一种基于CTPN网络的文档图像标题检测算法

文档图像标题检测作为文档版面分析的特定应用在信息检索、机器翻译等方面存在广泛应用,也是学术研究的热点之一。传统基于规则的文档图像标题检测算法存在因为规则覆盖率有限导致算法泛化能力差的问题。本文提出一种基于CTPN的文档图像标题检测算法,首先检测图像中文本块,将每个文本块位置信息转化为标题检测模型所需的特征向量,并形成训练样本集,利用随机森林分类器学习样本分布。该算法结合了神经网络和随机森林分类器,算法泛化能力强,同时在给定样本分布下,标题检测算法具有较优的性能,可用于一般场景下文本图像标题检测。     

基于多尺度多方向结构元素的形态学图像边缘检测算法

为进一步改善图像处理中的噪声抑制和边缘检测性能,提出了一种多尺度多方向结构元素形态学图像边缘检测算法.该算法基于数学形态学中结构元素的方向性差异,充分利用了腐蚀、膨胀、开、闭及其变换和组合运算.对图像进行去噪、边缘提取等预处理操作,以提高图像的信噪比和边缘细节;利用递归的多尺度多方向结构元素形态学滤波得到图像的初始轮廓;利用多尺度形态学和多方向结构元素进行图像边缘检测.实验结果表明提出的算法抗噪性强,能有效准确地提取边缘信息.     

适于动态信道化接收机的信道检测算法

:针对现有频谱检测算法无法解决不同信道之间的噪声基底差异问题,提出了基于形态学运算的信道检测算法。该算法首先利用形态学运算对信道噪声基底进行估计,并将其减去,消除了复杂噪声背景的影响;然后,采用能量检测算法确定检测门限,实现子带信号的检测。仿真结果表明:该算法能够在噪声起伏较大的背景下完成信道检测和判决,检测概率优于传统能量检测算法。     

基于数字图像边缘特性的形态学滤波取证技术

针对数字伪造合成图像中最常用的模糊操作,本文提出了一种基于图像形态学滤波边缘特性的盲取证算法;该方法用同态滤波和形态学滤波的方法增强了模糊操作的图像边缘,分析了离焦模糊和人工模糊边界特点,利用离焦模糊和人工模糊的边缘特性实现了针对数字图像伪造的被动盲取证;实验表明,该方法能够有效地检测伪造数字图像的模糊操作痕迹,并能对已模糊操作的图像局部进行准确定位.     

基于背景纯化的改进协同表示的高光谱异常目标检测

针对协同表示的高光谱异常目标检测算法的异常点敏感问题,提出了一种基于背景纯化的改进协同表示的高光谱异常目标检测算法。利用扩展数学形态学的膨胀操作消除局部背景模型中可能存在的异常点,从而得到更为纯净的背景字典,能够有效地消除检测过程中异常点对检测效果的负面影响,从而提高检测精度。采用该算法对高光谱数据进行仿真实验,并与现有算法进行对比,结果表明该算法具有更好的检测效果。     

多尺度形态学边缘检测算法

形态学作为一门新兴的非线性图像处理技术,已得到人们的广泛关注,并应用于图像处理的许多方面。文中提出了一种结合形态学滤波的边缘检测算法,该算法采用自适应方法确定锥形结构元素,然后利用双锥形结构元素对图像进行形态学迭代滤波,对滤波后的图像进行多尺度形态学边缘检测,并将各尺度下边缘检测的结果进行合成,最终得到在噪声存在条件下较为理想的图像边缘,并且与其它边缘检测算法进行了对比实验,实验验证了该算法的可行性和有效性。     

基于自适应半脆弱水印的图像篡改检测方案

为保护数字图像版权和检测恶意篡改,实现高精度篡改定位,在充分挖掘图像特性的基础上,设计一种基于自适应半脆弱水印技术的图像篡改检测算法。算法根据感知特性将水印自适应嵌入到图像LSBs中,利用多数原则恢复水印信号,结合数学形态学滤波进行篡改检测与定位。仿真实验证实了该方案的有效性,在抵抗通常的内容保持攻击操作的同时,能实现精准篡改检测与定位。     

基于标题类别语义识别的文本分类算法研究

本文提出了一种基于标题类别语义识别的文本分类算法。算法利用基于类别信息的特征选择策略构造分类的特征空间,通过识别文本标题中的特征词的类别语义来预测文本的候选类别,最后在候选类别空间中用分类器执行分类操作。实验表明该算法在有效降低分类候选数目的基础上可显著提高文本分类的精度,通过对类别空间表示效率指标的验证,进一步表明该算法有效地提高了文本表示空间的性能。     

基于神经网络与形态学的一种区域标识方法

提出了一种双层脉冲耦合神经网络与数学形态学相结合的区域标识算法.首先利用一层脉冲耦合神经网络对图像进行分割,得到初步的结果;再利用另一层网络检测到的边缘点与形态学结合,对分割的区域进行相应的操作:区域定位,合并小区域,提取边界,对边界进行细化;最后对区域进行了标识.仿真结果证明,该算法对于后续的特征度量和模式识别具有重要的借鉴价值和实际意义.     

基于边缘特征的SAR图像目标检测方法

如何快速而准确地检测出SAR图像中的目标是一个极富挑战性的课题.利用图像边缘特征和模糊集理论设计了一种快速有效的SAR图像目标检测算法.该算法先利用模糊软阈值小波降噪方法去除相干斑噪声,然后用模糊边缘检测器检测出降噪图像的边缘,最后利用形态学操作算子提取出边缘图中的目标区域.与基于亮度特征以及基于纹理特征的检测算法相比,提出的检测算法能够快速、准确地检测出目标,而且产生的虚警数量较少.SAR实测数据的实验结果表明,提出的算法是有效的且具有很好的应用前景.     

基于Prewitt算子的新闻字幕检测

新闻视频的标题字幕中包含有丰富的语义信息,是实现自动化视频检索、分析和理解的重要信息源之一。通过对新闻字幕的特点进行分析,文章提出了一种基于Prewitt算子的新闻字幕检测的方法。算法首先对图像进行灰度变换,然后利用Prewitt算子进行边缘检测,最后进行字幕区域的探测与合并,检测出字幕。通过对不同的新闻视频帧进行实验,获得了较高的探测准确率。试验证明,文章提出的方法能够较好的完成新闻字幕检测的任务。     

基于颜色和边缘特征的新闻视频标题条检测和文字识别

提出了一种基于颜色和边缘特征的新闻视频标题条检测和文字识别方法.该方法首先利用颜色和边缘特征检测出新闻视频中含有标题条的帧,然后由先验知识得出标题条帧中的字幕区域,对字幕区域进行预处理和光学字符识别(OCR),得到文字内容.实验结果表明该方法具有较高的查全率和查准率.     

广告段落分割系统中的字幕检测

分析了视频节目中字幕视频的特点,提出了一种基于Sobel算子边缘检测的字幕检测方法,对实验结果进行分析,实验结果表明,该方法可有效检测视频序列中的字幕片段。     

视频帧中字幕信息提取的区域检测算法研究

从影视字幕中获取相应的文本,可为影视节目的内容检索提供一种重要的手段.针对从视频数据中截取下来的帧数据,对灰度化后的彩色单帧视频中的字幕分割方法进行了探讨,提出了区域检测算法的处理方案,实验结果表明用该方法获取文本信息是合理有效的.     

人工鱼群优化最小二乘支持向量机的视频字幕定位

征选择是视频字幕定位的关键,为了提高视频字幕定位正确率,提出一种人工鱼群算法(AFSA)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相融合的视频字幕定位模型(AFSA-LSSVM)。首先提取视频字幕特征,然后通过模拟鱼群的觅食、聚群及追尾行为找到最优视频字幕特征子集,最后采用LSSVM建立最优视频字幕定位模型,并进行仿真对比实验。结果表明,相对其它视频字幕定位模型,AFSA-LSSVM提高了视频字幕定位正确率和效率,可为后续视频内容的安全分析提供技术支持.     

新闻视频检索技术的研究

新闻视频字幕是新闻视频数据中所包含的固有信息，是实现自动化视频检索的重要信息源，运用X^2直方图匹配法检测突变镜头，再通过C-均值聚类算法标识出新闻字幕，可以准确提取出新闻字幕，利用新闻视频字幕进行新闻视频检索，可以克服现有硬件设备的局限性，提高检索的速度和准确性，进而提高数字电视的人机交互性。     

基于快速8-连通域标记的视频字幕提取新算法

提出了一种基于彩色Roberts边缘算子、形态学和快速8-连通区域标记的视频字幕提取新方法.首先用彩色边缘算子提取出字幕的边缘信息,再通过形态学处理得到字幕连通区域,最后采用快速8-连通区域标记新方法进行连通区域分析得到最终字幕区域.实验证明,该算法能够快速定位字幕区域,定位精度较高,具有较好的稳健性.     

Premiere Pro的字幕制作及其疑难解析

字幕作为Premiere Pro中重要的视觉元素能为影视作品增色不少，为此对Premiere Pro中字幕的实现作较全面的探讨，可以在Premiere Pro的字幕设计器中实现字幕的设计，也可以利用专业字幕软件或第三方插件来实现字幕的设计，或者利用PhotoShop、AE、Cool3D、3DMAX等软件来制作字幕。     

采用软件编解码技术和IO通道卡的数字Stream RT视频服务器播出系统

根据数字化进程和节目播出的需要,张家口电视台对原有的3个频道进行了全硬盘播出和数字化改造,分析了该系统的构成,对数据库服务器、视频服务器、控制系统、远程上载系统、数字字幕伺服器作介绍。