基于迭代思想的自适应Niblack算法改进

针对文本及小物体图像识别时在光照不均匀工况下特征提取难度大、效率低问题,提出一种改进Niblack算法。利用迭代思想获取每个像素邻域的均值及标准差,使其与邻域窗口大小无关,避免了重复计算,降低了算法复杂度;在Sauvola算法基础上结合全局阈值Otsu算法及方差特性改进算法阈值,使其能自适应地调整阈值,逐点地进行图像二值化。为验证算法有效性,将其应用于文本、车牌及小物体图像二值化,与传统Otsu、Kittler、Niblack和Sauvola算法相比,算法获取的特征更清晰和准确,伪影和斑点等噪声更少,且与原Niblack算法相比,相同条件下其处理时间大幅度降低。

基于Niblack自适应修正系数的温室成熟番茄目标提取方法

番茄目标的准确提取是番茄采摘的基础,目前番茄目标提取方法都有一定的局限性,难以满足采摘需求。该研究在传统Niblack算法的基础上,结合图像全局灰度变化的估计信息与局部区域信息之间的关联性,提出了一种基于Niblack自适应修正系数的温室成熟番茄目标提取新方法。首先对R-G番茄灰度图像,采用基于自适应修正系数选取的Niblack算法进行阈值分割,从理论意义上确定修正系数的选取原则,归一化局部标准差,实现修正值的计算及二值化过程,然后对分割后的图像去噪,最后采用最小临界矩形法提取成熟番茄果实。试验结果表明,该方法对温室成熟番茄图像有较好的提取效果,识别正确率达到98.3%,与基于归一化红绿色差灰度化的Otsu算法和传统的Niblack算法相比有更高的识别率和更快的处理速度,噪声率也明显减少,能够满足后续成熟番茄定位的需要,有效地解决传统方法适应性低,易产生伪噪声块等问题。

改进Niblack算法的光照不均匀QR码识别研究

QR 码作为农产品可追溯体系的信息载体,一直是农业领域的科研热点。在实际应用中,溯源环境的复杂多变易使设备采集到光照不均匀的 QR 码图像而增加解码流程中二值化的难度,影响后续解码。该文针对原始 Niblack 算法自适应性不足的缺陷,提出一种自适应邻域窗口和修正系数的 Niblack 算法,该算法依据 QR 码图像的分辨率和灰度值,动态调整修正系数和邻域窗口,进行自适应二值化处理。分别用改进 Niblack 算法,原始 Niblack 算法和 Otsu 算法处理设备无法识别的不同光照环境下、不同程度的光照不均匀 QR 码图像,试验数据表明经改进算法处理后的识别成功率为 74.2%,高出原始 Niblack 算法 18.4%,高出 Otsu 算法 71.7%,具有较高的鲁棒性。这一结果对农产品在各种光照不均匀环境中的溯源提供了参考。

基于NIBLACK改进算法的静脉识别特征提取

静脉识别是一种新兴的生物特征识别技术,为了满足静脉识别中的特征提取需求,对手背静脉提取方法进行了研究。首先采用CLAHE算法对手背静脉图像进行增强处理,然后针对传统NIBALCK二值化算法的不足,提出一种局部静态阈值与NIBLACK相结合的改进算法。实验证明,该方法能有效消除传统方法中噪声过多、纹络断裂的现象,克服光强因素对图像提取的影响,保持完整清晰的静脉纹络结构,从而满足后续识别工作的需要。

基于CLAHE和改进的NIBLACK算法的手背静脉提取方法

为了满足手背静脉识别对于特征提取的需求,本文对手背静脉提取方法进行了研究。首先采用CLAHE算法对手背静脉图像进行增强处理,然后对增强图像进行二值化处理。针对传统的NIBALCK二值化算法容易产生噪声、断纹以及分块处理时的边缘阈值缺失的问题,提出一种局部静态阈值与NIBLACK相结合的改进算法。实验结果表明,该方法可以有效地克服光强因素对图像提取的影响,消除传统方法的噪声过多、纹络断裂的现象,保持完整清晰的静脉纹络结构,满足后续识别工作的需要。

NIBLACK改进算法在手指静脉识别中的应用研究

手指静脉识别是利用人体手指静脉结构的唯一性实现个体身份认证,具有高度安全和使用便捷等优点,对手指静脉提取方法进行了研究。首先,采用CLAHE算法对手指静脉图像进行增强处理,然后,针对传统NIBALCK二值化算法的不足,提出了改进后NIBLACK算法的图像分割。实验证明,其算法提取的静脉图像脉络清晰,保留了因光照不均而易丢失的特征细节,对提高系统的识别率和正确率提供了可靠保证。

联合最大熵的改进Niblack红外图像分割算法

针对红外图像在分割过程中容易产生过分割和边缘断裂的问题,该文提出了一种联合最大熵的改进Niblack红外图像分割算法。首先,根据图像的像素矩阵确定邻域窗口,再利用图像整体与局部的灰度值信息选取修正系数,改善了传统Niblack参数选择方法的不足;然后,通过局部邻域熵确定背景因子,实现图像的背景分类;最后,采取最大熵法和改进的Niblack法对不同类别的图像进行分割。实验证明,该文算法和Niblack法、OTSU法、最大熵法和分水岭法相比,分割交并比IoU平均值为0.8335,相比该文其他对比算法均有所提高,同时平均误分率仅为0.0164。

基于小波包和Niblack法的枪号图像二值化算法

针对枪号图像字符易磨损、对比度太大或太小的特点,提出了小波包滤波器浮动阈值和Niblack法相结合的二值化算法.首先采用小波包滤波器对图像滤波,把得到的低通图像作为浮动阈值,并对图像进行二值化,得到第一幅待融合图像;然后采用Niblack法对图像进行二值化,得到第二幅待融合图像;最后把两幅图像按照灰度最小的方法进行融合,得到最终的二值化图像.实验结果表明该综合算法在二值化效果、适用范围等方面均有良好的表现,具有一定的推广价值.

改进Niblack算法及其在不均匀光照条件下的应用

文本二值化是光学字符识别的关键技术,但在光照不均的情况下,采用传统全局阈值二值化在图像过亮或暗区域情况下会造成大量文字信息丢失,因此通常采用局部阈值二值化方法。Niblack二值化是一种经典的局部阈值法,能够提取全部文字信息,缺点是存在大量伪影,且运算效率低,但优点是方法简单,易于实现。算法。该算法结合像素点空间八邻域灰度信息,能自适应调整阈值,逐点进行二值化处理,从而基本消除了伪影,并使用积分图法使运算时间从30s降低到3s,同时运用形态学腐蚀操作对笔画进行增强。实验结果表明,与传统Niblack、Sauvola等算法相比,在光照不均条件下,该方法图像噪声少、速度快,笔画更清晰,且更易于识别。

基于粒子群优化法的Niblack电力设备红外图像分割

针对电力设备红外图像分割效果受非均匀背景和噪声干扰等因素影响的问题,提出了一种基于粒子群优化方法的Niblack设备红外图像分割算法。采用类间方差作为粒子群算法的适应度函数,自动搜寻Niblack法中图像不重叠矩形邻域的最优分割阈值,并将其用于图像的二值化分割,从红外图像中提取出设备的目标区域。实验结果表明:该分割算法与传统的Otsu等算法相比效率更高,且误分率(ME)减少了14%~78%。鲁棒性分析表明,本算法对含较大噪声密度的红外图像分割性能优于其他传统算法,从而有效提高了电力设备红外图像分割精度与效率。

基于改进Otsu和Niblack的图像二值化方法

针对常用的图像二值化方法——全局阈值方法和局部阈值方法存在的对输入图像含有噪声或不均匀光照等情况抵抗能力差以及处理速度慢的不足,提出了一种全局阈值与局部阈值相结合的图像二值化方法。通过在传统Otsu算法中引入类内方差和快速阈值搜索方法,并将其与Niblack算法结合,将图像的每一行看成一个子图,对每一子图使用改进的阈值进行二值化。实验证明,该方法抗噪声能力强,能准确获取图像的目标信息,同时能保持较快的处理速度。

基于Niblack的手掌静脉图像二值化技术研究

针对Niblack动态阈值算法在进行手掌静脉图像二值化时,容易产生伪噪声块、断纹的现象。分四块局部均值算法对于对比度较低的手掌静脉图像部分,具有较好的二值化效果。结合分四块局部均值法的优势,在Niblack动态阈值算法基础上,提出一种新的融合二值化算法。实验结果表明,该算法能够有效地消除噪声块,克服纹路断开现象,更好的保持原静脉架构,满足后续工作的需要。

视频文本图像增强算法研究

针对视频文本图像,采用Shannon插值算法以及Niblack二值化算法进行图像增强。对Shannon插值算法进行改进,提高了算法效率;同时针对Niblack二值化方法中偏移量S提出了一种新的计算公式,从而形成改进的Niblack二值化算法。实验证明上述增强算法大大提高了OCR软件的文本识别正确率。

航拍胶片注释信息阈值分割算法研究

航拍胶片注释信息对后续的图像处理非常重要,但是曝光不均、相机抖动或者胶片数字化产生的畸变都会导致注释信息产生背景模糊、泛白、灰度不均等现象,这给注释信息标识符的分割和识别带来很大困难。该文提出了一种基于CASDA与Niblack相结合的阈值分割算法,能够有效解决传统分割方法存在的字符分割断裂问题。实验证明,该算法能够在保证注释信息准确分割的同时兼顾处理速度。

一种新的手背静脉分割方法

手背静脉显示仪是近年来刚刚兴起的医疗设备,但由于采集到的手背静脉图像质量对比度很低,迄今为止,此设备对静脉血管的提取仍不是很精确.针对此问题,提出了一种新的静脉提取方法,运用改进的直方图均衡化算法,结合NiBlack分割方法对图像进行静脉提取.通过仿真,与限制对比度自适应直方图均衡化算法(CLAHE)比较,分割效果上取得了一定的提高.

静脉成像显示仪的计算方法研究

目的:寻找一种能够适合人体静脉血管特征的计算方法,在不误判定和不失真的前提下,尽可能最清晰的显示出静脉血管图案,以提高穿刺准确性。方法:通过对当前处理算法进行分析,提出优化的NiBlack算法,获得优化的图像,并将该算法图像与当前的4种主流算法的图像处理结果进行比对,验证优化的NiBlack算法的图像处理效果。结果:修改后的处理算法能够很好地显示出静脉血管的图案,突出血管形状,降低误诊断。结论:依据静脉血管特征的图像处理方法能够使静脉血管显示更加清晰。

基于连通域的图像中场景文本定位

提出了一种基于连通域的自动定位图像中场景文本的方法。该方法充分利用了场景文本的两类特征——字符特征和文本区域特征,同时对一些字符特征进行组合,组合得到的新字符特征能够对字符的大小、字体等有很好的不变性。该方法利用级联弱分类器将所有的特征组合到一个框架中,提高了处理速度。实验结果显示,该方法对字符的大小、颜色、语言等具有很好的鲁棒性,并具有较高的召回率。

基于灰色系统理论及方向图的纤维边缘检测算法

针对传统边缘检测算法在对纤维进行边缘检测时易出现边缘不连续、虚假边缘、粘连纤维无法确定轮廓的现象,提出了一种基于灰色系统理论及方向图的纤维边缘检测算法.该算法首先利用灰色预测和Niblack算法分别得到图像的强边缘和图像二值图,接着利用边缘连接算法求出连接图,并与利用灰色关联度求出的感兴趣区域(ROI)相结合求出纤维边缘图,进而利用填充算法和轮廓跟踪求出纤维外轮廓,再将外轮廓与ROI相结合求出轮廓增强的纤维图像,最后运用基于方向图的边缘界定算法提取纤维的边缘信息,剔除毛刺之后可得到纤维的完整边缘.试验结果表明,这种方法能够很好地抵制噪声,并能得到比较完整的纤维边缘信息,不仅具有较好的边缘连续性,且克服了双边缘的现象,提高了检测精度.

彩色图像中文本内容的选择性增强算法研究

探讨了视频图像的插值缩放,并针对彩色图像中的文本内容采用改进的Niblack二值化算法进行有选择性增强。改进的Niblack算法增加了多个控制参数协同工作,在保证彩色图像整体视觉效果不变的前提下,对文本内容进行选择性增强,并提高了运算效率。

一种改进的文本图像二值化方法

针对常用的局部阈值方法-Niblack算法中存在的问题,提出了一种改进的文本图像二值化算法。改进后的Niblack算法对背景灰度不均匀的图像具有良好的适应性,抗噪声能力强,保持笔画连通性好,更适合于文本图像的二值化。实验证明了该算法的有效性。