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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101246552A
公开(公告)日：2008-08-20
申请号：CN200810064063.8
申请日：2008-03-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及数字图像处理技术领域，公开了一种基于图像处理技术的椭圆与矩形目标识别方法。由于形状本身的相似性，椭圆和矩形的分类识别是数字图像处理技术的经典难题之一。本发明采用的方法的核心是，首先求出目标区域与边界框的几何中心、面积、周长等参数；利用目标区域与边界框的中心偏差距离这一特征区分高度对称区域和非高度对称区域；对于高度对称区域，再利用目标区域与边界框的面积差异和周长差异组成特征矢量进行矩形和椭圆的识别。该方法具有运算速度快、识别准确率高的特点。本发明同时给出了各特征的统计曲线和仿真处理结果。
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公开(公告)号：CN100580694C
公开(公告)日：2010-01-13
申请号：CN200810064059.1
申请日：2008-03-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及数字图像处理技术领域，公开了一种用于灰度图像快速多阈值分割的方法。本发明先读取灰度图像，并计算其灰度直方图。将得到的直方图进行平滑，得到平滑直方图，在平滑直方图中选取若干最大峰值点，并获取它们对应的灰度值数组。将灰度值数组两端扩展，使扩展后的数组中两相邻元素相加在除以2就得到了多阈值分割所需要的阈值，进而实现多阈值分割。
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公开(公告)号：CN101236607A
公开(公告)日：2008-08-06
申请号：CN200810064059.1
申请日：2008-03-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及数字图像处理技术领域，公开了一种用于灰度图像快速多阈值分割的方法。本发明先读取灰度图像，并计算其灰度直方图。将得到的直方图进行平滑，得到平滑直方图，在平滑直方图中选取若干最大峰值点，并获取它们对应的灰度值数组。将灰度值数组两端扩展，使扩展后的数组中两相邻元素相加在除以2就得到了多阈值分割所需要的阈值，进而实现多阈值分割。
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公开(公告)号：CN101246552B
公开(公告)日：2010-08-04
申请号：CN200810064063.8
申请日：2008-03-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及数字图像处理技术领域，公开了一种基于图像处理技术的椭圆与矩形目标识别方法。由于形状本身的相似性，椭圆和矩形的分类识别是数字图像处理技术的经典难题之一。本发明采用的方法的核心是，首先求出目标区域与边界框的几何中心、面积、周长等参数；利用目标区域与边界框的中心偏差距离这一特征区分高度对称区域和非高度对称区域；对于高度对称区域，再利用目标区域与边界框的面积差异和周长差异组成特征矢量进行矩形和椭圆的识别。该方法具有运算速度快、识别准确率高的特点。本发明同时给出了各特征的统计曲线和仿真处理结果。
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公开(公告)号：CN101236652A
公开(公告)日：2008-08-06
申请号：CN200810064061.9
申请日：2008-03-03
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明涉及数字图像处理技术领域，公开了一种用于计算二值图像无孔区域周长的方法。首先将各无孔区域进行标号，计算各无孔区域的边界像素点个数，然后分别计算各无孔区域周长。在计算各无孔区域周长的过程中，当前边界点如果其8－邻域内没有边界点时要判断已扫描过的像素点数是否等于该区域的边界点像素个数，以防止错误的结束扫描而得到错误的计算结果。
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