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研究了指纹特征提取的原理及算法实现流程,它依次可分为指纹图像归一化、分割和二值化、图像增强滤波、图像细化、特征提取等几个步骤.在分割和二值化阶段提出了一种改进的基于图像分块和阈值迭代的二值化分割算法,新算法能有效提取局部图像的最优二值化阈值,可提高对明暗分布不均的图像的二值化分割的效果和指纹图像分割的质量.在图像增强和细化阶段引入细化邻域方法进行图像增强和细化,最后对指纹特征进行提取.利用MATLAB工具进行了仿真,结果表明,采用改进的算法进行指纹特征提取基本能准确、快速找出指纹图像的特征. 相似文献
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在茶叶智能采摘过程中,实现嫩芽与鲜梗的自动分割可以减少制茶工序和提高茶叶质量。以自然环境下茶叶嫩芽图像为研究对象,利用G-B灰度图结合直方图阈值法实现了新茶(嫩芽与鲜梗)分割,对新茶二值图像进行形态学腐蚀操作确定嫩芽与鲜梗的分割点,通过逐行扫描实现了自然环境下嫩芽与鲜梗的采摘点标记。实验表明,该方法可以为自然条件下茶叶嫩芽与鲜梗的自动分割提供理论基础。 相似文献
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基于二维阈值向量的木材表面缺陷分割方法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据木材表面缺陷图像的自身特点,提出了基于灰度—梯度二维阈值向量的缺陷区域分割方法。该方法以灰度—梯度共生矩阵为模型,通过计算基于灰度—梯度共生矩阵的二维熵并使边缘区域的熵最大化来选择二维阈值向量。该方法不仅利用了图像的灰度信息,也利用了图像的梯度信息。采用形态学运算对分割后的二值图像进行分割后处理,试验表明,分割效果良好。 相似文献
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针对玫瑰叶片白粉病病斑分布离散、无序且边缘细节复杂、传统图像分割算法提取病斑困难等问题,提出了一种基于小波滤波与自适应均值阈值分割(WT-AAT)的叶片病斑图像提取算法。首先,为了去除原始图像噪声,使用二维离散哈尔小波变换将图像进行二层小波分解,并依据高、低频子图像自动提取噪声系数,进而设定滤波阈值;然后,将高于阈值的噪声系数置零,并逆序对每层进行小波重构,最终生成等尺度的去噪图像;最后,采用可滑动窗口分割算法对去噪图像进行自适应分割,再根据子图的灰度均值设定二值化阈值,在二值化处理的基础上析取白粉病病斑。结果表明,与WaterShed、Prewitt、Otsu等传统分割算法相比,WT-ATT的像素漏警率的降低率分别为18%、18%和6%,说明该方法能够较为准确地分割出病斑,并达到良好的病斑辨识效果。 相似文献
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茄子识别是茄子采摘机器人视觉系统的关键技术,利用Matlab软件中的图像处理函数,将在自然光照条件下拍摄的大棚中成熟茄子图像进行分割。对H、I通道分别进行自动阈值法和固定阈值法分割,将分割后二值化图像进行逻辑与运算,获得最终分割结果。去除噪音部分,使用形态滤波的开运算消除图像中其他的噪音部分。结果表明,该分割方法正确率大于91%,是一种较实用的茄子分割算法。 相似文献
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农业图像的目标分割是在农业领域应用机器视觉技术的基础,采用阈值法进行图像的目标分割,能够克服一些图像缺陷。首先将彩色数字图像转换成像素灰度级分布与其邻域平均像素灰度级分布所构成的二维灰度图,再根据图像分割后的最大熵计算分割阈值,然后由计算出的阈值分割农业田间图像,分割的结果显示,二维熵法分割农业田间图像的效果很好,分割质量的优秀率达到了98%。 相似文献