大小作为拟合中心的权重系数，有效抑制了噪声点对区域拟合中心准确性的影响；引入指数熵自适应调节曲线内外能量权重，减少固定能量权重对曲线演化的影响；同时加入距离规范项以避免水平集函数的重新初始化，加速该模型的收敛.实验结果表明，与传统CV模型、测地线活动轮廓模型、距离规范项的水平集模型以及偏置场修正水平集模型相比，所提方法分割出的金相图像更加精确，分割效率较高且模型收敛性较好

数字图像的形成 数字图像的统计特征 图像的格式文件 图像的处理方法（增强、变换、分割）

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§8.1 遥感图像的计算机分类 8.1.1 分类的原理和步骤 8.1.2 非监督分类 8.1.3 监督分类 8.1.4 图像分类的有关问题 §8. 2 遥感图像空间信息的计算机提取 §8. 3 遥感图像解译专家系统 §8.4 计算机解译的主要技术发展趋势

4.1 灰度变换 4.2 直方图处理 4.3 图像平滑 4.4 图像锐化 4.5 同态增晰 4.6 伪彩色增强 4.7 图像增强案例分析

蒙版实际是一个具有256个色阶的灰度图像。对于图层蒙版中显示的蒙版 缩览图,其中的白色区域为完全透明区,黑色区域为完全不透明区,灰色区域 为半透明区。根据蒙版中的不同色阶,图像将会显示不同的蒙版效果。为图像 创建蒙版后,用户可以通过蒙版屏蔽图像中不需要编辑的图像区域,或通过蒙 版制作画面融合效果

1.1 概述 1.2 图像处理的内容 1.3 图像处理的特点 1.4 图像的数据格式 1.5 视觉现象 1.6 颜色与颜色空间 1.7 图像处理系统框图

6.1 图像退化原因与复原技术分类化的数学模型 6.2 逆滤波复原 6.3 约束复原 6.4 非线性复原方法 6.5 盲图像复原 6.6 几何失真校正 6.7 实验：图像复原