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采用了非下采样Contourlet变换(NSCT)与动态阈值二值化相结合的方法对图像内的文字信息进行提取。首先对图像进行空间多分辨率变换,再利用NSCT得到图像的高频子带信息和低频子带信息。因高频子带含有丰富的纹理细节信息,而低频子带则含有图像的概貌信息,故将低频子带去除,再结合K-means算法对高频子带进行分类和能量变换,并选取动态阈值对子带进行二值化处理,筛除背景信息。最后综合各分辨率图像的实验结果进行定位,得到了文字区域。实验结果表明该方法能够准确捕获图像文字区域,提取得到理想的图像文字信息,并且具有对文字大小以及噪声鲁棒性好,对图像通用性强的优点。 相似文献
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本文测试了储存时间达2年的硅脂的不工作锥入度、低温相似黏度、水淋流失量以及滴点4个指标的变化情况,并考察了产品的储存安定性。对原有制备工艺进行了改进,所制备硅脂与原工艺生产硅脂相比储存30 d后的不工作锥入度变化较小,具有较好的稠度安定性,稳定了产品质量。 相似文献
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提出了一种通过主分量分析(PCA)对Contourlet域中噪声能量的估计来实现去噪的新方法。Contourlet变换是一种结合多分辨率分析和方向性滤波的小波变换,它除了具有一般小波变换的多尺度、时频局域性外,还具有多方向性、各向异性等特征。因此,Contourlet能有效地捕获到自然图像中的轮廓,并对其进行稀疏表示。目前使用的小波去噪方法基本上都是建立在对噪声方差估计的基础上,而在Contourlet变换系数中,通过建立数学模型对噪声方差进行精确的估计是很困难的。算法无需对噪声方差进行估计,更具有实用价值。实验结果显示,与小波软、硬阈值去噪算法和基于小波的图像PCA去噪方法比较,该算法不仅提高了图像的信噪比,而且图像视觉效果也明显改善。 相似文献
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