基于背景估计和边缘检测的文档图像二值化

为提高文档图像在对比度低、光照不均、大块噪声等复杂图像背景下二值化效果,提出一种背景估计与边缘检测相结合的图像二值化方法。该方法先利用Sauvola算法有效地估计图像的背景,并在此基础上,结合改进的Canny算法获取边缘变化信息,利用基于局部阈值的策略进行二值化。实验结果表明,该算法取得了较好的二值化效果,在开放的DIBCO 2011数据集上测试,其性能与Otsu、Niblack、Sauvola经典方法相比有大幅提高,其F值比ICDAR2011二值化竞赛中第一名的算法略有提高。     

图纸图像噪声滤除的轮廓编码方法

提出一种基于轮廓编码的二值图像噪声滤除算法,该算法能有效地滤除二值化图纸图像中的各类噪声,又可很好地保护图像中的细结构成分及线段的连通性。另外,该算法也可保护图中不同成分之间的分离性。     

多窗口图像二值化算法研究

常用的全局二值法和局部二值法算法存在细节丢失、噪声引入、运算时间过长等弊端。为此提出了一种多窗口图像二值化算法,采用多窗口模板分别对图像进行简单二值化处理,对不同窗口处理下获得的二值图进行综合判断,最终确定每个像素点的逻辑值。通过MATLAB仿真,与常用二值化算法进行比较,验证提出的多窗口图像二值化算法具有处理简单、运算速度快、鲁棒性较好等优点。     

面向条码识读的自适应二值化改进算法

为了对条码内容进行识读解码,需要对条码图像进行二值化处理以求取出条码的条空序列.现行的二值化方法大多要么不能够获取到较好的条码二值化图像,要么二值化所需的处理时间太长不能够满足实时性需求.对此,提出一种使用积分图的基于Wellner自适应二值化算法的改进方法.实验结果表明,该方法对不同光照环境的图像都能够获取到较好的条码二值化图像,为条码识读解码提供较好的图像效果,从而提升条码识别成功率;此外,该方法所需处理时间较短,能够满足大多数条码识读应用对实时性的需求.     

结合Canny算子的图像二值化

对经典的二值化方法Ostu算法和Bernsen算法中存在的缺点进行了分析,提出一种结合Canny算子的图像二值化方法,该方法综合考虑了边缘信息和灰度信息,通过边缘附近种子点在高阈值二值化图像中的填充和低阈值图像对它的修补而得到二值化结果图像,较好地解决了经典二值化方法中存在的抗噪能力差、边缘粗糙、伪影现象等缺点,实验结果证明,该方法能够较好地解决低对比度图像和目标像素灰度不均匀图像的二值化问题。     

一种基于迭代阈值法的身份证图像二值化算法研究

针对身份证扫描图像受激光防伪阴影网格线影响较大的特点,对图像二值化的方法进行了深入分析和研究．提出了一种基于像素邻域特征的迭代阈值方法。该算法模型简单、易于实现．能滤除噪声、使字符笔划清晰地从背景中分割出来．获得了较好的二值化效果。     

一种改进的文本图像二值化方法

针对常用的局部阈值方法-Niblack算法中存在的问题,提出了一种改进的文本图像二值化算法。改进后的Niblack算法对背景灰度不均匀的图像具有良好的适应性,抗噪声能力强,保持笔画连通性好,更适合于文本图像的二值化。实验证明了该算法的有效性。     

基于模式化方法的二值图像降噪

目前二值图像的降噪已有很多算法,在很多领域有应用,但是还存在一些问题,如降噪后造成图像质量下降。在这种情况下,文章提出了一种新的基于模式化方法的二值图像去噪声算法。通过分析二值图像噪声的微观结构,用行程匹配法提取出二值图像中的图段,然后根据图段参数判定噪声并进行清除。实验结果显示该方法降噪效果较好,具有一定的实际意义。     

红外图像分割算法分析

根据红外图像的特点,提出了一种测量目标红外辐射面积的算法。采用二维otsu算法和变闽值统计平均算法的目标图像进行分割算法,采用均值算法和中值算法去除图像噪声,采用二维otsu算法初二值化去噪后图像,在以此阂值为基准变换闽值得到一组二值化后图像,统计平均二值化后的图像,设定阀值得到最终二值化结果,在结合原图像得到分割结果。最后通过与一维和二维otsu图像分割算法试验比较,验证了此算法的有效性。     

一种闭合曲线去除平面工件二值图像噪声算法

在现代工业中,图像处理技术经常被用于工件的在线检测。获取的图像经过二值化后,工件信息和噪声同时存在,其中工件信息常被噪声影响。通过分析二值图像中工件边缘与噪声的特征区别,提出一种用闭合曲线去除二值图像噪声的新算法,该算法通过移动一组闭合曲线,根据每个闭合曲线与检测目标轮廓边缘的交点数目,判断该组闭合曲线所包含的各个像素点是否为噪声,将被判为噪声的像素点置零,从而提取出精确的工件边缘信息。该算法适用于具有清晰轮廓曲线的零件检测。