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。     

基于改进滴水算法的芯片图像粘连字符分割

为克服粘连字符对芯片字符识别的影响,提出一种基于改进滴水算法的粘连字符分割方法。在芯片图像进行必要的预处理后,提取单张芯片的标准字符信息,利用水平投影和连通域分析提取粘连区域。通过垂直投影和上下轮廓得到上下轮廓极值点;分别以粘连区域左右两端为起点,利用标准字符信息对极值点进行筛选,选取方差较小的一组作为候选分割点;通过分割点对应关系补齐遗漏的有效分割点;上下有效分割点分别作为水滴起始点和终止点,定义新的滴落路径对粘连字符进行分割。实验结果表明,该算法可有效解决芯片图像的字符粘连问题,并且在分割精准度上拥有良好的表现。     

粘连字符检测与识别技术的研究

为了有效地识别粘连字符,提出了旋转投影不变矩方法,此方法首先把字符串旋转到水平方向,然后采用最大方差阈值法把字符串从图像中提取出来,再沿垂直方向对字符串进行投影,投影图的波谷位置就是字符的切割位置,最后求取分割字符的旋转投影不变矩,利用旋转投影不变矩就可以对字符进行识别了,实验证明此方法是一种有效地粘连字符识别方法。     

一种有效的手写汉字多步分割方法

在字符识别系统中,字符的有效分割是识别的关键。针对手写汉字字间距及字内距无规则可循,字符间极易发生粘连、交错等现象,提出一种多步分割方法。该方法首先利用Viterbi算法将原字符串切分成互不连通的分割块,使非粘连汉字、交错汉字得到正确分割;对于其中宽度较大存在粘连字符的分割块,从候选分割点入手,用非线性分割路径将粘连部分分开;最后再应用A*算法找到全局最佳分割位置,使过分割的字符得到完整合并。实验结果表明,该方法对于手写汉字的分割是可行、有效的。     

一种视频中字符的集成型切分与识别算法

视频文本行图像识别的技术难点主要来源于两个方面: 1)粘连字符的切分与识别问题; 2)复杂背景中字符的切分与识别问题. 为了能够同时切分和识别这两种情况中的字符, 提出了一种集成型的字符切分与识别算法. 该集成型算法首先对文本行图像二值化, 基于二值化的文本行图像的水平投影估计文本行高度. 其次根据字符笔划粘连的程度, 基于图像分析或字符识别对二值图像中的宽连通域进行切分. 然后基于字符识别组合连通域得到候选识别结果, 最后根据候选识别结果构造词图, 基于语言模型从词图中选出字符识别结果. 实验表明该集成型算法大大降低了粘连字符及复杂背景中字符的识别错误率.     

基于聚类与边缘检测的自然场景文本提取方法

为了解决复杂自然场景、光照不均匀及背景纹理丰富图像中文本的有效提取,提出一种基于K-means聚类与边缘检测结合的自然场景文本提取方法.该方法通过改进K-means聚类算法,实现文本区域的分割;然后对分割后的图像进行二值子图分解,将分解后的各子图像的连通区域进行标记与分析,得到候选的字符区域;最后利用文本区域的边缘特征对候选字符区域过滤,实现文本字符的提取.实验结果表明,该方法能有效提取出复杂背景、光照影响及背景纹理丰富图像中的文本字符区域.     

基于词典的手写体字符串分割与识别及在日文地址阅读中的应用

本文论述了基于大词汇量词典的日文邮件地址手写体字符串的识别系统，所用词典包含了lll，349个地址短语。在识别过程中，文本行图像与词典入口进行匹配，以获得可靠的分割和合理的地址短语。在预分割中，文本行图像通过连接组件分析和以边缘轮廓线分析为基础的粘连模式分裂被分割为原始的段。词典匹配中，连续的段动态地合并成候选字符模式。一个精确的字符分类器嵌入在词典匹配中，以此从动态分类集中选择候选模式匹配的字符。在词典匹配中，采用了一种Beam搜索策略来荻取实时识别的效果。在测试3589封实际邮件的实验中，本文提出的方法正确率达到了83．86％，而错误率小于l％。     

一种去噪去污的人民币序列号分割方法

序列号的准确分割是人民币序列号识别的必要前提,然而人民币图像中引入的各类噪声和污染会严重影响其分割效果,为此提出一种能去除污染和噪声的序列号分割方法。在图像预处理时引入高提升滤波,在增强序列号边缘的同时,滤除各类噪声干扰;在字符分割时利用改进型连通区域算法,找到序列号完整的外围轮廓。在各面值人民币图像组成的数据集上验证该方法的可行性,通过与常用分割法准确率的对比显示该方法的优越性。该方法能对污痕、拆痕、字符粘连等污染的图像进行准确分割,比常用的分割方法具有更好的分割性能。     

一种基于彩色图像分割的车牌检测方法

提出一种彩色图像车牌检测方法,主要包括三个步骤,首先对车牌图像执行多尺度区域生长分割,然后在分割结果中进行车牌区域的粗定位,最后对粗定位提取的车牌区域作精确定位分析.区域生长分割方法可以产生封闭的区域,容易提取其形状信息,而长矩形是车牌目标一个显著特征,因此可以通过形状信息检测车牌.在图像分割中,采取多尺度的分割方法,生成多个不同细节程度的分割结果.在每个分割图像中搜索具有车牌外形特征的图像区域,初步检测出候选车牌目标.根据车牌字符的大小和笔画特征,对候选车牌区域进行精确判别分析,得到最终的车牌检测结果.实验部分验证了车牌检测的有效性.     

有效的染色体分割新方法

在染色体图像分析与识别中,将粘连或是交叠的染色体分割开的关键技术是找到正确的分割点。通过使用一种边界链码的计算方法来准确定位分割点所属的凹点,即候选分割点;再利用候选分割点间的距离阈值和边界弧长阈值判断并筛选出正确的分割点。同时提出了两条粘连的染色体在其端部粘连或首尾粘连情况下的正确分割方法。     

标牌粘连字符自适应定位分割重建识别算法

针对仪表标牌上一些字符间距较小,传统分割方法不准确,字符识别率不高的问题,提出了一种标牌粘连字符自适应定位分割重建识别算法。首先对标牌图像进行中值滤波、二值化等预处理;其次运用数学形态学方法对预处理后的图像进行开运算及腐蚀,将字符间一些无用的信息去掉,增大字符间距;继而通过形心算法找出每个字符的几何中心坐标,并通过Sobel边缘检测算子根据几何中心坐标获取每个字符边框,建立ROI,再返回标牌原图利用已经建立的ROI从中分割字符,在分割的每个字符后加5像素宽的矩形间隔条后重建字符图像,再进行OCR字符识别。经过对993块标牌进行字符识别实验,算法的识别率达到95.7%,表明文中算法是对标牌字符识别的一种有效算法。     

标牌粘连字符自适应定位分割重建与识别

目的 针对仪表、电梯等标牌上一些字符间距较小,传统分割方法分割不准确,字符识别率不高的问题,提出了一种标牌粘连字符自适应定位分割重建识别算法。方法 首先对标牌图像进行中值滤波、二值化等预处理;其次运用数学形态学方法对预处理后的图像进行开运算及腐蚀,将字符间一些无用的信息去掉,增大字符间距;继而通过形心算法找出每个字符的几何中心,并通过Sobel边缘检测算子根据几何中心获取每个字符边框,建立ROI（region of interest）,再返回标牌原图利用已经建立的ROI从中分割字符,依据国家字符间距相关标准,在分割的每个字符后加一定像素宽的矩形间隔条后重建字符图像,再进行OCR（optical character recognition）字符识别。结果 经过对993块标牌进行字符识别实验,算法的识别率达到95.7%。结论 实验结果表明本文算法是对标牌字符识别的一种有效算法。     

Recognition of merged characters based on forepart prediction, necessity-sufficiency matching, and character-adaptive masking.

Merged characters are the major cause of recognition errors. We classify the merging relationship between two involved characters into three types: "linear," "nonlinear," and "overlapped." Most segmentation methods handle the first type well, however, their capabilities of handling the other two types are limited. The weakness of handling the nonlinear and overlapped types results from character segmentation by linear, usually vertical, cuts assumed in these methods. This paper proposes a novel merged character segmentation and recognition method based on forepart prediction, necessity-sufficiency matching and character-adaptive masking. This method utilizes the information obtained from the forepart of merged characters to predict candidates for the leftmost character, and then applies character-adaptive masking and character recognition to verifying the prediction. Therefore, the arbitrary-shaped cutting path will follow the right shape of the leftmost character so as to preserve the shape of the next character. This method handles the first two types well and greatly improves the segmentation accuracy of the overlapped type. The experimental results and the performance comparisons with other methods demonstrate the effectiveness of the proposed method.     

Vehicle license plate character segmentation

Vehicle license plate (VLP) character segmentation is an important part of the vehicle license plate recognition system (VLPRS). This paper proposes a least square method (LSM) to treat horizontal tilt and vertical tilt in VLP images. Auxiliary lines are added into the image (or the tilt-corrected image) to make the separated parts of each Chinese character to be an interconnected region. The noise regions will be eliminated after two fusing images are merged according to the minimum principle of gray values.Then, the characters are segmented by projection method (PM) and the final character images are obtained. The experimental results show that this method features fast processing and good performance in segmentation.     

基于组件合并的手写体汉字串分割

人们对孤立的手写体汉字字符的离线 识别做了大量的研究工作,而走向实用化的进展并不快.除了单字识别率不理想以外,从文本 中正确分割出单个汉字字符也是一个主要难题,因为字符的识别离不开正确分割.利用汉字的 基本结构特征,根据两个组件之间的上下、左右和包围关系,对组件进行合并形成完整的汉字 图像.对整个汉字字符串中组件的宽度和相邻组件的间距进行分析,有助于左右关系组件的合 并.实验结果表明,该方法对手写体汉字字符串具有理想的分割效果.     

粘连字符的图片验证码识别

验证码在维护互联网安全、防止机器恶意攻击做出了很大贡献。但通过现有的模式识别技术仍然可以破解部分验证码。着重于有粘连字符的猫扑和西祠胡同网站验证码进行识别,难点在于分割图片中的粘连字符。对字符是模糊粘连的猫扑验证码,提出了基于局部极小值和最小投影值的方法来分割;对有交错粘连的西祠胡同验证码,通过颜色聚类与竖直投影结合来达到分割字符的目的。最终均采用卷积神经网络进行训练和识别,达到了较高的识别率。     

多字体印刷维吾尔文的切分

在许多文字识别系统中, 字符切分是预处理阶段的一部分, 其目的是从文本图象中分离出字母图象。而后才能针对切分后的每个字母进行识别。在具有连体特征的文字中, 字符切分就显得特别重要, 因为字符切分的准确与否直接影响字符的识别。维吾尔文就具有这种明显的连体特点, 本文主要讨论了采用抽取投影特征的方法, 实现了多字体维吾尔文的行切分、字切分和字符切分。     

脱机印刷体彝族文字识别系统的原理与实现

脱机印刷体彝文文字识别系统包括字符分割、特征提取、特征压缩以及字典匹配四个主要模块,该系统利用总结出的彝文字符合并和反合并规则提高了字符分割准确率,采用1024维周边方向贡献度作为彝文字符统计特征,对彝文中存在的大量相似字符具有良好的区分能力。系统还采用基于KL变换的特征压缩算法和三级字典快速匹配算法,最终实现了一个基于Windows平台的脱机印刷体彝文识别平台,该平台对样本的一次识别率在99.4%以上。实验结果表明这些方法是可行的和高效的。     

利用反馈的车牌字符分割算法

字符分割是车牌识别系统的重要步骤。提出一种利用反馈的车牌字符分割算法。首先,对车牌图像进行预处理;其次,根据车牌图像的垂直投影进行字符粗分割;最后,通过两级反馈进行字符精分割。第一级反馈是字符个数与字符宽度反馈,第二级反馈是字符识别反馈。实验结果表明,算法对光照不均、对比度较小、倾斜、污迹、字符粘连和断裂等严重退化的车牌图像具有很好的字符分割性能。