基于亚像素的快速响应矩阵码的图像定位算法

QR码定位是二维码图像应用中的关键技术之一,在光照不均、旋转、扭曲和噪声等条件下,传统定位算法存在定位正确率低的问题,为了获得更加理想的QR定位效果,提出一种基于亚像素的快速响应矩阵码图像定位算法。首先对QR码图像进行灰度化、去噪等预处理,消除光照不均、噪声的不利影响,然后采用粗定位和精定位相融合的机制实现QR码的定位,并对旋转、扭曲的QR码进行校正,最后采用仿真实验测试其性能。实验结果表明,相对于当前经典的QR码定位算法,基于亚像素的QR码定位算法不仅提高了QR码的定位精度,而且加快了QR码的定位速度,具有更高的实际应用价值。 关键词：快速响应码;定位方法;亚像素;图像处理     

数字图像处理算法在QR码识别中的应用

介绍了基于数字图像处理的QR码识别算法。该方案综合运用了图像灰度化、滤波去噪、二值化、边缘检测、图像旋转等多种图像处理方法对条码图像进行预处理。理论分析和实验结果表明:该算法提高了识读的灵活性和可靠性,为QR码识别提供了一种新途径。     

工业控制环境中QRCode的检测和识别算法

以QR Code为例,研究工业控制环境中的二维条码检测和识别技术.首先针对光照不均,利用Retinex理论,处理光照校正.然后根据QR Code条码的特征,提出了基于边缘信息的二值分割算法,并设计了一种快速定位算法.接着分析了条码图像经过高斯函数模糊的数学模型,求解高斯函数方差,并给出了利用逆滤波对条码图像进行反模糊复...     

基于图像增强的双阈值二值化算法

结合全局阈值法和局部阈值法优点,提出一种基于图像增强的双阈值二值化方法。利用OTSU和Kittler法计算出的两个阈值,对灰度值大于高阈值和小于低阈值的点预先处理,再对灰度值处于双阈值之间的点用Sauvola法进行判断。双阈值不仅保留了更多细节信息,还控制了算法的时间开销,但是仍没有解决光照不均的图像二值化。针对此问题,提出了一种新的图像增强算法。利用均分的4块区域与整幅图像的平均灰度值的4个差值,结合与像素点图像位置相关的4个权值,对图像上各个点进行相对应的灰度补偿,反复增强,直至4块区域的平均灰度值控制在一定范围内。经过图像增强后,光照不均图像二值化效果有了明显的改善。     

灰度梯度自适应阈值二值化算法的FPGA实现

根据红外图像中目标与背景之间灰度比梯度特性,提出了一种自适应阈值二值化算法,并利用FPGA并行流水处理特点,采用模块化设计,完成了该算法的FPGA实现.算法实现由灰度比二值化模块和自适应阈值T模块两部分组成.灰度比二值化模块根据同步信号流水计算模板内灰度比梯度,并根据差值大小进行二值化.自适应阈值T模块根据背景的变化规律实时调整输出阈值大小,以实现对灰度比二值化模块作用范围的控制.实验结果表明,该算法虚警率较低,运算耗时少,满足实时处理的要求.     

QR码二值图像混沌加密与解密

文章根据数字图像加密原理,运用混沌在信息加密方面的优良特性,结合二值图像的特点,利用二值混沌序列对原始QR码二值图像进行加密,对加密的QR码二值图像进行解密。该QR码二值图像混沌加密方法能够满足实际应用中对信息保密性要求较高的QR码存储和传播。     

QR码二值图像混沌加密与解密

文章根据数字图像加密原理,运用混沌在信息加密方面的优良特性,结合二值图像的特点,利用二值混沌序列对原始QR码二值图像进行加密,对加密的QR码二值图像进行解密。该QR码二值图像混沌加密方法能够满足实际应用中对信息保密性要求较高的QR码存储和传播。     

基于自组织特征映射网的彩色图像二值化方法

本文提出一种基于自组织特征映射网(SOFM)的彩色图像二值化方法。使用彩色像素的RGB值训练网络权值,找到图像的目标类RGB中心和背景类RGB中心,再利用竞争取胜的机制处理每一个像素使其二值化。为了减少算法处理的数据量,采用决策表属性简化方法对图像的颜色特征:进行简化。由于算法直接利用彩色图像的原始特征信息,二值化过程不受灰度化算法的影响。应用实例证明了本文的算法具有好的效果。     

基于对比度增强和背景估计的文档图像二值化

针对文档图像存在的退化状况对其二值化处理的影响,文中提出一种基于对比度增强和背景估计的文档图像二值化算法,用于对退化的文档图像进行二值化增强处理。该算法根据不同子区域亮度信息的差异采用不同对比度增强算法对文档图像进行增强处理,通过运用形态学闭运算对增强后的文档图像进行处理来移除文档图像的背景,结合Ostu和Sauvola算法获取文档图像的二值化图像,并通过基于边缘像素邻域灰度值的分布情况进行文本断笔修复。实验结果表明,该算法的F-Measure（FM）为90.47%,峰值信噪比（PSNR）达到19.15 dB,负率指标（NRM）低至0.053 8,分类错误度量（MPM）降至0.000 33,验证了本文提出的二值化算法的有效性。     

改进的伽马校正与多尺度融合的水下图像增强

由于光在水下传播会发生吸收和散射,导致采集 的水下图像出现模糊、对比度低、色偏、光照不 均匀等问题。针对以上问题,提出了一种改进的伽马校正与多尺度融合的水下图像增强算法 。首先基于G 通道对R和B通道进行补偿,并对RGB 三通道进行直方图拉伸后使用灰度世界(Gray World) 算法得到颜 色校正图像;然后使用改进的伽马函数改善颜色校正后图像光照不均匀问题,得到光照均匀 图像,并进 行归一化处理;再对光照均匀图像使用限制对比度的自适应直方图均衡化(contrast limite d adaptive histogram equalization,CLAHE)算法得到对比度提升图像;最后采用多尺度融 合算法对以上得出的3幅图 片进行融合,得出增强图像。实验结果表明,提出的算法对不同水下环境的图像均有较好的处理 效果,图像质量评价指标得到明显提高。     

基于Android嵌入式平台的QR码识别系统

介绍了QR码的基本结构,分析了在基于Android嵌入式平台上QR码图像数据的二值化、定位、旋正等图像的预处理,进而实现对QR码进行解码。经测试表明,系统对倾斜、模糊的QR码都可以快速地识别。     

Genetic algorithm and mathematical morphology based binarization method for strip steel defect image with non-uniform illumination

In order to precisely extract the image shape feature for the defect detection and classification, the strip steel image needs to firstly be binarized effectively. In this paper, the intelligent information processing, including mathematical morphology and genetic algorithm, is introduced to the strip steel defect image binarization. In order to eliminate the effect of non-uniform illumination and enhance the detailed information of the strip steel defect image, an enhancement operator based on mathematical morphology (EOBMM) is proposed firstly. And then, the binarization method based on genetic algorithm (BMBGA) is applied to the binarization of the strip steel defect image processed by EOBMM. The experiment results show that our method is effective and efficiency in the strip steel defect image binarization and outperforms the traditional image binarization methods, Otsu and Bernsen.     

面向OSD选单文字分割算法的研究

针对现有的自动化OSD选单图像文字分割存在亮度不均匀、图形噪声等问题,提出了一种面向OSD选单的文字分割算法,首先结合顶帽变换和改进的双阈值Otsu法对图像进行光照校正和图像二值化;通过垂直投影分析和Canny算子边缘检测法去除图形噪声,结合二分法和投影法解决文字黏合问题,最终达到OSD选单文字分割的目的.实验结果表明,提出的算法能够解决OSD选单亮度不均匀和图形噪声的问题,文字分割正确率达到88％以上,比传统投影法的正确率提高了67％.     

Best Combination of Binarization Methods for License Plate Character Segmentation

A connected component analysis from a binary image is a popular character segmentation method but occasionally fails to segment the characters owing to image noise and uneven illumination. A multimethod binarization scheme that incorporates two or more binary images is a novel solution, but selection of binarization methods has never been analyzed before. This paper reveals the best combination of binarization methods and parameters and presents an in‐depth analysis of the multimethod binarization scheme for better character segmentation. We carry out an extensive quantitative evaluation, which shows a significant improvement over conventional single‐method binarization methods. Experiment results of six binarization methods and their combinations with different test images are presented.     

一种改进的退化文本图像二值化方法

文本图像二值化是文本图像识别的重要步骤,由于光照不均或文档水渍等原因导致文本图像退化,增加了文本图像识别的难度。本文对一种局部阈值算法进行了改进,首先对图像进行水平投影,根据直方图的极小点对版面进行简单划分,再利用全局阈值法估算出更为准确的各区域字符笔画宽度,从而自适应地得到适当的窗口尺寸,再利用对比图和局部阈值进行图像二值化,并结合OTSU图像消除原算法产生的伪轮廓。实验与分析表明,改进后的方法能够明显消除因笔画粗细不均、字符大小不同而产生的前景像素误识问题。     

基于简化PCNN模型的结构光图像自动分割方法

针对CCD获取的结构光图像因大尺寸、光照不均匀,一般分割方法容易产生过分割或欠分割,提出了一种简化的脉冲耦合神经网络(PCNN)分割方法。将结构光图像进行分块,降低光照对分割质量的影响。每块子图像采用改进的PCNN模型自动进行分割。PCNN采用线性方式动态调整脉冲门限,以最小交叉熵确定其迭代次数,并利用邻域像素间的关系自动调整连接系数,减少人工干预。通过主客观评价指标对分割结果进行了比较,结果表明,提出的算法可以有效地分割出结构光图像中的条纹及点阵模式,目标边缘光滑、连贯和清晰,可以用于结构光图像的分割处理。     

基于二维码的可见光并行通信系统信号调制技术

为了完善基于LED阵列的可见光并行通信系统,探索与之相配的信号调制方案,进行了实验并得出了相关结论。结合可见光并行通信系统的特点以及快速响应(QR)二维码的特征,采用QR码作为可见光并行通信的信息发送方式,研究了基于二维码的动态可见光并行通信系统的调制方案和译码图像处理技术。实验结果表明,该系统能动态发射QR码图像,便于接收,经过一定的图像处理,能正确译码。