电子印章图像的分割技术

首先介绍了图像分割的几种典型技术,包括基于边缘检测的图像分割、阈值分割和基于颜色分量的图形分割.并通过实验证明了基于颜色分量的图形分割技术能够对电子印章图像进行快速、准确的分割,尽可能减少分割过程中造成的图像信号的衰减,大大提高图像分析的质量,为后续去噪和图像增强提供良好的图像分析.     

一种自动分割图像颜色的算法

图像颜色分割是图像处理的一项技术。本文提出一种基于直方图采用磨光技术的自动分割图像颜色的算法。通过给定图像的颜色数，经过磨光算法处理，自动确定图像的中心色及分割限，准确地归并图像颜色。此算法可适用于黑白或彩色图像的处理。     

一种基于LUV均匀颜色空间的彩色分割方法

本文提出一种通过转换颜色空间和颜色聚类的方法来实现对彩色图像的分割。由于RGB颜色空间是非均匀空间,算法首先把RGB颜色空间转换到LUV均匀颜色空间,然后对颜色进行相似合并,最终由几种颜色表示待分割的图像,从而实现对彩色图像的色彩分割。     

一种新的半自动图像注释方法

手工注释图像是一项费时费力的工作,论文利用SVM,实现了半自动图像注释。首先将图像库分为两部分,手工标注训练图像库中的图像,剩余的图像作为测试图像;然后用SVM对图像进行分类,并将输出结果概率化;最后应用K—NN决策规则,为待注释图像获取关键词。实验结果显示,该方法是有效的。     

iRGA:一种改进的区域生长彩色图像分割方法

图像分割是任何图像分析过程中的首要任务,因为接下来所要做的工作(如特征提取、目标识别等)都取决于图像分割的质量。文章提出了一种改进的区域生长彩色图像分割方法iRGA(improvedRegionGrowingApproach)———基于子块色彩均值和方差的图像分割法。实验证明,该方法可以有效地减少计算复杂度和抑制噪声的干扰。     

一种图像局部特征的语义提取方法

本文提出了一种基于期望最大化(EM)算法的局部图像特征的语义提取方法。首先提取图像的局部图像特征,统计特征在视觉词汇本中的出现频率,将图像表示成词袋模型;引入文本分析中的潜在语义分析技术建立从低层图像特征到高层图像语义之间的映射模型;然后利用EM算法拟合概率模型,得到图像局部特征的潜在语义概率分布;最后利用该模型提取出的图像在潜在语义上的分布来进行图像分析和理解。与其他基于语义的图像理解方法相比,本文方法不需要手工标注,以无监督的方式直接从图像低层特征中发掘图像的局部潜在语义,既求得了局部语义信息,又获得了局部语义的空间分布特性,因而能更好地对场景建模。为验证本文算法获取语义的有效性,在15类场景图像上进行了实验,实验结果表明,该方法取得了良好的分类准确率。     

一种基于颜色特征的图像检索方法

提出了一种基于颜色的新的图像检索方法.该方法在HSV量化过程中,引入模糊量化的方法,使量化结果更接近人的主观视觉感知.全局直方图由于不包含颜色的空间分布信息,不同的图像可能具有相同的颜色直方图.为弥补这些缺点,还提出了一种新的重叠分块,并对主体区域进行二次划分的方法.实验结果表明,本方法具有良好的检索效果.     

一种基于自适应颜色压缩的织物图案提取方法

文章介绍了一种新的基于主成分分析网络PCA与自组织特征映射网络SOFM的颜色自适应压缩技术,并首先将该技术应用到了纹理状织物图案的提取研究中。研究表明:提取主颜色系对消除图像中的噪声污染成分非常有效,能够减少原图像上因噪声干扰引起的纹理分割误差。通过竞争学习的分类识别引入了像素间的空间位置关系,使得经神经网络分类出的图像与原图像最接近,并提高了在图案提取分割中的计算效率。该研究结果在获取织物图案设计与仿制中可减少人机交互量,提高识别效率,在工程应用上具有相当的实用价值。     

一种基于HSV颜色空间的车辆牌照提取方法

给出了一种根据车牌底的彩色信息,利用HSV颜色空间对输入的含有汽车牌照的彩色图像直接进行处理,从而快速提取车牌照的方法。该方法的主要思想是通过选取合适的彩色空间将输入的彩色图像直接转换为二值图像,再用空问聚类技术进行滤波消噪,最后利用二值图像的水平垂直投影来分割提取车牌区域。     

一种基于笔划宽度的印鉴分割方法

印鉴分割是正确识别真假印鉴的关键问题，本文给出了一种新的印鉴图像分割算法。该算法基于样本章（印鉴）和待验章（印鉴）在具有相同的笔划宽度时，分割效果最佳，最利于真假印鉴的识别。选定一定范围的灰度值作为可能的阈值，从中选 出使待验章和样本章的笔划宽度相差最小的阈值作为最佳阈值。对位于待验章和样本章的交集中的边缘点分别在待验章和样本章中求水平和垂直方向上的笔划宽度，并且仅取宽度差最小的一个方向上的宽度差，很好地避免了印泥的浓淡、盖印时用力的深浅、印泥污染、笔划断裂和分裂带来的干扰。实验和实践证明，该方法分割效果好，并具有很好的稳定性，在识别真假印鉴的实践中得到了很好的应用。     

一种面向图象语义的主要区域提取方法

图象主要区域的提取是图象语义抽取及其应用的基础 .为了更好地进行图象语义的抽取 ,提出了一种面向图象语义的图象主要区域自动提取方法 .该方法首先将图象划分成固定大小的子块 ,并通过对子块特征进行聚类来获得图象的初始区域分割 ;而后 ,经过一系列的后处理来优化分割结果 ,并实现前景和背景区分 ;最后通过分析每个背景区域的重要程度 ,去除掉不相关的背景区域 .通过对包含有显著对象的户外图象进行的实验表明 :该方法不仅可以去除图象中 ,大量与图象语义不相关的内容 ,而且能保留图象的主要信息 ,这就为进一步的图象语义应用打好了基础 .     

基于均值移动算法的图像分割的研究

均值移动算法是一一种统计迭代算法,实际已经在图像分割中得到了广泛应用。但对分割结果的准确性有待于提高。为了能够得到更好的图像分割结果,根据柱状HSV颜色空间三个分量相关性弱、便于计算和颜色差异便于表示的特点,提出了基于柱状HSV空间的均值移动图像分割算法。将图像由RGB空间转化到柱状HSV空间,在转化后空间采用均值移动算法进行图像分割,用白色像素标记不同区域边界。最后通过与对RGB空间的均值滤波器的分割结果比较,验证算法的有效性。     

基于外部信息源的WWW图像语义提取研究

HTML文档作为WWW图像的外部信息源和我体,蕴涵了丰富的描述图像内容的文本信息。为了实现基于语义的WWW图像检索,本文提出了一种WWW图像语义表征模型和图像语义词典的建设方法,给出了一种利用图像语义词典从嵌有WWW图像的HTML网页的相关外部文本信息中提取WWW图像语义信息的具体方法和实验结果。     

一种用于数字图象传感器的彩色插值算法

由于物理结构的限制 ,单片 CCD和 CMOS彩色图象传感器在每个像素的位置上只能采集一个颜色分量 ,其余两个颜色分量只能通过插值的办法得到 .鉴于通常的线性插值方法容易使图象的边缘变得模糊 ,并可能出现较为明显的颜色失真 ,而一些新方法尽管可以得到较高质量的插值图象 ,然而运算的复杂性限制了它们的应用 .为此提出了一种在色差空间进行插值的算法 ,以代替普通颜色空间的插值 ,同时用基于有理函数的插值算子来代替普通的线性算子 ,并通过后处理来进一步提高插值图象的质量 .由于色差空间的插值考虑了不同颜色分量间的耦合性 ,并利用了有理函数插值算子固有的边缘自适应特性 ,因而得到了较好的效果 .该方法另外的一个优点是计算速度较快 .实验结果表明 ,该该算法是有效的 .     

彩色C-V方法及其在印刷网点图像分割中的应用

将Chan和Vese提出的基于Mumford-Shah模型的图像分割方法(C-V方法)由灰度分割扩展到彩色分割,并给予一定改进。提出了一种可以有效分割彩色图像的彩色C-V方法,使得图像中的色度信息得到充分利用;对原始C-V模型进行改进,增强了全局特性,同时考虑到人眼视觉感知,采用合适的色彩空间;将该方法应用于印刷网点图像分割。实验表明,彩色C-V方法用于分割边缘模糊和噪声污染较为严重的网点图像时,效果大大优于传统的分割方法。     

基于3D直方图的彩色图象分割方法

以阈值分割技术为基础，提出了基于3D直方图的生长法和尺度空间聚类方法。分别利用3D空间中同一类目标像素频度的连通性的尺度空间聚类原理，简单而有效地解决了多维阈值分割带来的过度分割问题。该方法对不同类型图象具有很好的适应性，并已成功应用于医学彩色图象处理领域。     

基于自定义颜色空间的快速图像分割算法

为实现视觉伺服中对图像的实时处理,针对由RGB颜色空间模型转换到HSV颜色空间模型过程计算量大、时延明显的问题,提出了一种基于自定义的ASV颜色空间模型的快速变换方法,减小了计算量,提高了处理速度;并采用一种对不同颜色分量进行序列分割的彩色图像分割方法,在自定义的HSV颜色空间中实现了彩色图像的快速分割.实验证明了这种方法的有效性.     

中国书画的计算机虚拟绘制概述

综述了中国书画的计算机模拟绘制方法,讨论了中国书画的特点和建模、绘制方面的要求.把绘制方法分为2D,3D毛笔模型以及基于参数化曲线的纯几何图形学方法,对其中的典型算法进行了分析和比较.最后,对今后中国书画的计算机模拟绘制的研究重点进行了展望.