張偉偉

[摘? ? ? ? ? ?要]? 基于圖像處理與字符識(shí)別技術(shù)設(shè)計(jì)并開(kāi)發(fā)了一個(gè)對(duì)模糊圖像中文字信息進(jìn)行定位與識(shí)別的系統(tǒng)，系統(tǒng)先對(duì)讀入圖像進(jìn)行灰度化、二值化、濾波、細(xì)化等預(yù)處理操作，得到含有文字信息的清晰圖像，然后進(jìn)行字符識(shí)別，包括字符定位與分割、字符歸一化處理、字符特征提取、字符匹配識(shí)別處理四步。系統(tǒng)采用VC6.0實(shí)現(xiàn)人機(jī)交互界面友好，通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證系統(tǒng)能夠定位和識(shí)別出包含純數(shù)字或純漢字的圖片，包含各類字符的車(chē)牌圖片中的文字信息。

[關(guān)? ? 鍵? ?詞]? 圖像處理;字符識(shí)別;特征提取

[中圖分類號(hào)]? TP391.41? ? ? ? ? ? ? ? ? ?[文獻(xiàn)標(biāo)志碼]? A? ? ? ? ? ? ? ? ? ? ? [文章編號(hào)]? 2096-0603（2019）05-0140-02

社會(huì)發(fā)展進(jìn)入信息時(shí)代，以圖像為主的多媒體信息迅速成為重要的信息傳遞媒介，圖像中的文字信息包含豐富的高層語(yǔ)義信息，提取出這些文字，對(duì)圖像高層次語(yǔ)義的理解、索引和檢索非常有幫助。圖形圖像文字識(shí)別技術(shù)早有應(yīng)用，如對(duì)掃描圖片進(jìn)行OCR（光學(xué)字符識(shí)別）將包含文本的圖像轉(zhuǎn)化為文本，文字識(shí)別技術(shù)還可用于單據(jù)、車(chē)牌、標(biāo)牌、銀行卡賬號(hào)、信封上字符的識(shí)別等。目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)基于機(jī)器視覺(jué)技術(shù)的數(shù)字識(shí)別做了深入的研究。本文旨在基于已有的文字識(shí)別技術(shù)設(shè)計(jì)圖像預(yù)處理、字符定位、字符分割、特征提取以及字符識(shí)別方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)模糊彩色圖像中印刷體文字（漢字、英文字符）的識(shí)別。

論文組織結(jié)構(gòu)如下：第2節(jié)介紹本文采用的圖像預(yù)處理方法，第3節(jié)基于本文需求提出一個(gè)簡(jiǎn)潔有效的字符定位、分割和識(shí)別算法，第4節(jié)給出實(shí)驗(yàn)測(cè)試結(jié)果，最后總結(jié)全文。

一、圖像預(yù)處理

在對(duì)圖像中的文字進(jìn)行識(shí)別之前，首先要對(duì)圖像進(jìn)行預(yù)處理，本文的預(yù)處理過(guò)程為：輸入圖片→灰度化處理→二值化處理→濾波去除噪聲點(diǎn)→細(xì)化處理。

（一）灰度化

設(shè)原始圖像為BMP（bit map的縮寫(xiě)）文件，其余格式的可以轉(zhuǎn)化為BMP格式。BMP是Windows本身可以直接提供讀取支持的位圖文件格式。BMP文件可用每像素1、4、8、16或24位來(lái)編碼顏色信息，這個(gè)位數(shù)稱作圖像的顏色深度，它決定了圖像所含的最大顏色數(shù)。根據(jù)BMP文件格式可以提取出圖像中每個(gè)像素的顏色值，對(duì)彩色圖像，每個(gè)像素顏色由紅綠藍(lán)（R、G、B）3個(gè)分量表示，所以能顯示出各種顏色。灰度圖像沒(méi)有這些顏色差異，有的只是亮度上的不同，灰度值大的像素點(diǎn)比較亮（像素值最大為255，為白色），反之比較暗（像素值最小為0，為黑色）。

灰度化處理就是對(duì)RGB圖像進(jìn)行加權(quán)求和，得到一個(gè)灰度值。本文采用式（1）計(jì)算灰度值。定義1基于RGB的灰度值定義為：

灰度值 = 0.299 * Red + 0.587 * Green + 0.114 * Blue + 0.5（1）

（二）二值化

為了更加便利地進(jìn)行后續(xù)的圖像處理操作，還需要對(duì)已經(jīng)得到的灰度圖像進(jìn)行二值化處理。圖像的二值化，即根據(jù)一定的標(biāo)準(zhǔn)把圖像中的像素分成兩種顏色。本文根據(jù)像素的灰度值將圖像處理成黑白兩色。

對(duì)含有字符的圖像（如車(chē)牌），前景色為字符的顏色，背景像素個(gè)數(shù)顯然是大于前景像素的個(gè)數(shù)。所以，可以設(shè)置像素個(gè)數(shù)少的顏色為規(guī)定的前景色，像素個(gè)數(shù)多的顏色為規(guī)定的背景色。我們采用自適應(yīng)閾值法，先計(jì)算圖像整體灰度的平均值，然后將此平均值作為閾值。如果灰度值大于閾值的像素?cái)?shù)多于低于閾值的，則將灰度值大于閾值的像素設(shè)為背景色，低于閾值的設(shè)為前景色。如果灰度值大于閾值的像素?cái)?shù)少于低于閾值的，則將灰度值低于閾值的像素設(shè)為背景色，高于閾值的設(shè)為前景色。

（三）濾波處理

采用去除雜點(diǎn)的方法進(jìn)行去噪聲處理。掃描整個(gè)圖像，當(dāng)發(fā)現(xiàn)一個(gè)前景色點(diǎn)的時(shí)候，就考察并計(jì)算和該前景色點(diǎn)間接或者直接相連的前景色點(diǎn)的個(gè)數(shù)，如果個(gè)數(shù)小于特定的值，那就說(shuō)明該點(diǎn)是離散點(diǎn)，將其去掉（變成背景色點(diǎn)）。我們用遞歸調(diào)用法考察相連的前景色點(diǎn)。

（四）細(xì)化處理

由于需要處理的圖像大多是從印刷出版物上掃描來(lái)的或是對(duì)印刷文字進(jìn)行拍照得到的，所以在很多情況下字符會(huì)有些模糊，對(duì)字符識(shí)別造成一定的困難。可以對(duì)圖像進(jìn)行銳化處理，使模糊的圖像清晰。

本文采用Hilditch算法，該算法通過(guò)判斷去掉圖像中是邊界點(diǎn)而不是連通點(diǎn)的像素點(diǎn)。對(duì)一個(gè)矩形區(qū)域，從左上角開(kāi)始到右下角，每次掃描可以將矩形最外面一層剔去，層層剝離后，最終只剩下最中間的細(xì)化圖像。

二、字符識(shí)別算法

（一）字符定位與分割處理

本文通過(guò)水平方向和垂直方向的投影定位和分割圖像中包含的字符。理論上，水平投影、垂直投影后，所以可以對(duì)空白處進(jìn)行行和列的分割。不過(guò)實(shí)際應(yīng)用中還有很多細(xì)節(jié)需要考慮，例如左右結(jié)構(gòu)的漢字經(jīng)過(guò)垂直方向的投影，可能被分成兩個(gè)甚至三個(gè)部分，另外漢字和英文字符混合時(shí)實(shí)現(xiàn)正確的分割就更為復(fù)雜。對(duì)于圖像矩陣，從上到下逐行掃描，先設(shè)置狀態(tài)為未發(fā)現(xiàn)文字。

Step1：狀態(tài)為未發(fā)現(xiàn)文字且未到圖像末尾時(shí)循環(huán)做：如果當(dāng)前行的前景色像素?cái)?shù)為0，則設(shè)置該行為一行文字的開(kāi)始，然后繼續(xù)往下掃描，如果當(dāng)前行的前景色像素?cái)?shù)大于0，則設(shè)置狀態(tài)為已發(fā)現(xiàn)文字。

Step2：狀態(tài)為已發(fā)現(xiàn)文字且未到圖像末尾時(shí)循環(huán)做：如果當(dāng)前行的前景色像素?cái)?shù)大于0，則繼續(xù)往下掃描，如果當(dāng)前行的前景色像素?cái)?shù)為0，則設(shè)置該行為一行文字的結(jié)束行，將包含一行文字的數(shù)據(jù)重新存放在一個(gè)數(shù)組中，再對(duì)這一行文字進(jìn)行列分割得到一個(gè)個(gè)漢字或英文字符，之后再進(jìn)行字符識(shí)別，然后將狀態(tài)設(shè)為未發(fā)現(xiàn)文字。重復(fù)上述兩步。

字符分割復(fù)雜之處在于區(qū)分左右結(jié)構(gòu)的漢字和英文字符。自適應(yīng)的通過(guò)列分割提取出一個(gè)個(gè)文字（字符）分為兩步：

Step1：在分割了行之后，進(jìn)行一次垂直方向投影，基于投影中的空隙分離出一個(gè)個(gè)“疑似字符”，計(jì)算每個(gè)疑似字符的投影寬度，以及疑似字符與疑似字符之間的空隙寬度;從大到小排列空隙寬度，得到空隙寬度中位數(shù)，記為gm;漢字是方塊字，從大到小排列疑似字符的投影寬度，取最大的漢字寬度，記為wb。

Step2：使用寬度>=gm的空隙分割一行文字得到若干塊;對(duì)其中的某塊ch（左右不含空隙），如果它僅包含一個(gè)疑似字符，那么若其寬度接近于wb，則判斷ch為一個(gè)漢字否則是一個(gè)英文字符;如果ch包含若干疑似字符，那么若其寬度接近于wb，則判斷ch為一個(gè)漢字，否ch則若寬度小于wb，則進(jìn)一步分割成若干英文字符，否則，也即ch寬度大于wb，則用ch中最大空隙將ch分成兩部分，再按照上面方法判斷塊所包含的字符。

（二）字符歸一化處理

首先，可以通過(guò)預(yù)先設(shè)定一個(gè)參數(shù)進(jìn)行字符的歸一化處理，即對(duì)已經(jīng)分割好的字符圖片進(jìn)行放大和縮小，但是處理后會(huì)使較大的字符圖像損失較多的信息。因此本文在字符分割之后對(duì)字符的大小求一次平均，將圖片歸一化為平均字符大小，以降低字符圖片信息的損失。

計(jì)算出歸一化需要的平均字符大小后，對(duì)字符圖像用插值法進(jìn)行放大或縮小。由原字符圖像的寬和高與平均的寬和高，得出要變換的系數(shù)，把新圖像里的點(diǎn)按插值法映射到原圖像中，生成新圖像。

（三）字符特征提取

特征提取的方法是自左向右對(duì)圖像進(jìn)行逐列的掃描，統(tǒng)計(jì)每列的前景色像素的個(gè)數(shù)，然后自上而下逐行掃描，統(tǒng)計(jì)每行的前景色像素的個(gè)數(shù)，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果作為字符的特征向量。

我們決定采用一種基于投影歸一化的字符特征提取方法，從行投影到列投影，再加上兩個(gè)方向的斜投影，通過(guò)歸一化處理將投影統(tǒng)計(jì)向量轉(zhuǎn)化成與字庫(kù)中相同的特征向量。

（四）字符識(shí)別處理

在字庫(kù)中存儲(chǔ)的是每一個(gè)字符（包括漢字）的特征向量，一個(gè)特征向量對(duì)應(yīng)一個(gè)字符，將提取出的待識(shí)別字符的特征向量和字庫(kù)中字符的進(jìn)行匹配，搜尋和這個(gè)特征向量最接近的字符，也就是采用歐氏距離判別法將距離最相近的字符作為匹配結(jié)果。

定義2設(shè)待識(shí)別字符的特征向量為xf1，xf2，...，xfn，字庫(kù)中字符的特征向量記為xh1，xh2，...，xhn，這個(gè)字符和字庫(kù)中字符之間的距離定義為：

三、實(shí)驗(yàn)測(cè)試

本文使用VC6.0的MFC設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了簡(jiǎn)易的人機(jī)交互界面，如圖所示，靠人工輸入待識(shí)別圖片。用戶通過(guò)點(diǎn)擊預(yù)處理，版面分析，字符識(shí)別后得到識(shí)別結(jié)果。

識(shí)別軟件可以自動(dòng)尋找圖片上需識(shí)別字符的位置，對(duì)含有有效信息字符的區(qū)域進(jìn)行特征分析（其余部分不再分析）。同時(shí)，將區(qū)域中每個(gè)字符的特征和字庫(kù)中各字符的特征進(jìn)行對(duì)比，選擇與其最相近的字符作為識(shí)別結(jié)果。程序轉(zhuǎn)化速度快，內(nèi)容較準(zhǔn)確，結(jié)果可以以字符形式顯示在對(duì)話框中。

四、總結(jié)

本文基于圖像處理與字符識(shí)別的相關(guān)技術(shù)，能夠?qū)D片上相應(yīng)的文字進(jìn)行分割選取并轉(zhuǎn)化成為文本;能夠識(shí)別多種信息類型（如身份證號(hào)、車(chē)牌號(hào)、敏感文字）文字，識(shí)別、轉(zhuǎn)化速度快;使用C++編程，容易改寫(xiě)為C代碼，方便移植到某些硬件平臺(tái)上（如DSP）;可以對(duì)現(xiàn)有字庫(kù)進(jìn)行特定場(chǎng)合的修改，提高識(shí)別速度和效率，減小程序的存儲(chǔ)空間。

本文的設(shè)計(jì)可以用于網(wǎng)絡(luò)圖像中敏感文字的識(shí)別（通過(guò)字符識(shí)別及字符串搜索匹配）與刪除。在物流應(yīng)用中可以識(shí)別身份證復(fù)印件上的身份證號(hào)碼、電話號(hào)碼和快遞單號(hào)等，從而幫助快遞員更快更準(zhǔn)確地簽發(fā)快遞;在交通管理應(yīng)用中可以識(shí)別車(chē)牌號(hào)碼，快捷有效地對(duì)違章車(chē)輛進(jìn)行處理。

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編輯 陳鮮艷