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；     

基于小波变换的拓片文字边缘检测*

针对拓片得到的文字图像具有模糊细节多、效果差等特征,以及传统算法对其边缘检测的精度不高,根据拓片文字边缘独立于尺度传播的特性,提出了一种基于二进小波变换的拓片文字图像边缘提取和增强算法。首先用二进小波对拓片文字图像进行多尺度分解,再结合小波变换模值跨尺度传递的不同特性,进行多尺度下的图像边缘提取、增强和细化。实验表明,该算法克服了传统算法的不足,弱化了单尺度下噪声抑制与边缘细节提取精度之间的矛盾,从而具有更好的实用性。     

一种基于屋脊边缘的字符图像细化方法

针对字符图像中笔画内部像素点灰度的屋脊型分布特点,提出了一种新的字符图像细化方法.该方法利用字符图像中灰度截面曲线,获取了屋脊型边缘的候选点集,通过对候选点集的进一步筛选和修补,取得了定位较为准确的屋脊边缘点,实现了数字字符灰度图像的可靠细化.     

一种改进型的汉字字符图像细化算法

针对一般的基于图像像素的八邻域进行分析的细化算法,容易导致汉字笔划产生畸变的问题。文中提出了一种改进的汉字字符图像细化的算法,该算法在图像像素的八邻域细化算法的基础上,分析细化结果中笔划畸变的主要情况,再分别加以修正。实验结果表明,该算法能够较好地纠正传统细化算法的畸变,处理速度较快。     

一种改进型的汉字字符图像细化算法

针对一般的基于图像像素的八邻域进行分析的细化算法，容易导致汉字笔划产生畸变的问题。文中提出了一种改进的汉字字符图像细化的算法，该算法在图像像素的八邻域细化算法的基础上，分析细化结果中笔划畸变的主要情况，再分别加以修正。实验结果表明，该算法能够较好地纠正传统细化算法的畸变，处理速度较快。     

基于数学形态学边缘检测的车牌字符分割算法

汽车牌照字符分割是车牌识别过程中的关键步骤,直接影响到字符识别的效果。传统的方法对车牌图像质量要求较高,且抗干扰能力较差。提出一种基于Renyi熵和数学形态学边缘检测的车牌字符投影分割算法,首先用二维Renyi熵最大阈值法对车牌图像做二值化处理,然后用形态学腐蚀运算进行边缘检测,再去除车牌边框,最后通过投影分割提取车牌字符。仿真实验表明,基于Renyi熵最大阈值法和数学形态学边缘检测车牌图像预处理使得车牌字符边缘清晰,降低了噪声的干扰,有利于进行字符投影分割。该算法分割速度快,鲁棒性好,可获得比传统方法更好的分割效果。     

超声C扫描图像缺陷标记及边缘跟踪的研究

对数据量很大的C扫描图像进行缺陷成分标记时,传统的光栅扫描算法性能比较有限.为提高缺陷成分标记的效率,在第一次标记时利用辅助表记录等价标记号,标记完毕后去除重复记录、进行等价分析、补全记录和重新分配标记号,在第二扫描时修正C扫描图像缺陷标记号,试验证明了该方法的有效性.为获得边缘清晰而且轮廓完整的缺陷边缘,提出基于边界元运算的C扫描图像边缘跟踪算法,简化了跟踪过程.工程应用实例证明,在C扫描图像的缺陷边缘检测中该算法优于Gauss-Laplace算法和Prewitt算法.     

一种模板匹配与高适应性的裂缝骨架提取算法

在对裂缝图像骨架进行提取时,已有的算法通常存在细化后骨架主体信息缺失、毛刺去除效果随图像规模增大而快速下降等问题。针对上述问题,该算法提出一种模板匹配与高适应性的裂缝骨架提取算法。首先,结合模板匹配对Rosenfeld细化算法进行改进,以保留骨架主体结构;然后提出一种高适应性毛刺去除算法,以分支像素点数量与细化后骨架图像目标像素点数量之比作为判断标准,可以高效适应不同目标像素点密度和规模的裂缝图像。实验结果表明,该算法能够有效实现单一像素宽度骨架并尽可能去除骨架毛刺,有一定的可行性及优越性。     

基于局部失焦模糊的拼接图像盲检测研究

针对图像中失焦模糊的存在会影响人工拼接图像检测效果的问题,论文提出了一种通过去除失焦模糊区域对人工拼接区域进行检测的理论研究方法。该算法主要通过计算相关性和局部标准差来检测图像中的失焦模糊区域,然后根据自然图形边缘宽度与人工模糊边缘宽度的特征的差异性,通过计算图像边缘宽度检测出图像中的伪造区域。实验结果显示,该方法可有效解决局部失焦模糊存在对图像检测造成影响的问题。     

候选框密度可变的YOLO网络国际音标字符识别方法

针对传统方法对国际音标（IPA）的字符特征提取存在的识别精度低、实效性差等问题，提出了一种候选框密度可变的YOLO网络国际音标字符识别方法。首先，以YOLO网络为基础，结合国际音标字符图像X轴方向排列紧密、字符种类和形态多样的特点来改变YOLO网络中候选框的分布密度；然后，增加识别过程中候选框在X轴上的分布，同时减小Y轴方向上的密度，构成YOLO-IPA网络。对采集自《汉语方音字汇》的含有1360张、共72类国际音标图像的数据集进行检验，实验结果表明：所提方法对尺寸较大的字符识别率达到93.72%，对尺寸较小的字符识别率达到89.31%，较传统的字符识别算法，大幅提高了识别准确性；同时，在实验环境下检测速度小于1 s，因而可满足实时应用的需求。     

基于灰预测模型的边缘检测新方法

提出了一种基于灰预测理论的边缘检测新方法。该方法基于GM(1,1)模型，根据图像不同区域间灰度级有较大变化的特性，由同行(列)待检测像素之前的若干像素灰度值建立灰预测模型，并利用模型预测此像素灰度值，比较预测灰度值与实际灰度值之间的差值，由差值来判断该像素是否为边缘像素。通过对不同类型测试图像利用本算法进行边缘检测效果比较表明，该算法能取得比较好的效果。     

基于数学形态学算法的颜体字合成

为将《颜勤礼碑》现有碑文中的部件合成新颜体字,需要进行汉字部件处理。现有的主流图像处理软件无法在不改变字体部件大小、边缘形态的情况下对其横向、纵向加粗或者细化部件。为此,提出一种汉字部件膨胀、细化以及优化的旋转算法。该算法可解决采用普通算法对部件多次旋转后严重失真的问题。基于该算法编写的《颜勤礼碑》汉字软件可以通过人工微调的方式横向、纵向加粗或者细化部件笔画以及旋转部件,以使合成的新字整体上达到协调、美观的效果。     

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。     

On-line recognition of hand-printed Korean characters

The Korean alphabet is a set of phonetic symbols which are combined to form characters, somewhat in the Chinese style. The phonetic quality of the symbols naturally limits the combinations that are useful, and character formation constraints further limit these combinations. Advantage of this is made in an on-line computer recognition system. Korean characters are entered by means of a graphic tablet, using the standard stroke sequences taught in schools. Recognition is perfect for carefully drawn characters and nearly so for characters written at an unhurried rate, provided the system is tuned to the writer's style.     

基于颜色三角形信息量的彩色图像边缘检测

提出了一种利用构造三角形面积变化来检测彩色图像边缘的方法,它能够充分利用彩色图像中各像素的各个彩色分量,将颜色的向量度量转化为标量度量。与传统的边缘检测算法相比,这种方法检测到的边缘比较清晰,能提高边缘检测的准确性。     

基于最大目标函数的医学图像边缘检测

鉴于医学图像特点和传统算法的缺点,提出一种新的医学图像边缘检测算法,该算法通过考察3×3模板的理想边缘结构特征,将模板像素沿边缘方向分为两个集合,通过距离度量函数构造适当的目标函数,计算四个方向的目标函数值,从而获得最大目标函数值,并与给定的阈值比较,应用非极大抑制方法,判别该象素是否为边缘点,最后进行双阈值连接,可得到单像素边缘图像。仿真结果表明,该算法能够有效检测医学图像边缘,所检测出的图像边缘细节丰富,单像素宽,定位准确。     

基于Mask-RCNN的纸质医药包装钢印字符识别

为实现纸质医药包装钢印字符的实时检测,设计一种基于图像处理和深度学习的钢印字符识别系统。系统首先采用多种图像处理的方法对原始打光下的图像进行预处理,从而自动提取图片中的感兴趣区域,并将其输入训练好的Mask-RCNN网络进行实例分割,得到每张图片中的不同字符的像素位置与其字符数值。实验结果表明,对比传统的字符识别方法,该方法可以很好地解决纸质医药包装钢印字符图片中灰度跳变不明显的问题,准确分割出纸质包装盒图片中的钢印字符并进行标记,其字符的识别准确率达到99%,为生产线上钢印字符的识别和记录提供了新的解决思路,具有较高的实用价值。     

在Oracle数据库中实现为汉字自动编码的两种方法

对在Oracle 9i数据库中实现根据输入汉字自动编码为其拼音首字母进行了研究开发,其中分别利用字库和Java class两种方法,通过编写数据库函数调用得以实现汉字自动编码的目的,并在实际的工作中得到很好的应用效果。