维吾尔文字识别技术中的切分算法研究

在许多文字识别系统中,字符切分是预处理阶段的重要环节,其目的是从文本图像中分离出字母图像,然后针对切分后的每个字母进行识别。为了达到字符切分的目的首先要切分出文本图像中的每一个连体字母段。本文将彩色图像转换为灰度化的边缘图像,其次对图像进行局域二值化,再进行区域检测,初步实现了图像中维吾尔文字行的定位,然后根据定位结果从图像中切分出文字行,统计切分后的文字行在水平和垂直方向上的像素累计情况,查找最佳切分点,分离出文字行中的字母独立形式或几个字母连成的连体字母段,对后面的字符切分打了很好的基础。实验结果表明,文字行的切分准确率达到92％,字切分准确率达到90％以上。     

基于Adaboost的指纹图像分割算法

指纹图像分割是自动指纹识别系统的重要部分,针对已有指纹分割方法的不足,笔者提出了基于Adaboost的指纹图像分割方法.并且基于分级处理的思想,使用Otsu计算分割阈值,对图像进行初分割,然后又使用笔者提出的基于Adaboost的指纹分割方法对图像进一步的分割,最后采用形态学方法对细分割后的结果进行后处理实验证明,相对于已有的指纹图像分割方法,该方法具有较高的准确性和较强的适应性.     

快速非匀质图像分割方法

针对灰度非匀质图像分割困难及效率低下的问题,提出一种基于局部区域活动轮廓模型快速分割方法.该方法结合核函数和割测度定义一个新的能量函数.一方面,在中心点被核函数掩模的局部区域内,用邻近点的加权均值拟合数据项能有效处理图像的非匀质分布.另一方面,用割测度逼近的曲线长度作为全局正则性,利于轮廓快速定位于物体边界.最后,在轮廓演化过程中,使用基于栅格图的最大流算法,避免了传统模型计算代价高昂的水平集函数.合成图像和真实图像的实验结果表明,提出的方法能有效快速地分割灰度非匀质图像中的弱边缘物体及多灰阶复杂结构物体;同时,对初始轮廓线位置和噪声具有较好的鲁棒性.     

医学图像分割算法分类及特点

医学图像分割技术是医学图像处理与分析领域的重要课题之一,也是近年来备受研究人员关注的热点问题。医学图像分割的目的是把图像中具有特殊含义的不同区域分割歼来,并使分割结果尽可能的接近解剖结构,从而为临床诊疗和病理学研究提供可靠依据。由于人体解剖结构的复杂性、组织器官形状的不规则性及个体之间的差异性,一般图像分割方法直接应用于医学图像并不能得到理想分割效果为此必须寻找一种有效的医学图像分割方法。     

自适应先验马尔可夫随机场模型的图像分割算法

针对全局同态先验马尔可夫随机场(Markov random field,MRF)模型在图像分割中不能有效利用图像局部统计特征的问题,提出了一种基于局部自适应先验MRF模型的图像分割算法.该算法基于贝叶斯理论,利用局部先验Potts模型描述图像的局部特征,建立了一种局部自适应先验MRF模型;提出了基于区域的置信度传播(Belief Propagation,BP)算法,把图像的局部区域特征传递到全局,最终基于最大后验准则(MAP)得到图像的分割结果.实验结果表明:所提模型对于图像中的噪声或者纹理特征等具有较好的分割,分割结果明显优于全局同态先验MRF模型;提出的自适应先验MRF模型对于图像的噪声或者纹理突变信号的干扰具有较强的鲁棒性;算法具有较少的迭代次数和较好的分割结果,且分割时间较短.     

一种人体气道树快速自动提取算法的设计

为了从胸部CT图像中提取气道树,提出一种人体气道树的快速自动提取算法,其中包括三维区域生长、三维波传递和形态学优化3个步骤,通过多次迭代完成最终提取.区域生长的作用是提取气道树主体,三维波传递和形态学优化用于提取外围细支气管.在波传递中采用模糊逻辑判据,并利用形态学特征防止泄漏.将算法应用于28例数据,结果表明,利用该算法均能成功提取第5级或第6级支气管,且未泄漏;此外,该算法运行速度特别快,提取一个气管树耗时一般小于2s.     

基于区域生长的红外图像分割

该文采用区域生长的方法 ,结合人工智能 ,针对红外图像中目标相对较小、灰度值与视场中目标物体的热辐射量相关的特点 ,选取相应种子点根据灰度相似性判决生长出目标区域。结果表明 ,采用这种方法具有一定的针对性 ,能够有效地分割出目标物体     

串列双圆柱绕流问题数值模拟的多尺度分析

运用有限体积法,对串列放置的双圆柱二维不可压缩流动进行了直接数值计算.在分析Strouhal数及升阻力系数等积分量的基础上,本文从流动多尺度层面研究了流场分布及涡结构.通过对速度场的流动显示和频谱分析,确定了涡脱落的多个频率,以及分别受上游圆柱和下游圆柱边界层扰动形成的多尺度涡的相互作用,并且发现由于多尺度涡的相互作用形成了更小尺度涡的过程及机理.最后,进一步将这些涡结构与流场模态对应起来,使得流场结构更加清晰地展现出来.     

二代小波变换的抗噪Otsu图像分割方法

针对一维、二维最大类间方差(Otsu)方法分割含噪声图像时分割效果不佳、抗噪性不足的问题,提出了一种二代小波变换的抗噪Otsu图像分割方法.算法通过二代小波变换,在小波域中对目标与背景的噪声进行抑制后再计算最大类间方差进行了研究.实验结果表明该算法是一种抗噪性强、分割效果好的图像分割算法.与现有的二维、三维Otsu法相比,算法不仅计算效率高,而且抗噪性能更稳健.     

基于不同分块多特征优化融合的人脸识别研究

针对光照、姿态、表情等复杂情形下人脸识别率较低的问题,提出基于不同分块多特征优化融合的人脸识别方法.首先考虑了局部二值模式、局部相位量化特征和小波变换特征.进一步,考虑单一分块算法会使分割线周边信息不能完整提取,从而丢失对人脸识别的有用特征,提出了人脸灰度图像多重分块的方法.最后,采用遗传算法对不同分块多特征进行权值寻优,得到最优权值.在大规模人脸数据集FRGC2.0数据库上进行实验四验证,验证率达到95.31%(FAR0.1%),首选识别率为99.06%,相比于前期文献,该算法能多方位提取人脸特征信息,提高人脸识别率,且所用特征较少.