基于DCT压缩域的图象字符定位

为了能够利用图象中所含的文字信息来进行图象的快速高效浏览检查，其中，快速字符定位是很重要的工作，为此设计了一种直接在图象压缩域中进行字符定位的方法，该方法主要是利用图象中字符纹理所具有的方向性特点，首先直接在DCT域中提取字符的横向、竖向、斜向纹理的方向信息，然后根据各自的阈值把字符区域从图象背景中分割出来，在处理过程中，用形态滤波的方法可有效地消除噪音点，该算法可直接处理JPEG、MPEG等以DCT为编码基础的压缩数据，仅需少量的解码过程（Huffman解码）即可完成字符定位，因此要处理的数据量较少，用该算法既提高了处理速度，又减少了对计算机资源的需求，试验结果表明，此方法具有较高的准确率。     

一种改进的基于DCT压缩域的图像字符定位方法

提取图像内的文字信息是基于内容的检索的重要内容,通过提取后的文字能够对图像进行快速的浏览与检索,其中快速字符定位是提取图像内的文字信息的关键。论文在文献犤1犦提出的基于DCT压缩域图像字符定位算法的基础上,进一步采用自适应动态阈值及结合块间的信息对原算法进行改进。对比实验结果表明,改进的方法对图像字符定位比原方法准确率更高,漏检情况有一定程度的降低,取得了较好的效果。     

基于DCT域的公路车牌定位算法

车牌定位是将车牌区域从车辆图像中分割出来,是车牌识别的基础.本算法首先通过对图像进行离散余弦变换(DCT),得到DCT系数,之后计算提取出一种基于加权频率的新特征,采用自适应阈值法,实现车牌区、非车牌区的快速分割,再经平滑滤波之后,利用投影法实现车牌区域的定位.实验结果表明该算法准确率较高,有利于实现复杂背景中车牌区的快速定位.     

一种改进的小波变换域的字符定位方法

在分析图像中字符特点的基础上,研究其在小波变换域中的特征,依据这些特征,分析频率加权阈值法和利用块间信息的平均阈值法的优缺点,将二者结合进行图像字符定位。实验表明,该算法可进行图像中的字符定位,同时又可以弥补两种方法定位时的不足。     

一种基于DCT域的图像快速检索技术

图像视频压缩标准的出现,使得图像数据格式普遍为压缩格式,从而促进了压缩域内图像检索技术的迅速发展。DCT(Discrete Cosine Transform离散余弦变换)是目前应用最为广泛的多媒体数据压缩技术之一,直接在DCT域进行特征提取,能够避免繁琐的压缩数据编、解码操作,大大减少处理时间和处理量,节省内存空间,使得图像检索更加高效。本文首先说明了DCT变换的定义和DCT域的矩阵运算,最后着重介绍了基于DCT域图像检索技术的一种图像内容快速检索方法。     

一种新的快速字符定位算法研究

准确定位字符区域是字符识别的第一步,针对高速运动拍摄图像对比度差、噪声干扰严重、字符区域范围变化大、要求在线识别且时间短等特点,研究了一套特殊的数学形态学和图像滤波算法,算法利用字符局部信息对区域内的字符进行二值化处理,后进行连通运算和数学形态学闭运算,使相邻字符连成一个字符串区域,最后根据侯选区域的先验信息,快速定位出被识别字符的准确位置.研究表明,在高速运动中拍摄80*60mm大小的物体,图像大小为640*480,利用ROI区域,可以实现100%的目标区域精确定位,定位时间小于20ms,为后续字符的准确分割和识别奠定了良好的基础.     

DCT域图像边缘的快速提取

压缩域的图像分析处理技术已成为多媒体研究领域的一个热点。文中给出了DCT压缩域图像边缘的快速检测方法。该方法直接利用DCT非零系数计算图像边缘点,不需要完全解压缩,与传统象素域边缘检测方法相比,大大降低了计算复杂度,并且能根据需要提取不同精度的边缘图像。该方法在远程目标识别或基于边缘的Web图像检索等方面将能满足一定的实时性要求,具有较好的实用价值。针对JPEG图像,给出了边缘提取的实验结果,并与传统的象素域边缘检测方法进行了比较。     

一种用于DCT压缩域的人脸检测算法

人脸检测在基于内容的图像检索中具有重要意义.提出了一种DCT压缩域中灰度图像的人脸检测算法,利用统计学习的方法建立人脸模型.在重组的DCT系数中提取特征向量,并对其进行聚类.采用BP神经网络实现分类器.     

基于DCT域的参数自适应图像数字水印算法

互联网技术和数字多媒体信息技术以及电子商务技术的飞速发展对数据产品的版权保护提出了严峻的挑战。本文提出了一种基于DCT域的参数自适应图像数字水印算法，仿真实验表明，该算法具有对水印的不可见性、安全可靠性和鲁棒性，可广泛应用于数字多媒体电子消费产品的版权保护、金融电子票据、电子印章以及电子商务等领域。     

一种基于梯度模型的MPEG压缩域的运动对象分割算法

视频数据大都是经过压缩域的形式存储和传输的,且直接在压缩域进行视频对象分割无需运动估计等复杂的计算,速度较快。本文提出了一种基于梯度模型的MPEG压缩域的运动对象分割算法。首先利用DCT(AC[1]和AC[8])系数获得所有物体的边缘,然后综合在累积运动矢量基础上得到的边缘运动信息,从而获得感兴趣运动物体的边缘。仿真实验结果表明,它可以取得满意的分割质量。     

一种快速车牌定位算法

提出一种快速的车辆牌照定位算法,对获取的车辆图像进行相应预处理后,根据图像的纹理特征,分析牌照区域字符分布情况及变化规律,利用车牌号码区域像素值的变化频率,在一个特定范围内进行水平和垂直方向上的定位,从而准确地得到车牌区域。实验结果表明,本文提出的算法能够较好地快速定位车辆图像中车牌区域。     

一种快速、新颖的虹膜定位算法

虹膜图像的定位是整个虹膜识别过程中最重要的环节,定位的速度和准确性决定了整个虹膜识别系统的方案是否实用可行。论文提出的算法从建立虹膜图像的灰度直方图入手;根据图像中虹膜内外边界区域灰度分布的特点,采用不同的滤波方式;分析虹膜边界的灰度域值,利用可能的边界点,依靠投票机制完成虹膜的定位;从不同角度提出了新的思路。     

一种新的小波域快速搜索算法

经典快速搜索算法能够有效地降低搜索量,但其有选择地进行搜索容易陷入局部最优误差。多分辨率运动估计(MRME)、小波域多分辨率运动估计(WMRME)的提出能够在一定程度上降低局部最优误差,但也会相应增加运算量。基于传统小波域多分辨率运动估计,提出一种小波域越级多分辨率运动估计(WLMRME)算法,并在同传统小波域多分辨率运动估计比较时提出一种快速搜索算法评价标准。最后在数据比较中得出,相比传统WMRME而言,基于WLMRME的快速搜索算法能够在运算复杂度和视频编码效果中取得平衡。     

虹膜定位的快速算法

基于眼睛图像的几何特性,提出了一种基于最长弦的瞳孔定位算法,该算法能快速地检测到瞳孔的位置。由于图像中的瞳孔并不是规整的圆形,此方法与传统的基于圆灰度梯度检测算子的瞳孔定位算法相比能够更好地拟合瞳孔边界。在精确地定位瞳孔之后,根据瞳孔和虹膜近似同心的特性,利用圆灰度梯度检测算子在小范围内搜索虹膜的外边沿。与传统的虹膜定位方法相比,此算法避免了搜索的盲目性,提高了虹膜定位的速度和精度。     

一种快速虹膜定位算法

提出了一种根据眼睛瞳孔近似为圆的几何特性,利用与瞳孔相切的两条平行扫描线进行瞳孔圆心的定位来实现虹膜的定位算法.与传统虹膜定位算法相比,该方法避免了搜索的盲目性,提高了虹膜定位的精度和速度.     

A New Text Location Approach Based Wavelet

With the advancement of content-based retrieval technology, the importance of semantics for text information contained in images attracts many researchers. An algorithm which will automatically locate the textual regions in the input image will facilitate     

一种快速精确的虹膜定位方法

为了提高虹膜定位的速度及精度,提出了一种粗定位,精定位与结果修正三步相结合的定位方法,用以进行虹膜定位,并对现有的虹膜定位算法进行了一些改进。实验结果表明,用三步法进行虹膜定位可以减少搜索计算的盲目性,加快定位速度,对不同虹膜图象定位结果的精度都有不同程度的提高。     

一种快速的车牌定位与提取算法

针对现有的车牌定位的各种局限性,本文提出了一种基于图像二维区域能量的车牌定位算法,给出了该算法实用公式,并给出了基于图像能量的车牌提取算法以及车牌区域的验证方法。该方法充分利用了车牌的纹理复杂、对比度鲜明、外型规则等特征构造能量图像,并对原有的能量算法进行了改进。其明显的优点是可以避免直接对图像进行二值化时阈值难以确定的问题以及光照情况对颜色的影响。大量的实验表明,该算法不仅简单、快速、准确率高,而且对车牌区域的噪声有很好的抑制作用。     

一种头肩像序列的人脸快速定位算法

该文根据视频应用的特点,结合人脸的肤色和特征部位几何分布特征,提出了一种应用于头肩像序列视频编码的快速人脸定位算法。实验表明,该方法定位速度快,误检率低,可以在实时系统中应用。