用于字符数控加工的图像细化算法

提出了一种针对字符加工的图像细化算法。该算法满足了新的字符加工方法因为要使用字符骨架生成刀位轨迹而对细化算法的要求。根据新的加工方法的思路，通过对传统细化算法进行分析，并且结合opta算法，新算法弥被了通过传统算法获得的骨架偏离图像中心，有毛刺等缺点，新算法能准确地得到骨架上每一点的宽度，并计算出相应的深度，使新的字符加工方法能够加工出传统字符加工无法表现的雕刻效果，通过新算法得到了居中并且光滑的骨架，取得了很好的加工效果。     

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。     

一种改进的图像骨架提取算法

针对Zhang细化算法的不足提出改进算法。首先,根据提取的骨架特点设计细化模板,将骨架进行细化并且保持骨架的连通性和满足单像素,便于后续处理;其次,利用像素找出骨架的分支点,骨架减去分支点形成多个不连通区域,根据骨架特点选择不同的阈值,去除小于该阈值的连通分支,从而去除骨架毛刺,该步骤高效地除去了多余的噪音和毛刺,优化了骨架的视觉效果。仿真实验结果表明用改进算法提取图像骨架比Zhang细化算法得到的骨架效果更好,不但能够根据阈值的选择来除掉长短不一的毛刺,且不会破坏物体结构中重要的骨架。     

基于二值图像的手写体快速细化算法

针对查表算法模板数量多、匹配过程耗时长的缺点,分析手写体节点与周围像素邻点的相对位置,提出了一种手写体快速细化算法.该算法仅需要44个标记模板和15个优化模板即可实现对手写体二值图像的细化.实验结果表明,改进算法能够在有效降低算法复杂度的同时准确识别手写体的骨架.     

一种快速的一次扫描细化算法（OSSTA）

提出了一种快速的一次扫描细化算法，通过骨架点的预测分析，得到骨架点，对非骨架点的像素不作判断，并通过插补连接得到骨架。另给出了细化实例。     

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．     

基于数学形态学的图像汉字笔划细化和提取

文章提出了一种基于数学形态学的图像汉字笔划细化和提取方法。根据汉字的结构特点,定义了一组新的结构元素序列,保持了原样本图像汉字的连通性和拓扑性的骨架,有效地抑制样本细化后汉字笔划的扭曲和歪斜;在此细化的结果基础上,定义了一种新的汉字笔划提取算法,准确提取出原汉字的横竖撇捺笔划的形状、形态及形式结构信息,取得了理想的效果。     

数学形态学图像细化算法在RE中的应用研究

在数学形态学的理论基础之上,运用8种结构元素模板对图像进行击中匹配迭代运算,不断剥落图像边缘点,从而得到图像的中心骨架,达到细化的目的．该细化算法的连通性、单像素宽度性、抗噪声性都非常良好,而且处理速度很快,非常适合于有大量图像处理运算的反求工程．     

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。     

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。     

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。     

基于数学形态学的二值图像细化算法研究

将数学形态学这一方法应用于数字图像的细化中,针对已有细化算法中存在毛刺这种常见现象,对原有的剪枝结构元素进行改进,提出了一种新的结构元素消除毛刺.在Visual C 软件编程实现的基础上,对这两种结构元素在计算量、处理速度、效果等方面作了相应的测试和比较.结果表明:改进后的剪枝结构元素在这3个方面都得到较好的改善,并获得了理想的处理结果.     

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朴结构，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，所提出的二值图象细化方法为解决二值图像细化问题开辟了一条新途径。     

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．     

基于多向切片中点的快速图像细化算法

在对几种常用细化算法进行探讨之后,提出了利用骨架上的像素点至少在某个方向上应处于该方向对象边界的中心点处的特点,从多个方向对细化对象进行切片,并利用这些切片中心点集作为原始数据集,以快速产生对象骨架的方法.实验结果表明,本算法与基于击中-击不中方式和最大圆盘方式的算法相比,具有复杂度低,运算时间少的特点.     

一种改进的等高线并行细化算法

讨论了经过分色提取之后等高线的细化问题,以减少数据的处理量,为矢量化过程做前期处理准备.针对军事地图等高线,提出了一种改进的快速并行细化算法.采用两步法细化算法对等高线进行细化处理.在已有的两个逻辑规则基础上,增加了若干限制条件,处理了模板的对称性问题.同时还给出了删除数组,提高了算法的运行速度.从运行结果看,没有发生骨架畸变现象,避免了过度腐蚀,具有较好的连通性,此方法的细化效果较为理想.     

基于细化和最小生成树的多边形主骨架线提取

现有的不规则多边形主骨架线提取方法存在设计复杂、执行效率低等缺点,对此提出一种基于细化和最小生成树的多边形主骨架线提取方法 .首先,确定多边形的最小包围盒,并在其中生成均匀分布、数值分别为0或1的点,运用细化算法提取多边形骨架;再利用Prim算法生成最小生成树;最后,计算最小生成树上的两个叶子节点间的路径长度,将长度最长的路径定义为主骨架线.实验结果表明：本方法提取出的主骨架线效果较好,具有一定的实用性.