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1. 基于图像分块的局部阈值二值化方法
张洁玉
计算机应用    2017, 37 (3): 827-831.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017.03.827
摘要908)      PDF (889KB)(601)    收藏
针对目前局部阈值二值化结果存在目标虚假或断裂的缺陷,提出了一种基于图像分块的局部阈值二值化方法。首先,将图像分成若干子块并分析每个子块像素灰度变化情况;接着,取一定大小的局部窗口在图像中移动,比较该局部窗口内与包含窗口自身且比窗口更大区域内的像素灰度变化情况,更大区域由窗口模板当前覆盖的所有子块组成,以此判断窗口内是否为灰度变化平坦(或剧烈)区域;最后,根据不同的区域,给出具体的二值化方案。利用7种不同算法对4种不同类型的4组图像进行了二值化实验。实验结果表明该算法在屏蔽背景噪声和保留目标细节方面表现最优,特别地通过对车牌图像的二值化结果进行定量分析后发现该算法能够得到最高召回率和准确率。
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2. 基于邻域信息的自适应中值滤波算法
张洁玉 王锋
计算机应用    2014, 34 (7): 2010-2013.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.07.2010
摘要210)      PDF (878KB)(385)    收藏

针对图像中普遍存在的脉冲噪声,提出了一种自适应中值滤波算法,该算法在有效去除噪声的前提下能够保留更多的图像细节。首先,根据脉冲噪声灰度值为0或1的特点初步区分图像中的噪声点和信号点;其次,在每一个可疑噪声点周围取一定大小的邻域,通过判断该可疑噪声点与邻域内其他像素点之间相关性的大小进一步判断该点是否为真正噪声点,若为真正噪声点则利用邻域内所有可靠像素点的中值代替,否则输出原信号点。利用可见光及红外图像将所提算法与几种算法(如传统中值滤波算法、极值中值滤波算法,等)进行比较,实验结果表明该方法能够获得最高的峰值信噪比,去噪效果最佳。

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