工程图中粘连字符的提取与分割

针对二值数字化机械工程图中字符的提取和分割问题，提出了一种新的图文自动分离算法－行程编码匹配法，能对原始点阵图像的噪声水平、图形与字符粘连以及字符的大小和书写方向等因素几乎不加限制地进行处理。     

基于图像边缘特征的前景背景分割方法

提出一种基于边缘特征的背景建模方法,将边缘分类为前景边缘和背景边缘.和以往的基于边缘的背景差方法相比,该方法可以克服由于摄像机的微小扰动而带来的误判.由于噪声的影响,得到的前景边缘往往是不闭合的,而且边缘是一种稀疏的特征表示,为了得到精确的前景连通区域,提出了基于马尔可夫随机场(MRF)的前景区域提取方法,以前景边缘像素和背景边缘像素作为种子标记,通过前景边缘像素和背景边缘像素的竞争和标记传播,得到连通的前景区域.为了提高运算效率,采用基于图分割的组合优化方法最小化能量函数.通过对室内室外多个场景视频的试验,验证了该方法的准确性和有效性.     

基于交叉点提取的工程图矢量化方法研究

介绍了一种自适应窗口跟踪提取图中存在的交叉点，并依窗口内外图线的联系关系对工程圉进行矢量化的方法，分析了自适应窗口的构造条件，图线矢量储存的数据结构，还介绍了依矢量图线属性进行整图矢量合并的方法。     

基于线条识别的扫描工程图字线分割方法

在扫描工程图矢量化中,文字位图与图形位图分割的问题一直被广泛关注,许多现有方法根据连通区的形态特征和空间分布来分割文字和图形的位图,然后分别识别,其处理能力都局限在无粘连情况下,无法处理字线粘连及相交的情况,且难以区分尺寸范围相近或形态相似的文字与图形,提出一种基于线条识别的文字／图形分割方法,通过准确地识别线条并抽取其位图来分离文字,不仅保证了分割的正确性,而且为文字位图的字串的组织给出了依据。     

工程图中粘连字符的提取与分割

针对二值数字化机械工程图中字符的提取和分割问题，提出了一种新的图文自动分离算法———行程编码匹配法，能对原始点阵图像的噪声水平、图形与字符粘连以及字符的大小和书写方向等因素几乎不加限制地进行处理．在此算法的基础上，提出的一种字符分割算法可以成功地将字符与字符的粘连分割转化为图的边割集问题．经对以此算法研制成的图纸识别软件系统ＧＩＲＳ８０的初步测试，提取率在９５％以上     

数字筛去除二值图像中斑点的方法

用256级灰度扫描的工程图进行二值化合，会留下许多黑色斑点，在进行矢量化前必须把这些斑点除去，笔者根据筛子的原理，设计了一个数字筛，将它在图二值图上移动，小于网眼的黑斑用白色填充，连续的线条因无法从网格中掉下去而得以保留，这样就除去了图像上的斑点。     

电气工程图扫描输入和自动识别系统

在分析电气图处理的基础上,结合图像识别技术,就电气图纸扫描输入及识别的关键－－矢量化处理问题进行探讨,提出了一种将二值点阵图形转换为矢量图形的贯穿笔道剥离算法,分析了多幅图形的拼接问题,为大幅面图纸的快速输入提供了重要依据,通过大量的实验验证,各种算法对手描图纸具有较强的适应能力和抗干扰能力。     

工程图矢量化和拼接技术的实现

介绍一种工程图矢量化技术和拼接方法的系统实现.能实现精确、高效的工程图的矢量输入、通过编辑拼接,形成大幅面的矢量图形.     

细胞图象的背景分割方法

对内分泌细胞图象分析的基础上，克服常规背景分割方法的缺陷，提出了采用阈值曲面方法对内分泌细胞图象进行背景分割的技术，获得了令人满意的效果     

小波变换和沃尔什变换在测井曲线分层中的联合应用

在分析单独利用小波变换或沃尔什变换进行测井曲线自动分层所存在的优势及弊端的基础上，依据沃尔什方法能适用多测井曲线分层和小波方法更能表征信号突变点的特点，提出了一种小波变换和沃尔什变换联合的测井曲线自动分层方法，该方法能有效地结合两者在测井曲线分层巾的优势并弥补各自的不足。实际测井资料的处理结果表明，与小波变换分层方法和沃尔什变换分层方法相比，该联合方法简单、快速、有效，更适合实际测井资料的处理。     

基于流行排序的前景背景显著性检测算法

为准确提取图像显著区域,提出基于流行排序的前景背景显著性检测算法。首先,采用SLIC(simple linear iterative clustering)方法对经平滑处理的图像进行超像素分割。然后以超像素作为图中节点,采用自适应参数计算节点之间的权重以解决因采用固定值导致的图像效果不理想的问题。其次,在计算背景查询节点时,通过阈值剔除边界超像素中不属于背景的像素,以保留合适的查询节点,避免因显著目标位于图像边界而错把非背景像素标记为背景查询节点的问题。最后,因前景优先方法可以有效抑制背景噪声,而背景优先方法对背景噪声抑制不足,但可均匀突出前景目标。因此,采用相乘或者取平均的方式融合前景背景显著图以得到最终的显著图。在公开数据集MSRA、SED2及ECSSD上与其他算法进行实验对比,实验结果证明了算法的有效性。     

自适应背景建模及运动目标的检测

提出一种能在动态摄像机场景下检测前景物的算法(AGMM).本方法采用角点特征对前后两帧图像进行匹配,估算两帧图像的移动向量,并以此校正高斯混合模型(GMM),并在此基础上进行背景的重建以及前景物的分割.以不同场景的视频序列对本算法和GMM算法进行比较.实验结果表明,提出的算法能够适应动态摄像机场景,以牺牲一点复杂度为代价,大大提高检测精度,并且在摄像机移动比较大的位移时仍然可以得到正确的结果.     

使用前景/背景区域率失真特性的码率控制方法

为提高视频编码器码率控制的性能,根据视频内容将视频帧划分成包含主要运动物体的前景区域和相对静止背景的背景区域,分析各区域的率失真特性,提出一种适用于H.264/AVC编码器的基于区域的宏块层码率控制方法. 比特分配中,根据宏块的区域信息确定加权因子,自适应地为重要宏块分配较大的目标比特预算. 不同区域使用对应参数的二次模型确定宏块量化参数(quantization parameter,QP),并以已编码宏块的QP为参考调整计算所得QP,以降低前景与背景区域间、相邻宏块间的编码质量波动. 宏块编码结束后,根据实际编码信息更新各区域的码率控制参数. 实验测试表明,提出方法能够有效降低实际码率与目标码率之间的相对偏差,提高编码效率和解码恢复视频的主观质量。     

利用测井曲线自动划分层序地层的方法研究

目的根据已有测井资料和基准面旋回原理来实现计算机自动划分高分辨率层序地层。方法通过自然伽马测井曲线计算出泥砂比、砂泥比曲线,然后利用这些曲线求出地层短期基准面变化曲线,最后根据短期基准面变化曲线划分出不同级别的层序。结果测井曲线为地层基准面旋回的自动识别提供了可靠信息,在鄂尔多斯盆地部分区块进行了应用,取得了较好的效果,为层序地层划分提供了有效的工具。结论在层序分析过程中,利用这一技术实现了层序地层划分计算机化,极大地提高了高分辨率层序地层划分的精度和效率。     

基于区域背景的人机联作多井解释软件系统

为了避免单井解释与宏观地质背景脱节的弊端,采用面向对象技术对测井资料多井评价系统进行了分析。在开发基本构件类的基础上,建立了在区域背景下以求解井筒解释参数为主要目标的多井交互解释系统。在大庆、胜利、新疆等油田诸多区块的初步应用结果表明,该系统具有较好的实用性。     

视频会议中前后景均衡技术研究

提出一种实现视频会议中前后景分割和比特数分配的技术．在帧间预测的基础上,对序列图像中的运动目标或感兴趣区域(视频会议中为人脸区域)进行检测和跟踪,从而实现前后景的分割．该技术可以进一步提高图像数据的压缩比,而且还可以更合理地分配码流,能在较低比特率的限制下获得更好的主观视频质量。     

一种新的背景模型建立及更新方法

提出一种新的建立背景模型和更新背景的方法．首先采用一种新颖的类Hausdorff距离建模方法建立初始背景，然后对每一输入帧使用背景差分法获得前景，并利用高效分类器创造性地将前景分类为运动目标、静止目标、虚假目标、噪声，最后在背景更新阶段使用基于前景目标的背景更新方法．实验结果表明，本方法能建立可靠初始背景，并能有效地解决背景更新“死锁”问题，增强背景模型的鲁棒性．     

融合码本和纹理的双层视频背景建模方法

基于背景建模的运动目标分割是智能视频监控的重要任务,模型的质量直接影响到检测、跟踪、识别等运动分析的准确性.当前的建模方法多是单层的,忽略了像素特征在时域和空域上的联系,模型描述不够准确,对于背景扰动、全局光照变化及复杂的室内外场景等多种情况鲁棒性不强,导致了分割中出现空洞和噪声点.针对这些问题提出了一种双层建模的方法,在第一层提取时域上的像素亮度特征采用码本建模,第二层提取邻域纹理特征采用基于中心对称的局部二值模式建模.实验证明该方法在用于运动分割时,比常用方法具有更好的准确性和鲁棒性.     

一种基于背景的视频运动对象分割算法

就如何从视频序列中分割出具有语义意义的运动对象，本文提出了一种自动的基于背景的运动对象分割算法，利用颜色、形状和灰度等特征对第一帧图像进行初步分割，然后根据帧间运动信息构造背景图像，最后以背景图像和帧差图像作为参考图像，对同一场景中的所有视频帧进行快速可靠的分割．