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。     

工程图纸中文字符号的识别与提取

以图像的区域生成的法和基于ＬＡＴ的自适应的非线性形状匹配法为基础，了一种实现工程图纸的文字符号提取和识别的方法，与现行的文字符号的处理方法相比，它具有速度快、准确性高、生强的特点，所提出的方法已在实践中得到应用，达到了预期效果。     

复杂背景中字符图像的提取

在具有噪声及灰度不均匀的复杂背景中提取出待识别的字符, 是字符识别的关键一步。提出应用简单统计法及Ｒｏｂｅｒｔｓ边缘检测相结合的方法, 对图像进行二值化处理, 并在此基础上利用Ｈ－Ｓ连同分析方法去掉了复杂的背景块。在５８６／ＡＭＤＫ６／２００机器上, 对５０余幅图像处理, 均正确提取出了待识别的字符且每幅的实现时间不到１ ｓ。     

工程图形扫描图像中的尺寸字符提取与识别

给出了一种提取与识别工程图形扫描图像中的尺寸字符的方法，提出了几种简便，易于抽取的字符结构特征，能有效地识别工程图形扫描图像中的手写字符。该方法已成功地应用到工程图形扫描输入后的智能识别软件ＣＩＲＳ５。０中，字符提取及识别率达到９２％以上。     

用于步态识别的行人轮廓提取

采用针对静态背景下的基于Surendra背景更新算法的背景减除法对运动人体进行检测.为视频场景建立自适应的背景模型,通过原始图像和背景模型差分获得前景图像,再对检测出来的图像进行了二值化、数学形态学分析、连通分析、尺度归一等一系列图像预处理工作,为跟踪与识别奠定了基础.重点讨论了二值化自适应阈值选择的多种方法,总结出Kapur熵阈值选取法的优越性.     

基于图像分析的织物悬垂轮廓提取

采用国际通用的伞式法,利用图像分析技术开发了测试织物动静态悬垂的测试系统。根据输入图像灰度分布的双峰特性构造了表征灰度密度分布的理论解析表达式模型。根据实际得到的灰度密度分布利用最优化的方法得到了灰度密度,分布理论解析式的6个系数。根据得到的灰度密度分布理论表达式,从理论上计算出织物悬垂图像轮廓提取的阈值。     

复杂色彩单帧图像中的文字提取

本文依据图像中文字与其背景存在的色彩差异,提出从复杂色彩单帧图像中提取文字的新算法.对彩色图像在HSV颜色空间进行色彩聚类形成颜色图层,再通过投影算法将颜色图层进一步细分为子图层进行图层分析,最后通过子图层合并产生备选文字图层.实验结果表明,本算法能够良好地从各种复杂颜色背景中提取垂直或平行于图像边缘的单色文字.     

基于笔画识别的视频图片文字提取方法

通过对笔画的对称边缘特点与文字几何特征的认识,根据二阶边缘检测算子捕捉边缘点亮暗变化趋势的能力,使用高斯型拉普拉斯算子寻找边缘点对,并构建来自笔画等窄带区域的对称边缘点对样本集.从样本集的分布规律中自适应地定出文字笔画搜索窗的尺度及方向.利用最小生成树算法实现由系列搜索窗得到的所有笔画子区域的关联聚类,通过剪枝、伪区域鉴别和阈值分割,将文字以行(含非水平行)或列的形式提取出来.实验表明,该方法对复杂背景下不同的语言类型、亮暗类型、文字行方向及文字尺度具有适应性,在ICDAR数据集上的查准率和查全率分别达到76%和75%.     

基于二值图像的指纹特征点快速提取算法

提出了一种基于二值图像的特征点快速提取算法.该方法仅通过对二值图像中的有效点进行一次顺序遍历,根据二值图像的局部特征可以准确地提取出指纹图像中的特征点,具有简单快速并且有效的特点.     

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。     

飞行器结构特征提取与识别

针对天空背景下的飞行器，从目标的结构特征出发，采用SUSAN算子将目标从背景中提取出来；结合边缘信息，利用灰度重构对云层区域进行抑制；对处理后的图像二值化后，利用形态学算子对目标区域填充；最后对目标区域细化，利用先验知识发现目标的头部，实验结果证明了该方法的可行性．     

车牌图像预处理研究

在汽车牌照自动识别系统中,由于天气或拍摄角度等原因造成车牌图像模糊、倾斜和光照不均等现象,使得车牌的处理非常困难。针对这些问题,本文采用了相应的处理方法,有效地解决了车牌字符预处理中的难题。     

基于红外图像的绝缘子串自动提取和状态识别

为解决目前绝缘子低零值检测方法漏判率高、操作繁琐的问题,提出了一种新的绝缘子串红外图像中绝缘子盘面和铁帽区域自动提取方法和状态识别模型.首先将现场拍摄的绝缘子红外图像进行灰度化处理、去噪、二值化;然后从二值图像中提取反映绝缘子的特征点集合;通过特征点对二值图进行角度校正;最后通过区域提取中的特定算法提取出绝缘子的盘面和铁帽区域.通过提取该区域内的绝对温度、纹理和相对温差率作为绝缘子状态识别的特征集.将用电压分布法测得的绝缘子状态信息作为输出向量,通过训练得到优化的识别模型,用于绝缘子状态识别.该方法经过了220kV试验验证,证实了模型的有效性和实用性.     

印刷体蒙古文文字识别的研究

分析了蒙文文字的结构特征，论述了蒙文印刷体文字识别的原理，提出了从蒙文文字的预处理到特征提取以及模式分类等各处理阶段的实现方法，并且已将这些方法应用于蒙文印刷体文字识别软件的设计中，试验结果表明这些方法是可行的和高效的。     

基于K-means算法分割遥感图像的阈值确定方法研究

当前遥感图像分割中阈值确定方法忽略了前景和背景内在的联系,导致过分割和轮廓模糊,造成整体性能低下。为此,提出一种新型基于K-means算法分割遥感图像的阈值确定方法,通过K-means算法对遥感图像进行分割,利用最大类间方差方法得到分割遥感图像的初始阈值,依据该阈值将遥感图像划分成两类,求出两类的均值,将其作为K-means聚类算法的两个初始聚类中心,通过K-means聚类方法逐次迭代,不断更新聚类中心,直至得到聚类准则函数,从而求出遥感图像的最佳分割阈值。实验结果表明,采用所提方法确定遥感图像分割中的阈值,不仅效率高,而且整体性能优越;将得到的阈值应用于遥感图像分割中,能够使目标和背景被有效分离,且分离后目标部分轮廓比较清晰。     

视频图像内文字的自动提取新方法

提出了一种基于彩色边缘检测、形态学和逻辑与运算的视频文字提取方法,首先,分别运用垂直、水平、对角三个方向的彩色边缘检测算子提取出原图的边缘图像,然后分别对上述三幅边缘图像进行数学形态学运算,得到三幅不同方向的连通域图。最后,将这三幅连通域图相与,消除无用的信息,得到最终的文字区域。实验证明,该方法具有高的文字提取率和好的鲁棒性。     

一种复杂图像目标的分割与识别

研究受光照等因素影响的表面灰度随机变化的空中图像目标的分割与识别。提出了改进的多阈值八邻域像素比较边缘检测算法,对得到的边缘像素进行填充,并在跟踪过程中消除轮廓上的短枝及图像干扰,最后采用快速多边形近似算法,用多边形顶角及目标形状因子作为特征对目标进行识别。     

车牌识别中的快速区域定位方法研究

介绍一种在图像获取阶段有目的定位关注的物体，利用它在原始图像形成的标识区域特性，在约束条件下，按照识别牌几何特征提出了一种特殊的二值化处理方法。实验证明该图像识别系统具有较高的可靠性与稳定性，减小了进一步车牌识别中计算量大的问题，从而提高了车牌识别的准确性和快速性。     

文字图像二值化及降噪处理

针对文字图像进行处理,在分析一些经典的图像二值化和去噪算法基础上,根据需处理的文本图像的特点,提出了各问题的简化算法。并且分解各处理步骤,将它们的子过程重新安排,进一步提高运行效率。实验证明,在资源有限的嵌入式系统环境下,能够快速完成图像预处理,使其文字内容在中小尺寸电子纸屏幕上能够清晰地显示,有效提高了电子阅读器对图像格式文档内容处理能力,增强了该设备的实用性。