基于自然图像混合的验证码

文章提出了一种基于自然图像混合技术的验证码方案,将前景图像与自然场景背景图像深度融合,防止恶意程序自动地将前景图像从整幅图像中分离出来并进行识别,可有效区分操作者是人还是计算机,有效保障网络应用系统的安全.     

基于字符和汉字的语音验证码的实现

在目前的人机交互和计算机网络安全的领域中,验证码技术是一个比较前沿和新颖的课题,验证码技术在互联网上有着很广泛的应用。我们在访问互联网的时候通常使用的是字母加数字的验证码技术,这种验证码技术是基于视觉图片的验证方式,但这给残疾人带来了不便。基于字符和汉字的语音验证码不但能给残疾人带来一定的便利,也能够加强计算机网络的安全,提升其保护性能。该文对基于字符和汉字的语音验证码技术进行了探讨。     

图像分割技术研究

对当前的图像分割技术进行了综述,具体介绍了并行边界类、串行边界类、并行区域类和串行区域类4种分割算法,并对分割算法进行了评价。     

图像分割技术在医学图像分割中的应用

图像分割是图像分析和处理的关键步骤,医学图像分割是图像分割的一个重要应用领域。本文讨论了医学图像分割的目的和意义,对医学图像分割的常用技术进行了研究。     

基于图像处理的钢管字符分割方法研究

钢管字符作为钢管的“身份证”号需清晰记录,但易受氧化、生锈等因素的影响,发生缺损或黏连。为解决受腐蚀字符以及黏连断裂字符的分割问题,设计一种改进的钢管字符分割算法。对原始图像进行二值化等预处理操作,利用黑白像素特点对图像进行修补填充,根据连通域的面积属性去除小噪声,将图像进行分类处理。通过最小二乘法对字符图像进行倾斜矫正,根据连通域边界外接框属性对字符部分进行定位,采用连通域提取法和上下轮廓分析法两种分割算法层层递进的方式完成分割任务。经验证,该方法可以较准确的分割出反光、模糊、断裂和黏连字符图像且明显优于传统方法。     

一种基于边缘信息的车牌字符分割算法

提出了一种新型的基于边缘信息的车牌字符分割方法,首先对采集的彩色车牌进行灰度化,在去除噪声后,对车牌区域利用SUSAN算子进行边缘检测.通过垂直投影分割,确定字符区域的不同宽度,利用字符宽度的分类与区域前后文宽度的变化可降低误分割的概率.实验结果表明,采用该算法对车牌字符进行分割时,可显著提高分割的正确性.     

基于视觉暂留的验证码设计

验证码能够有效抵御网络中机器程序的自动登录行为,防止机器程序群发垃圾邮件和自动投票等非法行为。但是随着图像识别技术和人工智能的发展,传统的验证码面临着被机器程序自动破解的危险。文章在分析不同验证码的优缺点后,提出一种基于人眼视觉暂留现象的动态验证码,利用有效字符和干扰字符混合组成多帧动态图像,普通用户可以轻易识别,而机器程序难以区分,理论分析和模拟实验证明该验证码简单有效。     

合成孔径雷达图像分割算法研究

对合成口径雷达图像的分割算法进行了归纳综述,概述了主动轮廓的分割算法、马尔科夫随机场的分割算法和模糊均值的分割算法,简要阐述了各种算法的原理,提出了基于局部隶属度和局部信息的模糊均值分割方法,以期为SAR图像分割算法的研究提供参考.     

一种玉珠图像的快速分割方法

提出一种针对手机拍摄的玉珠图像的快速分割方法.该方法通过对图像多个采样点的R、G、B分量分析,设计出适合不同颜色玉珠分割的RGB颜色特征组合,并利用其分割出不同的图像元素,最后进行图像合并.较好地解决了由于玉珠颜色不同、表面光滑度不同和拍摄角度等原因,造成的珠体反射点多、形状失真、模糊及遮挡等影响玉珠与背景分离的问题.经实验证明,本方法具有较好的分割效果,较快的实现速度及稳定性.     

雷管编码图像中的黏连字符分割

以雷管编码识别项目为工程实践案例,提出一种基于最优分割路径的黏连字符分割算法,克服黏连字符对雷管编码识别性能的影响。对输入图像增强并二值化后通过连通域分析提取黏连字符区域,利用垂直投影获得黏连字符的垂直投影直方图,而且同时获得上边界和下边界位置图,分别从中检测局部谷底点并验证其"穿越特性"和"距离特性"得到黏连字符的候选分割点,再按可信度从中选取有效分割点,分别以黏连字符左、右两端为起点向另一端进行字符切分形成两条分割路径,选取方差较小的分割路径作为最优分割路径对黏连字符切分。实验研究表明,该算法能有效克服工业场景中由磨损、划痕、锈迹等造成的金属雷管图像中编码字符黏连问题,比传统算法取得了更好的分割效果和更高的分割准确率。     

基于OTSU实现图像分割

图像分割是图像处理的一个重要环节。图像分割有很多种算法,本文采用Otsu阈值分割算法对图像进行分割。经过实验发现,Otsu阈值分割法的算法简单、计算速度较快、实时性较高,对于目标和背景灰度差值较大的图像,其分割效果较好,但对于灰度差异不太明显的图像,其分割效果就不是很理想。     

一种改进的车牌字符分割算法及Matlab实现

针对传统分割法在分割含有“U”“H”字符车牌时的不足,提出了一种改进的基于垂直投影特征值的分割算法．预处理中提出的细化后投影找边框中心位置的方法有效地去除了边框,同时在分割中提出的基于投影特征值的分割方法解决了传统投影法将“U”“H”字符分割成两部分的缺点．实验结果表明,该方法能够快速找到字符之间的最优分割点,准确率高,抗干扰能力强,在实际应用中取得了很好的效果．     

车型图像分割方法的研究

图像分割无论是在图像处理方面, 还是在模式识别方面, 都是一个非常重要而且比较复杂的问题. 本文对一般的汽车车型图像分割方法进行了介绍, 对其中常用的方法进行了较为详细的分析和研究; 指出了目前车型图像分割技术中存在的一些迫切需要解决的问题, 并且提出了一般的解决思路和方案.     

基于图论的图像分割及其嵌入式应用研究

图像分割技术需要结合既定的特征分离图像,将其分割成独立的又相互连通的区域,这一技术被广泛应用到视频及图像处理中.经过数十年的发展,图像分割已成为图像处理领域的重要工作,然而依然面临着诸多尚未解决的问题.探讨图像分割以及嵌入式应用的具体情况,分析处理器嵌入式平台具体的时间以及空间上如何实现资源优化,实现更好的嵌入式应用.     

基于深度学习的图像语义分割技术综述

图像分割是计算机视觉领域的一个重要方向,是图像处理的核心环节.伴随深度学习技术的发展,结合深度学习的图像分割技术在精确度上远超传统图像分割方法.卷积神经网络(CNN)与全卷积神经网络(FCN)的提出极大促进了图像语义分割技术发展,研究人员提出了很多新型网络模型,分割精准度大幅度提升.从传统语义分割方法、深度学习与传统方...     

颅骨图像的阈值分割算法研究

针对颅骨CT图像中灰度值范围变化较大的特点,阐述了两种图像的分割方法,一种是基于边缘信息的分割,一种是基于区域信息的图像分割,提出了在颅骨CT图像分割中采用基于区域的阈值分割算法,并通过软件编程实验证明了它具有算法简单、识别效果好、效率高的特点．     

图像分割技术在昆虫识别中的应用

以浙江省66种重大检疫性害虫为研究对象,采用Otsu算法实现昆虫图像的分割,取得了较好的效果.首先对昆虫图像进行灰度化处理,加快分割速度,再对灰度图像进行中值滤波,去除大部分噪声,最后,用Otsu算法对灰度化和中值滤波后的昆虫图像进行分割.针对存在的不足,运用数学形态学方法进行修正.首先利用数学形态学中的膨胀和腐蚀运算对昆虫图像进行增强,然后运用Otsu算法对图像进行分割.实验结果表明,将Otsu算法与数学形态学方法结合起来能够有效地提取昆虫图像.     

一种改进的视网膜脱落图像分割算法研究

为实现对超声图像病灶的分割并提高目标分割精度,提出一种残差结构的深层尺度融合的分割网络模型RDFA-Net。使用改进的网络模型并使用可变形卷积来增大采样范围,使用通道和空间注意力机制捕获特征,融入深层尺度特征进行融合以捕获深层次图像特征,成功将视网膜脱落病灶的超声图片进行分割,并有了更好的分割结果。使用合作医院提供的眼底超声图像作为数据自制分割数据集来评价RDFA-Net。通过实验结果对比显示,RDFA-Net是有效的,可以对视网膜脱落进行图像分割,并实现了较好的分割精度。