摘要：为了从模糊图像中更准确地估计真实棱边分布,并将其用作边缘保持规整化复原的约束条件,提出小波多尺度分析的复原方法.该方法组合多个尺度的小波细节求相关,得到表征棱边分布的小波子带图像;在各向异性Markov随机场模型的基础上,选取满足边缘保持条件的势函数,将各方向小波子带滤波器代替梯度算子构造惩罚项,从而减少参数个数,降低训练复杂度;最后给出参数的自适应取值方法,并使用半二次规整化方法求解.实验结果证明,该方法复原的视觉效果优于梯度算子的方法,适合处理模糊尺度较大的图像.

摘要：给出了一种个性化主动信息过滤系统的设计与实现方案。该系统采用智能Agent来获取用户的需求模板,通过与用户的交互得到的反馈信息来更新模板,并最终实现主动信息推送。

摘要：对单一图像进行运动模糊复原,存在模糊点扩散函数(PSF)难以估计以及图像反卷积的病态性问题。利用多个PSF具有联合可逆性的特点,针对运动目标观测,提出采用参数相同的多个成像设备共同对同一视场进行拍摄,来获取背景相同、曝光时间不同、目标模糊程度不同的观测图像;然后利用同一设备获取的序列图像进行目标的模糊PSF估计;并根据目标背景的运动模糊叠加特征,分别从观测图像中提取出完整的模糊目标图像;最后,对这些具有不同PSF的同一目标图像进行空间域迭代复原算式的联立求解。实验表明:该方法设计的目标获取装置对硬件条件要求较低,获取的图像更便于采用多点扩散函数联合进行图像复原,复原效果良好。

摘要：针对以往文献在处理空间目标图像时使用的配准帧差方法,存在不能配准旋转背景以及没有充分利用目标运动特征等问题,提出了一种基于恒星配准的检测方法。该方法以恒星为控制点,利用刚体变换模型配准相邻帧,再通过帧差分离出可疑目标,最后通过最近邻航迹关联法确认真实目标,其中为了有效区分相邻帧中的目标点,对原始帧差法做了一些改进。最后利用增加了人工仿真点的实摄观测图像对算法进行实验,结果表明,该方法能较好地配准旋转背景序列图像,可以有效检测出空间点目标。

摘要：脱机手写数字识别其本质是数字的图像特征匹配问题,所以需要进行手写数字的特征提取,为了准确识别,往往使用较高的特征维数,这就导致识别效率较低。为了提高识别效率,同时为了保持较高的识别率,提出了一种基于图像特征提取的脱机手写数字识别方法。首先利用主分量分析法抽取数字字符图像的统计特征,来降低数字的特征维数,通过对主分量重建模型的误差分析进行数字识别;然后,结合手写数字的笔画结构不稳定的特点,设计并提取数字的宽高比结构特征,进一步比对识别;最后,利用自制训练样本及测试样本库进行仿真实验,数字识别率为96%,识别准确率较高。