基于特征提取的图像处理与识别研究
基于特征提取的图像融合技术研究
基于特征提取的图像融合技术研究随着数字摄影技术的发展，拍摄出的图片已经变得越来越清晰、详细。
然而，伴随着图像质量的提高，我们也发现单张图片往往无法完整地反映出所要传达的信息。
因此，图像融合技术应运而生，通过将多张图片合成一张，达到更好的效果。
目前，有许多种方法可以实现图像融合。
其中，以基于特征提取的图像融合技术最为常用。
本文主要探讨基于特征提取的图像融合技术的原理、方法以及应用。
一、特征提取的原理图像特征提取是指从图片数据中提取出有意义的特征，以供计算机进行处理。
不同的图像特征，有不同的提取方法。
其中比较常用的图像特征包括颜色、形状、纹理等。
在图像融合中，我们通常使用的是图像的纹理特征。
图像的纹理特征是指图像中的一些规律性的、可见的分布模式。
图像的不同区域中，纹理特征的差异可以很大。
所以，我们可以通过提取图像中不同区域的纹理特征，并将其与其他图像进行融合，从而得到更好的效果。
二、基于特征提取的图像融合方法基于特征提取的图像融合方法，其主要过程包括以下几个步骤：1.图像预处理：首先，我们需要对待融合的图像进行预处理，以便更好地提取出纹理特征。
2.纹理特征提取：接着，我们通过滤波器等方法，提取出图像中不同区域的纹理特征，并将其转换为数字形式，以便后续的计算机处理。
3.特征融合：在这一步骤中，我们将不同图像的纹理特征进行融合，并求取其平均值、最大值等参数，以得到一张最终融合的图像。
4.图像后处理：将得到的融合图像进行必要的后处理，包括调整亮度、对比度等参数，以得到更好的视觉效果。
三、应用案例基于特征提取的图像融合技术，在很多领域都有广泛的应用。
以下介绍其中几个典型的案例。
1.航空摄影在航空摄影中，我们常常需要融合不同角度、不同高度拍摄到的图像。
因为仅仅通过一张照片无法完全反映出所要观测的地区的情况。
而采用特征提取的图像融合技术，则可以更好地提高图像的分辨率，使得观测者可以更加清晰地观察到所要观测的目标。
基于图像处理的农作物病虫害识别研究
基于图像处理的农作物病虫害识别研究1、引言随着现代农业的发展和物联网技术的日益成熟，农业数字化已经成为农业现代化的重要组成部分。
而基于图像处理的农作物病虫害识别技术则是农业数字化的重要应用之一。
它可以通过现场拍照或采集需要分析的病虫害图像，对图像中的病虫害进行分析和识别，从而达到快速准确诊断的目的。
也可以让农民通过手机拍照，并上传至服务器，远程诊断病虫害，为农业生产提供有力的技术支持。
因此，基于图像处理的农作物病虫害识别技术已经成为现代农业和农业数字化发展的重要手段。
2、图像处理技术基于图像处理的农作物病虫害识别技术，其核心技术是图像处理。
图像处理技术是指使用计算机对数码或模拟图像进行处理并提取有用的信息的一种技术。
图像处理技术的主要流程包括图像获取、预处理、特征提取、分类识别等。
2.1 图像获取图像获取是图像处理的第一步，其过程是利用一定的装置将景物的信息转化为电信号，再以数字图像的形式在计算机内存中储存。
在农作物病虫害识别中，可以采用手持拍照设备或者网络摄像头来获取病虫害图像。
2.2 预处理预处理是指在图像处理的过程中，对原始图像进行一系列的处理，消除一些不需要的背景噪音、强化感兴趣区域等。
在农作物病虫害识别中，预处理的过程包括图像增强、噪声消除、图像平滑等。
2.3 特征提取特征提取是指从图像中抽取一些有效的特征信息，用于表征图像所属的对象。
在农作物病虫害识别中，特征提取的过程包括形态学分析、纹理特征提取、颜色特征提取等。
2.4 分类识别分类识别是指将特征进行分类和识别的过程。
在农作物病虫害识别中，通过分类器对特征进行分类，从而进行病虫害图像的识别。
3、基于图像处理的农作物病虫害识别技术的应用3.1 农作物病虫害的智能诊断通过手持拍照设备或者网络摄像头采集农作物病虫害的图像，通过图像处理技术进行分析和识别，快速准确地诊断农作物病虫害种类和程度，提供及时的控制意见，促进农作物病虫害防治的智能化管理。
基于特征点的图像配准与拼接技术研究
基于特征点的图像配准与拼接技术研究一、本文概述1、图像配准与拼接技术的研究背景与意义随着数字图像处理技术的快速发展，图像配准与拼接技术在许多领域，如遥感图像分析、医学影像处理、虚拟现实、全景图像生成等，都发挥着重要的作用。
这些技术不仅可以提高图像处理的效率和准确性，还有助于获取更全面、更丰富的图像信息。
图像配准是指将两幅或多幅图像进行空间对齐的过程，目的是使图像中的同名点达到空间一致。
它是图像拼接、图像融合、目标跟踪等高级图像处理技术的基础。
图像拼接则是将两幅或多幅图像进行无缝连接，生成一幅更大视野、更高分辨率的图像。
图像配准与拼接技术的研究背景源于实际应用的需求。
在遥感图像处理中，由于成像设备的限制，往往需要通过多幅图像的拼接来获取更大范围的地理信息。
在医学影像处理中，通过图像的配准与拼接，医生可以更准确地诊断病情。
在虚拟现实和全景图像生成中，图像配准与拼接技术更是不可或缺。
随着和机器学习技术的发展，图像配准与拼接技术在自动驾驶、人脸识别、物体识别等领域的应用也日益广泛。
这些技术可以帮助机器更准确地理解和分析图像，从而提高系统的性能和效率。
因此，研究图像配准与拼接技术不仅具有重要的理论价值，还有广阔的应用前景。
通过深入研究这些技术，不仅可以推动图像处理技术的发展，还可以为相关领域的应用提供有力的技术支持。
2、国内外研究现状与发展趋势图像配准与拼接技术一直是计算机视觉领域的研究热点，近年来随着深度学习和大数据技术的发展，该技术得到了更广泛的应用。
特征点作为图像配准与拼接过程中的关键元素，对于提高配准精度和拼接质量具有重要意义。
在国外，基于特征点的图像配准与拼接技术研究起步较早，已经取得了较为成熟的成果。
许多学者和科研机构提出了多种经典算法，如SIFT、SURF、ORB等，这些算法在特征点提取、描述和匹配等方面表现出色，被广泛应用于各种场景下的图像配准与拼接任务。
同时，随着深度学习技术的兴起，一些基于深度学习的图像配准与拼接方法也相继涌现，这些方法通过学习大量数据来优化特征提取和匹配过程，进一步提高了配准精度和效率。
人工智能算法在图像特征提取与识别中的应用
人工智能算法在图像特征提取与识别中的应用概述：随着人工智能技术的快速发展，图像特征提取和识别的应用日益普及。
人工智能算法在这一领域的应用带来了巨大的进步，使得计算机能够更加准确地分析和理解图像。
本文将探讨人工智能算法在图像特征提取与识别中的应用，并讨论其优势和挑战。
一、图像特征提取算法的应用图像特征提取是图像处理的关键环节，它能够从图像中提取出有用的信息，以帮助计算机进行进一步的分析和识别。
以下是几种常见的图像特征提取算法：1. 边缘检测算法边缘检测算法能够识别图像中颜色、灰度等方面的不连续性，如Sobel算子、Canny算子等。
它们利用图像中像素之间灰度的变化程度，标记出图像中明暗交界的边缘，提供宝贵的线索用于图像识别和分析。
2. 关键点检测和描述符算法关键点检测算法能够在图像中找到具有显著特征的点，如SIFT（尺度不变特征变换）、SURF（加速稳健特征）等。
而描述符算法则将关键点附近的像素信息组织成有用的描述符，如ORB（旋转不变性二值描述符）、BRIEF（二进制鲁棒独特描述符）等。
这些算法可以用于图像匹配、目标识别等任务中。
3. 纹理特征提取算法纹理特征提取算法能够分析图像中的纹理信息，如LBP（局部二值模式）、GLCM（灰度共生矩阵）等。
通过对纹理进行分析，计算机可以更好地理解图像中的纹理结构，从而更准确地进行图像识别和分析。
4. 深度学习算法深度学习算法，尤其是卷积神经网络（CNN），在图像特征提取中取得了巨大的成功。
CNN通过层级化的处理方式，能够自动从图像中学习并提取出具有代表性的特征。
这些特征能够更准确地反映图像中的语义信息，从而使得图像识别和分析的性能得到显著提升。
二、图像识别算法的应用图像识别是人工智能算法在图像处理领域的重要应用之一。
它可以通过分析图像的内容，将图像分为不同的类别或识别出其中的物体。
以下是几种常见的图像识别算法应用：1. 目标检测目标检测是指在图像中定位和识别特定目标的过程。
基于SIFT特征的图像检索技术研究
然而，现有的基于SIFT特征的图像检索方法还存在一些挑战和问题，如特征 选择的不准确性和跨域性问题等。未来的研究可以针对这些问题展开深入探讨， 进一步提高图像检索的准确性和效率。此外，随着深度学习技术的快速发展，研 究者可以尝试将深度学习与基于SIFT特征的图像检索技术相结合，探索更有效的 图像特征表达和匹配方法。
1、图像特征提取
图像特征提取是图像检索的核心，它通过一定的算法从图像中提取出能够代 表图像内容的关键信息，如颜色、纹理、形状等。这些特征可以有效地描述图像 的内容和特征，为后续的图像比较和分析提供基础。常用的特征提取方法包括 SIFT、SURF、ORB等。
2、相似度比较
在提取出图像的特征之后，我们需要对这些特征进行比较，以确定两幅图像 的相似度。常用的相似度比较方法包括欧氏距离、余弦相似度、交叉相关等。这 些方法通过计算特征向量之间的距离或者相关系数，来评估两幅图像的相似程度。
3、检索算法
基于特征的图像检索技术中常用的检索算法包括基于内容的检索、基于神经 网络的检索和基于深度学习的检索等。其中，基于内容的检索通过比较查询图像 和库中图像的特征，找出最相似的图像；基于神经网络的检索通过训练神经网络 来学习图像特征和标签之间的关系，从而对新的图像进行分类和检索；基于深度 学习的检索通过构建深度神经网络模型，对图像进行深度特征提取和分类，从而 实现高精度的图像检索。
SIFT特征最早由David Lowe在1999年提出，具有尺度不变性、旋转不变性、 亮度不变性等优点。自提出以来，SIFT特征在计算机视觉领域得到了广泛应用， 包括目标识别、图像配准、图像检索等。在图像检索领域，SIFT特征可以有效地 表达图像的内容和特征，提高检索准确率。然而，现有的基于SIFT特征的图像检 索方法还存在一些问题，如特征选择不准确、匹配效率低等。
图像处理中的图像特征提取方法与技巧
图像处理中的图像特征提取方法与技巧图像处理是一门研究数字图像的领域，其目标是通过一系列的处理步骤来改善图像的质量或提取出其中的有用信息。
其中，图像特征提取是图像处理中的重要环节之一。
本文将介绍一些常用的图像特征提取方法和技巧。
1. 灰度特征提取灰度特征提取是图像处理中最基本的特征提取方法之一。
通过将彩色图像转换为灰度图像，可以提取出图像的亮度信息。
常用的灰度特征包括图像的平均灰度值、灰度直方图、对比度等。
这些特征可以反映出图像的整体明暗程度和灰度分布情况，对于一些亮度信息相关的任务，如人脸识别、目标检测等，具有重要意义。
2. 形态学特征提取形态学特征提取通过对图像进行形态学运算，如腐蚀、膨胀、开闭运算等，来提取出图像的形态信息。
比如，利用腐蚀和膨胀运算可以提取出图像的边缘信息，通过开闭运算可以获取到图像的拐点信息和孤立点信息。
形态学特征提取在图像的边缘检测、形状分析等领域中得到广泛应用。
3. 纹理特征提取纹理特征提取是指从图像中提取出具有纹理信息的特征。
图像的纹理是指图像中像素之间的空间关系，比如纹理的平滑度、粗糙度、方向等。
常见的纹理特征提取方法包括灰度共生矩阵（GLCM）、灰度差值矩阵（GLDM）等。
这些方法通过统计邻近像素之间的灰度差异来描述图像的纹理特征，对于物体识别、纹理分类等任务非常有用。
4. 频域特征提取频域特征提取是指通过对图像进行傅里叶变换或小波变换，从频域角度分析图像的特征。
对于傅里叶变换，可以得到图像的频谱图，从中提取出一些频域特征，如频谱能量、频谱密度等。
而小波变换则可以提取出图像的频率和幅度信息。
频域特征提取在图像压缩、图像识别等领域具有广泛应用。
5. 尺度空间特征提取尺度空间特征提取是指通过在不同的尺度下分析图像的特征，提取出图像的空间尺度信息。
常用的尺度空间特征提取方法包括拉普拉斯金字塔、高斯金字塔等。
这些方法可以从图像的多个尺度下提取出不同的特征，对于物体的尺度不变性分析、尺度空间关系分析等任务非常有用。
基于图像处理的鱼类识别方法研究
基于图像处理的鱼类识别方法研究鱼类是生物学中的重要研究对象，因为它们是海洋生态系统中重要的食物链组成部分。
近年来，随着计算机技术和图像处理技术的发展，基于图像处理的鱼类识别方法的研究也成为了热门领域。
本文将探讨这一领域的最新进展和应用前景。
一、鱼类图像处理技术鱼类图像处理技术是指将鱼类图像转化为计算机可处理的数字信号，通过对这些信号进行分析，实现鱼类的自动识别和分类。
近年来，这一技术得到了非常广泛的应用，特别是在海洋渔业和水产养殖领域。
在鱼类图像处理技术中，最基本的操作是图像分割和特征提取。
图像分割是指将鱼类图像中的鱼体从背景中分离出来，得到鱼体的真实轮廓。
而特征提取则是指从鱼体的轮廓中提取出鱼类的各种特征，如颜色、形状、纹理等。
这些特征可以用于鱼类的分类和识别。
二、鱼类图像处理算法鱼类图像处理算法有很多，其中比较常见的包括纹理分析、颜色直方图、傅立叶变换等。
这些算法不仅可以用于鱼类的分类和识别，还可以用于鱼类的测量和数量统计。
纹理分析是指对鱼体表面纹理的特征进行分析。
通过提取纹理特征的方法，可以将不同种类的鱼体区分开来。
颜色直方图是指将鱼类图像的颜色信息转换为直方图，然后通过比较直方图的相似度来进行鱼类的分类和识别。
傅立叶变换则是一种数字信号处理技术，可以将鱼类图像的灰度信息从时域转换到频域，得到不同频率分量的特征。
除了这些基本算法之外，还有很多高级算法被应用于鱼类图像处理。
例如，支持向量机、神经网络、遗传算法等，这些算法可以通过学习和优化来识别更加复杂的鱼类图像。
三、鱼类图像处理方法的应用前景鱼类图像处理方法的应用前景非常广泛，特别是在水产养殖、海洋生态学和测量统计等领域。
下面我们将就这些领域分别进行一一介绍。
1、水产养殖领域在水产养殖领域，鱼类图像处理技术的应用可以大大提高养殖效率和管理水平。
例如，利用鱼类图像处理技术可以实现对鱼类的非接触式测量和统计，大大减少了人工统计的错误率。
同时，还可以通过鱼类图像处理技术实现对鱼类的快速识别和分类，为养殖管理提供有力支持。
基于深度学习的图像特征提取与匹配
基于深度学习的图像特征提取与匹配图像特征提取与匹配是计算机视觉中的一个重要任务。
它涉及到从图像中提取有意义的特征，并将这些特征用于识别、分类、定位或检索等应用中。
而深度学习作为一种强大的机器学习方法，已经在图像特征提取与匹配中取得了卓越的成果。
本文将介绍基于深度学习的图像特征提取与匹配的方法和应用。
首先，我们需要了解什么是图像特征。
图像特征是指图像中具有某种特异性或统计信息的局部区域或全局描述。
常见的图像特征包括颜色、纹理、形状等，这些特征能够反映图像的内容和结构。
传统的图像特征提取方法主要基于手工设计的算法，例如SIFT、SURF和HOG等。
这些方法需要依赖于人工选择和设计的特征提取策略，效果和鲁棒性受限。
而深度学习方法通过自动学习特征表示的方式，克服了传统方法的局限性。
深度学习方法在图像特征提取中的核心是卷积神经网络（CNN）。
CNN通过多层卷积和池化操作，逐渐提取出图像中的高层次、抽象的特征表示。
这些特征表示不仅具有好的区分性能，还能保持一定的尺度和形变不变性。
在图像特征提取中，一个常见的方法是使用预训练的CNN模型获取特征表示。
预训练的CNN模型在大规模图像数据上进行训练，学习到了一组通用的图像特征。
我们可以通过将图像输入到该模型中，提取出图像的高级语义特征。
常用的预训练模型包括VGGNet、ResNet和Inception等。
另一种方法是端到端的训练整个网络，用于从图像中直接学习特定任务的特征表示。
这种方法不依赖于预训练模型，可以更好地适应特定的任务需求。
例如，在人脸识别任务中，可以通过训练一个人脸验证网络，将同一人的图像嵌入到一个低维特征空间中，从而实现人脸的比对和识别。
除了特征提取，图像特征匹配也是图像处理中的一个重要任务。
图像特征匹配用于将两幅或多幅图像中的相似特征进行匹配，从而实现图像的对齐、配准、拼接等应用。
传统的图像特征匹配方法主要基于手工设计的匹配算法，效果受限。
而基于深度学习的图像特征匹配方法，通过学习图像特征的相似性度量，能够得到更准确和鲁棒的匹配结果。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
万方数据
基于特征提取的图像处理与识别研究
作者： 作者单位： 刊名：
英文刊名： 年，卷(期)： 被引用次数：
赵君， 仇林庆， 谷雪莲 东北电力学院自动化系,吉林省吉林市,132012
仪表技术与传感器 INSTRUMENT TECHNIQUE AND SENSOR 2002，(5) 6次
相似文献(10条)
卷积是一种用途很广的算法，可用卷积来完成各 种区处理变换。邻域中的每个像素（假定邻域为３×３ 大小，卷积核大小与邻域相同），分别与卷积核中的每 个元素相乘，乘积求和所得结果即为中心像素的新值。 卷积核中的元素称作为加权系数（亦称作卷积系数）． 卷积核中的卷积系数的大小及排列顺序决定了对图像
圈１ 上、下阈值面灰度变换示意幽
法。但是，它不需要根据邻域值用算术方法计算出新
像素值，而是一种接邻域中的像素排序后的中位像素
（即排序后位置处于正中的那个像素值）作为中心像素
的新值的方法【ｌ』。中值滤波的优点是能够保持目标
图像的边缘，去除中型噪声．阶跃状灰度变化保持较
好。缺点是损失部分细节，平滑效果不好。系统采用 ３×３的图像窗口进行９点中值滤波．既能消除随机噪 声．又能保持图像的边缘，优化了图像的质量，为下一 步的灰度变化打下良好的基础。 ２．１卷积
中图分类号：ＴＰ３９１．４１
△
¨
１引言
的作用。因为经二值化后的图像的边缘呈一定的锯齿
火力发电厂的主要动力来源是原煤。内陆地区的 状，这对下一步图像的分割和识别造成不良的影响．影
电厂，主要依靠火车作为运输手段。原煤进厂时需要 响整体识别率的提高。
进行检斤和车号及自重的录入。目前检斤已实现自动 化，但车号及自重由于识别难度较大，仍然靠手工完 成。由于车速、光线及恶劣天气的影响．经常造成漏记
2.期刊论文 李亚.周文辉.黄欣怡.朱小燕.LI Ya.ZHOU Wen-hui.HUANG Xin-yi.ZHU Xiao-yan Gabor滤波在方向上
的二值化指纹增强 -微计算机信息2009,25(15)
指纹图像增强是指纹特征提取和识别中的难点之一.本文介绍了一种在Gabor滤波基础上,基于方向图的、具有动态阈值的指纹图像二值化方法.该方 法充分利用了指纹图像本身方向和灰度变化的特点,在保持指纹特征基本不丢失的情况下,可直接从指纹源图像中得到二值化图像,完成一般图像处理中的 平滑、增强、二值化的过程.实验表明,此方法对于低质量的图像有很好的效果.
数据进行区处理的类型。改变卷积核中的加权系数会 ３．１分割前处理
影响到总和的数值与符号，从而影响到所求像素的新
图像二值化后，一般只剩Ｆ有用的目标信息．但在
值－ｚ Ｊ。系统以公式（１）作卷积核对二值化后的图像进 有强干扰的图像中还有一‘些非数字部分．如斜杠、灰块
行滤波．达到消除弱噪声．并且对图像的边缘起到圆滑 等噪声。由于这些噪声与数字有许多相同之处，所以
７
▲ｒ～Ｉ● ｌｒｒ —
囊■蛀＊１月晴
＃■囊＊ｌ＾田 ？４目
ＴＭ∞
Ｆ＆｜
（ｂ， ·ｔ ｒ．ｒ－Ｗ＊
Ｉ—ｆ”一ｎ、‘
（ａ）效罕７的｛生｜像
（ｂ） 与（ａ）对应的子特征点
图３数字７的特征图
４结论 本系统在灰度变换处理上采用上、下域值面的方
法对图像进行灰度变换，大大提高了图像的预处理质 量。采用非线性路径搜索法分割图像，使分割质量有 了很大的提高。数字识别方面使用特征提取的识别方 法，取得较高的识别率。使用１０列各种条件下的原始 图像对本系统进行测试，其中车号图像的识别率达到 了９８％．自重图像的识别为８７ ４％。证明了本数字识 别系统的图像处理及数字识别方法是可行的．设计是 成功的。
图２非线性分割示倒图
３．４数字图像识别 本文采用特征提取的识别方法进行识别，以神经
网络视觉判断思维为主，以计算机统计判断为辅，逐层 分析数字图像的形状特征，最终得到判别结果。系统 的研究对象为运动火车货车的车号及鲁重图像，由于 各方面的原因，原始图像一般含有强干扰信息，这就要 求数字识别系统必须具有很强的抗干扰性．要获得较 高的识别率，则需要采用一定的模糊判断策略。由于 数字图像的大小有一定的变化范围，如自重和车号的 数字大小就不一样，为了使识别模块具有通用性，定义 了一个标准大小。识别模块只针对标准大小进行识 别，识别时先将原图像缩放成标准大小的目标图像，再 进行识别，采用这种方法，使识别程序的结构变得清晰 明了，容易实现【５ Ｊ。
果，可避免出现录入错误。
（２），图１为变换示意图。经过变换后的图像的背景几
文中提出以特征提取获取图像的背景面，作为灰度 乎全部消失．０～２５５灰度值之间基本上全是目标图
变换的下域值面，再使用Ｐ参数法获得上域值面，根据 像，所有的目标图像均被拉伸为０～２５５之间的灰度
上、下域值面对图像进行灰度变换，从整体上一次性消除 由于光照不均匀而造成影响。将重点转移到灰度变换方 面，以还原图像为目的，突破了以往二值化总是局限在域 值提取这方面。并根据车号和自重图像的不同特性分别 采用不同的处理方法．获得了较好的处理效果。 ２中值滤波
５２
仪表舐年与传飘嚣
２００２￡
基于特征提取的图像处理与识别研究”
赵君仇林庆爸雪莲 东北电力学院自动化系 吉林省吉林市１３２０１２
【摘要】以火车货车的车号及自重数字图像为研完对象，在计算机二维图像及数字识别万面进
行了研究。提出多种新方法、突破传统方法的局限性，获得ｊ较高的整体识别率。
关键词：滤波二值化非线性特征提取
非线性搜索时有两个难点：一是搜索区间的确定。 因为７和４交叉面积相当大，对区间的要求也较大，如 果别的数字也用相同区间的话，容易出现错误。因此 对区间的大小采用根据搜索深度来动态进行修改的策 略．以适应不同的形状特性。另一个问题是，一部分图 像不能从最上端搜索到底边。当出现这种情况时，根 据上端的搜索路径最低点和自下向上的最高点两者之 间连线，以直线分割这段剩余图像。
Ｆ１ ２ １］
肌匕：；ｊ
“’
和错记。这就影响了正常的复检工作，容易造成经济 ２．２非线性灰度变换
纠纷。本系统可自动实现车号及自重图像的采集、识
灰度变换是根据灰度直方图对图像的灰度范围进
别及存储管理，再结合启动检斤系统则可以实现无人 行缩放，以达到改善图像的目的。本系统ห้องสมุดไป่ตู้用上、下域
值班，且操作员可随时根据存储的图像来校验识别结 值面对图像进行非线性灰度变换．变换公式为公式
一定宽度内，继续分割下一图像，并与当前图像块的右 侧台并。不断重复以上步骤．直到整幅图像分割完毕。 分割完成后．图像中仍含有一些非数字信息，再次对数 字块进行判断，识别前尽量将非数字部分去掉，以免识 别时因特征点类似而产生错误。 ３．３图像细分割
经过预分割后，大部分的数字都分开了．分割点基 本确定下来，但有些数字两两交叉到一块．像图２，７和 ４加在一起，这就给识别造成了很大的困难，还有５和 ７等等，仅靠垂直分割得不到较好的效果，这就需要作 进一步的处理。在比较了各种分割方法之后．决定采 用非线性路径搜索法对数字分割作进一步处理。在分 析了数字的形状特征后，确定自上向下的搜索方向。 具体步骤如下：以原来的分割结果为依据。如果原分割 不能垂直分割到底的话，则以原分割点为中心。在一定 的区间内自上向下搜索通道（以像素值是０为通路）。 当不能向下前进时，根据相对于原分割点的方向．优先 向中心方向横向搜索，在自中心起两侧距离相等时，依 次左右搜索前进。当左、右、下方均不能前进或超出搜 索区间时．停止搜索…６。
中值滤波属于空域处理中的一种区处理方法．它 根据邻域中各像素的值来决定中心像素值的大小的方
值，消除ｒ由于光照强度不均造成的影响［…。
｛（ｚ女一西）·（Ｚ—ｄ）／
，，
、 Ｊ（ｂ一口）
ｎ≤，（ｚ，＿）≤６
（２）
，Ｌ丁’ｙ，＝］五
，（Ｔ，ｙ）＜“
【五
，（Ｔ．）－）＜６
式中：Ｚｆ，五分别为０和２５５；ｔ２，６分别为上、下露值 （与变换点对应的卜、下阈值面的点），
具体分割时，根据字符块的宽度和统计直方图，先 将数字图像切成不大于一个数字宽度的各个小块。切 分完成后，从左到右顺序检测统计直方图，看边缘部分
是否类似数字“ｌ”，如果类似的话，按…１’的宽度将图像
切开，识别是否为“ｌ”，不符合则将其与下一块合并成 为一整个数字，是“１”则向左检测与上一数字块的距
离，在一定宽度内，判断…１’块与左侧合并是否为“４“． 是”４“将其标记为４，否则将…１块标记为１。当检测到 数字块的左侧为…１时，判断与下一数字块的距离，在
－河南洛阳热电责任有限公司资助项目（编号：９８２２０２００００２１１９） 收稿日期：２００１．１１，１＂／修改稿日期：２００２ ｏｌ １４
万方数据
弟５朋
·研咒与升友·
５３
没有统一的办法把它ｆ『］去掉，只有根据它们的各自特 征逐一去掉。 ３．２图像预分割
对数字进行识别，要求的是独立的数字，所以要将 数字图像中各个数字独立分离出来。由于“１”的宽度远 比其它数字要小，所以在数字分割时，对“１”要特别处 理。系统对数字图像进行分割的主要依据是横轴统计 直方图，而根据统计直方图，二值化图像中，有不少数字 是粘贴在一起的，特别是有些数字从中间分开．且其它 边和别的数字连在一起，这就增加了分割的难度。