颗粒显微图象二值化方法研究

针对颗粒显微图象的性质 ,提出分块曲面二值化方法 ,能有效地消除数据采集时显微镜的光照不均匀 ,也能有效地消除颗粒显微图象的噪声 ,且二值化所产生的图象质量好。已成功地应用到颗粒显微图象分析系统中     

确定图象二值化阈值的线性方法

考虑图象分割处理实际应用中要求算法结构简单,性能可靠,应用普遍,以及易于实现等因素,本文以图象的简单统计为基础,提出了适用于图象分割二值化过程中自动阀值选取的一种新方法。该方法适用于各种文字图象的分割处理。     

数字图象的二值化处理技术探究

分析了数字图象二值化处理的特点，提供了几种二值化处理技术，并对这些算法进行了测试与比较，最后根据实践应用对二值化处理中的动态阈值的选取策略等相关技术作出了阐述。     

二值图象压缩研究

二值图象压缩是一个比较难的问题，目前主要停留在无失真编码阶段，压缩倍数低。针对带有大量长线条的这类二值图象，提出将二值图象分割成两幅图：一幅由长线条构成，另一幅是原图除长线条外的剩余部分。对前一幅图用三次曲线拟合方式来压缩，后一幅则用无失真编码压缩。用计算机模拟实现了每一过程，结果为这种图象的存储提供了一种新的实用技术。     

二值商标图象检索系统

用七个旋转不变矩来索引图象,构成了商标检索系统,这种系统抗干扰性强,图象检索高效、方便可靠。     

纺织纤维二值化数字图象的阈值确定

本文介绍了数字图象处理技术在纺织检测中的应用，提出了三种适用的求阈值的方法．     

多值图象分层为二值图象的压缩编码方法

本文提出并实现了一种新的多灰度图象压缩编码方法。该方法将多灰度图象按位分层为二值图象,进行游程长度编码。各码码长相等(均为8bit);码字覆盖的最大游程长度为1024。由于按照字节存取,编码解码很方便;遇到干扰可恢复图象,比Huffman编码有很强的抗干扰性能。提出的直接图象码解决了游程长度较短的低位分层图象的压缩问题。对于序列活动图象,帧内、帧间编码能同时进行,实现容易。该压缩编码方法无失真,也可应用于文本二值图象的编码压缩。     

视频二值图象信号输入输出接口

本文介绍一种用作微型机视觉系统的二值图象输入输出接口板,它具有二值图象采样存贮、显示以及作为微机存贮扩展板等功能。电路设计采用二值化方法处理视频图象信号和对画面进行开窗控制,使存贮空间得到充分利用。电路结构简单合理,造价低廉,适用于标准视频信号采样和普通电视机显示,能方便地用作文字图表信息输入和物体形状检测监视等微型机视觉系统接口。     

一种基于相关检测的自适应门限控制算法

在直接序列扩频 (DSSS)接收机中 ,相关检测是完成相关解扩和实现同步接收的关键技术 .此文提出了一种基于相关检测的自适应门限控制算法 ,并分析了该算法在加性高斯白噪声 (AWGN)环境下的误码性能 ,最后给出了实验数据结果 .     

二值图象的线图形矢量化

二值图象线形图数据的矢量化对于工程图的识别极为重要，本文通过对二值图象的细化后采用拐点跟踪及保存特征点的途经，提出了一种简单有效的矢量化方法．     

基于方向图的指纹图像自适应二值化算法研究

对指纹图像二值化方法作了探讨,采用一种基于方向图的、自适应的指纹图像二值化方法.该方法充分利用了指纹图像本身方向和灰度变化的特点,在保持指纹特征基本不丢失的情况下,可直接从指纹源图像中得到二值化图像,一次性完成一般图像处理中的平滑、增强、二值化的过程.采用梯度法计算指纹的方向图,通过低通滤波器对方向图校正,以方向图为基础对指纹图像进行二值化.实验表明,此算法对质量差的指纹能够取得令人满意的处理效果.     

基于自适应多阈值变换编码的图象二值化处理

给出了一种应用自适应多阈值变换编码，来处理二值图象的方法。首先采用四叉树分块方法，对图象进行自适应分隔，进而在分割的定义块上采用区域编码；为减小压缩损失，再辅以自适应多阈值的阈值编码。实验结果表明：应用所给方法。图象的二值化质量较高。     

基于自适应多阈值变换编码的图象二值化处理

给出了一种应用自适应多阈值变换编码,来处理二值图象的方法.首先采用四叉树分块方法,对图象进行自适应分隔,进而在分割的定义块上采用区域编码;为减小压缩损失,再辅以自适应多阈值的阈值编码.实验结果表明:应用所给方法,图象的二值化质量较高.     

灰度文本图像自适应二值化滤波算法设计及应用

将自适应滤波与局部阈值二值化有机结合起来,提出自适应二值化滤波算法,旨在将淹没在噪声和失真中的灰度文本图像的二值图像信息通过滤波的方式恢复出来。采用改进的大津法计算局部阈值,对滤波结果进行二值化。依据二值化的结果估计滤波的误差,并调整滤波器参数。实验结果表明该算法克服了光照不均和噪声对灰度文本图像二值化的影响,得到了较理想的二值图像。     

二值和多值图象的边界跟踪及逼近

对二值和多值图象的边界跟踪和逼近问题作了探讨；提出了可识别边界线上左右边缘点的边界跟踪算法、利用链码的矢量性的多边形逼近算法和二次Ｂｅｚｉｅｒ曲线逼近算法。这些算法简单实用，效果较好。     

协作感知门限自适应优化

 在频谱感知过程中,采用协作感知的方式对空间内多个节点的感知结果进行融合,可以消除路径阴影和深度衰落情况的影响,有效提高结果的准确性和可靠性。基于加权融合的协作判决准则,为了保证融合结果的检测概率和虚警概率达到标准,需要使每个节点的感知结果均达到相应的标准。因此提出通过对每个感知节点设定合适的感知门限进行优化。首先对各感知节点的进行分析,可以得到每个节点在检测概率和虚警概率一定的条件下,感知门限与节点权值的关系,其次通过遗传算法对权值的优化实现权值优化--感知门限优化的自适应优化过程。最后通过仿真验证该方法可以高效准确地实现感知门限的自适应优化,从而保证了协作频谱感知的实际性能。     

逻辑型的二维自适应DPCM图象编码

提出一种逻辑型的自适应ＤＰＣＭ预测器．用周围象素亮度差的平均值作参考，将邻近象素亮度的差值表示为二进制码，再用逻辑运算单元选择适当的预测器，从而有效地提高了图象编码的速率．     

二值图象变长跳白块压缩方法

在跳白块编码方法的基础上，提出一种变长跳白块编码压缩方法及给出算法，并通过实验与几种常用二值图象压缩方法的结果进行比较．     

基于数学形态学的二值图象细化算法

介绍了传统细化算法的主要设计思想,提出一种改进的二值图象细化算法,在原有算法的基础上增加了一组承担交叉线两侧细化处理的结构元素.结果表明:这一算法使得目标图象能从各方面快速、均匀地收敛至其骨架.可以看出,结构元素是数学形态学中形态运算最重要最基本的概念,结构元素选择的是否恰当,将直接影响目标图象的细化结果.     

基于图像信噪比自适应阈值模型的秦简文字图像二值化算法

文本图像二值化算法的优劣直接影响图像文本字符识别的准确率。秦简文字图像受制于背景光照欠均衡和噪声复杂等因素影响,传统文本图像二值化算法无法准确分割其前景和背景,秦简文字轮廓等特征无法准确提取,二值化效果达不到文本高准确识别要求。针对图像质量不平衡的秦简文字图像提出了一种基于图像信噪比自适应阈值模型的二值化算法。首先,将图像进行灰度转换、调整亮度和降噪等一系列二值化前的预先处理;其次,根据图像信噪比(SNR)大小自适应设置阈值,分别采用OTSU算法和Bernsen算法进行二值化处理;最后,由峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)评价指标择优选取二值化图像,从而准确地提取秦简图像二值化后的文字轮廓。在自建的秦简文字数据集QBS text dataset上的测试结果表明,该算法的二值化结果保留了更多的秦简文字细节特征和文字轮廓,其峰值信噪比和精确率也分别达到25.61 dB和76.67%,相较其他经典文本图像二值化算法,其性能指标均有较大提升。