錢俞好，周 軍，田 勝，李少輝

(河海大學(xué) 機(jī)電工程學(xué)院,江蘇 常州 213022)

0 引 言

視覺(jué)檢測(cè)是機(jī)器視覺(jué)中的一個(gè)重要領(lǐng)域，涉及到計(jì)算機(jī)、圖像處理、模式識(shí)別等多個(gè)領(lǐng)域。近幾年隨著印刷產(chǎn)業(yè)的快速發(fā)展，機(jī)器視覺(jué)檢測(cè)技術(shù)逐漸在印刷檢測(cè)中得到廣泛應(yīng)用，檢測(cè)識(shí)別結(jié)果的準(zhǔn)確性以及識(shí)別效率已成為關(guān)鍵性的衡量標(biāo)準(zhǔn)[1]。

國(guó)外開始對(duì)字符識(shí)別的技術(shù)的研究相對(duì)較早，在理論和產(chǎn)品上都比較成熟。俄羅斯的ABBYY Finereader以及美國(guó)的Nuance Omnipage Professional都是當(dāng)今世界上比較出色的OCR識(shí)別檢測(cè)系統(tǒng)軟件，支持多國(guó)語(yǔ)言，且識(shí)別率都能達(dá)到99%以上。我國(guó)于上世紀(jì)70年代末開始對(duì)OCR技術(shù)方面的研究，經(jīng)過(guò)近30年的努力已取得了重大進(jìn)展。現(xiàn)已出現(xiàn)一些性能比較出眾的產(chǎn)品成果，如清華TH-OCR97綜合集成漢字識(shí)別系統(tǒng)，對(duì)中等質(zhì)量的樣本識(shí)別對(duì)象，識(shí)別率能夠達(dá)到98%或者更高。字符識(shí)別常用的算法有模板匹配、KNN、SVM、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等。

本研究將基于模板匹配算法，提出一種改進(jìn)的模板匹配算法。

1 傳統(tǒng)模板匹配算法

模板匹配是模式識(shí)別中的一個(gè)基本方法，屬于一種統(tǒng)計(jì)思想的識(shí)別算法[2]。該方法原理簡(jiǎn)單、識(shí)別過(guò)程直觀、計(jì)算方便，因此得到較為普遍的應(yīng)用。字符模板匹配目前采用簡(jiǎn)單的二值圖像模板，0表示黑(背景)，1表示白(目標(biāo))[3]。原匹配圖像S、模板T、覆蓋的目標(biāo)區(qū)域Sij，如圖1所示。

圖1 原匹配圖S及模板T

模板T(m,n)和所覆蓋目標(biāo)區(qū)域Sij(i,j)之間的相似性D(i,j)的數(shù)學(xué)表達(dá)式為：

(1)

(2)

本研究計(jì)算目標(biāo)圖像與所有的模板庫(kù)中的相關(guān)系數(shù)，選取系數(shù)中最大的對(duì)應(yīng)的模板圖像即為識(shí)別內(nèi)容。

1.1 圖像的采集及閾值分割

按經(jīng)過(guò)多次實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，在一般條件下，選取自然光源的陰面采集圖像所呈現(xiàn)的效果最為理想，采集瓶蓋原始圖像如圖2所示。

圖2 采集瓶蓋原始圖像

閾值分割法是運(yùn)用最為廣泛的圖像分割技術(shù)。常用的閾值分割算法有以下幾種：迭代法、最大類間誤差法、最大熵法等[4]，該實(shí)驗(yàn)著重研究基于最大類間誤差的閾值分割法。

根據(jù)圖像的灰度特性，將圖像分為背景和目標(biāo)兩個(gè)部分，運(yùn)用最大類間誤差閾值算法的步驟：

(1)計(jì)算圖像中每個(gè)灰度值的概率Pi；

(2)通過(guò)計(jì)算目標(biāo)和背景的分布概率ω1、ω0以及各自的平均灰度值μ1、μ0來(lái)計(jì)算方差σ02、σ12;

σ02、σ03的計(jì)算公式如下：

(3)

式中：K—背景像素集合的最大容量。

(4)

式中：L—目標(biāo)像素集合的最大容量。

(3)計(jì)算每個(gè)灰度值的類間差；

(5)

式中：μT=(μ0+μ1)/2，k=0,1。

(4)則所有類間差中最大的所對(duì)應(yīng)的灰度值即為閾值。

本研究利用Matlab中提供的閾值分割法的函數(shù)im2bw()進(jìn)行分割，效果如圖3所示。

圖3 閾值分割圖

1.2 圖像增強(qiáng)

圖像增強(qiáng)技術(shù)是進(jìn)行正確檢測(cè)識(shí)別字符的必要保證[5]。目標(biāo)字符主要位于圖像中的圓形區(qū)域內(nèi)，在圖像處理中常用Hough變換的圓檢測(cè)的方法[6]。

圓檢測(cè)區(qū)域效果如圖4所示。

圖4 圓檢測(cè)目標(biāo)圖像

由圖4可以看出：通過(guò)圓檢測(cè)出來(lái)的圖像包含了字符和部分的噪聲點(diǎn)。常用的去噪濾波方法有高斯濾波法、均值濾波發(fā)、中值濾波發(fā)、雙邊濾波法等[7]。在Matlab軟件環(huán)境中分別用這幾種濾波方法對(duì)圖像進(jìn)行處理，效果如圖5所示。

圖5 幾種濾波方法效果圖

從以上4種濾波方式可以看出：相對(duì)于其他3種方法，中值濾波在該實(shí)驗(yàn)中有更好的圖像增強(qiáng)效果。

1.3 字符分割

常用的字符分割方法有CFS分割、投影分割、基于最小外接矩形框分割等[8]，本文中采用的基于最小外接矩形及連通區(qū)域相結(jié)合的分割法。

(1)通過(guò)最小外接法選定出包含全部字符的最小矩陣區(qū)域；

最小外界矩形框如圖6所示。

圖6 最小外界矩形框

(2)遍歷圖中的最小矩形區(qū)域，去除像素值之和為0的行，得到所有的有效字符區(qū)域條；有效字符條區(qū)域如圖7所示。

圖7 有效字符條區(qū)域

(3)通過(guò)Matlab中提供的bwlabel()函數(shù)遍歷圖7中的每一個(gè)有效字符區(qū)域，確定出每一個(gè)連通字符區(qū)域，即為每一個(gè)需要待分割的字符。

由于該實(shí)驗(yàn)中的字符之間的區(qū)分度較好，沒(méi)有粘連現(xiàn)象，字符之間的分割結(jié)果較滿意。

分割結(jié)果圖如圖8所示。

圖8 字符分割圖

2 改進(jìn)模板匹配算法

積分圖像是一種快速計(jì)算圖像目標(biāo)矩形區(qū)域內(nèi)像素之和的數(shù)據(jù)處理方法，在圖像濾波二值化圖像處理較為常見(jiàn)[9]。

積分圖像的數(shù)學(xué)公式為：

(6)

式中：I—原始圖像；II—積分圖象。

某一圖像區(qū)域的積分圖像示意圖如圖9所示。

圖9 積分圖像用法示意圖

則區(qū)域Ⅳ的像素值之和為：

IⅣ=I(i,j)+I(i-1,j-1)-I(i,j-1)-I(i-1,j)

(7)

要計(jì)算任意區(qū)域的像素和，通過(guò)3次加減法對(duì)一次內(nèi)存讀取4個(gè)區(qū)域的像素和進(jìn)行運(yùn)算，從而避免了傳統(tǒng)方法中逐點(diǎn)累加的繁瑣求和過(guò)程。一幅大小為N×M的二值圖中去統(tǒng)計(jì)K個(gè)區(qū)域內(nèi)的像素和，時(shí)間復(fù)雜度為K×(N×M-1)，內(nèi)存讀取開銷為K×N×M。在二值圖的基礎(chǔ)上利用積分圖像的思想進(jìn)行后續(xù)計(jì)算，時(shí)間復(fù)雜度和內(nèi)存讀取開銷僅為3×K和4×K，理論上大大縮短了圖像處理的時(shí)間[10]。

2.1 積分圖像與模板的快速匹配

模板匹配中一般以原圖像與模板之間的相關(guān)系數(shù)來(lái)衡量，相關(guān)系數(shù)表示原圖像向量與模板圖像向量之間的夾角。設(shè)Amn和Bmn為積分圖像和模板圖像在標(biāo)準(zhǔn)處理后的二值矩陣，μ0、μ1和σ02、σ12分別為積分圖像和模板圖像在標(biāo)準(zhǔn)處理后的均值和方差，則相關(guān)系數(shù)r(A,B)可用下式來(lái)表示：

(8)

對(duì)上式進(jìn)行近似處理：

(9)

比較上述兩式，改進(jìn)后的式(9)在實(shí)現(xiàn)過(guò)程中只需遍歷一次目標(biāo)圖像和模板圖像，計(jì)算得出均差、方差，計(jì)算開銷明顯減小。

3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果

3.1 兩種方式結(jié)果比較

原分割后字符圖像經(jīng)過(guò)歸一化后的大小均為24×42，模板庫(kù)由0～9這10個(gè)數(shù)字的模板組成，每一個(gè)數(shù)字搜集了50個(gè)模板，大小均為24×42。對(duì)0～9這10個(gè)數(shù)字分別在傳統(tǒng)模板匹配算法與改進(jìn)的圖像積分模板匹配算法下進(jìn)行60組識(shí)別實(shí)驗(yàn)，傳統(tǒng)模板匹配算法的識(shí)別結(jié)果如表1所示。

表1 傳統(tǒng)模板匹配識(shí)別結(jié)果

改進(jìn)之后的模板匹配算法的識(shí)別結(jié)果如表2所示。

表2 改進(jìn)模板匹配識(shí)別結(jié)果

兩種方式的比較結(jié)果，如表3所示。

表3 兩種方式的比較結(jié)果

從表1和表2的結(jié)果可以看出：總體上在兩種匹配方式下除了個(gè)別字符，如“0”和“7”的識(shí)別率與平均識(shí)別率相差較大，大部分的字符識(shí)別率能在90%以上；從表3可以得出：改進(jìn)模板匹配算法的識(shí)別率略低于傳統(tǒng)模匹算法，但是在識(shí)別速度比傳統(tǒng)方法提高了20%多。從張宏濤、龍翀，湯茂斌，謝渝平等人做的字符識(shí)別的結(jié)果來(lái)看，在滿足當(dāng)今普遍研究結(jié)果的識(shí)別率在83%到94%的范圍條件下，本文提出的改進(jìn)模板匹配算法能夠在滿足識(shí)別率在平均范圍內(nèi)的前提下，提高了識(shí)別檢測(cè)的速度。

3.2 瓶蓋印刷碼識(shí)別結(jié)果

筆者利用本文提出的基于圖像積分的改進(jìn)模板匹配算法，從結(jié)果來(lái)看能夠正確地識(shí)別檢測(cè)出瓶蓋印刷碼中的所有字符，驗(yàn)證該算法用來(lái)檢測(cè)瓶蓋印刷碼字符的可行性。

4 結(jié)束語(yǔ)

本研究介紹了一種基于圖像積分的改進(jìn)模板匹配的算法，并與傳統(tǒng)模板匹配算法進(jìn)行了比較，結(jié)果表明：改進(jìn)之后的匹配算法在識(shí)別速率上能夠提高20%以上，為以后的研究提供了重要參考依據(jù)。

但該算法存在著個(gè)別字符識(shí)別結(jié)果不理想的情況，在下一階段，需要從識(shí)別算法上加以完善，在保證識(shí)別速度的同時(shí)，提高識(shí)別的準(zhǔn)確率，減小實(shí)驗(yàn)誤差。

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