摘要：为了降低粮食在仓储环节因多种原因产生的损耗,需要及时准确地获取粮仓内的粮面状态,以便实时对异常的状态进行处理。提出一种基于感知哈希与连通域分析算法的粮面异常状态识别方法,定时或实时地采集粮仓内的粮面图像,存储为视频流并进行对比。通过感知哈希算法将采集的粮面状态图像与原始状态图像进行比对得到相似度,将相似度与事先设定的阈值进行比对,来判断粮面状态是否存在异常。若存在异常时,通过连通域算法进行异常区域的识别计算,该识别方法能够及时发现粮仓内粮面是否存在异常,并且能够精准定位异常区域,能够及时预防粮食仓储环节的损耗。

摘要：为及时发现裂缝问题并减少潜在的危害,提出一种公路边坡裂缝的自动监测方法。以公路边坡裂缝为研究对象,针对裂缝图像形态不规则、周边环境干扰大的特点,设计了公路边坡裂缝分割网络(slope cracks segmentation network,SCSNet)和公路边坡裂缝几何参数计算方法。该网络首先采用编码器逐渐捕获更高层次的语义特征,其次采用解码器通过逐渐恢复空间信息并结合跳跃连接融合不同尺度间的信息,然后利用通道注意力机制,学习每个通道间的特征,增强裂缝的特征表达。另外,提出参数计算方法,基于连通域分析得到裂缝连通域,并计算裂缝长度、宽度、面积几何参数。实验结果表明:裂缝分割网络的平均交并比达87.86%,该网络能较好地提取公路边坡裂缝特征;裂缝几何参数计算方法能较准确地测算裂缝的当前状态。

摘要：为了实现对图像的快速连通域标记,提出一种基于传播游程集合标号的二值图像连通域标记算法.该算法仅对每个由一系列相邻行中的连通游程所构成的游程集合(称为向下连通分支)而非游程分配临时标号,利用一个位置映射表一次性建立向下连通分支中所有游程与其共同临时标号之间的位置关联,将所有向下连通分支的标号构成一个规模很小的具有树形结构的等价信息表;再使等价信息直接在部分路径中传播,并通过最后一次标号表扫描将所有临时标号转换为代表标号.实验结果表明,文中算法原理和实现简单,且由于具有处理的等价信息量小、对向下连通分支内的游程标记操作少,以及在连通分支合并时无需计算最小标号等特点,使其速度快于现有算法.

摘要：字符切分技术已经成为汉字识别系统设计中的关键问题,对于质量较差的文本图像,用灰度图像取代传统的二值化黑白图像能够取得更好的切分效果,基于连通域的切分算法能够对灰度图像进行较好的切分,基于连通域的汉字切分算法能有效地对文本图像中汉字字符部件进行合并及对粘连字符进行分割。

摘要：针对扭曲中文文本图像文字识别率不理想这一问题,提出一种基于连通域的文本图像快速扭曲校正方法。根据汉字结构特征合并连通域,实现切分文字;利用就近聚合文字的方法定位文本行,按行垂直校正每个文字位置,获得被校正的图像。实验结果表明,该方法校正速度快,对严重扭曲的中文文本图像能取得较好的校正效果,校正后图像的OCR识别率明显提高。

摘要：秸秆还田是减少土壤侵蚀、增加土壤有机碳的重要措施,对黑土地保护具有重要意义。区域范围内玉米秸秆覆盖区的准确、快速识别,对监测保护性耕作实施、农业补贴政策的制定具有重要作用。以实施保护性耕作的典型区吉林省四平市为研究区,基于GEE(google earth engine)云平台,结合2020年5月-11月的Sentinel-2时序遥感影像,依据玉米生长季和收获后的秸秆状态构建光谱特征和指数特征,指数特征包括归一化差值植被指数(NDVI)和归一化差值秸秆指数(NDRI)。为避免数据冗余,对时序特征值按大小排序,同时利用分位法以0%,25%,50%,75%,100%分位选取分位(QT)特征,进而构建数据集。应用参数优化后的随机森林方法对按照7∶3划分的样本集进行训练和验证,然后对数据集分类,结合连通域标定法去除分类过程中产生的细小连通域,进一步优化全局结果。通过Kappa和整体精度(OA)定量和定性评价,实验结果表明:(1)基于不同特征集组成数据集的分类模型(M1/M2/M3/M4/M5)定量评价结果均优于90%,其中所设计数据集的分类模型M5效果最好,Kappa和OA分别为97.41%和97.91%,相比于未加入QT特征集的分类模型M2的Kappa和OA分别提升4.52%和3.64%,同时M5识别结果可以有效保留边缘细节信息;(2)针对不同时间尺度的QT特征集,利用5月-11月时序遥感影像的QT特征集分类模型M5_6/M5可以极大地抑制其他作物秸秆的影响,相比仅利用11月时序影像QT特征的M5_1模型分类结果的Kappa和OA分别提升了3.9%和3.12%;(3)基于M5模型,结合连通域标定法的分类模型M6的Kappa和OA分别为96.76%和97.36%,仅次于M5模型识别结果,模型M6在保证较高精度的同时避免了细碎图斑,优化了分类可视化效果。该研究提出的M6模型适用于识别研究区玉米秸秆覆盖区,该方法能够在GEE云平台环境下快速执行,适合推广应用于东北地区秸秆覆盖区。

摘要：针对目前主流图表自动识别算法不适用于大型联锁表扫描件图像的问题,本文设计了基于连通域的联锁表扫描件图表自动识别算法。该算法能通过图像处理和神经网络对扫描件中的表格及文字进行识别后,完整复现在电子表格中,并将疑似识别错误的字符及其所在单元格突出显示,方便人工复核。算法主要分为预处理、定位和识别三个部分。其中预处理部分,提出了DN-OSTU与DNG-OTSU二值化算法,通过不同内核均值滤波和图像相除、线性归一化等方法对光线不均的扫描件进行二值化,并提出基于累计概率霍夫变换PPHT的倾斜矫正算法,能快速且准确检测出倾斜角度;定位部分,采用基于连通域的定位算法定位表格方框及文字区域,并提出基于图表特征的RS方框查补算法,确保表格的完整性和各单元格定位的准确性;识别部分,使用原图提取字符制作训练集,训练卷积循环神经网络CRNN,达到较高准确率。实验中,对多家设计院提供的联锁表进行测试,实验结果表明:单元格识别准确率达到92.8%,字符识别准确率为98.74%,单图从识别到电子表输出速率均在5秒以内。本文设计的联锁表扫描件图表自动识别算法具有准确率高、鲁棒性好、识别速度快等特点,可为纸质版联锁表扫描件复现电子版从而二次开发提供有效的技术途径。

摘要：连通域提取是红外遥感图像目标检测算法中的重要组成部分,包含在粗检算法中,能够筛去多数虚警,提升粗检效果,减少检测算法的运算量,降低系统功耗。现有的一些连通域提取算法基于CPU处理方式设计,不适合部署在现场可编程逻辑门阵列(FPGA)硬件端。本文采用高层次综合(HLS)的开发模式,设计了适合FPGA加速的连通域提取方法,相比传统的硬件描述语言开发方法具有更高的灵活性和效率。通过只扫描一次二值图像,将面积、范围和连通信息均记录在远小于图像的等价表中,通过简化标记规则和等价表刷新的方法,既提高了运算速度又节省了大量缓存,最终在硬件平台实测256×256的8 bit图像达到了797帧/s的处理速度。

摘要：针对目前国内OCR及其文字切分技术主要应用于汉字、英文等文字的识别,而对于少数民族文字,则缺乏较为实用的文字切分工具的问题,提出了基于少数民族文字识别的文字切分方法.该方法以彝文文字为例进行切分,并且采用基于连通域的方法,经实验证明该方法能够取得较好的切分效果.

摘要：在基于工艺信息与工艺过程驱动的三维工序模型重建研究中,连通域的划分和邻接关系的确定是二维工序图特征识别的核心。首先采用极右路径法和极左路径法分别获得视图的最外轮廓环及各个子环;然后,通过扫描线算法确定子环之间的邻接关系;最后,根据子环及其之间的邻接关系进行连通域的划分,并进一步确定连通域之间的邻接关系。以某一零件视图为例,对该方法的有效性进行了验证。