基于区域增长的线缆字符图像快速拼接方法

由于线缆字符图像存在重叠域小、重叠区在边缘带、光照分布不均等问题,目前的图像拼接方法不能快速、有效拼接两幅图像.为此,本文提出了一种加速后的拼接新方法来解决线缆字符图像的拼接问题.首先利用边缘检测从图像中分割出字符区域.再基于光照分布对字符区域进行分块,利用大津法处理包含字符的图像块,得到线缆字符区域二值化图像.接着在区域增长的图像配准算法的基础上,加入降采样及分级步长的方法,快速得到线缆字符区域的重叠域.最后,在重叠域的垂直中心线处拼接得到一幅包含完整字符区域的二值图.实验结果表明,该方法能准确快速地对线缆图像进行拼接.     

边缘检测和区域生长相结合的图像ROI提取方法

自然彩色图像感兴趣区域的提取与分析,对图像处理有着重要的意义.针对自然彩色图像,提出一种边缘检测和区域生长相结合的感兴趣区域提取方法.彩色图像经过预处理后,首先采用基于相位信息的方法来检测边缘.得到图像的大致区域分布.然后再结合边缘信息自动获得种子点,实现阈值的自适应确定进行区域生长.生长结果再经过后续处理最终得到感兴趣区域.实验结果表明,该方法能够更加精确、快速地对自然彩色图像进行处理,得到较好的结果.     

基于聚类与边缘检测的自然场景文本提取方法

为了解决复杂自然场景、光照不均匀及背景纹理丰富图像中文本的有效提取,提出一种基于K-means聚类与边缘检测结合的自然场景文本提取方法.该方法通过改进K-means聚类算法,实现文本区域的分割;然后对分割后的图像进行二值子图分解,将分解后的各子图像的连通区域进行标记与分析,得到候选的字符区域;最后利用文本区域的边缘特征对候选字符区域过滤,实现文本字符的提取.实验结果表明,该方法能有效提取出复杂背景、光照影响及背景纹理丰富图像中的文本字符区域.     

面向彩色图像和视频的文本提取新方法

随着基于内容检索技术的发展，人们逐渐意识到包含在彩色图像和视频中的文本具有重要的语义作用，并需要采用有效的方法来提取这些文本，文中提出一个全面作用在RGB颜色空间3个分量上的彩色图像边缘检测新算子和一种利用空间频率特征，结合彩色边缘检测与基于区域图像分割方法的彩色图像和视频文本提取新算法。实验表明在彩色图像和视频的文本提取中，文中算子形成的二值边缘图像的文本区域轮廓清晰完整，有利于下一步文本区域与背景的剥离，该算法具有较高的广西区域提取准确率和较好的对于文本字符在尺寸和颜色方面的适应性。     

向量空间的彩色图像边缘检测方法

彩色图像中邻近区域可能具有不同的色调但是具有相同的亮度。在彩色图像中明显的边缘在对应的灰度图像中不一定能够被检测出。该文提出一种自适应的基于主成分分析(principal components analysis,PCA)的彩色图像到灰度图像的边缘保存的转换方法,能够较好的保存彩色图像的边缘。使用Canny方法对转化的图像进行边缘检测。实验结果表明,该文方法能够得到较好的彩色图像边缘检测结果。     

基于Mean-Shiff的图像文本信息提取

图像和视频中包含着丰富的文本信息,提取和识别图像文本信息非常具有实际意义.传统的图像文本信息提取方法大多基于字符的代数和几何特征.作者从另一个角度出发,将彩色字符看成彩色图像的一部分,使类似字符的景物也可以被当作字符识别出来.提出一种基于Mean-Shift算法的图像文本信息提取方法,首先利用Mean-Shift算法对图像进行分割,然后对分割得到的文本区域进行投影分析从而将每个字符分割出来,最后将字符识别.     

基于彩色边缘网格直方图的图像检索方法

边缘是图像局部变化最显著的部分,也是人类理解图像内容的重要线索.本文提出了一种基于彩色边缘特征的图像检索方法,该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图;最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索.仿真实验表明,该方法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率.     

基于目标区域的彩色图像检索研究

提出了一种基于目标区域的彩色图像检索算法,首先,获取彩色图像HSV色彩空间中各个分量灰度图像,然后计算各分量灰度图像的二值边缘图像,根据边缘图像的连通性提取彩色图像的目标区域,在图像检索时,抽取彩色图像目标区域的提取和基于目标区域的彩色图像检索,实验表明,基于目标区域的彩色图像检索算法优于基于全局图像的彩色图像检索算法。     

一种基于HSV空间的彩色边缘图像检索方法

结合重要的彩色图像边缘及人眼视觉特性,提出了一种基于彩色边缘直方图的图像检索方法。该方法首先利用Canny检测算子提取出原始图像的彩色边缘信息,然后将彩色图像边缘转换至符合人眼视觉特性的HSV空间并进行量化处理,再将彩色边缘划分成圆环区域和角形区域,并分别计算出圆环区域和角形区域的颜色直方图,最后综合利用上述圆环区域和角形区域的颜色直方图计算图像间内容的相似度,并进行彩色图像检索。仿真实验表明,该方法能够准确和高效地查找出用户所需内容的彩色图像,并且具有较好的查准率和查全率。     

一种基于目标区域的彩色图像检索算法

提出了一种基于目标区域的彩色图像检索算法。首先，获取彩色图像HSV颜色空间中各个分量图像，然后计算各分量图像的二值边缘图像。根据边缘图像的连通性提取彩色图像的目标区域。在图像检索时，抽取彩色图像目标区域所对应的子图像特征，代替全局图像特征进行图像相似性匹配。实验表明，基于目标区域的彩色图像检索算法优于基于全局图像的检索算法。