基于局部显著文字型区域的场景文本提取算法

利用局部显著文字型区域描述结合连通分量分析思路,文章提出一种复杂背景下针对场景文本稳健的文本提取算法.该算法首先通过灰度的局部显著变化和显著多方向边缘强度定位图像的显著文本区域;然后依据区域灰度变化将原始图像进行分割,获得显著区域的连通分量包括文本分量和非文本分量;接着用一个级联分类器基于字符属性滤除部分非文本连通分量,最后统计文字包围盒的边缘方向分布信息,对每个候选连通分量提取8维的特征送入SVM分类器进行验证,最终定位出文本区域.实验结果表明,这种基于显著区域提取文本的算法有效地结合了文本的区域特性和文本连通体的笔画属性,在保证文本提取正确率的同时提高了算法速度,测试结果表现出较满意的性能.     

基于机器视觉的环形工件表面字符的提取识别

文章针对工件环形表面字符检测的困难提出一种视觉检测算法.首先对相机采集的照片进行空间滤波、二值化处理的预处理操作,得到便于处理的圆形轮廓区域;然后对圆形轮廓进行基于梯度算法的轮廓查找、极坐标变换展开,使用基于连通域的方法对待检测区域实现字符区域定位,重复使用该方法分割单个字符图像;最后基于卷积神经网络识别算法对分割后的...     

基于连通域阈值的自然场景文本图像分割技术

文章探讨了三类自然场景图像的基于纹理、边缘以及连通域文本定位方法的不同特点,并选取基于阈值的连通域方法,对复杂场景中的车牌图像中的文本实现图像的分割,最后分析了此方法在自然场景文本定位方法今后的应用前景。     

基于U-Net和Res_UNet模型的 传送带矿石图像分割方法

针对传送带矿石图像中矿石粘连和边缘模糊造成的分割不准确问题,提出了一种基于U-Net和Res_UNet模型的传送带矿石图像分割方法.该方法首先将待分割图像经过灰度化、中值滤波和自适应直方图均衡化处理后,利用预训练的U-Net模型提取图像轮廓;然后,将图像轮廓二值化后,利用预训练的Res_UNet模型进行轮廓优化;最后,利用OpenCV得到分割结果.与基于形态学重建的分水岭算法和NUR法分别对10张测试图进行实验比较,结果表明,所提出的利用深度学习实现矿石轮廓检测和优化方法分割的结果更加准确,证明了其对传送带矿石图像分割的有效性.     

阈值分割在糖尿病性视网膜病变早期诊断中的应用

微动脉瘤和硬性渗出物是糖尿病性视网膜病变重要的早期症状,为了能够准确定位糖尿病性视网膜病变眼底图像中的这两类病损信息,本文提出了一种基于阈值分割的全局和局部相结合的连通分量提取定位方法,利用全局阈值分割去除图像中的无关信息,先从全局角度获取图像中连通分量集合,再使用局部阈值提取和局部连通分量识别方法较精确的定位图像中的病损信息。实验结果表明,本文提出的算法可以较准确的定位糖尿病性视网膜病变眼底图像中的微动脉瘤和硬性渗出物,具有一定推广价值。     

基于全局活动轮廓模型的SAR图像分割方法

图像分割是SAR图像处理的一个基础问题,也是影响SAR图像自动解译性能的关键步骤之一．由于斑点噪声的存在,SAR图像分割一直是一个公认的难题．针对这一难题,文中基于短程活动轮廓模型和统计活动轮廓模型,提出了一种具有全局极小值解的新活动轮廓模型,并详细地给出了该模型的理论求解方法、数值近似方案以及基于该模型的分割算法．该模型的新颖之处在于：（1）同时结合边缘信息和区域信息定位目标边界,更有利于实现图像的精确分割;（2）基于SAR图像边缘检测算子的边缘信息项,有利于将活动轮廓线吸引到真实的图像边界;（3）基于G^0分布的区域统计信息项,可提高模型对SAR图像数据的拟合能力;（4）基于总变分对偶公式的全局快速求解算法,显著地增强了模型的实用性．针对仿真图像以及MSTAR,ERS,Radarsat和NASA／JPL AIRSAR等实测数据的实验结果表明,基于新模型的图像分割算法具有分割边界定位准确、分割区域内部均匀、运行高效、无需后续处理、对参数设置不敏感和对初始条件鲁棒等优点．     

一种基于偏微分方程和Canny算子的图像分割方法

边缘轮廓的分割与提取是基于图像处理方法检测线束端子压接质量的前提。针对传统图像处理方法自动提取线束端子截面边界轮廓不准确的问题,以偏微分理论为基础,结合Canny算子边缘检测方法,提出一种基于偏微分方程和Canny算子的边缘检测模型。利用卷积边界自动填充图像边界,通过梯度非极大值抑制选择阈值最大化区分目标和背景。理论研究和实验结果表明,该模型不仅能比较准确地检测图像边缘轮廓,而且对噪声、模糊有一定的抑制作用。该模型已经应用在线束端子断面轮廓自动测量系统中并准确地提取边缘轮廓。     

无人机图像的输电线异物检测方法研究

目前无人机进行巡线成为热点,但无人机获取的图片是通过人工复检发现是否有异物的存在,效率很低、误检漏检率高。为了使无人机巡检更加高效和实现智能巡检,本文结合图像处理技术设计了一种根据异物轮廓特征进行异物检测的方法:首先对获取的图像进行灰度化,然后采用迭代阈值法对图像进行分割,用数学形态学结合连通区域管理去除分割后背景的影响,通过寻找轮廓和根据异物轮廓特征对异物进行检测。通过实验证明了该方法能有效检测出输电线上存在的异物。     

基于数学形态学的医学图像自动阈值分割

提出了一种自动分割癌细胞图像的方法.该方法利用数学形态学开运算型边缘检测算子对图像边缘锐化;利用邻域平均与中值滤波方法平滑图像;利用改进的判别分析法自动选取灰度阈值进行图像自动分割;利用自动分割区域与手动分割区域的误差和平均最短距离对自动分割效果进行评价.用该方法对20幅癌细胞图像进行自动分割实验,证明了其对图像分割的有效性.     

交警手势的图像处理与识别

提出了一种基于交警手势识别的交通灯控制方法.该方法首先对彩色摄影机采集的交警手势图像进行预处理,包括彩色图像平滑、彩色图像增强;其次利用边缘检测和图像分割方法对目标图像进行分割,由于图像受噪声干扰严重,采用Sobel算子消除噪声;再次将分割得到的目标轮廓进行表示与描述,为图像的识别作好准备;最后结合图像的轮廓特征对图像进行识别,采用了模糊模式识别方法.试验结果表明,该方法能够实现对交警手势准确的识别.     

红外破碎人体目标的水平集修复算法

许多图像分割方法提取红外人体目标时的结果常存在破碎现象,需要修复.将图像修复转化为图像分割问题,首先应用薛定谔变换使人体碎片形成连通区域,然后提出一种综合图像区域和边缘信息的水平集分割模型提取该连通区域,模型收敛时目标修复完成.实验结果表明,该方法可自动确定目标碎片位置与归属,排除背景干扰,填补目标内部缺损,胶连缺损人体轮廓段,修复结果与真实外形总体相似度高于80％,内部残缺率低于4％,通过优化模型参数可获得良好鲁棒性.     

采用改进Snake模型的胸片肺野自动分割方法

为了解决传统Snake模型应用于X光胸片肺野分割时,对人工初始化轮廓的选择敏感、对凹陷区域分割不准确等问题,提出一种基于自动初始化Snake模型的X光胸片肺野自动分割方法.该方法首先通过Otsu法对原始图像进行二值化,得到包含肺野、背景区域的二值图像,并经过图像取反和连通域处理,运用形态学方法,得到只含有肺野区域的二值图像;然后,通过边界提取,完成对Snake模型轮廓的自动初始化;最后通过Snake模型的演化,得到分割结果.实验结果表明:该方法能摆脱Snake模型对人工初始化轮廓的依赖,提高分割的鲁棒性,同时对凹陷区域的分割更准确,具有更好的分割效果.     

基于小波分析及活动轮廓模型的图像分割方法

利用小波分析方法在不同尺度下提取图像中目标的不同边界细节的特性,将小波模极大值方法应用于目标边缘检测.首先,通过小波变换计算各个尺度下的模值和相角值,求出各个尺度下沿相角方向模的局部极大值点,即为图像边缘轮廓;然后,用基于边缘的活动轮廓模型的水平集方法对目标的边缘进行定位分割.实验表明,改进算法对噪声有很好的鲁棒性.     

基于CATIA的带式输送机托辊轴有限元分析

本文以三维一体化软件CATIA为工具,对带式输送机托辊轴进行设计分析:首先以带式输送机托辊轴为研究对象,对其进行受力分析和载荷计算;然后利用CATIA零件设计模块建立托辊轴三维实体模型;最后采用CATIA的有限元分析模块对托辊轴进行静态分析并得出其应力应变分布规律,为托辊的设计和优化提供一定的理论依据。     

基于组合向量滤波的膝关节CT图像边缘检测

为克服传统分割方法依赖人工选取阈值的缺陷,提出基于组合向量滤波的膝关节CT图像边缘检测方法。经组合特征向量预处理后,利用拟牛顿算法改进的神经网络算法,实现膝关节CT图像自动分割和处理。仿真实验表明,处理后的图像能够较好地检测到原始膝关节CT图像的边缘,边缘轮廓圆滑清晰,封闭性好。与传统神经网络方法相比,该检测方法可提高边缘特征信息的精度和处理效率。     

基于纹理和轮廓的铅笔素描画生成方法

为避开常规铅笔画生成算法中图像分割的限制,提出一种基于纹理与边缘轮廓的铅笔素描画自动生成算法.该算法先用主成分分析法对原始图像进行分析,确定高频提升过滤的参数,然后融合相应的相似度测量方法来检测并定位图像的边缘.同时,利用线积分卷积产生原始图像的纹理,并将其与边缘图叠加,得到铅笔素描画的效果.实验结果表明,该方法简单且有效.     

一种眼动测量的图像分析方法

提出一种用于鸟类视觉行为学实验的眼动测量的图像分析方法.采用基于遗传算法的多级灰度值聚类法分割普通CCD捕捉的视频图像,用区域生长法标记连通域粗略定位瞳孔区域,并利用瞳孔的近似圆形的几何特性修补光源反射影像形成的孔洞.在此基础上进行边缘检测,利用边缘像素的灰度分布特点修正瞳孔轮廓,采用重心法定位瞳孔中心.用该方法对实验环境照度下捕捉的图像和红外光源辅助照明的图像进行了分析,并与主动轮廓线方法对比.实验结果表明,该方法对眼睛特征的先验知识依赖程度低,抗噪声能力强,瞳孔中心定位精确.     

基于改进BP神经网络的岩心图像分割方法研究

图像分割是提取岩心孔隙结构特征的重要基础,为解决传统图像分割方法对岩心图像分割精度不高的问题,利用遗传算法对传统BP神经网络图像分割方法进行优化,通过提取岩心图像领域特征,进一步对训练样本进行了修正。利用改进的BP神经网络岩心图像分割方法,分别从整体连通领域、局部领域和边缘领域3个方面对岩心图像进行分割。与ImageJ软件和传统BP神经网络的岩心图像分割结果对比表明,改进的BP神经网络能够自主学习岩心图像中的整体连通结构、局部领域结构以及边缘结构特征,实现了对岩心图像的智能化分割,提高了BP神经网络对岩心图像分割的准确度与速度。     

带式输送机托辊的参数化设计

为解决带式输送机托辊设计中的参数化绘图问题,采用VBA对带式输送机托辊进行参数化设计的原理和方法,实现在AutoCAD2004环境下,利用AutoCAD自带的二次开发软件包VBA编制绘图程序,利用此应用程序,设计人员只需输入几个相应的设计参数就可得到托辊完整的零件图和装配图等绘图结果.这种参数化设计方法不仅缩短了对某类零件的设计周期,减轻设计人员绘图劳动强度,同时还提高设计的质量和效率.     

肝脏MR图像自适应分割方法

提出一种基于自适应边缘检测和自适应灰度阈值的肝脏MR图像序列分割方法.方法通过构造频率图像自动选取序列中含有最大肝脏区域的图像切片,以此图像切片为起点,向上、向下对序列图像依次进行分割.在分割的过程中,将相邻图像的分割结果作为当前分割图片的掩膜图像,以表示当前图像中肝脏区域的大致轮廓,据此轮廓,统计当前图像中肝脏区域灰度值变化范围,进行自适应阈值分割,最后利用集合关系及质心位置合并阈值分割后的肝脏区域.以此方法对福建省肿瘤医院提供的30个腹部MR图像序列进行分割实验,结果证明该方法对肝脏MR图像分割的有效性.