一种基于形态学的颗粒图像二值化算法

图像处理中阈值法计算简单,具有较高的运算效率,是图像分割中广泛采用的方法,主要分为全局阈值法和局部阈值法。针对颗粒图像,提出了一种基于形态学的最大类间方差Otsu二值化算法,实验证明,该算法这一算法能较好地保留原图像中的特征,二值化后的图像效果不错。     

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。     

二值图像边缘提取的新算法

边缘提取属于图像理解的低层处理阶段,就是提取被选定物体区域的外边缘轮廓。本文主要介绍了一种边缘提取的新思想,是通过以往的两个像素形成的模型以及使用第三个像素的外围空间来进一步确定待求德像素的思想。使对像素的搜索更具有目的性。通过实验,新算法与传统算法相结合可以有效地提高边缘提取的速度。     

一种改进的文本图像二值化算法

本文针对应用广泛Bersen二值化算法，结合其他改进算法提出了一种改进的文本图像二值化算法（称为Bersen--Improve算法，简写为Bersen—I算法）。Bersen--I算法不需要预先确定最大笔划宽度，并且改进了Bersen算法中的阈值选取方法，使得阈值的选择更为合理。此外，Bersen—I还具有较好的保持笔划的连通性及较强的抗干扰能力等优点。     

基于Ⅱ型模糊集的车辆图像二值化算法

车辆图像二值化是车牌识别系统中一个关键的部分,其性能的好坏直接影响到后续的工作的效果.本文提出了一种新的针对于车辆图像的二值化算法:基于Ⅱ型模糊集的二值化算法,此算法是在Ⅰ型模糊隶属度的基础上,建立了Ⅱ型模糊集,同时基于Ⅰ型隶属度函数的选择,采用灰度遍历搜寻在最小模糊度意义下的最佳灰度值作为分块后的车辆图像的二值化阈值.此算法保持了原有模糊集所具有的鲁棒性,减少了后续工作中图像背景对图像目标的影响,实验结果证明此算法的性能要优于Otsu等二值化算法.     

基于图像信噪比自适应阈值模型的秦简文字图像二值化算法

文本图像二值化算法的优劣直接影响图像文本字符识别的准确率。秦简文字图像受制于背景光照欠均衡和噪声复杂等因素影响,传统文本图像二值化算法无法准确分割其前景和背景,秦简文字轮廓等特征无法准确提取,二值化效果达不到文本高准确识别要求。针对图像质量不平衡的秦简文字图像提出了一种基于图像信噪比自适应阈值模型的二值化算法。首先,将图像进行灰度转换、调整亮度和降噪等一系列二值化前的预先处理;其次,根据图像信噪比(SNR)大小自适应设置阈值,分别采用OTSU算法和Bernsen算法进行二值化处理;最后,由峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)评价指标择优选取二值化图像,从而准确地提取秦简图像二值化后的文字轮廓。在自建的秦简文字数据集QBS text dataset上的测试结果表明,该算法的二值化结果保留了更多的秦简文字细节特征和文字轮廓,其峰值信噪比和精确率也分别达到25.61 dB和76.67%,相较其他经典文本图像二值化算法,其性能指标均有较大提升。     

基于误差扩散的图像二值化

将传统误差扩散法应用于灰度图像的二值化中, 根据图像的灰度级分布情况将图像分为两类, 并结合误差扩散思想分别对每类图像进行处理. 结果表明, 处理后得到的二值图像可模拟连续灰度图像, 更符合人眼的视觉特性.     

文档图像的二值化算法综述

文档图像的二值化是光学字符识别（OCR）的基础,本文在实验的基础上通过对现有的二值化算法进行研究分析,综合比较了期望灰度法、Otsu方法、迭代最优方法、Nibtack方法、平均梯度法和四叉树分解方法,分析了几种算法的优缺点,并对其发展趋势进行了简要的论述。     

一种新的基于二值图像的边缘检测算法

边缘检测是数字图像处理中常用的一种技术,可以捕获图像中物体的重要特征.介绍了几种经典的边缘检测算子,提出了一种基于二值图像的边缘检测方法.该方法不用对图像求导,仅统计每个像素点的8邻域值的情况,即可确定该像素点是否为边缘点.实验表明,该方法用于二值图像时,检测效果较理想.     

基于粒子群优化的红外图像增强方法

为解决低照度条件下红外图像边缘模糊、对比度差等问题,提出了一种红外图像增强算法。用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)结合伽马校正方法,将灰度标准方差融入评价函数,熵、边缘内容、灰度标准方差被用作每个粒子的目标函数,来评估所获得的红外图像增强结果,通过寻找最优伽马值对图像进行全局增强,实现了对红外图像的细节增强。实验结果表明,与传统直方图均衡(histogram equalization,HE)算法、自适应直方图均衡(adaptive histogram equalization,AHE)算法、限制对比度的自适应直方图均衡算法(contrast limited adaptive histogram equalization,CLAHE)相比,该算法的峰值信噪比(peak signal-to-noise ratio,PSNR)、均方误差(mean-square error,MSE)、结构相似性(structural similarity index,SSIM)指标为所有对比算法中最优,PSNR、SSIM分别提升了约56. 97%和18. 01%,SSIM优化了约18. 01%。通过该改进算法来处理红外图像,可以显著提高图像对比度,使图像细节更丰富,视觉效果得到很大改善。     

基于最大方差比的图像二值化算法

提出了一种基于最大方差比的图像二值化算法,该方法将图像分成两个类,当类问方差与类内方差的分离度最大时即为最佳阂值.实验表明,该方法能够准确而快速地对图像进行二值化,特别是当对象物和背景的灰度值的差具有一定大小的时候,效果更明显.     

一种改进的红外图像增强算法

根据红外图像的特性,在对常用的线性灰度变换法、直方图均衡化法和边缘检测法等图像增强算法进行详细分析的基础上,提出了一种采用平台直方图均衡化和增强高通滤波加权平均的红外图像增强算法,并给出了该算法的FPGA电路实现和时序仿真效果。提出的图像增强算法能适应红外探测器的各个工作阶段,易于FPGA实现且具有较好的图像增强效果。     

复合顺序形态变换在红外图像边缘检测中的应用

针对红外图像对比度低、边缘模糊、噪声大、空间相关性强的特点,提出了一种基于复合顺序形态变换的红外图像边缘检测方法·通过图像的局部均值和方差自适应的调节增强系数进行图像增强;采用形态学边缘锐化算法改善边缘清晰度·根据复合顺序形态变换相关概念及性质构造3种广义形态学边缘检测算子,可有效抑制红外图像中的噪声,提取目标边缘·实验结果表明,这种算法可以有效地克服红外图像的缺陷,保持图像边缘细节,优于传统边缘检测器·     

基于遗传算法的红外车辆目标模糊增强

由于红外车辆目标在成像过程中存在许多不确定性即模糊性,针对红外图像的模糊性将模糊理论应用于红外图像增强处理,本文提出了一种新的基于模糊理论的图像质量测量函数,把它作为遗传算法的适应度函数对非完全Beta函数的α和β参数进行自适应动态调节来拟合几种典型的灰度变换曲线,实现了感兴趣区域红外车辆目标的自适应模糊增强.实验结果表明了该方法的合理性和有效性,在性能上优于传统的图像增强技术和现有的一些同类增强技术,具有较高的自适应性和智能性.     

基于模糊增强的图像边缘检测的研究

对图像处理时的边缘检测算法作了分析和研究,介绍了基于模糊增强的图像边缘检测算法,详细研究了单层次模糊增强和多层次模糊增强的算法,并结合实验说明,该智能图像处理方法不仅能够明显的增强图像,而且可以检测到良好的图像边缘.最后,展望了这一新的研究应用领域的发展前景.     

基于区域生长的红外图像分割

该文采用区域生长的方法 ,结合人工智能 ,针对红外图像中目标相对较小、灰度值与视场中目标物体的热辐射量相关的特点 ,选取相应种子点根据灰度相似性判决生长出目标区域。结果表明 ,采用这种方法具有一定的针对性 ,能够有效地分割出目标物体     

基于版式边缘增强算法的倾斜检测

该文针对数字化文档图像的倾斜现象,首先定义了多种变换算子,然后在倾斜检测中,利用这些算子对预处理后的二值化倾斜图像进行变换处理.所得到的变换图像淡化了原文档图像的内部细节特征,同时清晰地反映了原图像版面边界的走势.变换图像通过一个图像块的形式直接表征了原版面的边界信息,增强了版式边缘,使得文档图像的倾斜角度更易检测.最后通过选取有代表性的倾斜版面图像,对该算法进行了实验验证分析,得到了版面倾斜检测的统计结果.     

基于二维直方图变换的红外烟幕遮蔽下目标图像增强

根据红外烟幕遮蔽条件下目标热像的特征,就利用一维直方图均衡化增强方法的对比度和清晰度不高以及损失图像细节的缺点,提出了一种基于二维直方图变换的目标热像增强方法;该方法充分利用了热像的高相关性特点,得到了较好的对比度和清晰度,保留了图像细节。采用该方法可以有效地改善目标红外像,使烟幕遮蔽目标的帧数减少10帧以上,显著减少了烟幕背景对目标的遮蔽时间     

基于灰度冗余的红外图像直方图处理技术

该文提出一种改进的消除灰度冗余的红外图像直方图均衡算法.通过统计红外图像灰度的分布规律,将像素灰度分布为零的灰度级进行完全压缩,设定适当的阈值,将小于阈值的无效灰度级映射到阈值灰度级,对有效图像灰度级进行无损均衡.该算法在压缩灰度冗余的同时,进行直方图均衡,克服了传统直方图方法在图像增强时造成的灰度断层和丢失,提高了图像质量.