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离线手书体文字识别研究

作　者: 谢文涛
导　师: 童玲
学　校: 电子科技大学
专　业: 测试计量技术与仪器
关键词: 手书体文字识别模式识别去噪数学形态学细化纹理特征
分类号: TP391.43
类　型: 硕士论文
年　份: 2006年
下　载: 193次
引　用: 1次
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内容摘要

手书体文字识别主要分为两种,即在线识别和离线识别。文字在线识别的技术己日趋成熟,很多能够进行文字在线输入的系统都能够使用该技术。由于文字在线识别的对象是在线输入的文字,所以它能够利用笔画顺序、书写轻重等重要信息。而文字离线识别则无法利用这些信息,所以要面对一些新的困难。再加上手书体文字的书写更是因人而异、形态变化巨大,因此,如何解决这些问题已成为研究的热点。本文采取两级分类识别的方法:其中提出了一种基于单位圆投影的方法将待选字进行粗分,并结合基于游程矩阵提取纹理特征的技术进行细分并识别。本系统以银行票据中常用的大写金额汉字为识别样本进行了实验,取得了比较满意的成果。在文字图像的噪声处理方面,本文除了采用常规的阈值分割和滤波算法外,还给出了基于灰度直方图的自适应去噪算法,并针对去噪产生的断笔现象应用数学形态学的原理进行修复及应用基于某一方向的锐化算法进行预防。文字的分割和归一化处理是文字识别中非常重要的环节,本文给出了一种简单的文字自动分割和手动分割方法,分割后的文字以重心为参考点,将文字进行位置和尺寸归一化,并结合形态学的理论对尺寸归一化后的文字进行并行细化处理。本文的主要工作包括:提出了一种自适应去噪的算法,并针对在去噪过程中出现的文字断笔现象运用形态学及锐化处理的方法进行修复及预防;给出了一种简单的文字分割的自动算法及手动方法;对比了串行细化和并行细化算法的不同;提出了一种基于单位圆投影的特征提取方法并结合纹理特征进行细分识别。本文所应用的文字识别系统是在C++ Builder环境中开发的。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章绪论  9-15
  1.1 文字识别的背景及研究的意义  9-11
  1.2 文字识别理论与国内外技术现状  11-13
  1.3 本文内容安排  13-15
第二章离线手书体文字的两级分类识别算法  15-31
  2.1 文字图像识别的基本步骤  15-17
    2.1.1 图像的获取  15
    2.1.2 预处理  15-16
    2.1.3 特征提取  16
    2.1.4 分类识别  16-17
    2.1.5 后处理  17
  2.2 文字识别的粗分类算法  17-23
    2.2.1 基本的特征提取技术  18-21
    2.2.2 基于单位圆投影的算法及特征提取的实现  21-23
  2.3 文字识别的细分类识别算法  23-31
    2.3.1 文字的笔画密度及特征提取  23
    2.3.2 基于纹理的特征提取及识别  23-31
第三章文字图像的预处理  31-53
  3.1 图像的基本概念  31-32
    3.1.1 图像概述  31
    3.1.2 图像的格式  31-32
  3.2 文字图像的去噪处理  32-44
    3.2.1 阈值分割去噪及断笔修复  32-39
      3.2.1.1 基于灰度直方图的自适应阈值分割  33-35
      3.2.1.2 数学形态学及断笔修复  35-39
      3.2.1.3 锐化处理后的阈值分割  39
    3.2.2 基于颜色的背景去噪  39-40
    3.2.3 线性滤波去噪  40-42
    3.2.4 非线性滤波去噪  42-44
  3.3 文字图像灰度化  44-45
  3.4 文字的分割  45-47
    3.4.1 文字的自动分割算法  45-46
    3.4.2 文字的手动分割  46-47
  3.5 文字的归一化处理  47-53
    3.5.1 位置归一化  47-48
    3.5.2 大小归一化  48-49
    3.5.3 细化算法研究  49-53
第四章软件设计方案及实验  53-57
  4.1 软件总体结构设计  53-54
  4.2 小类别文字识别实验  54-55
  4.3 软件界面及开发环境简介  55-57
第五章总结及展望  57-58
致谢  58-59
参考文献  59-61
攻读硕士期间发表的论文  61

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