高鲁棒的实时扑克字符识别方法研究

为提高智能洗牌机在光照、噪声干扰条件下的扑克点数识别的鲁棒性,提出了一种高鲁棒的字符识别方法.首先,利用维纳滤波复原图像局部和全局交互的二值化方法,保留光照不均匀图像完整的字符笔画与轮廓,去除图像背景噪声.其次,利用字符图像的统计信息,分析了可靠的Gabor滤波器组参数初始化方法,获得了较好的字符笔画特征.最后,对变换...     

融合图像局部能量和梯度的水平集分割方法

为了实现结构复杂的灰度不均匀图像的快速准确分割,提出一种融合局部能量和梯度敏感性的水平集方法,采用梯度敏感的能量函数改进局部能量最小化水平集方法,并利用灰度全局信息自动初始化水平集.局部能量函数由局部灰度拟合函数定义,是水平集的外部驱动能量,适用于分割灰度不均匀图像.梯度敏感项依据图像特性,自动判定对水平集的驱动方向,...     

LED显示仪表的字符识别方法

针对LED显示仪表,提出了一种字符识别方法。字符分割采用边缘检测、直线检测和灰度投影相结合的方法,可快速提取目标字符,将数字和小数点分开识别,并改进了基于数字笔画统计特征的自适应阈值数字识别方法。试验结果表明,本识别算法的识别率能达到95%以上,且算法耗时较低,说明此算法的准确率较高、实时性较好。     

文本图像的一种混合二值化方法

二值化是OCR系统的基础，受到了广泛重视，通常分为全局阈值方法和局部比较方法两类，中提出了一种混合二值化方法，将全局阈值与邻域局部灰度信息相结合，构造了一种扩展的隶属函数，用于描述象素属于笔划或背景的程度，据此隶属测度去自适应地改变象素阈值，实验证明，该方法抗噪声能力强，保持笔划连通性好，适合于本图像的二值化。     

基于不变矩理论的字符串图像识别方法研究

针对字符串的特点,提出了采用基于旋转投影不变矩来识别字符的方法.先将出现偏斜的字符串进行旋转,使其与水平方向平行,然后将字符的灰度图像从上向下进行投影,对黑点像素进行累计求和,构成灰度累计分布图.该分布图具有平移和尺度放缩不变性的特点,因此可以将每个英文字母的灰度累计分布图作为一个几何形状,使用Hough变换对它们进行识别.文中对字符串自动找正、灰度累计分布图的生成、自动阈值选择技术以及Hough变换等关键技术进行了研究,并给出了26个英文字符的灰度累计分布图和投影不变矩值.经实际使用证实该方法的效果很好.     

基于梯度的自适应边缘检测算法研究

对常见的边缘检测算法进行改进,基于梯度提出了一种应用于灰度图像的自适应阈值边缘检测算法.根据边界点像素灰度值的差异,分析模版中的9个像素,计算出像素的梯度幅度和梯度方向;按梯度值的不同将图像分割成若干个区域,计算每个区域的灰度平均值,确定阈值,实现边缘检测.实验表明,该方法检测出的边缘更细、更准确,可以除去虚假的边缘,是一种有效的对灰度图像进行边缘检测的方法.     

融合灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu法

为了克服图像噪声对二维Otsu阈值分割方法性能的影响,采用图像像素的灰度和非局部空间灰度特征构造新的二维直方图,其中像素的非局部空间灰度特征是通过对与当前像素具有相似邻域结构的像素灰度加权平均得到的。将此直方图引入到快速二维Otsu阈值分割方法中,可得融合灰度和非局部空间灰度特征的二维Otsu阈值分割法.实验结果表明改进算法对图像噪声具有一定的鲁棒性,在含噪图像上的分割结果比较理想。     

一种新的用于图像分割的活动轮廓模型

为了从灰度异质图像中更好地提取目标,本文提出了一种新的图像分割方法,采用测地时间函数作为局部二值拟合模型的核函数,并结合图像区域的局部灰度信息和全局灰度信息建立能量泛函.同时,符号函数惩罚项的引入避免了符号函数的重新初始化,而曲线长度调整项则保证了曲线演化的连续性和光滑性.通过变分水平集方法最小化新的能量泛函,得到曲线演化的梯度下降流.通过对医学CT图像进行分割实验,证明了该方法的可行性和优越性.     

基于小生境技术遗传算法的局部动态阈值选取

为有效地对受噪声影响的图像进行分割,引入了一种基于改进型遗传算法的局部动态阈值选取算法.该算法以灰度图的最大类间差作为适应度评价函数,将图像分割问题转化成一个最优化问题,利用遗传算法的全局优化的特点,在整个求解空间中搜索到最优分割图像的阈值.针对基本遗传算法的一些不足之处,利用小生境的思想,对其进行了一些优化.实验结果表明,基于小生境技术遗传算法的局部动态阈值选取方法具有较强的鲁棒性.     

基于聚类分析的个性化美国车牌分割算法

针对美国车牌个性化严重,车牌上字符个数、字体、间距和背景等信息都不一致的情况,提出一种可处理复杂多变车牌的车牌分割算法.基于动态的字符分布信息计算车牌倾斜角度和垂直投影局部梯度,利用聚类方法去除非字符区域,并动态确定字符宽度,获得准确字符区域.基于局部梯度的循环分割得到准确的字符分割结果.为了验证该算法,基于1万多张美国车牌的数据集进行实验,结果表明：与已有算法相比,该算法对于具有字符个数不定、字符间距不一致、背景复杂等特征的个性化美国车牌的分割效果有较大提高,分割正确率提高了约5%.     

Real-Time Digital Image Stabilization Based on Contour

A new digital image stabilization method is proposed for real-time application based on imagecontour. The image intensities are projected to several gray levels by thresholding before extracting contourpoints. Matching position could be found using these contour points. All pixels are still used for refinedmatching near the matching position. This algorithm is more robust against changes in illumination and noise     

Fast motion estimation algorithm of video stabilization system

A real-time electronic image stabilization motion estimation method based on fast sub- block gray projection algorithm is proposed. In the method, each image is divided into a number of sub-blocks, and sub-blocks are sifted with their gray gradients. After removing sub-blocks whose gray gradients are lower than the given threshold, the calculation amount of projection is reduced and the motion estimation accuracy is improved. Then gray projection is done in each remained sub- block, and global motion vector of the image is calculated according to the local motion vectors of sub-blocks and the affine motion model. The drawbacks as the local motions reducing the global mo- tion estimation accuracy and traditional gray projection algorithm could not deal with rotation are re- solved well by this algorithm. The experiment results show that the algorithm is more accurate and efficient than the gray projection algorithm.     

不均匀光照文本图像的二值化

提出了一种不均匀光照文本图像的二值化方法.通过背景估计和对比度补偿将原始图像变换成背景规范化图像,然后结合全局阈值与局部阈值方法对背景规范化图像进行二值化处理,实验结果表明,该方法是有效的.     

融合梯度特征的红外目标跟踪

Meanshift跟踪算法普遍采用单一的灰度空间进行红外目标跟踪,直方图所含信息量少,容易受目标和背景灰度变化的影响．文中提出一种融合梯度特征的红外图像Meanshift跟踪算法,该算法对边缘和结构特征的梯度值进行量化,建立梯度特征模型;利用Bhatta—charyya系数分别计算梯度特征和灰度特征的特征相似度;设置置信度系数,并利用置信度系数将梯度特征相似度和灰度特征相似度进行融合,得到综合相似度;针对综合相似度推导Meanshift迭代方程,通过迭代运算逐步逼近目标实现跟踪;利用灰度特征相似度和梯度特征相似度信息并结合置信度系数设计模型更新准则以提高跟踪鲁棒性．文中算法能够适应红外目标跟踪中目标与背景的变化,鲁棒性强且跟踪准确度高,仿真实验表明该算法较普通Meanshift算法性能有较大提高,跟踪精度也有所改善．     

一种快速有效的印刷体汉字识别方法

笔划代表着汉字的内部特征,笔划穿越次数是对笔划进行全穿越,反映了汉字的整体特征,全穿越在粗分时区分汉字的能力不是太强,增加了二级识别的工作量。除了提取笔划全穿越外还提取笔划半穿越,并把半穿越的次数进行重新组合形成新的特征值。把全穿越和半穿越结合起来作为汉字的特征值,对汉字进行粗分,粗分不能区分的汉字,采用四个角的能量值密度特征对汉字进行细分。实验结果表明了该方法的有效性。与单独使用全穿透方法相比,提出的方法在粗分时区分汉字的能力增强,减少了二级识别的工作量。     

汉字笔划的计算机分解和综合

本文提出了印刷体和手写体汉字笔划的计算机分解和综合的一种方法,此方法是对细化后的汉字抽取出横、竖、撇、捺等基本笔划,对细化过程中产生的断笔划进行合并,然后进行分类.实践表明,用此方法进行汉字识别,有较高的识别率.     

Contour reconstruction method for noisy image based on depth residual learning

In order to improve the recognition ability of noisy images, a method of contour reconstruction based on depth residuals learning is proposed. The sharpening template matching technique is used to enhance the noisy image information, the local gray level information on the image is used to construct the edge active contour model of the image, and the active contour lasso method is used to reconstruct the image with a high resolution. The feature quantities of local gray energy and local gradient energy of the noisy image are extracted, and a convolutional neural network classifier is constructed to classify the features. The learning depth of the learning convolutional neural network is judged by combining the similarity of the gray histogram of the image. The resolution ability of image detail information is improved, and the contour high resolution reconstruction of the noisy image is realized. Simulation results show that the proposed method has a high resolution and a high peak signal to noise ratio (PSNR), which improves the recognition ability of the image effectively.     

改进的共轭梯度法及其收敛性

共轭梯度法是求解大规模无约束优化问题的一种有效方法。针对算法的优劣主要依赖于步长因子和搜索方向的特点，结合共轭梯度法的共轭性质，提出一种改进的可以控制步长因子的共轭梯度算法。在建立算法的几个重要引理和全局收敛性定理后分别给出了证明。最后对算法进行了数值实验，实验结果表明算法具有良好的收敛性和有效性。