势函数聚类自适应多阈值图像分割

提出了一种新的有效的图像多阈值分割方法．该方法通过构造图像的势直方图，利用势函数聚类进行自适应多阈值分割．由于其划分函数是四次势基函数，因此该方法可等效为势基函数对直方图的最佳拟合．该方法是一种自动确定划分类数的非迭代方法，具有速度快、划分特性良好、鲁棒性强的优点．几个典型实验也证明了这一点．

直方图模糊约束FCM聚类自适应多阈值图像分割

本文提出了一种新的有效的图像多阈值分割方法．该方法通过对模糊约束直方图目标函数的优化．获得一个最佳模糊约束Ｃ划分，根据最大隶属度原则进行图像多阈值化．文中对得到的模糊划分函数进行了分析，同时还讨论了直方图划分类数的自适应确定问题．最后给出了几个典型的实验．理论分析和实验表明了本文方法具有速度快、划分特性良好。

基于分块处理的矿石图像多阈值二值化算法

针对矿仓中矿石块度尺寸不一、光照不匀而导致图像分割失真的问题,提出了一种基于分块处理的矿石图像多阈值二值化算法。该算法对矿石图像做全局自适应HDR与双边滤波处理,均等分块并应用提出的多阈值算法分割,根据信息熵分布将子图分类,分别应用Ostu、改进Niblack与加权阈值方法分割,将子图二值图像合并后进行形态学处理,得到最终的分割结果,并将该算法与传统算法进行比较,结果表明,新算法错分割率低,二值化效果明显改善,准确率提升了50%。

基于灰度跳变与字符间隔模式的车牌定位方法研究

车牌定位是车牌自动识别的第一步,而如何考虑光照影响是车牌定位是否成功的关键;通过深入分析不同的车牌图像,提出一种基于灰度跳变与字符间隔模式的车牌定位方法;首先,针对不同光照条件下采集到的车牌图像明暗度的不同,利用多阈值处理方法得到车牌信息不丢失的、最佳的二值图像,然后,在其二值图像中首先利用灰度跳变定位车牌的上下边界,接着对字符垂直投影后的宽度进行统一的调整并以固定的字符间隔特征定位车牌的左右边界,从而完成车牌定位;最后,通过实验验证了该方法的有效性。