鄭鵬 王雨 苑澤偉

摘 要：針對(duì)IC卡壓印字符的表面特征，邊緣檢測(cè)算子的選取并得到精準(zhǔn)凹凸字符信息是圖像處理的關(guān)鍵。利用Canny算子提取凹凸字符的邊緣特征，并利用幾種經(jīng)典的邊緣檢測(cè)算子對(duì)Canny算子效果進(jìn)行檢驗(yàn)，得出Canny算子對(duì)卡片字符的邊緣檢測(cè)有相當(dāng)好的結(jié)果。同時(shí)，根據(jù)字符圖像的邊緣檢測(cè)結(jié)果，選取閾值參數(shù)對(duì)字符圖像進(jìn)行分割得到單個(gè)字符的二值化圖像和灰度直方圖。較傳統(tǒng)的二值化分割方法相比，取得了滿意效果。并提高了字符的識(shí)別率。

關(guān)鍵詞：IC卡；Canny算子；邊緣檢測(cè)；字符分割

中圖分類號(hào)：TP391.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

Abstract： It is the key to image processing to select the appropriate edge detection operator and get the precision concavity and convex character information for the surface features of IC card concavity characters.The Canny operator is used to extract the edge features of bump characters.And through several classic edge detection operators to verify the effect of Canny operator，verify that the Canny operator is an effective edge detection method.According to the edge detection results of the Canny operator，the threshold image is selected to segment the character image to obtain the histogram of the binarized image.Compared with the traditional binarization method，the satisfactory results are obtained.And improve the recognition rate of characters.

Key words： IC card，Canny operator，Edge detection，Character Segmentation

隨著IC卡在社會(huì)各行各業(yè)的廣泛使用，現(xiàn)代化的卡片制作前景也是越來(lái)越廣闊。但是在卡片壓印過(guò)程中，由于工藝技術(shù)和設(shè)備精度的限制，難免會(huì)出現(xiàn)部分字符不完整等一些缺陷，這樣對(duì)卡片的使用造成很大的影響。在生產(chǎn)過(guò)程中要保證字符的完整性，就要對(duì)其卡片的圖像提取以及對(duì)字符邊緣進(jìn)行檢測(cè)。

目標(biāo)圖像的邊緣檢測(cè)是圖像分割[1]、特征提取和機(jī)器視覺(jué)等圖像分析領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)。這種檢測(cè)實(shí)質(zhì)上是利用一些算法來(lái)尋找圖像中目標(biāo)和背景之間的邊界線，通常由尋找圖像一階導(dǎo)數(shù)中的極值或?qū)ふ覉D像二階導(dǎo)數(shù)過(guò)零點(diǎn)穿越來(lái)檢測(cè)圖像邊緣。常用的邊緣檢測(cè)有一階微分算子（Roberts、Sobel、Prewitt等）、二階微分算子（Laplacian、LoG等），這些算子提取目標(biāo)邊緣[2]都是用模板與圖像卷積來(lái)實(shí)現(xiàn)的，優(yōu)點(diǎn)是計(jì)算量很小，但常常會(huì)丟失一些邊緣信息，抗噪能力差，檢測(cè)效果不理想。

John Canny在1986年首先提出的[3]Canny邊緣檢測(cè)算子是一種含有最優(yōu)化的逼近算子，與傳統(tǒng)算子相比具有良好的的信噪比和定位精度，能夠準(zhǔn)確完整的檢測(cè)出目標(biāo)的圖像邊緣，并被普遍應(yīng)用到圖像識(shí)別和處理問(wèn)題中。

本文提出的IC卡字符邊緣檢測(cè)和分割識(shí)別，與一般打印形成的字符相比，卡片通過(guò)壓印產(chǎn)生凹凸不平的字符，在視覺(jué)上通過(guò)光差對(duì)比來(lái)生成字符圖像。并結(jié)合Canny算子得到的邊緣圖像進(jìn)行分析，然后通過(guò)直方圖閾值[4]參數(shù)的調(diào)節(jié)對(duì)字符進(jìn)行分割并得到二值化圖像[5]，最終達(dá)到字符識(shí)別的目的。

1 Canny算子邊緣檢測(cè)

1.1 Canny算法基本原理

4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本文是在MATLAB的環(huán)境下得出結(jié)果，如圖9所示，選取不同的閾值對(duì)字符的分割效果影響很大，隨著黑色像素的減少，分割出的字符不連續(xù)增加。以下是卡片字符的二維信息熵。通過(guò)比較其值大小，二維信息熵可以作為字符二值化的質(zhì)量檢測(cè)標(biāo)準(zhǔn)。

5 結(jié) 語(yǔ)

Canny算子對(duì)字符邊緣檢測(cè)有很好的效果。而且通過(guò)對(duì)圖像閾值的篩選，來(lái)分割目標(biāo)區(qū)域，已達(dá)到對(duì)字符圖像的有效識(shí)別。

（1）通過(guò)集中經(jīng)典邊緣檢測(cè)算子的對(duì)比，得出Canny算子檢測(cè)圖像能夠清晰、連續(xù)準(zhǔn)確檢測(cè)出目標(biāo)字符。

（2）利用Canny算子的檢測(cè)優(yōu)勢(shì)，作為凹凸字符邊緣的提取工具，來(lái)處理圖像邊緣和字符的分割，并且能夠很好的解決圖像分割二值化問(wèn)題。

（3）通過(guò)對(duì)字符的分割試驗(yàn)，有效的提高了識(shí)別速度，降低了誤識(shí)率。

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