图像处理中的一种4×4细化算法

在剖析现今通用的图像细化方法的基础上，提出了改进有细化算法以提高处理质量和速度的两种可行途径，并据此设计了一种新４×４算法，构造了相应的判别模板及其细化过程，本算法已在图形智能处理系统中得到实际应用，大大提高了图像处理的质量和速度。     

一种基于边缘点特征的细化算法

本文根据二值图像的边缘点在8个方向上具有较多的像素不相互对称这一重要特征,提出了一种新的细化算法.由剥蚀与矫正两部分组成.在剥蚀部分,只需判别被测像点的8个或12个邻点的分布情况,就可以决定该点删除与否.矫正部分则是对剥蚀后的图像的进一步完善.本文所介绍的算法具有判别简单、对噪声不敏感、并能很好地保持原模式的形状及连通性的优点.     

光栅投影三维测量中一种新的线条纹细化算法

针对光栅投影三维测量中的线条纹,提出了一种新的条纹细化方法。实验证明,该算法获得了理想的处理效果。     

一种改进的并行细化算法

分析了现有的一种并行细化算法中的象素删除条件,并指出在该条件下,不仅孤立四象素阵列会完全消失,而且会引起细化结果中的“蚕食”反应和“毛刺”现象,然后本文提出了改进的算法,并证明了算法结果为严格八连通。并以实例说明了该算法的优点。     

一种图像细化算法及其在医学图像中的应用

提出一种具有较高准确度的细化算法。通过基本细化和优化等步骤,该算法抽取的骨架相当接近理想的骨架。还讨论这种细化算法在人类染色体图像处理中的应用。     

新模板下的二值字符图象的细化算法

在研究传统细化算示的基础上,空出二值字符图象的特点引入一类新的模板实现细化,并在软件实现的基础上获得了理想的处理结果。     

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．     

一种改进的脱机手写文字细化算法

在分析已有细化算法的基础上,针对两个像素宽的文字笔划,设计像素保留算法,有效解决了文字笔划断裂及丢失问题。实验证明,该改进算法能够准确提取文字骨架,在批量手写文字识别处理领域具有广阔的应用前景。     

一种手写体汉字快速细化分割算法

提出了一种基于游程编码(run length encoding)的手写体汉字细化和分割快速算法。数据的输入与处理并行,汉字图象数据所占存贮空间仅为点阵方式的1/400。能将任何复杂汉字细化并分割为简单直线和弧线笔划。对汉字的结构特征抽取极为有利。此外,本文还提出一种新的边沿描述基段链码,其平均长度比Freeman链码短20％。     

数字图像的一种快速细化方法

提出一种基于保留中心骨架的细化算法 ,在细化过程中 ,只利用一个 3× 3的模板 ,便可以快速地判定细化中的连通性 .并且针对手写数字识别的一种实际问题 ,给出改进的细化算法     

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。     

普通Sobel边缘细化算法的改进

Sobel边缘检测算法检测到的边缘较粗,需细化处理,而普通Sobd边缘细化算法细化后的边缘会不连续,细化效果也不理想。为了更加突出边缘,更好地保留边缘信息,本文对Sobel边缘细化算法做了改进,测试证明改进使边缘检测的效果得到了改善。     

一种二值图像的快速细化算法

提出了一种适应于二值图像的快速细化算法，该算法利用边缘跟踪，根据边缘跟踪特点所设计的判断规则及单向链表结构存储边缘信息等技术，大大地加快了细化速度，而且占内存少，当仅需对目标模式进行细化处理时，该算法更为有效。     

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。     

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。     

一种二值图像的快速细化算法

提出了一种适应于二值图像的快速细化算法，该算法利用边缘跟踪、根据边缘跟踪特点所设计的判断规则及单向链表结构存储边缘信息等技术，大大地加快了细化速度，而且占内存少，当仅需对目标模式进行细化处理时，该算法更为有效。     

多光源图像细化和细节增强的协同图像处理算法研究

多光源图像合成处理过程中,为了增强图像的轮廓和表面细节,同时使合成后的图像边缘无伪迹、保真度高,提出了一种多光源图像细化与细节增强的协同处理算法。该算法通过梯度域法构建辅助层,采用二次过滤法提取出细节层,提出了新的阴影检测算法用来去除细节层的伪迹,同时使该细节层包含了输入图像的全部信息;使用一幅输入图像构造一个基础层并进行暗区亮度增强处理;细节层和基础层进行复合处理后,重现了暗影区丢失的细节,同时增强了现有的细节。该算法与其他算法进行图像处理对比实验,结果表明,该算法用于实现多光源图像细化和细节增强是可行的、有效的,采用这种方法合成的图像看起来更自然,相对于输入图像,输出图像保持了较高的保真度。该算法具有交互性,用户可以手动或自动调整合成图像的效果。     

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。     

面向指纹二值图像的两种并行细化算法

本文讨论了两种并行细化算法；其中健壮性并行细化算法是对Ａ．ＤＡＴＴＡ等人提出的算法的一种改进，作为比较，还讨论了数学形态学方法。通过在指纹细化处理中的应用，对这两种算法作了较为详细的比较。