基于笔划提取和合并的离线手写体汉字字符切分算法

手写体汉字字符切分是离线汉字字符识别预处理中的一个重要问题，针对离线手写体汉字，提出一种基于笔划提取和合并的手写体汉字字符切分算法。该算法首先基于方向游程提取汉字的笔划，并建立笔划框，再根据汉字笔划的结构知识对笔划框进行合并，得到字符的切分结果。该算法能较好地解决粘连汉字字符的切分问题，对从现场随机采集的2500封手写体信函地址汉字进行切分，单字正确率可达91．5％。     

基于BP网络的手写体数字识别方法

手写体数字识别是一个难度很大，但却具有广阔的应用前景的研究课题。本文主要研究了一种基于BP网络的手写体数字识别方法。这种方法先对数字字符进行分割、细化等预处理，生成数字样本。然后，使用大量数字样本对BP网络进行训练。最后，使用训练好的BP网络识别数字样本。经过测试，在对600个未经训练的字符样本的识别中，数字识别率可以达到95％以上。     

一种基于流形学习的手写体数字识别

针对手写字符识别中由于书写习惯和风格不同造成字符模式不稳定的问题，提出了一种基于流形学习的手写体数字识别方法。算法首先利用局部线性嵌入（LLE）对手写体数字图像进行字符特征的降维，然后再对降维后的特征进行分类识别。通过对MINST库中手写体数字数据库上的实验结果表明，利用LLE降维后的特征能够有效地区分字符，识别率达到91．7％，并能够发现高维空间的低维嵌入流形。     

基于笔画细化及图形化的牌照数字字符识别预处理算法

文章介绍了一种牌照数字字符识别预处理算法，该方法根据数字字符笔画的特点，进行模块细化，依据数字笔画的结构信息，构造笔画控制模板，得到图形化的单象素宽字符笔画。     

中文签名真伪识别的拓扑方法

本文讨论以提取签名字符的块、孔、段、端点、三叉点、四叉点、五叉点等静态拓扑特征作为签名真伪识别依据的静态识别方法。对8组共计350个签名进行识别实验,实验结果表明识别率在94％以上。当静态识别与动态识别相结合时,识别率为98％。本文还提出了“彻底细化”和提取叉点的两个新算法,效果很好。     

基于BP网络的手写体数字识别方法

手写体数字识别是一个难度很大,但却具有广阔的应用前景的研究课题.本文主要研究了一种基于BP网络的手写体数字识别方法.这种方法先对数字字符进行分割、细化等预处理,生成数字样本.然后,使用大量数字样本对BP网络进行训练.最后,使用训练好的BP网络识别数字样本.经过测试,在对600个未经训练的字符样本的识别中,数字识别率可以达到95%以上.     

一种基于SVM的改进车牌识别算法

提出了一种基于支持向量机(SVM)的改进车牌识别方法。对细化处理后的字符采用网格、水平投影与垂直投影密度的特征提取方法,保证了字符整体与局部特征,同时也使特征向量集的维数充分低。结合3种特征提取方法得到的特征向量集,采用 SVM进行车牌号码识别。对于易混淆字符,提出了根据各自的特征进行2次识别的算法,该算法有效解决了易混淆字符误识别的问题。实验结果表明,该算法鲁棒性好、抗干扰能力强、识别率达到了98.58%。     

指纹图像细化算法的研究

指纹识别是一种重要的生物特征鉴别技术。随着计算机技术的不断发展,自动指纹识别系统得到广泛的应用。因此进一步提高指纹识别的性能具有十分重要的意义,而指纹图像增强在指纹图像预处理过程中非常重要,直接影响指纹识别的识别率和识别速度。对指纹图像的细化算法进行了较深入的研究,分析了OPTA算法并且在OPTA算法的基础上,重新构建了细化模板,提出了一种新的细化算法.经过实验证明,该算法能够很好地满足细化的要求,细化完全彻底,细化以后的指纹骨架在纹线中心线,并保持了纹线原有的拓扑结构和细节特征,而且光滑无毛刺,运算速度也很快。     

频谱细化及频谱校正技术在激光多普勒测速仪中的应用

提出了对多普勒信号先进行频谱细化,再进行频谱校正的方法,阐述了几种常见的离散频谱细化和频谱校正算法的基本原理,并运用它们对不同频率的理想正弦信号和实测的多普勒信号进行谱仿真和实测研究。理论分析和实验结果表明:频谱细化算法中Goertzel细化算法所需的运算量最少,计算速度最快;频谱校正算法中比值校正算法校正公式简单,运算量少,且校正精度较高;频谱细化和频谱校正技术大大提高了频谱分辨率,将其运用于频谱分析型激光多普勒测速仪中切实可行。     

基于算术运算的改进细化算法

现有细化算法存在细化不完全及二像素宽斜线过度腐蚀现象,在经典算法基础上提出一种改进算法。新算法采用算术逻辑运算构造辅助判决条件,完善经典算法的删除判决,抑制二像素宽斜线过度腐蚀现象,并增加二次扫描,删除经典算法处理后残留在斜线上的冗余像素,得到8连接的单像素图像,保持原算法算术运算快速的优点。实验结果表明,改进算法能够有效地避免二像素宽斜线的过度腐蚀,保留原图像的特征信息,实现字符图像的完全细化。     

A NEURAL NETWORK HARDWARE MODEL FOR IMAGE THINNING

A new parallel thinning algorithm was proposed.This paper suggests a set of 5x5cloning templates of cellular neural network for image thinning.The principle of the templatesdesign and hardware model are proposed in the paper.Although the connected weights betweenthe neurons are asymmetric,it is shown that the network is stable,and it can be easily realized.     

基于距离场细化的骨架提取算法

骨架保存了要处理对象的拓扑信息,是图像分析的重要研究内容之一.传统的骨架细化算法不能保证结果的准确性,而距离场的方法无法保证结果的连续性.为此提出一种快速有效的骨架提取算法,将经典的距离变换法和细化方法结合,克服二者之间存在的缺陷,实现算法的互补.经过大量实验验证,此方法能够得到连续、准确的骨架,可以很好地满足实际应用的需求.     

一种基于规则背景定标的几何校正

经高速CMOS摄像机远距离所采集的图像存在畸变问题，对快速运动目标的准确识别带来了问题，针对此问题提出了一种规则背景定标法，基于边缘检测和细化提取控制点的方法和三元卷积算法，完成了对其的几何校正。     

干涉条纹中心线提取与细化的新方法

干涉条纹分析是光学干涉计量的重要分析方法,本文提出基于改进Yangtagai求极值点法与改进Hilditch细化法相结合的干涉条纹中心线提取与细化方法,该方法具有条纹断点少、抗噪声能力强以及处理速度快的特点。通过实验证实了本文提出方法的有效性。     

一种基于数学形态学细化的道路跟踪选择算法

在航空图像中提取道路信息具有十分重要的军事和民用价值。利用航空图像中道路与背景之间通常存在着灰度差异,结合数学形态学知识,提出了一种基于数学形态学细化的线性跟踪选择算法,并对算法进行了详细描述和算法优点分析,通过实验验证了算法的有效性,实验证明所设计的线性跟踪选择算法检测效率较高,参数易于选择,道路提取效果好,具有较高的应用价值。     

用Prewitt算子细化边缘

传统的边缘检测算予一般都只能得到比较宽的边缘，这为以后的图像处理带来了一定的困难。本文通过对图像边缘特征的分析，提出了一种新的边缘细化方法——Prewitt算子细化边缘。实验表明，这种方法能在保持原有信息的前提下，给出令人满意的细化结果。     

铌酸锂晶片的键合减薄及热释电性能研究

铌酸锂(LN)作为一种热释电材料,可以被用于制作光电探测器敏感单元的敏感层,但通常LN晶片厚度为0.5 mm,远大于光电敏感单元厚度的要求,所以需要用键合减薄及抛光技术对LN晶片进行加工处理。本研究所用键合减薄技术主要包含:RZJ-304光刻胶键合、铣磨、抛光、剥离液剥离和丙酮清洗RZJ-304胶。利用该技术加工得到了面积为10 mm×10 mm,厚度为50μm,表面比较光滑,表面粗糙度为1.63 nm的LN晶片。LN晶片的热释电信号峰峰值在减薄抛光后为176 mV,是未经处理时的4倍,满足了热释电探测器敏感层的要求。     

红外图像中机场跑道的自动目标识别

针对红外机场跑道图像特点，提出了一种用于提取跑道中心点的算法。该算法包括空域滤波、边缘增强、边缘细化、边缘搜索、直线拟合、直线修正、中心点识别等一系列处理。实验结果表明，这种算法具有良好的性能。     

背照式CCD图像传感器减薄技术研究

提出了一种研磨减薄和化学腐蚀结合的方法,减薄CCD衬底。研磨减薄采用三氧化二铝的颗粒,减薄硅片至100 μm,化学腐蚀采用HF酸、硝酸、冰乙酸组成的混合溶液。实验表明,HF酸、硝酸、冰乙酸比例为2:1:11时,混合溶液对衬底与外延层的腐蚀速率比达到89:1。使用本技术减薄1 024×512可见光CCD,实现了背照式成像。