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图像二值化时图像特征的保留

计算机辅助设计与图形学学报 2000年第10期12卷 746-750页

作者：王强马利庄浙江大学CAD&CG国家重点实验室浙江大学计算机系杭州310027

讨论了在进行图像二值化时如何保留图像的边界特征 .基于图像的边界信息和微分算子 ,提出了一个局部阈值和整体阈值相结合的新的自动选择阈值算法 .实验表明 ,这个基于边界特征检测算子的算法能很好地保留原图的边界特征。

关键词：局部阈值图像二值化图像特征图像处理

基于图像二值化处理的气泡羽流不稳定结构分析

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水利学报 2009年第11期39卷 1369-1373页

作者：刘文洪万甜程文娟程文西安理工大学教育部与陕西省共建西北水资源与生态环境重点实验室陕西西安710048 西安交通大学多相流国家重点实验室陕西西安710049

气泡羽流是在曝气过程中产生的一种复杂的两相流动。对气泡羽流中气泡速度信息的提取是粒子图像测速算法(PIV)的核心部分。速度信息的提取即数字图像的预处理过程。本研究主要是在读取灰度值后,通过大津法得到相应的最佳阈值分割点,再... 详细信息

气泡羽流是在曝气过程中产生的一种复杂的两相流动。对气泡羽流中气泡速度信息的提取是粒子图像测速算法(PIV)的核心部分。速度信息的提取即数字图像的预处理过程。本研究主要是在读取灰度值后,通过大津法得到相应的最佳阈值分割点,再采用该灰度阈值对图像进行二值化,以此来减少噪声对流场的影响,降低图像后处理的难度,这是气泡羽流的运动规律研究的一个重要过程。图像的二值化处理能有效地提高PIV技术计算流场的精度,为研究气泡羽流在曝气过程中产生的不稳定结构奠定了基础。

关键词：气泡羽流大津法图像二值化不稳定结构

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分形维数在灰度图像二值化中的应用

小型微型计算机系统 2001年第8期22卷 961-963页

作者：彭进业俞卞章李楠祝轩西北工业大学电子工程系陕西西安710068 西北大学电子科学系陕西西安710069

本文研究采用分层吉布斯随机场模型实现图像二值化时吉布斯模型参数的选取方法 .根据分形维数反映图像复杂程度的特性 ,定义了吉布斯模型参数与分形维数的关系 ,从而实现了吉布斯模型参数的自适应选取 .实验结果表明该方法能使二值图有... 详细信息

本文研究采用分层吉布斯随机场模型实现图像二值化时吉布斯模型参数的选取方法 .根据分形维数反映图像复杂程度的特性 ,定义了吉布斯模型参数与分形维数的关系 ,从而实现了吉布斯模型参数的自适应选取 .实验结果表明该方法能使二值图有效地保留原始图像的细节 .另外 ,通过设置图像水平、垂直、对角不同取向上吉布斯模型参数的权重因子 ,还可以有选择地保留方向细节。

关键词：分形维数图像细节图像处理灰图图像图像二值化

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基于k中心点聚类的图像二值化方法

计算机科学与探索 2015年第2期9卷 234-241页

作者：唐涛覃晓易宗剑韩冬越广西师范学院计算机与信息工程学院南宁530023

在机器视觉和模式识别的研究中,将图像变换为二值图像是能够更高效识别图像中的特定区域或者目标的关键。提出了一种基于k中心点聚类算法的图像二值化方法(image binarization k-medoids-based clustering,IBk MC)。该方法使用基于距离... 详细信息

在机器视觉和模式识别的研究中,将图像变换为二值图像是能够更高效识别图像中的特定区域或者目标的关键。提出了一种基于k中心点聚类算法的图像二值化方法(image binarization k-medoids-based clustering,IBk MC)。该方法使用基于距离的平方和误差作为聚类质量度量,根据图像二值化的领域知识将k的值取为2,自然地将图像分为前景类和背景类两类。实验结果证明,针对复杂环境下的自然图像,该方法在效果和效率上优于OSTU(最大类间方差)阈值化方法。

关键词：图像二值化 k中心点聚类阈值

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用HDL语言描述和模拟图像二值化神经网络

信号处理 1995年第4期11卷 305-311页

作者：乔长阁高德远何海曦清华大学西北工业大学

神经网络专用电路实现是目前神经网络实现研究的主要方向。本文基于我们所提出的数字式细胞神经网络．针对它在数字图像二值化中的应用，采用硬件描述语言对这个专用电路进行描述和模拟。在系统设计中，采用了微程序控制方法和流水线技... 详细信息

神经网络专用电路实现是目前神经网络实现研究的主要方向。本文基于我们所提出的数字式细胞神经网络．针对它在数字图像二值化中的应用，采用硬件描述语言对这个专用电路进行描述和模拟。在系统设计中，采用了微程序控制方法和流水线技术。仿真结果表明了硬件实现算法的正确性和可行性，同时也为神经网络的实现打下了良好的基础。

关键词：神经网络硬件描述语言图像二值化

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一种用于图像二值化的细胞神经网络模型

通信学报 1995年第2期16卷 7-12页

作者：乔长阁高德远清华大学西北工业大学

本文提出了一种用于图像二值化的神经网络模型，我们称它为数字式细胞神经网络。它基于蔡少堂等提出的细胞神经网络概念［１］［２］，但采用了神经元离散时间的数字动力学技术。利用这个模型，只要通过简单的整数运算就可以并行高速地... 详细信息

本文提出了一种用于图像二值化的神经网络模型，我们称它为数字式细胞神经网络。它基于蔡少堂等提出的细胞神经网络概念［１］［２］，但采用了神经元离散时间的数字动力学技术。利用这个模型，只要通过简单的整数运算就可以并行高速地对灰度图像进行二值化。对于不同邻接和权值的选择得到了比传统二值化方法更自然的二值图像。另外，所提出的神经网络模型非常适合于数字ＶＬＳＩ实现。

关键词：图像二值化细胞神经网络模型图像处理

基于图像二值化的柔性机构振动非接触测量方法

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科技导报 2020年第2期38卷 69-78页

作者：马天兵王芳芳杜菲安徽理工大学机械工程学院淮南232001

针对目前机器视觉方法对柔性机构振动进行非接触测量时其结果易受环境干扰等问题,提出一种基于图像二值化的最大类间方差算法的非接触视觉测量方法。首先分析传统二维最大类间方差算法的错分与计算复杂等缺陷,采用二维直方图分块法和可... 详细信息

针对目前机器视觉方法对柔性机构振动进行非接触测量时其结果易受环境干扰等问题,提出一种基于图像二值化的最大类间方差算法的非接触视觉测量方法。首先分析传统二维最大类间方差算法的错分与计算复杂等缺陷,采用二维直方图分块法和可变步长迭代法对传统二维最大类间方差算法进行改进,然后以Lena图像和柔性机械臂为例分别进行了仿真分析和振动位移测量实验验证。结果显示,基于改进二维最大类间方差算法的非接触视觉测量方法显著提高了图像分割效果,分割时间仅为传统二维最大类间方差算法的约10%;以仿真分析得到的柔性机械臂末端振动位移为评判标准进行测量准确性比较,基于改进二维最大类间方差算法的测量结果明显优于传统二维最大类间方差法和压电法,证明了基于图像二值化的最大类间方差算法的柔性机构振动非接触视觉测量方法的可行性和可靠性。

关键词：柔性机构振动非接触测量图像二值化最大类间方差二维直方图可变步长迭代

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一种基于种子填充的图像二值化方法

计算机科学 2005年第4期32卷 99-101,143页

作者：伍静李宁陈世福南京大学计算机软件新技术国家重点实验室南京210093

本文提出了一种基于种子填充的图像二值化的算法,并将此算法应用于高速公路路面破损智能识别系统中,用来去除采集图像中的检测车影。实验表明此算法能改善目标与背景的分割效果,提高高速公路路面破损识别的正确率。

关键词：种子填充二值化方法智能识别系统路面破损高速公路图像二值化算法检测车正确率分割

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弱边缘电荷耦合器件羊毛图像二值化算法

计算机应用 2012年第4期32卷 1133-1136页

作者：周理毕笃彦查宇飞罗宏凯何林远空军工程大学工程学院西安710038 空军第二飞行学院空中武器控制系西安710302 中国航空工业集团第六三一研究所西安710068

为解决弱边缘图像二值化产生羊毛几何尺寸失真问题,通过对基于灰度和梯度指数的边缘细化算法研究,结合经典的全局阈值法和局部阈值法,提出了一种电荷耦合器件(CCD)羊毛图像自动二值化算法。该算法将sobel算子和斜坡边缘模型引入现有边... 详细信息

为解决弱边缘图像二值化产生羊毛几何尺寸失真问题,通过对基于灰度和梯度指数的边缘细化算法研究,结合经典的全局阈值法和局部阈值法,提出了一种电荷耦合器件(CCD)羊毛图像自动二值化算法。该算法将sobel算子和斜坡边缘模型引入现有边缘细化算法中,既增加寻找边缘点环节又改进灰度调整因子,达到提高处理效率和避免人为干预的目的;在分析最大类间方差法和Bernsen法的基础上,结合全局和局部阈值处理各个子图像,从而强化边缘细节,降低失真度。实验结果表明,与传统方法相比,该算法对于弱边缘图像二值化具有良好的性能。

关键词：羊毛细度测量图像二值化边缘宽度细化 sobel算子灰度调整因子斜坡模型最大类间方差法 Bernsen法