一种新的汽车牌照识别的图像增强算法

汽车牌照区域分割是牌照识别的关键步骤，增强图像中的牌照区域，抑制背景区域，可以有效降低牌照区域分割的难度。将图像分解为一组二值图像的组合，然后在二值图像上计算各连通分量及其特征参数，利用牌照区域和背景区域对应的连通分量的特征差别，可以有效抑制背景而保留牌照。处理后的二值图像可重构出牌照区域被增强的图像。还采用等高线标记代替连通分量标记，以减少计算量，使得算法具有实用性。试验表明，这种算法有效地突出了牌照区域而抑制了背景，提高了牌照定位分割的效果，可以很好地用于实际的汽车牌照识别系统中。     

基于区域围绕追踪的激光雕刻新算法

针对激光雕刻中所出现的边缘锯齿现象，提出一种基于围线追踪的激光雕刻算法，该算法 在于围线的“侵蚀”策略，通过地图像中各个连通区域不断追踪围线而得到的“侵蚀”路径完成激光雕刻在实践中取得了效果。     

基于区域围线追踪的激光雕刻新算法

针对激光雕刻中所出现的边缘锯齿现象，提出一种基于围线追踪的激光雕刻算法．该算法采取一种基于围线的“侵蚀”策略，通过对图像中各个连通区域不断追踪围线而得到的“侵蚀”路径完成激光雕刻，在实践中取得了理想效果．     

一种二值图像连通区域标记快速算法

由于处理时间和存储空间的限制,常规的区域标记算法往往无法满足实时图像处理的需要。针对这些不足,提出了一种新的二值图像区域标记快速算法。该算法通过结合轮廓跟踪技术,经过一次图像扫描即可完成所有连通区域的标记,避免了大多数改进算法都必须处理的标记冲突问题,此外,本算法不受所标记的区域的形状和面积的影响,能够准确标记任意形状的连通区域,表现出良好的鲁棒性。最后与现存的多种算法进行了比较,实验结果表明该算法是快速和高效的。     

基于最小二乘法的曲线导航线提取算法

针对视觉导航中的曲线导航线提出了一种基于最小二乘法的导航线提取算法。首先通过图像分割将原始图像转化为二值图像,其中导航线对应像素点标记为1,再通过最小二乘法拟合这些导航线对应的像素点得到导航线方程。实验结果表明新算法不仅能较好的提取曲线导航线而且对直线导航线也能适用。     

基于最小二乘法的曲线导航线提取算法

针对视觉导航中的曲线导航线提出了一种基于最小二乘法的导航线提取算法。首先通过图像分割将原始图像转化为二值图像,其中导航线对应像素点标记为1,再通过最小二乘法拟合这些导航线对应的像素点得到导航线方程。实验结果表明新算法不仅能较好的提取曲线导航线而且对直线导航线也能适用。     

基于预测差值的医学图像可逆信息隐藏

针对目前医学图像需要对图像中特殊区域进行划分以及在应用于医学图像时效果不稳定、嵌入容量小等问题,结合医学图像的特点,提出一种基于预测差值的可逆信息隐藏算法。首先采用中值边缘预测算法计算预测差值,再根据预测差值的分类进行信息嵌入和像素平移;在形成载密图像的过程中,为防止像素值溢出,对原始图像进行多次预嵌入来标记所有可能发生溢出的像素点位置,且标记过的像素点不再修改。实验结果表明,本文算法能在保证图像质量的同时获得较高的嵌入量。     

二值图像连通域标记优化算法

在分析现有二值图像像素扫描连通域标记算法的基础上,提出像素扫描连通域标记优化算法。本算法具有速度快,算法简单,易于实现的特点,仅需两次扫描,即可实现像素的多目标标记。本算法将背景也作为目标加以标记,分两步扫描图像和临时连通域标号矩阵完成连通域的标记和合并,采用顺序存储结构存储和处理等价标号,算法速度快,节约内存。     

彩色图像目标区域周长和面积的计算

设计了基于边界跟踪算法实现图像中目标物体面积和周长的测量。首先,在二值图像的基础上,基于像素点的连通性,对图像内的每个区域进行标记,得到区域数目。然后,基于边界跟踪法对图像的每个区域进行轮廓提取,为了提高精度,跟踪的起始点选择在图像的左上角,逐个像素点扫描,遇到边缘点开始顺序跟踪,直至回到起始点。最后,基于像素点个数,计算目标物体的面积和周长特征。算法在VC++2010编译环境子下调试运行。算法简单易行,结果可靠。     

基于连通域算法的区域测量

基于数字图像处理的原理,提出用八连通域算法对有多个连通区域的二值图像进行面积测量.通过逐行逐列地扫描图像,按照一定的规则标记连通区域,得到对象的个数,同时统计每个区域所含的像素,通过标尺转换可以得出区域的面积.结果表明,该算法能有效地提取八连通区域,可用于计算显微图像颗粒物的面积和粒径.     

二值图像中目标物体轮廓的边界跟踪算法

分析了二值图像识别中常见的边界跟踪算法,在此基础上提出一种通用性强的边界跟踪算法,能够根据上一边界点的位置判断轮廓走向.在搜索下一个边界点时,只需要对候选的5个点进行判断,便可以找到下一个边界点的位置,从而减少了搜索的次数,使得边界跟踪的时间大为减少.算法对于轮廓不封闭的线段也可以一次扫描得到其轮廓信息.实验表明,算法不仅速度快,而且轮廓识别准确.对于目标物较复杂的图像,算法更能体现出其优越性.     

多运动目标探测标记及跟踪

针对跟踪系统对多目标跟踪以及对实时性的要求,给出了一种基于中心点和面积特征匹配的多运动目标探测标记及跟踪方法．该方法利用对多运动目标检测后的二值图像进行了连通成分标记,提出了一种新的探测搜索标记法,赋予不同连通区域不同的数字来区分,通过四连通区域法来实现．由运动目标的4个顶点来确定中心点,通过面积及中心点距离从而进一步去匹配,最后根据标记结果在原图像中准确地框定了各运动目标,从而实现对运动目标的跟踪．采用上述算法,对车辆视频进行了跟踪,取得了较好的实验结果,跟踪实验结果验证了该方法具有很好的实时性．     

基于标记信息的快速轮廓跟踪算法

提出了三种利用标记信息加速轮廓跟踪执行过程的快速轮廓跟踪算法．算法的基本原理是：利用标记过程寻找连通区域中第一个像素出现的位置,在此基础上根据一定原则确定轮廓起点,省略了在图像中逐像素搜索轮廓起点的过程,达到加速算法执行的目的．三种算法分别适用于要求提供不同类型轮廓的应用中．仿真结果表明,大多情况下,快速算法能够将轮廓跟踪的执行时间减少40％以上．     

单像素人体轮廓提取方法研究

在步态识别中,常用轮廓信息来描述人体运动的细节,而单像素人体轮廓是决定步态识别精度的一个关键环节。提出了一种单像素人体轮廓提取方法。首先,使用灰度图像背景差法获取人体区域图像;然后利用数学形态学的方法对人体区域图像进行修复处理;最后,利用边缘像素邻域信息提取单像素的人体轮廓。仿真实验结果表明,提出的方法能够有效地提取不同步态图像的单像素人体轮廓。     

基于二叉树标记与码分复用的密文域图像可逆信息隐藏

针对当前密文域可逆信息隐藏中嵌入容量不高的问题,结合码分复用的特性,提出了一种基于二叉树标记的密文域可逆信息隐藏优化方案,首先利用梯度下降的预测方法在图像加密前获取冗余空间,然后借助参数二叉树标记的方法对像素进行分类,最后利用码分复用的正交特性将重要的辅助信息嵌入密文图像中。经仿真实验验证:该算法同时具有可逆性与可分离性,嵌入率可高达到3.473 bpp,与现有的基于二叉树标记的密文域可逆信息隐藏的方法相比,有效提高了密文域可逆信息隐藏算法的嵌入容量。。     

LED显示屏像素定位与标记的一种方法

在LED显示屏像素点的定位与标记过程中，对逐行标记算法加以改进，在经过逐行扫描2次后，对存在序号间断的标记图像进行第3次扫描标记，以恰当标记像素点在显示屏中的位置．通过失控点的定位与标记实验来验证改进方法的可靠性．     

An Algorithm to Recognize the Target Object Contour Based on 2D Point Clouds by Laser-CCD-Scanning

For a vision measurement system consisted of laser-CCD scanning sensors, an algorithm is proposed to extract and recognize the target object contour. Firstly, the two-dimensional(2D) point cloud that is output by the integrated laser sensor is transformed into a binary image. Secondly, the potential target object contours are segmented and extracted based on the connected domain labeling and adaptive corner detection. Then, the target object contour is recognized by improved Hu invariant moments and BP neural network classifier. Finally, we extract the point data of the target object contour through the reverse transformation from a binary image to a 2D point cloud. The experimental results show that the average recognition rate is 98.5% and the average recognition time is 0.18 s per frame. This algorithm realizes the real-time tracking of the target object in the complex background and the condition of multi-moving objects.     

图像区域边界抽取与链码树结构生成算法

通过定义二值图像像素顶点的链码，构造像素顶点矩阵，给出了一个基于像素顶点的线性的图像区域边界追踪和链码树结构的生成算法，算法在追踪和抽取区域边界的顶点链码的同时生成区域边界的链码树结构.算法复杂度是线性的，且适用于任意复杂图像区域.     

Automatic Determination of Yarn Hairiness Length Based on Image Processing and Analysis Algorithm

A new algorithm is proposed to determine the actual length and the number of the protruding fibres of yarn based on a combination of image acquisition technology. First, a yarn hairiness image is obtained by the series of image processing procedures that include grayscale transformation,skew correction,yarn binary image acquisition and yarn core binary image obtaining. Then,the hairiness is realized in single pixel width by the usage of thinning algorithm. Finally, a baseline of yarn core margin is obtained,and pixels that match 8-neighbor template correctly are found by row scanning in a certain area. From this,these pixels are judged and the real crossover points of yarn core margin and hairiness,i. e.,the starting points of hairiness,are gained. The real length of the protruding fibres is calculated by tracking hairiness from the starting point constantly.