二值化

摘要： 目的为了更直观的评估大豆蛋白液喷雾雾化程度,辅助筛选出有效扇形面积更大、缺陷更少的喷雾,有助于研究喷雾场的雾化均匀性,以期得到均匀一致的大豆蛋白膜。方法选取合适的阈值后,对粒子图像速度场仪(Particle Image Velocimetry,PIV)拍摄的图像进行二值化处理,划定喷涂有效区域,利用二值化图像计算喷涂雾化场区域在喷涂有效区域内的点位数占比,将数值定义为相对雾化程度,改变稠度系数、喷涂参数,研究相对雾化程度的变化趋势。结果低稠度系数的大豆蛋白液喷雾相对雾化程度受喷涂参数的影响较小,并保持在90%以上;中高稠度系数的大豆蛋白液喷雾相对雾化程度随着喷涂流量的增加而减小,随着液压、气压的增大有增大的趋势,随着气液比的增加先增大后减小。结论基于二值化的PIV图像处理可以有效地辅助评估大豆蛋白液喷雾场的均匀性。

摘要： 古籍退化对古籍图像二值化带来较大挑战,为此,提出一种基于离线参数调整的古籍图像二值化算法。算法分为两步,估计古籍图像背景局部均值,结合基于拉普拉斯能量的二值化算法对古籍进行二值化;根据迭代弗里德曼竞赛算法设计一种离线参数调整方法优化算法中的参数配置。所提算法在H-DIBCO 2016和H-DIBCO 2018数据集上的综合实验结果均优于其它二值化算法,验证了所提算法的有效性。

摘要： 本文将对智能小车跟随系统进行研究和说明,并对运用二值化方法作为智能图像识别技术进行智能跟随的图像处理模式进行解释,探讨人工智能图像识别技术及其具体应用,并分析了智能控制算法对图像色素识别的不同模式及其优缺点,此外还对智能小车跟随系统的应用场景进行了说明,最后对智能小车跟随系统的标准化发展进行了展望。

摘要： 针对传统运动目标检测过程中存在的噪点和光照亮度不均等干扰问题,提出一种运动目标检测算法。本文结合图像处理技术对视频帧进行一系列的图像预处理,根据运动目标所在区域像素点的变化,使用背景消去算法将运动目标提取出来,从而进一步区分前景与背景。由于像素点时刻受到光照亮度等影响,采用改进后的最大类间方差(OTSU)算法进行视频帧的二值化处理。实验结果表明,该运动目标检测算法能够很好地解决视频帧的噪点以及光照亮度不均等因素所造成的干扰问题,运行效果较好,具有较强的实用性。

摘要： 目前,干涉测量已广泛用于检测精密工艺样品表面的平整度。传统方法一般利用尺子和铅笔对干涉图进行判读来评定试样表面的粗糙程度,不仅无法保证精度,还会消耗大量的人力、物力。为完整提取迈克尔逊干涉圆环图像信息,本文基于数学形态学的传统视觉处理技术,提出“预处理,二值化,提取明纹中心圆环”为基本框架的处理系统。

摘要： 针对目前车道线检测算法准确度低、鲁棒性不高、人工智能车道线识别算法需要大量的数据和计算量,以及对车载设备要求高等问题,提出了一种基于网格聚类的车道线检测算法。算法在检测出直线之后,把图像按像素划分为很多个小网格,然后再用网格聚类算法对车道线进行分类。方法计算量低,适应的场景多。实验和仿真结果表明,算法与其他车道线拟合算法相比,具有较好的准确度和鲁棒性。

摘要： 针对烟叶复烤厂打叶过程中片烟结构难以预测的问题,文中提出了一种基于MATLAB图像处理的GA-BP神经网络预测模型。对于烟叶分类问题,基于获取的烟叶图片,利用MATLAB软件对图片做预处理,提取衡量片烟结构的主要特征变量,并利用行业标准与聚类分析算法对数据进行分类。通过统计学的标准数学方法,构建了遗传算法优化的BP神经网络预测模型对主要影响参数进行预测优化。研究结果表明,文中所提方法预测精度较高,预测极差均小于0.059,可有效解决打叶过程中片烟的预测问题。

摘要： 为解决钢板喷印字符图像存在的字符拖尾和光照不均匀导致的字符图像二值化效果差的问题,提出一种基于光照影响因子的动态Niblack算法。在Niblack算法的基础上引入光照强度项,降低光照不均匀带来的影响;定义灰度阈值中各项的动态系数,减少目标点和背景点的误判,获得良好的二值化效果;结合Otsu算法得到全局阈值,以全局阈值对算法的灰度阈值进行修正,加强二值化图的局部联系,提升二值化字符的连贯性。通过与Niblack、Sauvola等多种算法的对比,验证了该方法的可行性。

摘要： 露骨病害是水泥路面常见的病害之一,会严重影响路面使用年限和行车安全性能.因此,及时对露骨病害进行检测与修复十分重要.针对传统的人工检测方法检测精度不高且检测效率低的问题,本文提出一种基于改进RetinaNet模型的水泥路面露骨病害检测方法.首先对人工和检测车采集露骨病害图像进行滤波、去噪等预处理操作,构建模型训练数据集;然后将SE Net结构嵌入特征提取网络,并改进特征金字塔网络;最后实现改进的RetinaNet对水泥路面露骨病害的检测.结果表明,改进的RetinaNet模型在露骨病害检测精度上比原模型提高了4.9%,达到98.9%.且在相同测试数据上,相比Faster R-CNN、SSD和YOLOv3方法,检测效果均提升显著.

摘要： 滚动轴承出现局部剥落、点蚀等故障时,会产生周期性的振动冲击信号,通常对此信号进行分析即可诊断出故障的严重程度以及出现的位置。但是,设备工作时往往伴随着较大的噪声,因此冲击信号,尤其是早期故障的振动冲击信号,很容易被噪声淹没。针对此问题,本文提出一种基于恒Q变换与二进制能量权重的CQTBEW算法,首先将振动冲击信号进行恒Q变换分析,获得时频谱矩阵;其次对矩阵进行频率分段处理,在时间轴设置滑移窗口,筛选局部极值并二值化时频谱,向时域叠加获得能量时域信号,进行功率谱分析诊断获得特征频率;最后进行仿真信号与实验信号的分析验证。结果表明,该方法具有可行性。

摘要： 本文提出了一种基于Shen滤波的车牌图像二值化的方法,对提取的车牌图像进行处理去除左右边不是车牌的边界;然后对含有字符区域的子图像求直方图;最后利用Shen滤波找到一个自适应的阈值对图像进行二值化.实验结果表明,建议方法能很好地对图像进行二值化,这为下一步车牌字符分割识别的研究奠定了良好的基础.

摘要： 本文介绍了指纹图像二值化的基本方法，并对二维直方图均衡化处理指纹图像二值化方法进行了研究，利用二维直方图均衡化方法进行指纹图像的二值处理，实验表明该方法实现简单，转变为二值图像后能够较为完整地保存指纹的曲线特征，从而为提取指纹的特征像素提供帮助。

摘要： 采用数字图像处理技术直接对双曝光散斑图进行全场分析,获取了杨氏条纹图.通过对条纹图的滤波增强、二值化、细化等操作,提取了条纹周期,实现了物体面内微小位移的测量.实验结果表明,该方法可获得高对比度的散斑干涉条纹,经过数字图像处理,条纹细化无断点和毛刺,有利于条纹判读,提高测量精度,其微位移测量误差小于4%.由于散斑图及条纹图像均是在计算机内存储、处理,实现了散斑照相术的数字化,具有一定的应用价值.

摘要： 表格数据现在已经越来越普遍，表格数据的处理已经严重限制了表格信息数字化的速度，表格信息数字化的自动处理越来越成为一个关注的问题。在图像预处理过程中，首先用迭代法对对象进行二值化，为了简化特征线提取，对表格线就行了细化。表格线提取采用了hough 变换，有效地避免了斜线和文字对识别过程的干扰，然后根据表格线提取出了所有单元格。最后提出了一个基于单元格之间几何信息的逻辑规则，通过该规则提取出嵌套表格，并用定义好的描述模板将表格信息描述出来。

摘要： 指纹识别是一种重要的利用生物特征的个人身份识别技术，预处理是指纹自动识别系统中非常关键的部分，它直接影响着指纹识别的最终效果。本文综合现有的指纹预处理算法，通过大量实验;实现了一套完整的指纹预处理算法，包括前景／背景分割、方向滤波、二值化和细化。实验结果显示，该算法能够去除指纹噪声，得到较高质量的指纹图像。

摘要： 随着道路交通路网快速发展,车辆的数量也在逐年增加,以智慧交通和智能交通为发展方向,交通行业也面临新一轮的改革.智能交通系统侧重于各类交通应用的信息化,其中车牌识别技术更是智能交通系统重要的组成.车辆牌照是车辆的关键标识,如何准确地识别车牌,对智能交通系统具有重要的意义.本文立足于当前车牌识别易受环境影响的问题,重点介绍车牌识别技术以及车牌识别算法,为其硬件实现起到理论支撑.

摘要： 随着道路交通路网快速发展,车辆的数量也在逐年增加,以智慧交通和智能交通为发展方向,交通行业也面临新一轮的改革.智能交通系统侧重于各类交通应用的信息化,其中车牌识别技术更是智能交通系统重要的组成.车辆牌照是车辆的关键标识,如何准确地识别车牌,对智能交通系统具有重要的意义.本文立足于当前车牌识别易受环境影响的问题,重点介绍车牌识别技术以及车牌识别算法,为其硬件实现起到理论支撑.

摘要： 随着道路交通路网快速发展,车辆的数量也在逐年增加,以智慧交通和智能交通为发展方向,交通行业也面临新一轮的改革.智能交通系统侧重于各类交通应用的信息化,其中车牌识别技术更是智能交通系统重要的组成.车辆牌照是车辆的关键标识,如何准确地识别车牌,对智能交通系统具有重要的意义.本文立足于当前车牌识别易受环境影响的问题,重点介绍车牌识别技术以及车牌识别算法,为其硬件实现起到理论支撑.

摘要： 随着道路交通路网快速发展,车辆的数量也在逐年增加,以智慧交通和智能交通为发展方向,交通行业也面临新一轮的改革.智能交通系统侧重于各类交通应用的信息化,其中车牌识别技术更是智能交通系统重要的组成.车辆牌照是车辆的关键标识,如何准确地识别车牌,对智能交通系统具有重要的意义.本文立足于当前车牌识别易受环境影响的问题,重点介绍车牌识别技术以及车牌识别算法,为其硬件实现起到理论支撑.

摘要： 在分析碑文图像的基础上，针对碑文图像中存在噪声的特点，结合中值滤波和小波滤波各自的优点，提出一种去除碑文图像中噪声的新方法。通过对去噪后的碑文图像进行分析，证明该方法的去噪效果较好，这对碑文图像的进一步分析研究有着重要的意义。

摘要： 一种彩色图像的二值化方法，其特征在于包括下列步骤：(一)选择源图像，获取源图像每个像素点的红、绿、蓝三种分量的色度值并计算源图像的亮度值；(二)计算源图像的平均亮度；(三)利用Zadeh-X变换方法对源图像的红、绿、蓝三个分量进行二值化变换，生成变换后的彩色图像并计算该变换后彩色图像的平均亮度；(四)比较源图像与变换后彩色图像的平均亮度值，确定二值化变换的结果图像。本发明的有益效果是：能够基于彩色图像进行二值化处理，得到真正的二值化彩色图像，且二值化彩色图像与源图像相比喜度变化不大。

摘要： 一种二值化装置、图像处理设备及二值化方法。其中二值化装置包括：偏移计算单元，用于计算在局部区域内所关注像素值的偏移，该局部区域包括该所关注像素并且表明了预定的范围；N值化单元，其将偏移计算单元计算出的偏移变成N元值；选择/二值化单元，其根据N值化单元获得的N元值来选择固定值或局部区域的平均值中的至少一个作为阈值，并对所关注的像素值进行二值化。

摘要： 本发明涉及一种权值和激活值都二值化的卷积神经网络加速器架构，包括：用于存储权值数据的第一存储器、第五存储器和第九存储器；用于存储特征图数据的第三存储器、第四存储器、第七存储器和第八存储器；第二运算器、第六运算器和第十运算器。本发明提供的权值和激活值都二值化的卷积神经网络加速器架构；数据相乘由异或操作实现，异或可以不使用乘法器完成，而使用逻辑资源完成运算。

摘要： 一种彩色图像的二值化方法，其特征在于包括下列步骤：(一)选择源图像，获取源图像每个像素点的红、绿、蓝三种分量的色度值并计算源图像的亮度值；(二)计算源图像的平均亮度；(三)利用Zadeh-X变换方法对源图像的红、绿、蓝三个分量进行二值化变换，生成变换后的彩色图像并计算该变换后彩色图像的平均亮度；(四)比较源图像与变换后彩色图像的平均亮度值，确定二值化变换的结果图像。本发明的有益效果是：能够基于彩色图像进行二值化处理，得到真正的二值化彩色图像，且二值化彩色图像与源图像相比喜度变化不大。

摘要： 在本发明的二进制算术码解码器中，分离算术码的解码和逆二值化，并且插入较大的中间缓冲器。在输入流时首先执行算术码的解码，由此可以以解码器的最大输入比特率来解码算术码。所获得的二进制符号串首先被保持在中间缓冲器中，随后执行与下一级的块解码器的处理相匹配的、从二进制符号串到多值符号的逆二值化。

摘要： 提供一种能够用简单的处理高精度地进行二值化的图像检查的二值化处理程序和二值化处理方法。图像分析装置(14)是在搭载有熔丝、熔断线和继电器的至少一个元件(21)的电源箱(2)的拍摄图像中在构成元件(4)的像素区域(A2)内设定检查区域(A1)，将检查区域(A1)二值化为元件(21)上所形成的数字与背景的装置。图像分析装置(14)算出检查区域(A1)的各像素的RGB合计值的平均值(A)，基于根据算出的RGB合计值的平均值(A)和检查区域(A1)的各像素的RGB合计值(T)这两者求出的值与阈值(B)的比较，进行二值化。

摘要： 一种二值化装置、图像处理设备及二值化方法。其中二值化装置包括：偏移计算单元，用于计算在局部区域内所关注像素值的偏移，该局部区域包括该所关注像素并且表明了预定的范围；N值化单元，其将偏移计算单元计算出的偏移变成N元值；选择/二值化单元，其根据N值化单元获得的N元值来选择固定值或局部区域的平均值中的至少一个作为阈值，并对所关注的像素值进行二值化。

摘要： 本发明公开了一种特征向量二值化或三值化算法、装置及计算机可读存储介质，至少具有如下有益效果：1.提出利用余弦相似度和尺度修正因子结合，重新定义最优二值或三值化向量，提出一种新的量化结构，解决基于范数距离表达计算复杂的问题；2.提出一种新的二值或三值优化问题的求解方法，转变非线性整数问题为线性优化问题,并且缩减优化求解的计算量。

摘要： 本申请涉及深度相机识别领域，尤其涉及一种基于动态二值化算法的深度值获取方法及系统，获取参照图像和待测点对应的8‑bit灰度图，通过局部动态二值化模型，将参照图像和所述待测点对应的8‑bit灰度图，转换为1‑bit图像，并得到对应的1‑bit二值化值，通过匹配代价模型，得到待测点不同视差的匹配代价值，选取最小的匹配代价值，为待测点的初步视差；对初步视差进行消噪平滑，得到待测点的视差；将待测点的视差映射为待测点的深度值。本申请提供的一种基于动态二值化算法的深度值获取方法及系统，可实现减少深度算法当中的计算量，从而减小对逻辑门数的需求，在提供高质量的深度图的同时，提高深度算法加速器的面积效率和功率效率。

摘要： 本发明涉及一种权值和激活值都二值化的卷积神经网络加速器架构，包括：用于存储权值数据的第一存储器、第五存储器和第九存储器；用于存储特征图数据的第三存储器、第四存储器、第七存储器和第八存储器；第二运算器、第六运算器和第十运算器。本发明提供的权值和激活值都二值化的卷积神经网络加速器架构；数据相乘由异或操作实现，异或可以不使用乘法器完成，而使用逻辑资源完成运算。