梁坚
- 作品数：9 被引量：28H指数：3
- 供职机构：广东工业大学自动化学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生更多>>
- 车牌定位中缩小搜索范围的方法研究与实现被引量：3
- 2008年
- 提出了三点平均平滑曲线的方法。用灰度直方图的缩小曲线来辨别白天和夜晚的车牌图像,用纵向差分、二值化、纵向投影、三点平均平滑、曲线放大等方法突出车身的横直线,查找车身左右边界,排除地面背景和缩小车牌搜索范围,由此设计了一个应用于高速公路超速监控的车牌识别系统。
- 陈箫枫潘保昌郑胜林赵全友梁坚
- 关键词：车牌识别车牌定位
- 基于各向异性滤波的人眼定位方法
- 2010年
- 通过分析在光照变化条件下现有的一些眼睛定位算法的不足,提出一种基于各向异性滤波的人眼定位方法。利用各向异性低通滤波器对输入图像进行滤波消除光照的影响,利用多结构形态学开闭运算突出眼睛区域特征,并采用相关系数法获得眼睛粗定位,最后使用眼睛精确算法校正眼睛的位置。实验结果表明,该算法对光照变化不敏感,定位准确率更高。
- 程子洪潘保昌谭建辉梁坚曹晓均
- 关键词：各向异性滤波形态学相关系数
- 局部阀值法的医学图像分割被引量：3
- 2009年
- 提出了一种局部阀值法的医学图像分割算法。针对X线医学图像中存在目标动态范围广,目标与背景灰度值重叠区间大等特点,在对目标特有纹理进行增强的基础上,采用了包含目标区域最小化的分区,最后利用局部阀值法结合密度函数分割图像。实验表明,该方法能有效分割出医学图像中的骨质影像。
- 梁坚潘保昌黄永慧范晓燕
- 关键词：图像分割密度函数
- X线平片的骨折识别被引量：1
- 2010年
- 给出了一种识别人体X线平片中骨折现象的方法。根据X线平片的特点,提出了一种结合高阶统计矩校验分割结果的局部阈值化方法分割骨骼影像。对分割后的图像采用数学形态学分别提取目标的边界与掩盖骨折区域的骨架。通过叠加目标边界图与掩盖图中提取的骨架图,得出骨折区域的精确位置,从而识别出X线平片中的骨折现象。
- 梁坚潘保昌黄永慧范晓燕
- 关键词：X线平片数学形态学
- 一种自适应唇区检测及定位方法被引量：2
- 2010年
- 在唇区检测中,应用Haar特征训练Adaboost分类器方法能很好地适应各种背景环境,但是只能得到包含唇部的矩形区域,并不能准确定位嘴唇部分,而常用的唇色分离算法虽然能准确定位唇部,但是对图像的背景环境要求较高。基于此,提出自适应唇色分离方法,该方法是以Haar特征训练Adaboost分类器作为基础,自适应地调整唇色分离的常量参数,从而能够动态地获得唇色与肤色的分布范围,实现准确地获得各类背景图像的唇部区域,很好地提高了唇区检测的精确性和鲁棒性。利用该方法对GENKI数据库中4000幅图像进行处理,成功地实现唇区检测,并对唇区域边缘图进行曲线拟合来实现定位,实验结果表明在各种复杂背景下,该方法更有效。
- 黄永慧潘保昌梁坚范晓燕
- 关键词：ADABOOST分类器矩阵变换
- 一种骨科X线片的混合图像增强算法被引量：4
- 2009年
- 为了改善骨科X线片的清晰度,增强其对比度,突出骨骼的细节及边缘,文中提出了一种有效的混合图像增强算法。该算法首先用拉普拉斯变换突出图像的细节,用梯度法突出其边缘,接着用平滑过的梯度图像掩蔽拉普拉斯图像,再经过二阶巴特沃思高通滤波和高频加强滤波后得到锐化图像,最后经过灰度变换得到最终的增强图像。实验结果表明该算法比传统的采用单一算法如灰度变换、直方图均衡化或对比度自适应直方图均衡化的效果更好。
- 钟科潘保昌郑胜林梁坚
- 关键词：图像增强锐化灰度变换
- X光平片的长骨分割
- 2010年
- 目的针对X光图像中目标动态范围广,目标与背景灰度值重叠区间大等特点,提出一种X光平片图像中长骨影像的分割方法。方法利用计算机图像处理技术。结果在划分子块的基础上,根据目标在图像中的分布特点动态收缩分割区域。分割后校验结果,对不符合完成条件的子块实行二次分割。结论实验表明,该方法能有效分割出X光平片中的长骨影像。本研究结果可为后续的模式识别提供一定的基础。
- 梁坚潘保昌黄永慧范晓燕
- 用顶帽变换估计并消除图像背景被引量：15
- 2008年
- 提出在车牌图像定位的预处理中采用顶帽变换,对车牌背景进行估计和消除。创建直径大于16的结构元素,将其分解为几个简单的结构元素,以利于提高灰度形态学运算速度。对车牌图像,顺序采用所得的多个结构元素,先灰度腐蚀后灰度膨胀,即灰度开启运算,得到近似的背景图像。再将原图像减去背景图像,从而消除了背景,保留了车牌区域,利于定位处理。
- 陈箫枫潘保昌郑胜林赵全友梁坚
- 关键词：车牌定位
- 基于纹理检测的骨骼影像分割
- 2011年
- 针对人体x光图像中的骨骼影像在分割过程中局部出现过度分割或欠分割的现象,提出了一种基于统计区域纹理的检测方法。对检测出不符合分割要求的局部影像,在再次分割前,分别采用补偿灰度或收缩分割区域的方式调整。实验结果表明,该算法能检测出分割后图像的局部性质,并能有效改善过度分割和欠分割的现象,分割后的影像可为下一步的模式识别提供一定的基础。
- 梁坚潘保昌黄永慧范晓燕
- 关键词：图像分割纹理检测
