人工智能基础：分形图像编码算法的参数选择对算法性能的影响

述了图像处理技术在显微细胞图像处理领域的发展现状,包括显微细胞图像预处理算法、细胞分割算法、细胞跟踪算法、细胞形状变化分析、3D细胞图像分析等内容,并探讨了显微细胞图像处理由静态图像分析向动态图像分析,由2D图像分析向3D图像分析,由定性分析向定量分析的发展趋势

提出一种基于图像分割的噪声方差两步估计算法.第一步,对含有噪声的图像进行平滑,再利用统计区域归并算法对图像进行分割,并计算每个区域的方差,根据统计规律选择适当的区域估计图像中噪声方差.第二步,利用初始估计的方差,修正平滑滤波、图像分割及噪声估计的参数,进行新一轮的平滑、分割和方差估计,得出更为准确的估计结果.在大量图像和不同噪声情况下的实验结果表明,该算法可以快速、准确地估计图像中噪声方差

1.图像数字化概念、数字化参数对图像质量的影响、数字化器性能评价。 2.图像灰度直方图的基本概念、计算、性质及其应用。 3.数字图像处理算法形式与数据结构。 4.图像图像文件格式与特征

13.1电视图像的数据率 13.1.1itu-rbt.601标准数据率 13.1.2VCD电视图像数据率的估算 13.1.3DVD电视图像数据率的估算 13.2数据压缩算法 13.2.1简介 13.2.2帧内图像I的压缩编码算法 13.2.3预测图像P的压缩编码算法 13.2.4双向预测图像B的压缩编码算法

北京航空航天大学：《数字图像处理》课程PPT教学课件（实验讲稿）图像处理的基本算法（主讲：李露）

一、了解多媒体数据压缩编码的重要性和分类 二、掌握图像数据压缩编码常用算法的基本原理 三、了解常用图形、图像文件的基本格式及特点 四、理解静态图像压缩标准JPEG的工作原理和实现技术 五、了解图像信息获取的基本原理和方法 六、掌握用 Photoshop处理图像的基本方法

基于视觉熵概念提出了一种静止图像分割压缩方法.通过对人类视觉系统特性的归纳,总结了基于视觉熵的图像分割原理,提出了用于量化图像特征的数学定义和基于视觉嫡的分割算法.实验结果表明,这种基于视觉熵的图像分割压缩算法既提高了压缩比,又能保证压缩后的重建图像整体上具有高的主观视觉感知质量

 基础知识  腐蚀与膨胀  开操作与闭操作  击中击不中变换  基本的形态学算法

根据连铸坯表面图像的特点,提出了一种基于Contourlet变换的连铸坯表面缺陷识别方法.通过Contourlet变换将样本图像分解成不同尺度和方向的子带,提取子带的Contourlet系数特征,并结合样本图像的纹理特征,得到一个高维的特征向量.利用监督核保局投影算法对高维特征向量进行降维,将降维后的低维特征向量输入支持向量机,对连铸坯表面图像进行分类识别.对现场采集到的裂纹、氧化铁皮、光照不均和渣痕四类样本图像进行实验,本文提出的识别方法对样本图像的识别率可达94.35%,优于基于Gabor小波的识别方法