基于细化的岩石图像分离算法

由于岩石表面粗糙,采用凹点分离方法很难正确地分离相互粘连的岩石图像.从细化的角度出发,研究和发展了一种粘连岩石分离的新算法.其主要思路是:首先细化提取石岩石的骨架并计算骨架各点到岩石边界的的距离,然后利用骨架边界距离函数波谷的特性将相互粘结的岩石分离.新算法提出了一种计算骨架边界距离值的新方法用于分析骨架波谷的特征,并在理论和实践的基础上,提出一种新的粘连岩石分离准则,有效地提高了岩石图像的分割效果.     

基于紫外光图像的岩石裂隙骨架抽取

利用数字图像技术对基于紫外光的岩石裂隙图像进行裂隙骨架抽取。首先对岩石裂隙图像进行噪声滤除、图像分割、空腔填充、短枝去除等图像处理操作,然后在分析了骨架特性和骨架抽取算法的基础上提出了基于结构元素的逐层细化算法。经实验得知,该算法可以高效地抽取较理想的岩石裂隙骨架,且算法稳定,行之有效。     

大幅图像的分块细化加速算法

文章在分析大规模二值图像特点和细化算法基本原理的基础上,提出一种分块细化大幅图像的算法。该算法首先将大幅图像分割成若干子块,然后分别对各子块进行细化,最后将子块细化的结果拼接成原图的骨架。算法有效地解决了大幅图像细化处理的时空矛盾,提高了大幅图像的细化速度。     

基于形态学骨架提取算法的研究及其实现

骨架化结构是目标图像的重要拓扑描述,寻找二值图像的骨架结构是图像处理的一个关键问题.数学形态学是图像处理的有力工具,本文研究了两种基于形态学变换的细化骨架算法,并在汽车图像中实现,讨论了两种算法的优越性和局限性.实验结果表明,本文所研究的算法并行快速,为车辆牌照的识别乃至字符识别、数据压缩、目标检测都提供了有益的借鉴.     

一种基于内点保留和边缘点删除的二值图象细化算法

提出了一种同时基于边级点删除和内点保留了实现并行细化算法的新方法,与目前已有的算法比较,它能够完整地保持原图象的连通性,所获得的骨架对称性好且能够保证骨架宽度为１个象素点等,用Ｃ／Ｃ＋＋编程实现后,在ＩＢＭ４８６微机上进行实验,结果表明,提出的细化算法为解决二值图象（特别是复杂二值图象）的细化问题提供了一种新方法。     

一种有效的二值图像细化算法

基于对图像中目标边缘的分析，提出了一种行之有效的二值图像细化算法。实验证明，采用该算法细化后所得的图像骨架不仅对称性好，而且为单像素宽，并能够完整地保持原图像的连通性。     

手背静脉图像骨架特征提取的算法

手背静脉近红外图像识别是一种新的非接触式生物认证技术。对采集的手背静脉图像进行了增强处理。对二值化图像采用四邻域区域生长的方法，去除噪声斑块。对处理后的静脉图像采用了一种快速细化的细化算法。分析和解决了细化后特征点——交叉点的提取。针对细化后骨架中所引入的另一类噪声——毛刺和静脉图像细化后的特点，提出了一种毛刺修复算法。实验结果表明，经过该算法处理后得到的骨架图像，能够较好的反映静脉纹理特性。     

汽车犯规线识别技术的研究

通过对交通路口的图片进行处理,提出了基于异边结构模型的算法。该算法能够对细化图的干扰信息进行有效处理,保留了有用的犯规线信息,达到了较好的识别。并且根据二值图、细化图像的特点,提出相应的技术和算法。细化时,采用新改进的OPTA算法对图像进行细化,使图像得到较好的细化效果。     

一种方向链码扫描与跟踪的图像细化后期处理算法

目标图像骨架的提取是智能分析中的重要组成部分,利用Zhang并行细化算法提取的目标骨架不是单一像素且极易产生毛刺。提出一种获取单一像素并消除毛刺的快速目标图像骨架提取算法。该算法首先对提取得到的目标二值图像进行形态学预处理,然后结合8邻域方向链码扫描编码原理对细化后的图像进行单一像素处理,最后采用优化的8邻域方向链码来消除毛刺。实验结果表明,提出的算法不仅效率高,而且能够很好地获得单一像素宽度、无毛刺的骨架。     

基于模板的全并行细化算法研究及其在3D物体骨架提取中的应用

二值图像细化的基本思想是"层层剥夺",它是一个不断重复的过程,即从物体的最外层向最内层一层一层的侵蚀,在不断删除边界点的同时保持物体的拓扑结构和几何特征不变,直到提取出一个像素宽的三维物体的骨架。理想的三维物体的骨架保持和原物体相同的连通性、形状特征和拓扑结构,可以给后续的研究处理提供极大的便利。本文主要工作是对基于删除模板的全并行三维细化算法的研究,细化算法包含一系列的删除条件,即四类基本删除模板A,B,C,D及每一类基本删除模板添加限定条件后形成的扩充模板,其用于逐层删除值为1的目标点,即将值由1变为0(背景点)。实验表明:本文的基于删除模板的全并行三维细化算法可以较为有效的提取出三维物体的骨架。     

结合四元数与小波的彩色图像边缘检测算法*

针对岩石节理裂隙图像噪声多、分割困难等问题,提出一种使用四元数卷积,由反对称小波系数加权的彩色图像边缘检测算法。该算法将彩色图像的R、G、B三个分量表示为四元数的三个虚部,通过四元数卷积后,其方向产生了一定角度的旋转;将旋转后的四元数与水平方向和垂直方向的结果相加,得到相应的幅值和角度;使用反对称双正交小波系数对这些幅值和角度加权后,再使用Otsu阈值并进行模极大抑制,即可得到彩色图像边缘。通过对常用彩色图像和岩石节理裂隙图像的实验结果表明,本算法对彩色图像边缘检测具有较好的效果。     

基于裂隙方向的岩石节理裂隙缝合

在许多岩体工程应用中,识别岩体裂隙非常重要。运用图像处理方法识别岩体裂隙并实现自动缝合在岩体裂隙识别中非常困难并且至关重要。在实验室和工作中,新近开发的岩体节理裂隙缝合算法对裂隙缝合非常有效。     

抑制图像纹理的岩石节理裂隙检测

岩石节理裂隙图像由于噪声多、色彩复杂而分割困难,同时岩石节理裂隙检测在工程应用中又具有重要意义。将彩色图像从RGB转换到CIELAB色彩空间后,计算其方差图像。并将原始图像与方差图像相减得到图像的势能向量,同时利用小波系数进行加权,以此抑制岩体纹理噪声。最后,通过图像形态学方法获得边缘图像。实验结果表明,算法可以较好地抑制纹理噪声并能精确定位,以及获得理想的岩石节理裂隙边缘图像。     

扫描输入图象中曲线图形的细化

细化是图形光栅表示转换成矢量表示的重要环节.文章给出了一种基于二值图象的细化算法,根据细化过程的对称性原则,将一组窗口算子作用于扫描输入的二值化PCX图象,并消除因细化在线条端点处产生的多余分支短线,从而获得满意的细化结果.     

一种改进的图像模板细化算法

针对现有图像模板细化算法中存在的诸如迭代次数较多、细化速度较慢、图像某些部位细化不完全等问题，提出了一组改进的细化模板。针对指纹图像应用新算法进行的细化实验结果表明，采用改进的细化模板，新算法在保证对图像完全细化的同时，能显著减少细化所需的迭代次数，从而加快了细化处理速度。     

A methodology to construct training images for vein-type deposits

Fracture models of vein formation can produce realistic training images (TIs) for use in multiple-point geostatistics. Vein formation is modeled by applying flow simulation to a fracture model to mimic the flow of an ore-bearing fluid through fractured rock. TIs are generated by assuming that veins form in areas of high flow where there would be preferential deposition of the mineral of interest. We propose a methodology to simulate mineralized veins by constructing a fracture model within the deposit, modeling the permeability and simulating the flow of ore-bearing fluids. The veins are defined by considering the areas of high flow. The methodology is implemented with a fracture model of the Whiteshell area in Manitoba. To assess the reasonableness of the TIs, comparisons are made to geological models of gold deposits in Quebec and Nova Scotia that display similar geometric characteristics such as braiding, thickening and thinning. A FORTRAN program TIGEN, based on GSLIB program formats is included and can be used to generate TIs from fracture models.     

OPTA算法的改进及其在指纹图像细化中的应用

图像细化是指纹预处理技术中的一个重要环节，大多数指纹识别算法都是在细化图像上实现特征点的检测。因此，研究图像细化对提高指纹识别系统的性能具有重要意义。对OPTA算法进行了改进，将其应用在指纹图像细化中，并对其局限性进行了分析。实验结果表明，使用改进的OPTA算法，指纹图像细化效果有明显的提高。     

基于生成树的图像完全细化算法

图像细化是图像处理的重要环节，已有的图像细化算法较多，但都存在一些缺陷，限制了算法的使用范围。提出一种基于生成树的图像细化算法，对原图像运用形态学细化算法预处理，对中间结果的连通分支分别建立生成树，利用树的结构特征对图像中各连通分支逐个细化。对指纹图像的实验结果表明，该算法能使图像得到完全细化并能有效的去除毛刺，减小噪声干扰，还能避免交叉点处连通度冗余现象，有较强的适应性。     

基于Matlab实现的指纹图像预处理算法

指纹图像预处理是指纹识别的前提,它的好坏直接影响到指纹识别的成败,在前人的基础上提出了一套基于Matlab实现的指纹图像预处理算法.文中给出了用Matlab对每个指纹图像处理功能模块的算法实现、改进方法及处理结果,主要包括去边缘背景,块方向图求取,增强和二值化的合并,细化.用Matlab实现的这种方法,既能分步对指纹图像预处理算法进行仿真测试,又可以很直观地看到图像处理算法的效果,有效配合了算法的研究.实验证明,用Matlab实现的算法的处理结果比较理想,满足识别的应用性.