一种基于小波和分水岭算法的图像分割方法

用分水岭方法进行图像分割时,容易造成图像的过度分割。为了克服这种缺点,提出了一种基于小波变换和分水岭算法的图像分割方法,该方法首先利用小波变换产生多分辨率图像,然后对最低分辨率图像进行应用标记的分水岭分割,得到初始的分割区域,最后利用区域标记和小波反变换,得到高分辨率图像的分水岭分割结果,从而较好地解决了分水岭变换方法中的过度分割问题。     

一种基于小波和分水岭算法的图像分割方法

用分水岭方法进行图像分割时，容易造成图像的过度分割。为了克服这种缺点，提出了一种基于小波变换和分水岭算法的图像分割方法，该方法首先利用小波变换产生多分辨率图像，然后对最低分辨率图像进行应用标记的分水岭分割，得到初始的分割区域，最后利用区域标记和小波反变换，得到高分辨率图像的分水岭分割结果，从而较好地解决了分水岭变换方法中的过度分割问题。     

一种基于垂直纹理特征的车牌分割方法

根据车牌区域具有丰富的垂直纹理这一主要特征,提出一种基于垂直纹理特征的车牌分割新方法。实验表明：该方法能够准确地完成车牌区域的分割。     

一种基于小波与形态学的车牌图象分割方法

针对汽车车牌与车身背景的分割问题,给出了一种基于小波分析和数学形态学的图象分割方法。该方法是通过小波多尺度分解提取出纺理清晰,具有不同空间分辨率、不同方向的边缘子图象。其水平方向低频、垂直方向高频的这一细节分量,主要代表车牌的目标区域。然后,用数学形态学方法对小波分解后的细节图象进行一系列的形态运算,进一步消除无用信息和噪声,以找准车牌位置。用该方法对在不同照明条件下所采集到的一系列车头、车尾图象     

一种快速的固体核径迹图像分割方法

针对有效测量中需解决的问题,提出了一种快速的固体核径迹图像分割算法,分初始分割与粘连分离两个过程。初始分割通过数学形态学开操作快速去除背景后,迭代阈值分割法实现;粘连分离采用复合距离变换计算核心膨胀半径,一次膨胀重建单个径迹轮廓。实验结果表明,算法具有较强的抗噪能力,可有效对半径≥2μm径迹进行快速分割,准确率>90%。目前已成功运用于实际项目中。     

一种自动确定分割阈值的指纹图像分割方法

针对传统的基于灰度特性的指纹图像分割方法的不足,提出了一种自动确定分割阈值的改进算法。首 先,对图像进行直方图均衡化处理。然后,提出一种自动确定分割阈值的方法,利用图像的灰度均值及方差分割图像。最后,对分割后的图像进行后处理。实验表明,该方法简单实用,处理速度快,鲁棒性好,满足实时性要求较高的自动指纹识别系统的要求,是一种行之有效的分割方法。     

自适应法分割指纹图像

本文提出一种自适应指纹图像分割方法.利用指纹图像脊线和谷线的灰度值频数、纹线的方向性以及脊谷线灰度值的对比度,自适应地选择分割方法.适用于各种质量的指纹图像,阈值可以根据图像自适应地选择,避免了人为选择阈值的困难.实验结果表明,该方法分割准确,具有实际的适应性,错误分割率较低.     

一种基于数学形态学的CT图像脑瘤分割方法

针对传统的CT图像脑瘤分割方法往往需要先验知识指导的弊端,且脑瘤CT图像中肿瘤特征点与周围背景对比度较小,计算机自动提取这些特征点具有一定难度.为能清晰观察肿瘤具体位置,提出了一种基于数学形态学Top-Hat变换的脑瘤CT图像分割方法.利用形态学变换可得到分割迫切需要的谷峰值点、高低曲率点,再将变换结果与原始图像做"异或"运算就可以达到有效分割出肿瘤.实验结果表明,方法在无需先验知识指导情况下可使分割效果明显优于传统方法,具有很好的实用性.     

改进的指纹图像自适应分割方法

指纹分割是指纹图像预处理中的重要一步。对传统的指纹分割算法分析比较,并且在基于灰度方差的指纹分割算法的基础上,利用指纹图像区域脊线和谷线间隔均匀出现的纹理特征提出一种自适应指纹图像分割算法,避免了凭经验确定阈值的问题。实验结果表明,相比于基于灰度方差的指纹图像分割算法,该算法的分割效果更好,对噪声的抵抗能力更强,且对不同类型的指纹图像有较高的适应性。     

基于灰度均衡的指纹图像分割算法

针对MBF200芯片指纹采集器采集的指纹图像的特点,提出了一种新的指纹图像分割方法。该方法简单实用,能快速而有效的分割指纹图像,符合指纹识别系统的实时性要求。首先对指纹图像进行灰度均衡处理,然后根据图像的灰度特征对指纹图像进行分块分割,最后应用数学形态学修复指纹图像的前景边缘。使用该方法对研究室自行设计的MBF200半导体指纹采集器采集到的指纹图像,进行大量的测试。实验结果表明,该方法对这种类型的指纹图像分割是有效的。     

二次离散小波变换的语音增强方法

提出了一种基于二次离散小波变换（DWT）的语音增强算法。该算法首先对带噪语音信号进行离散小波变换,提取离散细节信号,并对其进行第二次离散小波变换。再按照不同的规则选取阈值,对信号进行去噪处理。最后再对出来后的语音信号进行合并。对比实验结果表明,该方法具有良好的消除噪声的效果,提高了语音的清晰度和可懂度。     

PCNN在指纹图像分割中的应用

提出了采用新型的有生物学依据的人工神经网络-脉冲耦合神经网络（PCNN桺ulse Coupled Neural Network）来实现指纹图像分割的方法,选取低灰度值背景、高灰度值背景指纹图像以及带阴影的指纹图像进行分割实验,有效的实现了指纹图像有效区和背景区的分离,并与传统的标准差阈值跟踪法进行了比较,试验表明这种方法具有更好的效果。     

指纹图像分割算法的研究

指纹图像分割作为指纹识别的重要部分,是正确进行指纹识别的的基础,只有选择合适的指纹分割方法,有效地分离出指纹图像的前景和背景两部分,才能进行后续的处理,才能对指纹进行有效的识别;否则由于背景区域对前景区域影响会增加许多虚假特征,影响最终匹配,不能有效地对指纹进行识别;在指纹图像分割方面,分析了指纹的方差和方向一致性问题,设计了一种具有光滑轮廓线的指纹分割算法,仿真结果表明,该算法能够从指纹背景中准确提取指纹图像,并且能够除去边缘非正常中断端点,保证有效指纹区得到完整保留。     

一种新的指纹图像复合分割方法

本文在分析了方差法,方向图法和角部灰度均值法的优缺点后,将它们合理的结合,提出了一种新的基于方向图和角部灰度均值的复合分割方法。本算法的优点是充分利用了指纹图像特有的方向性和灰度特性,对于方向图法和方差方法单独应用时无效的情况都适用,能准确地将背景区域从指纹图像中分离出来,从而提高了分割的精确度。     

基于RLE编码定位的数字水印算法

提出了一种二值水印嵌入方案。对水印图像进行游程编码,对载体图像进行离散小波变换,选择最高级细节子带中最大系数为嵌入目标,由密钥K1将水印图像的游程编码拆分成两部分,密钥K2和水印图像的RLE码值共同确定嵌入位置。检测时,根据游程码值和小波系数变化幅度两个原则检测水印信息。实验结果表明：该方案不仅具有很好的不可感知性,而且对常规图像处理和几何攻击均具有较好的鲁棒性。     

指纹自动识别中图象分割方法的研究

图象分割的一般方法是基于图象灰度特性的,但这种方法不适合于低对此度或增强后的图象,对于指纹图象的分割,基于方向信息的方法更为适合,但它也有一些限制。而将两种方法合理的结合,则可较好地解决这些问题,实验表明,这种复合方法对于指纹图象的处理是很有效的。     

自动指纹识别系统中指纹图像分割方法的研究

在研究和分析传统的指纹分割方法：方差法和方向图法的基础上,介绍了一种基于最大类间方差的指纹图像分割方法,并将它和方向图法合理结合,然后提出了一种新的基于方向图和最大类间方差的复合分割方法。该复合分割方法的优点是不仅具有良好的分割效果,而且该方法在运算速度上比传统方法更快,更适合于实时处理。     

自动指纹识别系统中指纹图像分割方法的研究

在研究和分析传统的指纹分割方法:方差法和方向图法的基础上,介绍了一种基于最大类间方差的指纹图像分割方法,并将它和方向图法合理结合,然后提出了一种新的基于方向图和最大类间方差的复合分割方法。该复合分割方法的优点是不仅具有良好的分割效果,而且该方法在运算速度上比传统方法更快,更适合于实时处理。     

基于准三维变换的视频隐写算法

结合离散余弦变换(DCT)的能量压缩能力和离散小波变换(DWT)的多分辨率特性,提出一种基于准三维变换的视频隐写算法。该算法利用二维小波变换描述视频序列的帧内信息,通过一维离散余弦变换描述视频序列的帧间信息,从而有效利用视频序列的空间及时间冗余,将秘密信息嵌入在DCT系数的量化过程中,保证了视频序列的稳定性及秘密信息提取的准确性。实验结果表明,该算法具有较好的视觉不可见性与较高的嵌入容量,且可实现秘密信息的盲提取。     

小波变换用于基于图像内容的自适应数字水印算法

为了提高在频率域嵌入水印抵抗攻击的能力,该文提出一种基于DWT的CBWM自适应数字水印嵌入算法,该算法依据离散小波变换域的水印嵌入策略:水印应当首先嵌入小波图像的低频系数中,若有剩余,再按小波图像频带重要性的排序,嵌入高频带中,并且水印嵌入到图像的低频系数和高频系数中时,需采用不同的嵌入强度;将水印嵌入到图像三级小波分解变换域的低频空间(LL3)的特征向量中,并且水印与特征向量两者正交。并且,其中水印的嵌入过程是自适应的,即先将小波系数组织成小波块,再依据纹理强弱对小波块分类,然后根据分类结果,将不同强度的水印分量嵌入到特征向量的不同分量中。此外,该算法对静止图像的水印检测是通过Neymann-Pearson决策准则来实现的。实验结果证明,该算法对滤波、噪声、几何变换、图像压缩、以及x-y方向修剪、StirMark攻击等都具有很好的抵抗能力;对裁剪和图像旋转也具有较好的鲁棒性。