一种改进的指纹图像细化后算法

对指纹图像细化后算法进行研究,分析了常规细化后处理算法存在的不足,分析其产生的原因,并在常规细化后算法的基础上提出了一种改进的细化后算法。经过实验表明,该算法在继承了原有细化后算法优点的基础上显著地减少了细化后的噪声,是一种较为理想的细化后算法。     

指纹图像细化算法的改进算法

对指纹图像算法进行了较深入的研究,分析了OPTA算法和改进的OPTA算法的优缺点,提出了一种新的细化算法,经过实验证明,该算法能够很好的满足细化的要求,细化完全彻底,细化后保持了纹线原有的拓扑结构和细化特征,而且光滑无毛刺,运算速度也很快。     

对汉字图像进行细化处理的一种新算法

细化是图像分析和模式识别中的一个重要的操作,而基于图像集合运算的数学形态学细化算法则是细化算法中的一个重要分支,它可以利用灵活多变的结构元素对不同的图像进行处理.在保持原有图像拓扑关系不变的前提下,给出了一种新的形态学细化算法对汉字图像进行细化处理.     

数学形态学的细化算法

对目标图象进行细化处理,提取其骨架,在目标检测、图象编码以及光学字符识别等计算机视觉、图象处理与模式识别领域都有着广泛的应用．在定义了数学形态学图象轮廓和骨架的基础上,提出了基于两组结构元素模板的数学形态学细化新算法,这两组结构元素模板分别用来去掉目标的西北、东北、东南、西南方向四个角上的点和北、东、南、西四个方向上的点．用该算法对实际的字符进行细化,获得了令人满意的结果．     

图象的骨架,形态学结构元和细化算法

本文首先给出了骨架的数学定义，然后研究了形态学细化的结构元，最后根据结构元得到了形态学细化的基本算法和实例。     

指纹图像细化算法的研究

对指纹图像的细化算法进行了较深入的研究，分析了两种常用的细化算法——快速细化算法和改进的OPTA算法各自的优缺点．针对这两种算法的不足，分析其产生的原因，并且在第二种算法的基础上，重新构建了细化模板，提出了一种新的细化算法．经过实验证明。该算法能够很好的满足细化的要求，细化完全彻底，细化以后的指纹骨架在纹线中心线，并保持了纹线原有的拓扑结构和细节特征，而且光滑无毛刺，运算速度也很快．     

一种混合的文本图像细化方法

基于Manjunath Aradhya等提出的四步细化算法（MA）和Hilditch算法思想的分析,充分融合两种细化算法各自的优点,提出了一种新的文本图像细化方法。该算法首先采用改进的MA细化算法对二值图像作预处理;然后采用Hilditch算法进行细化。实验表明,提出的算法能有效的避免断笔,更好的保留字体拓扑信息,细化结果无畸变。     

陶瓷基片检测中Robert边缘细化算法

陶瓷基片检测中为了对亚像素进行精确定位,需要对基片图像进行灰度边缘细化.为了得到保留信息的细化灰度边缘,对边缘细化算法进行了研究,提出了Robert边缘细化算法.先对基片图像进行均值滤波,然后用Robert算子进行两次边缘检测,最后将两次检测结果进行减法运算得到边缘细化的陶瓷基片图像.实验表明,该算法可以得到允许范围内的单像素连通的细边缘,保留边缘灰度信息,为下一步对图像进行亚像素细分,提高测量精度打下良好的基础.     

图像细化的VC实现

图像细化是数学形态学的一门子学科,在现实中应用十分广泛,本文介绍了图像细化的一种算法,并用VC编程实现,代码具有可移植性,有一定参考和利用价值。     

一种改进的基于Canny算子的图像边缘提取算法

对Canny边缘提取算法进行改进, 采用二维高斯函数的一阶偏导数构造滤波器计算梯度幅值, 利用一种四阈值边缘检测定位方法定位边缘, 最后引入数学形态学方法对边缘细化处理. 改进算法对噪声抑制效果明显, 能够删除伪边缘, 检出边缘更加精细, 实验结果表明了改进算法的可行性和有效性.     

一种提取MRI图像感兴趣区域的分割方法

以国际标准脑肿瘤MRI图像库为背景进行分割实验,提出一种结合模糊C均值聚类、区域生长和数学形态学的FCM_Region分割方法对MRI脑肿瘤感兴趣区域进行提取.先利用模糊C均值聚类算法对原图进行聚类粗分割,对分割的结果采用形态学双结构算子和区域生长法去除颅骨等非脑组织来获取脑部组织,并平滑图像,最后采用比对法获得肿瘤感兴趣区域.实验结果证明了该方法对MRI脑肿瘤图像分割的有效性.     

改进的形态学航空图像边缘检测算法

为有效提取噪声较大的航空图像的边缘信息,对基于数学形态学的图像边缘检测算法进行改进:一是利用1种自适应加权复合数学形态学滤波器对图像进行滤波,二是结合图像特点和结构元素的自然属性,自适应确定权重,构造出1种具有较强抗噪能力的数学形态学梯度边缘检测算法。实验结果表明,该算法边缘定位准确,能检测出相对完整的边缘图像,且对噪声有较好地抑制作用。     

基于图像的电表读数系统

运用图像处理技术,设计了基于图像的电表读数系统.首先应用中值滤波和最大类间方差法对电表图像进行预处理,通过数学形态学对图像进行处理,再根据表盘区域的几何特征对其进行定位,最后用模板匹配法实现字符识别.实验结果表明,该检测系统有效、算法操作简单,为实际电表收费管理提供了依据.     

一种基于融合技术的遥感图像边缘检测算法

通过讨论遥感图像的边缘特点,为提取其图像边缘,提出了一种有效的融合多种方法的新的边缘检测算法算法针对遥感图像对象的复杂性、高边缘密度、噪声明显等特性,融合了滑动窗口技术、多阈值技术和模糊增强方法对遥感图像进行了边缘强化,最后利用模糊形态学算子进行了边缘提取实验表明,利用多方法融合,不仅可以弥补单一方法的缺点,还能提高边缘检测的精度,保留更多边缘细节     

象棋机器人视觉识别算法研究

完成了象棋机器人的视觉识别算法研究,并进行了实验。对棋盘图像预处理,包括对棋盘图像颜色模型的研究、将彩色图像转换成灰度图像、利用均值滤波和中值滤波等方法对棋盘图像滤波、将灰度图像二值化等。利用图像分割算法进行了棋盘图像边缘提取等操作;利用改进的Hough变换对棋子的圆形和圆心进行定位,从而获得棋盘上的棋子位置,为棋子识别打下基础。针对象棋棋子图像特点提出了统计径向棋子像素的识别方法,首先利用数学形态学方法对棋盘图像进行细化处理,然后统计每个棋子的像素个数,从而实现棋子识别。实验结果表明,该方法能得到较好的识别率,而且对于任意角度的棋子像素值均具有保持不变的特点。该方法比较适合象棋机器人视觉系统。     

一种分形和形态学结合的图像边缘检测算法

分形将灰度图像空间映射到分形维数空间进行边缘检测,形态学利用具有特向性的检测算子进行边缘检测.本文将分形中DFBR模型和改进的形态学方法相结合得到一种新的边缘检测算法.实验结果表明:结合算法具有分形算法的保留图像边缘细节能力和形态学对特殊方向边缘的检测能力,在对含有大量细节图像的边缘提取上优于单一的边缘检测方法,并具有良好的抗噪性能.     

图像序列处理中的形态分割方法

将数学形态学应用到序列图像分析中,提出了一种基于图像序列的3－D形态分割算法,对图像序列简化后进行边缘增强,用改进的3－D分水岭方法提取分割信息,基分割信息对几种常用图像序列的处理算子和处理方法进行了研究和改进,实验结果表明,该方法能对序列图像有效地进行时空分割,利用分割信息可显著提高各种图像序列处理的性能,而且具有算法简单、效率高的特点。     

基于区域标注的车牌提取算法研究

提出了一种基于区域标注的方法来实现静态图像中的车牌提取。车牌提取的主要步骤由以下几步构成:原始图像灰度化、数学形态学处理(前景图像处理)、图像二值化(阈值法)、图像滤波处理、特征区域标注,车牌特征提取、采用matlab进行实验仿真。在实验中,通过对各种场景下采集到1 000幅图像做测试,车牌定位率为98%。实验结果表明基于区域标注的车牌提取算法运算快,对背景较为复杂的图像中车牌的提取有良好的效果。     

一种基于数学形态学的遥感图像边缘检测算法

为有效提取边缘密度大的遥感图像中的边缘信息，提出了一种利用灰度形态变换原理进行检测的有效算法，首先利用开-闭形态滤波器降低输入图像的噪声，然后将二值图像的边缘提取算法推广到灰度图像中加以应用。实验结果证明，此方法优于灰度形态梯度法。同时也优于Canny算子。