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。     

提取深度图象尖顶边缘的一种新方法

提出了一种以基本数学形态学运算为基础的在深度图象中提取尖顶边缘的方法．首先用形态梯度算子处理深度图象，使尖顶边缘包含在图象的凹谷中．然后用形态凹谷检测算子将凹谷检测出来，并在尖顶边缘处形成凸峰．计算凸峰的局部极点，从而得到对应的尖顶边缘点的位置．用实际的深度图象进行了实验，结果证明这种方法快速有效，并且具有良好的抗噪声性能。     

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.     

基于Canny算子的白酒显微图像边缘提取

文章提出了一种改进的Canny算子和数学形态学相结合的白酒显微图像边缘检测方法。首先采用二维高斯函数的一阶偏导数同时构造x和y方向滤波器计算梯度幅值,然后通过四阈值边缘检测方法进行边缘定位,最后引入了数学形态学对边缘进行融合。实验仿真表明,该方法对酒分子结构边缘检测精度较准、抗噪性能良好,能有效的克服图像边缘模糊与断点,提高了边缘的连续性。     

扩展数学形态学边缘提取在CT图像的应用

计算机断层扫描（CT）是在医学疾病判断中用得最为广泛的诊疗手段之一.CT图像边缘提取的质量对医生在临床诊断中的正确率产生重要的影响.而传统的图像边缘检测算子受噪声等因素干扰较大,所以并不适合对CT图像进行边缘提取.本文提出一种扩展数学形态学运算方法,实验结果表明该方法不仅能有效地检测图像边缘,并且具备相对较强的抗噪声性能和很强的抗边缘间相互影响能力,从而为医生对病患做出正确的诊断提供了可靠的依据.     

数学形态学在图像边缘检测中的应用研究

介绍了数学形态学的基本运算及其特点．重点研究了基于数学形态学边缘检测的基本思想和方法，并给出相应的边缘检测结果。     

基于数学形态学的图像边缘检测

讨论了图像数学形态学的基本原理及形态学在灰度图像边缘检测中的应用，并成功构造了一种新型形态边缘检测算法，该算法具有较好的抗噪和边缘提取能力．对一幅加有椒盐噪声的灰度图像的仿真试验结果表明，该方法比传统的基于模板的图像边缘检测算法和形态学常用边缘检测算法具有更好的图像边缘提取效果．     

基于数学形态学的焊缝图像边缘提取

焊缝图像的边缘提取是实现焊缝视觉跟踪的一个重要环节.用抗噪膨胀腐蚀型形态学算子对单边V型坡口横焊焊缝二值图像进行了边缘提取,并与传统的Roberts算子、Sobel算子、Canny算子、LOG算予以及典型的形态学腐蚀算子、膨胀算子和膨胀腐蚀算子的边缘提取效果进行了对比.结果表明,抗噪膨胀腐蚀型算子具有非常强的抗噪性,可以有效地提取出焊缝图像边缘,更利于后续的焊缝特征点提取.     

一种基于偏微分方程的形态学边缘检测新方法

提出一种基于偏微分方程(PDE)的形态学腐蚀算子．在边缘检测中，直接对原图像求取一阶差分，利用该形态学腐蚀算子增强边缘梯度、降低噪声的影响，突破了传统的先低通滤波后计算梯度的边缘检测思路．形态学运算不会带来边缘位置的偏移，因此能够对图像的边缘准确定位，同时具有抗噪性．将新方法的边缘检测性能和Canny算子、Log算子做了比较，结果表明提出的边缘定位方法更加准确，具有更好的抗噪性能．     

基于K-means的图像文字识别与提取研究

针对当前图像文字识别与提取的最新发展状况,提出一种基于K-means的图像文字识别与提取算法,其主要处理步骤包括图像的预处理、像素点聚类处理、图层的选择与优化以及最终的文字切分等。经过上机对算法进行测试,该算法能够有效提高图像文字识别与提取的准确率与执行效率,并可以针对不同环境下的图片文字进行有效识别。     

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%.     

基于模糊技术的文本检测提取方法研究

基于内容的索引和检索是实现巨量数字视频资料有效检索与浏览的一种重要方法,是当今的研究热点之一,而检测提取其中的文本是实现该目标的一个重要途径。文章提出一种检测提取图像中文本的新方法,其特点在于应用模糊技术对子图像变异灰度直方图(VGH)中的文本映射特征进行识别,从而实现检测定位图像中的文本;在讨论子图像VGH中文本映射特征性质和阈值参数选取算法的基础上,着重研究了模糊技术用于文本映射特征识别问题,给出了具有鲁棒性的文本检测提取算法;实验结果表明,新方法切实可行,相关算法正确有效。     

基于车徽背景纹理识别的车徽定位新方法

车徽是汽车品牌的标志，是汽车分类与识别的重要依据．车徽定位是车徽识别的关键环节．笔者提出了一种新的车徽定位方法．首先，根据车徽和车牌的位置关系进行车徽的粗定位，其次，进行车徽背景的纹理识别，然后，通过边缘检测进行车徽的背景抑制，对水平纹理进行垂直边缘检测，对垂直纹理进行水平边缘检测，最后应用数学形态学进行滤波，精确定位用车徽．实验结果表明，此方法具有很好的车徽定位效果．     

火灾视频图像的边缘自动检测研究

针对火灾视频图像的特点，在介绍了边缘检测的基本思想后，详细研究了火灾视频图像的边缘检测方法和常用的几种边缘检测算子，同时利用拍摄的火焰视频图像对本文提出的算法进行了多次试验，并通过结果图像证实了提出的边缘检测方法效果良好．     

基于多结构元素的脊骨边缘提取

提出了一种从脊骨图像中提取边缘的有效算法。该算法在数学形态学的基础上,针对图像中脊骨边缘形态选择不同的结构元素进行脊骨边缘提取。实验表明,该算法具有良好的边缘提取能力。     

建筑图像中线段提取算法研究

从图像中提取线段是建筑图像理解和分析研究过程中的一项重要工作。在已有的算法中,最具有代表性的是Hough变换算法和基于连接的算法。本文在分析图像基本特征的基础上提出了一种改进的线段提取算法,将两种算法的优势较好的结合起来,为系统的设计与开发提供了强有力的支撑。     

文本信息抽取技术研究

提出一种基于案例分析的文本数据抽取方法,通过将知识进行特征化表示,借助"用户特征—案例特征—案例知识"三者之间的映射关系和概念模块间的知识关联,完成复杂信息的知识抽取,同时引入增量式案例知识学习模型,有效地避免了因人工干预导致的知识拓展的不连续性,提高了抽取过程的识别效率.     

基于空间形态特征遥感边缘信息的提取方法

边缘信息是地物间波谱差异的反映.仅仅考虑灰度差异并不能满足专题信息-地物边缘提取的需要.加入地物的空间形态特征依据,可以使边缘信息提取更准确.在灰值形态学梯度算法和多方位形态结构元素形态学理论分析基础上,提出了提取遥感图像边缘信息的新方法.叙述了结构元素的设计和边缘提取过程,给出了应用实例并得到良好的视觉效果.     

基于文本分块的多模板隐马尔可夫模型的文本信息抽取

针对文本信息抽取中训练数据来源的多样化,不利于学习到最优的模型参数的问题,提出了一种基于多模板隐马尔可夫模型的文本信息抽取算法. 新算法利用文本排版格式、分隔符等信息,对文本进行分块,在此基础上,通过对训练数据分成多个形式模板训练隐马尔可夫初始概率及转移概率参数,最后,结合统一训练的释放概率参数,对文本信息进行抽取. 实验结果表明,新算法在精确度和召回率指标上比简单隐马尔可夫模型具有更好的性能.