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        模板匹配法與八鄰域分析法在數(shù)字識別細(xì)化預(yù)處理中的應(yīng)用及比較

        2016-05-14 22:39:06張盼盼張穎穎
        軟件導(dǎo)刊 2016年5期

        張盼盼 張穎穎

        摘要:討論了模式識別的基本問題之一——圖像的細(xì)化處理,將模板匹配法和八鄰域分析法應(yīng)用于數(shù)字識別的細(xì)化預(yù)處理中。著重比較了兩種算法在數(shù)字識別中的細(xì)化結(jié)果,指出兩種算法在數(shù)字識別細(xì)化預(yù)處理中存在的缺點(diǎn),認(rèn)為八鄰域分析法適用于數(shù)字識別的預(yù)處理。對八鄰域分析法作進(jìn)一步改進(jìn),消除細(xì)化后冗余的像素點(diǎn),保證了細(xì)化結(jié)果為單像素連接,確保數(shù)字識別的骨架提取預(yù)處理,從而提高數(shù)字識別速度及準(zhǔn)確率。

        關(guān)鍵詞:數(shù)字識別;細(xì)化算法;模板匹配法;八鄰域分析法

        DOIDOI:10.11907/rjdk.161008

        中圖分類號:TP317.4

        文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1672-7800(2016)005-0210-02

        0 引言

        數(shù)字識別在車牌號識別、電表讀數(shù)識別、票據(jù)識別等應(yīng)用中運(yùn)用廣泛,隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的高速發(fā)展,已有眾多學(xué)者投入到數(shù)字識別的研究中。細(xì)化算法是數(shù)字識別預(yù)處理中的重要環(huán)節(jié)之一。在進(jìn)行數(shù)字識別之前,為了提取和描述數(shù)字特征,往往要先對字符作細(xì)化處理,得到數(shù)字的細(xì)化結(jié)構(gòu)。提取出的“骨架”能很好地突出字符形狀的特點(diǎn),減少冗余信息量,從而減小識別的運(yùn)算量,提高數(shù)字識別的準(zhǔn)確率。一個好的細(xì)化算法是以細(xì)化的質(zhì)量和速度進(jìn)行評價的,細(xì)化后的骨架應(yīng)滿足以下條件:①骨架的連通性必須與原圖像保持一致;②骨架要保持原圖像的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu);③骨架的線條寬度應(yīng)盡量為單像素;④骨架在原圖像幾何上處于合適位置,如在中間。

        細(xì)化算法無論是在圖像分析還是圖像識別方面都可起到重要作用,近年來許多學(xué)者相繼提出了各種細(xì)化算法,如距離變換法[1,2]和邊緣剝離法[3]。距離變換算法可以一次性產(chǎn)生骨架,但是很難保證得到骨架的連通性。因此,現(xiàn)實(shí)應(yīng)用中大多采用邊緣剝離法。邊緣剝離法是重復(fù)地刪除邊緣上的點(diǎn),直到得到由單層點(diǎn)構(gòu)成的圖像。邊緣剝離算法又可以分為并行和串行兩種。在串行算法中,是否刪除像素在每次迭代的執(zhí)行中是順序固定的,它不僅取決于前次迭代的結(jié)果,也取決于本次迭代中已處理像素的分布情況,而在并行算法中,像素的刪除與否與像素在圖像的橫縱順序無關(guān),僅取決于前次迭代的結(jié)果。

        本文比較了并行邊緣剝離法中經(jīng)典的模板匹配法[4]和八鄰域分析法[5],將兩種算法應(yīng)用于數(shù)字識別的細(xì)化處理中。通過對實(shí)驗(yàn)結(jié)果的分析,指出兩種算法在數(shù)字識別細(xì)化處理中存在的缺點(diǎn),并對八鄰域分析法作進(jìn)一步改進(jìn),以用于數(shù)字識別的細(xì)化。

        1 模板匹配法在細(xì)化預(yù)處理中的應(yīng)用

        將模板匹配法應(yīng)用于數(shù)字識別的細(xì)化預(yù)處理中,對包含數(shù)字的圖片進(jìn)行一系列預(yù)處理操作:分割—去噪—二值化。經(jīng)過預(yù)處理,待細(xì)化的圖像是0,1二值圖像。像素值為1的是需要細(xì)化的部分,像素值為0的是背景區(qū)域。模板匹配法給出刪除條件對應(yīng)的模板,只要檢測的像素點(diǎn)滿足被刪除的條件,則被刪除,刪除的條件在模板中給出[6]。

        現(xiàn)有一幅要處理的數(shù)字字符0的二值圖像,按照以上算法對該二值圖像進(jìn)行一次循環(huán),得到的圖像如圖1(a)所示。由圖可知,該細(xì)化出現(xiàn)了斷裂現(xiàn)象,原因在于原二值圖像中存在雙邊緣目標(biāo)像素,對于雙邊緣中每一列目標(biāo)像素,其U=5,按照該算法,雙邊緣的每一列都可以被刪除,最終導(dǎo)致細(xì)化后的圖像出現(xiàn)斷裂現(xiàn)象。而對于沒有雙邊緣的二值化圖像,采用該算法后細(xì)化結(jié)果良好,未出現(xiàn)斷裂現(xiàn)象,如圖1(b)所示。

        2 八鄰域分析法在細(xì)化預(yù)處理中的應(yīng)用

        將八鄰域分析法應(yīng)用于數(shù)字識別的細(xì)化預(yù)處理中,如圖3(a)所示是一幅要處理的數(shù)字字符0的二值圖像,按照以上算法對其進(jìn)行細(xì)化處理,得到圖3(b)所示的細(xì)化結(jié)果。

        3 模板匹配法和八鄰域分析法在細(xì)化預(yù)處理中的比較

        由圖1的細(xì)化結(jié)果可以看出,將模板匹配法應(yīng)用于存在雙邊緣像素二值圖像的細(xì)化算法時,細(xì)化結(jié)果存在斷裂現(xiàn)象,且細(xì)化結(jié)果不是單像素連通,這對于要求得到單邊緣像素細(xì)化結(jié)果的數(shù)字識別,模板匹配法的細(xì)化預(yù)處理不符合條件。因此,很多學(xué)者對模板匹配法進(jìn)行了改進(jìn),以消除雙邊緣造成的影響,但是改進(jìn)后的算法使得整體復(fù)雜度增加,且效果不是很理想。

        與模板匹配法相比,八鄰域分析法得到的細(xì)化結(jié)果良好,對于存在雙邊緣像素的原二值圖像,細(xì)化結(jié)果不存在斷裂現(xiàn)象,如圖3所示,且細(xì)化后的骨架連通性與原圖像保持一致,同時骨架在原圖像集合位置中間。

        然而,八鄰域分析法在數(shù)字識別細(xì)化預(yù)處理中也存在一定缺點(diǎn)。將八鄰域分析法應(yīng)用于復(fù)雜圖像的細(xì)化時,存在無法達(dá)到單像素連通細(xì)化結(jié)果的問題,這將降低后續(xù)數(shù)字識別的速度和效率。非單像素連通的細(xì)化結(jié)果如圖4所示。

        4 改進(jìn)的八鄰域分析法在細(xì)化預(yù)處理中的應(yīng)用

        采用八鄰域分析法對于復(fù)雜圖像無法達(dá)到單像素連通的細(xì)化結(jié)果,而對于數(shù)字識別,單像素的細(xì)化骨架能夠提高數(shù)字識別的速度和準(zhǔn)確率,因此本文提出改進(jìn)的八鄰域分析法來消除細(xì)化后多余的像素點(diǎn)。

        4.1 直角連通情況

        經(jīng)分析可知,由以上算法細(xì)化后多余的像素點(diǎn)都是屬于直角連通的情況。直角連通情況可歸納為以下兩個條件:①當(dāng)前像素點(diǎn)符合4種直角連通情況之一;②V(i,j)=2。符合以上兩個條件則說明當(dāng)前像素點(diǎn)是直角連通的情況,可將當(dāng)前點(diǎn)刪除。

        4.2 直線相交情況

        經(jīng)分析可知,直線相交也是造成細(xì)化后圖像冗余的另一個原因,直線相交情況則可將當(dāng)前像素點(diǎn)刪除。

        將改進(jìn)的八鄰域分析法應(yīng)用于數(shù)字識別細(xì)化預(yù)處理中,得到的圖像骨架連通性與原圖像保持一致,且為單像素連通,同時骨架在原圖像集合位置中間,這為后續(xù)的數(shù)字識別提供了最為理想的細(xì)化預(yù)處理結(jié)果。

        5 結(jié)語

        將模板匹配法與八鄰域分析法應(yīng)用于數(shù)字識別的細(xì)化預(yù)處理中,可以看出,模板匹配法對于數(shù)字的細(xì)化,當(dāng)出現(xiàn)雙邊緣像素時則必須結(jié)束算法,否則會出現(xiàn)連通區(qū)域的斷裂現(xiàn)象,將算法改進(jìn)會消耗更多時間且增加復(fù)雜度。而八鄰域分析法可以直接獲得良好的符合條件的細(xì)化結(jié)果,有利于后面的數(shù)字識別部分,但采用八鄰域分析法對復(fù)雜圖像進(jìn)行細(xì)化時,得到的細(xì)化結(jié)果并非單像素連通。因此,對八鄰域分析法作出改進(jìn),將直角連通和直線相交情況造成的冗余點(diǎn)刪除,改進(jìn)的八鄰域分析法可以得到數(shù)字字符的單像素連通細(xì)化骨架,從而提高后續(xù)數(shù)字識別的速度及準(zhǔn)確率。

        參考文獻(xiàn):

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        [4]畢厚杰,于錫建.一種基于邊緣點(diǎn)特征的細(xì)化算法[J].數(shù)據(jù)采集與處理,1990,5(1):7-11.

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        (責(zé)任編輯:黃 健)

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