基于递归的二值图像连通域像素标记算法

在研究以前二值图像连通算法的基础上，提出了一种基于递归方法的二值图像连通域像素标记算法。通过对二值图像的扫描和分析可得到二值图像中的连通域划分和连通域的数目。算法主要包括两个步骤：对输入的二值图像进行一次扫描，得到所有目标像素的连通域划分和标记的等价对表；利用递归对等价对表进行分析，得到正确的连通标记划分和连通区域数目。实验结果表明，该算法对于任意复杂形状、任意数目(小于1 000)的连通区域都能正确检测。     

基于标号回传的二值图像连通体标记算法

提出一种基于游程标号回传的二值图像连通体标记算法,该算法以游程为处理对象,将目标结构中的标号传播到游程结构中,进行游程连通性判断,将与当前游程连通的游程中最小值回传到对应的目标结构中,确保在同一连通域中有相同的根标号,进而完成二值图像标记。该算法对二值图像可以实现一次性标记,同时完成连通区域的面积、质心等特征信息的提取。具有占用内存小、实现简单、能标记任意复杂连通区域的优点,可用于红外弱小目标的检测。     

融合HSV空间与形态学的救生衣图像分割

针对轮船渡口拍摄图像背景复杂、噪声大、模糊的特点,提出一种融合HSV颜色空间信息和数学形态学处理的图像分割方法,并进行背景差分提取前景,消除错误的背景分割。首先提取目标物体的HSV颜色特征值,然后利用得到的特征值标记ROI区域,对该含有标记信息的二值图像进行数学形态学处理得到连通区域图,通过连通区域外轮廓找出最外矩形边界,最后利用背景差分消除背景干扰。将该方法应用于轮渡安全中救生衣的检测,实验结果表明,能快速有效地实现救生衣图像分割,并对分割区域进行计数。     

基于区域生长法提取二值图像中的连通区域

标记二值图像连通区域是图像处理过程的基本算法,机器视觉和模式识别中常用此方法提取目标和分析目标几何特征。文章以人机交互方式获得初始种子点,增强种子点的可靠性,通过区域生长法提取二值图像中的连通区域。     

一种二值图像连通区域标记的新方法

二值图像连通区域的检测和标记在图像分析中是十分重要的步骤,高效的连通区域标记算法能大大提高图像处理速度。针对此,提出一种新的基于游程编码的连通体标记算法。扫描图像,记录所有的游程编码并将等价对添加到等价对链表中。通过递归方法对等价对链表进行分析,得到旧标记和新标记之间的映射关系,并修正得到的游程编码标记。与几种传统方法和两组改进方法的对照实验表明该算法是更高效的。     

一种二值图像连通区域标记的新方法

论文提出了一种基于区域生长的二值图像连通区域标记的快速算法。与传统方法相比,该方法的特点是在一次图像扫描中完成所有连通区域的标记,而且避免了大多数改进算法都必须处理的重复标记的问题;同时,该方法不受所标记的图形形状的影响,表现出良好的算法鲁棒性。最后分析了算法的计算复杂度,并与传统算法和两组改进算法进行了比较,试验结果表明了算法的高效率和鲁棒性。     

基于连通域标记的原油乳状液粒径检测算法

检测原油乳状液液滴粒径、观测粒径分布在石油化工过程系统工程中有着非常重要的作用.探讨了现有粒径检测方法,提出基于连通域标记的原油乳状液粒径检测算法.通过图像滤波和二值化操作,对原油乳状液图像进行预处理后,经过连通域标记和等价标记替换处理,获得原油乳状液粒径显微已标记图像,分析已标记图像中的连通域,计算液滴个数和粒径大小,统计液滴粒径分布.在实际图像上的实验结果表明,该算法可以顺利完成原油乳状液内液滴粒径计算和统计,且较现有算法准确率高、占用内存空间小.     

基于快速连通域标记的车牌字符分割

对车牌图像的二值图进行连通域提取可以解决倾斜带来的问题.提出了一种基于快速连通域标记的字符分割方法.先用改进的Otsu法对车牌图像进行二值化分割,之后基于快速连通域标记算法进行连通域标记,最后对各个连通域进行后续处理提取出全部车牌字符连通域.实验表明,改进的快速连通域标记算法克服了倾斜问题,而且有效地提高了连通域提取的速度,获得较好的字符分割的鲁棒性和实时性.     

基于 Gabo r滤波车牌区域定位算法研究及实现*

车牌区域检测是车牌识别系统第一步。论文描述一种车牌区域检测的系统框架：首先是利用Gabor滤波对车牌图像进行滤波得到包含车牌区域的二值图,对二值图作数学形态学变换以增强（扩大）可能的连通车牌区域,然后用扫描策略标记出所有的连通区域,最后计算所有这些连通区域的颜色方差,判定出车牌区域。实验结果对上述步骤进行不同的组合会有不同的优缺点。经过2000张图像的实验,论文的这种优化组合可以很好地检测出车牌区域,车牌区域识别的正确率达94％,是一种可行的车牌区域检测算法。     

一种基于交通视频车辆阴影去除算法的研究

车辆识别是智能交通系统的主要研究课题,而阴影是影响车辆识别的最主要原因。根据车辆阴影形成的光学特征,提出一种基于自动标记的OSTU双阈值图像增强车辆阴影去除算法。首先使用改进的统计直方图背景更新算法进行背景更新,获取背景图像。其次使用背景差分运算求取包含移动阴影的前景二值图像。最后使用改进的自动标记算法对所得二值图像的连通区域进行标记,然后分别对每一个标记的连通区域所对应的实际图像使用OSTU双阈值图像分割方法进行分割,并对所得的分割区域进行不同程度的灰度增强。在视频检测实验中,该算法不仅能够有效消除移动阴影,而且在一定程度上克服了阴影误检等问题。实验结果表明,该改进方法在阴影消除方面的有效性。     

基于等价对的图像连通域标记算法

在研究已有的连通域标记方法的基础上,提出了一种基于等价对的连通域标记算法.算法通过一次扫描对灰度图二值图像的每个前景像素点进行标识并保存等价对表,在满足等价对替换条件时对已标识过的像素点进行等价对替换,解决了重复标记的问题,最终得到二值图像连通域的划分.本文的连通域标记算法可有效应用于活动目标检测中.     

一种新的二值图像连通区域准确标记算法

在分析已有区域标记算法的基础上,提出了一种新的二值图像连通区域准确标记算法。顺序扫描和标记二值图像的各个像素点,准确判断标记过程中出现的标记冲突,并建立标记冲突的模型,在算法中增加回溯扫描算法,消除标记冲突引起的标记误差。实验证明该算法可以准确标记出各种形状的连通区域,和已有算法相比扫描重复率低、运行准确、速度快,具有很好的应用前景。     

GPU加速的二值图连通域标记并行算法

结合NVIDIA公司统一计算设备架构(CUDA)下的图形处理器(GPU)并行结构和硬件特点,提出了一种新的二值图像连通域标记并行算法,高速有效地标识出了二值图的连通域位置及大小,大幅缩减了标记时间耗费。该算法通过搜索邻域内最小标号值的像素点对连通域进行标记,各像素点处理顺序不分先后并且不相互依赖,因此可以并行执行。算法效率不受连通域形状及数量的影响,具有很好的鲁棒性。实验结果表明,该并行算法充分发挥了GPU并行处理能力,在处理高分辨率与多连通域图像时效率为一般CPU标记算法的300倍,比OpenCV的优化函数(CPU)效率高近17倍。     

新的连通域标记方法及其在医学图像中的应用*

为了提高诊断的准确率和效率,提出了一种新的连通域标记算法,同时对医学图像中感兴趣区域进行连通域标记和区域特征提取。该算法先对读入二值图进行边界提取,再对边界进行跟踪和标记,利用图像重构的方法对边界进行区域填充,并将属于同一连通域的边界进行归类,即重新排列标记号,最后对连通区域的形态特征进行提取。实验证明,该算法不但能正确标记任意复杂形状的连通域,运行速度较快,而且对连通区域进行了特征提取,现已应用到医学图像处理的多个方面,为下一步的图像处理奠定了更好的基础。     

一种二值图像连通区域标记的新算法

在线标记和区域增长的基础上提出了一种二值图像连通区域标记的快速算法。该算法综合了线标记法和区域增长法的优点，对图像进行一次扫描就可以标记所有连通区域，避免了重复标记问题；同时该算法不受标记的区域形状影响，具有良好的鲁棒性。提出对此算法的进一步优化策略，有效地降低了其搜索次数。最后与传统算法进行了比较，试验结果表明该算法是快速和高效的。     

基于视频图像的影子运动轨迹检测方法

本文提出的运动轨迹检测方法包括图像分割和透视变换。首先处理视频采集图像,然后进行灰度化、二值化、 连通域标记等处理,再引入Canny 边缘检测算法提取图像轮廓,经MATLAB 编程求得影子的轮廓像素坐标。最后根据透视变 换,求得视频中影子的实际坐标,并在二维和三维坐标系下描绘了其运动轨迹图。     

基于Max tree的连通区域标记新算法*

采用灰度图像创建Maxtree的基本思想,提出一种新的二值图像连通区域标记算法。该算法主要采用8邻域搜索及排序队列方式实现,通过一次扫描二值图像即可完成连通区域标记。提出一种新的8邻域搜索策略,可以将邻域搜索次数由八次减少到平均四次以下,从而提高了系统效率。此外,还给出一种排序队列的快速实现方法,并将其应用到标记算法中。而且,该算法的运行时间仅与待标记图像的大小有关,与连通区数目和图像内容无关。该算法已应用于海藻图像识别,实验结果表明该算法是快速、高效的。     

基于激光光斑的金属表面检测处理方法

表面检测是金属精加工领域的一个难题．本文主要研究了一种基于光斑灰度值的表面检测方法。采用二值图像连通区域标记法和点乘算法确定光斑的有效数据区域，并由标准偏差对加工结果进行判断。实验表明该算法能对激光器的功率进行严格控制，保证了加工质量，很好的解决了表面检测中的快速性和准确性之间的矛盾。     

一种并行二值图像连通域标记算法

连通域标记算法在CPU运行效率比较有限,这也是连通域标记算法处理图像的症结所在,针对这一问题,提出了一种并行二值图像连通域标记算法.从二值图像处理问题的可并行化出发,根据GPU并行计算的特点设计出了一种图像预处理、溯源(伪溯源)、伪溯源处理三个步骤的并行标记算法,采用硬件支持的多个线程并行执行处理的方式来提升算法的效率并实现了该算法,实验结果表明该算法相对CPU单线程处理算法效率具有明显提升,也更具有鲁棒性,尤其是图像像素不断增多后,效率更加明显.     

计算机图形分离算法研究及实现

计算机图形分离就是在由计算机生成的图形和自然图像合成的混合图像中将人工区域和自然区域分开，利用自适应自组织映射对彩色图像进行量化，针对每种颜色组成一个色平面；然后将色平面转换成二值图像，对其中的连通区域进行快速标记，并提取出边缘．将标记后的区域和边缘映射到原图像，定义并计算每个区域的粗糙度和边缘对比度，最终完成各个连通区域的识别．实验结果表明，该方法具有一定的实用性．