为了解决传统的图像识别算法无法准确识别铸坯表面缺陷的问题,提出一种考虑图像相邻像素影响的改进的多块局部二进制算法(MB-LBP).该算法将原始图像分成多个小区域,每个小区域再做等分,并计算平均灰度值,再运用局部二进制模式算法进行计算.对现场采集到的连铸坯表面裂纹、划伤、压痕、凹坑和无缺陷共五类1697个样本进行实验,整体识别率达到94.9%,而传统局部二进制模式算法的识别率为89.1%,说明本文算法具有更好的鲁棒性和抗噪能力

鉴于人脸与人耳两种生物特征在图像获取上的相似性以及生理位置上的互补性,提出一种人脸-人耳多模态融合模板保护方法,将两者在特征层进行融合,然后利用模糊保险箱算法对融合模板进行保护.该方案基本流程分为五部分:图像预处理、Gabor-PCA特征提取、特征融合、融合模板加密以及融合模板解密.在由ORL人脸库和USTB人耳库3构成的人脸-人耳多模态图像库上的认证实验结果表明所提模板防护方法的有效性,且基于融合模板保护的认证结果比基于单模板保护的认证结果在识别率和误识率上均有所优化

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第六章绘画工具之二 一、使用图章工具复制图像和图案 二 、修复画笔工具、修补工具和颜色替换工具的使用 三、运用橡皮擦工具擦除图像

图像尖锐化处理主要用于增强图像的边缘及灰度跳变 部分。因为图象中边缘及急剧变化部分与高频分量有关, 所以当利用高通滤波器衰减图象信号中的低频分量时就会 相对的强调其高频分量,从而加强了图象中的边缘及急剧 变化部分,达到图象尖锐化的目的。 在对图象进行特征提取之前一般要进行边缘增强,然 后再进行二值化处理以提取图象特征。边缘增强算法处理 的目的是要突出图象的边缘

由于小波变换技术在20世纪90年代初期已经比较成熟，因此从那时起就开始出现各种新 颖的小波图像编码方法。这些编码方法包括EZW, 在EZW算法基础上改进的SPIHT和EBCOT 等。由于EZW算法的开拓给后来者带来很大的启发，它是一种有效而且计算简单的图像压缩 技术，因此本章将重点介绍

基于激光电子散斑干涉技术(ESPI),对涂层失效过程的电子散斑干涉技术检测平台进行设计搭建,在不破坏涂层前提下,观察到浸泡失效过程中涂层的原位、实时和动态干涉条纹,并对其进行优化处理.将原位、实时观察到的条纹与零时刻条纹图像相减后进行计算机二值化处理,得到反映涂层失效信息的原位、实时及动态图像.针对环氧色漆/碳钢涂装体系,证实了电子散斑干涉技术分析的有效性,并根据其检测图像的变化,将环氧涂层的浸泡过程分为三阶段:初期没有斑点,涂层完好;中期出现模糊的斑点,涂层防护作用下降;后期出现清晰的黑色大斑点,涂层丧失防护能力.实现了涂层/金属界面失黏、膜下金属腐蚀微观发展过程原位、实时和动态的无损检测

图像处理就是对图像信息进行加工，以满足人的视觉或心理或应用的需求的行为

首先给出了通过矩形块与三角像素特征块相结合所构造的八种用于眼睛检测的扩展三角特征原型块.考虑扫描块在人脸背景中遍历时眼睛样本图像块数量远少于非眼睛样本块数的实际,提出了一种结合Haar特征和三角特征的AdaBoost快速眼睛检测算法.通过级联分类器的前几层强分类器完成排除大部分非眼睛样本;然后,通过后续强分类器进行判断大部分的眼睛图像块和少量非眼睛图像块.检测时间消耗有所下降,这样可以保证整体的检测速度.实验结果进一步表明该算法具有更好的检测性能,与仅使用Haar特征相比正检率有一定程度提高

生物医学图像处理：图像编码（上）_图像编码（一）