基于区域特征和连接成分的地图规范化算法

地图图像规范化算法是使地图图像同类型对象的某种属性具有相同的表现形式的一种方法或过程，它是地理信息识别的一个重要步骤。根据彩色栅格城市交通地图图像中各类地理要素的特征，提出一种基于区域特征和连接成分的地图图像规范化算法。首先对地图图像中的区域特征进行分析，并建立区域识别测度，实现了区域颜色规范化；再通过对非区域对象的连接成分进行分析，并建立道路识别测度，在区域颜色规范化的基础上，实现了道路颜色规范化。实验结果表明，对于彩色城市交通地图图像，该算法取得了良好的效果。     

北大方正地图出版有利器

为了填补地理信息系统计算机辅助制图的空白,北大方正出版系统工程公司日前举行“方正智绘(3.1A版)彩色地图出版系统”新闻发布会、向广大地图数据生产和制作单位,推出国内第一采用面向对象力法设计的,基于Windows 95平台的32位彩色地图出版系统——方正智绘彩色地图出版     

彩色地图图象的聚色算法研究

本文研究彩色地图图象中不纯净的颜色聚色问题，该问题是对地图图象进行自动识别的一个关键问题．本文对地图图象的颜色散射现象进行了分析，提出了对地图图象聚色的算法，该算法已经在ＩＢＭ４８６等微机上编程实现了，效果很理想．     

基于外延特征的栅格地图噪声去除算法

为了既能去除彩色城市交通地图的噪声，又能保持有用信息不致损失，在对彩色地图进行像素分类、聚类的基础上，提出了一种基于外延特征的栅格地图噪声去除新算法，该算法首先以所处理的噪声像素为原点建立一个极坐标，再通过8方向搜索来获得噪声像素的外延特征；然后按照“无偏”聚类准则与“有偏”聚类准则，确定该噪声点对道路或区域的新聚类。实验结果表明，该新方法不仅完全去除了地图中的噪声，而且使区域和道路界限分明。     

彩色扫描地图的自动分色算法研究及实现

对彩色扫描地图图像的色彩误差进行了分析，运用特征向量匹配法对地图上黑版要素进行分层，然后对地图的色彩空间进行转换，并提出了基于二维直方图模糊约束的模糊C－均值（FCM）聚类方法，较好地解决了地图的自动分色问题。该方法已编程实现，效果比较理想。     

地图自动化识别系统中识别车站标记的环界算法

本文研究将彩色地图按颜色分层后从单色地图中识别车站标记的问题，介绍了车站标记的结构特点，识别车站标记的方法和识别车站标记的环境算法。     

基于Snake模型的地图中河流提取算法

地图的手工矢量化是一项耗时、费力的工作。该文根据彩色地图中河流的特点，提出利用改进的Snake模型提取地图中的河流。通过对地图中河流线的结构特征进行统计分析，寻找河流线基元；利用改进主动轮廓模型的自动跟踪功能，实现河流的最终提取。实验结果验证了本算法的有效性。     

地图自动识别系统中按颜色分层的算法及实现

本文研究对彩色地图图象按颜色分层问题．按颜色对地图图象分层是计算机对地图图象进行自动化识别的重要步骤．本文讨论了按颜色分层的算法，探讨了一些影响分层效率和效果的问题，给出了解决这些问题的办法，这些算法已经编程实现，效果理想．     

基于标签分类的道路提取算法

文中研究对彩色地图图像中的道路和区域识别提取的问题。讨论了基于标签分类的一种按颜色分离地图要素的算法，对于其结果用数学形态学方法进行优化。该算法充分利用栅格地图的颜色信息和空间信息并取得了良好的实验结果。     

北大方正再推地图出版新系统——方正智绘3.1A版彩色地图出版系统日前在京发布

北大方正再推地图出版新系统——方正智绘３．１Ａ版彩色地图出版系统日前在京发布地图制作是一项要求精度高、技术复杂的工作。传统的手工制图周期长，更新慢，远远不能适应信息社会发展的需要。为了填补地理信息系统计算机辅助制图的空白，在世界中文出版印刷领域居于领...     

基于CbCgCr椭球体似然平滑度的肤色分割

对于有色偏、高光和阴影的复杂背景彩色人脸图像,已有模型不能获得较理想的分割结果。为此,提出一种基于CbCgCr椭球体肤色似然平滑度的肤色分割算法。预处理人脸输入图,以消除色偏、高光和阴影,建立CbCgCr椭球体肤色模型,计算肤色似然平滑度,利用肤色似然平滑度粗分割肤色区域,并对其进行去噪处理,以获得肤色细分割图和细提取图。实验结果表明,对光照不均和背景复杂的人脸彩色图像,该算法的肤色分割准确性、鲁棒性和实时性较优。     

基于多特征融合和条件随机场的道路分割

针对复杂交通场景图像中路面分割难度大和分割边缘粗糙的问题,提出了一种基于多特征融合和条件随机场的道路分割方法.首先,提取图像的纹理基元特征与颜色特征;然后,将道路分割问题视为一个基于像素的二分类问题,融合所提取的两种特征,使用SVM分类器实现对交通场景图像中路面区域与背景区域的粗糙划分;最后,利用全连接条件随机场中的颜色与位置约束,对分割结果进行优化,获得更加平滑的分割边缘,并与其他分割算法进行对比.实验结果表明,基于多特征融合与条件随机场的道路分割算法获得了95.37%的平均分割准确率和94.55%的平均像素精度.     

基于肤色分割与改进VGG网络的手语识别

传统的手语识别仅仅依靠人工选取的底层特征完成识别, 难以适应手语图像背景的多样性, 本文提出了一种综合多要素的手语肤色分割与改进VGG网络的手语识别方法. 对采集到的手语图像利用椭圆模型进行初步分割, 根据最大连通域排除背景中的类肤色区域并用质心定位的方法去除手部区域以外的肤色区域, 从而实现手语图像准确分割. 在原有VGG网络的基础上减少卷积及全连接的层数对VGG网络进行改进, 减少了所需的存储容量和参数数量. 将分割后的手语灰度图像作为网络的输入, 采用改进的VGG网络建立手语的识别模型. 通过比较不同结构的网络模型对手语图像的识别率, 表明改进的VGG网络能够有效进行特征学习, 对手语图像的平均识别率都达到97%以上.     

基于视觉传达的多维彩色图像模糊区域特征识别方法

为了提高多维彩色图像的检测识别能力,提出一种基于视觉传达的多维彩色图像模糊区域特征识别方法。构建多维彩色图像模糊区域特征匹配模型,采用模板匹配方法进行多维彩色图像的多尺度结构二值模式分割处理,对分割后的彩色图像利用视觉传达方法进行模糊区域特征提取,获得适应于图像识别表达的像素特征集,采用零均值化的图像滤波方法进行多维彩色图像降噪处理,提高多维彩色图像模糊区域特征检测和识别能力,结合图像的旋转不变性和灰度不变性,实现多维彩色图像模糊区域特征识别。仿真结果表明,采用该方法进行多维彩色图像模糊区域特征识别的准确性较高,特征匹配能力较强。     

基于色彩分割与体态纹理分析的车牌定位方法

介绍了一种基于色彩分割、体态分析及数学形态学纹理分析的车牌定位方法。该方法利用车牌与背景的色彩特征．在HSV空间内根据车牌颜色的三分量取值范围和色彩距离阚值进行色彩分割以初步过滤背景。对分割后得到的与车牌底色相符合的连通区域再根据车牌体态特征和车牌字符纹理特征，应用数学形态学处理及连通域体态分析等手段，逐步过滤干扰区域，最终定位正确的车牌位置。该方法充分考虑了车牌与背景的色彩、体态及纹理特征的差别，实验证明在复杂背景下具有很强的适应性与鲁棒性。     

基于RGB彩色空间的图像分割研究

图像分割是图像处理中的主要问题,图像分割效果的好坏直接影响图像分析的结果。彩色图像分割是指将彩色图像分割成各具特性的区域并提取出其中感兴趣的目标,为后续图像处理工作奠定基础。针对彩色图像梯度图进行分水岭分割会造成过分割的问题,比较阈值分割、最大类间方差分割和最大熵分割等图像分割方法,提出一种基于遗传算法改进最大熵的彩色图像分割方法。实验结果表明,该图像分割算法灵活性强,可以有效地分割彩色图像。     

复杂网络理论在彩色图像分割中的应用研究

图像分割在许多图像处理应用中具有重要作用。为提高彩色图像分割效果,更好的表示图像信息,利用复杂网络理论对彩色图像分割进行研究,从网络社团结构模型的角度分析图像,提出一种更为清晰的彩色图像分割表述方法。根据彩色图像中各像素点之间的相似性构造图像的网络社团结构图,实现对图像数据的建模,之后利用谱聚类社团划分算法对较好的网络社团结构图进行社团检测,进而实现对图像相似像素的聚类,最后得到图像分割结果。在BSDS300图像库上随机选取不同的彩色图像进行实验,通过对图像分割结果的分析研究,结果表明提出的算法在精度方面优于传统彩色图像分割算法,可以实现更好的分割结果,同时验证了社团划分算法进行彩色图像分割的可行性和有效性。     

基于彩色图像分割的机器人足球目标识别

研究了机器人足球视觉系统中基于彩色图像分割的目标识别的方法。为了适应光照条件的变化，采用分离出亮度信息的YUV颜色空间；将彩色图像分割分为离线的颜色分类和实时的分割、识别两个部分，并采用最大似然法完成颜色的自动分类，满足了机器人足球视觉系统实时、准确的要求。试验证明，在光照条件改变的情况下能够有效地进行目标识别。     

基于彩色图像分割的高温辐射体识别方法

准确识别待测目标是利用CCD图像传感器进行高温测量的关键.本文在对高温辐射体彩色图像的噪声特点进行分析的基础上,提出一种基于彩色图像分割的高温辐射体识别方法,通过对红、绿基色图像分别进行分割来减小甚至消除高温辐射体图像的各种噪声,然后综合红、绿基色图像分割结果实现高温辐射体的准确识别,并运用数学形态学方法对分割结果进行后处理以消除游离点和孔洞,使图像边缘平滑;实验表明,该方法可以有效地实现高温辐射体的正确识别,具有较强的实用性.     

运用自适应球体模型实现肤色动态分割

提出一种用于变化光照、多姿态和复杂背景条件下人脸识别的肤色区域动态分割算法。对彩色人脸输入图进行色偏校正和亮度调节预处理,利用肤色聚类特性构建一种自适应球体肤色模型,并基于该模型计算自适应肤色相似度,利用肤色相似度,采用自适应的动态阈值进行肤色区域目标的分割和提取。实验结果表明,对于变化光照、多姿态和复杂背景的彩色人脸图像,该算法有良好的分割精度和自适应性。