【正文】 還不足以準(zhǔn)確識別殘缺和完整的數(shù)字，引入輪廓的統(tǒng)計特征。因?yàn)?0 和 8 的輪廓解構(gòu)特征及其相似，所以借助與垂直方向的筆畫數(shù)加以區(qū)分。當(dāng) S2MST 時，檢測到的字符為 8，否則為 0。局部輪廓解構(gòu)特征和統(tǒng)計特征描述數(shù)字： 0:TS=C,Size(LS)=Size(RS)=1。 4： TS（ 1） =L， P∈ LS， RS=V。 8:TS=C,Size(LS)=Size(RS)=1。)。)。 t1=toc tic %%%% 邊緣點(diǎn)數(shù)量統(tǒng)計 與 S分量的紋理分割 %%%%%%%%% S=zeros(y,x)。%邊緣檢測，對邊緣像素點(diǎn) 作統(tǒng)計分析。 ES=[ES SR]。(S(j,i)=)amp。 EPx=(1:x)。 Posx=zeros(1,Nx)。 end end gapx=12。 Partx0(1)=Posx(1)。 20 Partx0(k)=Posx(i)。 end [mytemp nPartx]=max(Spanx)。 % Y方向邊緣點(diǎn)統(tǒng)計 BWT=BWSeg39。 RowY=zeros(1,y)。 % 挑出邊緣點(diǎn)數(shù)量大于平均值的位置 k=1。 % 間隔小于 30列的，區(qū)域合并 Party0=zeros(1,Ny)。 for i=2:Ny d=Posy(i)Posy(i1)。 end end Party1(k)= Posy(Ny)。 word_Yseg0=Party0(nParty)。 %%%%%%%%%%%%%%%%%% Display %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% imshow(word)。 T2=graythresh(word)。,2)。39。)。 % 頂端輪廓檢測 for i=1:x j=1。 end Top(i)=yj。amp。 WordHeight=max(Height)。 % 下降值 DeepH=0。 end for i=1:x2 if (TopD(i)0) % 判斷是否為凹輪廓 Sign=1。 % 下一列可能為切分的 Concave， 最接近于左端 end 23 if ((Sign==1)amp。 Sign=0。 end end end %=== 輪廓線的凸檢測 ===% BottomD=zeros(1,x1)。 % 下降值 ConvexT=3。 Desend=0。amp。 % 復(fù)位 Desend=0。 % 注意 Concave 的第一個數(shù)值無效 StrokeT=5。 end W(n)=xConcave(n)。 % 記錄第二次切分位置 Mark=0。 SegSoke=zeros(3,x)。 % 特征值的總得分 XGood=1。 if ((WordW=*Width)amp。 while ((TopD(PX2)==0)amp。 25 if (Top(i)==1) % 無粘連 PXR1=[PXR1 i]。 while((jy)amp。 while ((Si1)amp。 end Si=i。 SegSoke(2,i)=SegSoke(2,i)+1。 % 第一次切分截止處 if (j==38) PXR1=[PXR1 i]。amp。amp。 PXR1=[PXR1 i]。 figure(10+i)。 % 避免水平“橫”的粘連 k=k1。 end [Mytemp PX2]=max(Bottom(SLi:SRi))。 end SRi=i。 else % 單點(diǎn)粘連 SLi=i。 % 檢測是否通過筆劃 j=j+1。amp。(I(j,Si)==0)) % 左筆劃寬度 Si=Si1。(Mark2)) if (I(j,i)==0) Black(i)=Black(i)+1。 else j=y+1Top(i)。(PX2x)) PX2=PX2+1。(WordW=*Width)) % 選定切分的區(qū)域 PX1=Concave(k)。 % 記錄第一次切分的 Y深度 for k=2:n WordH=max(Height(Concave(k1):Concave(k)))。 % 切分后的高度比 RW=zeros(1,x)。 % 交錯粘連的標(biāo)志 Black=zeros(1,x)。 % 近似的字符寬度 PXR1=1。 W=zeros(1,n)。 % 復(fù)位 Asend=0。 if (abs(Desend)=ConvexT) Convex=[Convex tempX]。 tempX=i+1。 for i=1:x1 BottomD(i)=Bottom(i+1)Bottom(i)。 Asend=0。 end else Sign=0。(TopD(i)0)) if (abs(Deep)=DeepT) DeepH=DeepH+TopD(i)。 Deep=Deep+TopD(i)。 % 凹輪廓的深度閾值 Sign=0。 Concave=1。 end Bottom(i)=yj。 % 底部輪廓檢測 for i=1:x j=y。amp。 [y x]=size(I)。 %I=imread(39。 imshow(fo)。 se=strel(39。39。 word=I(word_Yseg0:word_Yseg1,word_Xseg0:word_Xseg1,:)。 % 共有 k個區(qū)域 for i=1:k Spany(i)=sum(RowY(Party0(i):Party1(i)))。 k=k+1。 k=1。 k=k+1。 end end Ny=sum(RowY)。 AveragePointsY=mean(EdgePointsY)。 word_Xseg1=Partx1(nPartx)。 % 最后一列大于平均值的位置作為，最后一個區(qū)域的切分位置 Spanx=zeros(1,k)。 if (dgapx) Partx1(k)= Posx(i1)。 Partx1=zeros(1,Nx)。 for i=1:x if (EdgePointsX(i)=AveragePointsX) Posx(k)=i。 for i=1:x if (EdgePointsX(i)=AveragePointsX) ColumnX(i)=1。 end end end t3=toc tic %%%%%%%%%%%%% 邊緣像素點(diǎn)數(shù)量統(tǒng)計 %%%%%%%%%%%%%%%%%% EdgePointsX=sum(BW1)。 BW1=zeros(y,x)。 for i=1:x for j=1:y if (BW(j,i)==1) S(j,i)=1min(myI(j,i,:))/HS_I(j,i)。canny39。 myI=double(I)。 I=imread(39。 18 6 程序附錄 附錄 A 索書號文字圖像分割代碼： %I=imread(39。 6： TS=C， P∈ RS， Size(LS)=1；或 TS（ 1） =L。式中， Ln 表示左側(cè)輪廓的解構(gòu)元素個數(shù)。更具特征向量，采用結(jié)構(gòu)識別算法識別地步殘缺的和完整的數(shù)字字符。采用檢測到筆畫數(shù)為 2 時垂直方向的最小值來代替。當(dāng) Wmax ≤H/2，即為數(shù)字 1， H=M。 左右兩側(cè)輪廓上檢測到的基元按照從上到下的順序保存在各自的向量組 LS和 RS中；項(xiàng)部檢測到基元按從左到右的順序保存在另一個向量組 TS中。例如，當(dāng) SL+SV+SR=2時，其形成的基元結(jié)構(gòu)是不穩(wěn)定。 (2)由于字符輪廓突變處，表示字符輪廓不連續(xù)，則突變前后的輪廓特征必須分別檢測。以左則輪廓為例，定義上述基本單元： （ 1） 豎直 定義：假設(shè) SL,SV和 SR分別表示某側(cè)輪廓一階微分值大于 0，等于 0，小于 0的個數(shù)，若 SR=0,SL=0,則解構(gòu)為 V （ 2） 左斜 定義：假設(shè) SL,SV和 SR 分別表示某側(cè)輪廓一階微分值大于 0，等于 0，小于 0的個數(shù)，若 SR=0,SL大于閾 值 TL,則解構(gòu)為 L （ 3） 右斜 定義： 假設(shè) SL,SV和 SR分別表示某側(cè)輪廓一階微分值大于 0，等于 0，小于 0的個數(shù)，若 SR=0,SL大于閾值 TR,則解構(gòu)為 R （ 4） 圓弧 定義： 假設(shè) SL,SV 和 SR分別表示某側(cè)輪廓一階微分值大于 0，等于 0，小于 0 的個數(shù)，若 SR大于 16 閾值 RT， SL大于閾值 LT，則解構(gòu)為 C。 RP(i)=min｛ x/P(x,y),y=i} i=1,2.....M （式 52） 相應(yīng)地，頂部輪廓（ TP（ k),k=1,2.......N)定義為字符最高邊界像素點(diǎn)的垂直方向坐標(biāo)值。 字符輪廓定義 由于受噪聲和隨機(jī)污點(diǎn)的干擾，以及二值化和粘連字符處理會一起字符的變形。其中粘連的字符有 115 個，有 107 個準(zhǔn)確切分，其中有 5 個字符經(jīng)過切分后的筆劃修復(fù) 回復(fù)字形， 8 個字符發(fā)生錯誤切分，切分準(zhǔn)確率為 93% 通過實(shí)驗(yàn)和分析發(fā)現(xiàn)，粘連字符發(fā)生錯誤切分的主要類型是字符 M、 N 和 l、 T 以及 7 等發(fā) 生水平筆劃粘連。由于不同尺寸大小、不同字符的文字筆畫粗不同，而且受文字結(jié)構(gòu)自身變化的影響即使同一個文字，其字符寬度也不是保持某一個恒定的值。有時切分，會使上式中的 SR 或 SL 為 0，無法進(jìn)行計算分析，因此，當(dāng)其中任意一值為 0時，則令 Rw=1。 第二步：在上述切分的基礎(chǔ)進(jìn)行粘連字符的切分。 4． 3． 3．粘連索書號的切分 索書號字符粘連的類型主要是簡單粘連。因此，可以采用凹凸結(jié)構(gòu)的間距近似檢測單個字符的寬度 Gw. 由于凹凸結(jié)構(gòu)受字符自身形狀和粘連情況的影響，如 I， I， l(小寫 L)和 1 等字符相對較窄，