【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 為了將第一個(gè)凹結(jié)構(gòu)和凸結(jié)構(gòu)的間距包括在內(nèi)，定義第一個(gè)凹結(jié)構(gòu)和凸結(jié)構(gòu)的間距為： DCT(1)=CT(1)Lc （式48） DCB(1)=CB(1)Lc （式49）其中Lc為字符串的起始列。 單個(gè)字符的寬度估計(jì)值為： Gw=med{DCT(1),...DCT(1),...DCB(1),...DCB(1)} （式410）由于受字符形態(tài)的影響，即使相同字體的字符，其寬度也有較大的變化，如字符1和字符“M”的寬度，而字符的高度保持基本保持一致。因此，字符高度的檢測(cè)比寬度檢測(cè)更加準(zhǔn)確，一般來(lái)說(shuō)印刷體的字符高度和寬度之間滿(mǎn)足如下關(guān)系； Gw= （式411）因此，如果當(dāng)字符因干擾嚴(yán)重而無(wú)法準(zhǔn)確檢測(cè)到字符寬度時(shí)，根據(jù)上述(414)式關(guān)系，建立字符寬度檢測(cè)的約束條件： ≤Gw≤ （式412）即當(dāng)用凹凸結(jié)構(gòu)輪廓檢測(cè)的字符寬度不能滿(mǎn)足式(411）的約束關(guān)系時(shí)，用式(412)估計(jì)字符寬度。4．3．3．粘連索書(shū)號(hào)的切分 索書(shū)號(hào)字符粘連的類(lèi)型主要是簡(jiǎn)單粘連。上下輪廓的凹凸結(jié)構(gòu)位置作為可能的切分列，在如在約束條件的作用下進(jìn)行切分： 同一索書(shū)號(hào)的字符尺寸大小相同，則每個(gè)字符的寬度Lw應(yīng)該在一定范圍內(nèi)，即: ≤Lw≤ （式413）在上述約束條件的作用下，切分算法如下所示。切分的步驟如下：第一步：為非粘連字符的切分。檢測(cè)上輪廓的凹結(jié)構(gòu)，若第i個(gè)凹結(jié)構(gòu)的Tp(CT(i))=0，則i凹結(jié)構(gòu)為非粘連字符的間隔，切分后所得的字符區(qū)域?yàn)閧Pl，P2.......Pn)。第二步：在上述切分的基礎(chǔ)進(jìn)行粘連字符的切分。．字符筆畫(huà)變形的修復(fù)粘連字符的切分是對(duì)字符變形的糾正，但并不是正確的切分就能完全修復(fù)字符筆劃的變形。如圖55所示，正確的切分后，字符“3”的變形。由于索書(shū)號(hào)字符串的字符筆劃寬度接近相等，粘連筆劃切分后同樣應(yīng)該滿(mǎn)足該條件: Rw=min{SL/SR,SR/SL} （式414）若Rw≤，若Rw≤，則消除筆劃寬度較小的筆劃。有時(shí)切分，會(huì)使上式中的SR或SL為0，無(wú)法進(jìn)行計(jì)算分析，因此，當(dāng)其中任意一值為0時(shí)，則令Rw=1。經(jīng)過(guò)筆劃修復(fù)后，字符‘3’可以回復(fù)筆劃形。 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析 字符寬度和高度的估計(jì)準(zhǔn)確與否直接影響算法的切分結(jié)果。首先驗(yàn)證算法對(duì)字符寬度和高度估計(jì)的準(zhǔn)確性。由于不同尺寸大小、不同字符的文字筆畫(huà)粗不同，而且受文字結(jié)構(gòu)自身變化的影響即使同一個(gè)文字，其字符寬度也不是保持某一個(gè)恒定的值。為此，采用Wo+1個(gè)像素的范圍來(lái)衡量字符寬度估計(jì)的準(zhǔn)確性。 索書(shū)號(hào)字符的估計(jì)寬度Gw為22個(gè)象素，字符串中最大字符的寬度為28個(gè)象素，晟小字符的寬度為20個(gè)像素，字符的估計(jì)高度Hw為29個(gè)象素，字符串的字符寬度均在合理范圍內(nèi)。50本書(shū)共有字符377個(gè)，若不考慮1和J等過(guò)窄字符，字符的真實(shí)寬度均在估計(jì)范圍內(nèi)。其中粘連的字符有115個(gè)，有107個(gè)準(zhǔn)確切分，其中有5個(gè)字符經(jīng)過(guò)切分后的筆劃修復(fù)回復(fù)字形，8個(gè)字符發(fā)生錯(cuò)誤切分，切分準(zhǔn)確率為93% 通過(guò)實(shí)驗(yàn)和分析發(fā)現(xiàn)，粘連字符發(fā)生錯(cuò)誤切分的主要類(lèi)型是字符M、N和l、T以及7等發(fā)生水平筆劃粘連。在凹凸輪廓結(jié)構(gòu)分析選擇切分路徑時(shí)，容易在M和N的兩邊的豎直筆劃處發(fā)生錯(cuò)誤切分。如圖所示為索書(shū)號(hào)二值圖像的部分切割的字符。 圖42 字符‘4’ 圖43 字符‘7’ 圖 44 字符‘3’ 5字符識(shí)別 采用數(shù)字字符輪廓解構(gòu)特征和統(tǒng)計(jì)特征相結(jié)合的方法，并從中選出穩(wěn)定的局部特征，理由結(jié)夠語(yǔ)句識(shí)別的方法進(jìn)行數(shù)字的識(shí)別，能夠?qū)崿F(xiàn)不同字體索書(shū)號(hào)多種字體數(shù)字的準(zhǔn)確識(shí)別，同事還提高了識(shí)別的速度。 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(huì)一起字符的變形。為了盡量減少這種變形對(duì)星系特征的干擾，或者從變形的字符中提取可靠的特征子女系，講字符的整體輪廓分解為底部，頂部，左側(cè)和右側(cè)4個(gè)方向的輪廓特征來(lái)描述，是的當(dāng)其中某部位的筆畫(huà)發(fā)生變形是，不會(huì)改變或者減少對(duì)其他部位特征的影響。 左側(cè)輪廓（LP(k),k=1,2.....M)定義為字符最左側(cè)邊界像素點(diǎn)的遂平方向坐標(biāo)值。 LP(i)=min｛x/P(x,y),y=i} i=1,2.....M （式51）式中P(x,y)表示圖像坐標(biāo)為（x,y）的像素點(diǎn)，同理，右輪廓（RP(k),k=1,2...M)定義為字符最右側(cè)邊界像素點(diǎn)的遂平方向坐標(biāo)值。 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。底部輪廓（BP（k),k=1,2.......N)定義為字符最低邊界像素點(diǎn)的垂直方向坐標(biāo)值。 TP(i)=min｛y/P(x,y),y=j} j=1,2.....N （式53） BP(i)=min｛y/P(x,y),y=j} j=1,2....N （式54）為了描述輪廓的變化特征，定義四個(gè)方向輪廓的一階微分： LPD=LP(i+1)LP(i) RPD=RP(i+1)RP(i) （式55） TPD=TP(j+1)TP(j) BPD=BP(j+1)BP(j)式中 i=1,2.....M1， j=1,2....N1 索書(shū)號(hào)印刷體數(shù)字比較簡(jiǎn)單，可以由5個(gè)基本基元組成，分別為：突變(P)、豎直(v)、左斜(L)、右斜(R)和圓弧(C)。左右兩側(cè)的輪廓，結(jié)構(gòu)基元按照從上到下的順序組合排列；頂部和底部輪廓的結(jié)構(gòu)基元，按照從左到右的順序組合排列。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(gè)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(gè)數(shù)，若SR=0,SL大于閾值TL,則解構(gòu)為L(zhǎng)（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(gè)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(gè)數(shù)，若SR大于閾值RT，SL大于閾值LT，則解構(gòu)為C。（5） 突變連續(xù)的字符輪廓，其一階微分值的變化量比較小，而當(dāng)字符輪廓不連續(xù)時(shí)，其一階微分值相對(duì)比較大。因此，定義：當(dāng)輪廓的異界微分值超過(guò)PT時(shí)則字符輪廓有突變，即為結(jié)構(gòu)P。 根據(jù)上述定義，考慮實(shí)際應(yīng)用中存在的干擾，基元的檢測(cè)規(guī)則如下：(1)若=PT，則在k處檢測(cè)到結(jié)構(gòu)突變(P)； 若SLLT，SRRT，則檢測(cè)到結(jié)構(gòu)為豎直(V)； 若SLLT，SRRT．則檢測(cè)到結(jié)構(gòu)為左斜(L)； 若SLLT，SRRT，則檢測(cè)到結(jié)構(gòu)為右斜(R)； 若SLLT，SRRT，則檢測(cè)到結(jié)構(gòu)為圓弧(c)。(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(cè)。即若kl處檢測(cè)到P，則在【1，k1—1】的字符輪廓范圍內(nèi)統(tǒng)計(jì)SL，SV和SR獨(dú)立進(jìn)行結(jié)構(gòu)基元檢測(cè)。若在k2處又檢測(cè)到P，則在【kl+1，k2—1】范圍內(nèi)進(jìn)行基元檢測(cè)，依此類(lèi)推。(3)由于字符輪廓基元的形成需要一定數(shù)（T)輪廓像素點(diǎn)，即只有當(dāng)SL+SV+SR=ST時(shí)，才能進(jìn)行基元檢測(cè)，否則不進(jìn)行基元檢測(cè)。例如，當(dāng)SL+SV+SR=2時(shí)，其形成的基元結(jié)構(gòu)是不穩(wěn)定。一般取ST=4。(4)檢測(cè)到突變結(jié)構(gòu)P的有效范圍在x∈【ST，N—ST+1】，Y∈【ST，M—ST+1】。這主要是因?yàn)樵谄渌秶鷥?nèi)出現(xiàn)的結(jié)構(gòu)P多為干擾所致，結(jié)構(gòu)P截成的輪廓曲線過(guò)短，不能判定其結(jié)構(gòu)。 左右兩側(cè)輪廓上檢測(cè)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(cè)到基元按從左到右的順序保存在另一個(gè)向量組TS中。頂部輪廓上，Ts(i)表示頂部輪廓結(jié)構(gòu)基元的向量組的第i個(gè)結(jié)構(gòu)基元，Tn表示頂部輪廓共有的基元數(shù)目；左側(cè)輪廓上，LS(i)表示左側(cè)輪廓結(jié)構(gòu)基元的向量組的第i個(gè)結(jié)構(gòu)基元，Ln表示左側(cè)輪廓共有的基元數(shù)目；右側(cè)輪廓上，RS(i)表示右側(cè)輪廓結(jié)構(gòu)基元的向量組的第i個(gè)結(jié)構(gòu)基元，Rn表示右側(cè)輪廓共有的基元數(shù)目。采用上述的解構(gòu)基元還不足以準(zhǔn)確識(shí)別殘缺和完整的數(shù)字，引入輪廓的統(tǒng)計(jì)特征。（1）水平方向的最大字符寬度Wmax；Wmax =max{RP(k)LP(k)}該特征主要用語(yǔ)識(shí)別數(shù)字1。當(dāng)Wmax ≤H/2，即為數(shù)字1，H=M。（2） 垂直方向的筆劃數(shù)該特征主要用于所示別數(shù)字0和8。因?yàn)?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(huà)數(shù)加以區(qū)分。8在垂直方向的最大筆畫(huà)數(shù)也可能位。采用檢測(cè)到筆畫(huà)數(shù)為2時(shí)垂直方向的最小值來(lái)代替。假設(shè)J列上的像素點(diǎn)P(j,i1)，檢測(cè)到垂直方向的筆畫(huà)書(shū)為1，在P(j,i1)檢測(cè)到了第二個(gè)筆畫(huà)，則S2=i，表示檢測(cè)到第二個(gè)筆畫(huà)的像素點(diǎn)位置。當(dāng)S2MST時(shí)，檢測(cè)到的字符為8，否則為0。講數(shù)字字符的頂部，左右兩側(cè)的局部輪廓解構(gòu)特征和輪廓統(tǒng)計(jì)特征結(jié)合成特征向量，用以描述10個(gè)數(shù)字。更具特征向量，采用結(jié)構(gòu)識(shí)別算法識(shí)別地步殘缺的和完整的數(shù)字字符。由于底部特征丟失，會(huì)改變左右兩側(cè)的部分結(jié)構(gòu)特征，但不會(huì)影響頂部特征，因此特征描述和機(jī)構(gòu)匹配識(shí)別都從頂部輪廓特征開(kāi)始。局部輪廓解構(gòu)特征和統(tǒng)計(jì)特征描述數(shù)字：0:TS=C,Size(LS)=Size(RS)=1。S2MST.1:Wmax≤H/2.2；TS=C，LS(1)≠C,LS(Ln1)=P,LS(Ln)=L。式中，Ln表示左側(cè)輪廓的解構(gòu)元素個(gè)數(shù)。3: TS=C，LS(1)≠C, P∈LS:或TS=V,RS=C。4： TS（1）=L，P∈LS，RS=V。5： TS=V，P∈RS。6：TS=C，P∈RS，Size(LS)=1；或TS（1）=L。7：TS=V,P∈LS,Size(RS)=1。8:TS=C,Size(LS)=Size(RS)=1。S2MST.9；TS=C，LS（1）=C，LS(2)=P.如圖51所示，它是被切割字符‘3’識(shí)別的結(jié)果，其中包括該字符的左輪廓圖像（a），右輪廓圖像（b)，上輪廓圖像(c)，字符寬度圖像(d）；同樣，圖52是字符‘7’，圖53字符‘4’的識(shí)別的結(jié)果 Digit=3圖51（a) 圖51（b) 圖51（c) 圖51（d） Digit=7圖52（a) 圖52（b) 圖 52（c) 圖52（d) Digit=4圖53（a) 圖53（b) 圖53（c） 圖54（d)由于在該字符識(shí)別的過(guò)程中并不是采用模版匹配識(shí)別或是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別，故程序的識(shí)別結(jié)果并不是與圖像庫(kù)中原有的字符相比較，而是通過(guò)找出一個(gè)待識(shí)別的字符的各個(gè)輪廓結(jié)構(gòu)，并找出其微分結(jié)構(gòu)，根據(jù)句法結(jié)構(gòu)語(yǔ)句的識(shí)別的方法，給出Digit的值，其值即是待識(shí)別的字符數(shù)字，總的來(lái)說(shuō)該算法雖然較繁瑣，但從程序結(jié)果可以看出其識(shí)別能力較好，基本上能正確的將索書(shū)號(hào)數(shù)字識(shí)別出來(lái)。 6程序附錄