灰度图像二值化在汉字识别中的应用

在汉字识别系统中,识别样本通常为多灰度级图像,由此而提取的汉字特征非常复杂,不便于进行模式匹配。如能将多灰度级图像转换成单色图像,将为汉字特征的提取创造便利。通过实验发现,采用判定分析法可以方便、快捷的将灰度图像二值化。本文在此给出了具体的实现方法。     

一种新的基于灰度冗余的红外图像均衡技术

针对红外图像的特点,文章提出一种新的基于灰度冗余的红外图像均衡技术.通过设定合适的阈值,将图像灰度直方图中像素分布为零的灰度级进行完全压缩,将小于阈值的灰度级映射到最近的大于阈值的灰度级,然后将有效灰度级做基于幂函数的拉伸变换后进行直方图均衡,最后将均衡后的图像灰度级等间距排列.该算法在压缩灰度冗余的同时进行直方图的无损均衡,保留了图像细节部分,避免了常规直方图均衡所带来的图像细节丢失和灰度断层现象,提高了图像质量.     

基于VC++的彩色图像转灰度图像

与彩色图像相比,灰度图像不需要存储图像的色调饱和度值等彩色信息,因此它的信息量很小,它具有存储量小、传输速度快等优势,在工业控制、实时监控等领域应用广泛,介绍了将彩色图像转为灰度图像的方法。     

基于图像熵和分块直方图的图像检索技术研究

针对利用图像的颜色特征丢失空间信息的问题,提出了一种综合方法：通过计算图像熵。反映图像中像素邻域内颜色分布的综合特征;通过重叠分块,然后对各分块计算分块颜色直方图。实验结果表明,这种方法具有很好的检索效率。     

利用非线性单调点运算增强图像的研究

利用非线性点运算处理具有双峰灰度值直方图的图像，通过调节较亮或较暗物体的对比度和调节中间灰度级处的对比度而达到增强图像的目的。     

一种噪声类型识别的遥感图像PDE去噪模型

遥感图像去噪是遥感图像进一步被分析和识别的前提与基础。传统的去噪模型由于对噪声不加识别的进行处理,从而往往达不到较好的去噪效果。文中利用小波变换能够对噪声类别进行识别的特性,以及P-M模型和ENI模型在处理高斯噪声和椒盐噪声时的优势和不足,提出了一种基于噪声类型的模型。该模型能够根据遥感图像噪声的类型而自动调整相应的参数,从而进行有针对性的去噪,在有效去除遥感图像噪声的同时,很好保持了图像的边缘和纹理细节信息。实验结果证实了本文方法的有效性和稳定性。     

基于灰度图像的信息隐藏技术的探讨

随着计算机网络技术的飞速发展,在Web上进行电子商务、各种数据文件和图像文件的传输已经非常普遍,其中不乏国家安全保密信息、军事机密文件、个人私密信息等,因此对于网络信息的安全保护问题已成为人们关注和迫切需要解决的问题。本文讨论了如何通过二值图像的信息隐藏技术,实现以灰度图像为载体文件的信息传输。     

多特征的灰度反转和旋转不变直方图

针对图像发生反向灰度变化时,传统局部二值模式及其派生的纹理描述符分类性能会明显下降问题,提出了一种灰度反转和旋转不变的直方图方法。该方法通过高斯导数滤波获得更加细微的图像微分结构,再构建具有旋转不变性的多种互补特征,最后利用主导思想对多种互补特征进行联合编码,获得具有灰度反转和旋转不变性的特征直方图。使用Outex、CUReT和KTH-TIPS等3个纹理图片数据库验证所提出方法的分类性能。实验结果表明：在旋转和灰度反转情况下,提出的方法能够显著提高分类性能,有效改善灰度反转问题,并对图像的旋转变化具有一定的鲁棒性;从算法复杂度来看,该方法取最佳尺度及特征时,运行时间适中,整体分类精度高。     

基于直方图和加权FCM算法的图像分割方法

模糊c均值(FCM)聚类算法广泛用于图像的自动分割,但是该算法没有考虑像素的灰度和空间特征,对噪声十分敏感。提出了一种基于直方图的加权模糊c均值(WFCM)聚类的图像分割方法,在传统的FCM聚类的基础上,该方法考虑了灰度直方图的灰度、邻域像素灰度的相关性对图像进行加权聚类分割。实验结果表明,该方法可显著提高图像分割的速度和精度。     

一种基于灰度图像的汽车牌照预处理方法

车牌图像预处理作为车牌自动识别系统最基础的一个环节,其处理效果直接影响到车牌自动识别系统的识别效果．对车牌图像的灰度化、灰度图像增强、灰度图像二值化预处理技术进行研究,利用采集的原始车牌图像在MAIZAB环境下进行实验．实验结果表明,所采用的预处理方法具有良好的处理效果,为后续车牌的准确定位与识别奠定基础．     

基于灰度分析的两种图像增强技术的比较

针对由灰度不均匀引起图像失真,用直方图均＜佣灰度调掷辩不同的茄蛀附图像增强,通过实验表明对于灰度不均而引起失真的图像,采用这两种方法都使得图像质量得到了改善,而灰度调整比直方图均化效果更好.     

基于灰度直方图与投影的数字图像信息组织与检索方法研究

提出一种基于灰度直方图与投影的图像检索方法.利用直方图间的距离定义了图像和候选图像之间的相似度,并利用数字图像的投影进一步检索,最后将两者结合起来,能快速准确地检索出图像.     

一种基于直方图的图像二值化算法

图像二值化在计算机图像处理技术中应用十分广泛,其关键问题是阈值的选取.对于具有明显双峰直方图的图像,可选取双峰的谷底作为阈值,这是基于直方图的图像二值化算法的基本思想.根据其基本思想,提出了一种新的阈值选取算法——最佳阈值迭代法.算法先根据图像的最大灰度值和最小灰度值设定一个初始阈值,然后通过迭代循环计算在该阈值下的目标和背景的中心值,当目标和背景中心值的平均值和假定的阈值相同时,则循环中止,并以此值为阈值.实验结果表明,该算法可以较好地保留图像的细节信息,且具有一定的抗干扰性和稳定性.     

基于投影直方图法的偏微分方程文本图像版面检测算法研究

在文本图像分析中,文本图像版面的检测是其重要组成部分,对文本图像版面的检测准确性,直接关乎到后续文本图像版面的切割效果。为了能够使文本图像分析结果更加精确,就必须要对文本图像版面进行准确的检测。本文提出一种基于投影直方图法的偏微分方程文本图像版面检测算法,该算法首先通过Hough变换来实现文本图像的倾斜检测与校正,然后利用投影直方图法的自适应原理对文本图像的间跟进行确定,最后通过对偏微分方程的求解来对文本图像中的切割区域进行划分,从而实现后续对文本图像的有效切割。     

土壤显微灰度图像三维重建的研究

在饱和粘土上建造公路，工程界最关心的是地基稳定和变形问题。分析土壤微观结构对防范地基的坍塌、下陷和变形有非常重要的意义。通过对取到的土样在真空下进行干燥，用Hitachis—3500N电子扫描电镜进行拍摄得到了一些土壤灰度图像。通常采用的方法都是对电子显微镜拍摄的照片进行二维处理，既丢失了不少特征，又不宜观。本文主要介绍如何利用0penGL来实现土壤微观结构图像的三维重建，从而获得对土壤微观结构特征进行分析的一种新的分析方法。     

基于改进鲸鱼优化算法的灰度图像对比度增强算法

为了增强灰度图对比度,提高图像识别精度,文章提出了一种基于改进鲸鱼优化算法的灰度图像对比度增强算法。文章通过设计非线性调整惯性权重和非线性调整收敛因子,使用改进鲸鱼优化算法不断优化局部/全局图像增强和目标评价函数,并利用6个标准函数和带钢表面缺陷灰度图进行仿真实验。实验结果表明：改进鲸鱼优化算法有助于显著提高收敛速度和寻优精度,经改进鲸鱼优化算法增强处理后的灰度图像具有较好的图像质量和视觉效果。     

基于环形等距分割和颜色直方图的图像检索方法

在基于颜色直方图的基础上,提出一种新的检索方法。首先将图像在HSV空间中进行量化,然后对图像进行环形等距分割,计算每种颜色的三阶中心矩作为特征向量,进行图像间的相似度比对,实现图像检索。实验结果表明,本文算法比单纯利用颜色直方图在查准率上有更好的检索效果。     

改进的灰度图像的骨架提取与重建算法

数学形态学是一种非线性的处理信息的工具,它是一种建立在集合论和形态学上的对图像进行分析理解的工具,数学形态学主要有四个算子:扩张、腐蚀、开启和闭合。该文把灰度图像函数映射成二值图像以后,基于数学形态学理论,提出一种灰度图像的骨架提取和重建算法,并取得非常好的效果。     

基于机器学习SAR图像噪声抑制技术研究

为提高含噪声SAR(合成孔径雷达)图像的目标识别能力,提出基于机器学习的图像噪声抑制技术的研究思路。该思路通过问题估计,为含噪声图像获得清晰的输出景物,从而生成一个与含噪声图像相符合的增强的合成景物世界。该技术以马尔可夫网络为体系,根据图像与景物、景物与景物之间的联系来确定网络上的信息传递规则,从大量的训练事例中学习并获得网络参数,利用贝叶斯方法为原图像找到理想的后验概率,生成一个清晰的超分辨率结果图。     

基于SVD和直方图的JPEG同幅图像篡改盲检测算法

首先分析了基于小波变换和奇异值分解方法对同幅图像拼接篡改检测的缺点,结合相关重要的思想,构建了一种改进算法,该算法运用SVD提取图像块特征,并采用偏移频率的直方图来确定阈值。在仿真实验中,通过运用三种算法对图像篡改进行检测,对比结果表明,文章所提算法对同幅图像单次篡改和多次篡改均有更好的检测效果,而且通过修改图像的质量因子的实验进一步证实了该算法具有一定的鲁棒性。