面向瓦当文字识别的改进水平集骨架提取

目的瓦当是珍贵的历史文化遗产。为了进行瓦当的数字化保护和瓦当文字的自动识别,针对瓦当图像高磨损、高噪声和拓扑复杂的特点,提出基于梯度矢量流场改进的level set骨架提取算法。方法算法在传统level set骨架算法的基础上对中间函数进行改进,引入基于修正梯度矢量流场的中间函数替代传统的基于欧氏距离场的中间函数,主要通过两次速度不同的波传播实现,因此提高了算法的自动性和精确性。结果面对构建的标准模型,算法所提骨架线与标准骨架线的平均匹配度为98.03%,骨架均为单像素宽,居中性良好。面对各种噪声,本文算法所提骨架线与不加噪声骨架线的平均匹配度为99.15%,算法的抗噪性强。面对拓扑复杂模型,算法得到的骨架与原图像拓扑一致性、连通性、光滑性良好。结论实验结果表明,本文算法提取的骨架性能良好,算法抗噪性强,对拓扑复杂物体亦有较好结果,是一种有效的骨架提取算法。