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正文內(nèi)容

基于模板匹配算法的字符識(shí)別系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn)(編輯修改稿)

2024-12-13 21:20 本頁(yè)面
 

【文章內(nèi)容簡(jiǎn)介】 2, N4, N6 中至少有三個(gè)元素為黑,則,將 P 改為黑,否則不變。 (2)當(dāng) P 為黑時(shí),如果: (a)N4, N3, N2 中至少有 1 個(gè)為黑,同時(shí) N6, N7 和 N0 中也至少有一個(gè)為黑; (b)N2, N1, N0 中至少有一個(gè)為黑,同時(shí) N4, N5 和 N6 中也至少有一個(gè)為黑,則 P 不變,否則改為白。 噪聲處理 噪聲處理是一個(gè)重要而復(fù)雜的工作,通過掃描得到的字符圖像有時(shí)含有噪聲,這些噪聲可能是因?yàn)榧垙堎|(zhì)量,污點(diǎn),掃描通道的碎物或其它干擾造成的。這些噪聲的存在,增加了數(shù)字識(shí)別的難度,較容易導(dǎo)致誤識(shí),拒識(shí)。如能較好地濾除噪聲,無疑會(huì)為正確識(shí)別帶來方便。 由于阿拉伯?dāng)?shù)字 0~9 和英文大寫字母均為由連續(xù)筆劃組成的字符,因此若檢測(cè)到字 符掃描圖像中的筆劃數(shù)超過 1,則認(rèn)為該字符圖像中肯定存在噪聲或者斷筆,需加以去噪聲或連斷筆處理。將多余的噪聲去掉,或?qū)喙P連在主體筆劃上。而噪聲和斷筆的區(qū)分則可通過設(shè)定閾值來實(shí)現(xiàn)。具體的方法如下: 設(shè) F(i,j),0? i? m,0? j? n,,為二值圖象,令 A 為二值圖象平面上的一個(gè) N? N 的窗口區(qū) 域,令 A? 為包含 A 的 (N+2)? (N+2)的窗口區(qū)域,若 AjijiF ?? ),(),(=???AjijiF ),(),(? 0 則我們認(rèn)為窗口區(qū)域 A 中的筆劃為噪聲或斷筆。通過讓窗口 A 在圖像平面上浮動(dòng),可檢測(cè)到的筆劃判斷為噪聲;另 N=5,并將檢測(cè)到的筆劃判斷為斷筆。對(duì)于檢測(cè)到的噪聲,只需要對(duì)應(yīng)的窗口 區(qū)域 A 中所有的黑點(diǎn)變?yōu)榘c(diǎn),即可將噪聲去除。 BMP 圖像的存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) 設(shè)備無關(guān)位圖 (DeviceIndependent Bitmap)DIB 是標(biāo)準(zhǔn)的 Windows 位圖格式, DIB自帶顏色信息,因此調(diào)色板管理非常容易。任何運(yùn)行 Windows 的計(jì)算機(jī)都可以處理DIB,它通常以 BMP 文件的形式被保存在磁盤中。 BMP 文件中包含了一個(gè) DIB,一個(gè) BPM 文件大體上分成如下 4 個(gè)部分。如 表 3— 1 所示: 文件信息頭 BITMAPFILEHEARDER 位圖信息頭結(jié)構(gòu) BITMAPINFOHEADER 調(diào)色板 Palette 位圖象素?cái)?shù)據(jù) DIB Pixels 表 3— 1 Windows DIB 的組成 位圖文件頭:主要用于識(shí)別位圖文件,下面是位圖文件頭結(jié)構(gòu)定義: Typedef struct tagBITMAPFILEHEADER { UNIT bfType。 DWORD bfSize。 UNIT bfReserved1。 UNIT bfReserved2。 合肥學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系 07 屆畢業(yè)論文設(shè)計(jì) 15 DWORD bfOffbits。 } BITMAPFILEHEADER。 其中 , bfType 表示文件類型,必須是 0X424D,即值 應(yīng)該 是“ BM”,標(biāo)志該文件是 BMP 位圖文件。 bfSize 的值是位圖文件的大小。 bfReserved1 和 bfReserved2 為保留字,不用考慮。 bfOffbits 為從文件頭 到實(shí)際的位圖的數(shù)據(jù)的偏移字節(jié)數(shù)。 位圖信息頭:包含了單個(gè)象素所用字節(jié)數(shù)以及描述顏色的格式,此外還包括位圖的寬度、高度、目標(biāo)設(shè)備的位圖平面書、圖 像 的壓縮格式。以下是位圖信息頭結(jié)構(gòu)的定義: Typedef struct tagBITMAPINFOHEADER { DWORS biSize。 LONG biWidth。 LONG biHeight。 WORD biplanes。 WORD biBicCount。 DWORD biCompression。 DWORD biSizeImage。 LONG biXPelPerMeter。 LONG biYPelsPerMeter。 DWORD biClrUsed。 DWORD biClrImportant。 } BITMAPINFOHEADER。 表 3— 2 是對(duì)上述結(jié)構(gòu)體中各個(gè)成員的說明。 結(jié)構(gòu)成員 說明 bitSize 結(jié)構(gòu) BITMAPINFOHEADER 的字節(jié)數(shù),( 40 字節(jié)) biWidth 以象素為單位的圖像寬度 biHeight 以象素為單位的圖像的高度 biplanes 目標(biāo)設(shè)備的位平面數(shù),必須是 1,不用考慮 biBitCount 每個(gè)象素的位數(shù) biCompression 圖像壓縮格式 biSizeImage 以字節(jié)為單位的圖像數(shù)據(jù)的大小 biXPelsPermeter 表示目標(biāo)設(shè)備的水平分辨率 biYpelsPerMeter 表示目標(biāo)設(shè)備的垂直分辨率 biClrused 調(diào)色板中實(shí)際使用的顏色數(shù) biClrImportant 實(shí)現(xiàn)位圖時(shí)必須的顏色數(shù) 表 3— 2 其中, biBitCount 分別有如下的意義: 0:用在 JPEG 格式中。 1:?jiǎn)紊珗D,調(diào)色板中含有兩種顏色,通常說的黑白二色圖。 4: 16 色圖。 8: 256 色圖,通常說的灰度圖。 16: 64K 圖,一般沒有調(diào)色板,圖像數(shù)據(jù)中每?jī)蓚€(gè)字節(jié)表示一個(gè)象素。 24: 16M 真彩色圖,沒有調(diào)色板, 圖像數(shù)據(jù)中每 3 個(gè)字節(jié)表示一個(gè)象素。 合肥學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系 07 屆畢業(yè)論文設(shè)計(jì) 16 32: 4G 真彩色,一般沒有調(diào)色板,每 4 個(gè)字表表示一個(gè)象素,相對(duì) 24 位 真彩色圖 而言,加入了一個(gè)透明度,即 RGBA 模式。 biClrused:這個(gè)值通常為 0,表示使用 biBitCount 確定的全部顏色。 biClrImportant:這個(gè)值通常為 0,表示所有顏色都是必須的。 調(diào)色板 (Palette):有些位圖需要調(diào)色板,有些位圖,如真彩色圖,不需要 調(diào)色板,它 們的 BITMAPINFOHEADER 后面直接是位圖數(shù)據(jù)。調(diào)色板實(shí)際上 是一個(gè)數(shù)組,調(diào)色板是由顏色表項(xiàng)組成的,調(diào)色板結(jié)構(gòu)如下: Typedef struct tagRGBQUAD { BYTE rgbBlue。 BYTE rgbGreen。 BYTE rgbRed。 BYTE rgbReserved。 } RGBQUAD。 需要注意的是, RGBQUARD 結(jié)構(gòu)中的顏色順序是 BGR。 位圖數(shù)據(jù): 在位圖頭文件、位圖信息頭、調(diào)色板之后,便是位圖的主體部分:位圖數(shù)據(jù)。根據(jù)不同的位圖,位圖數(shù)據(jù)所占據(jù)的字節(jié)數(shù)也是不同的,比如,對(duì)于 8 位位圖,每個(gè)字節(jié)代表了一個(gè)象素, 對(duì)于 16 位位圖,每?jī)蓚€(gè)字節(jié)代表了一個(gè)象素,對(duì)于24 位位圖,每三個(gè)字節(jié)代表了 1 個(gè)象素,對(duì)于 32 位位圖,每 4 個(gè)字節(jié)代表了一個(gè)象素。 圖像的顏色處理 在真彩色系統(tǒng)中,圖像的顏色與真實(shí)世界中的顏色非常自然逼近,人眼難以區(qū)分他們的差別,通常使用 RGB 表示法來表現(xiàn)真彩色圖像,每一個(gè)象素的值用 24 位表示,紅、綠、藍(lán)三原色的濃度分別用一個(gè)字節(jié)來表示。但對(duì)于僅能同時(shí)顯示 16 色或者 256 色的系統(tǒng),每一個(gè)象素僅能分別采用 4 位或者 8 位表示,象素值與真彩色的顏色值不能一一對(duì)應(yīng),這時(shí)就必須采用調(diào)色板技術(shù) 。所謂調(diào)色板就是在 16 色或者 256色 的 顯示系統(tǒng)中,由圖像出現(xiàn)的最頻繁的 16 中顏色或者 256 種顏色所組成的頻色表,顏色表中的值是某種顏色在顏色查找表中的索引值。 當(dāng) 需要對(duì)顏色位數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換 時(shí),可用 八叉樹顏色量化算法進(jìn)行轉(zhuǎn)換。這種方法首先掃描所有的象素,每遇到一種新的顏色就把它放到八叉樹中,并創(chuàng)建一個(gè)葉子節(jié)點(diǎn),圖像掃描結(jié)束后,如果葉節(jié)點(diǎn)的數(shù)量大于調(diào)色板所需的顏色數(shù),就將某些葉節(jié)點(diǎn)合并到其上一層節(jié)點(diǎn)中 (父節(jié)點(diǎn) )去,并將 父節(jié)點(diǎn)變?yōu)槿~節(jié)點(diǎn),這樣進(jìn)行下去直到葉節(jié)點(diǎn)的數(shù)量等于或者小于調(diào)色板所需的顏色數(shù),之后遍歷八叉樹,將葉節(jié)點(diǎn)的顏色填入調(diào)色板 的顏色表中。 圖像的二值化 實(shí)際上在使用的圖像處理系統(tǒng)中,處理的對(duì)象主要是二值圖像。這是因?yàn)樵谑褂玫南到y(tǒng)中,要求處理的速度高、成本低,所以信息量大的灰階圖像的處理占用太大的部分不是好辦法。因此希望盡可能用二值圖像的形式進(jìn)行處理。圖像信息和背景信息分別對(duì)應(yīng)圖像灰度直方圖,因此可以通過灰度直方圖選擇一個(gè)閾值把整個(gè)圖像分成圖合肥學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系 07 屆畢業(yè)論文設(shè)計(jì) 17 像信息和背景信息兩部分,從而把灰度圖像轉(zhuǎn)化為黑白二值圖像。圖像的灰度直方圖是將圖像中的象素按其灰度值大小進(jìn)行組合,所構(gòu)成的象素?cái)?shù)量隨灰度級(jí)變化的函數(shù)的圖形形式。通常,灰度直方圖的橫軸表示灰度 值,縱軸用來表示頻度。頻度,是指具有某一灰度值的象素在圖像中出現(xiàn)的次數(shù)或者在圖像中占總象素的百分比。如圖 3— 2 所示。 圖 3— 2 具有二值傾向的灰度直方圖 圖 像 二值化可根據(jù)下面的 閾值處理來進(jìn)行: 一般采用設(shè)定某一閾值,用閾值將圖像的數(shù)據(jù)分成大于閾值和小于閾值的象素群。例如,輸入的函數(shù)是 f(x,y),輸出的圖像是 f\ (x,y)。如果用灰度變換的方法來研究 f(x,y),其灰度變換函數(shù) 為: f\ (x,y)=??? ?? 時(shí),當(dāng) 時(shí),當(dāng) ??),(0 ),(1 yxf yxf 其中: ? 為閾值。 輸出的圖像的灰度值大于閾值,其數(shù)據(jù)點(diǎn)值取 1;反之取 0。這種灰度變換的方法,成為圖像的二值化。二值化處理就是把圖像 f(x,y)分為對(duì)象物和背景兩個(gè)領(lǐng)域,然后求其閾值。在數(shù)字化的圖像數(shù)據(jù)中,無用的背景數(shù)據(jù)和對(duì)象物的數(shù)據(jù)常?;煸谝黄?。除次之外,在圖像中還含有其它的各種噪聲。所以閾值 選取必須根據(jù)實(shí)際情況進(jìn)行調(diào)節(jié)。 這里的關(guān)鍵問題是閾值 ? 的確定方法。因?yàn)榛叶葓D像二值化后可能丟失掉原圖像中的一些信息,如果閾值選擇不當(dāng),二值化后的圖像有可能與原圖像相差很大,不能正確的反映原圖像,這樣,二值化就失去了意義 /因?yàn)閳D像二值化的目的是要在盡可能多的保留原圖像特征的前提下舍棄冗余信息。所以閾值的正確選擇很重要。 系統(tǒng)中二值化的代碼實(shí)現(xiàn)如下: void CDigitClass::BinaryDigit(BYTE thre) { digitWidth = ()。 digitHeight = ()。 LONG x, y。 for(x=0。 xdigitWidth。 x++) { for(y=0。 ydigitHeight。 y++) ? 合肥學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系 07 屆畢業(yè)論文設(shè)計(jì) 18 { if(digitarray[x][y] = thre) digitarray[x][y]=(BYTE)1。 else digitarray[x][y]=(BYTE)0。 } } } 圖像的細(xì)化 細(xì)化的定義 經(jīng)過預(yù)處理,待細(xì)化的圖像 是 0, 1 二值圖象。象素值為 1 的是需要細(xì)化的部分,象素值為 0 的是背景區(qū)域。一個(gè)圖像的“骨架”是指圖像的中央的骨骼部分,可以理解為圖像的中軸。例如一個(gè)長(zhǎng)方形的骨架是它的長(zhǎng)方向上的中軸線;正方形的骨架是他的中心點(diǎn);圓的骨架是他的圓心;直線的骨架是它自身;孤立點(diǎn)的骨架也是它自身。骨架是描述圖像幾何及拓?fù)湫再|(zhì)的重要特征之一。求圖像骨架的過程通常稱為對(duì)圖像“細(xì)化”的過程。 細(xì)化的要求 在字符識(shí)別系統(tǒng)中,為減少數(shù)據(jù)量,準(zhǔn)確提取特征,常常需要采用細(xì)化算法。不過字符經(jīng)過細(xì)化后,將不可避免地丟失部分信息。因此 是否細(xì)化應(yīng)根據(jù)實(shí)際情況而定。但一旦決定對(duì)字符進(jìn)行細(xì)化,則對(duì)細(xì)化結(jié)果的好壞,將直接影響著識(shí)別率。 一般來說,細(xì)化有以下的基本的要求: (1)細(xì)化要保持原有字符的連續(xù)性,不能使本來相連的筆劃斷開。 (2)要細(xì)化成 1 象素的骨架,骨架應(yīng)接近原筆劃的中心線。 (3)不要產(chǎn)生嚴(yán)重的畸變, 對(duì) 噪聲不敏感。 (4)保留字符原有的拓?fù)?,幾何特征,特別是一些明顯的拐角不應(yīng)被光滑掉。 Hilditch 算法描述 Hilditch 細(xì)化算法描述 Hilditch 提出了一種串行細(xì)化算法,由于該算法是 Hilditch提出的, 就叫做 Hilditch算法。 Hilditch 詳細(xì)講述了該算法的思想,但沒有給出這種算法地一個(gè)簡(jiǎn)潔的表達(dá)式。 Hilditch 細(xì)化算法是一種串行算法。這種方法需要對(duì)整幅圖像作多次掃描,在每一次掃描過程中。一些滿足給定條件的象素點(diǎn)將被標(biāo)記,在本次掃描結(jié)束后,再將這些標(biāo)記的象素點(diǎn)刪除,然后開始下一次掃描,直到在某一次掃描過程中,再?zèng)]有象素點(diǎn)被標(biāo)記,整個(gè)細(xì)化過程結(jié)束。通常在二值圖象中,象素點(diǎn)的值為 1 或者 0,值為 1 的點(diǎn),稱為黑點(diǎn),也是前景點(diǎn),即圖形象素;值為 0 的點(diǎn),稱為白點(diǎn),也是背景點(diǎn)。在細(xì)化算法中,每一次 掃描過程中,一個(gè)黑點(diǎn),即圖形象素點(diǎn)必須滿足下面的條件才能被刪除: (1)該點(diǎn)是一個(gè)邊界點(diǎn)。 合肥學(xué)院 計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)系 07 屆畢業(yè)論
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