一种混合的文本图像细化方法

基于Manjunath Aradhya等提出的四步细化算法（MA）和Hilditch算法思想的分析,充分融合两种细化算法各自的优点,提出了一种新的文本图像细化方法。该算法首先采用改进的MA细化算法对二值图像作预处理;然后采用Hilditch算法进行细化。实验表明,提出的算法能有效的避免断笔,更好的保留字体拓扑信息,细化结果无畸变。     

一种改进的图像骨架提取算法

针对Zhang细化算法的不足提出改进算法。首先,根据提取的骨架特点设计细化模板,将骨架进行细化并且保持骨架的连通性和满足单像素,便于后续处理;其次,利用像素找出骨架的分支点,骨架减去分支点形成多个不连通区域,根据骨架特点选择不同的阈值,去除小于该阈值的连通分支,从而去除骨架毛刺,该步骤高效地除去了多余的噪音和毛刺,优化了骨架的视觉效果。仿真实验结果表明用改进算法提取图像骨架比Zhang细化算法得到的骨架效果更好,不但能够根据阈值的选择来除掉长短不一的毛刺,且不会破坏物体结构中重要的骨架。     

一种基于重心的快速细化算法

分析快速细化算法和OPTA细化算法不足产生的内在原因,提出一种新的基于重心的快速细化算法.该算法根据被细化图像的特点,用密度重心快速将纹线细化到3个像素宽度内,计算4邻域拓扑实现彻底细化.仿真结果表明,在细化效率方面,该算法一次遍历删除超过一半的大量冗余像素,是快速细化算法的3～7倍;在细化要求方面,该算法可达到绝对单像素、光滑无毛刺,并能保持端点不被吞噬,能够很好地满足图像细化的要求.     

基于二值图像的手写体快速细化算法

针对查表算法模板数量多、匹配过程耗时长的缺点,分析手写体节点与周围像素邻点的相对位置,提出了一种手写体快速细化算法.该算法仅需要44个标记模板和15个优化模板即可实现对手写体二值图像的细化.实验结果表明,改进算法能够在有效降低算法复杂度的同时准确识别手写体的骨架.     

一种改进的指纹快速细化算法

针对指纹快速细化算法中存在双像素宽的情况,研究快速细化后像素的8邻域像素值的特征,通过计算8邻域像素值的和以及8邻域中相邻像素间的关系,对快速细化算法进行改进,使细化的结果为单像素宽.改进的算法对指纹的细化效果好,速度快,效率高.     

一种改进的Harris-RANSAC长焦相机标定算法

长焦相机采集近距离棋盘格图像时易出现相机离焦现象，导致棋盘格图像产生散焦模糊，极大地增加了相机标定的难度，同时传统的Harris角点检测算法对散焦模糊的棋盘格图像进行角点检测的结果即使经过非极大值抑制处理也仍然存在大量冗余角点.针对上述问题，基于随机抽样一致(random sample consensus, RANSAC)算法提出一种改进的Harris-RANSAC长焦相机标定算法.首先，引入感兴趣区域将Harris角点检测的区域缩小到棋盘格区域以避免背景干扰；其次，采用随机抽样一致算法替代传统的非极大值抑制方法剔除冗余角点；最后，针对模糊棋盘格图像的特性构造新的响应函数，进行亚像素级角点定位，从而得到精确的角点坐标.结果表明，改进的Harris-RANSAC算法对模糊棋盘格图像进行角点检测时耗时短且精度较高，角点检测的反投影误差仅为0.432像素.     

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。     

一种基于字符边界的细化算法

字符图像细化能极大地消除图像中的冗余信息量,大大简化字符识别特征的提取过程,提高字符识别的准确性和快速性.对字符进行细化,是字符识别的前提.提出了一种利用字符边界细化字符的算法,每一步都针对单个像素点作处理,并提取笔划单侧边缘点序列作为字符图像骨架.实验结果表明：该算法能较好地保留字符图像的基本信息,快速地去除字符图像中冗余的像素点,有效地解决了交叉点分离,笔段变短等问题,并为连笔笔划的切分提供了有效的方法,具有较好的细化结果.     

基于区域生长和融合特征SVM的涂胶缺陷检测

针对传统的涂胶工艺缺陷检测精度低、效率低的问题,文章提出一种基于区域生长和融合特征支持向量机(support vector machine, SVM)的涂胶缺陷检测算法。首先对图像进行预处理操作;然后通过改进的快速细化算法提取涂胶区域,将去除毛刺后骨架特征作为起始生长种子,为改善分割不完全现象,采用中心像素加权灰度和区域自适应阈值生长准则分割出完整的涂胶区域;最后结合改进边缘梯度特征和区域纹理特征的优点,将改进的梯度方向直方图-多半径局部二值模式(improved histogram of oriented gradient-multi radius block local binary pattern, IHOG-MBLBP)融合特征送入SVM多分类器进行训练,实现对涂胶区域缺陷的精确检测。经过实验验证,所设计的缺陷检测算法能够精确地提取骨架并分割出完整的涂胶区域,对于涂胶缺陷具有较高的检测精度和效率,能够满足工业生产需求。     

基于内积和边界差的骨架结构提取

为提高骨架提取算法的适用性,提出一种新型的骨架提取算法.通过对对象的边界元素按照空间距离顺序标号,求出对象内部像素的边界差,由边界差得到8连通的骨架分层.为提高算法的处理速度,提出前向分层和反向跟踪两个过程的骨架细化方法,用向量差Vd和长宽比(LWR)两个参数及支持向量机(SVM)分类器对冗余的骨架分支进行剪枝处理.试验结果表明,该算法提取的骨架具有很好的连通性,尤其适用于提取对象狭长区域的骨架线.     

一种改进的Sobel算子边缘检测及细化算法

针对经典的Sobel算子存在的边缘定位精度不高和边缘提取较粗等缺点,对经典Sobel算法进行了改进:在原有的两个方向模板基础上增加了135°和45°2个方向模板,并通过非极小值抑制和邻域标准差叠加获取梯度图像,提高了边缘定位精度和增强边缘强度;对梯度图像在3×3邻域内采用梯度阈值结合边缘方向进行了边缘细化处理;实验证明,该算法不仅有效地解决了Sobel算法提取边缘过粗及定位不精确的问题,而且使图像边缘更连续、清晰.     

气门几何尺寸的多种边缘高精度检测

目前边缘检测算法只能检测水平边缘、垂直边缘,且检测精度低、处理速度慢、抗噪性能差;针对上述存在的缺陷,提出一种气门几何尺寸的多种边缘高精度尺寸检测算法。首先采用中值滤波和高斯滤波对气门采集图像进行预处理,然后针对不同的边缘使用不同检测算法实现图像边缘的像素级定位。在像素级边缘定位的基础上采用几何质心法亚像素边缘定位实现图像边缘的亚像素级精确定位。最后采用畸变校正技术对图像中边缘像素点的坐标进行校正,得到没有畸变情况下边缘像素点的理想坐标,根据像素当量计算得到气门的各个尺寸。通过在光学图像检测系统中的实际应用,证明提出的算法精确且稳定,满足高精度视觉检测的要求。     

基于天空识别与加权引导滤波的图像去雾算法

针对图像去雾算法在天空和景深突变区域的失效问题,文章提出一种天空识别与加权引导滤波的图像去雾算法.首先针对透射率与纹理无关的情况,利用改进的4-RT V模型平滑有雾图像,并将其作为引导图像;其次运用自适应加权引导滤波细化透射率,获取更清晰的边缘细节;最后结合天空识别的结果对透射率进行修正.实验结果表明:相比一些经典的去...     

一种基于Robinson理论的自适应边缘检测算法

针对Robinson算法运算速度慢,且需要人为指定阈值等问题,提出了一种Robinson自适应边缘检测算法。利用Robinson基本原理,删除了一些算法模板,根据待检测像素周围的3×3邻域的像素平均灰度值,结合人眼的视觉特征自适应地生成动态阈值,这样既保留了原Robinson算法可并行处理、能够抑制噪声等优点,还提高了运算速度。同时,针对Robinson算法边缘检测相对粗糙、边缘细化算法效率较低的问题,分析和改进了原有边缘细化算法,改进算法先对含有噪声的图像进行边缘检测,过滤了伪边缘,再对图像边缘进行细化,从而得到单像素边缘。实验结果说明了所提算法的性能。     

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。     

基于混沌映射的图像认证技术

针对脆弱水印认证算法的篡改定位精度及安全性问题,提出了一种篡改检测和定位分离的图像认证方案.将原始图像的像素灰度值映射为混沌初值,经过若干次迭代生成检测水印和定位水印,然后将其嵌入到像素灰度值的低两位.利用混沌对初值的极端敏感性,能够精确地定位对含水印图像的篡改,并且水印提取无需宿主图像.实验结果表明本算法能够检测出任何对图像像素值的改变和对图像完整性的破坏,同时可将篡改定位到单个像素,有效地实现了对数字图像的精确认证.     

棉花异性纤维定位新方法

以在生产线上采集的棉花异性纤维图像为研究对象,针对目前异性纤维识别算法编程复杂、运算速度低、无法满足在线剔除异性纤维等技术问题,提出运用标准差分割图像和定位异性纤维的新方法.该方法首先提取RGB图像的G分量并进行灰度值变换,接着运用列像素灰度值的标准差在宽度方向定位异性纤维,然后运用行像素灰度值的标准差在高度方向定位异性纤维,最后根据在图像宽度和高度2个方向异性纤维的位置信息进一步确定在输棉管道内异性纤维的精确位置.由测试含有塑料绳、地膜、麻绳、有色线和羽毛5类异性纤维的图像表明:该算法能快速准确地分割和识别异性纤维,在PC机上运用Matlab软件处理一幅3 096像素×60像素的图像,从读取图像到得到异性纤维精确的像素位置,算法运行约0.04 s;若直接采用FPGA硬件系统运行该算法速度会更快,有望实现在线剔除异性纤维.     

基于SLIC超像素的Grab Cut算法改进

为了提高图像分割算法的效率,结合SLIC超像素算法和Grab Cut算法,提出了基于改进SLIC超像素的Grab Cut算法.改进后的SLIC超像素算法主要采用均匀随机的方式提取SLIC超像素特征,用以减少冗余的聚类中心,提高算法运行效率,并改进Grab Cut算法适应改进后的SLIC算法,完成图像分割.实验证明:基于改进SLIC超像素的Grab Cut算法简化了用户侧的操作,在一定程度上解决了对象主体的模糊、透明、重叠等问题,并大幅提升了运行效率.     

一种改进的中值滤波算法及其应用

为有效解决传统中值滤波算法在保护图像细节方面存在的缺陷,提出了一种改进的中值滤波算法.该算法对滤波窗口中像素进行了分块处理,再对处理的数值取中值.通过对图像边缘像素进行横向和纵向扩展,改善了图像的边缘信息.将该算法应用到医学图像中,并将实验结果与其他算法进行了比较,证明了本文算法的有效性,在去除噪声的同时,更好地保护了图像的细节.     

P2P模式下的资源定位技术探究

在P2P模式的网络环境中,如何迅速的对节点资源进行定位和建立连接,是网络技术研究的重点之一.针对P2P混合型模式的资源定位和搜索算法中存在冗余消息等问题,通过算法分析,提出两种改进思路和方法：一是减少查询的冗余消息;二是查询到的信息直接发送给起始的查询节点.通过仿真实验,表明改进后的算法,减少了查询消息冗余和提高了搜索速度.