图像阈值分割技术的研究

本文主要介绍图像分割中阈值选取的两种主要方法（迭代法和最大类间方差法）的原理及实施步骤,并将其运用标准图进行仿真,最后分析了仿真结果。     

基于局部阈值的图像分割方法

本文提出了一种基于局部阈值的图像分割方法,该方法针对全局阈值处理方法在背景照明不均匀时可能无效的局限性,通过应用形态学开运算、闭运算和最大类间方差得到一个局部变化的阈值函数,然后利用该阈值函数对图像讲行阈值处理,最后得到分割后的图像.Matlab仿真实验表明,该方法运算速度快,能更好的抑制噪声.     

图像阀值分割技术的研究

本文主要介绍图像分割中阈值选取的两种主要方法(迭代法和最大类间方差法)的原理及实施步骤,并将其运用标准图进行仿真,最后分析了仿真结果。     

基于阈值分割的简牍文字图像处理研究

当前主流的分割算法一般采用的是选取阈值分割法、最大类间方差(OTSU)法或者是区域生长法,而经试验证明,采用选取恰当的阈值分割法能有效地把文字与背景进行分离。理论分析和大量的实验结果均表明,采用合适的单阈值分割方法提取的简牍文字较清晰,文字细节部分保留的较完整,笔画间的粘连现象较少,达到了令人满意的结果,有利于后期简牍文字修复工作和考古研究的顺利进行。     

基于最大类问方差的快速图像分割算法的研究

通过对毫米波技术与成像算法的研究,重点研究了基于最大类间方差的快速图像分割算法。该算法根据最大类方差原理,通过二分逼近逐次逼近最佳分割阈值,相对于传统的最大类间分割方法提高了速度,该算法也可以扩展到一般数字图像的分割,其效果也较好。     

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.     

局部自适应二值化方法研究

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一,是图像处理图像分析的关键步骤。其中图像二值化又是图像分割的重点。对局部阈值二值化法的几种常用的算法进行了综述。每基于一定理论和算法的图像二值化方法都有各自不同的优势和缺点,在实际应用当中应根据不同使用目的和使用标准采取不同的方法以达到最佳效果。     

基于Renyi熵的图像模糊阈值分割

针对图像阈值分割问题,基于Renyi熵与模糊集理论,构造出一种模糊Renyi熵用于图像直方图阈值化分割。在建立的模糊Renyi熵基础上,依据最大熵原则获取用于阈值分割的最佳阈值。通过在大量真实图像上的实验,验证了提出方法的有效性。     

Bernsen法在字符分割领域的应用

目前常见的字符分割法有垂直投影法,聚类分析法,连通域分析法,模板匹配法等方法,本文对车牌字符进行粗分割处理采用最小外围矩形框包围法,为了减少分割时的干扰,本文使用改进的Bernsen法对字符进行二值化;去除牌照区域边框使用线型滤波器;使用投影法处机动车理牌照字符的粘连和断裂等问题。     

Visual C++在图像处理技术方面的应用

本文介绍了Visual C＋＋的特点以及图像处理中常用的功能、应用在车牌识别中的车牌定位技术中的二值化，对车辆图像进行前期预处理。通过实例验证了该软件功能强大，语言简洁易学。人机界面友好，应用简单而效果良好。     

基于结构光图像法和阈值法的连铸坯定重剪切方法

本文提出了应用结构光图像法结合其他图像识别技术无接触获得较为精确的连铸坯截面轮廓的数学模型及实现方法,结合更为精确的长度 测量方法,应用于连铸坯的定重剪切生产控制,并在试运行中取得了满意的结果。     

基于灰度阈值和梯度差的车牌定位技术

本文详述了用灰度阈值分割和梯度差对车牌进行分割处理的过程,介绍了灰度阈值分割理论以及梯度算法,并用于车牌的识别检测中,有效地分割目标和背景,实现了车牌的准确定位。     

基于 Matlab 的图像阈值分割算法研究

重点讨论了图像分割法中的阈值研究法,包括全局阈值法和自适应阈值法。对全局阈值算法中的人工选择法、迭代式阈值选择法、最大类间方差法以及自适应算法中的分水岭算法进行了重点分析,用M atlab进行实现并给出了实验结果;分析了几种算法的适用情况,并提出了一些改进意见。     

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。     

最大类间方差法在果蔬种类识别中的应用研究

为了满足超市果蔬识别分类系统对果蔬图像分割准确和快速的要求,提出在HSV颜色空间下利用最大类间方差法对果蔬图像进行分割。实验中,通过与RGB灰度空间下的最大类间方差分割算法和HSV颜色空间下Kmeans聚类分割算法对比,实验结果证明,在HSV颜色空间中利用最大类间方差法进行果蔬图像分割,在分割正确率和分割时间上,都能获得比较满意的效果。     

基于最大信息熵原理的显微细胞图像多阈值分割算法

文章应用最大信息熵原理,实现了显微细胞图像的多阈值分割。选用图像像素灰度值和各灰度值在图像中出现的概率构成一维灰度直方图,针对显微细胞图像多域值分割的要求,将一维灰度直方图划分成3个独立的子块,确定各个子块的信息熵。根据最大信息熵原理,当总的信息熵为最大值时,确定的阈值t1、t2为最佳分割阈值。     

三维脑分割中灰度阈值的选取方法

三维人脑体数据分割是医疗图像处理中的一项重要技术,其中阈值的选取最为关键。在介绍了3种具有代表性的图像阈值求取方法的基础上,将它们分别用于分割实验;从实验效果及算法性能两方面对这3种方法进行比较,结果表明模糊最大熵结合遗传算法求取阈值的方法效果较好,受噪声影响小。     

图像二值化技术的研究

图像二值化技术的应用中比较突出的问题是如何确定合理的门限来达到较理想的二值化效果。介绍了当前几种较为流行的二值化处理技术和确定门限、阈值的算法,并对这些技术和算法的效果进行了测试与比较。     

基于迭代阈值的女书分割算法研究

女书文字图像分割是女书信息化处理中一个重要的环节,是进一步进行女书识别的基础。介绍了迭代阈值分割方法的基本原理,程序流程,并将其运用到女书文字分割当中。实验表明,该算法在女书文字分割中运行时间短,阈值选择准确,取得了较好的分割效果。     

基于自适应阈值的车道检测系统的研究

车道检测系统中的关键问题是图像分割,而图像分割的基础则是自适应阈值的确定。本文针对车道检测系统对比了不同的自适应阈值算法,并采用物理模型仿真的研究方法简要分析了这几种算法的特性,最终确定了一种各项性能指标均较优的自适应阈值算法。