本文選題：刻劃字符 + 直方圖分析　； 參考：《光學精密工程》2017年04期

【摘要】：光學刻劃字符圖像的前景通常由高灰度像素區(qū)域和低灰度像素區(qū)域組成,導致使用傳統(tǒng)的基于梯度的邊緣提取方法如Canny算子不能準確地獲得字符的輪廓,為此本文提出了一種利用假邊緣信息結合直方圖分析的圖像灰度變換方法,變換后的圖像前景僅由低灰度像素構成。首先對Canny邊緣點進行特征分析,提取其假邊緣點;然后進行圖像直方圖分析,確定灰度變換范圍以及灰度對應關系,并對假邊緣兩側的邊界區(qū)域施加光滑度約束來確定灰度變換參數;最后以此變換參數對非背景區(qū)域的高灰度像素進行灰度變換。實驗證明,灰度變換后字符筆畫僅由低灰度像素構成,原邊界處的灰度變化足夠光滑,可以使用基于梯度的方法來提取完整而準確的字符輪廓。
[Abstract]:The foreground of optical character image is usually composed of high gray pixel region and low gray pixel area, which leads to the traditional gradient-based edge extraction method such as Canny operator can not accurately obtain the contour of characters. In this paper, an image gray level transformation method based on false edge information and histogram analysis is proposed. The image foreground after transformation is only composed of low gray pixels. Firstly, the feature of Canny edge point is analyzed, then the false edge point is extracted, and then the image histogram analysis is carried out to determine the range of gray level transformation and the corresponding relation of gray level. The smooth degree constraint is applied to the boundary region on both sides of the false edge to determine the gray transformation parameters. Finally, the gray level transformation of the high gray pixel in the non-background region is carried out by the transformation parameter. The experimental results show that the character strokes are only composed of low gray pixels after gray level transformation, and the gray level changes at the original boundary are smooth enough to extract the complete and accurate character contours using gradient-based methods.
【作者單位】： 山東建筑大學信息與電氣工程學院;
【基金】：山東科技發(fā)展計劃(No.2014GGX101050) 山東省自然科學基金(No.ZR2014FM016)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1932651