基于Mean-Shift的图像文本信息提取

图像和视频中包含着丰富的文本信息,提取和识别图像文本信息非常具有实际意义。传统的图像文本信息提取方法大多基于字符的代数和几何特征。作者从另一个角度出发,将彩色字符看成彩色图像的一部分,使类似字符的景物也可以被当作字符识别出来。提出一种基于Mean-Shift算法的图像文本信息提取方法,首先利用Mean-Shift算法对图像进行分割,然后对分割得到的文本区域进行投影分析从而将每个字符分割出来,最后将字符识别。

基于色彩传递与扩展的图像着色算法

色彩的不均匀一直是色彩传递算法中没有解决的问题。一些传统的算法只是单独依靠像素点的匹配来进行色彩传递,难以保证处理后图像色彩在空间上的连续性,即某些像素点的色彩和它周围的色彩反差较大。针对此问题,提出了一种基于色彩传递与扩展的图像着色算法,先利用传统的色彩传递方法,在lαβ空间对灰度目标图像进行局部上色,然后再利用色彩扩展的算法,对其他未经过上色的区域进行色彩扩展,完成整幅灰度目标图像的自动彩色化过程。实验得到了色彩细腻均匀的结果图像,验证了算法的实用性。

无线传感器网络中一种增强DV-Hop算法

无线传感器网络中的DV-Hop算法是1种无需测距的节点定位算法。经仿真观察,该算法存在类似"块效应"的定位误差。文中作者提出1种增强DV-Hop算法,通过锚节点的定位结果,对未知节点的定位结果进行修正。经仿真验证,增强算法可以有效解决"块效应",提高算法的定位精度与鲁棒性。

基于Mean-Shift的图像文本信息提取

图像和视频中包含着丰富的文本信息,提取和识别图像文本信息非常具有实际意义。传统的图像文本信息提取方法大多基于字符的代数和几何特征。作者从另一个角度出发,将彩色字符看成彩色图像的一部分,使类似字符的景物也可以被当作字符识别出来。文中提出一种基于Mean-Shift算法的图像文本信息提取方法,首先利用Mean-Shift算法对图像进行分割,然后对分割得到的文本区域进行投影分析从而将每个字符分割出来,最后将字符识别。