二值点阵图像的放大与缩小方法研究

着重研究了二值点阵图像的放大、缩小方法，针对二值点阵灰度图和工程图现有的缩小和放大算法及存在的问题，提出了基于区域特征的图像变换思想，以图块为单位进行图像的放大、缩小．据此，提出了对二值灰度图和工程图进行放大、缩小的改进算法并进行分析。     

边界保持的二值图像放大算法

采用传统的图像放大算法处理二值图像会产生明显的锯齿效应,从而影响图像视觉质量。对此提出一种基于形态学的二值图像放大算法。首先采用近邻采样法将图像放大到指定倍数,然后运用像素补偿法使图像边缘区域变得光滑。最后采用基于目标物像素占比约束的形态学腐蚀方法,解决图像边界外扩问题。实验结果表明,该算法用于对二值图像放大,不仅能有效消除锯齿效应,还有效保持了图像边缘的合理位置,使二值图像放大后的视觉质量得到明显提升。     

基于区域填充的二值数字图像放大算法

二值数字图像是指仅由2种颜色组成的离散图像。采用一般方法放大二值数字图像,会导致图像的边缘出现模糊与锯齿现象,为此提出一种适合于放大二值数字图像的新算法;采用近邻取样法将图像放大到指定的倍数,通过搜索输入图像确定所有锯齿区域,将其映射到输出图像并进行区域填充;实验结果表明,该算法用于二值数字图像的放大能使图像边缘保持清晰与光滑,与其他方法相比具有明显的优势。     

基于代数方法的二值图像重建研究

以血管截面图像的二值重建作为研究对象,着重讨论了基于代数重建方法（Algebraic Recon-struction Technique,ART)下的算法实现问题,主要内容包括提高重建速率及改善重建质量,即简化ART权因子,缩短算法迭代时间;利用被重建对象为二值的先验特点,对重建结果加以后处理,模拟实验结果证明,这种方法应用于旋转DSA（数字减影血管造影术）的心血管重建中,在保证质量的前提下,可以极大地降低所需投影的个数。     

一种图像放大的离散算法

根据李将云等人(2003)所提出的数字图像的离散放缩算法，分析其不足之处，并对简单的二值图像以及一般的灰度图像提出一套新的离散放大算法．该算法可使图像放大任意实数倍．应用该算法能使放大后的图像边界清晰，忠实地反映原始图像的面貌．实验证明，该方法也是一种有效的图像放大算法．     

基于三次样条插值的图像放大的离散算法

针对李将云等(2003)提出的图像放大离散算法，分析其不足之处，并对简单的二值图像以及一般的灰度级较少的图像，用三次样条插值方法，提出一套新的离散放大算法．实验结果表明，该算法可以得到较好的放大效果．它适用于灰度级较少的数字图像，尤其是二值图像，并且这种图像放大方法的放大倍数没有限制．     

多项式零点模的放大和缩小不等式

本文在利用儒歇定理证明代数基本定理的过程中，指出了多项式零点的范围－它的放大不等式和缩小不等式。     

针对二值图像信息隐藏的攻击方法

提出了一种针对二值图像信息隐藏的攻击方法。该方法利用图像滤波理论，对携带信息的载体图像滤波来预测原始载体图像，通过计算游程统计规律来检测基于修改游程的信息嵌入。该算法不但可以可靠地判定载体图像是否含有隐藏信息，而且还能较为准确地估计出嵌入容量。     

基于二值图像的信息隐藏研究综述

二值图像存储简单、结构紧嫡的独特优势使得二值图像在数据传真、字条码识别和数字签名中得到了广泛的应用，也正是由于这个特点使得彩色、灰度图像的信息隐藏技术不能直接应用于二值图像信息隐藏中。总结概述了近年来二值图像的一些研究成果，并对这些研究成果的鲁棒性和隐藏容量等向题做了一个简要比较与讨论。     

灰度图像的模糊化成组自动切割转换二值图像

提出医学图像处理中图像组织自动转换为二值图像实现中的问题,介绍一种将灰度图像的直方图根据要求模糊化后自动成组转换为二值图像的方法,并给出了结果。     

二值图像细化算法的比较与改进

本文在分析二值线图形的基本细化原理及目前流行的各种细化算法的基础上，提出一种以Ｈｉｌｄｉｔｃｈ经典算法为基础并行与串行处理相结合的细化算法。该算法大大提高了处理速度，满足工程图矢量识别系统对处理速度的要求。     

电子警察系统中的图像二值化方法

考虑到电子警察系统中所拍摄到的含有车牌信息图像的特点，对整体和局部分别选用不同的二值化方法进行处理．在对整体图像进行二值化处理时，提出了一种新的二值化方法，即在二值化的时候，加入游程平滑算法的思想，对图像进行逐行扫描和处理．     

基于二值文档图像适宜网上管理的处理方法探讨与研究

着重介绍对二值图像的各种压缩方法，并对其进行了系统比较，给出了适合将文档图像进行网上传输以及网上批量文档图像管理和查阅的一种高效率软件压缩方法，扫描处理方法及去噪声方法等。     

一种新的二值图像信息隐藏方法

随着数字媒体的普及,人们已经提出了许多在灰度图像和彩色图像中隐藏信息的方法,但是由于随意修改二值图像的像素值容易引起图像质量的明显下降,所以大多数在灰度图像和彩色图像中隐藏信息的方法不能直接应用到二值图像中.本文提出了一种在二值图像中进行信息隐藏的方法.该方法将二值图像分割成大小为2×2的图像块,利用图像块的奇偶性将一条二进制信息嵌入到黑白像素邻近的块中,嵌入1位信息平均修改0.5个像素,具有计算量小、嵌入信息量大、图像质量下降少、安全性高的优点.     

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。     

一种新的图像二值化方法

在模式识别中,二值化效果的好坏直接影响着识别效果.首先通过改进的Bernsen方法对原始图像进行二值化,得到第一幅源图像;然后根据自组织神经网络计算阈值,对图像进行二值化,得到第二幅源图像;再根据灰度值最小的原则作为图像融合方法,得到最终的二值化图像.最后给出模拟实验,实验结果表明该方法是有效的.     

邻域编码二值图像跟踪的快速算法

讨论了如何通过快速实现８－邻域编码来解决快速完成３×３窗局部运算 的问题。给出了一个快速跟踪任意复杂图像边界的完全边界跟踪算法 （ＮＣＣＢＦ）；与经典的ＢＦ和ＣＣＴ边界跟踪算法相比，ＮＣＣＢＦ算法具有速度 快和适应性更强的优点；其独特边界标记方法补充和完善了ＮＣＢＦ算法。     

基于内点保留的二值图像细化算法

提出一种基于内点保留的并行细化算法，与一般基于边缘点去除的细化算法比较，它具有运算速度快，程序简单，便于硬件实现，能够完整地保存图像的拓扑结构，所获得的骨架对称性好等优点，在ＩＩＳ图像处理系统上进行了初步实验，结果表明，所提出的二值图像细化方法解决二值图像细化问题开辟了一条新途径。     

基于区域特征的胃炎病理图像二值化分割方法

二值化图像侵害方法因方法简单、易于实现而得到广泛应用,文章提出了一种基于区域特征的二值化图像分割方法。实验表明,该方法针对胃炎病理图像能得到较好的效果。