一种基于像素标识的笔画细化新方法

利用模板重复对字符点阵数据累加，然后对模板累加数据进行分析，提出标定每一像素点的方法，根据每个像素点的这些标定信息可确定细化后保留点和细化剔除点，进而进行保形的笔画细化。该方法的最大特点就是笔画细化保形效果好，细化结果受笔画边缘毛刺影响很小。通过上机验证，证实该方法是一个在笔画细化上有效实用的方法。     

基于灰模型白化响应的边缘检测算法

为获得更好的图像边缘,提高机器视觉的检测精度,提出一种新的基于GM(1,1,C)模型白化响应的图像边缘检测算法.该算法用原图相邻的若干像素点值构建GM(1,1,C)模型,计算出相应像素点的白化值,得到原图像素点的像素值与相应白化值之间的误差.依据边缘像素点的像素值与非边缘像素点的像素值相差大而不满足GM(1,1,C)建模条件,从而导致边缘像素点白化值出现较大误差的特点,实现图像的边缘检测.实验证明:该算法在无噪声和有噪声的情况下均有效;建模像素数量越少,抗噪能力越强,但对边缘的检测能力会下降;建模像素数量越多,边缘的检测能力越强,但抗噪能力下降.     

基于二维灰度直方图的模糊熵分割方法

传统的基于一维灰度直方图的模糊熵分割方法不能反应图像的空间信息，抗噪声能力差，因此提出了基于二维灰度直方图的模糊熵分割算法．此算法根据像素点灰度值和其邻域灰度均值，建立二维灰度直方图，并在对应目标和背景的像限内构造像素点对目标和背影的隶属度函数，从而去除噪声和边缘像素对图像分割的影响．最后通过求模糊熵的极值，得到二维图像分割点．实验结果证明，该方法具有很强的鲁棒性和抗噪能力，分割效果明显优于一维的方法，而且可以方便地推广到其他一维熵分割中．     

一种书法字骨架提取优化方法

书法字的骨架提取即细化是书法风格研究的重要先决步骤。针对常见细化算法结果中产生的锯齿、非单像素、分叉点畸变和毛刺等问题进行改进。引入一种旋转不变性的细化算法得到汉字的中轴线。接着分以下两步进行优化:首先在保证图像连通的条件下进行单像素化处理;其次引入最大圆方法进行分叉点合并。实验结果表明,两步法得到的细化结果是单像素且无毛刺和分叉点的,为后续笔画提取和书法风格研究奠定良好的基础。     

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.     

基于骨架平滑与均匀膨胀的女书轮廓字形生成方法

针对手写女书字符目前尚未规范化,提取轮廓不平滑的问题,提出了一种笔画粗细均匀的女书轮廓字形生成方法,包括骨架提取、毛刺去除、骨架膨胀和轮廓提取等四个步骤。针对女书字符多呈菱形,弧笔和斜笔居多的特点,提出了一种单像素骨架提取算法;该算法结合八邻域模板邻域像素值分析与索引表遍历查找的思想,获得的骨架可以保持平滑性与骨架整体的单像素性。针对少量骨架结果伴有部分毛刺的情况,采用Rutoviz相交数分析法和Freeman方向链码法,设定不同的长度阈值和级别进行分级处理,有效去除毛刺。然后采用形态学运算对骨架进行均匀膨胀,得到笔画粗细均匀的女书字符,并采用边缘梯度和边缘跟踪的方法提取字符轮廓和生成轮廓字形。实验结果表明,该方法能快速、有效生成笔画粗细均匀、轮廓平滑的女书轮廓字形,对其他手写字符具有一定适用性。     

基于改进的POCS算法的超分辨率图像恢复

针对常规的POCS(凸集投影)算法会产生边缘振荡效应这一问题，提出了一种改进的POCS算法，该算法先对图像边缘像素点进行特殊处理，再对图像中其余的像素点进行修正，消除了恢复结果中的边缘振荡效应．将改进的POCS算法与常规的POCS算法进行对比实验，证明了改进的POCS算法的有效性．     

基于模糊算法的彩色图像边缘检测

彩色图像的边缘检测算法有很多;但检测结果仍存在细节丢失、抗噪性差的问题。提出一种新的彩色图像边缘检测算法。首先,在RGB空间下,采用矢量梯度算法,分别在三个通道中求出像素的梯度值。然后,采用自适应双阈值算法,对梯度值进行判断,筛选出图像的边缘点。最后,只采用筛选后的边缘点的信息,构造新的模糊矩阵的隶属函数,从而形成新的模糊算法。利用该算法,检测出最终的图像边缘信息。实验证明,该算法得到的图像检测结果,不仅对比度高、边缘连续、细节保存完整;而且具有较强的抗噪性。     

彩色图像的边缘检测

彩色图像的边缘检测算法有很多,但检测结果仍存在细节丢失、抗噪性差的问题。本文提出一种新的彩色图像的边缘检测算法。首先,在RGB空间下,采用矢量梯度算法,分别在三个通道中求出像素的梯度值。然后,采用自适应双阈值算法,对梯度值进行判断,筛选出图像的边缘点。最后,只采用筛选后的边缘点的信息,构造新的模糊矩阵的隶属函数,从而形成新的模糊算法。利用该算法,检测出最终的图像边缘信息。实验证明,该算法得到的图像检测结果,不仅对比度高、边缘连续、细节保存完整,而且具有较强的抗噪性。     

实现计算机视觉标定自动化的一种新技术

分析基于Mart算子的标定算法存在易受环境光及噪声影响、精度不够高的不足,根据计算机视觉标定的目标要求,通过动态阈值分割、边缘提取、轮廓跟踪和两步法标定算法等处理策略,克服了传统标定算法的缺点,并实现了计算机视觉摄像机标定的整个过程自动化．实验结果证明,该标定算法鲁棒性强,操作简便,抗噪声、抗环境光性能好,标定精度高而且稳定．     

基于特征向量和笔顺编码的字形相似算法研究

为充分利用汉字结构、轮廓、笔画、书写顺序等特征识别相似汉字,提出基于特征向量和笔顺编码的字形相似算法,用以解决形近字检索中准确度不高的问题。算法采用图像处理方法及五笔编码规则将汉字转化为特征向量形式和笔顺编码字符串,引入二值化差值算法和改进后的Jaro-Winkler Distance算法分别对其进行相似度计算,2个相似度分别从不同方面反映汉字的相似程度,吸取2种方法的优势对其进行融合,得到最终字形相似度。实验结果表明,该算法在字形检索中较3元组递归算法准确率提高27.8%,较模板匹配算法、结构方法、神经网络算法执行效率平均提高约66.7%,该算法不仅可以有效解决形近字检索中的准确性问题,同时效率也得以优化。     

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。     

排球抛球及挥臂击球动作数据的采集与传输研究

排球抛球及挥臂击球动作具有动态性,当前数据采集与传输方法适应能力较低,导致数据采集与传输精度、实时性和可靠性受到很大的影响,为此,提出一种新的排球抛球及挥臂击球动作数据的采集与传输方法,依据每个惯性传感器得到排球运动员进行抛球及挥臂击球动作时的关节姿态数据,经实时坐标转换处理完成人体模型中的所有关节对排球抛球及挥臂击球动作的对应跟踪,获取相应数据。采集到排球抛球及挥臂击球动作数据后,通过传感器网络,依据节点传输概率对排球抛球及挥臂击球动作数据进行传输。为了使节点间协作完成数据传输,通过构建预测连接时间的数据转发模型实现数据转发。实验结果表明,所提方法具有很高的采集精度、传输实时性和可靠性。     

基于笔画平面和模糊隶属度的手写体汉字识别

基于笔画平面抽取和动态网格划分,提出一种笔画平面与模糊隶属度相结合的手写体汉字特征提取方法,该方法克服了汉字特征抽取过程中因笔画粗细不均、笔画长短变形等引起的特征抽取不稳定问题.其基本思想是：用动态网格将汉字图像分别划分为横、竖、撇、捺4个笔画平面,并赋予每个网格中的点模糊隶属度,针对每个网格求加权累积直方图,最终获得汉字特征.基于南京理工大学NUST603HW手写汉字库的实验结果表明,该汉字特征抽取方法是有效的.     

汉字笔画若干数据的统计方法研究与应用

统计汉字笔画信息的各种数据,这些数据主要包括:每个汉字的平均笔画数及按使用频度加权的平均笔画数、以各种笔画起笔的汉字数目、各种笔画在汉字字库中的出现次数、汉字字库中笔画相同的汉字、能与其他字区分开的汉字前若干笔画数的平均数与加权平均数以及汉字字库中相邻笔画的频度等。统计的数据对于基于笔画的汉字输入法和汉字的联机手写识别等方面具有重要的指导意义,我们根据这些统计资料设计了标准键盘和数字键盘,并在Windows下实现了以上两种笔画输入法。     

笔划宽度变换直方图的车牌识别中的应用

对于很多车牌识别中使用的算法而言,主要存在两种车牌类型：深色文字浅色背景车牌和浅色文字深色背景车牌。这两种车牌主要是二值化结果不同,进而导致后续字符分割和识别处理的图像类型不同。因此,判断车牌的二值化类型对于车牌识别来说是基础且重要的工作。本文提出了一种基于字符笔划宽度变换直方图的二值化算法,根据正色图像和反色图像计算比较两者笔划宽度变换直方图的最大值来判别车牌类型。同时,根据判别结果还可以估计笔划宽度,为局部二值化算法的邻域窗口大小的选择提供依据。我们使用多样式的美国车牌作为实验对象,与其他算法相比,实验结果表明该算法具有更好准确率,但也有更高的复杂度。     

数字气缸的行程设计

研究了数字气相缸的行程设计方法，建立了活塞分行程和输出行程系列值的计算方程，编制了相应的计算框图，可为数字气缸的行程设计提供一种有效的方法和理论依据。     

一种计算深井泵柱塞冲程的新方法

冲程损失是影响泵效的一个重要因素 ,计算泵效时 ,常规的方法只考虑由静载荷和最大惯性载荷引起的冲程损失 ,而没有考虑振动载荷对冲程损失的影响。在对悬点运动规律分析的基础上 ,提出了一种计算抽油杆柱振动位移及考虑抽油杆柱上加速度分布后惯性载荷引起的附加柱塞冲程的方法。实例计算结果表明 ,计算所得的附加柱塞冲程是不可忽略的 ,在对有杆泵井参数优化设计及有杆泵井的诊断分析时 ,可以采用该方法。这种新的计算方法有助于提高抽油机井工况诊断的准确率及参数优化设计的精确度     

基于小波变换和RBF神经网络的交通标志识别

提出一种基于小波变换特征提取及采用两级神经网络分类器的交通标志识别方法.使用小波变换对图像进行处理,消除图像像素间的相关性,提取图像的整体特征作为神经网络分类器的输入向量.因交通标志类型较多,采用两级神经网络结构进行识别,图像特征先送入第一级分类器得到图像的粗分类型,再送入相应的二级子分类器进行细分.实验结果表明,这种方法具有良好的效果.     

基于广义相加模型的脑卒中发病环境因素分析

利用统计方法,通过建立广义相加模型,对脑卒中发病数与气温,气压和湿度之间的关系做了建模分析;结果显示,低气温和高气压对脑卒中发病率的影响较大,不同性别脑卒中发病率对天气的反应不一样,女性对气压的反应要更大些,60岁以下的人群脑卒中发病率受低温影响较为明显,而60岁以上人群脑卒中发病率受气压变化的影响更为明显;最后,对高危人群提出预警和干预的建议方案.