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A Research on Contour Tracking and Edge Detection Based On Image Automatic Recognition
轮廓跟踪与边沿检测的图像自动识别
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为了满足实时性要求,避免对整幅图像进行二值化耗时较长且阈值选取困难的缺点,直接在预处理后的灰度图像中定位车牌,然后对粗定位出的车牌二值化。
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该系统具有图像导入、图像平滑、灰度图像二值化、基于形态学滤波的齿面接触印痕和齿面背景分离以及齿轮接触印痕特征参数计算等功能。
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为解决这类问题,在高斯拉普拉斯边缘检测算子的基础上,结合了梯度图像二值化,边界跟踪和细化技术,从而得到了具有较高定位精度的单像素宽的边缘图像。
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本文提出了一种运用数字图象处理技术对胆甾型液晶显示温度场图象进行自动处理和分析的方法,包括噪声平滑、二值化、细化、定位与叠加等步骤。
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针对这一目的,本研究运用了区域生长法、二值化以及阂值法对肺部区域进行了分割,并取得了满意的分割结果。(2)感兴趣区域的提取。
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本文还采用了面向车牌的基于彩色模型的车牌区域二值化算法,提出了结合垂直投影和连通域对车牌区域进行字符切分,很好的解决了字符粘连和过度切分的问题。
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在背景光源和上光源的共同作用下,背景和目标很分明,采用Otsu算法对滤波后的图像进行二值化处理也取得了很好的效果。
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针对光照不均的图像,本文采用了快速自适应二值化方法,较好地解决了图像因光照原因二值化效果较差的问题。
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在灰度图像的二值化转换过程中,合理选取的二值化转换阈值θ应能够通过从考察对象中所提取的分形维数来较好地表征表面形貌的相关特征。
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针对目标区域和背景区域分布不均,难以分离的问题,提出并实现基于局部迭代的Otsu改进算法,通过实验验证其有效性。
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该方法有效地回避了传统主线提取方法对图像进行增强去噪、定位ROI、分割掌纹二值图等复杂度较高的计算,直接在全手掌灰度图像上进行主线的跟踪。
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在对视频图像的差分、二值化及后期处理过程中做了相应的优化,使得实际抓拍效果较改进前的有了较大提高;
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表面形貌的分形维数作为表面形貌描述的特征参数与表面形貌灰度图像二值化转换阈值θ密切相关。
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论文的主要工作有:1.通过二值化-过滤-平滑-校正等处理,完成了曲线扫描图矢量化的预处理工作。
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