简介：摘要： 近年来关于运动图像的处理在公共安全、生物识别、机器视觉、无人机追踪导航、小区安防等领域的运用非常广泛。对运动图像的处理是后续跟踪识别算法的基础。本文采用 OV7760 摄像头采集原始图像，利用帧间差分法以及光照阈值自适应，以 FPGA 为主控芯片处理运动图像数据， Verilog 硬件编程语言，是在 Quartus ll 13.1 的 Cyclone IV 平台环境下设计、仿真的。

简介：摘要：针对激光三维扫描图像中噪声干扰大，光条中心提取耗时等问题，根据激光三维图像的特征，提出了激光三维扫描图像处理改进算法。图像预处理过程中，结合不同特征采用不同的滤波方法，消除噪声干扰、增强图像特征。考虑到激光三维扫描的实时性，为了提高激光光条中心提取的效率，文中在steger光条中心提取算法的基础上，简化二维高斯卷积核，采用方向模板对图像进行卷积，计算图像中的各像素的各阶偏导数，进而构建hessian矩阵求得最小特征值和对应的方向向量，从而确定光条中心点，提高了光条中心提取的效率并保证了算法的鲁棒性。实验结果表明：改进算法能够有效去除激光三维扫描图像中的噪声，对不同类型的噪声具有良好的抗干扰能力，而且处理后的激光三维扫描图像质量较高，细节丰富、信息完整。此外，激光三维扫描图像处理的速度得到了优化提升。

简介：摘要：针对激光三维扫描图像中噪声干扰大，光条中心提取耗时等问题，根据激光三维图像的特征，提出了激光三维扫描图像处理改进算法。图像预处理过程中，结合不同特征采用不同的滤波方法，消除噪声干扰、增强图像特征。考虑到激光三维扫描的实时性，为了提高激光光条中心提取的效率，文中在steger光条中心提取算法的基础上，简化二维高斯卷积核，采用方向模板对图像进行卷积，计算图像中的各像素的各阶偏导数，进而构建hessian矩阵求得最小特征值和对应的方向向量，从而确定光条中心点，提高了光条中心提取的效率并保证了算法的鲁棒性。实验结果表明：改进算法能够有效去除激光三维扫描图像中的噪声，对不同类型的噪声具有良好的抗干扰能力，而且处理后的激光三维扫描图像质量较高，细节丰富、信息完整。此外，激光三维扫描图像处理的速度得到了优化提升。

简介：摘要：本文针对图像处理与分析领域中的问题，提出了基于深度学习的算法研究。通过深入研究深度学习算法在图像处理与分析中的应用，探讨了其在图像分类、目标检测和图像生成等方面的优势和挑战。实验结果表明，基于深度学习的图像处理与分析算法在准确性和鲁棒性方面具备良好的表现，能够广泛应用于各个领域。

简介：摘要：图像匹配算法主要是对结构、内容、关系、特征、灰度以及纹理等内容，执行一致性或是相似性的分析，以择选出相似影像目标的的一种方法。若将它应用于几何尺寸测量过程中，可从质量角度出发，减少在图像匹配环节的非人工缺陷。基于此本文结合实际思考，首先简要分析了图像匹配算法的工作机理，其次阐述了基于图像匹配算法的几何尺寸测量措施。以期对相关部门的工作有所帮助。

简介：

简介：摘要：本文针对遥感影像的图像分类与地物识别问题展开研究，提出了一种基于深度学习算法的新型解决方案。首先，采用卷积神经网络（CNN）对遥感影像进行特征提取与学习，提高了图像分类的准确性和效率。其次，引入了多尺度和多模态数据融合技术，进一步提升了地物识别的精度和鲁棒性。实验结果表明，所提出的算法在遥感影像分类与地物识别任务上取得了优异的性能，具有较强的实用性与推广价值。

简介：摘要：随着现代医学成像技术的快速发展，大量高质量、高维度的生物医学图像数据被广泛收集和使用。然而，这些复杂多样的图像数据需要经过有效处理才能从中获取有价值信息。图像分割作为一种重要技术手段，在生物医学工程中发挥着重要作用。图像分割的目标是将图像中的不同区域或对象准确地分离出来，为医生提供更详细、可靠的信息，从而支持临床决策和治疗规划。本文将对图像分割技术原理进行深入分析，并探讨其在生物医学工程领域中的应用情况。

简介：摘要： 现今社会人工智能的使用已经达到了非常广泛的地步，而且也越来越融入到我们的日常生活中，甚至可以说已经涉及到各行各业。下面我们首先对人工智能进行说明以及人工智能算法的种类，然后再分析图像处理中人工智能算法的应用，充分了解其在使用过程中的作用和未来发展方向，

简介：摘要：随着信息化技术的不断发展，科学技术领域不断改革创新，人工智能技术发展越来越成熟，逐渐被应用到日常生活中，给人们生活带来了翻天覆地的变化。人工智能算法是指人们模仿自然界规律，将其转变成解决问题的具体算法，在图像处理方面，人工智能算法也发挥了重要的作用，提高了图像处理的工作效率。本文主要通过研究人工智能算法的内涵与意义，分析图像处理的内涵、组成和应用，并且提出了人工智能算法在图像处理中的实际应用。

简介：摘要：在深度学习技术迅速发展的背景下，各方对图像识别效率及准确率的需求也有所提升。所以，为更好地使用深度学习图像识别算法与分类算法，可运用多层神经网络，对图像信息进行理解及分类，以满足文字识别、人脸识别、物体识别以及车牌识别等场景要求。基于此,本文结合实际思考，首先简要分析了基于深度学习的图像识别与分类算法相关机理，其次阐述了基于深度学习的图像识别与分类算法分析。

简介：摘要：本文对基于图像处理的输电线路异物识别的研究现状进行了详细的综述。首先对一些典型的算法进行了分析和评价，总结出算法中的不足，对比分析了各种算法的应用场景。最后总结现存的问题，分析并展望了深度学习应用于输电导线异物检测的优势。

简介：摘要：遥感图像目标检测在城市规划、资源调查和灾害监测等领域应用广泛，基于遥感图像的目标检测具有重要研究意义。遥感技术为人们快速、全面了解地表覆盖变化提供了技术支持，在高分辨率遥感技术不断发展的大背景下，大量高品质遥感图像的采集越来越方便。遥感图像是利用遥感技术生成的远距离图像，可以对目标进行有效的处理。目标检测是遥感图像处理的基础任务之一，通过对遥感图像的分析可以分辨出水体、植被等目标，同时遥感影像可以识别更小的目标，如具体的树木、人、交通标志、足球场标志线等等，因此遥感图像目标检测已经成为当前研究的热点问题。遥感设备拍摄图像时由于设备距离目标较远，包含的地面范围大，受到分辨率的限制，待检测目标可能以微小形式显示在遥感图像中，这些检测目标具有尺度小、特征弱等特点，为图像目标的检测工作带来较大难度。

简介：摘要：随着人工智能技术的迅猛发展，图像识别算法已经成为了许多领域的关键技术。神经网络作为一种强大的模式识别工具，在图像识别任务中发挥着重要作用。随着神经网络模型的不断扩展和复杂化，算法的性能优化成为了一个紧迫的问题。本研究旨在对基于神经网络的图像识别算法进行优化研究，以提高其准确率和效率。介绍神经网络在图像识别中的基本原理和应用场景。将深入探讨当前常用的图像识别神经网络模型，将重点关注神经网络算法优化的方法与技术，损失函数的设计、正则化技术和参数优化等。

简介：摘要:

简介：摘要：针对深度学习下的图像识别技术，分析图像识别和卷积神经网络的工作原理。通过了对AlexNet模型、ResNet模型、MobileNet卷积模型的学习，总结了三种算法模型的各自特点，实现了深度学习环境的搭建，最后进行实验对比三个模型的分类准确率和训练效率，为深度学习下的图像识别算法研究提供参考。

简介：摘要：图像传感器具有一定抗干扰能力，具有较强的鲁棒性，尤其像偏振传感器、红外传感器等，提高了物体信息提取与提取的成功率。图像传感器对当前生活中图像数据采集提供了很多的便利，其不仅能够对一些目标的表面和几何形状进行检测，还能够对目标的物理性质进行检测，灵敏度高。但在图像传感器数据采集过程中，难免受到多种因素干扰，如：到主点位置与理想位置偏移情况、镜头畸变、大气流动等因素，导致成像结果出现误差。

简介：摘要：本文主要探讨了ADABoost算法在肤质图像识别中的应用。首先介绍了肤质图像识别的背景和意义，随后详细阐述了ADABoost算法的原理和特点。在此基础上，通过实验和案例分析，论证了ADABoost算法在肤质图像识别中的有效性和优越性。最后，总结了该算法在肤质图像识别领域的应用前景和发展方向。

简介：  摘要：随着计算机视觉和多媒体技术的发展，视频图像拼接与融合技术在虚拟现实、增强现实、全景监控等领域得到了广泛应用。为了实现实时、高效的视频图像拼接与融合，本文提出了一种基于现场可编程门阵列（FPGA）的视频图像实时拼接与融合算法。该算法采用模块化设计，通过硬件描述语言（HDL）实现各个功能模块，并在FPGA芯片上进行验证。实验结果表明，该算法能够实现高清视频图像的实时拼接与融合，具有较高的性能和稳定性。

简介：摘要