弱可视环境下卫星图像粘连区域高精度分割方法研究

弱可视环境下粘连区域存在孔洞与震荡突变问题,传统方法容易产生过分割现象,得到的分割结果存在较大的偏差,分割精度较低.为此,提出一种新的弱可视环境下卫星图像粘连区域高精度分割方法,通过Bernsen算法对卫星图像进行二值化处理,在此基础上,将可体现卫星图像目标边界复杂程度的形状因子看作粘连区域的判别依据对卫星图像粘连区域进行确定,通过距离变换获取卫星图像粘连区域的距离图,对种子点进行选择,依据得到的种子点对距离图进行重建,通过快速浸没分水岭变换模型对重建的粘连区域图像进行分割.实验结果表明,所提方法具有很高的分割精度和有效性.

远程微小目标图像的粘连区域高精度分割模型

远程微小目标图像粘连区域存在孔洞和震荡突变问题,使得传统针对微小图像粘连区域分割模型,容易产生过分割现象,分割效率较低,获取的分割结果存在较大的偏差,提出了一种优化马尔科夫随机场(MRF)的分割方法,塑造远程微小目标图像优化分割模型,采用改进势函数获取MRF的条件概率,处理图像的粘连分割问题,全面分析图像分割区域的相对高度和面积,通过优化的MRF标记准确分割区域和过分割区域,运算过分割区域同邻域的紧密度,采集紧密度最大的领域并与之融合,实现远程微小目标图像粘连区域的高精度分割。实验结果说明,所提模型可对远程微小目标图像的粘连区域进行准确分割,准确率为97%。

基于数字结构特征的发票号码识别算法

由于印章覆盖、发票折痕等干扰因素的存在,一些发票号码区域会出现噪声粘连区域,这些区域会导致发票号码无法正常分割。针对这一问题,提出了噪声粘连区域修复算法,有效地避免了该情况对数字分割的影响。针对普通发票号码的字体结构和特点,提出了基于数字结构特征的发票号码识别算法。首先定义数字结构特征,包括4种填充区域、2种字符穿越数和4种镂空区域,构成待识别数字的10维特征向量;进而与标准模板库中数字进行模板特征匹配,求得距离最小值所对应的数字作为识别结果。将所提出的方法和基于改进的左右轮廓特征的印刷体数字识别方法进行对比,实验结果表明,本文所提出的识别算法拥有更高的准确率和更快的识别速度,以及对噪声有更强的鲁棒性。