图像工程概论

1、河 海 大 学1报告人报告人: 李庆武李庆武 教授教授 河海大学物联网工程学院河海大学物联网工程学院河 海 大 学221345河 海 大 学3 “图图”是物体反射或透射光的分布，是客观存在的，是物体反射或透射光的分布，是客观存在的，而而“像像”是人的视觉系统所接收的图在人脑中所形成的是人的视觉系统所接收的图在人脑中所形成的印象或认识。图像是自然界景物的客观反映，是人类认印象或认识。图像是自然界景物的客观反映，是人类认识世界和人类本身的重要源泉。识世界和人类本身的重要源泉。 凡是人类视觉上能感受到的信息，都可以称为图像。凡是人类视觉上能感受到的信息，都可以称为图像。照片、绘画、影视画面是图像；照

2、相机、显微镜的光学照片、绘画、影视画面是图像；照相机、显微镜的光学成像也是图像；汉字也可以说是图像的一种。通过某些成像也是图像；汉字也可以说是图像的一种。通过某些传感器变换得到的电信号图，如脑电图、心电图等也可传感器变换得到的电信号图，如脑电图、心电图等也可看做是一种图像。看做是一种图像。 除常见的静态图像以外，图像还包含：视频除常见的静态图像以外，图像还包含：视频(Video)(Video)、图形、图形(Graphics)(Graphics)、动画、动画(Animation)(Animation)等。等。1河 海 大 学4 图像在人类接收和传递信息中都起着重要的作用。因图像在人类接收和传递信

3、息中都起着重要的作用。因为图像比起声音、文字信息有其突出的长处，那就是图为图像比起声音、文字信息有其突出的长处，那就是图像的像的直观性、客观性直观性、客观性，它能原封不动地将客观事物的原，它能原封不动地将客观事物的原形展现在眼前。形展现在眼前。 人类通过视觉从图像数据中获取信息，约有人类通过视觉从图像数据中获取信息，约有75%75%的信的信息是通过视觉系统获取的。因此，图像科学在信息科学息是通过视觉系统获取的。因此，图像科学在信息科学中具有极其重要的地位，同时，图像科学的研究必然与中具有极其重要的地位，同时，图像科学的研究必然与人类视觉系统的特性紧密相关。人类视觉系统的特性紧密相关。 视觉系统

4、和大脑具有高超的能力，能区分图像中的物视觉系统和大脑具有高超的能力，能区分图像中的物体与背景；能感知颜色、亮度、形状、方向、位置、运体与背景；能感知颜色、亮度、形状、方向、位置、运动等信息的细微差别；能将有意义的信息综合成一体；动等信息的细微差别；能将有意义的信息综合成一体；有很强的信息存储能力；具有高效平行处理的能力等。有很强的信息存储能力；具有高效平行处理的能力等。1河 海 大 学5 图像的主要分类：图像的主要分类： 连续图像与数字图像连续图像与数字图像：前者在空间定义域是连续：前者在空间定义域是连续的，后者的空间定义域是二维等间隔离散化的点集的，后者的空间定义域是二维等间隔离散化的点集。

5、数字图像可由连续图像通过采样、量化得到，也。数字图像可由连续图像通过采样、量化得到，也可直接由数字成像设备获得。可直接由数字成像设备获得。 静态图像与动态图像静态图像与动态图像：静态图像包括静止图像和：静态图像包括静止图像和凝固图像。每幅图像本身都是一幅静止图像。凝固凝固图像。每幅图像本身都是一幅静止图像。凝固图像是动态图像中的某一帧。动态图像指视频、动图像是动态图像中的某一帧。动态图像指视频、动画等图像序列，动态图像的快慢以帧率量度，帧率画等图像序列，动态图像的快慢以帧率量度，帧率反映了画面运动的连续性。反映了画面运动的连续性。1河 海 大 学6 标量图像与矢量图像标量图像与矢量图像：单值图

6、像称标量图像或灰：单值图像称标量图像或灰度图像，矢量图像在空间定义域的某一像素点，可度图像，矢量图像在空间定义域的某一像素点，可以取多个值。最常见的矢量图像是彩色图像，图像以取多个值。最常见的矢量图像是彩色图像，图像的取值是三维彩色空间的一个矢量。矢量图像的另的取值是三维彩色空间的一个矢量。矢量图像的另一个重要特例是对同一地区的多通道卫星图像。一个重要特例是对同一地区的多通道卫星图像。 三维图像与三维体数据三维图像与三维体数据：图像数据的空间定义域：图像数据的空间定义域通常是二维的。随着技术的发展，已可获得定义在通常是二维的。随着技术的发展，已可获得定义在三维空间域上的图像数据，即三维图像。计

7、算机断三维空间域上的图像数据，即三维图像。计算机断层扫描（简称层扫描（简称CT）图像，就是三维图像，三维图像）图像，就是三维图像，三维图像也常称为体数据，三维图像的像素点称为体像素。也常称为体数据，三维图像的像素点称为体像素。1河 海 大 学72 图像的应用领域非常广泛，涉及图像的应用领域非常广泛，涉及天文观测、医学天文观测、医学诊断、工业检测、卫星遥感、视频监控、海洋测绘诊断、工业检测、卫星遥感、视频监控、海洋测绘、地质勘探、地理信息系统、电影制作、游戏制作、地质勘探、地理信息系统、电影制作、游戏制作、广告艺术、摄影艺术、广告艺术、摄影艺术等诸多领域，几乎不存在与等诸多领域，几乎不存在与图像

8、无关的技术领域。图像无关的技术领域。 图像的主要信息源来自于电磁波谱，其他主要能图像的主要信息源来自于电磁波谱，其他主要能源包括声波和电子，不同的成像方式适用于不同的源包括声波和电子，不同的成像方式适用于不同的应用领域。应用领域。 电磁波谱包含了电磁波谱包含了伽玛射线成像、伽玛射线成像、X射线成像、紫射线成像、紫外波段成像、可见光及红外波段成像、微波波段成外波段成像、可见光及红外波段成像、微波波段成像、无线电波成像像、无线电波成像。河 海 大 学8 伽玛射线成像伽玛射线成像主要应用于核医学和天文观测，比主要应用于核医学和天文观测，比如如PET图像可有效用于骨骼扫描和肿瘤检测，图像可有效用于骨骼

9、扫描和肿瘤检测，X射线射线成像成像可应用于胸部、主动脉造影、头部可应用于胸部、主动脉造影、头部CT等诊断，等诊断，也可应用于天文观测和工业检测（集成电路板元件也可应用于天文观测和工业检测（集成电路板元件缺失和断线检测、发动机和火箭内部结构扫描）缺失和断线检测、发动机和火箭内部结构扫描）。 紫外波段成像紫外波段成像可用于印刷技术、荧光成像及天文可用于印刷技术、荧光成像及天文观测观测。荧光区的光对照一个暗背景可以得到足够强。荧光区的光对照一个暗背景可以得到足够强的对比度，一个典型应用是票据的印刷和检测。的对比度，一个典型应用是票据的印刷和检测。 可见光成像可见光成像广泛应用于卫星遥感、视频监控、电

10、广泛应用于卫星遥感、视频监控、电影制作、摄影艺术等领域，影制作、摄影艺术等领域，红外波段成像红外波段成像常与之相常与之相结合，特别适用于夜间人、火焰等目标的检测。结合，特别适用于夜间人、火焰等目标的检测。2河 海 大 学9 微波波段成像微波波段成像的典型应用是雷达成像，比如星载的典型应用是雷达成像，比如星载/ /机机载合成孔径雷达成像（简称载合成孔径雷达成像（简称SAR），不易受到气候条件），不易受到气候条件的影响，可全天候工作。的影响，可全天候工作。 无线电波成像无线电波成像主要应用于医学和天文学主要应用于医学和天文学。在医学中，。在医学中，无线电波用于核磁共振成像（无线电波用于核磁共振成像

11、（MRI）。）。 声波成像声波成像在海洋测绘、地质勘探和医学诊断中得到了在海洋测绘、地质勘探和医学诊断中得到了广泛应用。广泛应用。侧扫声呐、前视声呐及多波束测深声呐侧扫声呐、前视声呐及多波束测深声呐广泛广泛应用于海洋测绘与水下目标探测。应用于海洋测绘与水下目标探测。地层剖面仪地层剖面仪可应用于可应用于浅地层结构探测。浅地层结构探测。超声成像超声成像广泛应用于医学诊断，特别广泛应用于医学诊断，特别是妇产科。是妇产科。 电子成像电子成像的典型例子是电子显微镜，在医学、微生物的典型例子是电子显微镜，在医学、微生物检测及集成电路检测中有着重要应用。检测及集成电路检测中有着重要应用。2河 海 大 学10

12、2图图1 伽玛射线成像实例伽玛射线成像实例（a） 骨骼扫描骨骼扫描（b） PET图像图像河 海 大 学11图图2 X射线成像实例射线成像实例 (a) 胸部图像胸部图像 (b) 主动脉造影图像主动脉造影图像 (c) 头部头部CT(d) 电路板电路板 (e) 天鹅星座环天鹅星座环2河 海 大 学12图图3 紫外成像实例紫外成像实例交通银行支票图像交通银行支票图像2河 海 大 学13图图4 可见光成像实例可见光成像实例美国华盛顿特区的美国华盛顿特区的LANDSAT卫星多光谱图像（不同的数字卫星多光谱图像（不同的数字对应不同的光谱）对应不同的光谱）2河 海 大 学14图图5 可见光成像实例可见光成像实

13、例(a) 指纹图像指纹图像 (b) 美元纸币美元纸币 (c)和和(d) 车牌照车牌照2河 海 大 学15图图6 红外成像实例红外成像实例街区红外夜视图像街区红外夜视图像2河 海 大 学16图图7 SAR成像实例成像实例China Lake机场跑道图像机场跑道图像2河 海 大 学17图图8 MRI成像实例成像实例(a) 膝盖膝盖 (b) 脊椎脊椎 2河 海 大 学18图图9 覆盖电磁波谱的蟹状脉冲星图像（从左至右依次为伽玛射线、覆盖电磁波谱的蟹状脉冲星图像（从左至右依次为伽玛射线、X射线、可见光、红外线、无线电）射线、可见光、红外线、无线电）2图图10 声波成像声波成像地震模型横截面图像地震模型

14、横截面图像 河 海 大 学19图图11 侧扫声呐成像实例侧扫声呐成像实例失事飞机失事飞机2河 海 大 学20图图12 前视声呐成像实例前视声呐成像实例水下锚钩水下锚钩2河 海 大 学21图图13 超声波成像实例超声波成像实例(a) 胎儿胎儿 (b) 胎儿的另一个侧面胎儿的另一个侧面 (c) 甲状腺甲状腺 (d) 损伤的肌肉层损伤的肌肉层 2河 海 大 学22图图14 扫描电子显微镜（扫描电子显微镜（SEM）成像实例）成像实例(a) 过热损坏的钨丝的过热损坏的钨丝的250倍倍SEM图像图像 (b)损坏的集成电路的损坏的集成电路的2500倍倍SEM图像图像2河 海 大 学23 图像技术图像技术：图

15、像技术在广义上是各种与图：图像技术在广义上是各种与图像有关的技术的总称，包括图像的采集、编像有关的技术的总称，包括图像的采集、编码、存储和传输，合成和产生，显示和输出码、存储和传输，合成和产生，显示和输出，滤波、增强、复原和重建，分割，目标的，滤波、增强、复原和重建，分割，目标的检测、表达和描述，特征的提取和测量，序检测、表达和描述，特征的提取和测量，序列图像的校正列图像的校正/ /对准，对准，3-D3-D景物的重建复原，景物的重建复原，图像数据库的建立、索引和抽取，图像的分图像数据库的建立、索引和抽取，图像的分类、表示和识别，图像模型的建立和匹配，类、表示和识别，图像模型的建立和匹配，图像和

16、场景的解释和理解等。图像和场景的解释和理解等。3河 海 大 学24图像工程图像工程：图像工程是将数学、物理学等基础科：图像工程是将数学、物理学等基础科学的原理结合在图像应用中积累的技术经验发展起学的原理结合在图像应用中积累的技术经验发展起来的，是对整个图像领域进行研究应用的新学科，来的，是对整个图像领域进行研究应用的新学科，也是对各种图像技术进行综合集成的研究和应用的也是对各种图像技术进行综合集成的研究和应用的整体框架，包含处理、分析与理解三个层次。整体框架，包含处理、分析与理解三个层次。3图图15 图像工程三层次框图图像工程三层次框图河 海 大 学253图图15 图像工程整体框架图像工程整体

17、框架河 海 大 学26 图像工程包含三个层次：图像工程包含三个层次： 图像处理图像处理：图像处理是比较低层的操作，它主要：图像处理是比较低层的操作，它主要在图像像素级上进行处理，对输入的图像进行某种在图像像素级上进行处理，对输入的图像进行某种处理，输出通常是另一幅图像。主要包括：处理，输出通常是另一幅图像。主要包括：图像去图像去噪、图像增强、图像复原、图像修复、图像压缩编噪、图像增强、图像复原、图像修复、图像压缩编码、数字水印和信息隐藏等码、数字水印和信息隐藏等。 图像分析图像分析：图像分析的目的是提取图像的特征，：图像分析的目的是提取图像的特征，用较少的数据用较少的数据特征矢量来刻画对象，以

18、便用于鉴特征矢量来刻画对象，以便用于鉴别和分类。别和分类。分割、特征提取、特征分析、目标检测分割、特征提取、特征分析、目标检测、跟踪与识别、跟踪与识别是图像分析的主要研究内容。文字识是图像分析的主要研究内容。文字识别、指纹识别、人脸识别是图像分析的典型案例。别、指纹识别、人脸识别是图像分析的典型案例。3河 海 大 学27 图像理解图像理解：图像理解在图像分析所提供的特征基：图像理解在图像分析所提供的特征基础上，研究图像场景中各对象的属性及相互关系。础上，研究图像场景中各对象的属性及相互关系。例如，对于人的面部表情的解释，监视驾驶员的疲例如，对于人的面部表情的解释，监视驾驶员的疲劳程度，场景中的

19、语义描述和推理。这一研究内容劳程度，场景中的语义描述和推理。这一研究内容通常界定为计算机视觉或人工智能的范畴。通常包通常界定为计算机视觉或人工智能的范畴。通常包含含多传感器图像融合、图像多传感器图像融合、图像3-D3-D表示、场景恢复、图表示、场景恢复、图像解释和推理、基于内容的图像和视频检索。像解释和推理、基于内容的图像和视频检索。 处于较低层次的处理结果可以直接投入应用，也处于较低层次的处理结果可以直接投入应用，也可以作为高层次处理的输入；在实践过程中，也常可以作为高层次处理的输入；在实践过程中，也常需要利用高层次处理的初步结果，来改进和完善低需要利用高层次处理的初步结果，来改进和完善低一

20、层次的处理。这是图一层次的处理。这是图1515种有反馈箭头的原因。种有反馈箭头的原因。3河 海 大 学28 图像工程中常用的方法有：图像工程中常用的方法有： 点操作和代数运算点操作和代数运算：在对图像各像素进行处理时，：在对图像各像素进行处理时，只输入该像素本身灰度的运算方式称为点运算，如灰只输入该像素本身灰度的运算方式称为点运算，如灰度变换。图像的代数运算主要有加、减、乘、除等，度变换。图像的代数运算主要有加、减、乘、除等，如运动物体的边界可以由相邻的图像帧间求差得到。如运动物体的边界可以由相邻的图像帧间求差得到。 基于集合论的数学形态学方法基于集合论的数学形态学方法：对于二值图像，数：对于

21、二值图像，数学形态学方法非常重要。在学形态学方法非常重要。在“白区白区”或或“黑区黑区”集合集合A A定义及结构元素定义及结构元素B B定义的基础上，可以定义基本的形态定义的基础上，可以定义基本的形态学算子：膨胀和腐蚀，由此衍生出开操作、闭操作、学算子：膨胀和腐蚀，由此衍生出开操作、闭操作、击中或击不中变换、边界提取、区域填充、连通分量击中或击不中变换、边界提取、区域填充、连通分量、细化、粗化、骨架、裁剪等形态学操作。、细化、粗化、骨架、裁剪等形态学操作。4河 海 大 学29 基于傅里叶变换的方法基于傅里叶变换的方法：傅里叶变换是信号分析：傅里叶变换是信号分析的有力工具，是时域处理和频域处理算

22、法设计的理的有力工具，是时域处理和频域处理算法设计的理论基础，能够方便地得到数值实现。傅里叶变换可论基础，能够方便地得到数值实现。傅里叶变换可用于用于图像平滑、去噪、锐化、复原、图像平滑、去噪、锐化、复原、CT图像重构图像重构，等，压缩编码中的等，压缩编码中的DCT也可视为傅里叶变换的变异也可视为傅里叶变换的变异。标准傅里叶变换只在频域里有局部分析的能力，。标准傅里叶变换只在频域里有局部分析的能力，而在时域里不存在局部分析的能力，不能反映信号而在时域里不存在局部分析的能力，不能反映信号瞬时频率随时间的变化情况，由此产生了短时傅里瞬时频率随时间的变化情况，由此产生了短时傅里叶变换，把信号划分成许

23、多小的时间间隔，用傅里叶变换，把信号划分成许多小的时间间隔，用傅里叶变换分析每一个时间间隔，以便确定该时间间隔叶变换分析每一个时间间隔，以便确定该时间间隔内频率的变化情况。短时傅里叶变换的窗口大小是内频率的变化情况。短时傅里叶变换的窗口大小是固定的，缺乏适应性。固定的，缺乏适应性。4河 海 大 学30 基于小波变换的方法基于小波变换的方法：傅里叶变换的局限性：傅里叶变换的局限性源于它所使用的正交基函数的广延性源于它所使用的正交基函数的广延性。Meyer首首先构造出具有时先构造出具有时频域双重定域性，并且具有正频域双重定域性，并且具有正交性的基函数，小波分析由此迅速发展。小波变交性的基函数，小波

24、分析由此迅速发展。小波变换引入了基小波和尺度因子，具有局部变化的适换引入了基小波和尺度因子，具有局部变化的适应性：在低频时，小波变换的时间分辨率较低，应性：在低频时，小波变换的时间分辨率较低，而频率分辨率较高；在高频时，小波变换的时间而频率分辨率较高；在高频时，小波变换的时间分辨率较高，而频率分辨率较低。小波变换在图分辨率较高，而频率分辨率较低。小波变换在图像的像的去噪、增强、编码压缩、纹理特征分析去噪、增强、编码压缩、纹理特征分析等方等方面得到了广泛应用。面得到了广泛应用。4河 海 大 学31 基于多尺度几何变换的方法基于多尺度几何变换的方法：寻求客观事物的：寻求客观事物的“稀疏稀疏”表示方

25、法表示方法, , 一直是计算机视觉、数据压缩等一直是计算机视觉、数据压缩等领域的专家学者致力于的研究目标。领域的专家学者致力于的研究目标。对于含对于含“点奇点奇异异”的一维信号的一维信号, 小波能达到最优的非线性逼近阶，小波能达到最优的非线性逼近阶， 而在处理二维或者更高维含而在处理二维或者更高维含“线奇异线奇异”的信号时的信号时, 由由一维小波张成的高维小波基不能达到最优逼近阶。一维小波张成的高维小波基不能达到最优逼近阶。 发展多尺度几何分析的目的是为了检测、表示、发展多尺度几何分析的目的是为了检测、表示、处理某些高维奇异性。对于二维图像处理某些高维奇异性。对于二维图像,奇异性主要由奇异性主

26、要由边缘所刻画，因此主要的任务是处理边缘。目前，边缘所刻画，因此主要的任务是处理边缘。目前，提出的多尺度几何分析方法主要有提出的多尺度几何分析方法主要有: Ridgelet、Curvelet、Bandelet、Contourlet等。等。4河 海 大 学32 各种多尺度几何变换方法继承了各种多尺度几何变换方法继承了小波变换小波变换的的多尺度、良好的时频局部特性，还具有多方向性多尺度、良好的时频局部特性，还具有多方向性，允许每个尺度上具有不同数目的方向分解，其，允许每个尺度上具有不同数目的方向分解，其基支撑区间具有随尺度而长宽比变化的基支撑区间具有随尺度而长宽比变化的“各向异各向异性性”特性，能

27、够实现对图像的稀疏表示。特性，能够实现对图像的稀疏表示。 多尺度几何变换的边缘稀疏表示优势使其在多尺度几何变换的边缘稀疏表示优势使其在去噪、增强、压缩、纹理提取与分析去噪、增强、压缩、纹理提取与分析等领域得到等领域得到了广泛应用，取得了优于小波的效果。了广泛应用，取得了优于小波的效果。4河 海 大 学33 基于偏微分方程的方法基于偏微分方程的方法：偏微分方程具有：偏微分方程具有很强的局部自适应性和高度的灵活性，系统很强的局部自适应性和高度的灵活性，系统地采用偏微分方程方法进行图像处理近十多地采用偏微分方程方法进行图像处理近十多年来也得到了广泛的应用年来也得到了广泛的应用。可由能量泛函及。可由能

28、量泛函及变分法得到待求解的偏微分方程，也可将期变分法得到待求解的偏微分方程，也可将期望实现的图像变化与某种物理过程进行类比望实现的图像变化与某种物理过程进行类比建立对应的偏微分方程。偏微分方程在建立对应的偏微分方程。偏微分方程在图像图像滤波、复原、修复、增强、分割滤波、复原、修复、增强、分割等诸多领域等诸多领域得到了成功的应用。得到了成功的应用。4河 海 大 学34 基于随机建模的方法基于随机建模的方法：大多数自然图像，特别：大多数自然图像，特别是纹理图像，具有显著的随机特性，可将图像视为是纹理图像，具有显著的随机特性，可将图像视为某些随机场的典型样本，比如某些随机场的典型样本，比如Marko

29、v随机场、随机场、Gibbs随机场。就建模图像处理来说，随机建模是最随机场。就建模图像处理来说，随机建模是最理想和相关的工具，尤其重要的是相关的统计模式理想和相关的工具，尤其重要的是相关的统计模式理论、学习理论、信号和参数估计的贝叶斯理论和理论、学习理论、信号和参数估计的贝叶斯理论和随机算法如蒙特卡罗模拟、模拟退火和随机算法如蒙特卡罗模拟、模拟退火和EM算法。在算法。在所有随机方法中，贝叶斯框架具有基础地位。基于所有随机方法中，贝叶斯框架具有基础地位。基于随机建模的方法也常可和小波变换等方法相结合，随机建模的方法也常可和小波变换等方法相结合，可有效应用于可有效应用于图像的去噪、复原、分割、特征

30、描述图像的去噪、复原、分割、特征描述、纹理分析与合成、场景理解、纹理分析与合成、场景理解等。等。4河 海 大 学35 基于神经网络的方法基于神经网络的方法：神经网络具有高度并行：神经网络具有高度并行处理能力、自适应功能、非线性映射能力和泛化功处理能力、自适应功能、非线性映射能力和泛化功能。最初，神经网络作为识别分类器和聚类技术在能。最初，神经网络作为识别分类器和聚类技术在图像工程中得到了应用。随着认识的深入，神经网图像工程中得到了应用。随着认识的深入，神经网络在络在图像复原、增强、压缩、特征提取、分割、识图像复原、增强、压缩、特征提取、分割、识别别等领域均得到了较广泛应用。等领域均得到了较广泛

31、应用。 其它人工智能方法如其它人工智能方法如遗传算法遗传算法、数学方法如、数学方法如独立独立分量分析、模糊集理论、优化方法分量分析、模糊集理论、优化方法等等，均可有效等等，均可有效应用于图像工程。人工智能、数学理论及其方法的应用于图像工程。人工智能、数学理论及其方法的进一步发展必将不断推进图像工程的进步。进一步发展必将不断推进图像工程的进步。4河 海 大 学36 智能感知与图像处理研究团队始建于智能感知与图像处理研究团队始建于2003年，课题组年，课题组由李庆武教授领衔，由李庆武教授领衔， 10年来团队始终坚持以年来团队始终坚持以“脚踏实地脚踏实地、有所不为才能有所为、有所不为才能有所为”的理

32、念进行建设，已发展成为的理念进行建设，已发展成为拥有多位教师、拥有多位教师、30余位学生组成的研究团队，研究骨干余位学生组成的研究团队，研究骨干包含霍冠英、周妍、刘艳、江琴等青年教师，束代群、包含霍冠英、周妍、刘艳、江琴等青年教师，束代群、朱浩、糜靖峰、张伟、程海粟、俞楷、仇春春、朱国庆朱浩、糜靖峰、张伟、程海粟、俞楷、仇春春、朱国庆等多位研究生。等多位研究生。 先后承担完成了国家自然科学基金、国家先后承担完成了国家自然科学基金、国家863项目、项目、江苏省科技计划、常州市科技计划等科研课题江苏省科技计划、常州市科技计划等科研课题20余项，余项，获得授权发明专利多项，发表获得授权发明专利多项，

33、发表SCI/EI检索论文多篇，在检索论文多篇，在图像处理领域特别是水下声呐图像处理领域具有一定的图像处理领域特别是水下声呐图像处理领域具有一定的影响力，研究成果处于国内领先。影响力，研究成果处于国内领先。5河 海 大 学375序号项目名称项目来源项目状态1基于多尺度几何分析与仿生机理的侧扫声纳图像超分辨率重建国家自然科学基金结题2仿生复眼式无线视频交通流检测传感器网络系统关键技术国家863计划结题3智能图像识别技术在视频监控系统中的集成应用研究江苏省社会发展科技项目结题4基于智能视觉物联网的名贵花卉生长环境测控系统研发和示范江苏省科技支撑计划项目在研5基于边缘信息和区域特征的水平集侧扫声呐图像

34、分割研究国家自然科学基金在研6基于畸变校正和水平集方法的侧扫声呐图像分割研究江苏省自然科学基金在研7基于物联网技术的交通流无线视频仿生检测系统常州市科技支撑计划工业项目结题8声光视觉融合的水下目标探测系统南通市科技支撑计划工业项目在研9票据真伪鉴别系统软件开发国光信息产业股份有限公司在研10Ceramic Digital Image Processing Software with JAVA 国际合作（日本）结题11基于多尺度几何分析的水下疏浚环境声纳成像关键技术研究疏浚技术教育部工程研究中心结题12Curvelet变换及其在声纳图像处理中的应用研究河海大学结题近年来共承担相关科研项目近年来共承担相关科研项目2020余项，部分列于下表：余项，部分列于下表：河 海 大 学38序号专利名称专利类型专利状态1一种采用非下采样轮廓波变换的图像边缘检测方法发明专利授权2视频模糊图像的多尺度几何分析超分辨处理方法, 发明专利授权3基于神经网络的声纳图像的超分