二值图像连通域标记优化算法

在分析现有二值图像像素扫描连通域标记算法的基础上,提出像素扫描连通域标记优化算法。本算法具有速度快,算法简单,易于实现的特点,仅需两次扫描,即可实现像素的多目标标记。本算法将背景也作为目标加以标记,分两步扫描图像和临时连通域标号矩阵完成连通域的标记和合并,采用顺序存储结构存储和处理等价标号,算法速度快,节约内存。     

基于游程的连通区域标记两次扫描快速算法

为提高二值图像连通区域标记(CCL)的计算效率,提出快速游程标记(FRL)算法,对基于游程的两次扫描算法中的传统游程连通检测算法进行了优化;然后介绍了基于FRL与并查集的整体算法;最后对FRL的计算效率进行了实验验证,并将整体算法与RTS与SAUF两种典型的两次扫描CCL算法进行了比对分析.结果表明:FRL算法省去了行间游程不必要的后续比对,使得比对形式接近于链式,大幅度提高了游程标记的计算效率,时间复杂度由传统RL算法的O(mn)降为O(m+n-1),执行时间降为与并查集运算环节同一量级;整体算法的性能明显优于RTS算法,总体上略优于SAUF算法.     

一种适合硬件实现的多值图像连通域标记算法

提出了一种合适硬件实现的多值图像连通域标记算法.算法以有效的方式识别、保存并整理区域之间复杂的连通关系.首先,通过对图像执行一遍逐像素扫描,得到图像的初步标记结果以及初步标记之间的连通关系;然后,通过等价表整理以及图像代换,输出图像标记的最终结果,并且连通域按照扫描顺序被赋予唯一的连续自然数.仿真结果表明,该算法能够识别图像中复杂的连通关系,产生正确的标记结果,在用于大幅图像的分块标记时,能够实现全局标记一致.在以硬件方式实现该算法时,在50 MHz工作时钟下,处理320×256像素图像能够达到100帧/s的标记速度,满足大部分实时目标识别系统的要求.     

一种基于“弦”的边界跟踪算法

针对传统边界跟踪算法搜索范围较大、判断次数较多这一状况,在分析了游程编码方法的基础上提出了一种基于"弦"的边界跟踪算法。该算法以弦为搜索单位,不需要扫描所有边界点的八邻域。并且该算法在基于游程编码的连通域标记后可以直接进行轮廓提取,避免了传统边界跟踪算法在连通域标记后要先将连通域转换为光栅图像形式再提取轮廓的方式。实验结果表明,该算法相较于传统的边界跟踪算法,效率有了显著的提升。     

基于游程连通分析的轮廓提取算法

通过设计一种称为子轮廓的数据结构,对游程左右端点以及分叉点和交汇点进行有序链接,提出一种新的基于游程连通分析的轮廓提取算法.按照从上到下、从左到右的顺序扫描图像数据进行游程编码,根据当前行游程与相邻上一行游程间的连通情况进行子轮廓创建、子轮廓生长以及子轮廓联结三种操作,实现图像内外轮廓以及内外轮廓包含关系的提取.实验结果表明,算法在提取游程平均压缩率高的图像轮廓时具有较大的优势.     

基于连通域算法的区域测量

基于数字图像处理的原理,提出用八连通域算法对有多个连通区域的二值图像进行面积测量.通过逐行逐列地扫描图像,按照一定的规则标记连通区域,得到对象的个数,同时统计每个区域所含的像素,通过标尺转换可以得出区域的面积.结果表明,该算法能有效地提取八连通区域,可用于计算显微图像颗粒物的面积和粒径.     

一种新的连通域标记算法

提出一种新的连通域标记算法.与其它适合硬件实现的算法相比,增加了虚警剔除部分,并将一维数组和游程码的结构结合成二维数组的形式进行操作,使新算法在速度、资源占用率、性能上更有优势.算法的Matlab和现场可编程门阵列(FPGA)仿真结果表明,新算法可以完备记录标记和参数信息;应用于要求快速得到准确参数信息的工程时,相比较其他算法,时间减少约50%,且控制逻辑的复杂性减小.     

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。     

基于上下边缘点匹配的连通域搜索算法

基于上下边缘点匹配的连通域搜索算法利用连通域的上下边缘点是一一对应的这一基本原理，设计出新的高效二值图像连通域搜索方法，该算法能在行扫描图像过程中提取连通域。给出了实验分析数据，并与行程标记法进行了时间复杂度的比较，验证了该算法的有效性。     

基于连通域内部对称量的PCB堵孔缺陷检测算法及其实现

为了对PCB图像锡面堵孔缺陷进行识别,本文提出了一种基于对称量统计的检测算法,该算法通过计算出单个连通域内部孔洞的对称量来判断连通域内部孔洞是否趋于圆形,当对称量达到一定阈值则说明在当前连通域位置下连通域内部孔洞趋于圆形,进而说明PCB锡环完好,没有出现锡面堵孔缺陷.实验结果表明,本文算法能准确有效地检测PCB图像单个连通域内部孔洞对称量特征,最后标记缺陷位置并输出堵孔区域的中心坐标,可应用于PCB锡面堵孔缺陷的识别.     

一种复杂文本图像中快速文本行检测算法

图像中的文本常常包含许多对图像理解，图像处理有用的信息，因此文本检测和提取被应用到很多应用当中如文档分割，文本修复，机器视觉，车牌检测与识别等.提出了一种基于游程分析的快速检测文本的算法，算法对图像中水平黑，白游程进行分析，把同一文本区域中的空白填满（变黑），而把文本行间过长的笔画切断，然后做基于游程的连通域分析，再根据三条基于文本特征的判断准则进行筛选得到文本行区域。实验证明，该算法可以同时提取不同字体，字号，语种的文本行，并且对Logo，条形码等非文本准确判定。     

一种二值图像连通区域标记快速算法

由于处理时间和存储空间的限制,常规的区域标记算法往往无法满足实时图像处理的需要。针对这些不足,提出了一种新的二值图像区域标记快速算法。该算法通过结合轮廓跟踪技术,经过一次图像扫描即可完成所有连通区域的标记,避免了大多数改进算法都必须处理的标记冲突问题,此外,本算法不受所标记的区域的形状和面积的影响,能够准确标记任意形状的连通区域,表现出良好的鲁棒性。最后与现存的多种算法进行了比较,实验结果表明该算法是快速和高效的。     

一种基于像素标记的二值图像区域围线追踪方法

在研究了多种二值图像连通区域围线追踪算法的基础上,提出了一种改进型的二值图像连通区域围线追踪算法。该算法在已有围线追踪算法的基础上,通过定义特定追踪方向,使得追踪过程始终按照逆时针或顺时针方向沿着连通区域边缘进行。在追踪过程中对像素点进行多次标记,通过在按照追踪方向确定的像素点基础上判断像素标记值来确定下一次待追踪像素点的选取。由于对像素点进行多次标记,有效区分了一次追踪像素点和二次追踪像素点,解决了追踪过程中出现的追踪间断现象,使得追踪结果呈现一条完整围线。实验结果表明,此方法可以快速有效地完成二值图像连通区域的围线追踪和提取。     

一种紫色土图像的分割与提取方法

【目的】研究紫色土的图像分割与提取，为将来实现机器视觉识别紫色土打下基础。【方法】利用在RGB颜色空间的像素值分布特点，计算多变量条件概率，通过建立优化模型提取颜色特征值的边界，结合分段函数构建分割测度；然后，使用构建的分割测度建立基于密度峰值思想的优化模型，按照两次迭代差异最小化原则，优化局部分割阈值，从多个局部分割阈值中利用类内方差最小化模型获得优化的分割阈值，实现紫色土的图像分割；最后，以像素四邻域连通标记递归算法标记包含空洞的紫色土区域图像的连通区域以消除分割结果中的背景离散区域。同理，标记背景连通区域以填充紫色土区域图像空洞实现图像中紫色土区域的提取。【结果】计算综合评价指标F1、调整的兰德系数ARI和归一化互信息NMI来评价分割提取的结果。试验表明，提出的方法平均分割准确率达96.01%,97.16%和82.02%；与对比方法比较，提出的算法可以更加准确完整地分割与提取紫色土区域图像，最终实现紫色土图像土壤区域的完整分割。【结论】提出的算法是有效的。     

一种密文域医学图像可逆信息隐藏算法

鉴于图像的密文域可逆信息隐藏在安全云计算和隐私保护方面的重要作用,为了提高信息嵌入率,结合医学DICOM图像像素深度高、像素分布连续性高的特点,提出了一种结合两种压缩算法的密文域医学图像可逆信息隐藏算法。首先发送方对图像进行预处理,根据像素中高位比特连续为0的数量嵌入标记信息,腾出高位的冗余空间;然后用一种特殊设计的块加密算法进行加密,在保证明文信息不被泄露的同时保留了部分图像相关性;接着嵌入方根据标记信息,在对应位置嵌入额外信息;此外,为了进一步提高嵌入率,嵌入方还可以利用图像像素的相关性,在块内进行做差,并压缩实施信息嵌入。实验结果表明,该算法不仅具有较高的信息嵌入率,同时还有较好的安全性表现。     

基于标记信息的快速轮廓跟踪算法

提出了三种利用标记信息加速轮廓跟踪执行过程的快速轮廓跟踪算法．算法的基本原理是：利用标记过程寻找连通区域中第一个像素出现的位置,在此基础上根据一定原则确定轮廓起点,省略了在图像中逐像素搜索轮廓起点的过程,达到加速算法执行的目的．三种算法分别适用于要求提供不同类型轮廓的应用中．仿真结果表明,大多情况下,快速算法能够将轮廓跟踪的执行时间减少40％以上．     

打印-扫描不变量结合双域的文本水印算法

提出一种打印-扫描不变量和双域相结合且抗打印-扫描的文本图像水印算法.该算法首先将文本图像字符进行切分,并分组为嵌入部分、调整部分和去除部分.然后用嵌入部分的打印-扫描不变量构造特征值矩阵,并进行离散余弦变换,在变换域内根据水印编码序列和阈值等参数修改高频系数,使逆变换矩阵和原矩阵差异最小.利用差异求出嵌入部分字符要翻转的黑色像素量,并在空间域根据优化后的翻转方案进行翻转;同时将调整部分翻转相反的黑色像素量,以保持文本图像黑色像素量的均值不变,从而实现水印信息的嵌入.实验结果表明:提出的水印算法对缩放攻击及打印-扫描等具有良好的鲁棒性,并具有较好的视觉效果.     

基于像素及梯度域双层深度卷积神经网络的页岩图像超分辨率重建

实际采集的页岩图像存在分辨率低等不足,有时难以满足实际应用的需求。针对此问题,构建了一种基于双层深度卷积神经网络的页岩图像超分辨率重建算法。算法以深度卷积神经网络为基础,引入残差训练及批规范化层来加速网络的收敛,并且在此神经网络的基础上提出图像像素域及梯度域结合的页岩图像超分辨率重建算法。算法大致过程为首先利用像素域的卷积神经网络对输入的低分辨率页岩图像进行上采样;然后对上采样图像提取梯度信息并利用梯度域的卷积神经网络对其进行转换;最后利用转换后的梯度信息作为正则项来约束高分辨率图像的重建,从而得到重建的高分辨率页岩图像。实验表明,与主流的超分辨率重建算法相比,重建得到的页岩图像具有更好的主观视觉效果与更高的客观评价参数,更利于后续的处理及分析。     

自适应迭代维纳滤波算法

针对经典维纳滤波去除图像高斯噪声后不能很好保持图像边缘和平滑性的问题,提出一种自适应迭代维纳滤波算法。首先,依靠像素灰度值的二阶差分分量估计图像的噪声方差;然后,以3×3大小的模板为起始模板,对图像进行迭代滤波且每次迭代都增加模板大小;最后,每次滤波前后所有像素灰度值变化大小的均值是否小于阈值为停止迭代的判断条件,判断条件成立结束滤波。不同改进算法的实验结果对比,该改进算法不仅保持较高图像峰值信噪比而且在时间复杂度上要小于小波域维纳滤波器,并且在保持图像边缘和平滑效果方面要较好于小波域维纳滤波。     

基于颜色特征的漂浮机器人三点定位系统

针对现有机器人全局相对定位方法的局限性,研究和提出了一种带有颜色特征的漂浮机器人定位算法.首先,在机器人表面标定3个红色标记点,利用CCD摄像机和图像采集卡采集全局视图,并将采集到的视图用HSI模型描述,从而增强颜色特征的鲁棒性,减少光照等外界因素的影响.然后,通过对HSI模型图像全局扫描、滤波和除噪,确定机器人表面3个标记点的位置,再根据三点定位法找出机器人在图像中具体的像素位置和像素姿态.最后,按照微分坐标转换法,根据已知的机器人像素位置和像素姿态数据,求得其在工作台上的实际位置和姿态,以达到精确定位的目的.与同类方法相比,该方法可以显著提高算法的效率和精度.