可分割验证码的识别方法讨论

本文从网页中验证码的识别出发,介绍了可分割图形验证码的识别流程和方法。     

基于LPR系统的车牌字符分割技术的研究

车牌字符分割是车牌识别系统的关键技术。针对车牌字符分割的难点,作者提出了一种利用扫描线两次扫描消除车牌字符串上下干扰的方法;然后利用全局分割和局部调整的技术实现单个字符的分割。实验表明,该方法能有效的避免干扰因素的影响,满足实时性需要。     

基于二分法的字符垂直投影分割算法

在对传统的字符垂直投影分割算法深入研究的基础上,提出了一种基于二分思想的字符垂直投影分割法,该算法能较好地避免传统垂直投影分割法对粘连字符的误切分问题,且分割速度快,实现容易。该算法经过大量实验证明了其在准确率方面的优越性。     

图像处理中关于汉字粘连字符的分割的背景算法

本文提出了一种基于汉字结构特征的手写体汉字字符切分算法。根据两个组件之间的上下、左右和包围关系,对组件进行合并形成完整的汉字图像。分析整个汉字字符串中组件的宽度和相邻组件的间距,形成字符串的特征估计,指导左右关系组件的合并。     

基于遗传算法的图像分割技术研究

遗传算法是模拟自然界的遗传选择和自然淘汰的生物进化过程的计算模型,是一种全局优化搜索算法,具有实用性强、稳定性好、适于并行处理及高效等显著特点,在很多领域得到了广泛应用。图像分割是数字图像处理的重要研究领域之一,它对于图像特征提取、图像分析和识别、计算机视觉等有着重要意义。     

图像分割综述

图像分割是图像处理工作中重要的一步,论文简单介绍图像分割问题,讲述了现有主要的图像分割方法,为进一步进行该方面的研究提供一定的帮助.     

验证码安全性检测与评估系统

随着时代不断地发展,计算机技术迅速地更新,为了人们的信息安全,验证码技术已经成为保护网络安全的重要手段。验证码技术属于人机区对于大小固定的、质心位置居中的验证码,可以得到百分之百的识别率。由于扭曲字符干扰较大,所以识别率达不到理想效果。文章采用的方法有助于提高验证码的安全性。     

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。     

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。     

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。     

指纹识别中图像分割的研究

指纹特征是人终生不变的特征之一,而且不同人的指纹特征相同的可能性几乎为零。由于指纹鉴定花费小、效果好,因此将其作为身份鉴定的一种手段,具有广泛的应用前景。本文对其中的指纹图像分割方法进行比较深入的分析。     

Mean Shift算法在彩色图像分割中的应用

Mean Shift算法是目前广泛应用于图像分割和计算机视觉中的方法。论述了该算法应用在彩色图像分割中的原理及过程,并给出实验过程和结果。     

融合量化粗糙度的改进的图像分割方法

结合粗糙集理论,利用像素邻域的空间信息,可以构造图像色彩分布的上下近似以及量化粗糙性表示,据此提出一种基于量化粗糙信息的改进的图像分割方法,该方法使用局部量化粗糙度和待定算子来更新FCM算法中的隶属度函数。通过对比传统的模糊C-均值（FCM）聚类分割算法,证明该方法大大降低了时间复杂度,且具有良好的分割效果。     

分形图像编码方法

分形图像编码技术是分形理论和图像编码技术的结合。分形编码利用分形图像中的自相似冗余信息,采用简单的变换规则,获得高压缩比。本文对非严格相似的分形图像的编码方法进行阐述和分析,展望其发展前景,并提出分形图像编码研究的相关问题。     

一种简单的人脑图像的分割

给出了一个基于区域生长法的医学图像的分割算法,用区域生长的方法对脑部扫描图像中的脑体进行了分割提取,根据脑部扫描图像的特点确定了生长的种子点,通过反复测试确定了最终的生长门限。试验证明,该方法简单实用,分割准确。     

基于改进的模糊聚类图像分割技术研究

主要研究图像分割技术。在传统的模糊C均值聚类图像分割算法基础上,加入了邻域像素的信息,大大地改正了模糊的隶属函数。实验表明,本文提出的算法较传统算法更加注重抗噪声能力。     

基于模糊C-均值聚类图像分割技术研究

主要研究了均值聚类图像分割问题。针对传统的聚类图像分割算法对图像地分割精度较低等问题,提出一种基于模糊控制的C-均值聚类快速图像分割新方法。本文采用快速模糊C-均值聚类算法对图像分割。实验结果表明,图像分割边缘清晰,分割效果明显优于传统的聚类图像分割算法。     

一种基于中文分词算法的信息过滤技术

针对人工智能在信息过滤领域的实际应用,提出了一种基于分词算法的过滤技术。该技术突破以往企业信息过滤技术的传统模式,将分词算法引入,大大提高了信息过滤的效率,能自动、高效地实现企业海量级信息过滤。     

基于小波变换的低照度图像增强新算法

针对低照度图像暗、对比度低,同时存在大量黑暗连通区的特点,提出了一种基于小波系数融合的低照度图像增强算法,该算法对图像的低频和高频信息分别用空域法和频域法进行处理。实验表明,该方法在处理低照度图像的过程中,在调节图像动态范围和增强图像细节的同时,也达到了对高频信息降噪的目的。通过该算法处理,能有效减少拍摄图像所需的曝光时间。