视觉乐谱图像动态多阈值二值化方法

针对视觉乐谱图像在不规则区域内光照不均匀的二值化问题,提出了一种对前景内容动态分块二值化的方法,以降低背景噪声对二值化效果的影响,提高分块多阈值方法的有效性。该方法以像素灰度差分为基础,以滑动窗口为处理对象,根据窗口内差分变化率确定前景区域位置;再根据前景区域背景像素灰度分布情况将窗口分类,从而划分出不规则光照区域;最后在每个区域内分别采用Otsu阈值算法进行二值化。在实验中详细讨论了窗口大小和差分变化率阈值设置对前景区域提取正确率的影响,结果表明所提出的方法对乐谱图像前景内容的查全率高,能划分出不规则形状的范围,可以有效处理光照不均匀情况,并且可以用于一般文档的二值化。     

一种基于多阈值的灰度图像去噪算法

对灰度图像的去噪是图像处理技术中的重要组成部分,能够将图像中目标部分的主题信息凸显出来是一项具有重要意义的工作.提出一种灰度图像的去噪算法.本算法首先利用区域增长技术将图像分为不同的区域,这些区域里的像素之间存在一定的相似性,满足一定的相似规则;然后,根据每个区域的像素,计算出各自的适合区域特征的阈值;最后,根据每个阈值分别对每个区域二值化,得到一二值化图像.本算法区别于全局阈值法和局部阈值法,实验结果证明,本算法在提取灰度图像主题信息具有较为明显的效果.     

一种双阈值红外行人分割方法

针对红外图像中行人与环境灰度值相差小、在分割时容易产生错误分割的问题,提出一种双阈值的红外行人分割方法。通过统计方差求解整个图像的全局阈值,对图像进行预分割。设计一种十字形滑动窗口对图像进行扫描,对初始分割得到的目标区域,利用统计方差求解每个像素的局部阈值。使用分类公式将该像素分类为目标或背景区域,得到二值图像。实验结果表明,该方法能提高分割的精确性,对行人的分割效果较好。     

基于局部蚁群算法的图像分割

为了解决光照不均匀、有噪声,或者背景灰度变化较大时,采用单一阈值不能兼顾图像各个像素的实际情况,提出一种利用局部蚁群算法对图像进行阈值分割的改进算法。对图像进行分块,在每块内分别设定阈值进行分割,可以有效减少像素错误归类的现象。该算法对图像的不同区域设置不同的迭代次数和蚂蚁走的步数,获得了更好的分割效果。实验表明该算法可以提高分割的精度,缩短程序运行的时间。     

基于局部对比度和相位保持降噪的古籍图像二值化算法

图像二值化算法通过消除文档背景噪声将文本与背景分割开。针对古籍图像提出一种基于局部对比度和相位保持降噪的古籍图像二值化算法。根据归一化局部最大值最小值来构造古籍图像局部对比度,同时对古籍图像进行相位保持降噪。将局部对比度图像和降噪图像相结合来识别文本笔划像素。通过局部窗口内所检测的文本笔划像素估计局部阈值从而计算古籍背景修复模板。用图像修复算法和形态学闭操作来估计古籍背景。用所估计背景来增强古籍图像,采用Howe算法对增强后的古籍图像进行二值化求得最终结果。该算法在DIBCO2016、DIBCO2017和DIBCO2018数据集中的实验结果均优于其他二值化算法。     

一种用于图像降噪的自适应均值滤波算法

图像中噪声的消除是图像处理与识别的重要环节,噪声滤除效果的好坏直接影响着后续图像处理与识别的质量.为此,提出一种用于图像降噪的空间域滤波算法,自适应均值滤波算法(Adaptive Averaging Filtering Algorithm,AAFA).该算法中局部窗口的系数(掩模系数)是根据局部窗口内各像素与中心像素间的灰度和空间关系计算的,即局部窗口中心像素灰度均值的计算既考虑了窗口内各像素与中心像素间的灰度值差异,又顾及了窗口内各像素与中心像素间的距离.利用该算法进行图像降噪的实验结果表明,相对于经典的空间域均值滤波算法和其它的均值滤波算法,该算法的噪声滤除效果更好.     

基于混沌映射的自适应图像加密算法

为了提高图像加密算法的鲁棒性,提出了一种新的自适应图像加密算法。首先,把任意大小的灰度或彩色图像分成2×2子块;然后,用左上角子块的像素灰度值和Chebyshev混沌映射构造与右上角子块等大的矩阵,用该矩阵对右上角子块进行像素灰度值替换;最后,按顺时针对每个子块进行加密,直到左上角子块加密完毕。该算法不依赖于图像的大小,而且适用于灰度图像和彩色图像,因而有很强的鲁棒性。同时灰度值扩散机制的引入使得该算法具有良好的扩散性和扰乱性。     

提高抑菌圈扫描图像边缘检测成功率的研究

提出一种灰度阔值自动计算方法,适合于自动计算不同扫描分辨率下的图像的最佳灰度阈值。通过考察抑菌圈与干扰区域的形态特征,提出一种模板滤波算法,对不同扫描分辨率下的图像能有效地滤除干扰像素和保护抑菌圈边缘像素。实验取得了较好的二值化处理效果和滤波处理效果,显著地提高了抑菌圈边缘检测的成功率。     

基于像素值排序与块再分的可逆数据隐藏算法

基于像素值排序的可逆数据隐藏算法通过修改图像块中的最大像素和最小像素嵌入数据,但并未充分利用图像块内的每一个像素,从而影响嵌入性能。结合块再分原理,提出基于像素值排序的可逆数据隐藏算法。将原始图像划分为3×3的图像块,计算每一个图像块的局部复杂度。设计12种分块模式将局部复杂度小于阈值的图像块细分为子块A和B。根据子块A和B的不同局部特征分别采用2种不同的扫描顺序读取像素。子块A的像素序列使用次小值预测最小值和次大值预测最大值的方法,获得2个预测误差值,子块B的像素序列利用中值像素连续预测其余4个像素的方法,得到4个预测误差值。在此基础上,利用图像块中预测误差值为0和1的像素嵌入隐藏数据。实验结果表明,该算法在一个图像块中最高可嵌入6 bit的数据,在较低计算复杂度的情况下能够有效提高像素的嵌入性能。     

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。     

基于图像的颗粒物检测研究

针对复杂背景下的显微图像中的颗粒物检测,提出了一种快速、准确的颗粒图像分割新方法;该方法利用Canny算子得到图像中的颗粒边缘,采用格雷厄姆法计算颗粒边缘的凸壳,得到局部闭合区间;通过对单个闭合计区间内像素值信息的统计,得到局部阈值,利用局部阈值进行阈值分割得到颗粒二值图像;实验结果表明该方法有效克服了背景中纹理的影响,准确地分割出了颗粒图像,基于该算法开发的接触式表面洁净度检测仪具有较高的检测精度,得到了较好的应用。     

弱边缘电荷耦合器件羊毛图像二值化算法

为解决弱边缘图像二值化产生羊毛几何尺寸失真问题,通过对基于灰度和梯度指数的边缘细化算法研究,结合经典的全局阈值法和局部阈值法,提出了一种电荷耦合器件（CCD）羊毛图像自动二值化算法。该算法将sobel算子和斜坡边缘模型引入现有边缘细化算法中,既增加寻找边缘点环节又改进灰度调整因子,达到提高处理效率和避免人为干预的目的;在分析最大类间方差法和Bernsen法的基础上,结合全局和局部阈值处理各个子图像,从而强化边缘细节,降低失真度。实验结果表明,与传统方法相比,该算法对于弱边缘图像二值化具有良好的性能。     

Adaptive thresholding algorithm: Efficient computation technique based on intelligent block detection for degraded document images

Document image binarization involves converting gray level images into binary images, which is a feature that has significantly impacted many portable devices in recent years, including PDAs and mobile camera phones. Given the limited memory space and the computational power of portable devices, reducing the computational complexity of an embedded system is of priority concern. This work presents an efficient document image binarization algorithm with low computational complexity and high performance. Integrating the advantages of global and local methods allows the proposed algorithm to divide the document image into several regions. A threshold surface is then constructed based on the diversity and the intensity of each region to derive the binary image. Experimental results demonstrate the effectiveness of the proposed method in providing a promising binarization outcome and low computational cost.     

Parameter-free based two-stage method for binarizing degraded document images

Binarization plays an important role in document image processing, especially in degraded documents. For degraded document images, adaptive binarization methods often incorporate local information to determine the binarization threshold for each individual pixel in the document image. We propose a two-stage parameter-free window-based method to binarize the degraded document images. In the first stage, an incremental scheme is used to determine a proper window size beyond which no substantial increase in the local variation of pixel intensities is observed. In the second stage, based on the determined window size, a noise-suppressing scheme delivers the final binarized image by contrasting two binarized images which are produced by two adaptive thresholding schemes which incorporate the local mean gray and gradient values. Empirical results demonstrate that the proposed method is competitive when compared to the existing adaptive binarization methods and achieves better performance in precision, accuracy, and F-measure.     

一种结合方向信息的指纹图像二值化算法

指纹图像二值化是指纹细化处理的前提,是指纹识别预处理的一个重要部分.为利用指纹图像所具有的纹理特性,将指纹的方向信息引入到二值化处理过程中,综合考虑指纹的方向信息和自适应选择局部阈值,提出了一种结合方向信息的自适应局部阈值二值化算法.与自适应阈值法做了对比实验,实验结果表明,该算法具有更好的二值化效果.算法本身还具有一定的连接指纹图像中断线的能力,这对提高细节特征提取结果的准确性具有重要的意义.     

视觉导引智能车的自适应路径识别及控制研究

为了提高智能循迹小车路径识别的精度与行驶速度,提出了一种基于自适应闽值二值化的路径识别算法.首先采用OTSU算法计算出图像分割的最佳阈值,利用此闽值二值化灰度图像;然后提取二值化图像中赛道中心线,得到智能车在赛道中所处位置信息.其次利用线性回归方程对丢失赛道边缘图像拟合直线,根据图像特征完成路径识别.最后采用分段式PID算法实现方向控制,使用增量式PID进行速度调节.测试结果表明,此方法有效提高了不同路径的识别率以及对外界灯光环境的适应性.     

基于局部窗口K分布的快速舰船检测算法

针对局部窗口K分布检测算法运算速度慢、计算效率低的问题,提出了一种基于局部窗口K分布的快速舰船目标检测算法。该算法首先采用迭代分割算法对原始合成孔径雷达(SAR)图像进行预筛选处理,根据预筛选选出潜在目标,在原始SAR图像中剔除潜在目标像素;然后利用背景图像计算二阶和四阶积分图像,在每一个像素点处采用滑动窗口的方式,在积分图像中进行加减计算确定所在位置的二四阶矩并估计K分布的参数;其次,确定概率密度函数后,通过求解函数得到检测阈值,根据检测阈值确定感兴趣区域;最后,通过模糊差影的鉴别方法对目标中的虚警目标进行进一步剔除,进而完成检测。通过实测SAR图像检测实验,积分算法与局部窗口的K分布算法相比将运算所需时间降低了50%,基于模糊差影的鉴别算法将品质因素由44.4%提高到100%。所提算法既保证了算法的实时性,又提高了检测的精度,在进行SAR舰船自动检测方面具有一定的应用价值。     

指纹图像的预处理算法

提出了一种基于Gabor滤波的指纹图像预处理算法,包括指纹图像的增强、背景的分割、二值化和细化等几部分;在指纹图像增强方面,利用指纹的方向特性设计出Gabor滤波器,使用Gabor滤波器对指纹进行滤波;在图像分割方面,采用了滤波后指纹图像4个角部灰度均值作为阈值的快速分割算法;在二值化和细化方面也做了探讨;实验结果表明,经过这种预处理算法提取出了纹线,并且很好地保留了纹线的关键信息.     

一种新型的空域SAR图像相干斑抑制方法

为了有效抑制SAR强度图像中的相干斑噪声,提出一种改进Sigma滤波并结合Gamma MAP滤波的空域相干斑抑制方法。首先利用阈值判断法判断并保留强点目标,然后结合SAR图像分布模型和MMSE准则判断Sigma区间,其中可以根据图像局部统计特性自适应调整窗口尺寸,最后选择Sigma区间内像素进行Gamma MAP滤波。实验结果表明:对于星载和机载SAR图像,在相干斑噪声抑制和边缘纹理细节信息保持方面,该方法较其他常用的空域相干斑抑制方法具有明显的优越性,能极大地提高SAR图像判读和目标识别能力。