一种新的指纹图像轮廓分割算法

指纹图像分割是指纹图像预处理的一个重要部分，有效的分割既可以减少后续处理的时间，又可以大大增强特征提取的可靠性．本文简单介绍三种指纹分割算法，并提出了一种针对活体指纹采集器所采集的指纹图像的轮廓分割方法，根据手指与传感器中接触区的位置差异，用角部灰度均值作为分割阈值，并用形态学进行的处理．试验结果表明，该方法可以快速高效地对该种指纹图像进行轮廊分割。     

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.     

局部C V主动轮廓模型快速图像分割算法

经典的C V模型分割算法在处理较大尺寸图像时存在需多次迭代、运算时间长的缺点。在分析图像尺寸和初始逼近图像与获得稳定解的迭代次数与运算时间的关系的基础上,提出了一种改进的基于阈值分割及快速连通域标记算法的局部C V图像分割算法,对大尺寸图像进行处理。采用OTSU算法对图像进行初步的阈值分割,再利用快速非递归连通域标记算法进行连通域的标记及图像的局部分片。对分片后的小块图像以其阈值分割的结果作为初始逼近图像采用C V算法进行分割处理。算法分析及仿真结果证实,与经典C V算法相比较,改进的算法能够以很少的迭代次数和很短的运算时间达到稳定解,能够对含有丰富轮廓细节的大尺寸图像进行快速有效的处理。     

一种新的指纹图像预处理方法

提出了一种基于屋脊边缘检测的指纹图像预处理方法，利用屋脊边缘沿最大主曲率方向的最大主曲率局部极值直接得到指纹的骨架，用最小主曲率的方向得到指纹的方向流结构。实验证明，该方法对于不同质量的指纹图像都妈得了较理想的结果，而且可用于其他方波型屋脊边缘的检测。     

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。     

指纹图像分割方法综述

在自动指纹识别系统中,精确的指纹图像分割可以加快后续处理速度,提高识别的准确性。按照图像特征的定义范围,将指纹图像分割方法分为基于像素特征、块特征和图像全局特征的方法。对每类方法分别从特征层面与分类器层面进行了归纳总结,并简要分析了3类方法的分割错误率与时间复杂性。最后指出了目前指纹分割算法中存在的主要问题和未来的研究方向。     

一种基于自适应阈值的图像分割算法

为提高目标检测概率，针对复杂的地面目标红外亚图像，提出了一种以最大类间方差法为基础的自适应阈值图像分割方法。用分割出的目标和背景区域的灰度统计量，设计了一个判断是否得到正确分割的准则．理论分析和实验结果表明，对于复杂背景下低对比度、低信噪比的地面目标，不论目标在图像中所占面积大小，利用该方法均可得到正确的分割结果．通过设置阈值运算的灰度取值范围，可大大减少计算量，节省处理时间．     

多指标指纹图像分割方法研究

将投票决策系统引入到指纹图像分割过程中,提出了一种多指标投票决策指纹图像分割方法.首先选择区域灰度方差、灰度均值、块方向方差均值和点方向集中度指标等分割指标,然后分别采用单指标、双指标、多指标分别对指纹图像进行分割处理,最后针对所获得的多个指纹图像分割结果,采用投票决策系统在结果层进行决策融合,获得最终的指纹图像分割结...     

一种改进的活动轮廓的图像分割方法

对活动轮廓模型存在的问题,即活动曲线收缩范围小且无法检测图像的凹陷边界,提出了一种改进的算法．先采用GREEDY近似最优算法使活动曲线尽可能地接近图像的边界,然后在图像缓变区域取一适当的递减参数对外部能量进行放大,以使活动曲线向图像的凹陷边界移动．实验结果表明该方法是有效可行的．     

一种新的几何活动轮廓模型在图像分割中的应用

提出了改进的LBF模型(ILBF)及其图像分割算法.利用两种不同尺度参数的LBF模型分别描述局部和全局信息,并构造了新的能量函数.将局部熵引入到ILBF模型中,同时给出自动求取能量函数中权重参数ω的有效方法,用尺度参数σ较大的LBF模型替代LGIF模型中的C-V模型,较大σ值的LBF模型不仅具有全局特性而且具有局部特性;将进行数据处理后的局部熵引入到LGIF模型中,进而自动求取权重参数ω,克服了LGIF模型权重参数值的选取全程都需要人工参与的缺点.为了有利于计算机的自动求解和避免过多无用的循环迭代,提出了一种新的终止准则.     

基于模糊C均值聚类和减法聚类结合的图像分割

针对模糊C均值聚类算法(FCM)聚类过程中,初始聚类中心通过随机产生、类别数的确定通过预定义的方式实现的问题,利用减法聚类(SCM)以及聚类有效性函数,实现对FCM聚类过程的聚类中心和聚类类别数自动进行设定,实现了数据的自适应聚类,并将其应用到了CT图像的自动分割中.实验结果表明,该方法是有效的.     

文本图像页面分割算法研究

提出了一种基于改进纹理谱的文本页面分割算法,该算法首先采用改进的递归投影轮廓切割算法对文本图像页面进行粗分割,并提取文本图像的纹理谱特征;然后采用最小距离法将相邻纹理单元进行分类;最后实现文本图像页面文字区与非文字区的精确分割.实验表明,提出的方法在含有文字、图、表格的文本图像页面分割中效果很好,对其他复杂文本图像页面分割也具有适应性.     

一种新的棉花根系图像阈值分割方法

为了方便实现棉花原位根系的检测,提出了一种自动全局阈值分割方法,用于棉花根系图像分割.采用无损的数码设备成像法对棉花原位根系图像进行采集,使用自动全局阈值分割方法分割图像.该方法首先将采集到的原位根系图像进行空间转换,使采集到的图像在HSV空间下进行分割;然后,通过全局阈值分割的方法选择阈值将图像进行二值化处理,采用闭运算方法对二值图像进行初步降噪;最后,通过形状特征的筛选过滤图像中所有噪声,并筛选出图像中细长的根部特征.本算法可以有效抑制噪声和土壤杂质的影响,能够对根系进行准确地分割,是快速检测作物根系图像的有效办法.     

一种SAR图像分割新方法

合成孔径雷达（SAR）图像中固有的相干斑噪声,严重影响了图像分割算法性能。为了改善SAR图像分割质量,本文提出了一种联合PM扩散模型和各向异性MRF模型的图像分割方法。首先对传统PM扩散模型的扩散系数进行简化和近似,限制模型的解的唯一;然后使用改进后的模型对原始SAR图像进行非线性扩散,在抑制噪声的同时保持图像结构细节;继而,通过在标记场势能函数中引入观测数据灰度信息,将经典的基团势能改进为基于灰度加权的各向异性势能,提高边缘像素和图像奇异点的分割准确率。实验表明,本文算法的分割结果区域连通性更好,边缘轮廓分割更精细。     

改进灰度共生矩阵的指纹图像分割算法

针对灰度共生矩阵对指纹图像分割过程中人工选取阈值不精确、繁琐等缺点,提出了一种采用自适应阈值分割的灰度共生矩阵的指纹图像分割算法。首先,用整幅指纹图像的对比度方差值的均值Mv作阈值对图像进行初分割;然后,不断调整Mv,通过试验验证当指纹区域对比度方差值的均值Pv与Mv的比值在一个特定的区间(即Pv/Mv∈[1.5,2])时,才能获得最好的分割效果,由此获得灰度共生矩阵的自适应分割阈值Mv,从而精确地分割出指纹图像的有效区域。试验结果表明,相比于已有的分割算法,该算法在分割错误率和耗时方面均较优,并且分割更准确。     

一种改进的自动分割镜头的方法

对现有传统分割算法进行分析，提出了一种改进的自动分割镜头的算法．通过计算视频序列相邻帧之间的灰度差值及色彩差异，自适应进行视频镜头的边界检测和闪光检测．这种算法将帧差法和直方图法这两种传统算法相结合，有效地提高了检出率及精确率，是一种简便、快捷的算法．     

岩石薄片正交偏光图像的颗粒分割方法

为了解决图像分析技术应用于岩石薄片粒度分析一直受到图像分割效果的制约问题,提高岩石颗粒自动分割的准确性,提出了一种岩石薄片图像颗粒分割的新方法。该技术是以自主研制的图像采集系统为基础,通过序列图像获取、序列图像处理、多分割层叠加、SRM算法分割以及小面积合并处理等实现颗粒分割。实践表明该技术用于碎屑岩薄片粒度分析可以实现90%以上的颗粒准确分割,具有良好的实用性、可靠性和准确性,弥补了普通显微镜在粒度分析中的不足,具有较高的推广价值。     

基于方向图的动态阈值指纹图像二值化方法

提出一种基于方向图的、具有动态阈值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。实验表明，此方法对于不同质量的图像都有着令人满意的处理效果。