基于Hough变换的手写体维文字符倾斜校正算法

由于手写体维文字符的特点以及个人书写风格不同,会造成维文字符的倾斜,影响字符的特征提取和识别.提出了一种基于Hough变换的手写体维文双线倾斜校正算法.实验结果表明,该算法能够准确、快速地检测出倾斜手写体维文字符的倾斜角度,实现字符的倾斜校正.     

中文斜体印刷字倾斜角度的检测算法

提出了一种检测中文斜体印刷字倾斜角度的算法。该算法通过限制笔画的跟踪方向，比较各种跟踪结果，并根据竖笔画的倾斜角度最小来检测出一行文字中的竖笔画的倾斜角度，以此作为整个斜体字的倾斜角度。     

车牌识别系统关键技术研究

倾斜角度、边框清晰度影响着车牌的校正,边框、铆钉和间隔符等也影响字符的提取,该文提出了一种改进的Harris角点检测算法,该方法不受倾斜角度影响,直接定位车牌内角点,可将内角点作为校正基准点。校正后的车牌不存在边框,字符串位于图像的中心位置,可以根据车牌字符串的整体位置值提取字符。实验证明,该算法在车牌校正与字符提取方面是有效的。     

基于Hough变换的中文斜体印刷字倾斜角度的检测算法

目前影响OCR系统识别率的一个重要因素就是字符切分.印刷体字符有一种特殊的字符切分:即斜体字的字符切分.由于斜体字本身的倾斜,所以通过投影特征的信息是很难切分开的.为了进行斜体字的切分,就需要知道斜体字的倾斜角度.本文正是出于寻找斜体字倾斜角度的目的,提出了一种基于Hough变换的中文斜体字倾斜角度的柱测算法.该算法在Hough变换的基础上,对算法作了一定的改进来进行倾斜角度的检测.     

一种字符定位及识别技术在交通领域的应用

字符定位与识别技术在交通领域应用广泛.字符识别系统包括字符图像的拍摄、预先处理,将字符从图中截取出来,最后对字符对比甄别.采用灰阶处理、均值滤波等方法对图像预处理.在字符定位部分,采用边缘检测算法对字符图像在原始图中位置进行定位.在字符分割前,对字符进行二值化及倾斜校正.利用区域增长(region growing)方法...     

一种圆形指针式仪表倾斜检测方法

圆形指针式仪表的倾斜,不利于仪表数字参数区域字符图像的定位和识别。提出一种基于检测仪表名称倾斜的方法来获得圆形指针式仪表的倾斜角度。该方法将仪表表盘上的仪表名称看成一个整体,结合Canny算子、形态学与Hough变换算子来检测其倾斜角度,然后根据该倾斜角度绕仪表表盘中心点对表盘进行旋转校正,使仪表参数区域字符回到固定位置,方便仪表数字参数区域字符的定位与提高数字字符识别的正确率。实验结果表明：该算法能快速准确地检测出圆形指针式仪表图像的倾斜角度,有一定的实用价值。     

基于几何约束的文本图像倾斜角检测算法

针对文本图像倾斜检测的问题, 提出了一种新的基于几何约束的文本图像倾斜角自动检测算法。该算法采用边界标记自动机的方法对一组同行字符轮廓进行检测从而得到该组字符轮廓的最低点信息, 再用矩的方法剔除噪声字符, 并确定页面的倾斜角度。实验结果表明, 该算法在检测效率与准确率上都有了明显的提高, 同时在处理较大倾斜角和较少字符数目的倾斜检测中也有较好的执行效率。因此, 该算法可广泛应用于包括英文、中文、日文在内的多种语言文本图像的倾斜检测中。     

基于Radon变换的文本图像倾斜校正

归纳现有的多种倾斜字符校正方法,提出一种基于Radon变换用于一般字符校正的方法。该方法对文本图像做简单的数学形态学处理,利用Radon变换求出文本倾斜的角度。实验结果表明：与传统方法相比,本算法减少了计算量,提高了校正效率,且具有较强的适用性和鲁棒性。     

一种新的车牌倾斜校正方法

车牌的倾斜对车牌的字符分割与识别带来不利的影响.本文分析了车牌的倾斜模式,提出了一种新的车牌倾斜校正方法.该方法采用水平和垂直彩色边缘检测结合旋转投影求取车牌的水平和垂直倾斜角度,对水平倾斜的车牌进行双线性插值旋转校正,对垂直倾斜的车牌进行双线性插值错位偏移校正.实验结果表明,该方法简单实用,对光照、污迹等不敏感,抗干扰能力强.     

一种倾斜车牌字符提取方法

针对车牌字符提取中存在的问题,本文提出了一种针对倾斜车牌的字符提取方法.运用最大熵分割算法分割车牌图像,运用串并行扫描结合的方法细化图像,提取骨架.运用Hough变换法提取车牌边缘所在的直线,求出倾斜角度以矫正图像.对校正之后的骨架图像进行逐行扫描,确定整个车牌所在区域,并运用水平投影法分出每个字符所在区域,以便进行识别.实验证明,本文提出的车牌字符提取方法中对车牌倾斜有很好的适应性,行扫描的方法可以快速分辨出车牌字符区域,是一种鲁棒的字符提取方法.     

Houhg变换OCR图象倾斜矫正方法

在光学字符识别（OCR）图象扫描输入的过程中,扫描图象或多或少会出现某种程度的倾斜,这种图象的倾斜不仅会给下一步字符的切割造成困难,也影响最终的字符识别精度,通常情况下,为避免用户重新扫描,可以通过软件方法对图象进行矫正,为此提出一种利用Hough变换进行图象倾斜矫正的方法,为克服Hough变换计算量大的缺点,该方法采用了变分辨率图象金字塔策略,实验结果表明,该方法能快速准确测量出扫描图象的倾斜角度,并且具有很高的抗噪声性和应用适应性。     

一种快速高效的去除剪切、旋转倾斜的方法

提出一种快速高效的用于OCR系统上的倾斜校正方法。将整页的倾斜分解为水平剪切和垂直剪切,分别作两次剪切倾斜校正,以二阶原点矩检测OCR图像的剪切倾斜角度,用行移动进行倾斜校正。字符经过倾斜校正后,变形小。实际使用证明它能够明显地提高OCR系统的性能。由于这种方法简单,速度快,因此很容易被集成到现有OCR系统中。     

技术综合集成在模式识别中的应用

本文介绍了采用综合技术集成的方法，解决印刷汉字识别系统误识率太高的重大难题，并通过集成系统的实践，证实了其技术集成优势，由于识别方法的互补效应，不仅提高了识别的正确率，而且使误识率得到大幅度的降低，采用该集成办法研制的系统，经过１００万字的实际文章的测试，系统的识别率超过９８％，误识率小于０．２％，尤其是汉字的误识率小于０．１％。     

低质量汉字的分块搜索两级识别法

由于汉字笔画复杂,从视频中提取的汉字图像质量往往较差,采用传统光学字符识别(OCR)的结果不理想.为了解决低质量汉字图像的识别问题,提出一种基于分块搜索的两级识别方法.首先建立汉字图像的分块结构并模仿低质量汉字生成训练集,然后对训练集中各分块图像应用主成分分析提取特征并建立索引.待识别图像应用分块搜索和投票的方式从索引中获取候选汉字集合(一级识别),再根据投票结果的显著性辅以全局结构特征匹配识别汉字(二级识别).实验结果证明,该方法对于低质量汉字图像比普通的OCR方法具有更高的识别率.     

Towards robust writer verification by correcting unnatural slant

Slant is a salient feature of Western handwriting and it is considered to be an important writer-specific feature. In disguised handwriting however, slant is often modified. It was tested whether slant is indeed an important factor and it was tested whether the distorting effect of deliberate slant change can be countered by a simple shear transform. This was done in two off-line writer verification experiments in image processing conditions of slant elimination and slant correction. The experiments were performed using three features based on statistical pattern recognition, including the state-of-the-art features Fraglets and Hinge. A new public dataset was created and used, containing natural and slanted handwriting by 47 writers. A striking result is that the average natural slant value is much less important for biometric systems than is usually assumed: eliminating slant yields just a 1-5% performance loss. A second result is that the effects of deliberate slant change cannot be fully countered by a simple shear transform: it raises performance on the distorted handwriting from 53-68% to 64-90%, but this is still lower than normal operation on natural handwriting: 97-100%.     

中文文本图像倒置快速检测算法

针对图像处理(如OCR技术)对图像方向要求十分严格,文本图像方向具有不确定性的问题,提出了中文文本图像倒置快速检测算法.利用投影技术定位出文本字符,结合中文字符及标点符号结构特征,筛选出文本图像中的标点符号,根据标点符号像素分布特点判断出类型,结合标点符号的使用习惯,采用统计的方法判断中文文本图像是否倒置.实验结果表明,投影方法可以不用基于内容达到高效快速的要求,利用统计方法可以保证判别率,该方法可用于OCR预处理过程.     

基于快速连通域标记的车牌字符分割

对车牌图像的二值图进行连通域提取可以解决倾斜带来的问题.提出了一种基于快速连通域标记的字符分割方法.先用改进的Otsu法对车牌图像进行二值化分割,之后基于快速连通域标记算法进行连通域标记,最后对各个连通域进行后续处理提取出全部车牌字符连通域.实验表明,改进的快速连通域标记算法克服了倾斜问题,而且有效地提高了连通域提取的速度,获得较好的字符分割的鲁棒性和实时性.     

基于结构知识的手写体汉字合成方法

针对手写体汉字合成困难的问题,从离线手写体汉字样本的结构知识出发,提出一种合成手写体汉字的方法。该方法采用改进的方向游程算法提取汉字的笔画,并建立笔画框,从笔画框的结构知识出发构建起字体信息来合成汉字。实验结果证明,该方法可以较好地合成汉字,且容易识别,对光学字符识别有较好的抵抗能力。     

中英文混排扭曲文本图像快速校正方法

针对OCR 在识别文本图像时,由于扭曲造成的中英文混排文本图像识别率不理想 的情况,提出一种快速扭曲校正方法。图像经过预处理后,首先利用形态学膨胀定位文本行, 得到各文本行上下边界;分别对每个文本行参考垂直投影信息进行文字切分,获得字符包围盒; 然后根据中英文的不同特点在每个文本行中逐个对字符位置进行校正,最终实现图像重构。实 验结果表明,该方法校正速度快、精度高,对于中英文混排扭曲文档图像有较好地校正效果, 校正后图像OCR 识别率有明显提高。