文本图像的一种混合二值化方法

二值化是OCR系统的基础，受到了广泛重视，通常分为全局阈值方法和局部比较方法两类，中提出了一种混合二值化方法，将全局阈值与邻域局部灰度信息相结合，构造了一种扩展的隶属函数，用于描述象素属于笔划或背景的程度，据此隶属测度去自适应地改变象素阈值，实验证明，该方法抗噪声能力强，保持笔划连通性好，适合于本图像的二值化。     

基于贝叶斯算法的二值化算法

针对在图像二值化过程中动态选取阈值难的问题,在分析了全局阈值法和局部阈值法各自优缺点的基础上,提出了一种基于贝叶斯算法的全局阈值法和局部阈值法相结合的二值化方法。经实验证明,该方法既能够有效地消除光照不均匀对图像的影响,较好地保留目标图像的细节,又能够有效地消除伪影,提高处理速度。     

基于MATLAB的心电信号二值化算法

利用MATLAB语言比较了最大方差阈值法选择阈值、基于灰度期望值法选择阈值以及整体阈值与局部阈值相结合的几种图像二值化算法.将以索引图格式保存的心电图信号转换为RGB格式,利用上述方法单独对R数组、G数组和B数组进行二值化处理,然后分别对结果数组作“或”操作,作为二值化结果,试验结果表明,基于全局阈值的二值化算法比较实用,能够很好地滤除背景噪声、背景网格以及QRS综合波处所做的标记,并保留有用的心电信号.     

数码相机拍摄的文本图像的二值化

提出了一种数码相机拍摄的文本图像的二值化方法,该方法是全局阈值、局部阈值与灰度梯度方法的结合.全局阈值与局部阈值的结合能较好地保留字符的笔画细节,灰度梯度方法能增强字符的笔画轮廓,实验结果表明该方法是有效的.     

基于边缘灰度的二值化阈值确定方法

图像二值化阈值的选取是数字图像预处理的关键技术之一.同时,使用阈值对图像进行分割也是一种常见的区域分割技术.在详细分析图像二值化原理及当前技术的前提下,综合考虑图像的各种实际情况,提出了基于边缘灰度确定图像二值化阈值的新方法.实验表明,根据这种方法确定的阈值对图像进行二值化处理,不仅可有效地解决图像灰度随地物特征变化的图像处理问题,同时对噪声图像也有很强的鲁棒性并可较好地保留图像的边缘特征.     

图像的二值化处理

在某些情况下，整体阈值选取方法（即根据整幅图像确定一个阈值)不宜采用，而应代之以局部阈值选取方法，本文采取局部区域自动阈值选择的方法，解决了显微细胞图像分割困难的问题。     

基于网络并行的图像二值化算法研究

将图像的二值化算法用于网络并行环境中,首先说明了二值化算法,其次分别采用静态负载平衡策略和动态负载平衡策略来设计图像的二值化算法,进行算法分析、算法优化,最后在由4台计算机构成的局域网的网络并行环境下进行测试,效果非常好。     

几种文本图像二值化方法的对比分析

文档图像二值化是光学字符识别（OCR）预处理阶段的关键技术,其处理效果的好坏直接影响光学字符识别的识别率的高低.本文对几种全局阈值算法与自适应局部阈值算法进行了研究分析,从理论模型和实例文档图像两个方面综合分析了OTSU法、迭代法、简单统计法、Bersen、Niblack、VFCM、NFCM等二值化算法.通过实验、对比分析表明,几种算法各自具有其优缺点,对一些复杂文档图像情况的适应性也各不相同.在实际应用中,应根据具体的文档图像质量、周围环境的光照,以及对图像处理时间的要求等情况选择合适的文档图像二值化算法.     

基于非均匀光照下文本图像二值化改进算法

针对传统局部阈值算法分割非均匀光照图像效果不佳,且计算时间较长的问题,提出了一种基于局部均值的图像二值化改进算法。该算法首先使用积分图像的快速算法计算出局部均值,再将计算出的局部均值代入改进的阈值模型算法中,最终完成分割,从而进一步改善了在非均匀光照下的图像分割效果。对比实验结果表明,改进的二值化算法大大提高了运算效率,增强了图像分割效果,在视觉效果和处理时间2个方面都优于Niblack算法、Sauvola算法、Bernsen算法以及基于局部对比度和均值的算法。     

基于背景规范化的照相文本图像二值化

提出一种基于背景规范化的照相文本图像二值方法.通过方差计算确定文本图像的文字区域,并对文字区域进行背景插值后得到原始文本图像的背景图.根据背景图把原始文本图像转换成背景规范化的文本图像,同时用拟合曲线对不同明暗背景区实行相应的对比度补偿,把前景像点与背景像点设置到较小的灰度范围,然后用全局阈值方法进行二值化处理.试验结果表明,该方法是有效的.     

基于小波变换与Canny算子融合的图像边缘检测方法

针对传统的小波变换提出了一种图像融合的边缘检测方法.在边缘不连续和抑制噪声能力弱的问题给出了一种改进的小波变换方法.并对原图像分别采用改进的小波变换和Canny算子两种方法进行边缘提取,再将两种方法的检测结果进行图像融合.实验证明融合后的图像结合了两种检测方法的优点,是一种有效地图像边缘检测方法.     

基于Canny边缘检测算子的雷达图像1/8插值改进算法

雷达扫描图像的图像信息单一,大部分为黑色背景,运用传统的1/8图像插值算法放大显示不仅运算复杂度高,处理延时大,而且会使雷达目标航迹的图像边缘十分模糊,难以得到满意的视觉效果。为此,结合Canny算子检测雷达扫描图像的边缘,提出了一种雷达图像1/8插值改进算法。实验结果表明,经本文算法插值放大的雷达扫描图像的目标边缘清晰,且算法复杂度较低,便于硬件实现,可实现实时图像缩放。目前该算法已成功应用于雷达站某系统的图像处理模块。     

基于曲波变换的边缘检测技术研究

曲波变换是一种新的多尺度表示方式,其系数包含位置和尺度信息.本文通过对曲波变换系数的分析,提出一种对各层系数区别处理的方式来加强图像边缘信息的方法.实验表明该方法能明显地加强灰暗部分物体的边缘.     

局部能量模型边缘检测方法研究

绝大多数边缘检测算法都是基于梯度的边缘检测,但是随着纹理复杂度加深,梯度会变得模糊,在边缘图像中很难找到有用信息。提出了一种采用局部能量模型来检测健全和有用的图像边缘的新方法。该局部能量模型与人类视觉系统相关,采用非标准的感受野（Non-CRF）抑制进行感兴趣边缘检测。实验结果表明,在感兴趣的边缘检测中,新方法比梯度模型（Canny）算法取得了更好的检测效果.     

基于Retinex理论图像增强的边缘检测

分析了基于Retinex理论图像增强算法和传统的Canny边缘检测算法,提出将2种方法有效结合起来,应用于曝光不均匀、图像模糊不清或者对比度低图像的边缘检测中。实验表明该方法能准确检测图像中的目标边缘,比单一应用Canny算法检测到的边缘细节更丰富,且能较好地保持目标边缘的连通性。     

基于Canny算子的白酒显微图像边缘提取

文章提出了一种改进的Canny算子和数学形态学相结合的白酒显微图像边缘检测方法。首先采用二维高斯函数的一阶偏导数同时构造x和y方向滤波器计算梯度幅值,然后通过四阈值边缘检测方法进行边缘定位,最后引入了数学形态学对边缘进行融合。实验仿真表明,该方法对酒分子结构边缘检测精度较准、抗噪性能良好,能有效的克服图像边缘模糊与断点,提高了边缘的连续性。     

基于融合图像特征的角点提取方法

基于图像边缘的角点提取往往对噪音敏感,提取精度较高但运算量大,而基于图像灰度的角点提取易于实现但提取效果不佳.因此提出一种融合图像边缘特征和图像灰度特征的角点检测方法.首先在一较低尺度用Canny算法求出所有边缘点,然后求出每一边缘点的曲率值并求出初始角点集,利用Harris算法通过实验在一较优尺度下对初始角点进行筛选并确定最终的角点集合.所提方法融合图像角点提取的两大特征,可以有效改进在单一特征提取下的不足.通过对比实验,该算法明显地提高了图像角点检测性能.     

一种基于边界和区域的MRI脑图像分割方法

应用一种基于多分辨率边缘检测、区域选择和取灰度阈值相结合的方法实现了MR I(磁共振成像)脑图像的分割,得到了脑白质(WM)、脑灰质(GM)和脑脊液(CSF)的组织结构.并且针对该方法对模糊、不均匀的MR I脑图像分割时可能出现的问题进行了分析,提出采用动态阈值法对其进行改进,实验结果表明改进方法对模糊和不均匀图像,能得到较好的分割结果.     

基于中值滤波与Sobel、Canny算子的图像边缘检测研究

提出一种在噪声条件下将中值滤波与Sobel、Canny算子相结合进行图像边缘检测的方法。首先,采用中值滤波对图像进行平滑处理,再利用Sobel、Canny算子检测图像边缘。仿真实验表明,该方法对图像边缘检测精度较高,抗噪声性能强,可提高图像边缘检测效果。     

一种基于模糊梯度算法的图像边缘检测方法

图像的边缘是图像最基本的特征.进行了图像分割、模板匹配和图像识别等方面的研究,无不例外都会使用到图像的边缘.对图像边缘检测方法中的模糊梯度算法进行了探讨,并提出了一种改进方法,得到了较好的检测效果.