基于自动定位分割的图书识别框架

提出一种基于自动定位分割的图书识别算法,主要包括对拍摄图像进行图书封面区域的自动定位、感兴趣区域(ROI)分割、标准形状矫正以及有效区域的特征提取与相似性匹配部分.自动定位分割部分根据图书封面的几何形状特点,通过基于霍夫变换的形状检测算法对自然场景下拍摄的图书封面图像进行有效区域定位,对ROI进行分割并根据逆仿射变换将其矫正到标准形状;然后对获取的有效图书封面区域进行基于改进的尺度不变特征变换(SIFT)的特征点检测和特征描述,并采用词包(BOW)方法对其进行特征量化和码本学习,从而将定位分割出的图书图像与数据库中图书源图像进行相似性匹配.实验结果表明,对包含一定复杂程度背景的图书图像进行准确的定位分割和矫正,在很大程度上影响着基于特征匹配的图书识别技术的精确度.     

基于改进EAST的场景文本检测算法

文字在生活中随处可见,是人们沟通、互动和传递信息的主要媒介.EAST(Efficient and Accuracy Scene Text)模型是一种高效、准确的场景文本检测算法,可以出色地检测自然场景中的文本.但是该方法仍存在长文本检测精度不高等问题.论文对EAST模型进行了改进,在特征提取阶段用Resnet50深度网络来增加模型的鲁棒性,其次在特征融合阶段加入长短时记忆方法LSTM(Long-Short Term Memory),优化了样本信息.实验结果表明,论文设计的场景文字检测算法能够实时处理自然场景图像,准确定位图像中文字的位置,提高了检测精度.     

一种面向交通场景的快速图像增强算法

为提高夜间图像的增强效果,针对具体的交通场景提出一种改进的图像增强算法。通过改进自适应对比度增强算法（ACE）中放大系数的自适应函数,算法能够有针对性地增强图像亮度较低和对比度较低的区域,防止图像过度增强,并且能够增强图像的细节,克服传统对比度增强算法的不足。实验结果表明,该算法增强效果显著,针对具体夜间交通场景图像处理速度快,自适应效果好,具有消除“振铃效应”、颜色保真和较好的保留并增强图像边缘和细节的能力。     

基于轴对称窗口文字图像检测快速算法研究

研究了图像定位的问题,由于存在污渍干扰等影响图像定位,针对以往单一特征进行图像文字定位及识别的系统中容易受到各种环境因素干扰的缺陷,提出了一种利用轴对称窗口进行边缘检测的图像文字检测算法。首先将利用轴对称滑动窗口提取水平和竖直方向上的边缘特征,利用连通域确定初始的图像文字位置;通过对可能的图像文字区域进行颜色色调验证,区域内垂直方向直方图投影,从而确定最终的图像文字位置。由于利用多种特征综合检测图像文字进行仿真。仿真结果表明改进方法能准确检测出复杂场景下图像文字所在区域。     

一种直接高效的自然场景汉字逼近定位方法

为了提高经典目标检测算法对自然场景文本定位的准确性,以及克服传统字符检测模型由于笔画间存在非连通性引起的汉字错误分割问题,提出了一种直接高效的自然场景汉字逼近定位方法。采用经典的EAST算法对场景图像中的文字进行检测。对初检的文字框进行调整使其更紧凑和更完整地包含文字,主要由提取各连通笔画成分、汉字分割和文字形状逼近三部分组成。矫正文字区域和识别文字内容。实验结果表明,提出的算法在保持平均帧率为3.1 帧/s的同时,对ICDAR2015、ICDAR2017-MLT和MSRA-TD500三个多方向数据集上文本定位任务中的F-score分别达到83.5%、72.8%和81.1%;消融实验验证了算法中各模块的有效性。在ICDAR2015数据集上的检测和识别综合评估任务中的性能也验证了该方法相比一些最新方法取得了更好的性能。     

复杂场景下基于Radon校正与MSER的文本定位算法研究

针对复杂场景下,由于文字背景复杂性而带来的文字定位不准确的问题,提出了一种Radon倾斜校正与MSER(最大稳定极值区域)结合的算法,基于该算法识别出文字在所处复杂背景中的位置。首先,对图像进行预处理,采用Canny算子对图像进行边缘检测,并利用Radon变换对倾斜图像进行校正。然后通过二进小波变换对图像进行增强处理,去除噪声。最后提取MSER,经过粗处理、细处理后,检测出文本所处位置。实验结果表明,基于Radon倾斜校正与MSER结合的方法,能够有效提高文本定位的准确率。     

结合MSCRs与MSERs的自然场景文本检测

目的 目前,基于MSERs(maximally stable extremal regions)的文本检测方法是自然场景图像文本检测的主流方法。但是自然场景图像中部分文本的背景复杂多变,MSERs算法无法将其准确提取出来,降低了该类方法的鲁棒性。本文针对自然场景图像文本背景复杂多变的特点,将MSCRs(maximally stable color regions)算法用于自然场景文本检测,提出一种结合MSCRs与MSERs的自然场景文本检测方法。方法 首先采用MSCRs算法与MSERs算法提取候选字符区域;然后利用候选字符区域的纹理特征训练随机森林字符分类器,对候选字符区域进行分类,从而得到字符区域;最后,依据字符区域的彩色一致性和几何邻接关系对字符进行合并,得到最终文本检测结果。结果 本文方法在ICDAR 2013上的召回率、准确率和F值分别为71.9%、84.1%和77.5%,相对于其他方法的召回率和F值均有所提高。结论 本文方法对自然场景图像文本检测具有较强的鲁棒性,实验结果验证了本文方法的有效性。     

基于色彩空间的最大稳定极值区域的自然场景文本检测

针对传统的最大稳定极值区域（MSER）方法无法很好地提取低对比度图像文本区域的问题,提出一种新的基于边缘增强的场景文本检测方法。首先,通过方向梯度值（HOG）有效地改进MSER方法,增强MSER方法对低对比度图像的鲁棒性,并在色彩空间分别求取最大稳定极值区域;其次,利用贝叶斯模型进行分类,主要采用笔画宽度、边缘梯度方向、拐角点三个平移旋转不变性特征剔除非字符区域;最后,利用字符的几何特性将字符整合成文本行,在公共数据集国际分析与文档识别（ICDAR）2003和ICDAR 2013评估了算法性能。实验结果表明,基于色彩空间的边缘增强的MSER方法能够解决背景复杂和不能从对比度低的场景图像中正确提取文本区域的问题。基于贝叶斯模型的分类方法在小样本的情况下能够更好地筛选字符,实现较高的召回率。相比传统的MSER进行文本检测的方法,所提方法提高了系统的检测率和实时性。     

基于车体对称及颜色聚类的车牌自动定位方法*

对车牌区域的准确定位是实现自动车牌识别的一个关键问题。提出了一种综合考虑车体对称特性以及采用颜色聚类的高效车牌定位算法。该算法首先对待分析图像所属的场景进行识别,自动将图像分类为白天场景类或夜晚场景类;然后针对不同场景图像使用不同的车牌定位方案进行处理。对夜间场景中的车牌采用二次定位法,而对白天场景中的车牌采用结合车体对称轴定位并考虑车牌区域文本特征的方法。实验结果显示,该方法对图像场景分类以及车牌定位的总体准确率都达到了95.7%。     

基于LHBP多尺度向性滤波的文字检测算法

复杂光照条件和文字—背景的交融是自然场景图像中文字检测的主要难点。为解决该问题,提出了基于LHBP(local Haar binary pattern)多尺度向性滤波的文字检测算法。该算法首先采用对光强变化不敏感并具文字特征显式描述特点的LHBP模式的纹理描述算子;并在LHBP模式上采用多尺度向性滤波器MDF(multi-scale directional filtering)来确定候选文字区域;最后使用基于LHBP直方图的支持向量机法精确定位文字区域。实验结果表明,与其他主流算法相比,该算法能够去除复杂光照条件和文字—背景交融的影响,具有更好的性能。     

无人货架场景下的人体关节点定位算法研究

在新零售场景下,无人货架上商品种类繁多,易受光照等外界因素干扰,且顾客手持商品时手部或身体会对商品关键信息形成遮挡,使得自然场景中仅采用图像识别算法不能满足无人货架应用需求。针对无人货架实际应用场景的特性,基于深度学习中人体关节点定位算法与图像分类算法对该场景中的手持商品识别提出了解决方案。首先,利用人体关节点定位算法准确定位顾客上身关节点;然后,用图像分类算法识别以手臂相关关节点为中心截取的包含商品主要特征的图像。为了提升算法的实用性,对卷积姿态机CPM从关节点定位的速度与精度2个方面进行改进,设计了L-CPM和EP-L-CPM算法,并采用公开数据集和实际无人货架场景人体姿态数据集验证算法性能。实验结果表明,所提出的算法能够准确、高效地定位人体关节点。     

结合天空分割和局部透射率优化交通图像去雾算法

针对现有的去雾算法在处理交通场景图像时由于透射率估计与实际情况偏差较大,尤其交通图像含有天空区域时容易导致色彩失真和产生光晕效应等问题,在暗原色先验理论的基础上,提出一种结合天空分割和局部透射率优化的交通图像快速去雾算法。首先,采用大津算法(OTSU)将原始图像分割为天空区域与非天空区域;其次,对非天空区域,利用最大值滤波和引导滤波对其透射率进行优化,采用自适应参数调整的方法对天空区域的透射率进行修正;最后,对复原的图像利用限制对比度自适应直方图均衡法(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE)调整色调,提高亮度。实验结果表明,对于天空区域,本文算法不但能有效减少产生颜色失真和光晕效应的现象,得到更为自然清晰的复原结果,对于非天空区域,复原结果的清晰度和对比度更高,而且,算法保持较高的运行效率,另外,去雾后的图像在方差、平均梯度、信息熵等指标上相对于暗原色先验算法、Tarel算法、Meng算法、Zhu算法和Berman算法均有所提升。本文方法可较好地复原雾天交通图像,能为雾天模糊的交通图像快速有效去雾复原提供重要有益的理论基础和技术支持。     

基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的医学 X 射线图像对比度增强算法

医学 X 射线图像是临床上应用最广泛的影像之一。由于需要采用低剂量的 X 射线进行成像,而 X 射线 图像存在一个本质的缺陷,就是低对比度。所以,在临床应用中,往往需要对图像对比度进行增强处理。根据 X 射线图像特性,文章提出了基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的 X 射线图像对比度增强算法。首 先,采用拉普拉斯高斯金字塔变换把图像分解成高频和低频的不同尺度子波段图像;然后对每塔层高频子图像应 用对比度带限的自适应直方图均衡进行处理,相应的各塔层低通子图像使用数学形态学进行增强处理;最后,各 塔层经过增强处理的高频和低频系数,通过拉普拉斯高斯金字塔的逆变换重构出对比度增强的图像。增强图像再 经全局非线性算子进行对比度的增益调整,获得自然的视觉效果。实验结果表明该算法有效地增强了医学 X 射线 图像的对比度,并通过图像对比度评价标准和对比度改进索引度量算法来分析及对比了算法的性能。     

基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的医学X射线图像对比度增强算法

医学X射线图像是临床上应用最广泛的影像之一。由于需要采用低剂量的X射线进行成像,而X射线图像存在一个本质的缺陷,就是低对比度。所以,在临床应用中,往往需要对图像对比度进行增强处理。根据X射线图像特性,文章提出了基于多尺度带限的自适应直方图均衡和数学形态学的X射线图像对比度增强算法。首先,采用拉普拉斯高斯金字塔变换把图像分解成高频和低频的不同尺度子波段图像;然后对每塔层高频子图像应用对比度带限的自适应直方图均衡进行处理,相应的各塔层低通子图像使用数学形态学进行增强处理;最后,各塔层经过增强处理的高频和低频系数,通过拉普拉斯高斯金字塔的逆变换重构出对比度增强的图像。增强图像再经全局非线性算子进行对比度的增益调整,获得自然的视觉效果。实验结果表明该算法有效地增强了医学X射线图像的对比度,并通过图像对比度评价标准和对比度改进索引度量算法来分析及对比了算法的性能。     

基于场景深度估计的自然光照水下图像增强方法

针对水下图像模糊、对比度低且色彩失真的问题,结合修正的水下成像模型,提出一种基于场景深度估计的自然光照水下图像增强方法.首先,依据自然光照条件下水下图像场景亮度与场景深度总体成正比的先验理论,对图像的亮度信息进行最小值滤波和软抠图处理以实现场景深度估计;然后,结合暗通道先验知识和场景深度信息进行离散像素点的后向散射分量估计,根据修正的水下成像模型来拟合和去除后向散射;最后,采用基于色适应的颜色校正方法对直接分量进行色偏校正,利用线性拉伸方法来提升图像的亮度和对比度.水下多场景条件下的实验结果表明,本文方法可有效地去除后向散射引起的雾样模糊,提高图像对比度并校正颜色偏差.     

基于背景原型对比度的显著性物体检测

针对传统显著性模型在自然图像的显著性物体检测中存在的缺陷,提出了一种利用背景原型(background prototypes)进行对比的视觉关注模型,以实现显著性物体的检测与提取;传统显著性模型主要通过计算区域中心与四周区域差异性实现显著性检测,而自然场景中显著性区域和背景区域往往都存在较大差异,导致在复杂图像中难以获得理想检测效果;基于背景原型对比度的显著性物体检测方法在图像分割生成的超像素图基础上,选择距离图像中心较远的图像区域作为背景原型区域,通过计算图像中任意区域与这些背景原型区域的颜色对比度准确检测和提取图像中的显著性物体;实验结果表明,基于背景原型对比度的显著性模型可以更好地滤除杂乱背景,产生更稳定、准确的显著图,在准确率、召回率和F-measure等关键性能和直观视觉效果上均优于目前最先进的显著性模型,计算复杂度低,利于应用推广。     

基于直方图均衡化的手背静脉图像对比度增强

手背静脉图像对比度往往较低,这将影响整个手背静脉识别系统的识别准确率。首先提取手背静脉图像中的有效区域,然后利用直方图均衡化 (HE) 及其各种改进算法对提取的手背静脉图像进行对比度增强处理。实验结果表明,子块部分重叠局部直方图均衡化算法（POSHE）不但能够增强图像的整体对比度,而且图像中细节与背景之间的对比度也得到了增强,同时该算法效率较高,适合于手背静脉图像的对比度增强处理。     

基于光源区域自适应的夜间去雾方法

夜间有雾图像会导致图像质量下降,主要体现在夜间有雾图像光照不均、对比度较低且色偏严重,而人工光源的存在更是使得环境光呈现出不均匀性.现有的主流算法主要是针对白天图像进行处理,并不适用于夜间场景去雾处理,导致夜间去雾难度加大.针对上述问题,通过深入分析夜间有雾图像的成像特点,提出了一种新的夜间图像去雾算法.针对夜间有雾图像的色偏问题,提出了改进的暗通道先验算法(MRP)进行颜色校正,该方法单独操作每一个颜色通道进行颜色校正,从而可以减少由MRP引起的光源区域周围的光晕效应;针对夜间场景环境光不均匀性的特点,提出了基于有雾图像低频分量的最小-最大值滤波方法,以此来实现局部环境光的估计;针对最大反射率先验(DCP)估计透射率在光源处失效的问题,提出了一种基于光源区域自适应的透射率估计算法.实验结果表明,该算法在抑制光晕和光源区域发散的同时,能够较好地重现暗部细节,恢复图像具有较好的亮度和对比度,且色彩自然.相比暗通道先验,所提方法的峰值信噪比(PSNR)与结构相似性值(SSIM)平均提升了81.8％和26.5％.     

基于残差融合的改进Retinex图像增强算法

针对低照度图像边缘纹理模糊、亮度和对比度偏低等问题,提出一种基于残差融合的改进Retinex图像增强算法。该算法采用自适应多尺度引导滤波AMGF(Adaptive Multi-scale Guided Filtering, AMGF)替代高斯核函数,根据Retinex理论获取反射图像;使用CLAHE拉伸反射图像的对比度;通过L₀范数提取输入图像残差进行融合;进行颜色恢复处理。实验结果表明,所提算法有效地提升了低照度图像的边缘细节表达能力,提高了图像质量和视觉效果。     

视觉信息损失先验的图像分层去雾方法

目的 针对自然场景下含雾图像呈现出低对比度和色彩失真的问题,提出一种基于视觉信息损失先验的图像去雾算法,将透射图预估转化成求解信息损失函数最小值的目标规划问题。方法 首先通过输入图像的视觉特性将图像划分成含雾浓度不同的3个视觉区域。然后根据含雾图像的视觉先验知识构造视觉信息损失函数,通过像素值溢出映射规律对透射率取值范围进行约束,采用随机梯度下降法求解局部最小透射率图。最后将细化后的全局透射率图代入大气散射模型求解去雾结果。结果 结合现有的典型去雾算法进行仿真实验,本文算法能够有效地复原退化场景的对比度和清晰度,相比于传统算法,本文算法在算法实时性方面提升约20%。结论 本文算法在改善中、浓雾区域去雾效果的同时,提升了透射图预估的效率,对改善雾霾天气下视觉成像系统的能见度和鲁棒性具有重要意义。