脑功能近红外光谱(fNIRS)的信号分析和模式识别方法，对其在认知科学领域的研究和应用尤为重要。简述了fNIRS的传统统计特征提取方法，进而提出了基于多元图表示原理进行特征提取的方法，并对传统方法与提出方法的模式识别实验进行了对比研究。实验结果表明基于多元图表示原理的fNIRS信号特征提取方法能应用于信号的分析和可视化，为fNIRS信号的数据分析提供了新的方法。

针对多目标的检测,本文提出一种采用多源图像分形特征的特征级融合检测方法。首先对多目标检测的特点进行了分析,对分形理论进行了介绍,然后详细介绍了该融合检测算法的思路和原理。该算法首先由红外图像阈值分割出部分目标;然后利用分维数图的统计特征可以增强分形维数的奇异性,在可见光图像的分维数图中搜索与已检测出的目标区域具有相近分形统计特征的区域,进行标记;再根据“距离相似度准则”进行目标的聚类识别,排除背景干扰,最终检测出全部目标。实验结果表明该融合检测算法能有效地进行多目标的检测与识别。

为了适应印刷电路板(PCB)上IC类贴装器件检测的实时性要求,提出了一种基于边缘积分投影和颜色统计特征的检测算法。分析了不同贴装质量的IC类器件在三色(红、绿、蓝)结构光下的特征,用Sobel算子提取图像的水平和垂直边缘,并对边缘做积分投影,从而避免了设置边缘阈值的困难。在此基础上,利用最大邻域梯度法和滑动定位窗算法定位引脚的水平和垂直边界,并检测缺件、错件、偏移、歪斜等缺陷,最后,引入HSI(色度、饱和度和亮度)空间的颜色统计特征,完成对翘脚、极性错误的检测。实验结果表明:该算法可有效地检测IC类器件常见的贴装缺陷,整体准确率为97.9%,检测单个IC器件的时间约为30 ms,能够满足在线检测系统高准确率和实时性的要求。

为了有效地组织、管理、浏览、检索图像数据库,提出了一种综合全局统计特征和局部二值位图特征的图像检索算法。分别计算图像R、G、B三通道的均值和方差,获取了图像的全局统计特征。然后,根据块截断编码思想,将图像划分成4×4的图像子块,同样计算其均值。若块均值大于图像全局均值,则该块设为"1",否则,设为"0",由此,得到图像的二值位图特征。最后,对归一化的特征进行有机融合并采用最佳相似匹配函数进行检索。实验结果表明:综合两种特征的效果比使用单一特征的效果好;和同类算法相比,该算法鲁棒性好,前100幅图像的平均检索准确率达到63%,相对本文提到的另外两种算法都提高了4%以上。

提出了一种基于分块图像统计特征的红外目标提取方法,首先将图像逐步分成越来越小的块,根据块图像统计特征构造函数求其极大值,获得目标的种子区域和包含整个目标的约束区域;然后在约束区域内,将一种快速的区域生长方法用于目标种子区域的生长,最终提取出红外目标.通过对不同目标大小的红外飞机图像的实验,验证了算法的有效性.对算法在TI公司的DSP芯片TMS320VC33-150上实现的时间消耗进行了估算,结果表明可以达到实时提取目标的要求.