基于离线参数调整的古籍图像二值化算法

古籍退化对古籍图像二值化带来较大挑战,为此,提出一种基于离线参数调整的古籍图像二值化算法.算法分为两步,估计古籍图像背景局部均值,结合基于拉普拉斯能量的二值化算法对古籍进行二值化;根据迭代弗里德曼竞赛算法设计一种离线参数调整方法优化算法中的参数配置.所提算法在H-DIBCO 2016和H-DIBCO 2018数据集上的...     

基于局部对比度和相位保持降噪的古籍图像二值化算法

图像二值化算法通过消除文档背景噪声将文本与背景分割开。针对古籍图像提出一种基于局部对比度和相位保持降噪的古籍图像二值化算法。根据归一化局部最大值最小值来构造古籍图像局部对比度,同时对古籍图像进行相位保持降噪。将局部对比度图像和降噪图像相结合来识别文本笔划像素。通过局部窗口内所检测的文本笔划像素估计局部阈值从而计算古籍背景修复模板。用图像修复算法和形态学闭操作来估计古籍背景。用所估计背景来增强古籍图像,采用Howe算法对增强后的古籍图像进行二值化求得最终结果。该算法在DIBCO2016、DIBCO2017和DIBCO2018数据集中的实验结果均优于其他二值化算法。     

一种基于马尔科夫随机场的蒙古文古籍图像恢复方法

针对蒙古文古籍图像检索领域中对同一查询关键词,不同的二值化算法对整体检索性能影响问题,提出一种基于马尔科夫随机场的蒙古文古籍图像二值化方法,从而提高蒙古文古籍图像的检索性能。利用马尔科夫随机场模型在灰度图像和二值图像之间建模,通过训练码本估计隐藏层的先验概率,并分析灰度图像的直方图估计可观察层的概率密度。利用这两种先验知识实现图像二值化。实验数据集为100页蒙古文《甘珠尔经》,为了验证本文所提方法的性能,实验采用R-Precision作为评价指标。实验结果表明,基于马尔科夫随机场的二值化方法不仅可以有效修复受损图像,还可以进一步提高其检索性能。     

组合光栅中条纹图像二值化算法的研究

针对三维测量中条纹图像序列的特点,对固定阈值、准自适应阈值和自适应阈值的二值化方法进行深入分析和对比研究,提出了利用图像差影实现时域二值化的算法.实验数据表明,时域二值化方法具有较好的抗干扰能力.     

基于文本图像的自适应补偿二值化处理算法

研究图像去噪优化处理问题,文本图像要预处理.针对使用照相机拍摄的文本图像,如摄像头拍摄的车牌图像,由于其受到采光,相机成像蜕化等方面的约束,使图像分辨率低,图像灰度会分布不均匀或者前后背景灰度差过小.采用传统的图像二值化方法并不能满足识别准确性的需要.为解决上述问题,提出一种对文本图像自适应背景强度补偿的二值化算法.首先通过大模板均值滤波获得对背景强度的初始估计,再利用非线性自适应灰度调整,从而使得最终处理图像能使用简单的全局阈值二值化方法,获得较佳的效果.试验结果表明改进的方法效果明显优于传统算法,大大提高了图像的识别率和准确率.     

非均匀光照文档图像快速二值化方法

拍照方式获取的文档图像在OCR识别中,可能因光照不均而导致识别率低下。针对此问题,提出一种基于分块的自适应文档图像快速二值化方法。根据文档区域亮度特征划分光照均匀区域、阴影区域及亮光区域,对不同区域自适应地选取最有效的二值化算法。为解决传统White算法自适应能力的不足,对其进行改进,有效减少了伪影和断笔的产生。实验结果表明,该方法能明显提高光照不均文档图像的OCR识别率,且校正速度快、鲁棒性好。     

印刷体藏文文字识别技术研究

藏文字因其结构的特殊性,在应用传统文字识别方法进行识别时正确识别率较低,识别效果较差。在深入分析以印刷体藏文文字特征的基础上,提出了一系列可以在干扰情况下提高识别率的方法,包括局部自适应二值化算法、基于连通域的切分、基于网格的模糊笔划特征提取等。实验结果说明,这些方法可提高印刷体藏文文字识别系统的正确识别率和抗干扰能力。     

一种结合方向信息的指纹图像二值化算法

指纹图像二值化是指纹细化处理的前提,是指纹识别预处理的一个重要部分.为利用指纹图像所具有的纹理特性,将指纹的方向信息引入到二值化处理过程中,综合考虑指纹的方向信息和自适应选择局部阈值,提出了一种结合方向信息的自适应局部阈值二值化算法.与自适应阈值法做了对比实验,实验结果表明,该算法具有更好的二值化效果.算法本身还具有一定的连接指纹图像中断线的能力,这对提高细节特征提取结果的准确性具有重要的意义.     

基于自适应阈值的网格图像行分割算法

针对网格图像文字自动识别受网格横线影响的问题,提出将网格图像按照网格横线进行行分割的自适应阈值算法。在对网格图像行分割过程中,首先对灰度图像使用类别方差自动门限法(OSTU算法)取得图像二值化的阈值,将此阈值作为全局阈值对图像进行二值化操作。然后针对图像的二值化数据进行了水平投影,利用统计法取得行分隔的阈值,并结合行分隔阈值实现了网格图像行分割的算法。最后将算法在Matlab中进行了验证和分析。     

基于演化算法的图像二值化算法研究*

针对传统二值化方法的搜索时间长、图像保真度差等缺陷,利用演化算法具有搜索速度快、图像保真度高、全局寻优等特点,来解决图像二值化阈值难以选取的问题。以车牌图像的二值化为例,针对图像的复杂特征设计出图像演化染色体的编码、交叉、变异等演化操作算子,进而建立求解图像二值化阈值的适应值函数。数据实验表明,与传统的算法相比,利用演化算法求解车牌图像二值化阈值时,其搜索速度快、图像保真度高,能够更有效地进行图像识别和图像处理。     

一种光照不均文本图像的校正算法

针对光照不均的文本图像在二值化后文字识别率底下的问题,文章提出了一种针对光照不均图像进行二值化和图像增强的算法。针对图像进行分块处理,根据每块自身的平均灰度值和均方差以及全图的平均灰度值来进行算法的自适应变换,已达到对不同光照的区块进行不同处理的目的。实验结果表明本算法能够比较有效的完成对光照不均的文本图像的处理,比单纯的二值化处理方法有一定的提高。     

基于PSO自适应正则化参数图像恢复的研究

图像恢复的根本目的是使降质图像趋向于复原或没有噪声影响的理想图像,当前的主要问题是如何在平滑噪声的同时保持图像的边缘和细节.文中提出了基于粒子群优化算法的自适应正则化参数图像恢复算法,与传统方法相比较,实验结果表明,文中方法在恢复效果上要优于传统的正则化方法、Lucy-Richardson 算法和维纳(Wiener)滤波器恢复,明显地克服模糊退化,同时也保护了图像的边缘等细节信息,图像纹路更加清晰,图像质量评价的ISNR好于传统方法.     

视觉导引智能车的自适应路径识别及控制研究

为了提高智能循迹小车路径识别的精度与行驶速度,提出了一种基于自适应闽值二值化的路径识别算法.首先采用OTSU算法计算出图像分割的最佳阈值,利用此闽值二值化灰度图像;然后提取二值化图像中赛道中心线,得到智能车在赛道中所处位置信息.其次利用线性回归方程对丢失赛道边缘图像拟合直线,根据图像特征完成路径识别.最后采用分段式PID算法实现方向控制,使用增量式PID进行速度调节.测试结果表明,此方法有效提高了不同路径的识别率以及对外界灯光环境的适应性.     

结合方向信息的指纹二值化及后处理算法

指纹图像二值化是指纹细化处理的前提,是指纹识别预处理的一个重要部分。为利用指纹图像所具有的纹理特性,将指纹的方向信息引入到二值化处理过程中,综合考虑指纹的方向信息和自适应选择局部阈值,提出了一套完整的结合方向信息的自适应局部阈值二值化及后处理算法。实验结果表明,该算法具有很好的二值化效果。而且,该算法具有很好的连接指纹图像中断线、消除孔洞、去除粘线的能力,这对提高细节特征提取结果的准确性具有重要的意义。     

基于改进分水岭变换的矿石图像分割算法

为了准确测量传送带上的矿石尺寸,提出了一种局部自适应阈值化和改进的分水岭变换相结合的矿石图像分割算法.该算法利用基于积分图像的自适应阈值化算法提取矿石区域;对二值图像做距离变换与双边滤波处理,并应用提出的基于区域合并的分水岭变换算法对图像进行分割;将提取的矿石区域与分割结果进行合并,得到最终的分割结果.对现场采集的复杂的矿石图像进行仿真实验,实验结果表明,该算法分割准确、速度快、光照自适应强.     

二维Otsu自适应阈值分割算法的改进

在二维OTSU自适应阈值分割算法的基础上提出了一种改进的自适应阈值分割算法，这种改进算法由于充分考虑了图像二维直方图中象素灰度值及其领域平均灰度值比较接近的区域而获得了比传统算法具有更强抗噪声能力的分割算法，通过将该算法用于显微细胞图像的分割证明了它不仅分割效果得到改善，同时还大大降低了算法的复杂性。     

一种基于形态学的文本图像二值化算法

在实验的基础上通过对现有的二值化算法进行研究分析,提出了一种新的二值化算法.该算法利用形态学的开运算来消除图像光照不均匀,根据最大类阃方差确定图像阈值,然后高斯平滑噪声,锐化边缘.结果表明该算法能较好地保留图像特征,并且能够克服传统方法带来的离散噪声,二值化效果较好.     

自适应阈值法在掌纹图像预处理中的应用

在生物识别方法的研究中,掌纹图像二值化是掌纹特征处理的前提,是掌纹识别预处理的一个重要部分。要提高识别精度,消除噪音,针对掌纹图像所具有的灰度分布特性,提出了一种结合掌纹图像库特点的改进自适应二值化分割算法,分割的结果只提取掌纹轮廓并不改变掌纹图像的纹理特性,能够有效保留掌纹图像信息。最后,根据自适应阈值法的分割结果对掌纹图像进行预处理,同时,证明了自适应阈值法的有效性和可行性。实验结果表明,该算法能够很好的提取掌纹轮廓、消除噪声,为下一步掌纹图像识别提供参考依据。     

基于维纳滤波的自适应二值化技术的研究

机器人路径规划系统中会遇到对数字路标的识别问题,而二值化效果会影响到最终的识别率.本文对已有二值化技术研究的基础上,针对基于先锋Ⅲ机器人的视觉系统,提出了一种基于维纳滤波的自适应二值化技术,通过实验证明,在对原图像进行维纳滤波去噪处理后利用迭代算法获得的一个阈值来二值化原始灰度图像能有效提高系统识别率.     

一种光照不均匀图像的二值化方法

在图像处理与分析中,二值化方法能把特征或目标从图像中分割出来,以便识别。在实际拍摄的图像中,图像光照不均匀使得图像二值化阈值确定困难。针对一类光照不均匀图像的二值化问题,提出一种单列处理及改进OSTU的二值化方法,通过分析该类图像上不均匀光照的分布特点,首先应用单列二值化处理方案,在省去专门光照均匀化处理步骤的同时,解决统一阈值二值化方法所造成的信息丢失问题。在逐列二值化处理过程中,首先采用传统OSTU方法获取图像各列的初始二值化阈值,然后根据各列的光照强度计算出该列二值化阈值的自适应微调量,实现对初始二值化阈值的优化。一组缺陷钢坯图片处理结果证实了所述方法的有效性。