一种改进的基于DCT压缩域的图像字符定位方法

提取图像内的文字信息是基于内容的检索的重要内容,通过提取后的文字能够对图像进行快速的浏览与检索,其中快速字符定位是提取图像内的文字信息的关键。论文在文献犤1犦提出的基于DCT压缩域图像字符定位算法的基础上,进一步采用自适应动态阈值及结合块间的信息对原算法进行改进。对比实验结果表明,改进的方法对图像字符定位比原方法准确率更高,漏检情况有一定程度的降低,取得了较好的效果。     

铸件DR图像工件号的增强和分割

铸件DR(DigitalRadiography,数字化X射线照相)图像中工件号的识别对提高检测信息录入的自动化程度具有重要意义。由于受铸件厚薄不均等因素的影响,某些铸件DR图像字符区域存在字符与背景区分不明显等问题。要正确识别出铸件的工件号,必须对图像进行处理。采用加性模型消除字符与背景区分不明显的影响,gamma校正调整图像灰度范围,可增强对比度,获得适宜于二值化的增强图像。改进基于二次边缘提取的二值化算法,用于对铸件DR字符图像的二值化,可以减少笔画断裂问题,得到良好的二值化字符图像。字符分割采用小波变换提取图像列和的突变信息,从而确定字符间隔,能够完整地分割出每个字符。对实际的铸件DR图像进行实验表明,研究的方法获得了良好的效果,为铸件DR图像的工件号自动识别做好了准备。     

基于形状上下文识别算法的车牌识别研究

研究图像文字准确识别问题.由于目标图像形状复杂,蜕化后的车牌文字发生形变、残缺等,影响图像识别的精确性.为了实现自动文字识别和判断,提高准确率,提出了一种利用形状上下文特征的车牌文字快速识别算法.首先利用将车牌图形进行定位和二值化处理,然后提取文字的轮廓,对轮廓上的点求取形状上下文特征.采用Contrario算法,形状自身的统计特性来设置判别阈值,实现车牌文字识别的完全自动化处理.进行仿真的结果显示,新提出的方法能准确的将车牌字符与标准字符进行比对并进行识别,特别在图像蜕化和发生形变的时候,能保持识别的准确率,证明识别方法可以方便的拓展到其他类型的文字处理系统中,可为图像文字识别提供有效手段.     

改进的细化算法在印刷文字检测中的技术研究

针对印刷文字缺陷检测难等问题，本文提出了一种改进的图像细化算法用于文字检测。首先根据投影法分割字符，进一步对分割的字符图像逐步细化得到文字的骨架，然后根据文字骨架的信息完成检测；     

融合特征和先验知识的车牌字符图像检测算法

提出一种融合车牌字符切割后的二值字符图像的结构特征及对应的彩色小字符图像的颜色信息对车牌分割后的小字符图像进行真伪字符图像区分,以此达到检测字符图像目的的算法。为满足实时车牌对时间响应的要求,对车牌字符切割得到的灰度图像作快速二值化,在二值化的图像上提取结构信息,结合车牌字符分布的特点去除了大部分非颜色车牌的伪字符图像。对于难以从结构上进行字符检测的颜色车牌伪字符图像,在结构特征分析的基础上再次通过从彩色图像提取的颜色信息进行相似性分析,排除伪字符图像。对候选字符图像融合大间隔这个先验知识得到输出的字符图像。实验结果表明算法有良好的字符检测效果,可以用于实时车牌识别系统中作为字符切割后期处理一部分。     

新型输入技术与应用(二)——扫描输入

一、扫描输入工作过程 文字的扫描输入是通过扫描仪将纸上的文字变成计算机可处理的信息,一般用于大量文字的快速录入。扫描仪的工作过程和复印机很相似,首先由光源将光线照在欲输入的文稿上产生表示字符图形特征的反射光,由光学系统将这些光线聚焦在电荷耦合器件CCD上,CCD将光信号转换成相应的电信号,然后进行A/D转换,生成相应的数字信号,经过扫描仪CPU处理后,图象数据暂存在其缓冲器中,为输入计算机作好准备。当机械传动机构带动光学系统和扫描头与文稿进行相对运动时,就将文稿信息全部扫入,扫描仪会按照先后顺序把图象数据传输到计算机,经过识别编辑软件处理后,将完     

基于区域增长的线缆字符图像快速拼接方法

由于线缆字符图像存在重叠域小、重叠区在边缘带、光照分布不均等问题,目前的图像拼接方法不能快速、有效拼接两幅图像.为此,本文提出了一种加速后的拼接新方法来解决线缆字符图像的拼接问题.首先利用边缘检测从图像中分割出字符区域.再基于光照分布对字符区域进行分块,利用大津法处理包含字符的图像块,得到线缆字符区域二值化图像.接着在区域增长的图像配准算法的基础上,加入降采样及分级步长的方法,快速得到线缆字符区域的重叠域.最后,在重叠域的垂直中心线处拼接得到一幅包含完整字符区域的二值图.实验结果表明,该方法能准确快速地对线缆图像进行拼接.     

灰度图像中字符切分方法的研究

字符切分目前已经成为限制OCR技术发展的瓶颈,对于图像质量较差、中英文混排和背景色变化的文本图像,传统切分方法造成的切分错误使得文字识别率大大降低。针对这些问题,本文提出了新型文字切分方法。该方法先将灰度图像的灰度值进行分级处理,再根据分级连通域的概念把整个图像构造成树状结构,然后确定主层次级别,根据一定的规则在部分节点上进行合并、分割等进一步处理,最后得到最优的切分结果。实验结果表明,该方法能够取得比常规切分方法更好的切分效果。     

EXCEL使用技巧四则

1　数据的输入技巧　　 1、同时在多个单元格中输入相同数据(1)请选定需要输入数据的单元格 (选定的单元格可以是相邻的或不相邻的 ) ;(2 )键入相应数据 ,然后按ＣＴＲＬ +ＥＮＴＥＲ键。2、在同一数据列中快速填写重复录入项如果在单元格中键入的起始字符与该列已有的录入项相符 ,ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＥｘｃｅｌ可以自动填写其余的字符。但ＭｉｃｒｏｓｏｆｔＥｘｃｅｌ只能自动完成包含文字的录入项 ,或包含文字与数字的录入项。即录入项中只能包含数字和没有格式的日期或时间。注意 :这种方法录入的数据完全采用已有录入项的大小写格式。…     

交通标识牌字符提取算法

为解决智能交通系统中道路标志牌字符提取问题,提出了一种快速的基于颜色与笔画的新算法。首先采用主元分析方法提取标志牌颜色特征并进行定位,然后对确认后的标志牌区域进行仿射处理,获得容易进行文字提取的图像。最后根据形态学的top hat、skeleton算子以及区域生长等算法得出道路标志牌字符清晰的二值化图像,送OCR软件识别。实验结果显示该算法具有很强的准确性和鲁棒性。     

综合文字和非文字区域特征的文档图像检索

提出一种改进的自适应文字区域提取算法,将文档图像分割成文字区域和非文字区域。对文字区域提取连通字符间空白、连通字符高度和宽度等局部特征,以及书写样式、段落特征等全局特征;对非文字区域,提取关键块特征。然后利用检索算法将文字区域特征和非文字区域特征结合起来,提高检索的准确性。同时,在检索算法中引入多维数据检索结构,有效地提高检索速度。通过对大规模文档数据库（包含12 024个文档）的检索,表明该算法具有较高的效率,优于现有的一般文档图像检索算法。     

基于SIFT图像配准的维吾尔语文字识别方法

提出一种新的维吾尔语文字识别研究方法。首先,建立字符样本库,并对库中文字图像归一化。然后,将测试图像与样本图像进行垂直和水平双方向投影相关性检测,对与测试图像双投影相关性较高的样本字符进行笔画数特征提取,得到预分类结果。最后,将测试图像与预分类结果进行SIFT关键点检测、方向描述子生成与配准,与测试图片匹配点对最多的预分类结果为识别结果,并输出该结果标记符号对应的维吾尔语字符。实验结果表明:该方法能减少字符样本的数量,并有效解决测试图像尺度与几何形变的差异造成的匹配困难问题。     

基于CRNN的自然场景多语言文本检测方法

自然场景图像中的文字识别,不同于传统文本字符识别。自然场景图像中的文字经常面临着视角变化,多字体文本以及场景图像曝光严重等多种因素的影响,因此,难以准确地获取自然场景图像中字符信息。该文利用可微分二值化函数对自然场景图像进行处理,得到一张易处理二值化图像,并对二值化图像进行文本检测以便机器处理识别,最后利用卷积递归神经网络(CRNN);进行文本识别。该方法不仅提高了自然场景图像字符识别的准确度,而且解决了生活中多字体文字识别的难点。     

复杂背景下的票据字符分割方法

针对票据字符识别中图像存在的底纹、印章和图案等复杂背景干扰问题,提出一种有效的字符分割方法。通过快速提升小波变换提取出图像中具有显著性的字符纹理特征。采用一种由粗到精的搜索策略,在图像区域和像素两个层次上逐步区分出文字和背景。首先根据区域纹理特征,利用支持向量机对区域进行分类,定位出包含文字的图像区域;然后采用K-means算法对文字区域内的像素进行聚类划分,从而实现文字分割。实验结果表明,方法具有较高的准确性,并且在背景纹理和印章干扰的情况下具有较好的鲁棒性。     

OCR、TMA、ADF扫描仪三大“助手”

OCR (Optical Character Recognitond)中文全称足光学字符总识别,它可以用扫描仪将印刷文稿输入计算机,由计算机上运行的识别系统自动,七成文本文件或RTF文件,因此可广泛应用于文字的自动录入,对扫描仪在中国的普及立下汗马功劳。它的工和原理是采用光学的方式将文档资料转换成黑白或彩色的图像文件,利用各种模式识别算法分析文字形态特征,     

基于Gabor-SVM的文字识别方法

文字识别的难点和关键在于特征提取,文章把文字版面看作是含有特殊纹理信息的图像,利用Gabor变换,通过纹理分析提取出文字的全局特征。文字特征提取后,对其使用SVM进行训练学习。实验结果表明本方法能够较有效地提取出字符特征,并能有效地对字符进行分类。     

车牌分割与矫正

在许多应用中,自动从图像中探测文字起着非常大的作用。但文字出现在复杂的背景中时,现在的文字分割识别技术却处理的效果很差,车牌识别是从复杂的背景中识别文字的一个典型事例。如何从图像中把车牌自动分割出来,是车牌自动识别的关键一步,该文从车牌字符本身的特征出发,提出了综合运用各种图像处理方法(例如形态学方法等),在图像中定位车牌,并提出了进行矫正的方法。实验表明该方法快速准确,对于清晰度不高的图像也能取得良好的效果。     

一种新的快速字符定位算法研究

准确定位字符区域是字符识别的第一步,针对高速运动拍摄图像对比度差、噪声干扰严重、字符区域范围变化大、要求在线识别且时间短等特点,研究了一套特殊的数学形态学和图像滤波算法,算法利用字符局部信息对区域内的字符进行二值化处理,后进行连通运算和数学形态学闭运算,使相邻字符连成一个字符串区域,最后根据侯选区域的先验信息,快速定位出被识别字符的准确位置.研究表明,在高速运动中拍摄80*60mm大小的物体,图像大小为640*480,利用ROI区域,可以实现100%的目标区域精确定位,定位时间小于20ms,为后续字符的准确分割和识别奠定了良好的基础.     

基于灰度多值化的身份证号码识别

为了方便警察在公共场所核对居民的身份证信息,实现身份证号码的自动识别,提出了一种基于灰度多值化的身份证号码识别方法。该方法的思想是先找到身份证的四条边缘在图像中的位置,根据身份证号码所处区域在身份证中是固定的,可以定位到身份证号码所在区域;采用投影法分割出身份证号码单个字符;将单个字符灰度图像进行多值化处理,提取字符的网格特征,利用模板匹配法识别出字符。该方法不仅能快速地识别出号码,而且对于比较模糊或亮度不均匀的图像也能准确地识别。     

基于光照不均的场景文本提取算法

场景文本检测与识别对于自然场景的理解、图像中物体信息的获取以及自动驾驶与导航等研究有非常重要的作用。其中文本字符提取属于场景文本检测与识别的一个分支。在自然场景中,针对当前场景文本图像的不均匀照明等问题,提出一种基于边缘检测和改进的全局自适应文本提取模型结合的文本检测提取方法。首先,对输入的图像先做灰度处理和边缘检测,然后,将文本边缘图像进行二值化和形态学处理,获得候选的字符区域,最后,将其输入到改进的全局自适应文本提取模型中进行分类筛选,从而实现文本字符的检测提取。实验结果表明,该方法具有较好的场景文本字符区域提取能力。