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扭曲圖像恢復(fù)計(jì)算機(jī)軟件與應(yīng)用專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì)畢業(yè)論文-資料下載頁(yè)

2025-01-18 15:32本頁(yè)面
  

【正文】 r (int i = 0。 i 。 i++ ) { 記錄當(dāng)前點(diǎn)的顏色Color。 if ( == 0) //黑色 { 求出當(dāng)前行,并記錄當(dāng)前行的基準(zhǔn)點(diǎn)lowestL,用于平移參照; while ( != 0) {求出當(dāng)前漢字,并記錄最低點(diǎn)lowestW,用以下公式求差值distance; distance = 。 while ( != 0) 對(duì)漢字中的每個(gè)點(diǎn)按照該差值進(jìn)行平移,至同一水平位置; } } } }} 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析以圖 39(c)和圖 37(b)為處理對(duì)象,平移后的結(jié)果分別如圖 47(a )和 47(b):(a)蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)25(b)圖 47 扭曲恢復(fù)后的圖像文本行標(biāo)識(shí)的結(jié)果不同,導(dǎo)致圖 47(b)中的一行被分解為多行,因此扭曲恢復(fù)后仍然沒(méi)能在同一水平線上,這可以通過(guò)文本行標(biāo)識(shí)參數(shù)調(diào)整改進(jìn)。由此可見(jiàn)字符和文本行標(biāo)識(shí)在整個(gè)扭曲恢復(fù)中所起的關(guān)鍵作用。 本章小結(jié)本章詳細(xì)介紹了我們研究工作中的創(chuàng)新點(diǎn),包括文檔圖像的標(biāo)識(shí)方法、極限思想的運(yùn)用、字符平移等。在每一步處理后,我們同時(shí)給出比較結(jié)果與分析。經(jīng)過(guò)本章處理,基本上實(shí)現(xiàn)了從輸入的扭曲文檔圖像到扭曲恢復(fù)后圖像的轉(zhuǎn)變。同時(shí),在處理過(guò)程中有大量信息的丟失,因此需要對(duì)扭曲恢復(fù)后的圖像進(jìn)行最后處理。后處理與最終結(jié)果的測(cè)試與分析將在下一章中作詳細(xì)說(shuō)明。蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)26第五章 文檔圖像的后處理預(yù)處理過(guò)程中,原始圖像失去了顏色等信息;扭曲恢復(fù)過(guò)程中,由于技術(shù)的不成熟,也導(dǎo)致文字失真,這些信息的丟失都是不可逆的。這需要我們?cè)诤筇幚碇谐俗畲蠡A籼幚淼慕Y(jié)果之外,還要盡可能彌補(bǔ)丟失的信息。這里后處理具體指對(duì)恢復(fù)圖像中的文字失真進(jìn)行斷筆修復(fù),以及背景信息載入。 斷筆修復(fù)扭曲恢復(fù)技術(shù)的不成熟,會(huì)導(dǎo)致在處理過(guò)程中丟失文字的筆畫(huà)信息,因此我們需要對(duì)應(yīng)地彌補(bǔ)其丟失的信息。具體做法是對(duì)當(dāng)前恢復(fù)的圖像進(jìn)行文字標(biāo)識(shí),通過(guò)對(duì)該文字的合理膨脹,達(dá)到彌補(bǔ)信息的目的。這里采用的膨脹算法是對(duì)當(dāng)前點(diǎn)的 8 個(gè)相鄰像素的處理,因較為簡(jiǎn)單,這里不再贅述其算法偽代碼。以圖 47(a)為處理對(duì)象,進(jìn)行斷筆修復(fù)后的效果較為明顯,如圖 51。圖 51 斷筆修復(fù) 背景恢復(fù)二值化處理導(dǎo)致當(dāng)前圖像的背景全部丟失,因此我們需要將二值化過(guò)程中保留下的背景載入到斷筆修復(fù)后的結(jié)果中去。由于中文特征的復(fù)雜性,二值化過(guò)程保留下的背景并不是理想的純背景信息(如圖 52),如若直接加載扭曲恢復(fù)后的圖像,就會(huì)有陰影,效果不理想如圖 53(a)和圖 53(b)。本文的做法是對(duì)該背景進(jìn)行均值處理,從而代替直接載入,背景恢復(fù)后的效果,如圖 53(c)。圖 52 二值化保留的背景蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)27(a)(b)(c)圖 53 背景恢復(fù):(a)(b)直接背景載入 (c)本文的方法 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析本課題最終的實(shí)驗(yàn)結(jié)果主要是進(jìn)行 OCR 測(cè)試,通過(guò)比較 OCR 識(shí)別率,說(shuō)明處理的有效性。所謂 Optical Character Recognition(OCR ),就是光學(xué)字符識(shí)別,是文字自動(dòng)輸入的一種方法。它通過(guò)掃描和攝像等光學(xué)輸入方式獲取紙張上的文字圖像信息,利用各種模式識(shí)別算法分析文字形態(tài)特征,判斷出漢字的標(biāo)準(zhǔn)編碼,并按通用格式存儲(chǔ)在文本文件中。 OCR 測(cè)試這里利用 OCR 對(duì)既定圖片中的字符進(jìn)行識(shí)別,通過(guò)對(duì)比處理前后的 OCR 識(shí)別率,說(shuō)明處理后的有效性。常用的 OCR 識(shí)別軟件有很多,如漢王 OCR,清華紫光 OCR 等。本文以漢王 的識(shí)別結(jié)果為參考進(jìn)行比較與分析。為了更好地進(jìn)行對(duì)比,我們首先以圖 39(a)為對(duì)象(扭曲恢復(fù)后為圖 53(c )),將測(cè)試的過(guò)程作詳細(xì)描述(如表 1),然后再將不同組別的測(cè)試結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)28表 1 測(cè)試結(jié)果對(duì)比比較對(duì)象 處理前 處理后標(biāo)準(zhǔn)文字 幾年后,劉永好注意到房地產(chǎn)進(jìn)入了“微利”時(shí)代。就在許都認(rèn)為房地產(chǎn)這碗飯?jiān)絹?lái)越難吃的時(shí)候,劉永好卻認(rèn)為機(jī)會(huì),他經(jīng)過(guò)仔細(xì)分析、判斷、最終選擇了組建自己的房地產(chǎn)公漢字總數(shù) 70 70正確識(shí)別出的文字(粗體)j 年后,劉永好注意剄房地產(chǎn)進(jìn)入了“微利”時(shí)代。就在許雙為房地產(chǎn)這琉飯?jiān)絹?lái)越難吃的時(shí)候,劉永好卻認(rèn)為機(jī)會(huì).傅經(jīng)過(guò)仔細(xì)分析、判斷,最終選擇了組建自己的房地產(chǎn)公n 年后’劑永好注意到房地產(chǎn)進(jìn)人了“微利”時(shí)代。就在 1 午袱為房地產(chǎn)這碗飯?jiān)絹?lái)越難吃的時(shí)候’剎永好卻認(rèn)為機(jī)會(huì)’&經(jīng)過(guò)仔細(xì)分析、判斷’最終選擇了組建自己的房地產(chǎn)矗識(shí)別字?jǐn)?shù) 64 62識(shí)別率 % %(a)(b)圖 54 第一組圖像:(a)處理前,(b)處理后(a)(b)圖 55 第二組圖像:(a)處理前,(b)處理后(a)蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)29(b)圖 56 第三組圖像:(a)處理前,(b)處理后(a)(b)圖 57 第四組圖像:(a)處理前,(b)處理后分析:由于圖 37 扭曲程度較低,且圖像質(zhì)量較高,因此原圖本身的 OCR 識(shí)別率較蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)30高,再提高其效果不會(huì)明顯。下面對(duì)扭曲程度較高,且質(zhì)量不高的四組(圖 54 至圖 57)扭曲文檔圖像的處理前后進(jìn)行對(duì)比,再作詳細(xì)分析。針對(duì)四組數(shù)據(jù),進(jìn)行測(cè)試,OCR 識(shí)別結(jié)果如下:第一組標(biāo)準(zhǔn)文字:“當(dāng)人們面臨無(wú)理要求的時(shí)候,理智的人總能巧妙拒絕,這種拒絕其實(shí)就是理性的外在表現(xiàn)?!碧幚砬埃骸靶鋽r簍羆篆統(tǒng)蚴叭螄。如。幫鮑蘸褰麟皋理性的外在表現(xiàn)。 。”!毪,遺*”。處理后:“詈人 F』面黼無(wú)理要艱的時(shí)候 ’掣智加人總能??趬蚓芙^ ’遙評(píng)拒絕其實(shí)就是理性的外在表現(xiàn)”。第二組標(biāo)準(zhǔn)文字:“具備理智像個(gè)的人,性格穩(wěn)定,思想成熟,想法全面,做事周密,因此成功的概率很高?!碧幚砬埃骸棒铟嗦尽鄢懊摺腌?,1.爵密.因 lE 成功的概率很高。 “惦叁面,m。I”處理后:“具備理冒性格的人’性情穩(wěn)定’思想成熟’稿搔壘商『’自;周密’因此成功的概率很高?!钡谌M標(biāo)準(zhǔn)文字:“他們的談話,愈談?dòng)鷽](méi)趣。斯達(dá)爾夫人終于在拿破侖冷漠而理智的回話中,感悟到自己是在自討沒(méi)趣,只得作罷。當(dāng)人們面臨無(wú)理要求的時(shí)候,理智的人總能巧妙拒絕,這種拒絕其實(shí)就是理性的外在表現(xiàn)?!碧幚砬埃骸熬а嗦?t 狳‰。藤霹骨孽 l 廚訝中,感懵到自已是在自討沒(méi)趣,m㈨.?!?e 冷礁 k。摧薹全耋莖蘭:::::囂候,理智的人總能巧蠢垣絕。l 搖鞠翻蛹瞻是理性的外在表現(xiàn)。 ?!?毪遺 h”處理后:“他們』}{ 『淡話 ’臻談瑜沒(méi)趣”妒迭乍二 ∈A 硌 1 一曲:磚玻侖冷規(guī)Ⅻ理智舶肼話中’感悟到序。是砬‘自 t 了世趣’只得 fl=掣 c 當(dāng)人 FJ『面艋無(wú)理要球的時(shí)候’掣智的八總能。”妙拒絕’造譯拒絕其實(shí)就是理性的外在表現(xiàn)。”蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)31第四組標(biāo)準(zhǔn)文字:“2. 具體問(wèn)題具體分析為什么要具體問(wèn)題具體分析?因?yàn)槿魏问挛锒际敲艿钠毡樾院吞厥庑缘慕y(tǒng)一。認(rèn)識(shí)事物必須認(rèn)識(shí)事物的本質(zhì)。本質(zhì)體現(xiàn)個(gè)性,每一件事物的個(gè)性都蘊(yùn)涵在它的本質(zhì)中。因此,要徹底弄清一個(gè)問(wèn)題,一件事情的本質(zhì),必須具體問(wèn)題具體分析。完全依靠經(jīng)驗(yàn)或泛泛的理論,則不會(huì)產(chǎn)生理想的效果。一國(guó)兩制的偉大構(gòu)想就是具體問(wèn)題具體分析的時(shí)代典范?!碧幚砬埃骸?.具體問(wèn)題具體分析性靜靜殊性的統(tǒng)一。認(rèn)識(shí)事物必須 t^識(shí)囊物^。.一“0 昀普日熊。每一件事物的個(gè)性都蘊(yùn)涵在它的本所 d…..?!庇蝮w現(xiàn)十—個(gè)閩匿,—侔事情的本質(zhì),必須具體 r 口]斯日。…j …圳《本镕麓 g 嫩懲的理論,則不會(huì)產(chǎn)生理想的抒搬 ~Ⅲ笙依 一釃蒯盼偉大扮想就是具體問(wèn)題具體分析的肘化典范”處理后:“2。具體問(wèn)題具體分析 為『1 幺要具體周題具體分析’因?yàn)槿魏问挛锒际敲艿凝W迪性和特殊性的統(tǒng)一。認(rèn)識(shí)事物必須認(rèn)識(shí)事物的本質(zhì)。本質(zhì)體現(xiàn)個(gè)’每一件事物的個(gè)性女隘涵在它的本質(zhì)中。因此,要徹底拜赭一個(gè)問(wèn)題’一燁事情的本質(zhì)’必須具體問(wèn)題具體分析。完壘依;經(jīng)驗(yàn)或泛泛的理論’剛不會(huì)產(chǎn)生理想的效果。 一國(guó)兩制盼渤℃構(gòu)想就是具體問(wèn)題具體分析的時(shí)代典群” 結(jié)果分析將上小節(jié)比較結(jié)果的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析,如下表。表 2 四組數(shù)據(jù)識(shí)別結(jié)果比較數(shù)據(jù)組 第一組 第二組 第三組 第四組標(biāo)準(zhǔn)字?jǐn)?shù) 37 33 82 144處理前識(shí)別數(shù) 7 8 29 75處理前識(shí)別率 % % % %處理后識(shí)別數(shù) 27 26 50 129處理后識(shí)別率 % % % %同比提高 % % % %蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)32表 3 四組數(shù)據(jù)的 OCR 直方圖020406080100第 一 組 第 三 組恢 復(fù) 前 識(shí) 別 率恢 復(fù) 后 識(shí) 別 率上述兩表中的數(shù)據(jù)可以看出扭曲恢復(fù)后圖像的 OCR 識(shí)別率有明顯提高。 本章小結(jié)本章介紹了扭曲恢復(fù)圖像的后處理,經(jīng)過(guò)最終的后處理,扭曲的文檔圖像在一定程度上得到了恢復(fù)。同時(shí)本章的實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析,表明扭曲文檔圖像經(jīng)過(guò)恢復(fù)后的 OCR 識(shí)別率明顯要高于未經(jīng)過(guò)處理的原圖的識(shí)別率。同時(shí)證明,本課題提出的扭曲文檔圖像的恢復(fù)技術(shù)是可行的且有效的。蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)33第六章 總結(jié)與展望 課題總結(jié)這里對(duì)研究工作進(jìn)行總結(jié),本課題的工作是對(duì)扭曲文檔圖像的恢復(fù)技術(shù)進(jìn)行研究,通過(guò)對(duì) 2D 文檔圖像的特征分析,尤其是扭曲狀態(tài)下的中文文檔圖像的特征,結(jié)合當(dāng)前適用于西文文檔圖像的扭曲恢復(fù)算法,提出了一種簡(jiǎn)單可行的,且適用于中文文檔圖像的扭曲恢復(fù)技術(shù)。該技術(shù)能對(duì)一般的扭曲文檔圖像進(jìn)行恢復(fù),若再加以改進(jìn)即可應(yīng)用于生活實(shí)踐。 后續(xù)研究展望本課題采用的恢復(fù)技術(shù),仍有較大的改進(jìn)余地。雖然從實(shí)驗(yàn)結(jié)果來(lái)看,該技術(shù)能夠初步實(shí)現(xiàn)對(duì)扭曲文檔圖像的恢復(fù),明顯提高其 OCR 識(shí)別率。但該技術(shù)還不成熟,運(yùn)用在實(shí)際項(xiàng)目中,面對(duì)大宗的扭曲文檔圖像處理時(shí),可能會(huì)顯露出很多問(wèn)題。首先,實(shí)際項(xiàng)目需要有較高的時(shí)間效率,該技術(shù)在二值化處理方面稍顯復(fù)雜,有很大簡(jiǎn)化的空間;同樣,在字符標(biāo)識(shí)和行標(biāo)識(shí)的處理中,采用堆棧技術(shù)明顯增加了時(shí)間的復(fù)雜度,若能找到其他途徑,便再可提高其時(shí)間效率。其次,標(biāo)識(shí)算法和文本行基線的曲線劃分仍需要通過(guò)大量實(shí)驗(yàn)得到合適的參數(shù),以便改進(jìn)校正的效果。因此,整個(gè)處理過(guò)程還有許多需要商榷改進(jìn)的地方。今后的研究和改進(jìn)若能集中在以上分析的幾點(diǎn),時(shí)間復(fù)雜度在實(shí)際可接受的范圍內(nèi),則該技術(shù)即可廣泛運(yùn)用于實(shí)際項(xiàng)目中。蘇州大學(xué)本科生畢業(yè)設(shè)計(jì)(論文)34參考文獻(xiàn)[1] . 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