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。     

齿轮图像分析中的二值化处理

以齿轮作为测量对象,从实际应用的角度分析了图像处理中的二值化问题,并根据最佳阈值法和自适应二值化方法的特点及其结合方式进行了有意义的探讨,将全局最佳阈值与局部动态阈值按不同的权重结合起来,并通过Laplaeian算子进行图像边缘的增强,改善了图像处理的效果。     

二值网络的分阶段残差二值化算法

二值网络在速度、能耗、内存占用等方面优势明显，但会对深度网络模型造成较大的精度损失.为了解决上述问题，本文提出了二值网络的"分阶段残差二值化"优化算法，以得到精度更好的二值神经网络模型.本文将随机量化的方法与XNOR-net相结合，提出了两种改进算法"带有近似因子的随机权重二值化"和"确定权重二值化"，以及一种全新的"分阶段残差二值化"的BNN训练优化算法，以得到接近全精度神经网络的识别准确率.实验表明，本文提出的"分阶段残差二值化"算法能够有效提升二值模型的训练精度，而且不会增加相关网络在测试过程中的计算量，从而保持了二值网络速度快、空间小、能耗低的优势.     

Sugeno integral generalization applied to improve adaptive image binarization

Classic adaptive binarization methodologies threshold pixels intensity with respect to adjacent pixels exploiting integral images. In turn, integral images are generally computed optimally by using the summed-area-table algorithm (SAT). This document presents a new adaptive binarization technique based on fuzzy integral images. Which, in turn, this technique is supported by an efficient design of a modified SAT for generalized Sugeno fuzzy integrals. We define this methodology as FLAT (Fuzzy Local Adaptive Thresholding). Experimental results show that the proposed methodology produced a better image quality thresholding than well-known global and local thresholding algorithms. We proposed new generalizations of different fuzzy integrals to improve existing results and reaching an accuracy $\approx 0.94$ on a wide dataset. Moreover, due to high performances, these new generalized Sugeno fuzzy integrals created ad hoc for adaptive binarization, can be used as tools for grayscale processing and more complex real-time thresholding applications.     

基于非线性二值化的超混沌伪随机序列生成

为得到随机性和安全性更好的伪随机序列,提出了一种基于非线性二值化的超混沌伪随机序列生成方法。首先,从洛伦兹系统构型出发,构建新的七维超混沌系统,基于耗散性、李指数和相图分析非线性动力学特性;其次,利用该七维超混沌系统产生一个超混沌序列,取出各序列值的小数部分,产生另一新序列;新序列的二值化是将待量化序列点值之前的序列平均值作为动态阈值。仿真实验结果表明,该方法生成的伪随机序列通过了平衡性、相关性、序列检验、初值敏感性以及游程检验等5种随机性检验,从而证明序列具有良好的安全性和随机性。     

一种变阈值二值化CCD像元细分技术研究

根据CCD的工作原理分析了线阵CCD的像元细分技术,提出了一种基于相关双采样和D/A转换的变阈值二值化方法,结合此方法给出了一种积分时间自动调整的变阈值二值化细分电路.叙述了变阈值二值化的细分原理和积分时间自动调整的实现方法,并给出了采用此方法进行直径测量的实验结果.实验表明采用此方法的细分精度可靠性比一般的电子细分高,省去了软件细分需要的A/D转换和数据存储及运算,电路简单,成本低,具有较高的实际应用价值.     

高分辨率遥感影像圆特征提取算法研究

高分辨率遥感影像的圆特征提取广泛应用于摄影测量中,其精度高低对相机标定和特殊目标监测有着重大的影响。在实际应用中,圆特征提取的精度高低主要取决于所使用的圆特征提取算法。本文研究总结了重心法、中心收缩法和基于边缘跟踪的最小二乘圆拟合算法等常用的圆特征提取算法的原理和实现步骤,并根据实验数据的比较分析,给出了这3种常用圆特征提取算法各自的优缺点和适用情况。最后,提出并实现了一种基于边缘二次跟踪的双圆检测算法,解决了由成像目标缺损引起的提取圆心位置偏差的问题。     

基于红外热像的建筑外保温系统缺陷识别与损伤程度评价研究

外墙外保温的脱落严重威胁城市建筑安全,传统缺陷检测效率低下。基于红外热像的外保温缺陷检测已有许多研究,但目前还没有成熟可用的检测系统。文中基于Canny边缘检测等编写检测算法,对实验室所得图像进行识别,获得了缺陷面积和损伤程度,误差为15.6%,精度较高。为工程应用提供了基础,但工程中还须根据情况调整参数。     

Using binarization and hashing for efficient SIFT matching

The well-known SIFT is capable of extracting distinctive features for image retrieval. However, its matching is time consuming and slows down the entire process. In the SIFT matching, the Euclidean distance is used to measure the similarity of two features, which is expensive because it involves taking square root. Moreover, the scale of the image database is usually too large to adopt linear search for image retrieval. To improve the SIFT matching, this paper proposes a fast image retrieval scheme transforms the SIFT features to binary representations. The complexity of the distance calculation is reduced to bit-wise operation and the retrieval time is greatly decreased. Moreover, the proposed scheme utilizes hashing for retrieving similar images according to the binarized features and further speeds up the retrieval process. The experiment results show the proposed scheme can retrieve images efficiently with only a little sacrifice of accuracy as compared to SIFT.