一种复杂背景图像文字分割算法

根据图像中文字与背景区域的形态特征,提出了一种基于形态运算和连通元分析的复杂背景图像文字分割算法.实验结果表明,即使在图像分辨率不高以及文字布局较复杂的情况下,该算法仍然较快较准确地定位和分割出复杂背景图像中的文字.     

一种新的粘连字符图像分割方法

针对监控画面采样图像中数字的自动识别问题,提出一种新的粘连字符图像分割方法。该方法以预处理后二值图像的连通状况来判定字符粘连的存在,并对粘连字符图像采用上下轮廓极值法确定候选粘连分割点,以双向最短路径确定合适的图像分割线路。仿真实验表明,该方法能有效解决粘连字符图像的分割问题。     

非均匀背景目标图像的分割方法

对于非均匀背景下目标图像的分割,由于用通常的图像分割方法不能取得令人满意的效果,文章提出了一种新的图像分割方法。实验结果表明,用该图像分割方法能取得良好的效果。     

一种基于边缘梯度的图像分割方法

利用Krisch边缘方向算子，实现了对彩色和服图片中的和服边缘检测，同时根据真实边界点处的梯度强度值大于其左右邻域的梯度强度值的特征，获得了边缘细化。在结合边界跟踪技术的基础上，有效地去除了和服中大量的与和服分割无关的花瓣图案，得到了和服的有效边缘。实用的边缘连接技术则成功地实现了和服图片中和服各部分的分割。实验结果表明该方法在和服分割上是一种实用的和成功的方法。     

一种低图像质量车辆牌照的字符分割方法

提出一种应用于车牌识别系统中车牌字符分割的方法,能够对由光照不均匀,车牌表面污损等原因造成的低图像质量的车牌进行有效字符分割。首先通过连通区域分析和车牌校正对车牌进行预处理,然后利用车牌固有的先验知识与间隙分析方法,实现整个车牌字符的精确分割,克服污损、边框和倾斜等干扰因素。通过在两组数据集上进行的实验结果表明,该算法具有很强的实用性与鲁棒性。     

一种改进的字符图像分割方法

针对文本图像中字符图像分割问题,该文介绍了一种基于局部阈值分割的LLT算法,给出了相应的数学模型,然后进一步分析了算法的关键参数设置,并给出了相应的改进方法。实验结果证明,该文方法不仅可以有效的降低背景噪声的影响,还对具有不同字符宽度的文本图像分割具有很强的适应性。     

一种优化的文档图像分割方法

文档图像在数字图书馆、电子商务以及电子政务等工程中已获得广泛应用。如何对文档图像进行有效的转换、存储和传输,成为人们研究的焦点。将文档图像分割成不同的区域,根据不同区域的特点分别进行处理,成为一种有效的解决方案。本文在传统的块分割和图层分割方法的基础上,提出了一种优化的文档图像分割思路,对这两种方法进行了合理的综合处理,能够取得更好的效果。     

一种车牌字符快速分割算法

在深入研究了大部分常用的车牌字符分割算法的前提下,根据车牌区域图像的特征,文章提出了一种综合了连通区域法和先验知识相结合的车牌字符分割算法,该算法经过大量实验证明了其在准确率方面的优越性.     

一种新颖的基于边缘检测的图像分割方法

针对家庭数字照片的特点以及应用范围,提出了带有衰减因子的Robert微分算子与动态的自适应阈值相结合的边缘检测方法,并利用了边缘检测后边缘点的方向信息,作为Hough变换的方向角,可以较快提取出边缘线段,从而通过边缘跟踪获得无噪声点的相似区域,这为进一步提取图像的颜色特征或形状特征提供了良好的基础。     

图像分割方法综述

图像分割是图像处理与计算机视觉的基本问题之一 ,是图像处理图像分析的关键步骤。对传统的图像分割方法和近年来出现的一些新方法进行了综述。具体介绍了基于区域的分割方法、基于边界的分割方法 ,基于区域和边界技术相结合的分割方法及基于特定理论的分割方法。     

一种基于词片识别的字符分割算法

在字符识别领域,对粘连字符的识别是一个被广泛关注的技术难点,而且粘连字符的分割更是产生识别错误的主要原因之一.为了快速准确地进行字符分割,在总结已有方法的特点及不足的基础上,针对电子阅读笔系统的工作特点和实时性要求,提出并实现了一种面向电子阅读笔系统的基于词片识别的分割算法.该方法由于通过对字母组合的识别,降低了传统的基于孤立字符识别方法对于字符切分的要求,而且以中心生长法和改进的峰谷函数为切分工具来进行字符分割,简单实用,因而其在减少因粘连字符切分错误引起的识别错误的同时,不仅降低了运算复杂度,而且适合在阅读笔等嵌入式设备上应用.实验证明,该算法不仅效率高,而且实现简单,还能够降低分割错误带来的识别错误.     

复杂背景下的号码定位与分割

提出一种综合边缘检测、号码分布特点的号码定位方法和基于投影及最大连通区域的字符分割方法。采用改进的数学形态学方法提取灰度图像边缘,用最小二乘法对边缘进行直线拟合得到图像的倾斜角,进而对倾斜的图像进行校正,再利用号码的位置信息来定位号码区域。采用最大连通区域算法过滤块状噪声,通过投影和字符的宽度特点确定字符的分割结果,有效地解决了由复杂背景、油墨的深浅、污迹、磨损带来的干扰。     

基于双边缘检测的车牌识别算法

随着智能交通的不断发展,车牌识别系统已经成为其中的重要组成部分。车牌识别分为车牌定位、字符分割以及字符识别三个部分。提出了一种新型车牌识别方法。在车牌定位方面,采用双边缘检测车牌定位方法;对于字符分割则提出了寻找连通域与传统投影分割相结合的方法;在字符识别上,将分类器分为三组,同时对于易混淆的字符进行了再次分类,这种做法缩短了训练时间,提高了准确率。实验结果表明,所提出的方法具有识别率高和速度快等特点。     

多字体印刷维吾尔文字符识别系统的研究与开发

该文介绍了维吾尔文的特点及维吾尔文字符识别系统．针对维吾尔文的连体结构．重点讨论了解决过程中的技术难点．其中利用投影分离出连体段中的字母．采用边切分边识别的方法,对文本图像进行了切分．分类．提取外围特征,并通过样张的训练．使维吾尔文字符的识别获得了较满意的结果．     

实时卡片字符识别与校验系统的设计与实现

论文设计并实现了一种基于多阈值字符分割、多分类器融合分类和相似判断的IC卡字符识别与校验系统。为了减少分割可能带来的错误识别,系统采用了对多阈值下的识别结果取平均的方法来提高识别的稳定性。通过分类结果、分类权向量和给定字符之间的相似性判断最终确定打印的字符是否正确。相似性规则中的阈值由实验确定。硬件上采用了性价比较高的设备,实验结果表明文中的系统能满足实际要求。     

基于新模板的算法在车牌字符分割中的应用

针对以往车牌字符分割算法在复杂情况下分割准确率低的问题,提出了一种基于新邻域模板的连通域算法的车牌字符分割算法。采用基于新模板的连通域算法粗分割字符;通过自适应阈值投影法进行字符细分割;同时使用区域合并算法保证字符的完整性。实验结果表明,该算法将连通域法与投影法有效结合,能够同时解决汉字不连通、字符粘连和边框粘连等复杂情况,该算法对车牌字符进行分割正确率达99.5%。     

多图书图像标签字符的分割识别

字符识别应用于图书系统能有效提高图书馆的数字化和自动化程度,设计了多图书图像标签字符的分割识别,达到了一次操作识别多本图书的功能。首先根据图像边缘连接后的统计值分割出单本图书,然后基于RGB颜色特征提取字符区,并根据轮廓分割字符,最后设计BP网络识别字符。通过matlab仿真了处理流程,仿真结果表明该算法能基本识别图书标签,有较好的实用价值和应用前景。     

无监督名片区域自动提取算法研究

随着商务活动日趋频繁,商务名片管理的信息化日益受到人们的重视,其中名片区域的定位是名片图像预处理的关键步骤。本文提出一种利用边缘图像定位名片区域的算法,该算法比常用的聚类算法运算量要小,且对倾斜、展缩等具有一定鲁棒性。     

基于最近邻链的车牌检测算法

根据车牌字符的几何特征和空间排列规则,提出了一种基于最近邻链的自适应车牌检测算法. 首先,采用自适应阈值分割算法消除光照变化的影响,并采用连通体分析方法消除部分干扰目标; 其次,根据车牌字符连通体的区域特征,将宽度和高度都相近的连通体构造为最近邻连通体对, 并将最近邻对连接为最近邻链,从而检测出所有可能的车牌区域; 最后,利用两组不同长度的方波模板分别对车牌的水平和竖直投影进行匹配, 它能够验证候选车牌区域的有效性,并求解所有车牌字符的最佳切分位置. 实验表明,该算法能够自适应地处理光照不均匀、尺度变化、透视失真、背景干扰以及质量退化等因素的影响, 可以有效地检测出复杂背景中的车牌区域.     

MST在手写汉字切分中的应用

手写汉字切分是根据输入笔迹的空间位置关系进行汉字部件的合并切分,形成完整的汉字笔划以便进行识别处理.综合利用了汉字部件的结构位置关系和笔划的空间位置关系,根据笔划的最小生成树(minimal spanningtree,简称MST)对联机连续手写输入汉字进行切分,取得了较好的切分结果.切分的准确率超过91.6%.