【摘要】：古籍漢字結(jié)構(gòu)復(fù)雜、字形多變等特點(diǎn)以及年代久遠(yuǎn)所致的字形降質(zhì)等因素,導(dǎo)致傳統(tǒng)的漢字圖像特征和檢索方法在處理古籍漢字圖像時(shí)效果不佳,存在許多亟待解決的問(wèn)題。本文針對(duì)古籍漢字特點(diǎn),將猶豫模糊集理論引入古籍漢字圖像檢索中,提出一種基于猶豫模糊特征的古籍漢字圖像檢索方法。通過(guò)利用猶豫模糊集理論在處理多特征、多隸屬度方面的優(yōu)勢(shì),將多個(gè)結(jié)構(gòu)特征和統(tǒng)計(jì)特征融合,實(shí)現(xiàn)古籍漢字圖像檢索。在對(duì)古籍漢字特點(diǎn)進(jìn)行分析與歸納的基礎(chǔ)上,對(duì)古籍漢字圖像檢索系統(tǒng)中的關(guān)鍵環(huán)節(jié)進(jìn)行了研究與設(shè)計(jì)。首先,針對(duì)古籍漢字圖像自身以及所處介質(zhì)的特點(diǎn),進(jìn)行二值化、去噪、切分、骨架提取等圖像預(yù)處理工作,為進(jìn)一步的特征提取打下基礎(chǔ);其次,對(duì)古籍漢字圖像的檢索特征進(jìn)行選擇,構(gòu)建評(píng)價(jià)屬性及相關(guān)評(píng)價(jià)指標(biāo),對(duì)每個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo)定義相應(yīng)的隸屬度函數(shù),并在此基礎(chǔ)上形成古籍漢字圖像檢索的猶豫模糊集合;最終,采用猶豫模糊集的相似度測(cè)度理論,將兩個(gè)古籍漢字圖像之間的相似度測(cè)量問(wèn)題轉(zhuǎn)化為古籍漢字圖像所構(gòu)成的猶豫模糊集合之間的相似度測(cè)度問(wèn)題,得到檢索圖像與候選圖像之間的相似度,實(shí)現(xiàn)古籍漢字檢索結(jié)果圖像的有序輸出。根據(jù)本文方法實(shí)現(xiàn)了基于猶豫模糊集的古籍漢字圖像檢索系統(tǒng),采用古籍《四庫(kù)全書(shū)》中的圖像樣張,進(jìn)行對(duì)比實(shí)驗(yàn)分析,本方法在查準(zhǔn)率、召回率和F值上都有一定程度提高。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的基于猶豫模糊特征的古籍漢字圖像檢索方法,能夠更好地適應(yīng)古籍漢字的特點(diǎn)。
【學(xué)位授予單位】：河北大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：H12;TP391.41
【圖文】：

像二值化將有多個(gè)灰度等級(jí)的圖像，經(jīng)過(guò)閾值化后的圖像仍然保持了能夠體現(xiàn)原始減少，有利于加快后續(xù)環(huán)節(jié)的處理速題是閾值的選取，常用的閾值選取算對(duì)于光照不均勻的圖像效果不佳，尤，會(huì)出現(xiàn)較多的斷筆現(xiàn)象，而本文使，如圖 2-1 所示。因此本文在二值化的背景圖，然后根據(jù)背景亮度的高低算法 2.1 所示，最后采用局部自適應(yīng)

（a）二值化前 （b）二值化后圖 2-2 古籍漢字版面圖像二值化籍漢字版面圖像去噪學(xué)設(shè)備輸入的古籍漢字版面圖像，會(huì)存在許多的墨漬、黑斑、噪點(diǎn)，存在各種各樣的格線和批注，如圖 2-3 所示，這些因素都會(huì)對(duì)古籍圖像特征提取造成不利影響，因此需要在切分前對(duì)古籍漢字版面圖像進(jìn)行黑斑

易造成圖像邊界模糊，影響圖像細(xì)節(jié)。2）非線性濾波線性濾波在去除噪聲的同時(shí)，能夠保持圖像清晰，其中較典型的是中值濾值濾波是指將圖像中目標(biāo)像素點(diǎn)的值用周圍鄰域中各點(diǎn)值排序，取中間值的值。例如，假定一個(gè) 3×3 中值平滑模板，當(dāng)前像素點(diǎn)為 f ( x , y )，中值濾 f '( x , y )，其計(jì)算規(guī)則如式 2.2 所示。= ( , ); , 1, 0,1'( , ) ( ); ( )M f x m y n m nf x y median M median M M+ + 表示取所有 中值古籍樣張上依次進(jìn)行了均值濾波[61]、中值濾波[62]、高斯濾波[63]、雙邊濾波[，圖 2-4 為中值濾波前后的版面圖像對(duì)比圖。實(shí)驗(yàn)過(guò)程中，選擇了 3×3、57 等多種模板，圖 2-4（a）為中值濾波前的古籍漢字版面圖像，圖 2-4（b去噪后的古籍漢字版面圖像。

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本文編號(hào)：2772574