细化算法在干涉圆环参数提取中的作用

为解决光学干涉图像亮暗不均和噪声对干涉圆环半径和圆心识别的影响问题,以Matlab仿真图像为对象,研究细化算法在圆环参数提取中的作用。首先,在仿真干涉同心圆环图像中加入噪声和亮暗不均的因素;然后,在预处理基础上依次应用二值算法、细化算法得到二值图和细化图;最后,分别在预处理图、二值图和细化图上进行Hough变换提取半径和圆心。对比研究发现,二值化基础上的细化处理可以极大地减少亮暗不均的影响,抑制噪声,不仅能够消除粗大误差,提高提取精度,而且使得识别结果变得更加稳定。

指纹图像细化算法的研究

对指纹图像的细化算法进行了较深入的研究,分析了两种常用的细化算法——快速细化算法和改进的OPTA算法各自的优缺点,针对这两种算法的不足,分析其产生的原因,并且在第二种算法的基础上,重新构建了细化模板,提出了一种新的细化算法。经过实验证明,该算法能够很好的满足细化的要求,细化完全彻底,细化以后的指纹骨架在纹线中心线,并保持了纹线原有的拓外结构和细节特征,而且光滑无毛刺,运算速度也很快。

指纹图像细化的综合化算法

指纹图像细化指将指纹脊线削减为单像素宽的线条,它能够有效地提高自动指纹识别系统(AFIS)的性能.根据OPTA算法及其改进算法,结合AFIS对图像细化算法在运算速度和系统资源两方面的要求,提出一种基于快速细化算法并引入OPTA算法优点的改进算法,该算法对指纹二值图像的细化结果满足8连接条件.在FVC指纹数据库上的测试结果表明,文中算法能够获得正确的指纹细化图像,运算速度满足AFIS的要求.

基于CT图像的三维拓扑细化算法及其在心脏CAD中的应用

提出了一种基于形态学的提取物体中轴线的连续三维细化及其后处理算法,通过迭代从物体外层逐层擦除六类简化点,最终得到物体的中轴线。然后对细化曲线进行了剪枝处理,消除了毛刺,为后续分析算法提供更为准确的中轴线。最后应用体模对算法实现的结果进行了验证和评估。该算法已成功应用到心脏CAD血管分析之中。

基于模板保留的快速并行细化算法

快速并行算法(FPA)是经典算法中比较好的一种细化算法,但其存在固有缺陷,可能产生信息丢失。为了克服这个缺点,首先验证了FPA映像算法,在此基础上,提出了FPA重合算法,最后为了减少计算时间和冗余信息,提出了基于模板保留的FPA算法。实验结果表明,基于模板保留的FPA算法运行速度快,对手写体汉字能很好地得到中心骨架,没有断点,较好地保持了原图像的拓扑结构,且细化为只有一个像素宽的图像。

一种保形的快速图象形态细化算法

骨架是一种重要的图象目标几何特征 .对不同形状的图象目标 ,如何快速地获得其非畸变骨架 ,是进行图象目标的形状分析、特征提取、模式识别等应用的前提 .基于数字形态学的形态细化是获取图象目标骨架的有效细化方法之一 .它采用具有一定形状的预定义结构元素 ,对图象进行形态薄化运算 ,仅需进行移位和逻辑运算就能完成 .但是形态细化一般使用序贯细化算法 ,在每次细化迭代过程中 ,只能采用单一的结构元素对目标进行薄化 ,因此存在着收敛速度慢、易产生畸变骨架等缺点 .本文提出的保形快速形态细化算法在细化迭代过程 ,每次迭代同时使用 4种不同方向的同伦结构元素与目标进行击中运算 ,并以击中运算结果的并集作为象素是否剥落的依据 ,使得目标能从各方向快速、均匀地收敛至其骨架 .对不同字体的汉字图象的实验结果表明 ,这一算法能产生均匀、整齐、畸变小的汉字骨架 ,且其运行速度比序贯形态细化方法快 4倍以上 .

一种改进的快速并行细化算法

对二值化的图像进行细化处理在目标识别中有着重要的应用.Zhang快速并行细化算法是一种常用的细化算法,其细化结果保持了原图像的连通性,且形态结构保持较好,无毛刺现象.但是细化后结果不能保证为单一像素,这为图像的后期处理带来了困难.本文对Zhang并行细化算法进行了改进,实验结果表明改进后的细化结果保证为单一像素,且又保持原有算法的优点.

数学形态学的细化算法

对目标图象进行细化处理，提取其骨架，在目标检测、图象编码以及光学字符识别等计算机视觉、图象处理与模式识别领域都有着广泛的应用．在定义了数学形态学图象轮廓和骨架的基础上，提出了基于两组结构元素模板的数学形态学细化新算法，这两组结构元素模板分别用来去掉目标的西北、东北、东南、西南方向四个角上的点和北、东、南、西四个方向上的点．用该算法对实际的字符进行细化，获得了令人满意的结果．

一种新的指纹图像快速细化算法

针对快速并行细化算法存在的不足,即细化不全、不光滑、毛刺等缺点进行分析和研究,提出了一种新的细化算法,该算法速度快、细化全,细化后的指纹骨架在纹线中心线,且光滑无毛刺,不会产生断线,实验结果非常好。

一种改进的图像模板细化算法

针对现有图像模板细化算法中存在的诸如迭代次数较多、细化速度较慢、图像某些部位细化不完全等问题 ,提出了一组改进的细化模板。针对指纹图像应用新算法进行的细化实验结果表明 ,采用改进的细化模板 ,新算法在保证对图像完全细化的同时 ,能显著减少细化所需的迭代次数 。

一种干涉条纹细化算法的改进

针对经典Hilditch细化算法处理干涉条纹有过多的毛刺和断点的不足的问题,提出了改进的Hilditch细化算法。该算法借鉴了OPTA算法中的8个模板,在每次扫描图像之前,调用这8个模板。改进的细化算法可对干涉条纹进行细化处理,细化结果相对光滑,无毛刺分叉,有利于干涉条纹的精确判读。

二维限定Voronoi网格剖分细化算法

给出了限定点、限定线在Voronoi网格中存在的充要条件,提出了二维限定Voronoi网格细化算法,通过设置初始检测带,然后细分检测带来实现限定Voronoi网格的剖分;同时证明了该算法对于任意平面线段图输入限定条件的收敛性.对于生成的限定Voronoi网格,给出了尺寸控制和质量控制算法,并对其时间复杂度进行了分析.最后通过实例验证了文中算法的有效性.

一种快速的手写体汉字细化算法

快速并行算法是一种经典的细化算法,但其细化不全,可能产生斜线信息丢失。提出一种改进的快速并行细化算法,对手写体汉字进行细化可以得到很好的细化结果。实验结果表明,该算法细化全、速度快,解决了斜线信息丢失,交叉点不变形。

两个快速的完全的并行细化算法

本文提出了两个并行细化算法ＦＰＴＡ１和ＦＰＴＡ２（它们都是完全的），并对算法的正确性给出了证明。通过一些典型图像模式的处理，对这两个算法和目前几个流行的并行细化算法进行了比较。结果表明，本文提出的算法，在细化质量和执行速度等方面，都具有明显的优点。

相关峰细化的精确时延估计快速算法研究

研究精确计算相关峰的方法,提高时延估计精度,改进传统的CZT算法,计算细化的频谱,降低了标准FFT计算带来的栅栏效应,利用互谱的前后两段计算相关函数的主峰波形,并建立了新的快速变换算法(FICP),相关峰可以任意“插值”而不增加计算量。采用该方法和模型,可以有针对性地利用有限范围频谱,抑制宽带噪声对时延估计的影响,提高相关峰的检测精度。

基于生成树的图像完全细化算法

图像细化是图像处理的重要环节,已有的图像细化算法较多,但都存在一些缺陷,限制了算法的使用范围。提出一种基于生成树的图像细化算法,对原图像运用形态学细化算法预处理,对中间结果的连通分支分别建立生成树,利用树的结构特征对图像中各连通分支逐个细化。对指纹图像的实验结果表明,该算法能使图像得到完全细化并能有效的去除毛刺,减小噪声干扰,还能避免交叉点处连通度冗余现象,有较强的适应性。

一种图像细化算法及其在医学图像中的应用

提出一种具有较高准确度的细化算法 .通过基本细化和优化等步骤 ,该算法抽取的骨架相当接近理想的骨架 .

改进的字符图像细化算法

针对现有并行细化算法中存在的细化不完全、二像素宽斜线细化畸变等问题,提出一种改进的细化算法.首先对二值图像构造了一组保留模板和消除模板,采用算术逻辑运算对图像进行初步细化,并结合保留模板匹配将二像素宽斜线予以保留;再利用消除模板匹配进一步删除斜线上的冗余像素,得到8连接的单像素图像.针对字符图像的实验结果表明,文中算法能够有效地避免二像素宽斜线的细化畸变,保持了原图像的拓扑结构,实现图像的完全细化.

一种实用并行细化算法及其实现

介绍一种实用并行细化算法，对细化模板和细化条件作了分析。实验结果表明，该细化算法获取的图象骨架不仅避免了过度腐蚀，还具有良好的连通性。

一种简单高效的二值图像并行细化算法PABIT

提出一种简单易行的二值图像并行细化算法 PABIT,该算法通过模板匹配的方式 ,层层剥离原始图像的边缘像素 ,使具有像素点宽度为偶数的笔划保留双像素的中心骨架 ,使像素点宽度为奇数的笔划只保留单像素的中心骨架线 ,最终在此准骨架的基础上通过进一步处理得到最后的笔划宽度为 1的细化图案 .由于该算法采用并行处理的模式 ,使得该算法较通常的串行算法效果更好 .经该算法细化后的结果具有保形 ,连通 。