全景视频摄像机的非参数化几何校正与拼接

提出了一种新的多相机全景视频拼接几何校正拼接方法。先用全景视频摄像机组采集标准标定场的稀疏特征点阵,利用自适应网格细分技术把采集的图像和标定场坐标细分到像素级对应,则全景视频的几何校正和拼接可以通过直接映射得到。在摄像机阵列相对位置固定时,可以一次校正多次使用。本文方法避免了普通拼接方法的特征点检测、匹配优化等参数求解过程,尤其是采用具有较大畸变的广角镜头和相邻相机视场重叠较少时更能体现出其优越性,并可以很容易地迁移到类似的应用中。通过一个原型系统,验证了本文方法的有效性。     

鲜肉图像信息提取算法分析研究

实验通过提取鲜肉图像色彩特征值、眼肌面积和白红比等信息,以期成为计算机鲜肉评级的依据之一。为最大限度消除肉类图片在数据收集阶段的噪声影响,本研究对多种图片信息提取算法进行了分析和比较,提出了一种比较合理的鲜肉图像信息提取方法。     

用局部结构法分析卫星图像进行草地牧草产量估测的研究

局部结构法是利用象本身与周围象元之间的进行分类的一种方法，利用这一方法分析了ＴＭ卫星图像，进行草地牧草产量估测，能有效地提高估测的可靠性。     

蔬菜嫁接机器人视觉系统的研究(Ⅰ)--用图像形态学方法检测瓠瓜苗生长点

研究设计了蔬菜嫁接机器人的视觉系统。利用目标与背景颜色不同的特点实现了图像分割，并用图像形态学方法寻找到嫁接苗（瓠瓜）生长点的位置，获得了满意的结果。     

基于神经网络的立木枝干测量方法研究

通过神经网络算法完成实现摄像机标定,并将标定方法应用到立木枝干的测量上,实现立木枝干尺寸测量的自动化.该方法包含3个主要步骤:首先是通过图像预处理提取特征点,其次针对树木特点提出改进型神经网络摄像机标定算法,最后对测量方法进行验证并对误差进行分析.结果表明,此方法的测量精度能达到0.1mm,测量误差为±1.40 mm,满足作业要求.     

用于生物分类学研究领域的显微成像新技术

UV-C光学共聚焦显微图像系统集成了光学和数字图像分析技术，特别适应用采集非平面样品（高度变化范围超过了显微镜景深范围）的图像，它彻底解决了传统光学显微镜成像时高倍数与大景深不能共存的问题。     

小麦形态诊断计算机图像智能化识别系统

将计算机图像处理、图像分析技术引入作物形态诊断中,结合数学形态学的某些技术手段和农业专家系统技术,通过对作物的图像采集,图像数字转化及诊断性状的测量和分析,达到计算机对作物形态性状自动提取和智能诊断之目的,为实现作物因苗管理、分类指导、提高科学管理水平提供技术支撑.     

微分算子在虫害杨树叶片边缘检测的应用

介绍了几种常用的边缘检测算子.不同的微分算子对不同边缘检测的敏感程度不同,因此对不同类型的边缘提取应采用对此类边缘敏感的算子.针对受虫害杨树叶片图像,通过MATLAB 7.1进行仿真研究,通过比较,选出合适的方法.