第1章 Java概述、安装及简易教学 14 1-1 Java概述 14 1-2 Java安装 16 1-3 Eclipse安装 18 1-4 GUI设计工具WindowBuilder 18 1-5 在Eclipse开发第一个Java程式 23 1-6 在Eclipse开发第一个Java视窗程式-显示影像 26 1-7 在Eclipse开发视窗程式-slider控制元件 34 1-8 在Eclipse开发视窗程式-按钮控制元件 39 1-9 好用的Eclipse热键 41 第2章 OpenCV概

基于模糊C-均值(FCM)聚类的模型具有在图像分割中可以保留原始图像中大部分信息的优点,自适应双通道脉冲发放皮层模型(ADSCM)具有全局耦合、脉冲同步、参数少、计算效率高以及可以很好地处理较暗区域信息等优点。提出了一种基于FCM与ADSCM的红外与可见光图像融合算法。源图像经过非下采样剪切波变换(NSST)分解后,通过将FCM与ADSCM相结合,对相应的子带图像进行融合,最终经过逆NSST得到重建的新图像。实验结果表明:该方法与其他传统方法相比,可以在保留可见光背景信息的同时有效地提取红外图像

由于图像噪声强度和边界的不确定性,图像分割算法的抗噪性和准确性是一项具有挑战性的任务,提出两种改进的模糊聚类算法用于图像分割。本文算法共分两步:第一步利用各像素邻域信息自适应地对中心像素进行噪声可能性检测,噪声与图像细节参数用以构建新的加权图像,结合新图像给出两种新颖的模糊聚类算法;第二步对分割结果中可能存在的错分点进行检测并对其进行后处理,从而提高分割准确度和视觉效果。在不同的噪声水平下,利用人工合成图像、Berkeley图像及其他图像对本文算法进行分割实验,结果表明,相比于其他模糊聚类算法,