自适应蚁群算法优化红外图像分割

由于基本蚁群算法中信息素挥发系数为常数,可能会导致算法过早收敛或停滞,为此,采用自适应更新机制,使其收敛性和稳定性有了一定的提高。将该动态蚁群算法应用于红外图像的分割,并以小窗口为对象实施算法。通过仿真实验,验证了该算法大大地减少了计算量,具有较高的执行效率,并得到了良好的分割效果。

基于数学形态学的文档图像倾斜校正算法

随着信息采集技术的不断发展,文档图像在信息的数字化管理中越来越重要。对文档图像的倾斜校正进行了研究,给出了基于数学形态学和Hough变换相结合的算法,进行文档图像的倾斜校正,同时将算法应用于印刷体和手写体的文档图像。实验表明该算法可以有效应用于两种文档图像的倾斜校正。

数学形态学和投影方差在文档图像倾斜校正中的应用

文档图像处理技术已取得很多进展,但是,对于倾斜图像的理解还存在困难。本文对文档图像的倾斜校正进行了研究,根据文档图像的结构特征,给出了基于数学形态学和投影方差相结合的算法,先使用数学形态学进行形态学运算,强化文档图像地结构特征,再使用细化算法,保证投影方差的准确性,最后使用投影方差,进行文档图像的倾斜校正。实验表明,本文提出的算法可以有效的应用于文档图像的倾斜校正。

基于简化Mumford-Shah模型的文本行和段落分割算法

文本行和段落分割是文档图像处理过程中的重要步骤。本文提出了一种基于简化Mumford-Shah模型的新的文本行和段落分割算法,该算法是脚本语言独立的。为了提高文本行和段落分割算法的有效性,首先使用高斯滤波器对文档图像进行平滑,然后再在此基础上运用简化的Mumford-Shah模型的水平集图像分割算法分割文档图像。最后,利用数学形态学方法处理文档中粘连和交叠情况。实验表明,该算法可以准确快速的分割目标物体,而且算法与初始轮廓线位置无关、不受边界轮廓线连续性限制、对图像噪声具有很强的鲁棒性。