一种改进的指纹图像二值化算法

提出了一种直接基于指纹结构特征的二值化算法，在去除指纹图像中无效块后，利用指纹纹理表现出的规律来提取脊线谷线信息从而去除噪声。实验结果表明基于结构特征的二值化算法可以克服较多的噪声干扰，大大减少了指纹图像中的伪脊线结构，得到精确的二值图像。     

基于边缘算子的车牌图像二值化方法

提出一种基于Canny边缘算子的车牌图像二值化方法。该方法综合考虑了边缘信息和灰度信息，根据与边缘像素点相邻的像素点的灰度值变化特点，得到图像的高、低阈值，综合利用高、低阈值对原灰度图像进行二值化。实验表明，此方法对于车牌图像的二值化处理有令人满意的效果。     

基于局部特性的指纹细节点提取算法

提出了一种基于二值指纹局部特性提取细节点的算法.该算法与快速并行细化算法相比,在提取细节点准确性相当的情况下,速度大为提升.使用FVC2002指纹数据库测试表明,该算法可靠、高效.     

基于自适应遗传算法的纸币识别预处理

描述纸币图像的二值化和字符的分割方法.针对纸币图像的特点,提出一种基于最大方差比的图像二值化算法,并利用自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm,AGA)得到最优的阈值.该算法的思想是将图像分成两个类,选取类间方差与类内方差的分离度为适应度函数,当分离度取最大值时对应的灰度值为最优的阈值,实验表明,以此阈值对图像分割能快速准确的对纸币图像二值化.最后讨论基于投影法的纸币字符分割的方法,并且取得比较满意的效果.     

图像处理技术用于批量产品数量自动统计

几何形状相同的批量产品数量自动统计是实现生产自动化的重要课题之一.分析工程背景的需求,将CCD摄像头拍摄的产品图像进行灰度变换和二值化后,可以得到数据压缩后的产品预处理图像.根据产品几何形状相同的特点,优化设计面积法统计目标像素并建立有效的算法模型,自动计算出批量产品的数量,实现实时计数.从而改善劳动环境、提高生产效率,进而拓展了数字图像处理技术在工业生产监测中的应用领域.     

指纹图像的预处理

采用基于方向信息的形态学运算对指纹图像进行预处理。针对指纹图像的特点，首先对图像进行规格化；然后采用分块直方图均衡化方法做一次增强；接着用动态阈值法对图像二值化；根据方向信息对二值图像做基于形态学闭运算的二次增强；最后对二次增强图像细化。给出了一种简单有效的指纹图像预处理方法以及该方法的实验结果。     

基于图理论聚类和二值纹理分析技术的彩色文本图像二值化方法

为了有效地对彩色文本图像进行分割，提出了一种复杂背景下彩色图像中文本一背景分离的新方法。该方法首先应用颜色空间降维以及基于图理论的颜色聚类对彩色文本图像进行聚类，并对应于聚类结果获得一系列二值图像，这些二值图像以及它们之间的组合就构成了二值化的待选结果；然后对与游程直方图以及空间-尺寸分布相关的两类纹理特征进行分析，并结合线性判别分析分类器来从待选的二值图像中选取出具有最佳文本背景分离效果的二值图像。实验结果显示，该方法的：二值化效果比现有方法有显著提高，因而能更有效地对具有复杂背景的彩色文本图像进行分割。     

一种适合于表情分析的人脸二值边缘图像的提取

边缘图像是人脸图像的一种重要表征方法，它对人脸图像的分析有重要的作用。提出了一种提取人脸二值边缘图像的新方法。该方法利用小波变换进行图像的高频重构，并利用其多尺度分析特性进行图像边缘的提取，包括两次二值化过程和一次去噪过程。提取的边缘图像具有较高的质量，同一人脸部件的边缘连通性好，不同部件的边缘粘连现象少，且具有较好的光照鲁棒性。将所提取的二值边缘图像用于AR库和Yale库图像的人脸4种动作单元的识别，识别率在93％以上，初步表明其适合于人脸图像的表情分析。     

低对比度图像的自适应阈值化算法

在处理光照不均匀的图像分割时用常用的阈值分割方法不能得到良好的分割效果。提出通过小波多分辨力滤波将滤波以后的低通图像作为图像的自适应阈值进行二值化 ,获得了比较理想的效果。该算法在枪支在线OCR识别系统中得到实际应用。     

基于MATLAB的心电信号二值化算法

利用MATLAB语言比较了最大方差阈值法选择阈值、基于灰度期望值法选择阈值以及整体阈值与局部阈值相结合的几种图像二值化算法. 将以索引图格式保存的心电图信号转换为RGB格式,利用上述方法单独对R数组、G数组和B数组进行二值化处理,然后分别对结果数组作"或"操作,作为二值化结果. 试验结果表明,基于全局阈值的二值化算法比较实用,能够很好地滤除背景噪声、背景网格以及QRS综合波处所做的标记,并保留有用的心电信号.