基于数学形态学的文档图像段落标记及其应用

随着信息采集技术的发展,文档图像在信息的数字化管理中越来越重要,针对文档图像,本文就文字段落的智能识别进行了研究,给出了段落特征点检测的算法,最后给出了段落检测的一个实际应用.实验表明,本文提出的算法可以有效对段落的特征点进行标记,且具有很强的鲁棒性.     

改进的自适应形态学边缘检测方法

针对传统边缘检测算法对含噪图像检测效果的局限性,给出了一种改进的自适应形态学边缘检测算法.该算法首先利用2种不同结构和尺寸的矩阵元素对图像进行滤波,然后用不同方向的结构元素对图像进行形态学边缘检测并根据图像边缘信息设置各方向的权值,最后根据不同的权值对各个方向检测到的边缘结果进行加权求和.实验表明,改进的形态学边缘检测算子能够更好地减弱噪声,在准确定位图像边缘的前提下,保留了更多的边缘细节信息.     

车牌定位系统中关健技术的研究与实现

针对车牌识别系统中由于分割不准确而造成识别率低的问题,提出一种基于一阶水平差分算子的自适应边缘检测的分割方法,以便更好的将汽车图像从复杂的背景中分割出来,同时用优化投影法对车牌进行定位,并在字符识别中利用改进15特征点提取法实现了车牌字符的识别.实验结果表明,该算法对车牌识别的准确性高,识别速度快,鲁棒性好.     

一种基于混沌理论的图像Hash算法

为了对数字图像进行快速有效的认证,提出了基于混沌理论的对数字图像进行认证的Hash算法.首先提出了按块对图像进行量化的思想,构造出图像矩阵,采用了混沌理论的Logistic映射方法,对图像矩阵进行置乱得到置乱矩阵,然后构造出差值矩阵,使用N次混浊调制生成调制矩阵,对调制矩阵进行二值化量化得到1 bit的Hash序列,通过多次调制和量化从而得到图像的Hash序列.仿真实验结果表明,算法能够有效认证数字图像,同时对于图像的缩放认证,算法也表现出较好的性能.     

图像恢复的分块正则化Gmres方法

利用分块Gmres算法在处理大规模线性方程组时具有的优势,将其同正则化技术‘相结合应用于图像恢复领域,提出一种新的图像恢复的方法．该方法考虑了图像恢复中的时间复杂度与空间复杂度2个方面．数值模拟时,对不同的方法进行了对比分析,结果表明所提出的方法能够明显改善图像恢复的质量．     

基于形状描述直方图的声呐图像目标识别算法

针对水下声呐图像目标检测与识别问题,在图像规格化条件下,定义了几种不同的形状描述子,并统计计算描述子直方图,定义了几种不同的直方图匹配测度函数用以计算直方图间的相似性。分析了算法中关键参数的选取问题。仿真结果表明,基于该算法的识别率可达到98%以上,具有较强的不变性和鲁棒性。通过进一步信息融合算法可快速准确地实现水下声呐图像目标识别,具有较强的应用价值。     

远程视频图像监控在变电站设计中的实现

采纳远程视频来构建监控,可以提升变电站制约的实效。远程视频类别的图像管控,涵盖了根本层次内的制约架构、制约图像所用的框架、传送变电类别信息的框架等。变电站所带有的远程监控,能采纳联动类的预警体系,搭建起无人值守的制约架构。经由图像所带的监控路径,可构造出变电站的总括制约,并完善互通变电信息的渠道。     

基于DCT特征点的感知图像Hash函数

本文提出一种基于离散余弦变换(DCT)特征点的感知图像Hash函数算法.具体地说,先对输入图像预处理,生成规范化图像.在此基础上,将规范化图像分块并进行二维DCT处理,利用DCT交流系数构造特征点.最后计算特征点的重心,用特征点与重心的欧氏距离生成Hash.实验结果表明本文算法对正常数字处理稳健并具有良好的唯一性.接收机操作特性曲线对比发现,本文算法性能优于3种现有的算法.     

一种基于多项式插值改进的亚像素细分算法

介绍了一种基于多项式插值法的改进的亚像素细分算法及相应计算模板和公式，并对算法的误差进行了分析。本算法应用在经典Sobel算子基础上构造出的方向模板，对灰度图像进行处理，得到梯度图像，然后在梯度图像上沿目标边缘的梯度方向进行多项式插值法亚像素细分计算，对目标边缘进行亚像素精确定位。实例说明本算法是可行的。     

一种基于粒子群的模糊聚类图像分割算法

针对图像分割特征具有交叉重叠现象、其类属的划分存在不确定性的分割问题,模糊聚类分割算法具有较强的优势,但其速度慢且容易陷入局部最优以及对初始值的设置敏感等问题.根据粒子群优化算法具有全局寻优能力,同时还具有较强的局部寻优能力,能更快收敛于最优解的特点,提出了一种基于粒子群的模糊聚类分割算法.实验证明,该算法相比传统的模糊聚类分割算法,具有更快的收敛速度和更高的分割精度.