【摘 要】
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动态包络算法（Ａｃｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｏｕｒ Ｍｏｄｅｌ又称Ｓｎａｋｅ）在希望获取目标的精确轮廓时是经常使用的一个算法。但在以往的Ｓｎａｋｅ算法中，由于没有考虑到其总体的形状因素，加之一些干扰的影响，其包络点很可能收敛于错误的位置。这个问题在Ｓｎａｋｅ的一些快速算法（经常是通过削弱包络点间的联系而得到的）中往往更为严重。该文在Ｓｎａｋｅ 的快速算法基础上考虑了包络总体的形状因素，使包络点间的联系得到
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动态包络算法（Ａｃｔｉｖｅ Ｃｏｎｔｏｕｒ Ｍｏｄｅｌ又称Ｓｎａｋｅ）在希望获取目标的精确轮廓时是经常使用的一个算法。但在以往的Ｓｎａｋｅ算法中，由于没有考虑到其总体的形状因素，加之一些干扰的影响，其包络点很可能收敛于错误的位置。这个问题在Ｓｎａｋｅ的一些快速算法（经常是通过削弱包络点间的联系而得到的）中往往更为严重。该文在Ｓｎａｋｅ 的快速算法基础上考虑了包络总体的形状因素，使包络点间的联系得到了加强，从而提高了计算结果的可靠性，并且在实验中证实了这一点。
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提出了一种考虑人眼视觉系统特点的四叉树分割编码算法。在分析视觉系统对比度特性的基础上，首先提出了一个基于视觉敏感度的四叉树分割标准。该标准性能优于常用的块方差。基于这一标准，我们把原始图象分割为３２×３２、１６×１６的均匀块和８×８的待分类块。对８×８块进一步应用一个基于对比度和多项式近似误差的二级分类器。最终，所有图象块被分为如下三类：具有不同大小的均匀块、８×８平滑块和８×８非平滑块。这三类图
采用差图象动目标检测、窗口自适应分割等技术实现了精子目标的快速检测定位和分割，克服了因目标亮暗不均造成的分割误差和目标丢失。利用形态特征鉴别静止精子和大小差不多的杂质，为高效实用的ＣＡＳＡ（ＣｏｍｐｕｔｅｒＡｉｄｅｄＳｐｅｒｍＡｎａｌｙｓｉｓ）系统奠定了基础。
图象增强作为图象处理常用的工具，目的是为了消除原始图象边缘模糊、对比度差等缺点，增强图象的视觉效果和为以后的处理工作提供方便。文中提出的算法基于Ｈａｒａｌｉｃｋ的斜面模型（ｓｌｏｐｅｄｆａｃｅｔｍｏｄｅｌ）［１］和Ｂｅｇｈｄａｄｉ的对比度增强算法［２］，新算法在增强图象边缘的同时，较好地保留了原始图象非边缘区域的信息，并对噪声具有抑制作用。
提出一种基于矢量量化技术的图象分形压缩编码方法，其能较好地克服传统的图象分形压缩编码方法中存在的速度慢、压缩率低等缺点，并且同时获得较高的图象恢复质量。最后给出的实验结果证明文中方法是非常有效的。
提出了一种新的二值图象复原算法，算法基于Ｍａｒｋｏｖ场模型。算法在象素值的更新上采用了寻找极大似然解的方法，同时引入了概率接受机制，通过计算接受函数来判定是否接受新值。算法具有很高的计算效率，在复原中取得了良好的效果。
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