用Hopfield网络实现边缘模糊图象的二值化处理

本文基于Hopfield网络提出了一个实现边缘模糊图象二值化处理的新方法.首先将图象二值化处理问题转化成优化问题,然后构造相应的Hopfield网络参数并用Hopfield网络实现这个优化问题的解.实验说明,该方法具有较高的精度,同时对较小图象,甚至一维信号亦具有好的效果.

用自定义图案对彩色图象二值化处理

研究了抖动处理的原理与过程,巧妙定义二值图案,然后对此二值图案进行模糊化处理,形成一个灰度图案,而这个灰度Photoshop图案就对应一个抖动矩阵;对要处理的彩色图象灰度化,结合定义图案所形成的抖动矩阵对灰度图象进行抖动处理,使彩色图象变成了一幅由自定义图案所组成的二值化图象。

基于LabVIEW的图象检测系统的标定

给出了构建基于LabVIEW的图象检测系统的方法。详细阐述了图象检测系统的标定原理,举例说明了标定系统的实现方法。最后介绍了标定系统软件组成及其应用。

曲线增强图象的二值化处理

根据曲线增强算法处理的图象在域值分割时出现曲线失真的现象，本文提出一种与边缘信息相结合的曲线检测及二值化方法，首先逐步分割曲线增强图象得到二值曲线图象，然后由原图象按照特定的边缘检测方法得到边缘图象，最后参照边缘图象优化二值曲线图象，实验结果表明，本算法能够生成质量较好的曲线二值图象。