太阳能电池板检测中实时二值化阀值设定的方法

分析了太阳能电池板图像的灰度直方图特征及大津法算法原理,在电池板外形尺寸测量过程中提出将大津法分类思想应用于电池板图像二值化阀值的实时设定。实验表明,这种实时设定阀值的方法克服了光照变化对太阳能电池板测量的影响,从而提高测量的准确性和稳定性。     

颗粒显微图象二值化方法研究

针对颗粒显微图象的性质 ,提出分块曲面二值化方法 ,能有效地消除数据采集时显微镜的光照不均匀 ,也能有效地消除颗粒显微图象的噪声 ,且二值化所产生的图象质量好。已成功地应用到颗粒显微图象分析系统中     

基于HSI的彩色图像二值化技术研究

当今的工业应用中存在着大量没有输出接口的数字仪表。要想自动读取仪表中的数据,只能通过识别技术。数字仪表识别的关键在于图像的二值化处理。在工业环境中实时采集的图像多为彩色图像,由于现场光线以及仪表位置等因素,应用传统的二值化技术存在处理速度慢、清晰度不高等缺点。给出一种基于HSI空间上彩色图像二值化方法。这种方法不需要对图像进行灰度处理而是直接对彩色图像进行处理,不仅能够提高处理速度,而且对较模糊的图像也能获得较好的处理效果。     

基于方向图的动态阈值指纹图像二值化方法

提出一种基于方向图的、具有动态阈值的指纹图像二值化方法。该方法充分利用了指纹图像本身方向和灰度变化的特点，在保持指纹特征基本不丢失的情况下，可直接从指纹源图像中得到二值化图像，一次性完成一般图像 处理中的平滑、增强、二值化的过程。实验表明，此方法对于不同质量的图像都有着令人满意的处理效果。     

仪表图像二值化技术研究

仪表读数识别是智能抄表系统的重要组成部分，而仪表图像二值化是实现仪表读数识别的前提与基础。由于仪表图像在采集时，受工作环境和采集条件影响，采集质量较差。通过对采集图像处理与分析，找到了适合的二值化方法，提高了二值化效果。     

数字图象的二值化处理技术探究

分析了数字图象二值化处理的特点，提供了几种二值化处理技术，并对这些算法进行了测试与比较，最后根据实践应用对二值化处理中的动态阈值的选取策略等相关技术作出了阐述。     

基于熵的图像二值化方法比较研究

对基于对数和指数图像熵的最大熵法和最小交叉熵法的图像二值化算法进行了分析．通过仿真,对算法进行了比较研究,阐明了算法的局限性和比较适合的应用场合。     

基于自组织特征映射网的灰度图像二值化方法

文章提出了一种基于自组织特征映射网 ( SOF M)的灰度图像二值化方法 ,通过像素灰度值对网络的训练找到图像的目标类灰度中心和背景类灰度中心 ,再利用竞争取胜的机制处理每一个像素使其二值化。实例验证了这种方法处理受噪声污染的一些质量中等和质量较差的灰度图有较好的二值化效果。     

基于改进差分边缘检测法的车牌字符二值化算法

针对车牌字符光照和污损的复杂特征,对车牌图象的二值化算法进行了深入的分析和研究,提出了一种基于差分边缘检测算法的改进图象二值化算法.实验结果表明,改进算法能够有效地将字符清晰地从背景中分割出来,分割速度快并且有助于提高字符识别的正确率.     

指纹图像二值化方法的比较研究

对常用的指纹图像二值化方法进行了比较研究．在此基础上对文献[1]提出的指纹图像二值化方法进行了改进，并对二值化图像、后续的细化图像和特征点提取结果进行了比较。