一种基于数据分析的字符切分方法

目的 将数据分析技术应用到字符图像的切分中，有效地提高字符切分的正确率．方法 通过分析文本行高、文本行间距、字符单元间距和字符单元宽度等数据，发现异常数据（噪声），分析产生异常的原因．通过拆分、合并区域消除异常来达到准确切分字符的目的．结果 对大量的普通文本图像的试验。结果表明该方法是有效的．结论 该方法能处理决大多数情况及一些特殊的情况，如一行文本被错误的切分为两行，字符图像在预处理过程中的断裂及粘连，等等，提高字符图像的切分正确率。     

一种新的汽车牌照字符切分算法

充分利用车牌字符的局部与整体特征,提出了字符串的车牌相似度概念．并在此基础上提出了一种新的车牌字符切分算法．该算法将搜索连通区域切分与投影切分结合起来,通过聚类分析,遍历各种切分的可能情况,最终按照车牌相似度最大的字符串完成字符切分．实验结果表明,该算法有很好的可行性和有效性．     

一种曲面药瓶标签校验方法关键技术

针对药瓶标签具有曲面性以及采集设备视角小的问题,提出了一种基于全景拼接技术的药瓶标签校验方法.采用柱面反投影算法将发生畸变的曲面药瓶标签进行校正,使用SIFT尺度不变特征算法对校正后标签图像进行拼接,提取拼接后的标签名等信息,采用基于连通域的字符分割技术进行字符切分,计算分割字符与模板字符的特征矩阵及相似度矩阵,从而识别出药瓶标签.结果表明,该方法能够校正标签两侧的文字压缩,实现图像拼接,得到包含完整药瓶名称的图像,并能够实现字符的准确切分,具有速度快和识别率高的优点.     

一种基于连通域搜索的英文单词切分方法

英文文本识别系统中单词切分效果直接影响系统识别准确率.提出一种有效利用单词中的连通域以实现单词切分的方法,该方法首先对给定的图像文件进行扫描,搜索图像中所存在的所有连通域,然后根据连通域的坐标、尺寸等影响因素,对有效的连通域进行合并,并过滤掉噪声等因素所产生的连通域碎片,以实现有效的英文单词区域的正确分割,从而实现英文单词的正确切分.实验结果表明,针对相同的英文文本图像,该方法对英文单词切分的准确率达95%以上,与垂直投影切分法最高准确率27%相比有较大幅度的提高,证明该方法可以很好解决垂直投影法无法解决的字母之间相互交迭的单词切分问题.     

基于连通域相关及Hough变换的公路路面裂缝提取

针对裂缝细小不连贯且带有设计接缝的公路路面,提出了裂缝自动提取算法. 该算法包括路 面图像预处理、基于连通域相关的裂缝提取和基于随机Hough变换的接缝滤除3个环节. 路面图像预处理环节通过部分重叠子块直方图均衡（POSHE）、局部与全局灰度匹配以及基于高 提升空间滤波的图像分割,得到裂缝更加清晰的路面二值图像;裂缝自动提取环节中,通过 基于连通域之间的相关特性,将细小且不连续裂缝的各个片段连接形成完整裂缝,进而基于 连通域长度特性,实现了复杂裂缝与路面纹理噪声的区分;在接缝滤除环节,通过基于随机 Hough变换的直线检测结果,结合接缝的自然属性设计了一组接缝区域识别规则,实现了裂 缝与接缝的区分,从而得到了最终的裂缝识别结果.     

一种基于模糊逻辑的乳腺X光片增强方法

提出了一种新颖的基于模糊逻辑的乳腺X光图像增强算法．首先,对乳腺X光图像进行灰度级的归一化处理,然后基于最大信息熵原则对图像进行模糊化,选取局部信息作为衡量增强程度的标准,最后将图像从模糊域转换到灰度域．实验表明,该算法能够有效地增强乳腺X光图像的细节信息,并使纹理信息清晰,图像层次感强,同时可以有效地削减噪声的影响．     

基于小波变换的机械工程图扫描输入图像的边缘提取

给出了消除机械工程图扫描图像二值化产生的线的边界断裂、得到图像中完整边界的一种方法 .通过对第二层小波变换模极大值图像上的连通区域上各点的灰度 ,使用灰度平均方法进行平均 ,然后对第二层小波变换模极大值图像运用最大方差阈值法进行二值化 ,使图像中模糊之处的边界完整保留下来 ,保持了边界的连续性 .该方法速度快 ,适用于与灰度无关的线型图像 ,应用范围较广     

汽车牌照自动识别系统总体设计及软件结构

采用数码摄像机、图像采集卡、计算机等硬件设备，进行实时图像采集，利用VC 6．0及图像处理和模式识别技术开发汽车牌照自动识别系统。用灰度直方图方法从摄取的包含有车牌的汽车图像中确定车牌位置，并且分割出各字符，用混合特征提取方法提取车牌字符的边界拓扑等特征，与字符模板匹配比较，识别出车牌号码。     

融合边界条件的电阻抗图像重建仿真研究

结合成像目标的边界结构信息,提出一种新的改善电阻抗图像重建质量的方法．在生物医学电阻抗断层成像中,将传统采用圆形场域的重建模型改进为与人体胸腔边界近似的八边形场域,建立正问题数学模型,求解得到灵敏度系数矩阵,经等位线滤波反投影算法获得感兴趣区域的仿真分布图像．针对成像目标在场域中的不同分布情况,采用面积占空比对两种重建模型下的成像效果进行评价．图像及数据分析结果表明,改进方法重建图像伪影明显减少,面积占空比也更接近真实分布,提高了图像空间分辨率,达到了改善电阻抗重建图像质量的目的．     

一种二值图像物体形状特征计算方法

二值图像连通域(物体)的形状特征(面积、周长、圆形度和重心等)在物体识别、文档图像分析等计算机视觉领域有着广泛的应用.在进行连通域形状特征的计算时,首先要使用连通域标记算法将每个连通域用不同标号标记,再计算每个连通域的形状特征.针对现有的相关算法只能计算没有孔洞的连通域的形状特征的问题,提出一种可以计算含有孔洞的物体的形状特征的算法.在基于边界追踪的连通域标记算法的基础上,在进行连通域标记的同时融合形状特征的计算.算法在线性时间内完成且所需内存空间小.实验结果表明,算法能正确地、有效地计算含有孔洞的物体的形状特征.     

蚁群算法在二维Otsu图像分割中的应用

提出了一种基于蚁群算法和二维Otsu的图像分割方法,利用蚁群算法快速寻优的特点,求出二维Otsu图像分割的阈值分割点,对图像进行分割。根据源图像和邻域平滑后图像的灰度,以及灰度频数进行聚类。通过灰度直方图的峰值点设置精确的初始聚类中心,解决了蚁群算法运算次数多、计算量大的问题;针对具体应用,对聚类半径、信息激素和启发引导函数进行了修正。实验表明该算法速度快、划分特性好、抗噪声能力强,可以准确地分割出目标。     

指纹图像的分层分割算法

针对一类背景分层的指纹图像，提出一种新的指纹图像分割方法——分层分割算法．该方法将指纹图像的背景分为两层：外层黑色背景区域和内层浅色背景区域．首先将外层黑色区域的灰度值设定为与内层浅色背景区域相近，这样原指纹图像的背景即变成比较均匀的浅色区域，然后根据其灰度特性将其去除．通过仿真结果可以看出，此种方法分割的效果可靠、精确．     

彩色图像的矢量阈值自适应分割算法

针对彩色图像,提出了一种矢量阈值的自适应分割算法,该算法中的阈值是一个矢量．在图像分割时,通过先求取图像像素矢量与阚值矢量之间的差矢量,再根据差矢量与阈值矢量之间的夹角确定像素所属的区域(背景区域或目标区域)．同时基于类间方差法(Ostu法)给出了最佳阈值矢量选择原则——扩展类间矢量方差法,从而实现彩色图像矢量阈值的自适应分割．实验结果表明,采用此图像分割算法分割效果要优于采用灰度图像的阈值分割算法．     

汽车牌照的产时分割方法

提出了一种汽车牌照的实时分割方法,利用牌照区域灰度变化剧烈,而背景相对平缓的特点,以适当阈值二值化牌照图像以消除背景干扰,结合牌照知识,搜索牌照区域,如找不到,则自适应调整值,重复以上步骤。实验证明该算法定位准确并且是实时的。     

基于视觉注意的动态阈值分割算法

提出一种基于视觉注意机制的动态阈值选取方法.首先按人眼视觉注意特点计算各图块的显著性特征值,根据显著性特征值将图像块进行分类,然后利用最大类间方差法和多尺度的自适应阈值方法分别实现不同灰度特性区域的图像动态分割.实验结果表明:该方法能够实现图像多阈值的自动选取,不受照明条件的影响,能够获得满意的二值分割效果     

指纹图像的自适应方差分割法

指纹图像分割的目的是从图像背景中分离出有用的指纹区域。灰度方差法是一种简单快速的指纹图像分割算法,本文给出一种自适应阈值的灰度方差分割法。实验表明,本文方法选取的分割阈值能够较好的分离出指纹图像的前景和背景,是一种有效的指纹图像分割算法。     

基于Matlab的水泥土细观结构孔隙率分析方法

为探讨水泥土细观结构孔隙率分析方法的优劣,在Matlab图像处理技术的基础上,采用阈值分割法和灰度图像识别法分别对水泥土扫描电镜图像进行了处理和分析,获得了不同阈值分割后的水泥土细观结构形态图和灰度图像识别法处理过程图,并对两种方法处理得到的图像进行了比较分析。研究结果表明:对于同一扫描区不同倍数下得到的SEM图像,在用阈值分割法进行处理时,可先测定宏观表面孔隙率,再去寻找合理的阈值区间,阈值分割法适用于试样表面较为平整的SEM图像处理;灰度图像识别法适用于结构走向性明显且结构元素形式单一的SEM图像处理。     

基于细胞神经网络的尿沉渣图像分割

针对临床尿沉渣显微图像识别问题,提出了一种新的图像预处理方法和基于细胞神经网络（CNN）的分割算法.该方法通过拉伸图像中各个像素的灰度值与局部灰度值之间的差来增强图像中目标的边界,通过对局部灰度均值的非线性变换来消除图像中光照的不均匀,进而设计出合适的CNN模板来分割图像,最终利用形态学操作得到分割结果.通过对100幅临床尿液样本图像的测试,并与传统的阈值分割法相比,该方法获得了更加连续的边界和更加准确的目标分割结果,并已集成到全自动尿液粒子分析系统中,应用于临床,取得了良好的效果.     

直方图的脑图像分割策略

为了提高核磁共振分割精度和效率,提出了一种基于直方图核磁共振脑图像分割算法.利用脑提取工具剔除脑核磁共振图像中非脑组织.根据灰度变化的特点,将脑图像直方图的区域峰值组成新的直方图,通过基于直方图阈值选取规则将脑组织分割成白质、灰质、脑脊液.实验结果表明:该算法相对于常见的分割算法,获得了较高的分割精度,同时运算效率高,运算时间降低了1~2个数量级.     

基于计算机视觉的大米粒形识别方法

提出了利用计算机视觉系统代替人眼识别整粒大米和碎大米粒形的方法。设计了一套基于计算机视觉技术的大米粒形识别装置,采用灰度变换、阈值分割、平滑处理等图像处理方法获取大米的粒形图像,然后根据大米的粒形特点提取了米粒的面积、周长、长、宽等16个特征参数,采用主成分分析方法对提取的特征参数进行处理,以前三个主成分综合所有粒形特征参数,作为BP神经网络的输入特征值对网络进行训练和大米粒形识别。试验结果表明：该方法对整粒米识别的准确率为98．67％;对碎米识别的准确率为92．09％。