【正文】 E2(T)= dzzpT)(1?? （式 33） 總的誤差概率為： E（ T） =P2*E1(T)+P1*E2(T) (式 34） 為了求得誤差最小的閾值可將 E(T)對 T 求導并令導數(shù)為零，這樣得到： P1p1(T)=P2p2(T) （式 35） 將這個結(jié)果用于高斯密度，并假設(shè)先驗概率相等，即 P1=P2，則： T=（ A1+A2） /2 (式 36) 其中 A1,A2 為別是背景和目標區(qū)域的平均灰度值。 實驗結(jié)果及分析 經(jīng)索書號定位和分割處理后，用于驗證本二值化算法的性能。圖 36為實驗樣本中存在文字褪色和陰影的典型索書號圖像。由于本算法是基于筆畫模型檢測文字像素點的，因此，實驗分為 2部分：筆畫模型檢測文字像素點實驗和提出的二值化算法實驗。 圖 31 索書號二值化圖像 11 4 單個字符的切分 粘連字符切分的概述 OCR(OplicalCharacterRecognition)文字識別系統(tǒng)大多數(shù)是指對單個字符的識別。 錯誤的字符切分是無法得到正確的識別結(jié)果的。美國 Nevada大學的商業(yè)印刷體文字識別系統(tǒng)實驗表明，錯誤的字符切分是產(chǎn)生錯誤識別的主要原，而且隨著圖像質(zhì)量的下降，粘連現(xiàn)象趨于嚴重，將會導致誤切分率的急劇增加。因此，準確的切分路徑就能糾正字符變形，保證切分后字符識別有較高的正確率。 但是，從書架上的圖書側(cè)翼分割出的索書號字符圖像是彩色圖像或灰度圖像，字符識別之前需要二值化處理。這些因素的存在，使字符圖像在二值化處理時，不可避免地會將部分背景 I 區(qū)域錯誤地分為字符筆劃使得筆畫變寬或變長，致使字符筆劃發(fā)生變形而導致粘連，即字符粘連處也是筆劃變形程度相當嚴重的地方，即使準確切分也不一定能完全糾正字 符的筆畫變形。 因此，索書號粘連字符在準確切分后還必須糾正粘連處的筆劃 J 變形。 4． 3．索書號粘連字符的切分 為了提高切分速度，本節(jié)提出了采用上下輪廓凹凸特征近似檢測單個字符的寬度，在字符寬 度的約束下，根據(jù)輪廓凹凸特征，直接建立切分路徑。 4． 3． 1 字符串凹凸輪廓的定義及檢測 圖書館藏書的索書號文字圖像經(jīng)過文字提取分割后得到的字符串，經(jīng)閾值分割后大小為 M N的二值化圖像定義 1：從上而下逐列掃描圖像，由每列的第一個黑色像素點組成的輪廓曲線稱之為字符串上輪廓。如果所在列無字符，即無黑色像素點，則該列 ET(i)為 0。下輪廓用其像素點的坐標表示為： PB(i)=EB(i) i=1， 2， 3， 4.......M (式 42） 式中 Eb(i) 即自上而下掃描 i列圖像時遇到的第一個黑色像素點的 y 軸坐標。 12 根據(jù)上述定義檢測到的索書號字符的上下輪廓如圖所示。上輪廓的離散差分為， TDp(i)=Tp(i+1)Tp(i), i=1， 2， 3， 4.......M1 （式 43） 下 輪廓的離散差分為： BDp(i)=Bp(i+1)Bp(i), i=1， 2， 3， 4.......M1 （式 44） 如 果 TDp(j)0,TDp(j+k)0,若 k≥2,i∈ (j,j+k),TDp(i)=0,則在 [j， j+k】內(nèi)必然存在唯一的凹結(jié)構(gòu)， 如果 BDp(j)0,BDp(j+k)0,若 k≥2,i∈ (j,j+k),BDp(i)=0,則在 [j， j+k】內(nèi)必然存在唯一的凸結(jié)構(gòu)， 如圖 41 所示為二值化的索書號圖像的上輪廓和下輪廓曲線，在凹凸輪廓實際檢測時，由于字符圖像受噪聲影響，字符的部分筆劃邊緣不光滑，會檢測到一些僅有 1， 2 個象素深度或高度的假凹輪廓或假凸輪廓。 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 1000510152025303540上輪廓 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100510152025303540下輪廓 圖 41（ a) 字符串上輪廓曲線 圖 41（ b) 字符串下輪廓曲線 4． 3． 2．字符高度和寬度的近似檢測 根據(jù)上輪廓和下輪廓的定義，可以檢測到各列字符高度 H(i)： H(i)=ET(i) EB(i) （式 44） 取字符串的最大高度為字符的近似高度 Hw： Hw=max[H(i)] （式 45） 字符串圖像的上下輪廓曲線表明： (1)非粘連字符的間隔處存在鮮明的凹凸結(jié)構(gòu)； (2)絕大部分粘連字符在間隔處也會同樣存在凹凸結(jié)構(gòu)； (3)絕大部分水平筆劃粘連的字符至少也會存在凹結(jié)構(gòu)或凸結(jié)構(gòu)。設(shè) n 個凹結(jié)構(gòu)的位置集合為 {CT（ 1)， CT(2)， ...CT(n)}，凸結(jié)構(gòu)位置集合為 {CB(1)， CB(2)， ...CB(m)},則凹結(jié)構(gòu)和凸結(jié)構(gòu)的間距分別為 : DCT(i)=CT(i)CT(i1),i=2,3,.......,n （式 46） DCB(i)=CB(i)CB(i1),i=2,3,.......,m （式 47） 為了將第一個凹結(jié)構(gòu)和凸結(jié)構(gòu)的間距包括在內(nèi)，定義第一個凹結(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。因此，字符高度的檢測比寬度檢測更加準確，一般來說印刷體的字符高度和寬度之間滿足如下關(guān)系； Gw= （式 411） 因此，如果當字符因干擾嚴重而無法準確檢測到字符寬度時，根據(jù)上述 (414)式關(guān)系，建立字符 寬度檢測的約束條件： ≤Gw≤ （式 412） 即當用凹凸結(jié)構(gòu)輪廓檢測的字符寬度不能滿足式 (411）的約束關(guān)系時，用式 (412)估計字符寬度。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行切分： 同一索書號的字符尺寸大小相同，則每個字符的寬度 Lw 應該在一定范圍內(nèi)，即 : ≤Lw≤ （式 413） 在上述約束條件的作用下，切分算法如下所示。檢測上輪廓的凹結(jié)構(gòu)，若第 i 個凹結(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)域為 {Pl， P2.......Pn)。 ．字符筆畫變形的修復 粘連字符的切分是對字符變形的糾正，但并不是正確的切分就能完全修復字符筆劃的變形。由于索書號字符串的字符筆劃寬度接近相等， 粘連筆劃切分后同樣應該滿足該條件 : Rw=min{SL/SR,SR/SL} （式 414） 若 Rw≤，若 Rw≤ ，則消除 筆劃寬度較小的筆劃。經(jīng)過筆劃修復后，字符‘ 3’可以回復筆劃形。首先驗證算法對字符寬度和高度估計的準確性。為此，采用 Wo+1 個像素的范圍來衡量字符寬度估計的準確性。 50 本書共有字符 377 個，若不考慮 1 和 J 等過窄字符，字符的真實寬度均在估計 范圍內(nèi)。在凹凸輪廓結(jié)構(gòu)分析選擇切分路徑時，容易在 M 和 N 的兩邊的豎直筆劃處發(fā) 生錯誤切分。 14 圖 42 字符‘ 4’ 圖 43 字符‘ 7’ 圖 44 字符‘ 3’ 15 5 字符識別 采用數(shù)字字符輪廓解構(gòu)特征和統(tǒng)計特征相結(jié)合的方法，并從中選出穩(wěn)定 的局部特征，理由結(jié)夠語句識別的方法進行數(shù)字的識別，能夠?qū)崿F(xiàn)不同字體索書號多種字體數(shù)字的準確識別，同事還提高了識別的速度。為了盡量減少這種變形對星系特征的干擾，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 個方向的輪廓特征來描述，是的當其中某部位的筆畫發(fā)生變形是，不會改變或者減少對其他部位特征的影響。 LP(i)=min｛ x/P(x,y),y=i} i=1,2.....M （式 51） 式中 P(x,y)表示圖像坐標為（ x,y）的像素點，同理，右輪廓（ RP(k),k=1,2...M) 定義為字符最右側(cè)邊界像素點的遂平方向坐標值。底部輪廓（ BP（ k),k=1,2.......N)定義為字符最低邊界像素點的垂直方向坐標值。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。 （ 5） 突變 連續(xù)的字符輪廓，其一階微分值的變化量比較小，而當字符輪廓不連續(xù)時，其一階微分值相對比較大。 基元的檢測 根據(jù)上述定義，考慮實際 應用中存在的干擾，基元的檢測規(guī)則如下： (1)若 )(kPD =PT，則在 k處檢測到結(jié)構(gòu)突變 (P)； 若 SLLT， SRRT，則檢測到結(jié)構(gòu)為豎直 (V)； 若 SLLT， SRRT．則檢測到結(jié)構(gòu)為左斜 (L)； 若 SLLT， SRRT，則檢測到結(jié)構(gòu)為右斜 (R)； 若 SLLT， SRRT，則檢測到結(jié)構(gòu)為圓弧 (c)。即若 kl處檢測到 P，則在【 1， k1— 1】的字符輪廓范圍內(nèi)統(tǒng)計 SL， SV和 SR獨立進行結(jié)構(gòu)基元檢測。 (3)由于字符輪廓基元的形成需要一定數(shù)（ T)輪廓像素點，即只有當 SL+SV+SR=ST 時，才能進行基元檢測，否則不進行基元檢測。一般取 ST=4。這主要是因為在其他范圍內(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 廓曲線過短，不能判定其結(jié)構(gòu)。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個結(jié)構(gòu)基元， Rn表示右側(cè)輪廓共有的基元數(shù)目。 （ 1）水平方向的最大字符寬度 Wmax； Wmax =max{RP(k)LP(k)} 該特征主要用語識別數(shù)字 1。 （ 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。 8 在垂直方向的最大筆畫數(shù)也可能位。假設(shè) J列上的像素點 P(j,i1)，檢測到垂直方向的筆畫書為 1，在 P(j,i1)檢測到了第二個筆 畫，則 S2=i，表示檢測到第二個筆畫的像素點位置。 17 數(shù)字字符的識別算法 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)計特征結(jié)合成特征向量，用以描述 10個數(shù)字。由于底部特征丟失，會改變左右兩側(cè)的部分結(jié)構(gòu)特征，但