工业器件上的字符提取及识别方法

针对工业器件上的文字，给出了一个字符识别系统。该系统主要由两部分组成，字符提取和字符识别。在字符提取阶段，给出了两种字符的提取方法以及互补Ostu二值化方法。在识别阶段，对第一类字符利用TM矩和仿射不变矩提取特征并且组合成特征向量，然后利用交叉相关来识别；对第二类字符利用模板匹配法，基于Hu不变矩和TM矩的交叉相关分别得到各自的识别结果，然后采用投票原则作出最后的判决。实验结果表明，提出的方案是可行和合理的。     

工业器件上的字符提取及识别

介绍了一个工业器件上字符识别和获取系统.在字符提取阶段,给出了两种字符的提取方法以及互补Ostu二值化方法.在识别阶段,对第一类字符利用TM 矩和仿射不变矩提取特征并且组合成特征向量,然后利用交叉相关来识别; 对第二类字符利用模板匹配法,基于Hu不变矩和TM 矩的交叉相关分别得到各自的识别结果,然后采用投票原则来作出最后的判决.实验结果表明提出的方案是可行的和合理的.     

一类特殊印刷体字符的分割和识别方法

针对一类工业场景下印刷体字符的特点．本文提出了一种基于方波参数求取进行字符分割的方法。首先．给定待分割字符串区域的二值化图像，预估字符串起始位置、字符宽度和字符间距，并作为基表参数生成单位方波函数．将方波函数以象素为单位离散化后看成一行向量、图像垂直扫描投影成一列向量，然后进行内积运算．在给定参数区间范围内搜索使得内积最大的一组作为精确分割参数；然后采用一种基于相似度匹配的字符识别方法完成字符识别。实验结果表明．该方法取得了满意的分割识别效果。     

颜色空间变换在烟纸污点检测中的应用

图像分割是当前计算机视觉与模式识别领域中十分活跃的热点,也是计算机图像理解方法实现的基础。各种颜色模型在不同颜色空间的变换是图像处理中的重要方法。本文给出了一种基于颜色空间变换的图像分割与检测方法,经过试验取得了令人满意的效果。