利用脊波变换对牙片中根管图像的增强方法

基于牙片图像的特点及脊波变换能保持线型结构的特性, 提出一种基于脊波变换的边缘检测方法. 以Radon变换作为脊波和高斯小波间的桥梁, 通过脊波域内灰度均值的比较对牙根管区域进行定位, 得到了定位准确、 连续的根管图像边缘. 该检测方法抗噪性好, 定位准确, 更益于医生诊治.     

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法.该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构.该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不...     

基于脊波变换的手指静脉图像增强研究(英文)

针对人体手指静脉图像的结构和特点,提出一种基于脊波变换的图像增强算法。该算法对手指静脉图像小波域各高频子带系数进行脊波变换,利用非线性新脊域系数确定法对脊域系数进行处理,然后对各高频子带进行脊波逆变换和小波图像重构。该算法对手指静脉二维曲线奇异处理、边缘增强等具有较好的效果,克服了小波变换在高维曲线奇异和方向选择上的不足。通过与传统的二维离散小波变换边缘增强法和自适应调整系数的脊波变换方法作比较,实验结果表明本算法具有更好的手指静脉图像效果。     

基于脊波变换的数字图像处理

脊波变换是在小波变换的基础上产生的特别适合于表示各向异性奇异性的多尺度方法.本文简述了脊波变换理论和曲波变换理论,并通过曲波变换方法进行图像增强处理的实验,结果显示脊波和曲波比小波更适合表示线状特征.     

基于脊波变换的直线特征检测及其实现

在数字图像领域,图像的特征检测是一种重要的图像预处理技术,广泛应用于轮廓抽取和纹理分析等领域.本文在Matlab编程环境下,将脊波变换提取图像直线特怔的实现分为3个步骤:(1)对含躁声的图像进行Randon变换;(2)对得到的Randon变换域进行3层小波变换,得到脊波系数;(3)对脊波系数进行阈值处理,得到的稀疏脊波系数经逆变换提取图像的直线特性.利用该方法分别对几种含躁声的图像进行直线检测,结果图像的信噪比可以达到17.4以上.研究表明,脊波变换对直线特征的提取可以得到良好的效果.     

基于脊波变换的数字图像处理

脊波变换是在小波变换的基础上产生的特别适合于表示各向异性奇异性的多尺度方法。本文简述了脊波变换理论和曲波变换理论,并通过曲波变换方法进行图像增强处理的实验,结果显示脊波和曲波比小波更适合表示线状特征。     

一种基于Radon变换的车牌图像分割和识别方法

从Radon变换的定义出发,论述了Radon变换检测直线的原理,并将它应用于车牌图像分割.在1幅含有车牌的图像中,进行边缘检测后,车牌所在矩形框往往是由多条直线组成,当投影方向与直线方向一致时,Radon变换取局部极大值.由此,首先找出Radon变换在0°附近的局部极大值,该值对应于原始图像中的1条接近垂直的直线,然后,寻找次局部极大值,对检测出来的若干条这样的直线聚类,根据计算结果沿垂直方向剪切原始图像;同理,找出Radon变换在90°附近的局部极大值,沿水平方向剪切原始图像.这样,可将车牌所对应的矩形从复杂的背景中分割出来.     

基于平稳脊波变换的图像降噪

有限脊波变换在Radon变换域中用正交小波处理点奇异,而正交小波变换不存在冗余性,因此在应用有限脊波变换进行图像降噪时会产生Gibbs现象。为了解决Gibbs条纹干扰问题,本文在有限脊波变换的基础上提出一种新的基于平稳脊波变换的图像降噪方法,其关键是引入一维平稳小波变换来代替正交小波变换对Radon系数矩阵进行处理。实验结果表明,与基于有限脊波变换的图像降噪方法相比,本文提出的算法具有更优的降噪性能,可使图像降噪后保持更好的边缘特征和视觉效果,振铃效应得到改善。     

基于Radon变换和坎尼边缘检测的倾斜车牌校正方法研究

为了解决车牌倾斜对字符分割和字符识别带来的不利影响,文章基于Radon变换的思想,先利用Canny边缘检测器检测车牌边缘,再利用Radon变换搜索构成车牌矩形的直线段,并计算其倾斜角来校正倾斜车牌.测试结果表明该方法能准确地检测出图像的倾斜角,并取得良好的效果.     

脊波分析在手背静脉识别中的应用

提出一种基于改进的有限脊波变换的手背静脉识别算法. 利用脊波理论适合于表示直线奇异性的特点, 对手背静脉特征进行分析. 使用改进的有限脊波变换对手背静脉图像进行分解, 得到不同分解尺度下手背静脉的多分辨脊波特征, 再通过定义多分辨脊波特征距离进行模式匹配. 实验结果表明, 与传统静脉特征提取方法相比, 该方法较完整地保留了静脉的原始信息, 提高了运行速度并降低了算法复杂度.     

基于边缘颜色对特征及笔画穿越双层检测车牌定位算法

针对现有车牌定位算法鲁棒性不够、准确度不高以及参数设置困难等问题,提出基于边缘颜色对特征以及笔画穿越双层检测车牌定位算法,不但充分利用车牌边缘颜色搭配信息,而且有效利用了车牌字符结构信息。粗检测阶段:首先进行边缘检测,人工收集所有搭配的彩色边缘特征数据,利用机器学习模型建立车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,然后利用车牌边缘颜色对覆盖分类学习模型,并利用先验信息进行形态学处理形成车牌候选区域。验证阶段:针对粗检测车牌候选区域,扫描车牌边缘穿越信息,最后利用车牌区域整体边缘分布覆盖分类模型进行候选区域验证处理。该方法利用车牌背景与字符具有固定颜色搭配的重要特点,综合利用了车牌的结构特征和纹理特征,提高了车牌定位的可靠性。实验采用100幅含有不同颜色搭配的车牌图像进行实验,定位准确率达到96%以上。     

基于最大梯度差和边缘搜索的车牌定位方法

车牌定位是车牌识别系统的关键技术,定位的准确与否直接影响车牌识别的结果.为了实现车牌的准确定位及车牌识别,依据车牌区域具有丰富的边缘信息,提出了一种改进的车牌定位算法.利用最大梯度差缩小车牌图像范围和矩形匹配法粗定位车牌,根据搜索车牌的边缘信息来精确定位车牌.实验结果证明了该方法的可行性及定位的准确性,并且比单一使用最大梯度差法的定位准确率有较大的提高.     

一种有效的车牌定位方法——数学形态学和字符边缘特征相结合的车牌定位方法

汽车车牌的定位是车牌自动识别系统中的关键环节。采用数学形态学和字符边缘特征相结合的方法对车牌进行定位,首先对车牌图像进行图像的预处理,然后利用数学形态学进行粗定位,最后利用字符边缘特征进行车牌的精确定位。从而实现了车牌图像的准确定位。     

基于模糊集的车牌提取方法

利用了车牌的颜色特征与纹理特征,提出一种新的基于模糊集的车牌提取方法.该方法用图像颜色对区域检测、颜色对边缘检测、色度峰值统计及密集小边缘增强,使用模糊集算子综合它们的结果,精确提取出车牌.实验结果表明:对在不同条件下拍摄的图像应用本方法,车牌提取准确率达到98.0%.特别地对光照不均、背景复杂的图像,本方法仍具有很强的鲁棒性.     

一种实用的车辆车牌定位系统

本文介绍了一种实用的车辆车牌定位方法,主要通过对车牌图像的边缘检测、阈值分割、数学形态学处理等算法和投影法定位完成对车牌图像的定位。实验结果表明该方法简单,车牌识别率高,具有一定的实用价值。     

基于数字图像处理的车牌定位与分割技术研究

针对车牌识别系统中参数选择的问题,提出一种基于数字图像处理的车牌定位与分割技术.采用基于数学形态学和边缘检测以及颜色相结合的方法实现了车牌定位.通过垂直投影法、模板匹配法实现了车牌字符图像的分割.实验结果表明,该方法能够有效、准确地实现车牌图像的定位与分割.     

基于边缘检测及灰度跳变的车牌定位算法研究

为了能在复杂背景及不同光照条件下准确地定位出车牌,提出了一种基于边缘检测和灰度跳变的车牌定位算法．该算法首先对获取的图像进行灰度化、图像二值化等预处理操作,提高图像质量,突出车牌信息,接着对车牌图像进行边缘检测,在此基础上采用水平方向和垂直方向上的灰度跳变统计来确定车牌区域的上下边界和左右边界,从而实现车牌定位。实验结果表明,该方法可以比较准确、快速地实现车牌区域的定位．     

边缘点颜色分布结合车牌自身结构的车牌检测

提出了一种基于边缘点颜色分布结合车牌自身结构的二次车牌定位方法。首先,根据牌照区域的纵向纹理特性,提取灰度图像的竖直边缘突出车牌特征,然后计算边缘点的颜色分布,滤除不满足车牌特定颜色搭配的背景边缘点,最后通过形态学运算、滤波、矩形区域覆盖等得到候选目标。在验证模块中,依据车牌的结构特征对候选区域进行验证分类,最终确定车牌位置。本文对实际收集的样本车牌图像进行试验,结果表明,算法对车牌目标定位具有较高的准确率。     

基于MALAB的车牌定位算法研究

利用Matlab工具实现车牌定位算法研究。利用灰度修正，滤波和图像增强等预处理方法。较好地消除了图像的噪音，提高了图像质量。通过对车牌特征的研究，利用边缘检测和扫描方法实现车牌定位。     

像素连接车牌定位技术的研究

车牌定位作为车牌识别的先导部分,其准确性决定了车牌识别系统的可靠性.现有车牌定位技术对融合后的图像进行形态学操作时,存在结构元素大小不易控制,并且若车身有着与车牌同样的颜色,形态学膨胀容易造成两者相连接的问题.针对该问题,提出了像素连接的车牌定位方法,达到较好的车牌识别边缘检测效果.