二值点阵图像的放大与缩小方法研究

着重研究了二值点阵图像的放大、缩小方法，针对二值点阵灰度图和工程图现有的缩小和放大算法及存在的问题，提出了基于区域特征的图像变换思想，以图块为单位进行图像的放大、缩小．据此，提出了对二值灰度图和工程图进行放大、缩小的改进算法并进行分析。     

用点阵打印机输出灰度图像

本文讨论了利用普通的２４针点阵打印机输出灰度图像的方法，并给出一个算法。     

一种图像放大的离散算法

根据李将云等人(2003)所提出的数字图像的离散放缩算法，分析其不足之处，并对简单的二值图像以及一般的灰度图像提出一套新的离散放大算法．该算法可使图像放大任意实数倍．应用该算法能使放大后的图像边界清晰，忠实地反映原始图像的面貌．实验证明，该方法也是一种有效的图像放大算法．     

图像拼接的预处理算法研究

在基于图像的虚拟现实中，为了加快相邻图像的拼接速度，提出了对图像进行灰度化，然后将灰度图投影，进行粗略匹配的预处理算法。实例表明，该算法可以有效地实现图像预定位，缩小图像拼接时的搜索范围，提高拼接速度。     

基于局部直方图均衡化的指纹方向图算法

针对低质量指纹图像的纹理信息和灰度梯度信息遭到严重破坏的问题,提出一种基于局部直方图均衡化的指纹方向图算法.此算法结合指纹谷点与其相邻脊点特有的灰度差规律,修改了经典直方图均衡化的累积分布函数,用于放大源图像的纹理信息,使图像趋于二值化.基于放大的纹理信息,采用改进的点方向图算法计算指纹的谷点方向,使用直方图块方向图法赋予脊点方向,同时校正谷点的点方向,得到完整的方向图.通过对FVC2006指纹库中的部分低质量图像的增强结果进行比较,此算法对低质量指纹图像的增强性能优于传统算法.     

一种边缘保护的灰度图像插值算法

提出一种边缘保护的灰度图像插值算法，目的在于从低分辨率图像中复原出高分辨率的图像。首先对低分辨率图像做双线性插值放大，然后用一个二维非线性滤波器做迭代滤波处理，从而得到高质量的插值放大图像。实验仿真结果表明，该算法在插值放大图像的边缘保护方面取得了良好的效果。     

基于三次样条插值的图像放大的离散算法

针对李将云等(2003)提出的图像放大离散算法，分析其不足之处，并对简单的二值图像以及一般的灰度级较少的图像，用三次样条插值方法，提出一套新的离散放大算法．实验结果表明，该算法可以得到较好的放大效果．它适用于灰度级较少的数字图像，尤其是二值图像，并且这种图像放大方法的放大倍数没有限制．     

一种利用采样率转换方法的灰度图像放大算法

数字图像放大是图像处理的基本操作之一,传统放大算法是运用各种插值算法在图像的像素点间插值实现图像的放大,插值时会退化图像的高频成分,使放大图像轮廓变得模糊.为此从另一种角度出发,根据数字图像的频率特性,利用数字信号处理中采样率转换滤波的原理,通过零值内插器对图像内插零值,用FIR低通滤波器进行滤波的方法实现灰度图像的放大.由于该算法是根据图像的频率特性进行放大,只要放大后图像的频率特性不变,就能得到比较理想的放大效果.同时该算法为图像放大算法研究提供了一种新的思路.     

一种基于数学形态学的遥感图像边缘检测算法

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息，提出了一种利用灰度形态变换原理进行检测的有效算法，首先利用开-闭形态滤波器降低输入图像的噪声，然后将二值图像的边缘提取算法推广到灰度图像中加以应用。实验结果证明，此方法优于灰度形态梯度法。同时也优于Canny算子。     

基于Otsu算法的车牌图像二值化及其Matlab实现

本文利用Otsu算法二值化车牌图像的技术,给出了Otsu算法的原理,以及对车牌灰度图像进行二值化处理的方法原理;最后用MATLAB来实现车牌图像二值化的效果。     

边界保持的二值图像放大算法

采用传统的图像放大算法处理二值图像会产生明显的锯齿效应,从而影响图像视觉质量。对此提出一种基于形态学的二值图像放大算法。首先采用近邻采样法将图像放大到指定倍数,然后运用像素补偿法使图像边缘区域变得光滑。最后采用基于目标物像素占比约束的形态学腐蚀方法,解决图像边界外扩问题。实验结果表明,该算法用于对二值图像放大,不仅能有效消除锯齿效应,还有效保持了图像边缘的合理位置,使二值图像放大后的视觉质量得到明显提升。     

基于方向图的动态阈值指纹图像二值化方法

提出一种基于方向图的、具有动态阈值的指纹图像二值化方法。该方法充分利用了指纹图像本身方向和灰度变化的特点，在保持指纹特征基本不丢失的情况下，可直接从指纹源图像中得到二值化图像，一次性完成一般图像 处理中的平滑、增强、二值化的过程。实验表明，此方法对于不同质量的图像都有着令人满意的处理效果。     

基于灰度形态重构的颗粒图像分割方法

提出了一种基于距离变换、形态重构和分水岭算法的图像分割算法。将一幅图像通过距离变换得到距离灰度图,与形态重构算法结合,得到颗粒图像的标识点图,用标识点图对距离灰度图进行分割,再用分水岭变换对分割后的距离灰度图进行变换。试验表明,该算法能有效合理地解决粘连或者重叠颗粒等物体的分割。     

基于区域填充的二值数字图像放大算法

二值数字图像是指仅由2种颜色组成的离散图像。采用一般方法放大二值数字图像,会导致图像的边缘出现模糊与锯齿现象,为此提出一种适合于放大二值数字图像的新算法;采用近邻取样法将图像放大到指定的倍数,通过搜索输入图像确定所有锯齿区域,将其映射到输出图像并进行区域填充;实验结果表明,该算法用于二值数字图像的放大能使图像边缘保持清晰与光滑,与其他方法相比具有明显的优势。     

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.     

一种改进的二值化文字图像后处理算法

针对Yanowitz和Bruckstein的二值文字图像后处理算法存在的问题，提出了一种新的基于灰度期望值的后处理算法。实验结果表明，该算法能自动选取阈值、运算速度快、处理效果好，具有良好的噪声适应性。     

基于复合抛物样条的图像放大算法的设计与实现

图像放大是数字图像处理中常用的技术,图像放大首先对图像进行空间变换,其次对图像进行灰度插值.放大后的图像视觉效果如何在实际应用中显得尤为重要.因此图像放大问题的焦点是如何在图像放大过程中保持良好的视觉分辨率和清晰度.图像放大有许多算法,其关键在于对未知像素点使用何种插值方式.本文提出了一种比传统插值算法更好的算法即复合抛物样条插值,来实现图像的放大.实验结果表明,相对于传统的图像放大算法,本文的算法不仅较好的保留了原始图像的细节信息,而且还提高了放大图像的边缘平滑度,同时也减小了图像放大算法的运算量.     

基于不规则区域分割及灰度排序分类的分形压缩算法

基本分形压缩分类算法多以单一特征分类且需要庞大的匹配搜索运算。首次将PCNN分割引入分形压缩,提出一种基于不规则区域分割及图像灰度排序分类的分形压缩算法。算法首先对原图像进行不规则区域分割,然后利用所得二值图像的灰度值与原图像的灰度值两个特征对图像块进行联合分类,以缩小搜索匹配的范围,提高压缩速度。实验结果表明,所提算法在保证解码质量的前提下,大幅度减少了编码时间。     

数字筛去除二值图像中斑点的方法

用256级灰度扫描的工程图进行二值化合，会留下许多黑色斑点，在进行矢量化前必须把这些斑点除去，笔者根据筛子的原理，设计了一个数字筛，将它在图二值图上移动，小于网眼的黑斑用白色填充，连续的线条因无法从网格中掉下去而得以保留，这样就除去了图像上的斑点。     

基于稀疏自编码的手指静脉图像分割

针对获取的手指静脉图像不仅包含静脉特征,而且包含噪声和不规则阴影,从而增加了特征提取难度的问题,提出了一种基于稀疏自编码的手指静脉图像分割算法;首先采用传统分割算法对原始灰度图像进行分割,得到一副二值图像(背景像素值为0,静脉像素值为1);然后,以该灰度图像的每个像素点为中心,对其进行图像分块,并将二值图像中对应于中心点的值(0或者1)作为该块的标签,建立训练集合;最后,将训练样本(分块图像和标签)输入到自编码器和神经网络中进行训练,再用训练好的模型对测试图像进行分割;实验结果表明,相比传统的算法,提出的手指静脉分割算法能够有效地对静脉进行分割,提高手指静脉认证系统的认证精度。