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基于扩展数学形态学的自适应边缘检测方法: 基于经典形态学的边缘检测方法虽然具有较好的去噪能力,但不能反映图像全部的边缘特征。在深入分析扩展数学形态学的定义基础上,提出了一种基于扩展数学形态学的多尺度多结构元素的自适应灰度图像边缘检测方法。该算法针对图象中噪声和边...; 郑莹李光耀孙燮华; 关键词：多尺度边缘检测; 文献传递

基于扩展数学形态学的自适应边缘检测方法: 基于经典形态学的边缘检测方法虽然具有较好的去噪能力,但不能反映图像全部的边缘特征。在深入分析扩展数学形态学的定义基础上,提出了一种基于扩展数学形态学的多尺度多结构元素的自适应灰度图像边缘检测方法。该算法针对图象中噪声和边...; 郑莹李光耀孙燮华; 关键词：边缘检测灰度变换; 文献传递

Carotid-Kundalini函数和Logistic映射在分形编码中的应用被引量：1: 2008年; Julia分形图是研究复动力系统的一个重要的工具。将Carotid-Kundalini函数f(z)=cos(Nzarccosz)+C和Logistic映射运用到分形图像压缩中。对不同的N和C生成不同的曲线;用Logistic映射生成的整数填充量化表,用于量化生成的Carotid-Kun-dalini曲线,得到丰富且固定的压缩字典,解决了图像和数据字典之间一一对应的问题。与传统的分形编码方法相比,该方法具有良好的压缩效果,较快的编解码速率,高质量的解码图像。; 赵德平郑莹; 关键词：LOGISTIC映射数据字典

Logistic映射和Julia集在分形图像编码中的应用被引量：2: 2006年; 目的将混沌应用于分形图像压缩编码中，用Logistic混沌映射和Julia曲线生成一个固定的压缩字典，改进传统的分形图像压缩编码方法．方法采用二阶的Julia集f（Z）：Z^2＋C的时间逃逸算法。对于不同的C生成不同的曲线。然后使用Logistic混沌映射随机地产生0-255之间的整数填满量化表．再根据灰度量化规则，用第一千张量化表量化产生的Julia图像缺，作为压缩编码中的固定字典、编码时，将量化后图像Julia块与原图中的图像缺进行比较，寻找最适合的量化表和距离最小的Julia图像块．解码时通过重构第一千张量化表来重建原图像、结果与传统的分形压缩编码相比较．该方法能生成丰富且固定的压缩字典，编码的速度快，解码后的图像质量高．结论用Logistic混沌映射产生的随机数序列作为量化表中的系数，并用固定的压缩字典来取代变化的压缩字典，通用性强，编码时间少，实验证明，本算法切实可行．压缩效果好．; 赵德平郑莹孙燮华; 关键词：LOGISTIC映射 JULIA集混沌图像编码

计算Fibonacci数的新算法被引量：2: 2006年; 提供计算Fibonacci数的新算法并给出相应的计算式。同时运用数学归纳法和严格的推理证明了其正确性。当n较大时,仅需计算约N/4的Fibonacci数即可推出第n个Fibonacci数,有效地加快n较大时相应的Fibonacci数的计算。; 郑莹孙燮华赵德平; 关键词：斐波那契递归迭代

图像边缘检测Laplace算子的改进被引量：30: 2005年; 目的改进原有Laplace算子在检测图像边缘时的精度和清晰度,进一步准确地研究图像的基本特征.方法通过将原有的模板从3×3矩阵形式扩展成7×7矩阵形式.除了对特殊方向的边缘进行检测外,增加对非特殊方向边缘的检测.同时根据各点与中心点的距离远近设置合理的权系数,以提高边缘检测的效果.结果通过比较原有算子和改进算子的实验效果图表明,运用改进的Laplace算子进行边缘检测,边缘更加连续、准确和清晰,有效避免了伪边缘的出现.同时检测出一些原有的Laplace算子检测不出来的边缘,弥补了原有的Laplace算子的缺陷,取得了较好的效果.结论对Laplace算子的改进,提高了图像边缘检测的效果,较好的保持边缘的连通性,准确地检测图像的边缘.; 郑莹孙燮华; 关键词：LAPLACE算子图像边缘检测矩阵形式清晰度权系数连通性

区域和局部信息结合的双向医学图像配准被引量：9: 2011年; 提出了一种新的基于区域互信息和局部频率信息结合的双向图像配准测度。首先,以原参考图像为参考,计算出正向变换下图像的区域互信息和Gabor滤波后的得到局部频率信息;同时,以输入图像为参考图像,计算出逆变换下的逆向互信息和局部频率信息。将正向与逆向变换下的互信息和局部频率信息各自相乘后求和,减去两幅图像对应的配准残量,得到双向图像配准度量,用于对输入图像进行配准。仿真实验结果在验证分析结果的同时也表明,方法对图像噪声、分辨率等具有较高的鲁棒性,可有效提高配准的精度。; 郑莹李光耀; 关键词：GABOR滤波器

一种新的非线性分形压缩算法被引量：4: 2008年; 提出一种基于Julia-CK集和Logistic映射的非线性分形压缩算法。用Carotid-Kundalini函数生成Julia-CK集,并用Logistic映射生成伪随机数填充量化表。将量化后的Julia-CK集分割成4×4的小图像块,再变换成圆盘。圆盘经过旋转后重新变换为正方形,对Julia-CK集进行适当的分类。编码时在同类中寻找匹配的图像块,扩充了原有的仿射变换,得到一个丰富且可通用的压缩字典,有效地打破图像和数据字典之间的一一对应关系。实验表明,相比于Barnsley提出的经典分形压缩方法,新算法使压缩比提高约36%,重建图像的峰值信噪比提高约27%,具有良好的压缩比,获得了高质量的解码图像。; 郑莹李光耀孙燮华; 关键词：LOGISTIC映射数据字典

基于圆盘旋转的新型非线性分形压缩算法: 2007年; 提出一种基于圆盘旋转匹配的新型分形压缩算法。首先用Carotid-Kundalini函数生成分形集,并用logistic映射生成量化表量化生成的分形集来增加压缩字典的变化性;接着将生成的分形集分割为4×4的小图像块,将其转换为圆盘后进行旋转;再将旋转后的图像块重新变换为4×4正方形块,得到固定可通用的数据字典。扩充了原有的几何变换类型,打破了图像与字典之间的一一对应关系。实验结果表明,本算法简单有效,具有良好的压缩效果和高质量的重建图像,且解码的速度快。; 赵德平郑莹孙燮华; 关键词：压缩字典

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郑莹