数字图像二值化波形分析法探究

基于几种不同图像直方图波形,提供了其二值化阈值的确定方法,并根据实应用对其局限性和较适宜的场合作出了阐述。     

一种快速精确的汽车牌照字符切分算法

针对汽车牌照具有字符间距、字符数、字体等统一的纹理特征，提出了一种快速精确的牌照字符切分方法，设计了一系列的特征函数和判决函数突出其纹理特点从而进行车牌字符的切分。对在不同气候条件和不同地点采集到的1000幅图片进行了实验，实验结果表明，该算法具有快速和鲁棒性的特征，字符切分准确度达到98.1%。     

指纹图像二值化方法的比较研究

对常用的指纹图像二值化方法进行了比较研究．在此基础上对文献[1]提出的指纹图像二值化方法进行了改进，并对二值化图像、后续的细化图像和特征点提取结果进行了比较。     

一种利用动态滤波模板进行指纹图像增强的算法

在实时指纹识别系统中 ,指纹图像的增强算法起着至关重要的作用。但通常的增强算法经常要花费较多的时间 ,或者不适用于指纹频率区别较大的数据库。在大量样本分析的基础上 ,根据指纹纹理频率参数的变化动态调整方向滤波模板的大小对指纹图像进行有效的增强处理 ,对不同的纹理方向专门采用了查表的方法 ,减小了时间消耗。实验表明 ,这种算法能够快速有效的增强指纹图像 ,尤其适用于指纹频率区别较大的指纹样本库中 ,并在实时指纹鉴别系统中得到了应用     

指纹图像预处理算法研究

在指纹识别系统中，指纹图像预处理是指纹特征提取与识别的前提．对指纹图像预处理技术进行了研究。提出了一种指纹图像预处理算法．实验结果显示，该算法能够去除指纹噪声，得到较高质量的指纹图像．     

基于区域特征的胃炎病理图像二值化分割方法

二值化图像侵害方法因方法简单、易于实现而得到广泛应用,文章提出了一种基于区域特征的二值化图像分割方法。实验表明,该方法针对胃炎病理图像能得到较好的效果。     

一种QR码识别的低复杂度图像预处理方法

QR(Quick Response)码是一种常见的二维条形码,图像预处理是实现复杂条件下QR码图像自动识别的重要步骤.为了降低QR码使用门槛,提出了一种实用的低复杂度QR码识别图像预处理算法,它可以提高解码器识别速率,便于算法嵌入移动终端.由于没有使用传统的边缘检测和直线检测手段,而是依据QR码自身编码特点进行探测定位,所以几何失真、背景噪声对其影响较小;此外,为提高了QR码的识别率,采用结合校正图形并按区域自适应取样的方法来生成码流.实验结果表明,该算法可以克服QR码识别过程中易受噪声干扰、光照不均和几何失真等影响,并能满足实时解码的要求.     

Algorithm of the real-time extraction image for vehicle

An algorithm applied to a real-time extraction image of vehicle is introduced. The algorithm include an image processing with a binarzation method, image grab for a vehicle with high speed, character isolator one by one, and neural network algorithm. The techniques include vehicles sensing, image garb control, vehicle license location, lighting and optic character recognition. The system is much more robust and faster than the traditional thresholding method. Foundation item: Supported by the Emphases Science and Technology Tackle Key Problem of Wuhan (983201005) Biography: LIU Quan (1963-), female, Associate professor. Research direction: image processing.     

湘西方块苗文图像的预处理方法

湘西方块苗文是湖南湘西苗族地区使用的一种文字,对该文字的机器识别还几乎处于空白状态.预处理是整个文字图像识别过程的前提,其处理的效果将直接影响到文字图像特征提取和识别的效果.采用加权平均法对湘西方块苗文图像进行灰度化,采用Ostu算法对其进行二值化处理,基于同态滤波和改进的中值滤波相结合的方法对其进行平滑和归一化,得到适于湘西方块苗文图像预处理的方法,为后续的湘西方块苗文识别研究提供基础.     

基于人眼视觉的对不良照明图像的二值化方法

提出一种新的基于视觉特性的自适应阈值分割方法.利用人眼视觉对比敏感度特性把图像块分成两类,分别借助OTSU算法和模拟人眼识别过程的多尺度模糊隶属方法实现对这两类具有不同灰度特性图像块的自动阈值分割.实验结果表明,使用该方法能够有效的克服不良照明的影响,还原图像的原本特征信息,二值化效果较好.