此设计要求能够实现将医学图像进行识别的过程，包括了图像预处理、图像特征提取及分类判决三大模块。在预处理这一步中主要实现的是将彩色图像转换为灰度图像，灰度图像的二值化，直方图修正，去除干扰、噪声以及差异，边缘增强等；第二模块是图像的特征提取。由于对象的物理与几何特性差异，在影像中表现为局部区域的灰度产生明显变化，形成影像特征，而图像特征提取就是对其进行加工、整理、分析、归纳以便提取构成目标影像的特征，得到能反映图像内容区别于其他事物的本质特征；分类判决作为第三模块，则是要在第二步的基础上采用某种分

提出了一种基于线特征和SIFT点特征的多源遥感影像配准方法。该方法首先匹配待配准影像和参 考影像中的线特征,利用匹配直线构建虚拟角点 其次,针对传统SIFT算法匹配多源遥感影像特征点存在的 不足,采用线特征约束点特征的方法进行SIFT同名点对的提取 最后结合虚拟角点对及SIFT同名点对构建三角网进行小面元微分纠正。 -A line-based features and SIFT features multi-point sources of remote sensing image

:对传统SIFT算法从特征点提取时间和匹配精度上进行了优化,基于优化算法提取的特征点对构建 三角网进行小面元微分纠正配准。试验结果表明,该方法是一种有效的遥感影像自动配准方法。 -: SIFT algorithm from the traditional feature extraction time and matching accuracy, and the optimization, optimization algorithm based on the extracted fea

辅以纹理特征的高分辨率遥感影像分类为了提高对高分辨率影像的分类精度,通过灰度差矢量法快速提取纹理特征,利用BP神经网络并辅以纹理特征,对一幅江西某地0·2m分辨率的航空影像进行分类。-In order to improve the classification accuracy of high-resolution images