基于图像信噪比自适应阈值模型的秦简文字图像二值化算法

文本图像二值化算法的优劣直接影响图像文本字符识别的准确率。秦简文字图像受制于背景光照欠均衡和噪声复杂等因素影响,传统文本图像二值化算法无法准确分割其前景和背景,秦简文字轮廓等特征无法准确提取,二值化效果达不到文本高准确识别要求。针对图像质量不平衡的秦简文字图像提出了一种基于图像信噪比自适应阈值模型的二值化算法。首先,将图像进行灰度转换、调整亮度和降噪等一系列二值化前的预先处理;其次,根据图像信噪比(SNR)大小自适应设置阈值,分别采用OTSU算法和Bernsen算法进行二值化处理;最后,由峰值信噪比(PSNR)与结构相似性(SSIM)评价指标择优选取二值化图像,从而准确地提取秦简图像二值化后的文字轮廓。在自建的秦简文字数据集QBS text dataset上的测试结果表明,该算法的二值化结果保留了更多的秦简文字细节特征和文字轮廓,其峰值信噪比和精确率也分别达到25.61 dB和76.67%,相较其他经典文本图像二值化算法,其性能指标均有较大提升。

基于自适应混合阈值的智能电表图像二值化

智能电表芯片图像中存在的亮度不均匀和字符大小不一等问题会影响二值化效果,导致字符识别率降低。而目前常用于处理亮度不均匀图像的局部阈值二值化算法大多都没有考虑图像的整体情况,容易产生过分割效应和伪影,且需要手动调整参数,无法有效处理大小不一的字符。针对上述问题,提出一种基于自适应混合阈值的二值化算法,改进了局部阈值的计算方法,利用笔画宽度变换自动计算窗口大小,并根据窗口大小计算自适应参数K,由此得到自适应的局部阈值,对局部和全局阈值进行加权,得到自适应的混合阈值。实验结果表明,相比传统的全局和局部阈值算法,该算法的评估指标和二值化效果都有一定的提升。

一种变阈值二值化CCD像元细分技术研究

根据CCD的工作原理分析了线阵CCD的像元细分技术,提出了一种基于相关双采样和D/A转换的变阈值二值化方法,结合此方法给出了一种积分时间自动调整的变阈值二值化细分电路。叙述了变阈值二值化的细分原理和积分时间自动调整的实现方法,并给出了采用此方法进行直径测量的实验结果。实验表明采用此方法的细分精度可靠性比一般的电子细分高,省去了软件细分需要的A/D转换和数据存储及运算,电路简单,成本低,具有较高的实际应用价值。

改进的多阈值动态二值化算法

在模式识别中,二值化效果的好坏直接影响着识别率。文章在研究现有二值化算法的基础上,对多阈值动态二值化进行了改进,并以身份证为例来验证该算法的有效性,实验结果表明所提算法有较高的抗噪音能力。

文档图像二值化算法VFCM

为了提高基于拍摄方式的文档图像的二值化效果,降低光学字符识别(optical character recognition,OCR)系统的文字识别错误率,提出了一种全局阈值与局部阈值相结合的二值化算法——VFCM。该算法使用最大方差比方法产生全局阈值,使用FCM(FuzzyC-Means)聚类方法产生局部阈值。这两种方法的结合能够较好地保留字符的笔画细节,并能有效地消除伪影。实验结果表明,该算法可以取得比较好的二值化效果,并能带来OCR系统识别率的有效提高。

基于小波分析的二值化阈值选取

图像阈值的自动选取是灰度图像二值化处理中的关键。文章提出一种基于多尺度小波分析的阈值选取方法。通过对图像直方图特征点由粗到精的表示 ,在最佳尺度上确定出个数有限的波谷点 (即候选阈值点 ) ,再根据图像阈值的性质定出唯一的阈值点。该方法计算简单 ,适应性强 ,满足了实时性要求高的图像处理与分析系统。

一种二维直方图阈值化图像分割的后处理方法

在灰度图像的二维阈值化分割方法中 ,存在部分可能的噪声或边缘点 ,而没有对其进行处理或处理很草率 .针对这个不足 ,提出了一种进一步将这些点归类、提高分割质量的后处理方法 .该方法通过考察这些点的 8 邻域或 1 6 邻域内的其他点的分布情况 ,比较这些点到相应的邻域中分属于目标和背景的两类点中心之间的距离 ,将这些点分割到距离较小的一类中 ,以达到将图像中的所有点进行归类的目的 .实验分析表明 ,这种后处理方法提高了分割的准确性 ,减少了分割错误 .

一种动态阈值加填补的指纹图像二值化算法

针对整幅指纹图像进行判断和填补,消除可能存在的孔洞,采用指纹图像二值化是指纹识别的重要环节,通过直接识别指纹可以提高效果。传统指纹图像二值化方法处理速度慢、不适用于低对比度指纹图像,为了提高指纹图像二值化的效率和鲁棒性,提出一种动态阈值加填补的指纹图像二值化算法。将指纹图像分割为互不相交的若干个小窗口,在每个窗口中求得所辖像素的灰度平均值,经添加惩罚项后作为初步阈值进行二值化处理。利用MATLAB软件平台进行了仿真,将方法与传统指纹图像二值化方法进行了比较。实验证明,动态阈值加填补的二值化算法处理效率高、鲁棒性好。

基于方向图的动态阈值指纹图像二值化方法

提出一种基于方向图的、具有动态阈值的指纹图像二值化方法 .该方法充分利用了指纹图像本身方向和灰度变化的特点 ,在保持指纹特征基本不丢失的情况下 ,可直接从指纹源图像中得到二值化图像 ,一次性完成一般图像处理中的平滑、增强、二值化的过程 .实验表明 。

二值化联合变换相关器的最佳阈值

从实验和计算机模拟两方面讨论二值化联合变换相关器的最佳阈值选取原则 实验研究表明 ,不同阈值对二值化联合变换相关结果有着较大影响 ,阈值过高或过低都会使联合变换相关结果变差 也就是说 ,二值化联合变换相关器存在一个最佳阈值 计算机模拟结果表明 ,最佳阈值位于联合变换功率谱的平均灰度值附近 在该阈值下 ,二值化联合变换相关器输出的相关峰值将相对提高 ,半宽度减小 。

一种基于全局阈值二值化方法的BP神经网络车牌字符识别系统

本文针对车牌字符识别系统在工程应用中存在识别准确率不高、效率低的问题,从工程实践的角度描述了一种新的基于BP神经网络的识别系统在车牌字符识别中的应用。详细介绍了车牌字符识别中的样本集和测试集的组织、图像二值化、归一化、图像去噪、神经网络构建和训练。实践结果表明,本系统适用于自然场景中的车牌自动识别问题,并且具有较强的适应性。

基于全局迭代阈值和局部分析的护照图像的二值化算法

针对护照证件图像有复杂的底纹背景和防伪网格线的特点,对图像二值化的方法进行了深入分析和研究,提出一种全局迭代阈值与局部分析相结合的适用于护照证件图像的二值化方法。该方法模型简单、易于实现,能滤除噪声,能清晰地把字符笔划从背景中分割出来。

掺气水流数字图像上气泡提取的二值化阈值确定

随着数字图像相关技术的迅速发展 ,其在水工水力学精细测量中的应用越来越受到关注 ,但在掺气水流中的应用研究却很少。笔者结合掺气水流的特点 ,比较了 3种从掺气水流数字图像中识别水和气的阈值确定算法 ,并通过试验验证其算法的可靠性。

基于最大方差阈值法的火车票图像二值化处理

火车票识别是实现自动检票的关键。采用最大方差阈值法对图像二值化求最佳阈值时,单向逐级遍历灰度级值,耗时较多。提出双向分组并行遍历的方法,从灰度级别值两端同时向中间,双向并行遍历,比较并计算出最合适的阈值。随机选取200幅火车票图像,分别使用指定阈值法、交互式阈值法和双向遍历最大方差法阈值法二值化处理,由BP神经网络识别,双向遍历最大方差阈值法比其他两种方法识别率分别提高了12.5%和5.5%,同时采用双向遍历比单向遍历求最佳阈值时,前者比后者在时间上缩短了一半,实验证明双向遍历最大方差阈值法是有效的。

一种基于迭代阈值法的身份证图像二值化算法研究

针对身份证扫描图像受激光防伪阴影网格线影响较大的特点,对图像二值化的方法进行了深入分析和研究,提出了一种基于像素邻域特征的迭代阈值方法。该算法模型简单、易于实现,能滤除噪声、使字符笔划清晰地从背景中分割出来,获得了较好的二值化效果。

视觉乐谱图像动态多阈值二值化方法

针对视觉乐谱图像在不规则区域内光照不均匀的二值化问题,提出了一种对前景内容动态分块二值化的方法,以降低背景噪声对二值化效果的影响,提高分块多阈值方法的有效性。该方法以像素灰度差分为基础,以滑动窗口为处理对象,根据窗口内差分变化率确定前景区域位置;再根据前景区域背景像素灰度分布情况将窗口分类,从而划分出不规则光照区域;最后在每个区域内分别采用Otsu阈值算法进行二值化。在实验中详细讨论了窗口大小和差分变化率阈值设置对前景区域提取正确率的影响,结果表明所提出的方法对乐谱图像前景内容的查全率高,能划分出不规则形状的范围,可以有效处理光照不均匀情况,并且可以用于一般文档的二值化。

自动确定图像二值化最佳阈值的新方法

在详细分析二值化处理原理及当前技术的前提下 ,综合考虑图像的各种实际情况 ,提出了自动确定图像二值化阈值的增强大津法和边缘检测阈值法。多次实验表明 ,根据这两种方法确定的阈值对图像进行二值化处理 ,不仅可有效地解决图像灰度随地物特征变化的图像处理问题 ,同时对于同一信号源的图像也有相当理想的处理效果。

结合Canny算子的图像二值化方法

用Robert、Sobel、Prewitt、Laplacian、LoG和Canny算子,对图像进行了边缘检测实验,分析了边缘检测的结果,得出Canny边缘检测算子,是图像边缘检测的一种十分有效的方法。然后,根据图像的Canny算子边缘信息,将最佳全局阈值法与局部阈值自适应法在边缘信息的基础上融合起来,对图像进行了二值化处理。实验表明此算法在二值化图像时,能很好的保留图像的边缘信息。

基于梯度的动态分块迭代阈值图像二值化方法

在传统的Ostu和Bernsen算法基础上,针对亮度不均的大幅面图像二值化问题,提出了一种基于图像梯度的动态分块迭代求取阈值的二值化方法。实验验证了该方法对于由线阵CCD扫描获得的低对比度、亮度不均的大幅面图像二值化的有效性。

基于图像分块的局部阈值二值化方法

针对目前局部阈值二值化结果存在目标虚假或断裂的缺陷,提出了一种基于图像分块的局部阈值二值化方法。首先,将图像分成若干子块并分析每个子块像素灰度变化情况;接着,取一定大小的局部窗口在图像中移动,比较该局部窗口内与包含窗口自身且比窗口更大区域内的像素灰度变化情况,更大区域由窗口模板当前覆盖的所有子块组成,以此判断窗口内是否为灰度变化平坦(或剧烈)区域;最后,根据不同的区域,给出具体的二值化方案。利用7种不同算法对4种不同类型的4组图像进行了二值化实验。实验结果表明该算法在屏蔽背景噪声和保留目标细节方面表现最优,特别地通过对车牌图像的二值化结果进行定量分析后发现该算法能够得到最高召回率和准确率。