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        基于圖像分塊的商標(biāo)識(shí)別

        2017-12-14 06:30:24李婧
        海外文摘·藝術(shù) 2017年11期
        關(guān)鍵詞:閥值像素點(diǎn)矩形

        李婧

        (武漢晴川學(xué)院 電子信息與機(jī)電工程學(xué)院,湖北武漢 430204)

        基于圖像分塊的商標(biāo)識(shí)別

        李婧

        (武漢晴川學(xué)院 電子信息與機(jī)電工程學(xué)院,湖北武漢 430204)

        商標(biāo)識(shí)別是圖像識(shí)別中的一種。由于商標(biāo)是日常生活中隨處可見的事物,同時(shí)因?yàn)槠涓缓畔?,所以在自然環(huán)境下的商標(biāo)自動(dòng)識(shí)別也具有極大的用處。目前商標(biāo)識(shí)別由于在自然情況下圖片的干擾及其商標(biāo)的大小、位置的不一樣導(dǎo)致傳統(tǒng)的商標(biāo)識(shí)別算法難以解決以上的問題。本文提出了一種基于圖像分塊的商標(biāo)可以很好的解決以上的問題。商標(biāo)識(shí)別;圖像分塊;二值化算法

        1 前言

        商標(biāo)識(shí)別由于其應(yīng)用領(lǐng)域多、應(yīng)用范圍廣,受到了眾多研究者的關(guān)注。商標(biāo)識(shí)別框圖1所示,一般商標(biāo)識(shí)別分為以下幾步:獲取圖片、圖像灰度化、圖像二值化、去噪濾波處理、識(shí)別。

        (1)獲取圖片:圖片一般是從相機(jī)、手機(jī)、網(wǎng)絡(luò)等途徑獲得的。由于相機(jī)和手機(jī)的攝像頭分辨率參差不齊,并且拍攝時(shí)自然條件的多樣化導(dǎo)致得到的圖片的格式、大小、分辨率也各有不同。

        (2)圖像灰度化:由于開始獲取的圖片包含了干擾、前景和背景、噪聲等元素,這些東西非常不利于圖像的識(shí)別,所以先把彩色的圖像灰度化。圖像的灰度化有許多種方法,這里采用的是用以下公式計(jì)算:

        其中

        I

        代表灰度化之后的亮度值,B、G、R分別代表原來彩色圖像中的藍(lán)色、綠色、紅色的值。

        (3)圖像二值化:圖像灰度化后還是包括目標(biāo)、背景和噪聲,圖像二值化便是通過一個(gè)閥值的選取將目標(biāo)完全保留,同時(shí)將背景和噪聲去除。本文中選取閥值的方法為大津閥值。

        (4)圖像標(biāo)準(zhǔn)化:圖像二值化后由于顏色的原因,有些圖片的目標(biāo)變成背景,背景變成圖片。由于絕大多數(shù)圖片,背景的像素點(diǎn)比目標(biāo)的像素點(diǎn)多,所以這一步默認(rèn)將像素點(diǎn)多的顏色為白色,像素點(diǎn)少的為黑色。

        (5)去噪和濾波處理:此模塊的作用是將圖像二值化后殘留的背景和噪聲完全去除,為了方便下一步的識(shí)別。本文中采用的濾波方法是基于輪廓提取的濾波方法。

        (6)識(shí)別:以上的過程都完成后便只剩下目標(biāo)了,這一步是將圖片中的目標(biāo)和模板進(jìn)行比較,識(shí)別商標(biāo)。本文中采用的識(shí)別方法為分塊識(shí)別。

        2 二值化算法

        本文中采用的二值化算法為基于大津閥值的二值化算法。此方法為將一個(gè)灰度圖像的數(shù)據(jù)在某一閥值處分成兩組,當(dāng)被分成的兩組方差最大時(shí),決定閥值。

        圖1 商標(biāo)識(shí)別框圖

        圖2 圖像的二值化

        假設(shè)一幅圖像中的灰度值為0~

        m

        -1,灰度值

        i

        的像素?cái)?shù)為

        N

        ,此時(shí)我們得到的像素總是為:

        個(gè)值的概率:

        然后用

        T

        將其分成兩組可以求出其全部的灰度平均值以及兩組間的方差:

        其中,

        w

        ,

        w

        C

        ,

        C

        的概率,

        μ

        ,

        μ

        C

        C

        的平均值然后求出

        δ

        (

        T

        )最大時(shí)的

        T

        就是二值化算法中的閥值。取得閥值后將比閥值小的像素點(diǎn)變?yōu)?,比閥值大的像素點(diǎn)變?yōu)?55。整個(gè)二值化過程如下圖2所示。

        3 濾波算法

        本文中采用的濾波算法是一種新型的濾波算法,這個(gè)濾波算法基于邊界提取算法。在實(shí)際圖片中,絕大多數(shù)圖片的目標(biāo)物在中間,所以本文考慮的圖片是目標(biāo)在圖片的中間。濾波算法為我們從邊界上開始找點(diǎn),如果找到黑色點(diǎn),則默認(rèn)為噪聲點(diǎn),然后通過從此點(diǎn)的左上角開始順時(shí)針查找是否還有黑點(diǎn),如果有黑點(diǎn)則將其全部存起來,繼續(xù)尋找,直到所有點(diǎn)都已經(jīng)找完。

        4 識(shí)別算法

        在圖片識(shí)別之前首先獲取圖片的特征,首先獲取圖片中目標(biāo)的左上方、左下方、右上方、右下方的點(diǎn),通過這四個(gè)點(diǎn)確定包含目標(biāo)的最小矩形,本文中獲取三個(gè)特征:第一個(gè)是目標(biāo)所在的最小矩形的高和寬的比值;目標(biāo)所在最小矩形中黑色點(diǎn)的個(gè)數(shù)與矩形的面積的比值;將最小矩形切割成100份,每一份小矩形中黑色點(diǎn)的個(gè)數(shù)與小矩形的面積的比值。繼而將以上三個(gè)特征與模板圖片的三個(gè)特征進(jìn)行比較,取差值最小的模板所對(duì)應(yīng)的商標(biāo)為圖片對(duì)應(yīng)商標(biāo)。

        5 結(jié)語

        本文中提出了一種新的商標(biāo)識(shí)別方法,這種算法克服了商標(biāo)的大小和位置不同的問題,并對(duì)這種方法進(jìn)行了驗(yàn)證。在驗(yàn)證過程中一種識(shí)別了四個(gè)商標(biāo),識(shí)別正確率為91.67%。證明了這種方法在實(shí)際應(yīng)用過程中有著一定的優(yōu)勢(shì)。

        [1]游張華,徐勇,康業(yè)娜.基于ARM的商標(biāo)識(shí)別系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)工程,2007,(15):264-266.

        [2]楊淑瑩.圖像模式識(shí)別[M].北京:清華大學(xué)出版社,2005.

        TP391.3

        A

        1003-2177(2017)11-0061-02

        李婧(1988—),女,湖北仙桃人,講師,碩士研究生,研究方向:網(wǎng)絡(luò)化控制系統(tǒng)。

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