4、檢測系統達到了亞像素級的位移分辨率。
8、在對圖像邊緣檢測上應用了亞像素*分，提高了精度。
12、針對這三個因素，本文研究了SLM顯微圖像的噪聲處理和亞像素特徵提取。
16、介紹了基於曲面擬合的和基於灰度矩的亞像素邊緣檢測算法。
20、經典的最大互資訊方法利用圖像像素或體素灰度的統計特*很好地實現了配準的目的，使配準結果達到亞像素級；
24、採用的瞄準方法綜合使用了圖像處理方法、亞像素細分方法、曲線擬合方法和“電子準星”技術。
28、最後，本文提出TARGET亞像素細分的靶標定位技術，解決了硬件提高精度的困難。
32、針對心臟磁共振時間序列圖像，提出了一種結合力矩主軸法與互資訊法的序列圖像亞像素配準新方法。
36、本文對光柵投影條紋圖像進行預處理，提出採用重心法提取條紋中心線位置，可以獲得亞像素級的精度；
40、對每一個網格節點進行亞像素處理，在相鄰的網格區間節點上用標準差值對照法確定分段線*直線方程。
2、對矩形和圓形區域中各像素進行亞像素劃分，確定各亞像素的權值，得到基於亞像素的綜合加權區域能量。
7、提出了一種新型的測量圖像快速亞像素邊緣檢測方法。
13、採用基於空間矩的迴轉體像面目標直線邊緣亞像素提取技術，獲得迴轉體目標在每個像面上的兩條母線的亞像素直線方程。
18、針對攝像機標定模板圖像的角點檢測問題，提出了兩種簡便而有效的亞像素級精度的提取算法。
23、針對圖像配準中的亞像素參數估計問題，提出了一種相位相關和模板匹配相結合的方法。
29、攝像機光學畸變的修正以及圖像處理的亞像素定位方法，減小了目標圖像的定位誤差，提高了系統的測量和調整的精度。
34、以錐形螺紋爲研究對象，提出了一個基於支援向量迴歸的機械零件直線邊緣亞像素圖像檢測方法。
39、實驗結果表明，系統能夠獲得亞像素級的精度，並且能在系統*能衰減最小的情況下達到實時變形。
3、採用相關法處理數據，實現了亞像素測量精度。
10、利用邊緣提取算法獲得像素級條紋後，再利用亞像素技術可以進一步對條紋進行高精度提取。
17、實驗*了文字方法的有效*和可行*，配準結果達到亞像素精度。
25、互資訊的使用使得待配準圖像不需要進行預處理，並且配準的精度可以達到亞像素級。
31、實驗結果表明，該算法能夠準確地提取出光條中心，具有很強的抗噪聲能力，精度爲亞像素級。
38、實驗結果表明，此優化方法不僅提高了計算速度，而且提高了配準精度，配準結果達到了亞像素級水平。
5、首先透過對圓軸圖像邊緣像素進行線*擬合，把圓軸兩條邊緣定位到亞像素精度；
14、透過實驗表明該方法可以充分利用FFT的高效運算，達到亞像素精度。
22、利用亞像素邊緣定位算法，對砂輪圖像進行輪廓提取，並與理論輪廓進行比較。
33、基於圖像相關分析理論提出了一種新的補零相關分析算法以確定不同數字圖像上的相關標記點，其測量精度可達亞像素量級。
42、蘋果和微軟就如何在電腦屏幕上顯示字型的問題一直意見相左。 今時今日，兩家公司都透過使用亞像素顯示技術令字型在日常的低分辨率屏幕上顯得更清晰。
11、實驗中分別應用了爬山搜尋法和相關係數擬合法來分別搜尋整像素的位移和亞像素的位移。
26、使用CCD成像的機器視覺系統進行精加工零件尺寸檢測時，圖像輪廓邊緣的亞像素定位分析是決定測量精度的一個重要因素。
37、在利用改進的SUSAN算子進行亞像素角點檢測時，綜合應用了索貝爾邊緣算子、灰度平方重心法等方法。
9、光柵法採用了圖像高精度亞像素定位方法,可提高測量精度。
27、應用改進後的基於一階微分期望值的亞像素邊緣檢測算法，可以快速、精確地檢測到邊緣的位置。
1、同時，採用特徵與影像疊加進行了亞像素匹配。
21、對亞像素邊緣進行最小二乘橢圓擬合，得到更精確的亞像素橢圓中心座標，從而可以進一步提高相機標定的精度。
6、提出了一種基於多幅圖像的同名曲線亞像素匹配算法
35、評估結果* ,該方法的配準精度能達到亞像素精度 ,並能極大地節省執行時間 ,是一種穩健*強、精度高、全自動的多模醫學圖像配準新方法
30、最後，根據圖形的亞像素邊緣透過直線和圓等圖元擬合方法實現圖形尺寸的精確測量。
41、採用編碼點和非編碼點相結合的方法實現攝影測量中對應點匹配技術，討論了標記點的中心亞像素定位方法、兩類標記點的識別及編碼標記點的解碼方法。
19、因此，提出了一種基於亞像元相關法的星像質心算法這種算法是利用互相關匹配實現圖像定位的原理，將星像質心定位到亞像素上來提高質心精度。
15、同時對多項式*值亞像素邊緣檢測方法進行了初步的研究。
