一种复杂背景图像中文字区域提取算法

嵌入在图像中的文字信息是图像语义的一种重要表达方式,通常反映了图像的主要内容,因此,对图像中的文字区域进行提取是十分有必要的。提出一种结合颜色、边缘及连通域特征的文字区域提取算法,先提取出彩色图像的纵向边缘,再通过两次动态行列分割得到候选文字区域,最后,根据候选区域二值图中边缘及连通域特征去除非文字区域,确定最终文字区域。通过对一定数量的复杂背景图像进行实验,证明该算法效果较好。     

基于分形和数学形态学的TIG焊熔池图像分析

焊接图像中不可避免地存在烟尘和弧光等干扰造成的噪声,而传统的图像处理方法对噪声非常敏感,因此很难准确地对焊接图像进行处理.文中提出了一种基于分形和数学形态学理论的综合图像处理方法.该方法利用分形理论中的离散分数布朗随机场理论得到按分形维分布的熔池灰度图像,然后利用二值形态学中的连通域检测去除噪声并得到目标图像,进而利用形态学中的开运算和闭运算得到图像的强连通边界.试验结果表明,该方法能够快速、准确地检测熔池的边缘、高度、宽度以及面积等信息.     

基于多方向小波变换及形态学重构的SAR图像边缘检测

结合小波变换和形态学的优点,针对SAR图像提出了一种改进的边缘检测方法.图像小波分解后,对3个方向的高频子图像分别利用Donoho的软门限阈值去噪,采用不同方向的边缘检测算子进行边缘检测,对低频子图像用形态学的开闭运算去噪后采用腐蚀运算进行边缘检测,利用得到的高、低频边缘子图像进行小波逆变换重构出图像边缘.实验结果表明...     

一种基于SVM的高效球门检测方法

为了有效地将足球视频中具有复杂背景的球门检测出来,该文提出一种基于支持向量机(Support vectormachine,SVM)的球门检测算法。首先对于视频图像,利用Top-Hat变换突出白色,得到彩色边缘图像,并对彩色边缘图像灰度化、二值化和形态学连通分析,接着在此基础上提取视频图像中前两根最长并满足一定条件的垂直方向连通的垂线段作为候选球柱,然后计算特征向量,最后利用SVM的强大学习能力进行球门检测。实验证实该方法不仅检测效率很高,而且比已有的球门检测算法有更强的鲁棒性和适应性。     

基于数学形态学的焊接熔池图像边缘提取技术研究

针对在数学形态学熔池图像边缘提取时二值化过程中边缘信息严重丢失的问题,提出一种改善方案:使用局部自适应方法进行二值化,然后通过中值滤波、建立连通区域并搜索填充得到最终二值化后的图像;选择合适形状和尺寸的结构元素,用4种数字形态学基本运算组合的边缘检测算子对二值化后的图像进行边缘检测。仿真结果表明,该方法可以很好地保留熔池边缘信息,并能提取出更加准确的焊接熔池图像边缘。     

用形态学改进医学图像边缘检测算法

针对医学图像的噪声问题,在数学形态学边缘检测算子的基础上,综合多结构元素和多尺度算法的特性,提出了一种改进的边缘检测算法。该算法采用交替序列滤波器和结构元素,对数据分别进行闭运算和开运算,并且对水平、垂直和倾斜方向采用不同的权重系数进行加权,同时计算出膨胀型边缘检测算子,最后获得改进的边缘检测算子。给出了算法实现的具体步骤,使用该算法提取了MRI图像边缘,并对Lena图也进行了检测。实验表明该算法能够提高传统的形态学边缘检测方法的边缘分辨率,具有一定的实用性。     

模糊域的图像边缘检测算法分析

提出一种基于模糊域的图像边缘检测算法,结合自适应模糊增强和多方向模糊形态学来检测模糊图像的边缘。自适应模糊增强采用滑动窗口对模糊图像进行分块增强,避免了全图单阈值增强引起的真实边缘损失,具有较强的适应图像区域变化的能力;多方向模糊形态学用多个不同方向的结构元素对增强图像进行运算,以提取具有方向性的真实边缘,并抑制无方向性的噪声。实验证明算法能够有效地检测出模糊图像边缘,抗噪能力强。     

基于小波变换和数学形态学的航空图像边缘检测

为有效提取噪声较大的航空图像的边缘信息,对基于小波变换和数学形态学相结合的图像边缘检测算法进行了改进,将小波分解后的高频和低频子图分别进行边缘处理。对分解后的低频系数图像采用小波边缘检测方法,而对包含细节较多的高频系数图像则选取合适的结构元素,提出一种新的梯度算子,采用基于小尺度的数学形态学方法进行边缘检测,最后对2种边缘图像采用小波重构方法得到新的边缘图像。     

基于数字图像的实体黄河模型河势宽度检测

提出一种基于数字图像处理的黄河河工模型图像的河势宽度测量方法.该方法利用边缘检测和形态学相结合,对黄河模型图像进行边缘提取,然后利用像素计算法,通过比例转换实时精确地得出河势宽度.首先利用改进的最大方差比法(Maximum variance ratio)自适应地计算出Canny算法的高低梯度阈值,并在此基础上采用基于周长的形态学连通域分割法清除图像的干扰边缘,实现河势的自动识别和提取,再通过示踪粒子标定河道,计算河势边缘间像素个数,从而得到河势宽度.试验表明,该方法抗干扰性强,提取误差小,宽度测量更加简单.     

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.     

基于三帧差分及Canny算子的运动目标提取

针对目前常用的运动目标提取方法易受到噪声、光线变化的影响,很难提取出完整的运动目标这一问题,提出一种基于三帧差分和Canny边缘检测相结合的运动目标提取算法.该算法首先对连续三帧图像进行差分;然后对差分结果其进行区域填充,得到运动区域;再对当前帧进行Canny边缘检测得到边缘图像,二者相“与”得到运动目标的精确边缘图像;最后通过区域填充得到运动目标图像,从而实现运动目标的提取.实验表明,该算法可以实时有效地将运动物体从图像序列中提取出来.     

基于边缘特征分析和线性判断的文本帧检测算法

为保证视频文本检测作用于含有文本的视频帧中,提出一种基于边缘特征和分量线性的文本帧检测算法。算法首先去除模糊视频帧,通过融合颜色和梯度信息以及文本聚类的方法得到边缘图,利用启发式规则滤除非文本分量;然后根据视频文本分量质心位置及最小外接矩形大小规律构建候选文本行;并结合文本行内字符结构特征定义线性关系。最后对候选文本行进行线性判断,若有候选文本行符合线性关系则将视频帧标记为文本帧。实验结果表明所提文本帧检测算法比其他类似算法检测性能更好。     

基于改进模糊C均值聚类和区域合并的矿物颗粒分割方法

岩矿石薄片图像中矿物颗粒的分割提取是分析鉴定工作的前提,为了进一步提高矿物颗粒提取的准确性,提出一种新的矿物颗粒提取分割方法。该方法以一组岩矿石薄片正交偏光序列图作为输入,对每张正交偏光序列图采用改进的模糊 C 均值聚类(FCM)算法进行初始的边缘提取,并叠加多张边缘图像,再对得到的叠加边缘图像进行精细化处理并进行目标颗粒筛选,得到初始的分割提取图像。为了抑制颗粒的过分割现象,利用基于区域邻接图(RAG)的合并算法进行区域合并,首先依据颗粒的颜色纹理等特征进行初始合并操作,再根据矿物颗粒在不同正交偏光角度下的变化规律进行二次合并操作,从而得到最终的分割提取图像。通过对多组图像进行实验表明,该方法可以获得良好的效果。     

一种新的彩色图像边缘检测算法

传统的边缘检测方法大都基于灰度图像,不能充分利用彩色图像的全部信息。针对已有算法中存在的像素点扩散、边缘定位不准确、边缘不连续等问题,提出了一种彩色图像边缘提取算法,基于图像自身梯度方向信息和多通道信息融合技术,将灰度边缘模板算子扩展应用到彩色图像的边缘检测中,在RGB空间中对原彩色图像进行多通道边缘检测;同时采用滤波来抑制噪声,依靠边缘生长保证检出边缘的连续性,并提出了自适应确定边缘提取门限值的方法。该文提出的彩色图像边缘检测算法计算量小,实验结果表明了其能充分利用图像的颜色和梯度信息,有效地消除噪声,提高边缘检测的准确性,保证边缘的连续性。     

基于IHS色彩空间和Contourlet变换的图像融合方法

本文提出一种基于Contourlet变换与IHS色彩空间的图像融合方法。该方法首先对彩色图像进行IHS空间转换,然后对待融合图像的I分量做融合规则融合即首先对I分量做Canny算子运算。在计算出图像的边缘点后,再对边缘点和非边缘点做不同规则的融合。该方法对彩色图像的处理能有效的提供图像的清晰度和相关系数。实验仿真结果表明：与加权融合、PCA融合方法比较,该方法能有效改善融合质量并取得较好的视觉融合效果。     

机载热红外图像特征的提取与分析

采用Robert算子、Sobel算子方法和小波变换方法对机载热红外图像的目标特征进行提取与分析.结果表明:与传统的图像分析方法比较,利用多尺度的小波变换方法对机载热红外图像中目标特征的分析,具有定位准确,保留细节较好的优点,是一种较实用的计算机分析与处理方法.     

基于肤色及深度信息的人脸轮廓提取

提出并实现了一种新的提取人脸封闭轮廓的方法.首先通过三目立体视觉系统获得彩色图和深度图,然后利用彩色图的肤色信息和深度图的深度信息而惟一确定的面部区域,最后再通过对面部肤色区域轮廓提取并结合活动轮廓模型(Snake)提取下巴,从而完成整个人脸轮廓的提取.该算法能够较好地提取人脸的轮廓线,克服了下巴边界难以从颈部区域提出的困难,定位精度高,边缘连续性好,满足了人脸轮廓特征提取的要求.     

基于模糊集的车牌提取方法

利用了车牌的颜色特征与纹理特征,提出一种新的基于模糊集的车牌提取方法.该方法用图像颜色对区域检测、颜色对边缘检测、色度峰值统计及密集小边缘增强,使用模糊集算子综合它们的结果,精确提取出车牌.实验结果表明:对在不同条件下拍摄的图像应用本方法,车牌提取准确率达到98.0%.特别地对光照不均、背景复杂的图像,本方法仍具有很强的鲁棒性.