基于亚像素文本图像的分割算法

在Niblack和Otsu算法的基础上，提出了运用亚像素图实现图像分割的算法.经实验证明，所提出的算法能更好地保持字符的拓扑结构和光滑字符的边缘，分割效果比使用原图像直接进行分割有明显的改进.     

基于均值漂移的SAR图像分割方法研究

本文主要讨论了均值漂移算法在图像分割中的应用,指出均值漂移算法是一个稳定的图像分割算法,该算法具有很强的适应性.对于遭受噪声污染的图像,它的分割效果会受到很大的影响.因此针对噪声特性,提出了用滤波器来改善基于均值漂移的SAR图像分割的方法.该方法的关键是设计合适的滤波器.基于该方法进行了图像分割实验表明,该方法可以改进图像分割效果.     

图像序列处理中的形态分割方法

将数学形态学应用到序列图像分析中,提出了一种基于图像序列的3－D形态分割算法,对图像序列简化后进行边缘增强,用改进的3－D分水岭方法提取分割信息,基分割信息对几种常用图像序列的处理算子和处理方法进行了研究和改进,实验结果表明,该方法能对序列图像有效地进行时空分割,利用分割信息可显著提高各种图像序列处理的性能,而且具有算法简单、效率高的特点。     

文本图像页面分割算法研究

提出了一种基于改进纹理谱的文本页面分割算法,该算法首先采用改进的递归投影轮廓切割算法对文本图像页面进行粗分割,并提取文本图像的纹理谱特征;然后采用最小距离法将相邻纹理单元进行分类;最后实现文本图像页面文字区与非文字区的精确分割.实验表明,提出的方法在含有文字、图、表格的文本图像页面分割中效果很好,对其他复杂文本图像页面分割也具有适应性.     

非理想身份证图像的字符分割算法研究

对身份证识别系统中的字符分割技术进行了深入的研究,阐述了倾斜校正、行切割、小波降噪、单字符分割等算法,实验证明,该方法对退化的身份证图像具有很好的字符分割能力.     

车牌识别系统中的关键技术研究

针对目前车牌识别系统中的多项关键技术做了改进。车牌识别系统主要包括车牌定位、字符分割和字符识别。首先提出了基于图像转换和数学形态学的车牌定位技术;然后结合垂直投影和连通域算法对车牌进行字符分割;最后采用13点特征法提取字符特征和改进BP网络神经算法对车牌字符进行识别。实验结果表明,本算法能大大提高了车牌识别系统的准确性和鲁棒性,具有较强的实用性。     

基于改进的Stroke滤波器的车牌字符分割

提出一种基于改进的Stroke滤波器的车牌字符分割算法.该算法首先将stroke结构中央的矩形视为stroke主体,推测出stroke的形状;从车牌图像中搜索stroke的存在和变化.再通过连通成份分析补偿字符,对车牌图像进行分群,排除非车牌字符像素,从而达到车牌字符分割.实验表明算法能够准确快速地分割车牌字符.     

基于投影法的文档图像分割算法

提出了一种基于投影法的中文文档图像分割算法,从文档图像的投影出发,根据文档图像水平投影的统计特性,进行灰度值累加,找到每行文字所在坐标;根据文字的竖直投影形状特征,进行竖直方向上的分割,通过对字符图像的分割,实现对整篇文档的分割;对各种字体的文档图像的灰度图进行了试验.结果表明,该算法能够准确地对文档图像进行分割.     

一种基于分水岭分割的快速图像修复算法

为快速准确地对破损图像进行修复,提高传统算法的修复质量和速度,本文提出了一种改进的基于分水岭分割的快速图像修复算法.首先针对传统算法在修复速度上的不足,采用改进的匹配区域搜索方法以缩小搜索区域,然后通过分水岭分割结果筛选匹配块以进一步加速图像修复,最后利用分水岭分割结果提出了新的分类修复方法来改进图像修复质量.实验结果表明,相较于现有算法,本文提出的算法在修复质量上有明显的改进,并且修复速度平均提升了40%左右.     

基于改进蚁群算法的阈值医学图像分割

为了提高医学图像分割的精确度,提出了一种基于改进蚁群算法的阈值医学图像分割.对蚁群算法中的初始聚类中心、动态更新信息素浓度和参数变量进行了改进.实验结果证明:改进算法可以提高医学图像的分割精确度,同时克服蚁群算法搜索时间较长,求解速度较慢的缺陷,缩短运算时间.     

基于改进差分边缘检测法的车牌字符二值化算法

针对车牌字符光照和污损的复杂特征,对车牌图象的二值化算法进行了深入的分析和研究,提出了一种基于差分边缘检测算法的改进图象二值化算法.实验结果表明,改进算法能够有效地将字符清晰地从背景中分割出来,分割速度快并且有助于提高字符识别的正确率.     

脱机手写女书文字美化方法研究

针对脱机手写女书文字,在研究其细化后骨架特征和分析特征点的基础上,提出了一种对手写女书文字进行修整美化的方法。经扫描得到脱机手写女书文字,由于笔画存在一定宽度,致使细化后骨架局部发生畸变。提出一种基于畸变区、惩罚度C和n次贝塞尔曲线的自动纠正美化算法。实验结果表明,该算法能有效纠正畸变,得到无局部变异骨架,并实现批处理。     

求解各向异性扩散LLT模型的新的图像去噪算法

基于四阶各向异性扩散的图像去噪LLT模型,提出了一种修正不动点选代算法.该算法以最速下降方向为搜索方向,以避免直接计算逆矩阵,减小了舍入误差,提高了算法的收敛速度.利用矩阵的谱性质证明了该算法的收敛性.数值实验结果表明:对于256× 256的“Lena”图像,在标准差为15的高斯白噪声情况下,本文提出的算法将信噪比由S...     

基于改进ASIFT算法的遥感图像匹配

ASIFT算法是一种具备完全的仿射和尺度不变性的特征提取算法.但其存在一定的不足,如计算量大、匹配效率低、易出现重复特征等.针对这些不足,本文提出了一种改进的算法.该算法首先对多仿射造成的畸变图像进行模拟获得模拟图像,然后对模拟图像构建高斯阶梯(Zoser)图像金字塔,由24邻域极值点构成特征点,并确定特征点的尺度和方向,最后利用RANSAC算法剔除误匹配特征点对.通过对遥感图像匹配实验证明该算法效率较高,并能够适用于实时性要求较高的系统.     

图像去噪中改进的LLT去噪模型

提出了一种改进的LLT去噪模型，并给出有效的不动点迭代方法.数值实验结果表明，改进的LLT模型不仅能保持图像的细节，而且能避免阶梯效应.     

基于改进LeNet-5的车牌识别算法

传统的车牌识别算法包括模板匹配、特征统计等方法,但是这些算法依赖于人工提取图像特征,识别准确率低。卷积神经网络LeNet-5算法能够自动提取车牌图像的特征,提高车牌识别准确率。但是目前基于LeNet-5网络结构的车牌识别算法存在识别不完整,运算时间长等缺点。提出基于改进的LeNet-5网络的车牌识别算法,该算法将输入车牌字符图像归一化为32×16大小,并通过删除传统LeNet-5网络中的C5层、修改输出层中神经元个数等,将车牌字符按照汉字和数字/字母的形式识别输出。通过采集大量车牌数据进行训练验证,结果表明:与前人改进的LeNet-5网络结构相比,本文算法在识别率和时间效率上均得到了提高。     

湘西方块苗文图像的预处理方法

湘西方块苗文是湖南湘西苗族地区使用的一种文字,对该文字的机器识别还几乎处于空白状态.预处理是整个文字图像识别过程的前提,其处理的效果将直接影响到文字图像特征提取和识别的效果.采用加权平均法对湘西方块苗文图像进行灰度化,采用Ostu算法对其进行二值化处理,基于同态滤波和改进的中值滤波相结合的方法对其进行平滑和归一化,得到适于湘西方块苗文图像预处理的方法,为后续的湘西方块苗文识别研究提供基础.     

基于Huber函数双边全变分的多帧文档图像超分辨率重建

针对低分辨率文档图像中噪声模型不确定、字符边缘和纹理走向复杂多变的问题,提出GemanMcClure(GM)范数替代L1、L2范数用于提高算法的鲁棒性,设计了结合双边全变分(BTV)和Huber函数的正则化项,采用Lucas-Kanade光流配准算法,利用字符结构特征的先验信息,使算法在重建过程中更加注重边缘细节与边缘方向信息。实验表明,与L1BTV、L2BTV和无Huber函数的GMBTV正则化(下文简称GM方法)重建方法相比,文中算法在混合噪声模型下能够显著平滑噪声、锐化边缘、提升文档图像字符的分辨率,字符识别率提高14.69%的同时运算时间缩短了29.34%。     

一种基于视觉感知的复合医学图像分割算法

为提高医学图像分割的视觉效果,依据人类视觉感知的分层特性,提出了一种新的复合医学图像分割方法.该方法通过提取医学图像的底层特征,利用Fuzzy-ART神经网络作为像素的分类器,对医学图像进行连续两次分割.实验结果表明,该医学图像分割方法能有效地解决局部信息与整体分布边缘淡化等相关问题,达到良好的分割视觉效果.     

基于不动点算法的LLT去噪模型

利用凸分析理论建立关于图像去噪LLT模型的不动点方程, 并用不动点迭代得到关于该方程的数值解. 数值试验结果表明, 该方法比原来的数值方法速度更快、 去噪效果更好.