一种多连通分量间的主观轮廓提取算法，不仅能够有效地处理经典的主观轮廓图形，对于商标库中的复杂图形同样可以提取出符合人类视觉感知的主观轮廓，提取出的主观轮廓为进一步分析和理解其内容提供了重要依据。下一步的研究重点是如何使算法更具有更大的自适应性，并利用曲线连接修复主观轮廓不完整的部分

基于Delaunay三角剖分及其与主观轮廓的对应关系，提出了一种针对商标图形的主观轮廓提取算法，不仅能够有效地处理经典的主观轮廓图形，对于商标库中的复杂图形同样可以提取出符合人类视觉感知的主观轮廓，提取出的主观轮廓为进一步分析和理解其内容提供了重要依据。下一步的研究重点是如何使算法更具有更大的自适应性，并利用曲线连接修复主观轮廓不完整的部分

针对紫外图像本身存在的对比度低、成像不清晰、整体成像过暗或过亮且受噪声干扰等特点，从人眼视觉的掩蔽特性出发，提出了一种基于人眼视觉特性的 Curvelet 域紫外图像增强算法。通过 Curvelet 变换将紫外图像信息分解到不同尺度、不同方向子带，再依据各子带建立HVS模型，利用其遮蔽性对高频分量进行非线性增益来提高图像对比度，同时非线性灰度拉伸低频分量可以提高图像整体亮度；最终将处理过的高低频分量通过 Curvelet 逆向重建，得到增强后的紫外图像。实验结果表明：增强后的图像符合人眼视觉对图

在现有图像质量评价方法相关原理基础上，提出了一种基于图像边缘信息的拼接质量评价新方法。该方法针对图像拼接结果的特点，先对待评价图像进行边缘提取，然后利用拼接前后图像的边缘轮廓信息，综合图像像素误差信息和结构信息，根据其均值和方差等统计信息与影响图像拼接质量的主要因素（拼接错位和亮度突变）之间的关系，对拼接图像进行评价。该评价方法得出的评价结果更加符合人眼视觉对图像拼接质量的主观评价感受，较准确地反映了拼接图像的真实质量和所使用图像拼接算法的性能。

单图像超分辨率是经典而活跃的旨在产生高分辨率的图像处理问题低分辨率输入图像中的图像。 由于严重这个问题的不确定性，有效的图像先验是解决问题和改善问题的必要条件生成图像的质量。 本文提出了一种新颖的图像超分辨率提出了一种基于GPS（梯度剖面）的算法清晰度）。 GPS是从两个像素中提取的边缘清晰度指标梯度描述模型，它是一个三角形模型和一个提出高斯混合模型用于描述不同各种梯度剖面。 然后转换关系对不同图像分辨率的GPS进行了统计研究， 并提出了一种算法来自动估计GPS转换参数。 基于改造GPS，提出了