支票大写金额图像分割策略

字符图像的分割是票据自动处理系统中一个预处理过程，提取字符的质量对识别系统有很大的影响。我国支票大写金额图像背景中存在定位线和背景纹理，还有各式各样的印章对笔画信息的干扰。该文解决了复杂背景下二值化问题，采用形态学方法去除定位线，根据目标与背景的灰度和双边缘特征分析进行二值化处理，利用用户填写字符串时的书写习惯去除孤立印章碎块，基于区域增长的后处理过程来修补前期处理过程中断裂的笔画。该方法在真实支票图像的获取上，取得了较为满意的结果。     

支票中手写体数字串的提取与分割

设计了支票小写金额自动识别系统的前期处理模块，包括手写数字串的提取与分割。在数字串的提取过程中，首先采用动态阈值选取算法去除图像中的背景底纹，然后设计专门的线检测与去除过程去除定位格线；再利用检测到的框线位置将图像分块，根据目标的大小选取合适的阈值去除印章图像；最后采用连通区分析的方法提取数字串。在数字串的分剖过程中，结合了定位格的位置信息，简化了分割过程。该文提出的方法在现行支票图像上获得了较为满意的结果，基本达到了实用的水平。     

支票图像中打印体字符的分割和识别

和通常文档中的打印体字符分割和识别问题相比，支票图像中的打印体字符的分割和识别有其一定的特殊性。针对这种特殊性，该文提出了一套简单实用的算法。对于分割问题，主要是采用投影的方法解决印章、边框和底纹的干扰问题，对于字符识别，主要是采用了基于模板和融合的方法，从而有效地解决了上述问题，取得了比较满意的分割效果和较高的识别率。     

一种网页图像文字分割方法

针对复杂网页图像中文本的特点,提出了一种基于最大类间差法（OTSU）的文字分割方法。对原文字图像进行预处理,统一了分割后字符的颜色、去除了大量的噪声、提高了图像的对比度;在全局阈值的基础上确定了各字符区域的位置;利用局部最优阈值对文字图像进行局部分割。实验结果表明,方法在保证较高准确率的基础上,提升了分割后字符的效果,具有较强的鲁棒性。     

亮度不均匀低质量图像中压印字符分割方法

字符分割效果,直接影响识别精度。在处理亮度不均匀低质量图像中的压印字符时,由于亮度分布不均匀、目标字符与背景区域对比度较低,传统基于二值化图像的字符分割方法在处理上述情况下的压印字符时,难以确定最优二值化阈值,分割准确率较低。提出基于分割效果评价函数的迭代闭环反馈分割方法,通过建立评价函数对分割效果进行评估,以提高分割效率及准确率。借助加权平滑滤波,去除灰度波形图中的畸变波形;并利用广义学习矢量量化算法,确定最优滤波权重因子;通过分析波形变化趋势,确定字符分割位置。实验结果表明,该算法在批量处理亮度不均匀低质量图像中的压印字符时,分割准确率可达98.5%。     

基于PCNN图像分割与边缘匹配的支票验证方法

本文提出了一种新的支票验证方法。该方法包括从复杂背景中提取印文的算法和一种改进的方形印章的配准方法。在印文分割中,首先采用基于脉冲耦合神经网络（PCNN）同步特性的细化算法,定位出轮廓的外围轮廓;然后根据外围轮廓的颜色信息,采用全局阈值分割方法将印文提取出来。对于方形印章,采用边缘匹配方法对印文进行由粗到精精的配准。实验结果表明,本文提出的支票验证算法能够从复杂盖印背景中分割印文,并且得到较好的配准效果。     

结合纹理去除的遥感图像分割

针对包含复杂纹理信息的遥感图像难以进行精准图像分割的问题,提出了一种结合纹理去除的遥感图像分割方法。首先,改进了相对全变差纹理去除方法,通过引入新的范数约束使相对全变差纹理去除方法可以在去除纹理信息的同时凸显图像中的主要结构,达到辅助分割的效果;然后,使用均值漂移算法对经过纹理去除的遥感图像进行无监督聚类,达到分割的目的;最后,提出的遥感图像分割算法在不同遥感图像上进行了测试。实验结果表明,在高分辨遥感图像的分割上,所提算法可以分割出遥感图像中的主要目标,和直接分割或者结合其他纹理去除方法相比取得了更好的分割结果。所提出的分割算法可以降低纹理信息对图像分割的影响,提高遥感图像分割的精度。     

一种利用灰度信息和二值信息的手写字符分割

在字符识别系统中，字符的有效分割是识别的关键。该文描述了一种两阶段的手写字符分割方法。根据字符倾斜角度将原字符串图像划分出若干个形状不规则的区域，每个区域含有一条分割线；针对现有分割方法的某些局限性，提出采用字符图像灰度信息和二值信息相结合的方式来求取分割区域中的分割路径。实验结果表明了该方法对于手写字符分割的有效性。     

文档处理中背景字符的去除

识别域图像的提取是文档自动处理系统中一个重要的预处理过程。在实际应用中，用户填写的信息常常与版面中的框线和背景字符存在交叠现象，严重影响了系统的性能。本文提出了基于点边距离分析的背景字符去除算法。首先通过灰度图像匹配的方法精定位背景字符子图像；然后利用形态学方法结合笔画的宽度信息对背景字符子图像进行二值化；最后分析像素点到边界距离的变化确定需要填充的像素位置，并通过形态学方法计算像素的填充值。实验采用了真实票据图像中的日期域，实验结果表明本文的方法获得了基本令人满意的效果，背景字符像素被成功去除。     

车牌识别(LPR)中的图像提取及分割

在车牌识别(LPR)系统的实现过程中,最关键的部分就是车牌图像的提取以及车牌字符图像的分割。本文详细介绍了一种实际应用的车牌识别系统中的图像提取及分割的过程。针对车牌的固有特点,设计了一个变换函数突出其特点从而进行车牌的提取;对车牌字的图像分割提出并解决了一些在实际中应该注意的地方。理论分析及实验结果表明文章中提出的方法是非常有效的。在我们的实验中,在Pentium Ⅱ300 ,内存64M的环境,从图像输入到识别结果输出的平均时间大概为0.6秒。     

中文日期词的分割与识别

非限定性手写汉字串的分割与识别是当前字符识别领域中的一个难点问题.针对手写日期的特点,提出了整词识别和定长汉字串分割识别相结合的组合识别方法.整词识别将字符串作为一个整体进行识别,无需复杂的字符串分割过程.在定长汉字串分割过程中,首先通过识别来预测汉字串的长度,然后通过投影和轮廓分析确定候选分割线,最后通过识别选取最优分割路径.这两种分割识别方法通过规则进行组合,大大提高了系统的性能.在真实票据图像上的实验表明了该方法的有效性,分割识别正确率达到了93.3%.     

基于CNN与有限状态自动机的手写体大写金额识别

手写票据识别是模式识别中的研究难点之一,手写体风格多样、票据背景复杂等原因导致手写票据识别的准确率不高。大写金额作为票据中最重要的部分,对其进行准确识别是手写票据自动识别的关键。对基于分割的手写体大写金额识别及处理问题进行研究,提出一种基于卷积神经网络（CNN）与有限状态自动机的手写体大写金额识别方法。在利用过分割和组合过分割项得到单字符后使用CNN对其进行识别。通过对字符进行分类、定义各类字符之间的逻辑关系构造用于语法检查的有限状态自动机,通过语法自动机在识别结果中选择符合语法规则的字符串,并在路径搜索中利用语法自动机优化搜索性能。在此基础上,运用语法自动机对模糊字符进行预测,以纠正CNN的识别错误。实验结果表明,该方法在对大写金额单字符和文本行进行识别时准确率分别高达98.2%与96.6%。     

规则与统计相结合的分词一致性检验

建设高质量的大规模语料库是中文信息处理领域的基础性工程,保证语料库分词结果的一致性是衡量语料库分词质量的重要标准之一.在分析了大量的语料库切分不一致现象后,提出了规则与统计相结合的分词一致性检验的新方法.与以往单一的处理方法相比,该方法更具针对性的对语料库中存在的各种不同的分词不一致现象分别进行处理,能够更加有效的解决分词不一致问题,进一步保证语料库的质量.     

基于动态合并准则的分水岭算法在医学图像中的应用

针对医学图像的模糊特点和实际应用的要求, 提出了一种基于动态合并准则的分水岭分割方法。阐述了在分水岭算法的基础上做的一些改进，通过动态合并准则进行边分割边合并，有效地抑制了过分割现象。结果表明，该方法能够快速、准确地得到医学图像的分割结果，并且具有较强的抗噪声能力。     

基于动态合并准则的分水岭算法在医学图像处理中的应用

针对医学图像的模糊特点和实际应用的要求，提出了一种基于动态合并准则的分水岭分割方法。阐述了在分水岭算法的基础上做的一些改进，通过动态合并准则进行边分割边合并，有效地抑制了过分割现象。结果表明，该方法能够快速、准确地得到医学图像的分割结果，并且具有较强的抗噪声能力。     

基于运动估计的交互式医学图像序列分割

针对医学图像难以自动分割,而医学图像序列采用手工分割时工作量巨大、效率低的问题,提出了一种新的交互式图像序列分割方法.在计算机的辅助下,用手工精确地描画出第一幅图像中对象的边界轮廓.后续图像的分割曲线用运动估计的方法自动得到.每完成一幅图像的分割用户都可以检查分割效果,如果不满意则可用手工修正.这个过程重复进行,直到整个图像序列分割完毕.实验结果表明,该方法能精确、快速地实现医学图像序列的分割.     

基于局部连接度和差异度算子的水平集纹理图像分割

目的 复杂纹理的图像分割一直是图像分割的难题,现有的一些纹理图像分割方法主要通过提取图像确定方向的灰度变化特征或者提取图像的局部灰度相似性特征得到特征图像,从而进行纹理图像的分割,然而,自然纹理中普遍存在局部形态相似和方向不确定的现象,导致现有方法不能准确地分割纹理图像。方法 本文提出局部连接算子和局部差异算子来描述局部纹理的形态相似性和局部纹理的差异度。一方面,通过设定一定阈值,将局部区域的灰度差异分为两类,分析两类差异的分布特征,从而提取图像的形态特性及局部连接度算子;另一方面,设置一种无方向性的灰度差异分析算子,提取图像局部的灰度差异值从而得到局部差异度算子。两个算子结合以更好地提取纹理图像的局部特征,然后通过融合局部相似度特征、局部差异度特征和灰度信息,构造水平集能量泛函,进而通过最小化能量泛函实现纹理图像分割。结果 相比基于Gabor变换、结构张量、局部相似度因子的纹理分割方法,提出的局部算子能够更好地区分自然图像的不同纹理区域,且对实验图像的平均分割准确率高达97%,远高于其他方法。因此,提出的模型对于自然纹理图像具有更好的分割效果。结论 本文提出了两种新颖的纹理特征局部描述子：局部连接度算子和局部差异度算子,能够有效地提取纹理特征,且有一定的互补性。实验表明,提出的方法对于复杂自然纹理图像具有良好的分割效果。     

汉字输入法码本自动更正设计研究

本文主要研究了在汉字输入法设计中的码本自动更正的设计与实现,提出了码本规则库的概念及设计思想,阐述了更正系统的工作原理,详细讨论了基于规则库的自动更正设计方案及工作流程,最后从实际应用的角度出发,提出了如何将输入法更正系统与输入法的集成策略。     

基于分水岭算法的MELK图像分割*

提出一种基于分水岭算法的MELK图像分割方法,以解决信息量较小的MELK图像分割问题。综合应用多种技术以避免分水岭算法的过分割问题。首先应用高斯低通滤波器对MELK图像进行增强;采用加权差分算子求取梯度图像;应用Ostu方法进行对梯度阈值化,并进行分水岭变换;最后,应用RAG区域合并方法完成MELK图像分割。实验结果表明,该分割方法能够有效地分割信息量较小的MELK图像。     

基于对象关系特征的高分辨率光学卫星影像水上桥梁目标识别方法

利用卫星遥感技术对大中型桥梁进行识别定位,在民用上和军事上都具有很重要的意义。本研究提出了一套利用基元对象关系特征提取高分辨率卫星影像中水上桥梁的技术方法。首先利用多尺度分割算法对高分辨率卫星影像进行分割,利用水体指数或GLCM同质性纹理特征区分河水和陆地;其次,利用对象形状特征和相邻的关系特征提取桥梁潜在区;将河流片段和桥梁潜在区专题二值化,利用数学形态学算子实现河流水面的连续化;最后利用叠加分析的方法获得最终的桥梁目标。本方法充分利用了桥梁与河流相邻和相交的空间关系特征,利用QuickBird和IKONOS高分辨率卫星影像进行实验,证明所提出的方法可以高精度的实现大中型水上桥梁的识别定位。