种用于单字符字体识别的汉字特征提取新算法

本文主要论述了在单字符字体识别中汉字特征提取的新算法。首先使用小波变换对汉字进行分解,然后提取分解后的高频子图像的能量特征;在根据汉字不同字体的特征提取低频子图像的字符轮廓结构特征。     

基于投影变换的锂电池喷码字符检测定位

针对锂电池喷码字符检测定位问题,提出一种基于机器视觉的定位方法.该方法首先根据锂电池图像的特点采用梯度特征对喷码字符区域进行初定位,然后通过倾斜校正得到精细定位后的字符区域.在此基础上,将阈值分割后的字符图像与形态学膨胀后的Canny边缘图像进行逻辑与操作,得到待投影字符区域,最后将待投影字符区域进行垂直和水平两次投影得到单个字符的位置信息,完成字符的检测定位.实验结果表明所研究的方法可以较好的实现对单个喷码字符的精确定位,具有一定的应用价值.     

自然场景中字符型交通标志的检测算法

提出一种检测城市和高速公路环境中字符型交通标志的新方法.首先,在输入图像中分割出蓝色和墨绿色区域,用形态滤波和形状标记图判断交通标志的候选区域;其次,将候选区域的彩色图像灰度化,用Otsu算法计算候选区域灰度分布直方图的阈值,并对其进行分割,得到包含字符的二值图像;然后,将候选区域的二值图像向垂直方向上投影,用3次样条拟合算法对其进行拟合,利用曲线的性质,找到拟合曲线中的局部极小值点,分割出包含字符条形区域;最后,将条形区域向水平方向上进行投影和曲线拟合,查找局部极小值点并分割出单个字符区域,再进行形态过滤,分割并定位交通标志中的字符.实验结果表明:该算法的字符查全率高于84％,准确率超过92％.     

手写字符轮廓曲率的特征提取和识别

首先对手写体字符图像进行平滑,同时获取字符的轮廓点.然后提出了一个字符轮廓曲率计算的有效方法,为了利用小波变换对曲率信号进行去噪和平滑,该方法不是直接从轮廓点出发,而是进一步抽样得出新的轮廓点.最后得到了不受字符旋转、平移、大小、位置影响的字符特征,以及相应的识别算法.实验结果表明,它在单一的特征识别方法中优于其他方法.     

利用多种投票策略的水表读数字符分割与识别

基于安卓平台提出了一种对水表图像读数进行自动识别的新方法。水表读数字符分割和识别算法主要包括三部分:(1)利用霍夫变换和一种投票策略检测出水表的外部轮廓,然后基于模板影像和水表中四个红色指针位置,利用仿射变换技术对水表字符区域进行定位;(2)对图像进行预处理和连通区检测,提出一种基于投票策略的方法进行字符分割;(3)在考虑数字字符可能出现粘连噪声和缺失的情况下,使用改进的Tesseract OCR识别引擎对字符进行识别。最终通过NDK编译平台将实现的C++程序移植到Android环境中。经过对100组数据进行系统功能测试,结果表明,水表智能识别系统取得了一定效果,能对水表读数进行比较准确和快速的读取。     

一种无监督的中文漫画对白自动定位方法

针对中文漫画图像的特点,提出一种无监督的中文漫画图像对白自动定位方法,以满足中文漫画移动阅读的需求。不同于现有基于学习的方法,该方法不需要训练集,且具有较强的鲁棒性,主要包括3个步骤:1)利用包围漫画图像文字的空白区域(气泡)的连通性进行气泡检测,并在气泡中检测完整字符对;2)基于字符形状与字符排版规则的一致性,聚类形成字符行或字符列,并提取字体特征;3)联合多页漫画图像字体特征,利用贝叶斯分类器检测多页漫画中的剩余字符。在包含900页漫画图像的数据集上进行实验,结果表明,该方法可以有效定位中文漫画图像中的对白区域,取得比较满意的实验结果。     

多尺度和多方向特征的图像去噪

提出一种基于多尺度和多方向的自适应图像阈值去噪方法。先对图像进行非下采样Contourlet变换得到不同尺度和不同方向上的变换系数,然后根据变换系数特征,引入尺度和方向阈值因子,用分解尺度系数的均值和区域能量表示图像的纹理信息。在相同分解尺度下,区域能量越大,表示该方向具有更多的纹理信息,阈值应该设置就越低,反之阈值就越大。根据尺度和方向阈值因子,自适应地确定图像去噪的阈值。最后对变换系数进行反变换,实现图像去噪。实验结果表明,与小波变换和Contourlet变换相比,保留了更多的图像轮廓细节,提高了图像的质量。     

一种基于字符边界的细化算法

字符图像细化能极大地消除图像中的冗余信息量,大大简化字符识别特征的提取过程,提高字符识别的准确性和快速性.对字符进行细化,是字符识别的前提.提出了一种利用字符边界细化字符的算法,每一步都针对单个像素点作处理,并提取笔划单侧边缘点序列作为字符图像骨架.实验结果表明：该算法能较好地保留字符图像的基本信息,快速地去除字符图像中冗余的像素点,有效地解决了交叉点分离,笔段变短等问题,并为连笔笔划的切分提供了有效的方法,具有较好的细化结果.     

一种有效的车牌定位方法——数学形态学和字符边缘特征相结合的车牌定位方法

汽车车牌的定位是车牌自动识别系统中的关键环节。采用数学形态学和字符边缘特征相结合的方法对车牌进行定位,首先对车牌图像进行图像的预处理,然后利用数学形态学进行粗定位,最后利用字符边缘特征进行车牌的精确定位。从而实现了车牌图像的准确定位。     

一种基于Ridgelet变换和抑制式FCM聚类的数字水印算法

利用人类视觉系统的掩蔽效应和脊波变换(ridgelet transform,RT),提出了一种新颖的自适应乘性数字水印算法。由于脊波具有方向敏感性和各向异性的特点,具有自然纹理和曲线边缘的图像首先进行分块脊波变换,使脊波变换系数能够分段线状表示图像中的边缘奇异性。然后根据不同纹理程度的图像块提取脊波方向能量特征,结合人眼接受信号具有近似对数的特性对此特征进行非线性调整;并将其作为抑制式模糊聚类(suppressed fuzzy C-means algorithm,s-FCM)的特征向量,将图像块分成两类:较平坦区域、强纹理和边缘区域。最后将数字水印自适应嵌入到属于第二类的图像块的能量最大方向的中频脊波系数,并由该图像块的脊波方向能量特征控制嵌入强度。水印通过相关检测器判断存在与否。实验结果表明水印算法具有较高的不可见性和稳健性。     

一种基于纹理能量的JPEG图像文本定位算法

提出了一种新的JPEG图像人工文本定位算法．该方法直接在DCT域中计算各DCT块的纹理能量特征，并以此初步定位文本区域．然后利用文本的连通和几何特性，精确定位文本区域．实验结果表明，使用该方法可以快速有效地定位JPEG图像中的人工文本区域．     

码率恒定小尺寸视频流DCT编码二次插值优化

为了在小尺寸屏幕上保持码流恒定,以使视频流清晰,在帧内预测编码的基础上,提出了一种改进的DCT(Discrete Cosine Transform)编码二次插值优化算法.该算法根据帧内预测编码的DCT变换机制,利用DCT编码的二次插值可以使码流恒定,小尺寸屏幕的块效应减弱,在保持视频流速度稳定的情况下,提高了图像的清晰...     

A Method to Recognize Caption Area in MPEG Compressed Video

An efficient method to recognize caption area in MPEG compressed video was presented, by making use of the contrast of l-frame to distinguish caption area with background. We define texture energy, intensity of boundary. distance of background, and texture correlation to recognize caption area and caption frame. The benefit of only analyzing l-frame is that we can make use of DCT coefficients directly without losing information. We have experimented with our algorithm, and the result of experiment indicates that the performance of the algorithm is efficient.     

文本区域字符颜色极性判断方法

文本区域的字符存在着不同的颜色极性.为了能够正确地把文本区域的灰度图像转换成OCR识别软件可以识别的二值图像,提出了一种判断文本区域字符颜色极性的方法.首先计算文本区域的灰度-梯度共生矩阵,并根据目标函数快速地找到分割的灰度和梯度最佳阈值;然后在此基础上提取特征向量,送入神经网络进行分类;最后根据颜色极性判断的结果,分割出字符.实验结果表明,提出的方法在复杂度不同的背景下,正确地识别出了不同类别的字符颜色极性.     

图像垃圾邮件中文本区域的自动提取方法

图像中的文本区域为判别图像垃圾邮件提供了重要依据.为了获得图像中的文本区域信息,提出了基于Hough变换提取图像中倾斜文本区域的算法和降低图像背景干扰的八邻域细小边缘去除算法,实现了一种不受图像中文本颜色、字体、大小、位置、方向限制的文本区域的自动提取方法.在包含100幅垃圾图像的数据集上进行提取图像文本区域的实验.实验结果显示,新方法具有良好的文本区域提取性能.     

一种在图像和视频帧中检测文本的新方法

提出了一种在带有复杂背景的图像和视频帧中检测文本的由粗到细的新方法.首先用连通分量(Component Connect,CC)方法对可能是文本的区域进行粗定位,然后再进行纹理分析,得到特征向量后,用统计图的方法对其进行筛选,并对筛选后的特征向量使用BP神经网络进行分类,从而得到真正的文本区域.经过测试,提出的算法在图像和视频帧中的检测率达到95.3%.     

基于小波变换和SVM的文本区域定位

提出了一种基于小波变换和支持向量机(SVM)在数字图像中定位文本的方法.对图像进行小波变换,并在低频概貌和高频能量空间应用SVM提取文本的纹理特征,由SVM来决定当前的像素是文本类还是非文本类.因为SVM的分类结果可能存在噪声或错误,用形态学去噪和计算纹理能量的方法对SVM的分类结果进行后处理.小波变换和SVM的结合,不仅降低了输入空间样本的数量,而且利用了SVM适合于高维空间工作的特点,提高了文本提取的效率.实验结果表明,提出的方法可以快速有效地定位数字图像中的文本区域.     

基于DWT/DCT的医学图像感兴趣区域压缩方法

根据医学图像信息相对集中的特点，提出一种基于DWT／DCT的医学图像感兴趣区域压缩方法：对图像感兴趣区域（ROI）采用DWT变换；对背景区（BG）采用DCT变换。既保证了医学图像的高效压缩，又使得压缩后的医学图像不会因重要信息的丢失而影响医学诊断。     

基于内容特征的视频半脆弱水印算法

相比数字图像水印,在采用半脆弱水印技术进行视频内容认证时,由于嵌入水印量比较大,对算法的运行速度提出了更高的要求。本文改进了基于亮度分块的数字视频空域半脆弱水印算法,能保持水印的鲁棒性不变,且提高了水印的嵌入速度。基于相邻亮度分块的平均值大小关系在非恶意操作前后保持不变的特点,本文运用改进算法生成水印序列,并在时域上将水印嵌入DCT系数中。该算法具有不涉及具体编码格式,无需原视频参与认证,快速定位篡改区域的优点。仿真实验结果表明水印嵌入达到了18.37MB/s的速度,对画质影响不可见,实验结果同时证明了算法具有良好的实时性。     

针对能量差值嵌入的视频隐藏分析算法

能量差值信息隐藏（differential energy watermarking,DEW）算法通过有选择地舍弃视频图像中某些区域的部分高频DCT系数,形成能量差异而达到信息嵌入的目的．为此,利用视频序列时间域的强相关性建立针对性统计估计模型,侦测DEW算法所造成的载体信息统计特性变化,并结合K-S统计假设检验方法设计一种视频信息隐藏分析算法．结果表明,此算法能够有效地检测压缩视频码流中是否有DEW算法嵌入的特定信息．