验证码字符图像分割技术研究

验证码字符图像分割质量很大程度上决定机器能否正确识别出验证码。针对验证码字符图像分割策略不同,通过研究投影分割法、连通域分割法、最短路径分割法3种验证码字符图像分割技术,分别探讨其特点和应用范围,给出了Web验证码3种分割技术的综合应用方法。     

基于分形理论的字符切分方法研究

文字图像由于受噪声、随机污点的干扰,以及图像边框的影响,其字符很难精确分割,直接影响后续的特征提取以及识别工作.为解决上述问题,本文提出采用分形理论进行字符切分,仿真结果证明此方法和传统的基于上下轮廓凹凸特征的分割方法相比,可以有效抑制噪声特别是图像边框干扰,提高了切分的正确率.     

用于图像分割的边缘检测技术研究和分析

图像分割在数字图像处理技术中占据重要地位,属于机器运算的视觉技术,在图像理论研究及实际图像处理中得到了广泛重视。图像分割没有唯一的标准和方法,应该按照不同种类的图像应用不同的分割技术。现在的图像,基本已经有相应的分割方法可以对其进行分割,在大多数通用方法的情况下,也有些特殊的图像需要用到特殊技术。讲述了边缘检测应用于图像分割比较常用的3种算法,并对基于边缘检测的图像分割方法进行了研究和分析,指出了图像分割技术未来的发展方向。     

一种去光照干扰的运动目标图像分割算法

对模糊图像的多尺度分割,是解决许多计算机视觉处理问题的基础。传统的图像分割算法采用基于小波变换的局部特征匹配方法,无法有效去除光照的干扰,对运动目标图像的分割效果不好。提出一种基于模糊图像边缘能量特征提取的运动目标图像的去光照干扰分割方法。计算去光照干扰后的运动目标图像振幅分量和频率分量,采用混合函数控制曲线方法生成运动目标图像时间序列,计算每个尺度下计算运动目标图像的边缘能量特征,进行图像区域特征的非同态块匹配分割,最终生成灰度直方图二进制均衡系数,实现了运动目标图像的准确分割,去除了光照干扰。仿真结果表明,该算法具有分割结果准确,抗干扰能力较好,图像分割质量较优。     

基于混沌系统的造假图像识别技术研究

造假图像准确识别技术是目前研究的热点。本文利用混沌系统的类随机性和遍历性的特点,采用半脆弱数字水印算法,通过给出水印生成和嵌入方式,将数字水印嵌入到原图像中,并从一部分待识别图像的子块中提取水印特征参数,另一部分嵌入提取的特征水印,通过嵌入原图像的数字水印信息对造假图像进行识别和篡改定位。仿真分析结果表明,该算法可以使正常压缩的图像通过检测,对非正常编辑图像进行有效判定,取得了理想的识别效果。     

遗传算法在图像阈值分割中的应用

图像分割是目标检测和识别的基础,对所采集到的图像进行分割处理是图像识别跟踪技术中实现目标检测的一种重要技术手段;遗传算法是一种优化算法,利用其高效、并行的寻优能力,通过选择、交叉和变异等遗传操作快速逼近最佳阈值,大大缩短图像阈值分割中阈值的选取时间,提高分割效率;介绍了遗传算法在图像阈值分割领域的应用研究进展。     

图像融合技术在变电站设备热故障监测中的应用研究

针对目前变电站设备故障监测不准确,图像辨识度低等问题,设计了融合红外图像和可见光图像技术并将其应用于变电站电气设备热故障监测。采用一体化图像采集云台,使用图像分割和融合的计算方法将红外图像与可见光图像进行整合,并将设计监测系统应用于实际现场,通过对现场进行分析处理,结果表明此监测技术能够快速、准确的对电气设备的故障进行识别,并作出故障诊断,与传统方法相比效果明显。     

U-Net的桥梁裂缝智能检测方法改进研究

针对桥梁裂缝检测准确率与精度有待提高的问题，提出了基于图像分割技术的U-Net网络进行桥梁裂缝检测。采用西安市的桥梁裂缝数据集，通过人工标定完成了对数据集的标注，用于进行监督学习。针对这一数据集采用了数据增强、空洞卷积、批次归一化等方法提高识别精度，减少过拟合现象；将交叉熵损失与Dice损失相结合，提高了模型训练的速度以及识别精度。与广泛应用的图像分割方法进行比较，实验结果表明该模型在桥梁裂缝数据集上的分割表现结果具有优越性。     

BGA焊点的图像分割识别方法

图像分割是X射线扫描图像检测系统中的关键部分。本文是在活动轮廓模型的图割(Graph Cuts Based Active Contours)算法基础上,利用测地线模型去实现活动轮廓模型,再根据图割去计算测地线,最后通过最大流/最小割原理进行求解实现图像分割。在分割处理后的图像上,利用随机森林(Random Forest)圆形度这一属性进行焊点的识别。实验结果表明基于训练圆形度的随机森林算法对焊点的识别能力优于直接通过圆形的阈值来识别焊点的能力。     

图像阈值分割方法的研究

图像的检测、识别技术广泛应用于各个领域,而阈值分割法在图像预处理过程中是比较基本的图像分割方法.该文从现有的各种图像阈值分割的方法进行了比较以及分析,重点介绍并研究了基于图像灰度值的阈值分割方法.     

浅谈图像处理技术

随着科技进步,图像处理技术也在与时俱进。图像处理技术由两部分组成:特征提取和图像分割。其中,图像分割中的语义分割是其充满魅力和挑战的一部分,它要求给定一张图片,机器能自动分割并识别出其中的内容,已经广泛应用于无人机和自动驾驶技术中。本文围绕图像处理技术进行探索,主要介绍了图像处理中特征提取和图像分割中常用的技术,基于ORB特征提取技术和语义分割技术。     

三维图像智能分辨在局部酉特征指导下的实现

智能化的三维图像分辨技术是三维图像识别技术发展的重要步骤。传统的三维图像分辨技术采用基于模板的识别方法或者基于神经网络的处理方法,无法提取三维图像各个部位的详细信息,从而正确识别率低。提出一种基于三维图像智能分辨在局部酉特征指导下的实现方法,对三维图像进行模块划分,将三维图像详尽的分割为多个小模块,小模块之间实现无缝连接,在模块分割的基础上,提取各个模块之间的酉特征,然后将酉特征进行融合处理,实现整个三维图像的智能化分辨。采用实际的三维图像进行测试实验,结果显示,采用基于局部酉特征指导方法,三维图像正确分辨概率被提高到了98%,具有很好的工程应用价值。     

基于卫星图像技术的车辆速度检测

文章针对高分辨率卫星图像,设计一种基于卫星图像的车辆速度检测方法。对于采集的高分辨率卫星图像,先通过图像平滑及图像增强对图像进行预处理。然后采用面向对象的多尺度分割技术,通过计算同质性和合并同质性大的区域对图像进行分割,分别采用大小两层尺度分割出道路和车辆,利用模糊分类方法进行车辆探测识别。最后利用成像时间差,通过图像融合,提取不同时相下的车辆坐标,计算车辆速度。     

基于灰度窗口相关匹配的图像边缘融合技术

通过图像边缘融合提高图像的成像质量和识别能力。传统的图像边缘融合方法采用小波包加权滤波方法,当图像出现丰富结构信息或者干扰较强时,融合效果不好。提出一种基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合算法。实现图像的边缘融合的基础是进行图像归一化分割,设计边缘特征提取方法,得到的图像边缘进行Hough变换直线检测,提取出直线段,通过超像素网格的形成的方法绘制图像的边缘融合边界寻优路径,得到超像素网格,实现了基于灰度窗口相关系数匹配的图像边缘融合处理。仿真结果表明,该算法的对图像的边缘融合效果较好,度量了区域间的差异和区域内的相似性,提高图像的分割和边缘融合质量。     

复杂背景下基于OCR的变体文本识别技术

复杂背景下的OCR技术涉及的图象处理与模式识别技术较通用的OCR技术更为复杂。由于图像中的文字通常叠加在复杂的图像背景之上,背景成分的干扰使得现有的OCR技术难以识别出文字。本文对垃圾邮件中的图片进行实验的基础上,对复杂背景下的文本提取技术进行了研究,提出了基于灰度分级的新文本提取方法,有效实现文本字符特征的提取和切分。本文提出的方法可直接对复杂背景图象进行文本提取,并在此基础上实现对目标文本的切分。     

基于小波变换的数字电子水印的研究

随着网络技术的快速发展,使得多媒体数据的版权保护、防篡改技术显得尤为重要。本文将信息隐藏与数字水印技术相结合,利用haar小波变换将特定的信息(如版权信息、秘密消息等)嵌入到图像中,以达到标识及版权保护等目的。本文使用剪切、压缩的攻击手段验证了数字电子水印的可靠性。     

一种电网输电线路覆冰的FCM检测方法

针对当前的高压输电线路覆冰检测方法的各种问题,提出了一种基于FCM的输电线路覆冰检测方法,方法首先从视频监控终端或视频录像中提取相邻帧图像,然后对提取图像进行预处理,基于改进FCM算法对图像进行分割,然后根据图像特征,采用连通区域标识来定位输电线路的位置,最后与无覆冰输电线路进行对比,判断输电线路是否覆冰。该方法无论从检测时间还是检测效果上都取得了较好的结果,能满足实际应用需要。     

基于机器视觉的色环电阻阻值测量

本文介绍了一种基于机器视觉对色环电阻阻值测量的方法,首先将图像进行预处理,然后采取了相应的图像颜色空间和识别算法,包括:图像分解、颜色空间的变换、颜色识别、图像分割.     

基于PCA模型的人脸图像纹理特征高精度识别方法

针对传统人脸图像纹理特征识别方法中存在的计算量大,样本训练与测试时间较长,识别正确率较低等问题,提出一种新的基于PCA模型的人脸图像纹理特征高精度识别方法。在人脸图像预处理过程中,采用Gabor滤波器确定人脸图像训练样本中的双眼位置,结合卷积运算与人脸几何模型从图像中分割出目标人脸区域,并对分割得到的图像进行规范化处理;采用PCA模型对预处理后的图像进行降维与特征向量提取,并根据选取的主要纹理特征以及欧式距离近似度量结果,实现人脸图像纹理特征高精度识别。实验结果表明,所提方法的识别准确度高于实验对比方法,且样本训练时间与测试时间明显缩短,具有较好的鲁棒性。     

基于彩色坐标系的图像分割方法

图像分割是实现图像识别的关键步骤。采用大量实验统计的方法,利用图像中前景颜色与背景颜色的相异性,得出不同彩色坐标系下图像的颜色分布特征,提出最利于分割前景和背景的方法建立YS彩色坐标系,对前景进行有效地定位分割。结果证明,该方法能准确地对图像的前景和背景进行分割。