一种改进的二维条码图像自适应阈值算法

对于直方图有明显谷底和采集光照不均匀的二维条码图像,提出一种利用小波多分辨率分析进行自适应阈值的图像二值化方法。该方法首先通过小波分解获得低频子图,其次在低频子图上采用2×3模板产生局部区域的动态阈值,最后根据局部阈值得到全局阈值,进而实现PDF417条码图像的二值化处理。实验结果表明,该方法有效地减小了光照不匀对条码识别的影响,适合于背景较复杂的实时二维条码二值化处理。     

直接零件标记的二维条码定位方法

针对直接零件标记（DPM, Direct Part Marking）二维条码的定位技术展开研究。由于环境光照、金属材质等因素,采集到的条码图像会存在光照不均、对比度低和高光等问题,对DPM二维条码定位带来很大的影响。采用了同态滤波的方法来增强图像,用梯度投影法对二维条码区域进行初定位。针对背景灰度级与目标灰度级相近导致传统阈值化存在误分割的问题,采用了一种OSTU与邻域阈值相结合的自适应二值化算法。利用形态学拟合Data Matrix二维条码的L型定位边,最后采用凸包算法实现对二维条码精定位。实验表明,该方法能有效解决图像采集中出现的光照不均、对比度低等问题,快速定位出条码区域。     

一种全局和局部相结合的二值化方法研究

为了得到清晰准确的二值化图像,且避免全局阈值化对图像细微信息的二值化不清晰和局部阈值二值化中往往存在伪影现象,提出了一种借助Candy算子检测边缘特征,将改进的二维Otsu最佳全局阈值与局部Bernsen阈值法在边缘信息的基础上相结合的二值化方法。实验表明这种方法能很好地处理带有噪声和低对比度的图像,通过改进的二维Otsu法降低了传统二维Otsu法的时间复杂度,并且可以减少局部阈值法的块效应,避免了大量虚假信息,又能保留图像的细节信息。     

快速响应矩阵码的多级阈值化方法*

为适应在不同光照、不同尺寸、不同灰度下快速响应矩阵码图像的二值化处理,提出了一种集全局阈值、局部阈值和多级阈值化的二值化算法。实验结果表明,该算法性能优越,明显地提高了条码的识别率,可以满足实时场景下条码的译码应用。     

基于支持向量机的低质量文档图像二值化

针对低质量文档图像受墨迹浸润、页面污渍、背景纹理或光照不均等因素的影响,提出一种基于支持向量机(SVM)的低质量文档图像二值化方法。该方法对文档图像进行分块,并增强每个图像块的局部对比度;利用SVM将这些图像块分成三类,对不同图像类采用不同的阈值处理,实现粗略分割;通过笔画宽度估计确定邻域窗尺寸,从而实现局部精细二值化。实验结果表明,该算法无论从二值化图像质量,还是各种评估参数,较其他经典文档二值化方法都具有明显优势。     

一种快速响应码的图像二值化方法

采集到的QR码图像首先需要转换为二值图像然后译码识别,但是在使用摄像头采集QR码图像中存在光照不均和反光等现象,经过全局二值化处理后会有全白或全黑的区域,而经过局部二值化处理会有"伪边界",并且计算量大导致耗时长.本文提出一种联合阈值二值化方法,首先对QR码图像采用全局二值化方法,然后利用QR码图像特征找到光照不均或反光的区域,并对该区域采用一种嵌套式的局部二值化方法,这种方法提高了准确率,减少了计算时间并且防止"伪边界"的产生.将最后结果和几种常用的二值化算法比较,实验结果表明:使用该方法可以明显提高QR码识别的效率和准确率.     

基于大津法的图像分块二值化算法

本文对灰度图像二值化的方法进行研究,提出了一种新的以大津法为基础的图像分块二值化方法。通过对采集到的火车轮字符进行实验,结果表明了这种新的二值化方法在不均匀光照、图像模糊的情况下能很好地对图像目标(字符)进行分割,该方法的思想可以推广到对一般灰度图像的二值化中去。     

基于大津法的图像分块二值化算法

本文对灰度图像二值化的方法进行研究,提出了一种新的以大津法为基础的图像分块二值化方法.通过对采集到的火车轮字符进行实验,结果表明了这种新的二值化方法在不均匀光照、图像模糊的情况下能很好地对图像目标(字符)进行分割,该方法的思想可以推广到对一般灰度图像的二值化中去.     

标刻在金属零件上的二维条码数据提取方法

针对金属零件上二维条码光照分布不均、点扩散、对比度低与污染干扰等问题,提出一种基于原灰度图像小区域相邻模块对比提取二维条码数据的算法.首先通过峰度值排序法及模块区域微调法由粗到精定位每个二维条码模块位置,然后基于原灰度图像利用遗传算法提取二维条码的数据信息,得到最终的提取结果.与传统二维条码数据提取算法的实验结果证明,该算法对于复杂金属背景上的二维条码识读具有更高的可靠性.     

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。     

钢板表面低对比度微小缺陷图像增强和分割

目的 环境干扰及光学元件不稳定等因素往往会造成钢板表面图像照度不均,钢板表面的微小缺陷具有图像灰度不均、对比度低、形态微小等特点,给后续图像分析和缺陷识别带来因难。为此,提出一种钢板表面低对比度微小缺陷图像增强和分割算法,以消除照度不均并突出缺陷信息,从而有效分割缺陷目标。方法 采用小波-同态滤波算法进行图像增强处理,即先利用小波变换对图像进行分解,再基于同态滤波对小波低频系数进行图像灰度修正,同时对高频系数进行高通滤波,然后将处理后的小波低频系数和高频系数进行重构得到增强的图像,从而达到消除照度不均、增强缺陷细节信息的目的。最后利用最大类间方差法（Otsu法）确定自适应阈值提供给Canny算子进行边缘检测。结果 采用本文算法对钢板表面多类型低对比度表面微小缺陷进行研究,有效消除了光照不均;单一的Otsu阈值分割和Canny算子难以有效检测这些缺陷,而本文Otsu-Canny算法的正确检测率达96%。结论 采用小波-同态滤波进行图像增强处理后,再利用Otsu-Canny算法对钢板表面多类型、低对比度的微小缺陷进行边缘检测取得了良好效果。     

基于小波包与Otsu的含噪遥感图像分割算法

最大类间方差(Otsu)在用于含噪图像的分割时,不能取得理想的分割效果。针对该问题,在Otsu分割方法的基础上,结合小波包分析,提出一种新的含噪遥感图像分割算法。该算法用小波包对含噪遥感图像进行分解,采用自适应阈值的方法去除图像中的噪声,应用Otsu方法对图像进行分割。仿真实验表明,该算法具有较好的抗噪性能及分割效果。     

一种基于小波变换边缘保护的图像融合算法

提出一种基于小波变换的像素级图像融合算法。采用小波系数局部模极大和加权局部能量分析相结合的方法融合高频成分;用加权局部能量分析融合尺度系数。算法获得的融合图像具有很强的视觉表现能力。此算法不需要设置阈值,具有较强的泛化能力。对多聚焦图像进行的融合实验结果表明,基于小波系数局部模极大和局部能量分析相结合的高频融合策略较好地再现了图像中各种边缘信息;基于加权局部能量估计的低频融合策略有效地去除了原图像的模糊。融合后的图像在客观评价和主观视觉效果上均有显著提高。     

工业检测图像灰度波动变换自适应阈值分割算法

工业检测图像经常受到不均光照的影响,对该类图像局部自适应分割算法比全局算法能产生更好的分割效果. 但局部算法中基于分块的算法对分块方法缺乏指导,而基于邻域的算法容易在背景或前景内部产生误分. 针对上述缺点,本文提出了一种多方向灰度波动变换的自适应阈值分割算法. 该算法先从多个方向依照灰度波动对图像进行转换,构造以多维向量为基础的灰度波动变换矩阵, 然后利用主成分分析法(Principal component analysis, PCA)将高维向量压缩至一维并生成变换图像,最后运用Otsu算法分割变换图像. 该算法无需分块,并且仅需波动幅度阈值和布尔型背景色两个参数. 实验结果表明,该算法能够有效减少不均光照对工业检测图像分割的影响, 与Niblack法、Sauvola法等几种局部算法相比,该法在分割效果上具有了明显的提升.     

光照不均匀图像的灰度波动局部阈值分割

针对工业图像经常存在不均匀光照的干扰,提出一种光照不均匀图像的灰度波动局部阈值分割算法。从水平及垂直方向上提取图像的灰度波动曲线,并迭代搜索每条曲线上满足给定波动幅度阈值的较大尺度波峰点和波谷点;在每对交替波峰点或波谷点之间求取浮动阈值来划定目标和背景像素的归属;对两个方向上取得的阈值图像进行相交操作得到最终分割图像。实验结果表明,与二维Otsu法、二维Tsallis熵法、Niblack法等几种算法相比,该算法的分割效果及实时性都具有明显的提升。     

新的基于分解直方图的三维Otsu分割算法

Otsu是图像处理领域一种常见的图像分割方法.为了解决传统的三维Otsu法时间复杂度高、抗噪性低等缺点,提出了利用直方图投影技术和直方图分解技术对三维直方图降维,将其拆分成一个一维直方图和一个二维直方图,分别用一维Otsu法和二维曲线型Otsu法求阈值,再用获得的阈值确定图像点的归类.实验对比结果表明:该方法分割效果较好,运行时间短,能满足实时性的要求.     

细胞膜机制萤火虫算法优化多阈值Otsu图像分割

图像阈值分割是将灰度图像转换为二值图像的常用图像分割方式.经典多阈值Otsu算法对复杂图像进行分割取得了很好的效果,但是其采用穷举方法来寻找最优阈值是非常耗时的.针对这一问题,本文提出了一种基于细胞膜和自适应步长萤火虫混合优化算法的多阈值Otsu图像分割方法.利用萤火虫算法的启发式搜索来寻找图像分割的最优阈值很好地降低了算法的时间复杂度,并且在萤火虫算法中混合细胞膜算法很好地解决了萤火虫算法的"早熟"现象.实验结果表明,与经典多阈值Otsu法和萤火虫算法优化多阈值Otsu法相比,本文提出的算法具有更高的收敛速度和更好的图像分割效果,并且有效解决了萤火虫算法易陷入局部最优的问题.     

改进的形态学与Otsu相结合的视网膜血管分割

针对视网膜图像采集过程中由于疾病引起的图像光照反射过强问题,提出了一种修正的形态学与Otsu相结合的无监督视网膜血管分割算法。首先运用形态学中的高低帽变换增强血管与背景的对比度;然后提出了一种修正方法,消除部分由视网膜疾病引起的光照问题;最后使用Otsu阈值方法分割血管。算法在DRIVE和STARE视网膜图像数据库中进行了测试,实验结果表明,DRIVE数据库中的分割精度为0.9382,STARE数据库中的分割精度为0.9460,算法的执行时间为1.6s。算法能够精确地分割出视网膜血管,与传统的无监督视网膜血管分割算法相比,算法的分割精度高、抗干扰能力强。     

A Local Contrast Fusion Based 3D Otsu Algorithm for Multilevel Image Segmentation

To overcome the shortcomings of 1D and 2D Otsu’s thresholding techniques, the 3D Otsu method has been developed. Among all Otsu’s methods, 3D Otsu technique provides the best threshold values for the multi-level thresholding processes. In this paper, to improve the quality of segmented images, a simple and effective multilevel thresholding method is introduced. The proposed approach focuses on preserving edge detail by computing the 3D Otsu along the fusion phenomena. The advantages of the presented scheme include higher quality outcomes, better preservation of tiny details and boundaries and reduced execution time with rising threshold levels. The fusion approach depends upon the differences between pixel intensity values within a small local space of an image; it aims to improve localized information after the thresholding process. The fusion of images based on local contrast can improve image segmentation performance by minimizing the loss of local contrast, loss of details and gray-level distributions. Results show that the proposed method yields more promising segmentation results when compared to conventional 1D Otsu, 2D Otsu and 3D Otsu methods, as evident from the objective and subjective evaluations.      

一种新的小波半软阈值图像去噪方法

在小波半软阈值图像去噪方法基础上,提出了一种基于自适应局部相关系数的新方法。该方法在软阈值法和硬阈值法之间有很好的折衷,通过加入局部相关系数,使其在各种小波变换中均能增强子带内小波系数的相关性。在阈值选取中选用了基于Bayes风险估计的自适应阈值和具有统计意义上的阈值方法,获得了小波系数不同子带不同方向的最优估计。实验结果显示,该方法去噪效果显著,同时能够改善小波变换所造成的图像视觉失真和边缘振荡效应,更好地保留了图像边缘和细节纹理特征。该方法可通过调节局部相关系数控制图像去噪程度和效果,能满足不同需求,具有很高的实用价值。