联合灰度与梯度性质的掌纹主线提取方法

掌纹主线的提取可为掌纹识别、掌纹诊断专家系统等掌纹处理技术提供重要的数据。为了让提取的掌纹主线结果形态自然,位置正确,提出利用Laplacian算子对掌纹灰度图像进行了对比度增强,采用局部灰度平方差来分割出掌纹主线,通过Sobel算子与范围模板去除噪声,对获得的特征图像采用数学形态学操作并细化,从而获取简化的主线特征。对不同形态的掌纹进行了算法验证,结果表明该方法保留了掌纹主线的细节信息,能满足后续处理技术的数据要求,并且算法简单、实时性强。

一种焊缝X射线数字图像的缺陷提取算法

准确提取焊缝X射线图像中的缺陷是图像自动识别的主要问题。针对这一难题,提出了一种以邻域灰度平方差变换为基础,结合灰度级形态学重构和边缘检测,辅之边缘保持滤波和已标注连接分量图像融合的缺陷提取新算法。该方法能可靠地提取出低对比度X射线数字图像中的焊缝缺陷部分。