针对手指静脉图像中存在的弱边缘、灰度不均匀以及低对比度等现象,提出一种结合偶对称Gabor滤波与水平集思想的分割算法,并应用于手指静脉图像的分割。首先,使用偶对称Gabor滤波算法,对手指静脉图像从8个不同的方向分别进行滤波运算;然后,根据8个方向上的滤波结果进行图像重建,得到目标与背景灰度对比度显著提高的图像;最后,应用结合局部与全局信息的水平集方法对手指静脉图像进行分割。将所提算法与Li等水平集算法(LI C, HUANG R, DING Z, et al. A variational level set approach to segmentation and bias correction of images with intensity inhomogeneity. MICCAI'08: Proceedings of the 11th International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention, Part II. Berlin: Springer, 2008: 1083-1091)、Legendre水平集(L2S)算法相比,所提算法在分割精度评价标准面积差异(AD)百分比上分别降低了1.116%、0.370%,相对差异度(RDD)分别降低了1.661%、1.379%。实验结果表明,与传统只考虑局部信息或全局信息的水平集图像分割算法相比,所提算法能取得更高的分割精度。

为了从一幅人脸图像中合成出该人脸其他姿态和表情下的图像，提出了一种基于张量子空间的多姿态人脸表情合成方法。首先，用标记过特征点的人脸图像集构造四维纹理特征张量和形状张量；其次，通过张量分解得到核张量以及各维的投影子空间(人物标识、表情、姿态、特征维)；最后应用核张量以及表情、姿态子空间构造新的张量用于姿态、表情的合成，在合成新人脸图像的时候充分利用了影响人脸的各因素间的内在关系。实验结果表明，所提方法可以利用一张已知表情和姿态的人脸图合成出自然合理的其他姿态表情下的该人脸图像。

图像分割可以看作对具有不同特征的像素进行聚类的过程。综合考虑像素的灰度、梯度及邻域等特征，将Ant-Tree聚类算法引入图像分割中。针对Ant-Tree算法的聚类结果信息冗余的缺点，采用了一种改进的树结构模型来提高聚类速度。此外，还提出了一种新的初始化方法，结合K-means算法动态修正聚类中心，提高了聚类准确度和算法的鲁棒性。实验结果证明改进的Ant-Tree算法可以快速准确地分割出目标，是一种非常有效的图像分割方法。

传统的基于梯度模型的水平集分割方法在水平集曲线演化过程中存在着边界泄漏问题。针对这个问题，提出了一种基于改进区域竞争模型的水平集分割方法。本方法首先通过概率分布公式计算出水平集曲线属于目标区域和背景区域的概率；其次，将概率差值连同权重因子添加到水平集函数方程中，使曲线在演化过程中能量函数达到最小；最终，利用图像的区域信息提高水平集曲线识别边界的能力。实验结果表明该方法能够很好地实现医学图像的分割。

审图系统中，需要对报送的工程图纸和已有的电子图纸进行一致性检测。为此，提出了基于小波变换和图像不变矩的图纸一致性检测算法。该算法首先利用仿射变换对预处理后的工程图纸进行图纸配准，然后利用小波变换对扫描图纸和电子图纸实现小波分解，简化比对的计算量，并利用图像不变矩的平移、尺度和旋转不变特性，作为图纸比对的准则。实验结果表明，此算法能很好地实现审图系统中图纸的一致性检测。

在实现粘连颗粒的分离时，针对分水岭算法中难以确定对物体进行准确标识等问题，综合利用距离变换以及H-顶面积重构先对物体进行准确标识，再使用分水岭算法找到粘结边界点，从而将颗粒分离。本算法在实际应用中取得了很好的效果。

提出了一种新的基于凸壳和仿射不变量的图像识别和配准的方法。该方法利用从参考图和测试图中得到的特征点提取其凸壳，并计算凸壳的仿射不变特征向量。通过比较参考图和测试图特征向量的一致性，建立它们的仿射变换关系，最后利用凸壳内特征点的匹配来实现识别和配准。该方法的优点是即使目标物体被部分覆盖或者缺损，其图像也能够达到较好的识别和配准效果。

空间关联规则挖掘可应用于发现空间数据库中大量空间谓词与非空间谓词之间的特定空间关系。论文针对区县道路交通数据提出了一种基于多最小支持度的空间关联规则挖掘算法,并给出了在GIS中进行空间关联规则挖掘的一般方法和流程。该挖掘算法可以从城市道路地理信息数据库中发现用户感兴趣的空间关联规则,经实际应用于城市道路规划管理系统,证明该算法是有效、可行的。