啤酒瓶凸性模号图像预处理算法

目前关于图像的锐化、二值化与图像分割的算法很多,而具体到实际工程当中所选择的算法则是千差万别.本文集中讨论了在啤酒瓶凸性模号识别系统中的特点,并选择Sobel算子法和方差分析法进行操作.并且在图像分割过程中,提出一种简便快速的字符定位方式,基本可以达到准确标定凸性字符位置,完成预处理过程.     

基于改进FCM聚类算法的维吾尔文字图像分割

研究维吾尔文字图像分割问题,针对传统的FCM聚类算法对维吾尔文字符图像分割时相邻域的信息未能考虑,故容易造成其对维吾尔文字符图像分割时的缺陷和干扰问题,为解决上述问题,提出了一种改进型FCM聚类算法的维吾尔文字符图像分割的方法。首先通过多尺度图像锥建立了其聚类算法,减少维吾尔文字符图像分割时的数据大小,进而一步降低了维吾尔文字符图像分割本身的计算量,然后通过空间信息的引入,使干扰噪声信息被屏蔽,从而提高维吾尔文字图像聚类分割的抗干扰能力。仿真结果表明,算法更容易提高维吾尔文字图像分割效果,准确分割出维吾尔文字区域,提高了识别精度,优于一般的FCM聚类算法。     

银行支票中小写金额图像的提取

支票图像的分割与识别是目前文档自动处理领域中讨论的一个热点问题。其中字符图像的分割是预处理过程中的一个重要环节,对识别系统有很大的影响。在我国的支票图像中常含有较深的印章图像叠加在被分割的字符上,增加了字符分割的难度。本文以支票中小写金额的图像为例,提出了字符的逐层分割方法以及用于判断印章图像是否去除的评判准则。首先去除图像中的底纹和定位格线;然后通过迭代的方法选取阈值去除印章图像;最后采用基于连通区的区域增长算法提取字符图像,去除碎块。在2725张实地采集的我国现行支票上的实验结果表明,本文的方法能够有效的去除印章图像,分割出字符。     

亮度不均匀低质量图像中压印字符分割方法

字符分割效果,直接影响识别精度。在处理亮度不均匀低质量图像中的压印字符时,由于亮度分布不均匀、目标字符与背景区域对比度较低,传统基于二值化图像的字符分割方法在处理上述情况下的压印字符时,难以确定最优二值化阈值,分割准确率较低。提出基于分割效果评价函数的迭代闭环反馈分割方法,通过建立评价函数对分割效果进行评估,以提高分割效率及准确率。借助加权平滑滤波,去除灰度波形图中的畸变波形;并利用广义学习矢量量化算法,确定最优滤波权重因子;通过分析波形变化趋势,确定字符分割位置。实验结果表明,该算法在批量处理亮度不均匀低质量图像中的压印字符时,分割准确率可达98.5%。     

利用反馈的车牌字符分割算法

字符分割是车牌识别系统的重要步骤。提出一种利用反馈的车牌字符分割算法。首先,对车牌图像进行预处理;其次,根据车牌图像的垂直投影进行字符粗分割;最后,通过两级反馈进行字符精分割。第一级反馈是字符个数与字符宽度反馈,第二级反馈是字符识别反馈。实验结果表明,算法对光照不均、对比度较小、倾斜、污迹、字符粘连和断裂等严重退化的车牌图像具有很好的字符分割性能。     

印刷字符在线检测的预处理算法及试验研究*

根据票证印刷图像的特点, 提出了采用基于数学形态学的定向补全算法来解决运动模糊消除问题, 并采用最佳阈值分割算法来得到二值化图像以及采用轮廓投影切分算法进行字符区域分割, 进而完成了对在线采集印刷字符运动图像的预处理过程。同时, 利用VC ++6.0 实现了该算法, 并进行了相应的试验工作。     

标牌粘连字符自适应定位分割重建识别算法

针对仪表标牌上一些字符间距较小,传统分割方法不准确,字符识别率不高的问题,提出了一种标牌粘连字符自适应定位分割重建识别算法。首先对标牌图像进行中值滤波、二值化等预处理;其次运用数学形态学方法对预处理后的图像进行开运算及腐蚀,将字符间一些无用的信息去掉,增大字符间距;继而通过形心算法找出每个字符的几何中心坐标,并通过Sobel边缘检测算子根据几何中心坐标获取每个字符边框,建立ROI,再返回标牌原图利用已经建立的ROI从中分割字符,在分割的每个字符后加5像素宽的矩形间隔条后重建字符图像,再进行OCR字符识别。经过对993块标牌进行字符识别实验,算法的识别率达到95.7%,表明文中算法是对标牌字符识别的一种有效算法。     

基于条件随机场的低图像质量车牌字符分割

提出一种基于条件随机场的车牌字符分割算法,能够对光照不均、相机拍摄角度造成的低图像质量的车牌图像,特别是日益增多的车牌边框与字符相连接车牌图像进行有效的字符分割。算法首先进行车牌图像校正,然后利用标注车牌数据进行模型学习,对车牌图像像素列进行分类识别,最后组合成车牌字符分割结果。理论分析与实验结果验证了算法的有效性。     

一种针对手机彩色图像中的数字分割算法

由于图像质量和计算能力较低,传统的图像字符分割算法并不适合在手机中应用。针对手机图像特点,提出了一种快速手机图像中的数字分割算法,该算法对行投影信息运用Hough变换快速检测倾斜角,然后进行行校正和行分割,最后根据相邻的波谷值对灰度投影图中的波峰值进行变换后进行列分割。实验结果表明,所提出的算法较传统的字符分割算法更为适合于手机应用。     

一种改进的字符图像分割方法

针对文本图像中字符图像分割问题,该文介绍了一种基于局部阈值分割的LLT算法,给出了相应的数学模型,然后进一步分析了算法的关键参数设置,并给出了相应的改进方法。实验结果证明,该文方法不仅可以有效的降低背景噪声的影响,还对具有不同字符宽度的文本图像分割具有很强的适应性。     

一种基于调节形态学的骨架提取算法

对目标图像提取其骨架,在目标检测、图像编码及光学字符识别等计算机视觉、图像处理与模式识别领域有着广泛的应用。简要介绍了调节形态学的基本算子和性质,在此基础上提出了一种二值图像的调节形态学骨架提取算法,最后给出了用调节形态学方法获取二值图像骨架的实例。     

图像分割研究进展

至今提出的分割算法有上千种,而新的算法还在不断被提出。从图像分割实际应用的角度,或者从图像分割中使用的特定的理论工具的角度,可以对图像分割进行分类。Otsu算法、基于聚类的图像分割方法、运动分割、基于图论的图像分割方法和基于活动轮廓的图像分割方法是图像分割的主要研究领域,自然计算算法已成为图像分割新的研究热点。     

车辆牌照识别关键技术研究

介绍车牌识别技术中的牌照自动识别系统的思路和总体设计方案,对车牌识别系统的图像预处理、字符分割、字符识别等环节所涉及的技术和算法进行了详细描述,并进行改进.     

图像序列运动估计技术综述

图像序列运动估计是通过对图像序列的分析,得到图像全局运动量或局部物体运动量的一种重要技术方法,它已经广泛应用于国民经济的很多领域中.在对图像序列运动估计定义的基础上,首先将图像序列运动估计算法分为图像块法、像素法、特征法和相位法等四类,对各类方法中主要算法的基本原理进行了详尽的阐述,并比较了各算法的优缺点;然后探讨了图像序列运动估计算法在视频编码、电子稳像和图像配准等领域内的应用;最后展望了图像序列运动估计技术的前景和发展趋势.     

图像质量评价研究综述

图像质量评价是一个经典的研究课题,其目标是设计算法,给出和人的主观感受相一致的评价值.在许多图像处理的应用领域中,图像质量评价算法都具有重要意义.目前已提出多种评价算法,本文对这些算法进行综述.首先描述图像质量的主观评价方法,它给出科学、稳定的主观评价值;其次对各种客观评价算法进行分类介绍,重点探讨了各类算法的思路及特点;然后详细描述了衡量算法性能的定量指标;最后总结了图像质量评价算法研究的发展趋势.     

Unsupervised measures for parameter selection of binarization algorithms

In this paper, we propose a mechanism for systematic comparison of the efficacy of unsupervised evaluation methods for parameter selection of binarization algorithms in optical character recognition (OCR). We also analyze these measures statistically and ascertain whether a measure is suitable or not to assess a binarization method. The comparison process is streamlined in several steps. Given an unsupervised measure and a binarization algorithm we: (i) find the best parameter combination for the algorithm in terms of the measure, (ii) use the best binarization of an image on an OCR, and (iii) evaluate the accuracy of the characters detected. We also propose a new unsupervised measure and a statistical test to compare measures based on an intuitive triad of possible results: better, worse or comparable performance. The comparison method and statistical tests can be easily generalized for new measures, binarization algorithms and even other accuracy-driven tasks in image processing. Finally, we perform an extensive comparison of several well known measures, binarization algorithms and OCRs, and use it to show the strengths of the WV measure.     

具有边缘保持特性的零树小波图像压缩算法

基于小波变换的图像压缩算法,在含噪图像和较低码率时出现的边缘模糊现象多年来一直未能得到很好的解决.为了解决这一问题,提出一种具有边缘保持特性的零树小波图像压缩方法.首先,对图像进行小波边缘检测,确定哪些小波系数是图像的边缘特征,将其保护起来;然后,对小波变换域系数采用改进软阈值收缩方法实现去噪;最后,利用SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)算法对图像进行压缩编码.实验结果表明,该方法不仅能获得较高的图像压缩率、较好地去除噪声,而且能在一定程度上解决边缘模糊问题,能较高地恢复图像质量.     

基于神经网络的汽车车图象自动识别

提出了一种利用前向三层神经网络及计算机视觉技术对汽车车型进行自动识别的方法,包括汽车车型图象的分割,特征提取以及基于前向三层神经网络的自动识别和分类,文中的所有算法均在５８６／１３３微机上实现,识别和分类效果良好。     

Iterative fuzzy image segmentation

The multispectral signature of features has been used for identification of objects in remotely sensed scenes for a number of years. Recently these techniques have been applied to feature selection in natural scenes. Due to the inherent noise and degradation of the input cues to the algorithms, meaningful image segmentation is a difficult process. In an effort to reduce the sensitivity of a system to these problems, we have been led to the development of a iterative fuzzy clustering technique for image segmentation. It is believed that this method represents an image segmentation scheme which can be used as a preprocessor for a multivalued logic based computer vision system.