基于大津法的图像分块二值化算法

本文对灰度图像二值化的方法进行研究,提出了一种新的以大津法为基础的图像分块二值化方法。通过对采集到的火车轮字符进行实验,结果表明了这种新的二值化方法在不均匀光照、图像模糊的情况下能很好地对图像目标(字符)进行分割,该方法的思想可以推广到对一般灰度图像的二值化中去。     

一种基于纹理的牌照图像二值化方法

在车辆牌照识别系统中,为了方便字符识别,须将预处理部分切取下来的牌照灰度图像作二化自理皮便字符提取,由于原图像中字符的位置不确定且字符象素的灰度范围较大给二 带来了困难。本文提出了一咱基于纹理的二值化方法即道德至图像作纹理分析,然后采用模式识别技术中的最大最小准则获取二值化阈值进行二值化的有效方法。该方法也可适用地票据或文本图象的二值化。     

车牌识别中关键技术的研究与实现

介绍了车牌图像识别系统的现状,提出一种针对高速公路环境下的车牌定位与识别算法.在定位阶段,通过伪二值化方法消除路面产生的噪声,利用形态学闭运算定位车牌字符,并对车牌图像进行灰度交换,最终得到无边框、灰度对比强的车牌图像.字符分割采用基于字符连通域宽高检测和先验知识相结合的方法,很好地解决了字符粘连对分割的干扰,同时完成了对车牌图像的滤波.在识别阶段,先对车牌图像进行二值化和倾斜矫正,字符识别采用基于模板匹配的改进算法.对高速公路上300幅车辆图像进行测试,识别准确率高于80%.     

基于小波和DCT的灰度压印字符图像的特征抽取

标牌压印字符是“反光差”的凹凸字符,通常的基于二值化图像的字符特征抽取方法都不适宜。提出了基于灰度图像的标牌压印字符特征抽取新方法,首先对灰度字符进行圆周投影,然后利用小波变换,将投影曲线分解为大致信号和细节信号的子样本,最后对子样本进行DCT变换,生成凹凸字符的特征矢量。该方法是直接对灰度图像抽取字符特征,不仅可以尽量多地保持原始字符的特征,而且克服了传统的字符图像特征抽取时,过分依赖于二值化算法、抗干扰性差等弊病。对标牌压印有限凹凸字符集进行特征抽取和识别实验表明,该特征抽取方法具有尺度和旋转不变性,有较好的抗干扰性和很好的分类性能,实用价值很高。     

汽车牌照的字符分割与识别

根据汽车牌照字符与背景的特点，提出了一种自适应的二值化方法，这种方法首先把图像分割成块，进而根据每小块中的前景的灰度更加接近小块中灰度最大值的特点，选取一个比较高的域值，然后根据原图像的灰度值对得到的图像进行区域增长，最后得到的二值图像既可以完整再现字符，同时可以消除背景中亮度较高的点；另外讨论了结合汽车牌照的几何尺寸的字符分割办法，详细阐述了横向穿越变化数和字符的横竖编码这两个新的特征的提取过程，最后给出了一种新的多级分类的规则，讨论了这种多级分类的实现算法，实验表明这是一种行之有效的分类方法。     

基于光照影响因子的动态Niblack算法研究及应用

为解决钢板喷印字符图像存在的字符拖尾和光照不均匀导致的字符图像二值化效果差的问题,提出一种基于光照影响因子的动态Niblack算法。在Niblack算法的基础上引入光照强度项,降低光照不均匀带来的影响;定义灰度阈值中各项的动态系数,减少目标点和背景点的误判,获得良好的二值化效果;结合Otsu算法得到全局阈值,以全局阈值对算法的灰度阈值进行修正,加强二值化图的局部联系,提升二值化字符的连贯性。通过与Niblack、Sauvola等多种算法的对比,验证了该方法的可行性。     

铸件DR图像工件号的增强和分割

铸件DR(DigitalRadiography,数字化X射线照相)图像中工件号的识别对提高检测信息录入的自动化程度具有重要意义。由于受铸件厚薄不均等因素的影响,某些铸件DR图像字符区域存在字符与背景区分不明显等问题。要正确识别出铸件的工件号,必须对图像进行处理。采用加性模型消除字符与背景区分不明显的影响,gamma校正调整图像灰度范围,可增强对比度,获得适宜于二值化的增强图像。改进基于二次边缘提取的二值化算法,用于对铸件DR字符图像的二值化,可以减少笔画断裂问题,得到良好的二值化字符图像。字符分割采用小波变换提取图像列和的突变信息,从而确定字符间隔,能够完整地分割出每个字符。对实际的铸件DR图像进行实验表明,研究的方法获得了良好的效果,为铸件DR图像的工件号自动识别做好了准备。     

车牌字符识别的预处理算法

文章介绍了车牌图像的二值化和字符分割算法。提出了一种图像二值化的改进算法,应用简单统计法及Roberts边缘检测算子,在具有噪声以及灰度不均匀的复杂背景中提取出待识别的字符,同时运用数学形态学进行二值图去噪。最后讨论了基于投影法的车牌字符分割方法,取得了较满意的结果。     

数学公式的图像分割处理研究

该文通过对包含有数学公式的图片进行二值化、灰度化等图像预处理,为了要精确的进行数学公式分割,需要精准的提取出数学公式的各种特征.每个字符的主要特征就是它的骨架,通过对数学公式字符图像进行数学形态学的细化处理,然后接着进行字符骨架提取,最后使用轮廓投影的方法对图片进行分割,最后把分割的结果进行归一化处理.     

基于连通域的汉字切分技术研究

字符切分技术已经成为汉字识别系统设计中的关键问题,对于质量较差的文本图像,用灰度图像取代传统的二值化黑白图像能够取得更好的切分效果,基于连通域的切分算法能够对灰度图像进行较好的切分,基于连通域的汉字切分算法能有效地对文本图像中汉字字符部件进行合并及对粘连字符进行分割。