一种计算图象形态梯度的多尺度算法

分水岭变换是一种非常适用于图象分割的形态算子,然而,基于分水岭变换的图象分割方法,其性能在很大程度上依赖于用来计算待分割图象梯度的算法。为了高效地进行分水岭变换,提出了一种计算图象形态梯度的多尺度算法,从而对阶跃边缘和“模糊”边缘进行了有效的处理,此外,还提出了一种去除因噪声或量化误差造成的局部“谷底”的算法,实验结果表明,图象采用本文算法处理后,再进行分水岭变换,即使不进行区域合并,也能产生有意义的分割,因而极大地减轻了计算负担。     

一种基于神经网络的图象细化算法

本文将细化处理作为一种识别过程看待,对每一个图象象素要么指定为骨架点,要么指定为非骨架点,利用神经网络理论中的多层感知器模型,实现了基于神经网络的图象细化算法,该方法具有很强的抗噪声能力并能提高运算速度。     

一种新的快速图像细化算法研究与实现

关于细化的算法有多种,针对模板匹配的rosen算法的不足之处,该文又提出一种新的快速细化算法,并进行了计算机仿真,结果显示改进的算法无论在细化质量上更为实用,消除了毛刺和笔划断裂现象,可用于进一步的文字及图像识别软件的开发。     

改进的脱机手写体汉字细化算法

在手写体汉字识别中,细化是关键的步骤.数学形态学细化方法是近年来汉字细化采用的主要方法.细化效果的好坏取决于结构元素的选取.在对细化算法进行大量分析的基础上,针对手写体汉字的特点对原有算法的结构元素进行了改进,细化的对象由原图像改进为归一化后图像,文中算法使用了23组汉字,每组100个汉字进行实验.实验表明,改进后的算...     

一种快速的手写体汉字细化算法

快速并行算法是一种经典的细化算法,但其细化不全,可能产生斜线信息丢失。提出一种改进的快速并行细化算法,对手写体汉字进行细化可以得到很好的细化结果。实验结果表明,该算法细化全、速度快,解决了斜线信息丢失,交叉点不变形。     

一种串并行混合处理细化算法

数字图象处理中有一种基本方法,即提取二值图象线状特征。通常,算法不同处理的结果就有差异。本文结合已有的算法,提出一种串并行混合处理细化算法。为说明细化效果,文中给出了一些处理结果。     

一种串行并混合处理细化算法

数字图象处理中有一种基本方法，即提取二值图象线状特征。通常，算法不同处理的结果就有差异。本文结合已有的算法，提出一种串并行混合处理细化算法，为说明细化效果，文中给出了一些处理结果。     

数学形态学的图象分割算法

图象分割在图象分析、机器视觉、目标识别中都将直接影响到后续的理解和识别工作。本文着重讨论了基于数学形态学变换的图象分割算法，提出了基于图象最大内切圆的数学形态学形状描述图象分割算法和基于目标最小闭包结构元素的数学形态学形状描述图象分割算法。     

一种快速的图象边缘提取算法

本文设计的图象边缘提取算法，具有较高的抗“噪声”能力，运算速度快，提取的边缘线只有一个象元宽。     

一种快速细化骨架的方法

把一个厚的二值模式或二值图像的骨架细化有多种途径。一类方法是逐步地去掉目标轮廓上的点,并保留形成图形骨架的最终组成点。这是一种串行处理方法。在这类方法中,每次迭代只能削去一个目标层,因此,目标的细化很费时间。为此,一般都用并行处理来加速细化过程。在并行处理中,图中各个像元的新值是其诸相邻像元的局部函数;而所有像元都     

形态学细化算法在印制电路板(PCB)定位中的应用

在印制电路板(PCB)的自动检测过程中，已经注意到准确的定位在生产过程中对自动安置电子器件是非常重要的。骨架是图像几何形态的一种重要拓扑描述，利用骨架表示原始图像，在保持图像拓扑特征的前提下，减少了冗余信息。本文通过介绍一种通用的细化算法，进而引入数学形态学的改进细化算法，利用提取的骨架对电路板进行定位。经比较，运用形态学方法的细化结果有着较好的定位效果。     

基于两种数学形态学算法优势互补的图像细化方法

图像的细化是提取曲线特征,矢量化、识别等后续图像处理的基础,而单一的算法往往不能得到理想的细化效果.本文在研究各种已有的细化算法的基础上,从中选出两种不同的数学形态学算法共同处理同一图像,可以实现较好的细化效果:即先对图像采用基于5×5邻域模板的数学形态学细化算法进行细化处理,再对处理后的图像采用基于结构元素对的数学形...     

基于多结构元素的形状形态分解

文中提出一种基于多结构元素的自适应形状形态分解技术，它通过对二值图象进行重复的基本形态运算，产生一组非重叠子集达到分解目的。与开矿骨架法相比，形态分解便于用结构元素，并且更具适应性。在二值图象编码领域的计算结果已显示出自适应形状形态分解方法的优越性。     

一种有效的二值图像细化算法

基于对图像中目标边缘的分析，提出了一种行之有效的二值图像细化算法。实验证明，采用该算法细化后所得的图像骨架不仅对称性好，而且为单像素宽，并能够完整地保持原图像的连通性。     

一种快速的扫描铅笔稿图细化算法

二维动画计算机输助制作系统中,在对扫描铅笔稿图进行矢量化后,可以大大提高描线上色的效率,并且能够提取线条和闭包,对便于自动上色和中间帧生成等更高级功能的实现。扫描铅笔搞图的细化是矢量化的第一步,在比较了大量现存的图象细化算法后,提出了一种非迭代线跟踪细化算法,该算法效率较高,只需对图象进行一遍扫描加两遍轮廓跟踪,就能较好地满足二维动画计算机辅助制作系统对细化效率的要求。该文还对算法的时间复杂性进行     

一种基于Delaunay三角化的手写体文字细化方法

为了对手写体文字进行快速准确的识别，基于Delaunay三角化方法，提出了一种新的文字图象细化算法，该算法首先通过对文字图象边界的近似多边形进行Delaunay三角化，同时把其分成一系列保持拓扑关系的三角形，然后根据三角形的类型生成不同的局部骨架；最后连接生成整文字图象的骨架，由于该算法充分利用了图象的全局和局部信息，因此具有速度快，效果好等优点。     

基于连接段数细化算法的脱机手写体数字识别

本文描述了已有的字符细化算法的思想及其缺陷，在分析细化形变根源的基础上给出了一种新的快速细化算法，并将该算法应用到脱机手写体数字识别过程申。该算法不会产生毛刺和伪分支点。细化後字符骨架形变小，而且速度也比较快，从而提高了手写体数字的识别速度。     

Image Thinning by Neural Networks

An image thinning technique using a neural network is proposed. Using different activation functions at different layers, the proposed neural network removes the boundary pixels from four directions in such a manner that the general configuration of the input pattern is unaltered and the connectivity is preserved. The resulting object, called a skeleton, provides an abstraction of the global shape of the object. The skeleton is often useful for geometrical and structural analysis of the object. The output skeleton here satisfies the basic properties of a skeleton, namely connectivity and unit thickness. The proposed method is experimentally found to be more efficient in terms of better medial axis representation and robustness to boundary noise over a few existing algorithms. ID="A1" Correspondence and offprint requests to: Dr A. Datta, Indian Statistical Institute, 203 B. T. Road, Calcutta – 700 108, India. Email: amitava@isical.ac.in     

Thinning algorithms based on quadtree and octree representations

Thinning is a critical pre-processing step to obtain skeletons for pattern analysis. Quadtree and octree are hierarchical data representations in image processing and computer graphics. In this paper, we present new 2-D area-based and 3-D surface-based thinning algorithms for directly converting quadtree and octree representations to skeletons. The computational complexity of our thinning algorithm for a 2-D or a 3-D image with each length N is respectively O(N²) or O(N³), which is more efficient than the existing algorithms of O(N³) or O(N⁴). Furthermore, our thinning algorithms can lessen boundary noise spurs and are suited for parallel implementation.     

一种快速手写汉字细化算法

改进了Hilditch经典细化算法,将串行算法转化为并行算法,并引入一组删除模板和一组保留模板。改进后的算法细化速度快、且能获得效果优良的中心骨架。文中对算法进行了描述,并通过具体实例说明了算法的有效性。