啤酒瓶凸性模号图像预处理算法

目前关于图像的锐化、二值化与图像分割的算法很多,而具体到实际工程当中所选择的算法则是千差万别。本文集中讨论了常用算法在啤酒瓶凸性模号识别系统中的特点,并选择Sobel算子法和方差分析法进行操作;并在图像分割过程中提出一种简便快速的字符定位方式,基本可以准确标定凸性字符位置,完成预处理过程。     

基于改进FCM聚类算法的维吾尔文字图像分割

研究维吾尔文字图像分割问题,针对传统的FCM聚类算法对维吾尔文字符图像分割时相邻域的信息未能考虑,故容易造成其对维吾尔文字符图像分割时的缺陷和干扰问题,为解决上述问题,提出了一种改进型FCM聚类算法的维吾尔文字符图像分割的方法。首先通过多尺度图像锥建立了其聚类算法,减少维吾尔文字符图像分割时的数据大小,进而一步降低了维吾尔文字符图像分割本身的计算量,然后通过空间信息的引入,使干扰噪声信息被屏蔽,从而提高维吾尔文字图像聚类分割的抗干扰能力。仿真结果表明,算法更容易提高维吾尔文字图像分割效果,准确分割出维吾尔文字区域,提高了识别精度,优于一般的FCM聚类算法。     

一种改进的文字/图形图像的快速分割算法

本文在对文献[1]中提出的字符及图形分割算法Logical Levd Technique(LLT)深入研究的基础上,提出了一种改进的LLT算法(ILLT).ILLT算法能同时对图像中两种不同颜色的字符进行分割,且对笔划宽度的大小及均匀程度要求不严.此外,ILLT算法保持了LLT算法速度快的优点.将ILLT算法应用在多种实际图像的字符及图形分割中,取得了满意的效果.     

基于小波变换和反馈的车牌字符分割

提出一种基于小波变换和反馈的车牌字符分割算法.首先,对车牌图像进行预处理;其次,根据车牌图像的垂直投影进行字符粗分割;最后,通过两级反馈进行字符精分割.第一级反馈是字符个数与字符宽度反馈,第二级反馈是字符识别反馈.在字符识别反馈中,对字符区域图像的垂直投影进行小波变换,利用其低频系数重构垂直投影;最后根据纹理特征进行字...     

投影和模板匹配相结合分割车牌字符

提出了一种解决断裂、粘连、污损和部分遮挡车牌字符的分割算法.结合字符牌照的特征,对校正后的车牌图像进行投影,处理断裂和粘连的字符,实现字符初次分割.在初次分割的基础上,设计匹配模板对初次分割下来的车牌图像进行模板匹配,寻求误差最小的模板对字符重新分割.实验结果表明,该方法自适应性强,有很强的鲁棒性,可以获得最优的分割效果.     

基于Mean-Shiff的图像文本信息提取

图像和视频中包含着丰富的文本信息,提取和识别图像文本信息非常具有实际意义.传统的图像文本信息提取方法大多基于字符的代数和几何特征.作者从另一个角度出发,将彩色字符看成彩色图像的一部分,使类似字符的景物也可以被当作字符识别出来.提出一种基于Mean-Shift算法的图像文本信息提取方法,首先利用Mean-Shift算法对图像进行分割,然后对分割得到的文本区域进行投影分析从而将每个字符分割出来,最后将字符识别.     

银行支票中小写金额图像的提取

支票图像的分割与识别是目前文档自动处理领域中讨论的一个热点问题。其中字符图像的分割是预处理过程中的一个重要环节,对识别系统有很大的影响。在我国的支票图像中常含有较深的印章图像叠加在被分割的字符上,增加了字符分割的难度。本文以支票中小写金额的图像为例,提出了字符的逐层分割方法以及用于判断印章图像是否去除的评判准则。首先去除图像中的底纹和定位格线;然后通过迭代的方法选取阈值去除印章图像;最后采用基于连通区的区域增长算法提取字符图像,去除碎块。在2725张实地采集的我国现行支票上的实验结果表明,本文的方法能够有效的去除印章图像,分割出字符。     

工件打码图像中的字符倾斜矫正算法研究

本文主要在模式识别领域,研究人工打码字符图像在图像预处理之后,识别之前的单个整体字符的倾斜矫正算法.对于实际的字符图像源,由于是人工逐个字符进行打码,难免会出现字符倾斜的状况,再加上工件背景比较复杂,拍摄光照不均等原因,使得对字符图像的处理和倾斜矫正愈加困难.本文结合实际应用,在对字符图像进行前期的预处理和字符分割之后,再对分割后的单个字符进行倾斜矫正,实验取得了良好的效果,为字符后期的识别创造了有利的条件.     

利用反馈的车牌字符分割算法

字符分割是车牌识别系统的重要步骤。提出一种利用反馈的车牌字符分割算法。首先,对车牌图像进行预处理;其次,根据车牌图像的垂直投影进行字符粗分割;最后,通过两级反馈进行字符精分割。第一级反馈是字符个数与字符宽度反馈,第二级反馈是字符识别反馈。实验结果表明,算法对光照不均、对比度较小、倾斜、污迹、字符粘连和断裂等严重退化的车牌图像具有很好的字符分割性能。     

电脑刺绣中的字符形状分割算法

本文提出了一个应用于刺绣CAD系统中的字符分割算法.该算法利用字符图像的全局信息,通过以骨架交点作圆来确定需要添加分割线的范围;利用边界信息最后确定分割线来对字符进行形状分割.实验表明该算法对边界噪声具有较强的抗干扰能力,分割的效果能达到电脑刺绣的要求.     

基于小波和DCT的灰度压印字符图像的特征抽取

标牌压印字符是“反光差”的凹凸字符,通常的基于二值化图像的字符特征抽取方法都不适宜。提出了基于灰度图像的标牌压印字符特征抽取新方法,首先对灰度字符进行圆周投影,然后利用小波变换,将投影曲线分解为大致信号和细节信号的子样本,最后对子样本进行DCT变换,生成凹凸字符的特征矢量。该方法是直接对灰度图像抽取字符特征,不仅可以尽量多地保持原始字符的特征,而且克服了传统的字符图像特征抽取时,过分依赖于二值化算法、抗干扰性差等弊病。对标牌压印有限凹凸字符集进行特征抽取和识别实验表明,该特征抽取方法具有尺度和旋转不变性,有较好的抗干扰性和很好的分类性能,实用价值很高。     

一种基于调节形态学的骨架提取算法

对目标图像提取其骨架,在目标检测、图像编码及光学字符识别等计算机视觉、图像处理与模式识别领域有着广泛的应用。简要介绍了调节形态学的基本算子和性质,在此基础上提出了一种二值图像的调节形态学骨架提取算法,最后给出了用调节形态学方法获取二值图像骨架的实例。     

图像分割研究进展

至今提出的分割算法有上千种,而新的算法还在不断被提出。从图像分割实际应用的角度,或者从图像分割中使用的特定的理论工具的角度,可以对图像分割进行分类。Otsu算法、基于聚类的图像分割方法、运动分割、基于图论的图像分割方法和基于活动轮廓的图像分割方法是图像分割的主要研究领域,自然计算算法已成为图像分割新的研究热点。     

车辆牌照识别关键技术研究

介绍车牌识别技术中的牌照自动识别系统的思路和总体设计方案,对车牌识别系统的图像预处理、字符分割、字符识别等环节所涉及的技术和算法进行了详细描述,并进行改进.     

图像序列运动估计技术综述

图像序列运动估计是通过对图像序列的分析,得到图像全局运动量或局部物体运动量的一种重要技术方法,它已经广泛应用于国民经济的很多领域中.在对图像序列运动估计定义的基础上,首先将图像序列运动估计算法分为图像块法、像素法、特征法和相位法等四类,对各类方法中主要算法的基本原理进行了详尽的阐述,并比较了各算法的优缺点;然后探讨了图像序列运动估计算法在视频编码、电子稳像和图像配准等领域内的应用;最后展望了图像序列运动估计技术的前景和发展趋势.     

图像质量评价研究综述

图像质量评价是一个经典的研究课题,其目标是设计算法,给出和人的主观感受相一致的评价值.在许多图像处理的应用领域中,图像质量评价算法都具有重要意义.目前已提出多种评价算法,本文对这些算法进行综述.首先描述图像质量的主观评价方法,它给出科学、稳定的主观评价值;其次对各种客观评价算法进行分类介绍,重点探讨了各类算法的思路及特点;然后详细描述了衡量算法性能的定量指标;最后总结了图像质量评价算法研究的发展趋势.     

车牌图像的快速匹配识别方法

在车牌识别中,经常遇到车牌字符发生缺损、污染现象,统计识别、结构识别方法很难将它们准确识别出来。该文提出了一种快速匹配识别方法,根据图像放大和缩小原理构建多种字符模板,利用图像上、下矩对字符进行粗分类,然后根据图像自相关特性,构建了失配比例加权惩罚匹配模型,可以对车牌字符进行精确识别,该方法识别率达到了99%以上。     

Unsupervised measures for parameter selection of binarization algorithms

In this paper, we propose a mechanism for systematic comparison of the efficacy of unsupervised evaluation methods for parameter selection of binarization algorithms in optical character recognition (OCR). We also analyze these measures statistically and ascertain whether a measure is suitable or not to assess a binarization method. The comparison process is streamlined in several steps. Given an unsupervised measure and a binarization algorithm we: (i) find the best parameter combination for the algorithm in terms of the measure, (ii) use the best binarization of an image on an OCR, and (iii) evaluate the accuracy of the characters detected. We also propose a new unsupervised measure and a statistical test to compare measures based on an intuitive triad of possible results: better, worse or comparable performance. The comparison method and statistical tests can be easily generalized for new measures, binarization algorithms and even other accuracy-driven tasks in image processing. Finally, we perform an extensive comparison of several well known measures, binarization algorithms and OCRs, and use it to show the strengths of the WV measure.     

具有边缘保持特性的零树小波图像压缩算法

基于小波变换的图像压缩算法,在含噪图像和较低码率时出现的边缘模糊现象多年来一直未能得到很好的解决.为了解决这一问题,提出一种具有边缘保持特性的零树小波图像压缩方法.首先,对图像进行小波边缘检测,确定哪些小波系数是图像的边缘特征,将其保护起来;然后,对小波变换域系数采用改进软阈值收缩方法实现去噪;最后,利用SPIHT(Set Partitioning in Hierarchical Trees)算法对图像进行压缩编码.实验结果表明,该方法不仅能获得较高的图像压缩率、较好地去除噪声,而且能在一定程度上解决边缘模糊问题,能较高地恢复图像质量.