一种新的自适应二值化方法

提出了一种新的自适应二值化方法。基于解决全局二值化方法分割图像的整体轮廓和细节不能兼顾的问题，首先，提取图像细节部分区域作为子象块，并对每一块小区域进行全局二值化；然后，再对整个图像进行全局二值化。由于这些区域非常小。区域二值化对全局二值化的结果的影响可以忽略不计。另外，提出了利用边缘提取后的图像作为提取区域的依据。实践证明，这种二值化方法能够取得非常好的效果，并且具有相当强的场景适应能力。     

基于分块聚类的车牌图像二值化方法

利用车牌图像中车牌部分所占比例小、车牌字符与底色灰度对比度大的特点,为运算简单,易识别定位,提出了一种基于分块聚类的车牌图像的二值化方法。方法先将整幅灰度车牌图像等分成多个小块,对每个小块中的像素点根据其灰度值进行聚类,再将聚类结果二值化而得到各小块的二值化结果,合成各小块的二值化结果得到整幅车牌图像的二值图像。实验结果表明,与OTSU二值化方法相比,不仅经该方法处理得到的二值图像能很好地体现车牌特征、有效地降低车牌图像背景的复杂性,而且方法更适用于处理非正常光照条件下的车牌图像。在此基础上能有效地提高车牌定位系统的实时性和适应性。     

一种适合于表情分析的人脸二值边缘图像的提取

边缘图像是人脸图像的一种重要表征方法，它对人脸图像的分析有重要的作用。提出了一种提取人脸二值边缘图像的新方法。该方法利用小波变换进行图像的高频重构，并利用其多尺度分析特性进行图像边缘的提取，包括两次二值化过程和一次去噪过程。提取的边缘图像具有较高的质量，同一人脸部件的边缘连通性好，不同部件的边缘粘连现象少，且具有较好的光照鲁棒性。将所提取的二值边缘图像用于AR库和Yale库图像的人脸4种动作单元的识别，识别率在93％以上，初步表明其适合于人脸图像的表情分析。     

基于二值指纹图像的Gabor滤波增强算法

在指纹预处理过程中,Gabor滤波器对于图像的平滑和分割具有十分显著的效果。但是Gabor滤波器对纹线方向和频率十分敏感,通过处理灰度图像得到的二值图像存在着严重的特征点丢失和变化问题。采用相位差分二值化方法,使二值化过程不依赖Gabor滤波。提出了在二值图像上利用Gabor滤波器增强的方法,保留了Gabor滤波器连接纹线断线和滤除图像中噪声的优点,避免了Gabor滤波器对频率的敏感性问题,有效地提高了指纹特征的保持度。     

一种快速响应码的图像二值化方法

采集到的QR码图像首先需要转换为二值图像然后译码识别,但是在使用摄像头采集QR码图像中存在光照不均和反光等现象,经过全局二值化处理后会有全白或全黑的区域,而经过局部二值化处理会有"伪边界",并且计算量大导致耗时长.本文提出一种联合阈值二值化方法,首先对QR码图像采用全局二值化方法,然后利用QR码图像特征找到光照不均或反光的区域,并对该区域采用一种嵌套式的局部二值化方法,这种方法提高了准确率,减少了计算时间并且防止"伪边界"的产生.将最后结果和几种常用的二值化算法比较,实验结果表明:使用该方法可以明显提高QR码识别的效率和准确率.     

灰度图像中基于像素分布特征的人脸定位

提出了一种利用人脸图像的像素分布特征来定位人脸的方法，在定位人脸的内轮廓时利用了图像二值化后的分布特征和灰度图的像素分布特征相结合的方法，然后将人脸区域的图像进行标准化，经过以脸图像可以方便地用于人脸的识别。在对采集到的图像进行的测试中得到了较好的效果。     

基于图理论聚类和二值纹理分析技术的彩色文本图像二值化方法

为了有效地对彩色文本图像进行分割，提出了一种复杂背景下彩色图像中文本一背景分离的新方法。该方法首先应用颜色空间降维以及基于图理论的颜色聚类对彩色文本图像进行聚类，并对应于聚类结果获得一系列二值图像，这些二值图像以及它们之间的组合就构成了二值化的待选结果；然后对与游程直方图以及空间-尺寸分布相关的两类纹理特征进行分析，并结合线性判别分析分类器来从待选的二值图像中选取出具有最佳文本背景分离效果的二值图像。实验结果显示，该方法的：二值化效果比现有方法有显著提高，因而能更有效地对具有复杂背景的彩色文本图像进行分割。     

指纹图像二值化处理方法*

提出了一种新的带阻滤波二值化处理方法.首先,用带阻滤波和高斯低通滤波算法分别处理原始图像;然后,在高斯低通滤波图像中,用区域增长方法提取指纹的轮廓;最后,用轮廓线对带阻滤波指纹图像进行背景填充,把二值化处理限定在纹线区域内.通过实验证明,提出的二值化处理方法可以有效解决二值化处理方法中指纹的特征点丢失问题.     

一种基于分块二值化思想的图像检索方法

提出了一种基于分块二值化思想的图像检索方法,利用二值化阈值将图像分割为目标和背景,在此基础上进行分块,在每一块内分别提取颜色特征后再进行相似度匹配,并在检索中突出图像目标的重要性。实验证明,这种方法能够更有针对性地检索图像,能够在保证查全率的同时较大的提高查准率。     

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。     

基于方向形态滤波算子的快速边缘跟踪算法

方向形态滤波器是一种典型的非线性滤波器,具有良好的方向边缘信息选择和去除噪声的性能,被广泛地应用于图像去噪和边缘提取。在广义形态开最大和广义形态闭最小的滤波器基础上,提出了基于多方向形态算子的快速边缘跟踪算法。主要解决了利用边缘方向信息进行边缘像素编码、边缘像素跟踪最小方向计算和非连续点判断方法等算法关键问题。为了验证该算法的有效性和可行性,对标准circle图像与加噪Lena图像进行了不同算法对比实验,实验结果表明新快速边缘跟踪算法具有较强的抗噪性和单像素连通性。     

改进的Otsu方法的双边滤波边缘检测算法

Canny边缘检测是一种比较新的边缘检测算子,具有良好的边缘检测性能,得到了广泛运用。然而经典Canny边缘检测算法在去除噪声和门限确定上还有很大的局限,针对以上弱点,提出了基于改进的双边滤波的自适应边缘检测算法。用改进的双边滤波方法代替传统的高斯滤波平滑图像,这样在更好地去除噪声的同时保留了边缘信息;在门限确定上,用类间方差与类内方差之比最大的方法确定高门限,该方法具有较强的自适应能力。理论推导和实验证明该算法具有很好的准确性和实用性。     

一种Beamlet变换下的图像边缘检测算法

Beamlet变换是一种多尺度分析的有效工具。对基于Beamlet变换的线特征提取算法进行改进,提出一种表示Beamlet上图像灰度值加权平均的算式,提出在图像子块内沿Beamlet的各个方向搜索边缘,形成一种图像边缘检测的新算法。从检测到的边缘连贯性等方面对该算法的性能进行了评价,将该算法应用于车道线等图像的边缘检测和车道识别。实验结果表明,该算法检测到的边缘连贯性好,算法的错检率和漏检率低,且具有较强的提取线特征的能力;检测到的边缘线段包含位置、方向等信息,便于对车道等目标进行识别;算法的缺点是：抗噪性不够好且计算较为复杂,有待改进。     

一种基于区域一致性测度的边缘评价方法

提出一一种新的边缘评价方法,该方法同时考虑到边缘线型连接的好坏及错检,漏检的程度,结合了传统的边缘评价方法各自的优点,更多地体现了人对边缘检测效果的评价特点。文中对测试图象及实际图象的边缘检测结果进行了评价,结果表明该评价方法是合理的,可行的。     

一种二维边沿检测滤波器

文章提出了一种新型二维边沿检测滤波器,利用二维滤波器模板与任意方向边沿的互相关最大值检测边沿,具有良好的噪声特性及较小的系统误差。     

基于自适应滤波的噪声图像边缘检测方法

研究图像边缘优化检测问题,针对传统边缘检测算法对噪声处理能力欠佳的缺陷,提出一种自适应中值滤波与形态学处理相结合的噪声图像边缘检测AMM算法。首先根据噪声像素点与相邻像素点的关联程度采用自适应中值滤波算法对图像进行去噪处理,保护图像的细节信息;然后运用改进的Canny算子对图像进行边缘检测,提取图像的边缘信息;最后对提取的边缘进行形态学处理,得到清晰的图像边缘。仿真结果对比表明,与目前常用的方法相比,AMM算法具有较强的抗噪鲁棒性,能较清晰地提取出图像的边缘,降低噪声对图像边缘的影响。     

基于改进粒子群算法的彩色图像边缘检测方法

针对传统图像边缘检测方法检测效果不理想的问题,利用四元数的矢量旋转原理,将一种改进后的粒子群优化算法引入四元数图像边缘检测中,提出一种新的彩色图像边缘检测方法。实验结果表明,该方法对彩色图像的边缘检测效果较好,能够提取图像纹理细节,且算法稳定、容易收敛,边缘检测速度也较快。     

检测噪声图象边缘的概率集群识别方法

本文提出一种噪声图象中检测边缘的新方法.该方法从图象的灰度概率域人手,将概率谱分为两个等面积的集群,通过判定群间距离检测图象的边缘.理论分析与实验结果表明,这种方法具有较强的噪声抑制能力和边缘提取能力.     

基于三次样条插值的亚象素边缘检测算法

文章将灰阶Sobel算子、中值滤波、三次样条插值和边缘细化算法相结合而提出的一种新图像边缘检测算法,该算法在实际应用中具有较好的边缘检测效果,不但能使目标的边缘连续、光滑,而且其几何形状和大小与实际目标更接近,有效地解决了模糊图像边缘检测的问题,并使得边缘定位的精度提高到亚象素级。     

基于FPGA的Sobel边缘检测应用

针对目前数字图像处理速度慢的问题,提出了一种基于FPGA器件的Sobel边缘检测实现方案.Sobel边缘检测分别在FPGA和MATLAB上仿真实现,仿真结果表明,该方案可以大幅提高Sobel边缘检测的速度,并且获得了很好的边缘检测效果.最后列举了一个基于FPGA器件的Sobel边缘检测的应用实例.