一种直线提取的新方法

直线提取是版面分析中的一个重要过程。该文提出了基于Hough变换的结构元素构造方法(HTSEC)以及基于数学形态学的直线提取方法(MMLE)，即首先将灰度文档图像利用半色调技术转换为二值图像，利用Hough变换检测直线倾斜角度以动态构造结构元素，然后利用数学形态学方法提取文档图像中的直线。     

文档图象的版面分析一基于数学形态学的方法

提出了基于Hough变换的结构元素构造方法(HTSEC)以及基于数学形态学的分割方法(MMS)，即首先将灰度文档图象利用半色调技术转换为二值图象，利用Hough变换动态构造结构元素，然后利用数学形态学方法对版面进行划分并将其分为文字区、图形区和图象区．     

基于小波变换的SAR图像分割

SAR(合成孔径雷达)图像包含有相干斑噪声，传统方法不能很好地对SAR图像进行分割，该文结合SAR图像和小波变换多分辨分析的特点，提出了一种新的SAR图像分割方法。首先利用小波变换提取SAR图像的纹理特征信息，然后根据SAR图像噪声在小波域中的分布特点对SAR图像进行滤波，最后以SAR图像小波能量纹理特征和滤波后的灰度组成特征向量对SAR图像进行分割。实验结果表明，该方法是一种有效的SAR图像分割方法。     

文档图象的版面分析-基于数学形态学的方法

提出了基于 Hough变换的结构元素构造方法 (HTSEC)以及基于数学形态学的分割方法 (MMS) ,即首先将灰度文档图象利用半色调技术转换为二值图象 ,利用 Hough变换动态构造结构元素 ,然后利用数学形态学方法对版面进行划分并将其分为文字区、图形区和图象区     

一种虹膜定位算法

针对虹膜二值边缘图像提取的困难，提出利用虹膜图像的灰度边缘图像以及虹膜的几何特征进行虹膜定位的快速算法。首先根据虹膜图像的整体灰度分布信息特征，利用改进的Sobel算子提取虹膜的灰度边缘图像，然后利用圆的对称性质以及投票策略提取虹膜的中心，最后利用Hough变换的半径直方图投票提取虹膜内外径。实验结果证明，该算法提高了虹膜定位的速度，并且具有较强的抗干扰能力。     

基于灰度形态学的烟叶图像边缘检测

烟叶图像的边缘提取是利用计算机进行烟叶检测与分级的关键步骤。为了能够在提取边缘的同时保留图像的边缘细节信息,该文针对CCD获取的烟叶原始图像,利用灰度形态学的算法,构造了全方位的结构元素进行边缘的提取。实验证明,基于灰度形态学腐蚀变换的边缘检测算法是有效的。     

一种新的基于DWT变换的图像水印算法

基于小波变换，提出了一种新的灰度图像水印技术。首先将彩色图像映射为一幅灰度图像，对这幅灰度图像进行L级离散小波分解，并将每级小波系数分成四个系数集合，根据水印图像W同时对小波系数进行重新量化，然后进行L级小波重构，获得含有水印的灰度图像，根据该灰度图像改变原彩色图像，从而得到嵌有水印的彩色图像。提取水印时，也是先将彩色图像映射为一幅灰度图像并做小波变换，对水印的每一点都选取△值最大的相应小波系数进行提取，得到水印图像W。测试结果表明该技术具有良好的性能，可用于图像的版权保护。     

用顶帽变换估计并消除图像背景

提出在车牌图像定位的预处理中采用顶帽变换,对车牌背景进行估计和消除.创建直径大于16的结构元素,将其分解为几个简单的结构元素,以利于提高灰度形态学运算速度.对车牌图像,顺序采用所得的多个结构元素,先灰度腐蚀后灰度膨胀,即灰度开启运算,得到近似的背景图像.再将原图像减去背景图像,从而消除了背景,保留了车牌区域,利于定位处理.     

基于灰度图像分析的档案识别系统设计

档案是在科研、生产和建设中发挥着重要作用,是人类社会的宝贵资源。如何有效保存档案并快速自动调用用户需要的文件是当今档案管理工作的目标,而采用灰度图像是突破文档识别技术困难的一种方法。文章分析了灰度图像在文档识别系统中的实际应用,系统采用多阶段字符识别和从低分辨率灰度文档图像中提取特征的方法,可以高效地自动识别档案,通过实验验证了其有效性。     

基于直线特征的图像配准算法

为实现高效率、高精度的图像配准,提出了一种利用图像边缘直线特征的图像配准算法。首先利用LoG算子提取参考图像和待配准图像的边缘信息,利用Hough变换提取图像边缘信息中的主要直线;然后以直线特征定义了参考图像和待配准图像的相似性度量,以此度量估计旋转角度,找出直线组的对应关系;最后在这些直线组中选取配准控制直线,计算配准参数,对图像配准。经过实验,验证了该算法的有效性。     

应用模糊集结合数学形态学提取布氏硬度压痕圆

本文描述了一种应用模糊集结合数学形态学对布氏硬度压痕图像进行压痕圆提取的新算法.该方法应用数学形态学理论对图像边缘进行了有效的提取边缘提取,针对灰值图像的特点,在选择结构元素时兼顾了结构元素的形状特征和灰度特征,从而保证了最佳的提取结果.在边缘提取之前为了提高压痕图像的质量,使图形的可用信息分离出来,还应用模糊集理论对...     

基于内容的图像染色方法

利用彩色图像对灰度图像进行染色时,色源图像质量的优劣是染色成功的关键.为此,提出基于纹理和颜色特征的图像染色方法.提取图像视觉内容特征中的纹理和色彩作为索引,计算色源图像与灰度图像的纹理相似度.搜索内容与灰度图像相近的色源图像,以提高染色的成功率.提取色源图像的颜色特征进行像素采样,以增强染色效果.实验结果表明,该方法的染色成功率较高,染色效果较好.     

灰阶边缘的细化

本文提出了一种改进了的灰阶图象Sobel边缘细化新方法,通过对灰阶边缘图多次Sobel边缘细化结果的叠加使边缘点的数值拔高、变陡,再通过灰阶边缘图中各3x3邻域内取数值最大的三个点作边缘,得到单点宽的边缘-其中后者也适用于其它边缘检测算子.此方法处理简单、效果明显,为从图象中提取模糊边缘和微弱边缘、提高定位精度,提供了一种有效的手段.     

供应链质量追溯的烟草叶片图像帧特征动态识别方法

目前叶片特征识别方法多依据叶片颜色识别叶片形状、脉络等特征,导致识别的图像特征存在清晰度低的问题,提出了生产线质量追溯的烟草叶片图像帧特征动态识别方法。采用无线网络硬盘录像机设置叶片图像采集流程,采集生产线质量追溯时的烟草叶片图像,并且引入直方图均衡化、灰度化、降噪预处理技术,预处理叶片图像;引入四叉树分裂算法分割烟草叶片图像,从叶片的纹理着手,通过分形维数、缝隙量、能量、熵、对比度、对比度和相关性特征提取技术,提取叶片图像帧纹理复杂程度、疏密程度、灰度、信息量、清晰度和线性相关度特征;根据图像帧特征提取结果,使用DS合成算法动态识别烟草叶片图像帧特征。结果分析：此次研究方法应用后,提取的雪茄烟叶片脉络特征清晰度分别提升8.2、2.68;白肋烟叶片脉络特征清晰度分别提升7.56、1.5。     

融合局部特征的图像过渡区提取与阈值化

针对图像过渡区提取与阈值化问题,提出了一种融合局部灰度复杂度和局部灰度差异度的方法。首先生成图像的局部复杂度和局部差异度等局部灰度特征;其次融合这些局部灰度特征构造新的特征矩阵;然后设计了与特征矩阵的均值和标准差相关的自动特征阈值,并提取图像过渡区;最后将过渡区像素的灰度均值作为最优灰度阈值完成图像二值化。实验结果表明,所提方法的过渡区提取质量高,分割效果好,具有合理性和有效性,可作为经典方法的有效补充。     

基于ICA和HMM的疲劳驾驶眼部状态识别算法

汽车司机疲劳驾驶是引发交通事故的一个重要原因。驾驶员在正常驾驶、瞌睡驾驶及疲劳驾驶3种状态下的眼睛张开程度有一定的区别。提出了一种ICA结合隐马尔可夫模型(HMM)识别眼部状态的识别算法,首先对彩色图像进行二值化处理,然后利用ICA算法进行眼部状态特征提取,为了加快特征提取的速度,这里采用FastICA算法;然后通过HMM进行眼部状态识别。实验结果表明,该算法可快速有效地识别出驾驶员眼部状态。     

基于密集神经网络的灰度图像着色算法

针对在灰度图像着色领域中，传统算法信息提取率不高、着色效果不理想的问题，提出了基于密集神经网络的灰度图像着色算法，以实现改善着色效果，让人眼更好地观察图片信息的目的。利用密集神经网络的信息提取高效性，构建并训练了一个端到端的深度学习模型，对图像中的各类信息及特征进行提取。训练网络时与原图像进行对比，以逐渐减小网络输出结果的信息、分类等各类型的损失。训练完成后，只需向网络输入一张灰度图片，即可生成一张颜色饱满、鲜明逼真的彩色图片。实验结果表明，引入密集网络后，可有效改善着色过程中的漏色、细节信息损失、对比度低等问题，所提算法着色效果较基于VGG网络及U-Net、双流网络结构、残差网络（ResNet）等性能优异的先进着色算法而言取得了显著的改进。     

融合模糊聚类的蚁群图像增强算法

为提高边缘检测精准度,保证图片分割后效率和效果,本文提出一种基于融合模糊聚类的蚁群图像增强算法。该算法利用分量灰度值、灰度梯度值和领域特征值进行图像特征提取,得到特征灰度图;然后使用模糊聚类算法对区域蚂蚁进行聚类以提高收敛速度;再采用蚁群算法进行图像边缘检测,检测过程中,使用路径选择策略对蚁群进行有序搜索,提高搜索效率,又根据信息素更新策略进行最优路径信息交流,以达到边缘点提取与检索目的;最后将检索所得灰度边缘图与原图进行重合,得到图像增强效果。实验结果表明,该改进算法在检索时间方面相较于传统蚁群算法提高了20.7%;在精度方面提高了14.8%,图片分割效果更好,纹理更清晰。     

基于支持向量机和神经网络的实时警报系统

根据芯片生产线等场所的需要和现有人工监控手段以及国外基于支持向量机相关产品的缺陷,该文利用图像的二维矩不变量理论,将实时图像转换成灰度图像后,甩CANNY算子作边缘检测,并计算边缘检测图像的二维不变矩,再利用支持向量机的支持向量回归理论对二维不变矩进行训练和识别,提出了一种基于支持向量机与神经网络的实时警报系统的设计算法,给出了算法实例和结果。从实验仿真结果和实际运行情况来看,算法的效果是令人满意的。