奶牛图像光照不均的校正方法

由于奶牛图像是在奶牛场实地拍摄,故会产生一些光线特别强烈的图像,致使图像光照不均和降质,故影响后期对奶牛图像的二值化及识别处理。本文在对传统同态滤波和基于小波的同态滤波方法研究的基础上,采用一种基于Ycbcr颜色空间对彩色图像进行光照校正的方法。实验结果表明,该方法对彩色图像进行光照校正更为有效,二值化结果也更为正确。     

数字仪表彩色图像分割方法

针对石英晶体振荡器在计量检定中对数字仪表高精度识别的要求,通过对多种图像分割技术的比较研究,提出一种在HSV颜色空间进行彩色图像分割的方法,首先将图像从RGB颜色空间转换到HSV颜色空间并进行色彩预处理,然后根据选定的参考颜色计算各像素色差,得到色差直方图,通过色差直方图确定色差阈值,最后通过色差阈值对彩色图像进行分割。该方法对一些老化的数码管比较有效,对面板存在部分反光的仪器有较好的拟制作用,在实际应用中取得了满意的彩色图像分割效果。     

仪表图像二值化技术研究

仪表读数识别是智能抄表系统的重要组成部分，而仪表图像二值化是实现仪表读数识别的前提与基础。由于仪表图像在采集时，受工作环境和采集条件影响，采集质量较差。通过对采集图像处理与分析，找到了适合的二值化方法，提高了二值化效果。     

指针式仪表图像高斯同态滤波增强算法研究

分析了指针式仪表图像的特征,探讨了指针式仪表图像高斯同态滤波增强算法.介绍了同态滤波的基本原理,利用高斯同态滤波算法对指针式仪表图像进行预处理,以增强图像的对比度,并提出了滤波器参数的选取方法.最后对增强后的图像进行最大类间方差二值化,为仪表图像的后续处理和后续识别工作奠定了基础.     

模糊模式的手写数字识别技术研究与实现

通过对CCD传感器获得的邮政编码的24位bmp图像进行仿真和数字识别,提出了一种基于色素的二值化方法,分别提取了邮政编码框格线的二值图像和邮件字符的二值图像;对图像处理的过程进行了分析,它包括邮编框边缘检测和分离、图像的二值化、平滑去噪、倾斜矫正、邮编数字的提取、位置归一化处理、数字图像的细化、字符识别特征提取等。首先对图像识别的预处理过程进行了阐述,然后再对预处理过的图像进行特征字符提取,并对邮件编码框格和字符进行角度修正,最后判断识别结果;在此方法中避免了框格线和编码字符线分割的困难;为了提高识别率,研究使用了手写数字多种方法的复合,使邮件编码的识别率得到了提高;实验表明:该方法可以获得较高的识别率,为邮政系统中分拣识别技术提供了参考。     

基于颜色特征的数字式仪表读数定位方法

利用颜色特征提出一种数字式仪表读数定位方法,先对仪表彩色图像进行颜色特征转换,将仪表中的液晶屏区域分割出来,然后对液晶屏图像进行二值化,最后利用读数字符串的投影特征对字符串进行精确定位。利用现场实际采集的仪表图像进行实验,实验结果表明该算法对光照不均以及复杂背景具有较好的适应能力,有效地解决了静态图像和复杂背景下数字式仪表图像中的读数定位问题,且定位准确度较高。     

基于定位与识别系统图像处理技术的实现

为了提高定位与识别系统中定位和识别的正确率,可以根据图像的应用特点采用不同的图像处理技术进行预处理.本文分别对图像二值化、图像锐化、图像滤波这三种图像处理技术突出待定位和识别区域、增强定位和识别图像的边缘信息和去除图像中的噪声的方法进行了对比分析,并给出了基于Laplace算子对二值化图像进行梯度锐化的方法,实验结果表明该方法有效地提高了定位和识别正确率.     

基于深度学习的工业数字仪表识别算法研究

仪表读数的检测与识别被广泛应用在工业中,然而工程领域中复杂的背景环境为获取仪表信息带来了困难.为了解决光照不均、背景复杂、图像模糊、仪表倾斜以及遮挡等多种干扰问题,本文设计了一种基于深度学习的数字仪表读数算法.首先使用图像增广方法丰富数字仪表检测数据集,并利用数据合成的方法构建了数字仪表文本识别数据集;然后通过可微分二...     

基于图像识别技术的马氏体识别模型研究

建立了一个基于计算机图像识别技术的马氏体计算机识别系统,采用的方法是:首先对图像进行消噪处理和二值化处理,从而除去噪声并得到包含对象物和背景的二值图像,然后再对该二值图像进行灰度特征和密度特征的数学研究,从而建立马氏体的识别规则.初步评价结果表明,该规则对马氏体的识别精度较高,该系统有一定的应用价值.     

缩微交通环境下的锥形标识别方法

为了能够正确地识别出锥形标,并根据锥形标的摆放位置控制智能车的行驶行为,文章提出了一种基于HSV颜色空间的锥形标识别方法.该方法对图像进行预处理,提取出HSV彩色图像的S分量,并做二值化处理,同时利用腐蚀膨胀技术对二值化结果作去除孤立点、合并连通区域处理；通过基于特征匹配的跟踪算法完成锥形标识别,计算出两锥形标间的连线与智能车的夹角,从而使智能车根据此夹角控制智能车的行驶行为.实验结果表明该方法是可行的.     

基于提升树的自然场景中文文本定位算法研究

提出了一种新的基于提升树算法的自然场景中文文本定位技术.首先利用边缘特征进行文本区域的检测,即对下采样后彩色图像首先进行边缘提取、二值化处理,然后通过形态学运算以及连通区域分析去除大量的非字符连通域,获得候选的文本区域,最后,提取候选文本区域的PHOG-Gabor特征,通过提升树算法进一步确认是否为字符连通域.通过实验验证,该算法具有很高的召回率和准确率,综合性能较高.     

一种以二值图像格式保存纯色信息的二值化简单彩色图像压缩方法

二值化简单彩色图像压缩方法通过颜色分离、二值化处理等操作,以二值图像格式高效率压缩保存包含有类似蓝色信笺头、红色公章、黑色图文等单纯颜色信息的影像文件,而且还原后能够原文原貌地恢复压缩前的图像和色彩内容,压缩效率比常用的8位以上彩色压缩方法提高8～10倍。二值化简单彩色图像压缩方法压缩7种以下单纯颜色图像文件的效果最为明显。     

基于动态阈值图像分割法的人脸识别技术研究

提出一种基于动态阈值图像分割的人脸识别方法.在灰度级别下,基于图像分割中的Fisher准则,利用Fisher函数的类间均值最大、总类内方差最小的原则,自动获取待检测图像所对应的最佳分类阈值,并根据所得的动态阈值进行肤色分割,然后再根据阈值解码器,实现肤色似然图的二值化,得到肤色分割后的二值化图像,从而检测到包含有人脸的肤色区域.实验结果表明,该方法改善肤色分割性能,能够在负载复杂背景下实现肤色区域的精确分割,提高人脸检测的速度和精度.     

指纹图像二值化方法的比较研究

对常用的指纹图像二值化方法进行了比较研究．在此基础上对文献[1]提出的指纹图像二值化方法进行了改进，并对二值化图像、后续的细化图像和特征点提取结果进行了比较。     

基于综合特征的Bp_adaboost工业仪表图像分类方法

针对工业场景图像背景复杂,受多种因素影响、利用单个特征完成工业仪表图像分类不能达到满意效果的问题,提出了一种综合利用图像的颜色和纹理特征,通过Bp_adaboost的方法对工业仪表图像进行分类的方法。首先基于HSV空间进行低阶颜色矩特征提取;然后基于灰度共生矩阵进行纹理特征提取;最后用17维综合特征向量对工业仪表图像进行Bp_adaboost分类学习和测试。实验结果表明,该方法对液位控制系统工业仪表与液位容器设备图像能取得较好的分类结果。     

光栅投影三维物体重建中的二值化方法研究

在光栅投影成像三维物体表面重建中，由于阴影和光照不均匀的影响，采用传统的时域二值分割方法，难以得到高质量的分割图象．为此，提出了两种图象分割算法：全曝光明图对比空域二值分割算法和分组最大方差空域二值分割算法．这两种分割算法主要是在空域上的每个位置同时考虑所有的二维光栅投影图，从而大大克服了阴影的影响以及光照不均的影响．实验证明，这两种方法提高了光栅投影图的二值分割质量，使得最终的重建结果更为精确，所提出的两种二值分割算法操作简单，易于实现．     

灰度文本图像自适应二值化滤波算法设计及应用

将自适应滤波与局部阈值二值化有机结合起来,提出自适应二值化滤波算法,旨在将淹没在噪声和失真中的灰度文本图像的二值图像信息通过滤波的方式恢复出来。采用改进的大津法计算局部阈值,对滤波结果进行二值化。依据二值化的结果估计滤波的误差,并调整滤波器参数。实验结果表明该算法克服了光照不均和噪声对灰度文本图像二值化的影响,得到了较理想的二值图像。     

一种适合于图像细节保留的椒盐噪声滤波器

提出一种新的椒盐噪声滤除方法.通过对图像二值化,对其进行统计分析确定噪声点.仅改变噪声点的像素值,避免了中道滤波对图像细节的破坏,同时又滤除了噪声.实验结果表明,新方法可以有效去除椒盐噪声,同时很好地保护图像的细节.     

基于方向图的指纹图像自适应二值化算法研究

对指纹图像二值化方法作了探讨,采用一种基于方向图的、自适应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.采用梯度法计算指纹的方向图,通过低通滤波器对方向图校正,以方向图为基础对指纹图像进行二值化.实验表明,此算法对质量差的指纹能够取得令人满意的处理效果.