一种改进的图谱阈值分割算法

针对图像分割是典型的结构不良问题,将图谱划分理论作为一种新型的模式分析工具应用到图像分割并引起广大学者关注。考虑到现有的图谱阈值法中图权计算方法采用基于欧氏距离的幂指数函数导致其计算量过大的不足,首先采用基于欧氏距离的分式型柯西函数代替基于欧氏距离的幂指数函数提出图权计算的新方法,其次将其应用基于图谱划分测度的图像阈值分割算法中并得到一种改进的图谱阈值分割方法。实验结果表明,该方法的计算量小且对目标和背景相差比例较大的图像能获得满意的结果。

字符特征的可分性量化分析

选择字符识别的特征时要进行特征的可分性量化分析.文中分析了5种在汽车号牌识别中用到的字符特征提取方法,进行了可分性测度量化计算.采用主成分分析法对特征降维处理,可以简化可分性测度的计算,使结果更加直观清晰.测度图谱的表示方法,能较好地对字符特征进行确定及取舍.采用其中3种特征的组合,即有较好的可识别性,又可降低计算工作量.

改进的图谱理论阈值分割方法

针对现有的基于归一化的图谱理论阈值分割算法的权值计算公式没有充分考虑像素点的关联,在图像含有弱边界时很难得到真实解,导致图像细节分割不理想的问题,本算法首先使用高斯混合模型构造新的约束条件引入到权值计算中,使得权值计算充分地考虑像素点之间的关联。在计算图谱划分测度前,本算法通过高斯混合模型的均值参数自适应确定门限值的分布区间,较大地提高了图谱划分测度计算的效率。实验结果表明,相对于现有的基于归一化的图谱理论的阈值分割方法,本文算法具有较好的分割效果,可以保留图像更多细节。