一种基于形态学的颗粒图像二值化算法

肖助明 冯月亮 李涛 曾奇波

图像处理中阈值法计算简单,具有较高的运算效率,是图像分割中广泛采用的方法,主要分为全局阈值法和局部阈值法。针对颗粒图像,提出了一种基于形态学的最大类间方差Otsu二值化算法,实验证明,该算法这一算法能较好地保留原图像中的特征,二值化后的图像效果不错。[著者文摘]

指纹图像二值化处理方法

Method of fingerprint image binarization processing

郭雷 陈大海 李海 常江

提出了一种新的带阻滤波二值化处理方法。首先,用带阻滤波和高斯低通滤波算法分别处理原始图像;然后,在高斯低通滤波图像中,用区域增长方法提取指纹的轮廓;最后,用轮廓线对带阻滤波指纹图像进行背景填充,把二值化处理限定在纹线区域内。通过实验证明,提出的二值化处理方法可以有效解决二值化处理方法中指纹的特征点丢失问题。[著者文摘]

This article proposed one new fingerprint image band-elimination filter binarization processing method. Firstly, using band-elimination filter algorithm and the Gaussian low-pass filter algorithm processing the original image respectively. And then using region growth algorithm to extract the contour of fingerprint in Gaussian low-pass filter image. Finally, the contour was used to fill the background region of the image filtered by band-elimination filter, and binary processing the foreground in the contour regions. Confirmed through the experiment, this article proposed the binarization processing method that can solve the fingerprint characteristic points lose question availably in binarization processing method.[著者文摘]

自动确定图像二值化最佳阈值的新方法

吴冰 秦志远

在详细分析二值化处理原理及当前技术的前提下，综合考虑图像的各种实际情况，提出了自动确定图像二值化阈值的增强大津法和边缘检测阈值法。多次实验表明，根据这两种方法确定的阈值对图像进行二值化处理，不仅可有效地解决图像灰度随地特征变化的图像处理问题，同时对于同一信号源的图像也有相当理想的处理效果，该方法可进一步应用于图像分割等。

基于边缘增强的红外图像二值化算法

Infrared Image Binarization Based on Edge Enhancement

秦琴[1] 柴震海[1,2] 王汝笠[1,2]

提出了一种基于边缘增强的红外图像二值化算法。通过对自适应形态学边缘增强方法的改进，使得二值化结果有效地保留了红外图像的边界特征，是一种有效、实用的图像二值化方法。[著者文摘]

An infrared image binarization method based on edge enhancement is proposed. The clear edge of the binary result by improving the morphologic edge enhancement method is got. The results show that it is a valid and practical image binarization method.[著者文摘]

一种新的二维条码图像二值化算法

A New Binarization Algorithm for 2D Bar Code Image

杨硕 尚振宏

根据Kittler算法和Bernsen算法提出一种新的二值化算法，该算法能够保证二维条码对实时性和效果的要求．以Data Matrix二维条码为例，首先根据Kittler算法找到图像发生光照不均的区域。然后改进Bernsen算法的处理过程、调整参数、削弱原算法的伪影问题，并用改进后的算法处理图像光照不均的部分．实验结果表明该算法具有良好的稳定性和自适应性，可以明显提高二维条码的二值化效果和识别率．[著者文摘]

A new binarization algorithm based on Kittlter and Bemsen algorithm, which meet real - time and quality demands of 2D bar code image, is proposed in this paper. Taking Data Matrix 2D bar code as an illustration, the region of non - illumination uniformity of the image is found by Kittler algorithm. Bemsen algorithm is improved by adjusting the parameter to treat with non - illumination uniformity. It is shown through the result that the performance of the algorithm is featured for its stability and self- adaptability, which can also ensure a higher quality and recognition rate.[著者文摘]

不均匀光照下车牌图像二值化研究

Study on license plate binarization method under nonuniform illumination

欧阳庆

不均匀光照下的图像二值化是数字图像处理中的一个难题，汽车牌照自动识别系统工作在复杂的光照环境下，经常会出现车牌光照不均的现象，给图像二值化带来困难．为此，提出一种解决办法，首先使用同态滤波去掉车牌图像的不均匀光照的影响，然后使用改进的Bernsen算法对车牌图像进行二值化．实验表明，使用该算法能有效地克服不均匀光照的影响，二值化效果良好，车牌识别率得到显著的提高．[著者文摘]

It is a difficult task to binarize image under nonuniform illumination; and this problem is always met in license plate recognition system which must work under complex illumination. A new method is presented as follows：at first, it enhances the plate image quality by homomorphic filtering to eliminate the bad effect of the nonuniform illumination; then, binarizes the plate image by a improved Bernsen algorithm. Experimental results show that this algorithm is robust in dealing with nonuniform illuminated, degraded license plates. With the proposed method, the recognition rate of the system can be improved notedly.[著者文摘]

一种有效的图像二值化方法

董立菊 于戈

将图像二值化作为一个优化问题来解决：通过最小化一个加权误差平方和函数来找到最佳阈值．给出了一个快速的迭代优化算法来实现这一目标．还将新方法和一个最经典、常用的二值化方法进行了比较．理论分析和实验结果均表明，两种方法是等价的，但本文对该问题的新的描述，能够推导出一个更加有效的算法，新算法有着更广泛的实际应用，特别是在实时的视频监控与跟踪系统中。

一种有效的文本图像二值化方法

庄军 李弼程 陈刚

针对一般文本图像二值化方法——全局阈值法和局部阈值法所存在的不足，提出了一种整体与局部相结合的二值化方法，该方法根据文本图像的特点，自适应调整局部二值化的窗口大小，能有效避免断笔，伪影等现象，同时保持较快的处理速度。

基于改进型脉冲耦合神经网络的图像二值分割

石美红[1] 张军英[2] 等

图象二值分割在图像分析和模式识别中是一项最基本也是最重要的预处理，它处理的好坏将直接影响后续的分析和处理效果，如何更有效，适用性更强地实现图像二值化，一直是困扰人们的一个难题，该文提出了一种新的图像二值分割方法－基于脉冲耦合神经网络的图像二值分割，它利用脉冲耦合神经网络的特性，实现图像的二值化，与传统图像二值化方法相比，它完全是一种与图像自适应的二值分割，易于软件和硬件的实现，对于含有丰富细节或低对比度的图像二值分割，该方法的优越性更为突出，实验结果表明了该方法的有效性。