一种改进的字符图像二值化算法

随着数字图像处理和模式识别技术的发展,字符识别技术得到了广泛的应用。二值化技术作为字符预处理的一个重要环节,对后续的字符分割和特征提取有着很大的影响。本文针对字符图像的特点,提出了一种改进的基于直方图特征和形态学处理的Otsu二值化算法。仿真表明,该算法在减少运算量的同时,可以有效处理字符笔划残缺造成的干扰,并增强字符的连通性。     

基于局部最大方差分割的图像二值化算法

本文着重论述了基于局部的阈值分割二值化算法。在阐述了几种基于局部的阈值分割算法后，重点讨论了作者提出的局部最大方差分割法，并比较了该算法与其它局部分割算法的分割效果。结果表明，该算法对目标与背景灰度混叠严重的图像具有很好的分割效果。     

一种改进的文本图像二值化算法

分析了常用的局部阈值法-Bemsen算法中存在的问题，对此算法进行了有效的改进，提出了一种改进的文本图像二值化算法。由于改进后的算法考虑了图像的整体特征，并采用快速算法，因此具有更广泛的适应性和实用价值。实验结果表明了此算法的有效性。     

一种摄像机采集图像的二值化算法

在无损探伤自动检测线上,为了记录每根管材的有关参数,需在管端进行打号、读号处理。详细介绍了管号识别系统中关键的图像预处理二值化算法。该算法称之为Stamp算法,是在分析Phototshop图像处理软件Stamp滤镜功能的基础上,结合自动检测线上采集图像的特点而得出的。Stamp算法还可以用于车辆牌照自动识别的二值化处理等领域。     

一种动态阈值加填补的指纹图像二值化算法

针对整幅指纹图像进行判断和填补,消除可能存在的孔洞,采用指纹图像二值化是指纹识别的重要环节,通过直接识别指纹可以提高效果.传统指纹图像二值化方法处理速度慢、不适用于低对比度指纹图像,为了提高指纹图像二值化的效率和鲁棒性,提出一种动态阈值加填补的指纹图像二值化算法.将指纹图像分割为互不相交的若干个小窗口,在每个窗口中求得所辖像素的灰度平均值,经添加惩罚项后作为初步阈值进行二值化处理.利用MATLAB软件平台进行了仿真,将方法与传统指纹图像二值化方法进行了比较.实验证明,动态阈值加填补的二值化算法处理效率高、鲁棒性好.     

一种改进的文本图像二值化方法

针对常用的局部阈值方法-Niblack算法中存在的问题,提出了一种改进的文本图像二值化算法。改进后的Niblack算法对背景灰度不均匀的图像具有良好的适应性,抗噪声能力强,保持笔画连通性好,更适合于文本图像的二值化。实验证明了该算法的有效性。     

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。     

一种基于迭代阈值法的身份证图像二值化算法研究

针对身份证扫描图像受激光防伪阴影网格线影响较大的特点,对图像二值化的方法进行了深入分析和研究．提出了一种基于像素邻域特征的迭代阈值方法。该算法模型简单、易于实现．能滤除噪声、使字符笔划清晰地从背景中分割出来．获得了较好的二值化效果。     

基于演化算法的图像二值化算法研究*

针对传统二值化方法的搜索时间长、图像保真度差等缺陷,利用演化算法具有搜索速度快、图像保真度高、全局寻优等特点,来解决图像二值化阈值难以选取的问题。以车牌图像的二值化为例,针对图像的复杂特征设计出图像演化染色体的编码、交叉、变异等演化操作算子,进而建立求解图像二值化阈值的适应值函数。数据实验表明,与传统的算法相比,利用演化算法求解车牌图像二值化阈值时,其搜索速度快、图像保真度高,能够更有效地进行图像识别和图像处理。     

基于免疫算法的图像阈值分割

在图像分割中引入人工免疫算法,利用免疫算法优化最小误差法来获取最佳阈值,图像分割的效果和速度也得到了提高,性能也更加稳定.仿真实验证明,该算法对复杂图像的良好分割效果和较强的实时处理能力.     

一种基于Parzen窗法和Renyi熵的图像分割阈值选取新方法*

采用Parzen窗技术来估计图像灰度值的空间概率分布,再用Renyi熵来构造目标函数,最后在图像灰度范围内搜索,使此目标函数最小的灰度值作为最佳全局阈值。实验结果表明,此方法对图像分割的精度非常高,且适应性强。     

图像阈值分割方法的比较与分析

本文在介绍了三种具有代表性的图像阈值分割法的基础上,通过对它们的性能进行分析比较,给出了 这三种阈值分割法的适用范围。最后,针对三种分割法的不足,提出了一种基于边缘检测与局部直方 图的图像分割算法。     

基于视觉感知和等周割的二维阈值分割算法

二维阈值分割方法没有考虑人类视觉感知的特性,将整个灰度级区域作为分割阈值的搜索空间.同时等周割图像分割方法没有直接考虑图像的灰度信息以及迭代终止条件难以确定的问题,因而对灰度图像的分割效果不甚理想.因此提出了一种融合视觉感知和等周割的二维阈值分割方法,该方法首先利用视觉感知的特性选择候选阈值向量所在的灰度区域,再将等周割作为准则,从候选阈值向量中选出最小等周率所对应的候选阈值向量作为最佳的分割阈值向量.在一系列图像上的实验结果表明,与几种经典的二维阈值分割方法相比,所提算法的分割效果更好.     

基于最小最大概率分割准则的图像阈值分割方法

最小最大概率机是基于错分概率最小化的新型分类器。文中讨论一维空间两类别最小最大概率问题的求解。以此为基础,给出图像阈值分割最小最大概率分割点的定义,提出设计阈值分割准则函数的方法,同时提出基于最小最大概率准则的阈值分割算法,此算法保证图像阈值分割正确率的下界。实验表明,文中方法是有效的。     

Fisher评价准则下的彩色磨粒图像自动分割

本文针对彩色显微磨粒图像特征，选择最大类间方差分割法，并对其进行推广以应用于彩色图像分析，在详细分析各种彩色特征的前提下，通过选择适合的正交彩色特征量I1、I2和I3，成功地进行了两类彩色磨粒图像分割和目标提取，同时，本文提出了基于Fisher评价准则的彩色特征量自动选取技术，通过比较Fisher准则函数的最大值以实现彩色特征量的自动选取，避免了人的主观判断和决定，最终实现了彩色磨粒图像的自动分割，算例表明了本文方法的有效性和稳健性。     

基于遗传算法的最佳熵阈值的图像分割

Kapur等人提出的最佳熵阈值的图像分割具有很多优点,但同时也需要大量的运算时间,限制了其实际的应用范围,且最佳熵阈值的确定是一有待解决的问题,文章将遗传算法应用于最佳熵阈值的确定中,提出了相应的算法并用于图像分割,仿真结果表明,在设定了合适的遗传算子后,遗传算法不仅可以实现正确的图像分割,并且使得分割速度大大提高。     

基于粒子群的图像分割

图像分割是图像处理的关键问题之一,为了能够快速有效地选取最优阈值进行图像分割,引入了粒子群算法（PSO）对阈值分割进行优化,提出基于PSO的最大熵图像分割,基于PSO的最大类间方差图像分割以及基于PSO的最小误差图像分割,并进行了分析和研究,可以得出该三种方法可以准确、快速地获取最优阈值进行图像分割。     

基于OpenCV的照度不均匀图像的阈值分割

介绍了一种利用开源视觉库OpenCV在Visual Studio 2005环境下实现图像阈值分割的方法。首先利用双立方插值法估算图像的光照分布,去除不均匀光照,再利用Otsu方法对图像进行阈值分割。实验表明,对传统阈值分割法难以处理的不均匀光照图像能达到良好的分割效果。     

基于模糊阈值的机器人视觉目标图像处理

机器人视觉目标图像信噪比低,背景噪声干扰大,目标识别处理通常利用目标的灰度信息进行预处理,由此设计一种基于数学形态学和模糊阈值的灰度图像实时预处理和阈值处理技术图像分割方法.仿真实验表明,该方法实时性好,简捷快速,对目标图像识别有实用价值.