组合光栅中条纹图像二值化算法的研究

针对三维测量中条纹图像序列的特点,对固定阈值、准自适应阈值和自适应阈值的二值化方法进行深入分析和对比研究,提出了利用图像差影实现时域二值化的算法.实验数据表明,时域二值化方法具有较好的抗干扰能力.     

机动车牌照图像二值化提取的研究

为了能自动识别机动车牌照,除了车牌区域定位以外,还有一个非常重要的步骤就是要得到一个满意的二值化图像以便字符的分割和识别。文章比较了多种灰度转换算法,归纳出适合我国机动车牌照颜色及搭配特点的算法,在分析全局阈值法和局部阈值法优缺点的基础上,提出了两种方法相结合的图像二值化算法。该算法不仅能较好地保留图像的细节,还能有效地消除伪影的干扰。     

基于演化算法的图像二值化算法研究*

针对传统二值化方法的搜索时间长、图像保真度差等缺陷,利用演化算法具有搜索速度快、图像保真度高、全局寻优等特点,来解决图像二值化阈值难以选取的问题。以车牌图像的二值化为例,针对图像的复杂特征设计出图像演化染色体的编码、交叉、变异等演化操作算子,进而建立求解图像二值化阈值的适应值函数。数据实验表明,与传统的算法相比,利用演化算法求解车牌图像二值化阈值时,其搜索速度快、图像保真度高,能够更有效地进行图像识别和图像处理。     

基于形态学的图像二值化方法

提出了一种自适应图像二值化方法，它基于数学形态学理论，求取彩色图像边缘特征，并将它与灰度直方图二值化方法相结合，实验表明，这一算法能较好地保留原图像中的特征，二值化后的图像效果不错。     

一种改进的字符图像二值化算法

随着数字图像处理和模式识别技术的发展,字符识别技术得到了广泛的应用。二值化技术作为字符预处理的一个重要环节,对后续的字符分割和特征提取有着很大的影响。本文针对字符图像的特点,提出了一种改进的基于直方图特征和形态学处理的Otsu二值化算法。仿真表明,该算法在减少运算量的同时,可以有效处理字符笔划残缺造成的干扰,并增强字符的连通性。     

一种改进的文本图像二值化算法

分析了常用的局部阈值法-Bemsen算法中存在的问题，对此算法进行了有效的改进，提出了一种改进的文本图像二值化算法。由于改进后的算法考虑了图像的整体特征，并采用快速算法，因此具有更广泛的适应性和实用价值。实验结果表明了此算法的有效性。     

一种车牌号码图像二值化的新方法

利用数学形态学的开运算消除图像光照不均匀影响,根据欧几里德距离确定图像阈值。基于人类视觉特性确定每个像素点的视觉敏感度系数,并根据图像像素点灰度值、图像阈值和视觉敏感度系数对图像进行二值化处理。该方法能有效地消除伪影,较好地保护字符笔画。模拟实验结果表明,该方法是有效的。     

QR码图像二值化的研究

由摄像式获取的QR码因为采集光照不均匀会给二值化带来困难。首先对于直方图有明显谷底和采集光照不均匀的图像,分别采用B样条拟合直方图和自适应阈值法进行二值化。然后通过双线性插值算法对发生倾斜的QR码进行纠正,并对结果修补。最后通过实验验证了算法的可靠性。     

图像二值化时图像特征的保留

讨论了在进行图像二值化时如何保留图像的边界特征,基于图像的边界信息和微分算子,提出了一个局部阈值和整体阈植相结合的新的自动选择阈值算法,实验表明,这个基于边界特征检测算子的算法能很好地保留原图的边界特征,并能处理低质量的图像。     

结合Canny算子的图像二值化方法

用Robert、Sobel、Prewitt、Laplacian、LoG和Canny算子,对图像进行了边缘检测实验,分析了边缘检测的结果,得出Canny边缘检测算子,是图像边缘检测的一种十分有效的方法。然后,根据图像的Canny算子边缘信息,将最佳全局阈值法与局部阈值自适应法在边缘信息的基础上融合起来,对图像进行了二值化处理。实验表明此算法在二值化图像时,能很好的保留图像的边缘信息。     

一种对图像进行快速二值化处理的方法

对图像进行二值化处理，最重要的工作是选取合适的二值化阈值。使用直方图同高斯滤波相结合的方法来求取二值化阈值，对图像进行二值化处理，速度快、精度高，适合应用于对速度要求较高的工业控制中     

一种改进的文本图像二值化方法

针对常用的局部阈值方法-Niblack算法中存在的问题,提出了一种改进的文本图像二值化算法。改进后的Niblack算法对背景灰度不均匀的图像具有良好的适应性,抗噪声能力强,保持笔画连通性好,更适合于文本图像的二值化。实验证明了该算法的有效性。     

一种基于灰度图像二值化的车牌定位算法

车牌定位是牌照自动识别系统中最为关键的环节,是智能交通系统中的核心技术。该文提出了一种利用车牌梯度特征,通过图像增强和闽值调整的方法来获得;住确的车牌区域定位的新方法。实验证明所提出的方法能简单快速地实现车牌定位。     

一种选取工程图纸图像二值化阈值的新方法

提出了一种基于区间极值的二值化阈值选取方法,并与经典方法进行实验比较。     

消除二值化图像干扰方法的研究

在智能车牌识别系统中，对通过图像获取技术得到的复杂灰度图像进行二值化处理后，在图像中存在许多干扰白点。提出一种“高斯滤波”的方法去除这些白点，使二值化图像平滑、少毛刺，并具有较好的连通性。     

一种基于迭代阈值法的身份证图像二值化算法研究

针对身份证扫描图像受激光防伪阴影网格线影响较大的特点,对图像二值化的方法进行了深入分析和研究．提出了一种基于像素邻域特征的迭代阈值方法。该算法模型简单、易于实现．能滤除噪声、使字符笔划清晰地从背景中分割出来．获得了较好的二值化效果。     

一种基于相关准则的磨粒图像二值化算法

针对磨粒识别中的图像分割问题，应用一种新的二值化算法将磨粒目标从复杂背景中分离。该算法以原始图像与分割后图像的相关系数最大为准则，选取最优阈值对磨粒图像进行二值化。应用实例表明了该方法的简洁有效性。     

文档图像二值化算法VFCM

为了提高基于拍摄方式的文档图像的二值化效果,降低光学字符识别(optical character recognition,OCR)系统的文字识别错误率,提出了一种全局阈值与局部阈值相结合的二值化算法-VFCM.该算法使用最大方差比方法产生全局阈值,使用FCM(Fuzzy C-Means)聚类方法产生局部阈值.这两种方法的结合能够较好地保留字符的笔画细节,并能有效地消除伪影.实验结果表明,该算法可以取得比较好的二值化效果,并能带来OCR系统识别率的有效提高.     

彩色数字仪表图像二值化技术研究

针对石英晶体振荡器的计量检定中对数字仪表高精度识别的要求,通过对各种灰度及彩色图像二值化技术及HVS颜色空间特性的研究,提出一种在HVS颜色空间下进行彩色图像二值化分割技术,讨论了HSV颜色空间中H、S、V三分量对彩色图像二值化的影响及意义,分析并给出了H、S、V三阈值的计算方法,在实际使用中取得了满意的效果.采用该技术并结合校验神经网络,实现了数字仪表面板数字的高精度识别,达到了石英晶体振荡器的计量检定误识率低于0.001的项目要求.