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随着生产技术的发展, 现代工业对于X 射线的自动检测和识别的需求越来越迫切, 而要实现X 射线的自动检测和识别, 至关重要的一环是如何将缺陷信息从检测图象中正确提取和分割出来, 这也是X 射线自动检测和识别技术中的难点之一。对目前国内外学者在这方面的研究成果进行了综述, 并就其今后的发展发表了看法。

为提高目标检测概率9针对复杂的地面目标红外亚图像9提出了一种以最大类间方差法为基础的自适应阈 值图像分割方法-用分割出的目标和背景区域的灰度统计量9设计了一个判断是否得到正确分割的准则-理论分析 和实验结果表明9对于复杂背景下低对比度低信噪比的地面目标9不论目标在图像中所占面积大小9利用该方法 均可

图像分割是指将一幅图像分解为若干互不交迭区域的集合,是图像处理与机器视觉的基本问题之一。本文对常见的分割方法按照数据驱动与模型驱动两大类型进行了综述,并介绍了图像分割中的物理模型与随机场模型、半自动分割策略、图像分割的定量评价方法等。

文本自动分类的相关技术是数据挖掘的一个分枝,K-近邻法是常用的文本分类算法之一。在研究K-近邻法的基础上,根据其使用情况分析了K-近邻法的不足之处,在满足一定的判定函数前提下,提出改进后的K-近邻法。改进后的K-近邻法避免了K值的搜寻过程,降低了计算复杂性,提高计算效率。最后通过实验证明了改进K-近

对目前几种在图像分割领域得到较多应用的交互式分割区域生长分割以及阈值分割算法进行了探讨9并且结合实际CT片图例分别进行分割实验研究9得到较为满意和可用性强的结果.实验表明2阈值分割对于CT切片的效果最好;区域生长分割适宜于对面积不大的区域进行分割9分割效果较好;基于动态规划的交互式分割算法比较复杂9

针对轮胎X射线图像对比度不高、图像噪声多和存在较大背景起伏的特点,提出一种基于平滑滤波和灰度校正的轮胎X射线图像缺陷提取和分割方法。首先采用平滑滤波的方法,消除带束层帘线影像和图像中的高频噪声;然后依据整幅图像的灰度均值和图像中每个像素的邻域内部灰度均值的比例关系,对像素的灰度进行校正;最后对校正后

提出了Matlab 平台下的集装箱识别定位新方法, 系统利用Matlab7.0 提供的Image Acquisition 工具箱实现实时视频流的获取。将HSV 颜色空间量化编码成162 色实现对图像匹配区域的压缩。用直方图相交算法给出匹配图像与模板的相似度, 识别出一帧图像中的集装箱。并结合实际情况

详细介绍了一种实际应用的集装箱号识别系统中的图像及字符的处理和分割过程。在Matlab 中实现定位后的图像处理及字符分割, 达到了很好的分割效果, 应用神经网络相关的BP 算法, 可以显著提高模式识别率。图像、字母和数字分割准确率达到98% 。

对基于计算机视觉的集装箱号码识别系统进行研究。针对光照不均带来的系统识别率急剧下降这一问题，提出了基于 小波变换的集装箱号码定位方法。该方法使用小波变换的垂直边缘方法来过滤光照不均的干扰；同时在字符分割处理中研究了 差分二值算法，根据字符边缘特性与光照影响的密集度的关系来消除光照影响。实验结果表明，