论文研究-维吾尔文笔迹边缘提取算法及特征提取研究.pdf

所需积分/C币:12 2019-09-12 03:37:18 610KB .PDF
收藏 收藏
举报

介绍了四种经典的笔迹边缘提取算法,通过实验结果分析得出Sobel算子在提取维吾尔文笔迹边缘时效果较好。提出一种与文本无关、特征融合的笔迹鉴别方法,融合的特征包括改进网格窗口微结构特征和笔迹曲向特征,该方法采用概率密度分布的方法统计笔迹的网格窗口微结构特征和曲向特征,鉴别效果达到了预期值。介绍一些高新的图像处理技术,提出对经典算子的改进、融合以及把新的图像处理技术运用到维文的笔迹鉴别工作中将是下一步的主要任务。
l64 013,49(15) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 出许多的伪边缘,边缘妵位精度不够高,得出的边缘比较 0-10 粗。当对特度要求不是很高时,是一种较为快速的边缘检它的模板形式是14-1|,另外一种形式是18-1 0-10 测方法。 以一小段维文笔迹为例,如图3 Laplacian算子是一种各向同性算子,它只关心边缘的位置 而不考虑其周围的像素灰度差值。 Laplacian算子对孤立 像素的响应要比对边缘或线的响应更强烈,因此只适用于 无噪声图像。在有噪声的情况下, Laplacian算了检测边缘 之前需要先进行低通滤波。 Rna 以一小段维文笔迹为例,如图7 图3Sobe边缘裣测算子提取维文笔迹边缘图 9 23 Prewitt边缘检测算子 Prewitt算子是一种边缘样板算子。这些算子样板由 L8心≈2 理想的边缘子图像构成。依次用边缘样板去檢测图像,与 被检测区域最为相似的样板给出最人值。用这个最大值 图7 Laplacian边缘检测算子提取维文笔迹边缘图 作为算子的输出值P(,),这样可将边缘像素检测出来。 对 Laplacian算子的改进是LoG算子,LoG算子把高斯 Prewitt边缘枪测算子样板如图4 平滑滤波器和拉普拉斯锐化器结合起来,先平滑除去噪 声,然后再进行边缘检测。对此的研究有文献[6]中提出的 1 基于L0G算子的新的边缘提取方法。 (a)方向 (b)方向2(c)方向3(d)方向4 3经典边缘检测算子性能比较 图8、图9是采用上述介绍到的四种经典边缘檢测算 (:)方向5(方向6(g)方向7(h)方向8 子对同一小段维文笔迹图像进行实验的效果对照图,这 图4 Prewitt边缘检测算子样板 四种算法也是本文所做的维文笔迹鉴别系统屮用作比较 个算了样板对应的边缘方向如图5所示。 的算法。 图8未做处理的维文笔迹图像 图5边缘方向 然后取合适的门限阈值,作如下判断:P(,>阈值, (a) Robert算子 b) Sobel算子 (i,为阶跃状边缘点。{P(,m}为边缘图像。 以一小段维文笔迹为例,如图6 ) Prewitt算子 算子 图9四种经典算子提取维文笔迹边缘效果对照图 四种算子的性能比较如表1所示。 表1四种算子的性能比较 图6 Prewitt边缘检测算子提取维文笔迹边缘图 算子 边缘定位精度/‰)抑噪能力边缘丟失率/(%) Robert算子 937 差 l8.6 24 Laplacian边缘检测算子 Sobel算子 强 13.7 Laplacian算子定义为v(x,)c2f(x,y),f(x.y) Prewitt算子 87.5 强 4.2 Laplacian算子 90.2 差 16.7 郭世超,卡米力·木依丁:维吾尔文笔迹边缘提取算法及特征提取研究 2013,49(15)165 从以上的分析和图9的对照结果以及表1中的数据可中第一个扫描到的像素点和最后一个扫描到的像素点纵 以得出 坐标之差除以横坐标之差的商,公式表示为K=地,其 Roberts算子利用局部差分算子位边缘,边缘定位精 度较高,但是容易丢失一些边缘,如图9中,可以看出运用中(xy)是第一个扫描到的像素点坐标,(x,y)是最后 Robert算了提取出的边缘线条比铰细,有些能够反应书写个扫描到的像素点坐标,这里的像素点坐标只是一个相对 者书写风格的笔迹边缘没有被提取出来,同时由于 Roberts坐标,和具休坐标系的选取有关,但不影响最后的计算结 算了没有对图像进行平滑计算,因此不能抑制噪声,但该果。实验中网格窗口的大小定为(2×G+1)×(2×G+1)(G 算千对具有陡峭的低噪声图像响应效果比较好; Sobel算子4、5、6、7),通过实验和计算可以得出K的取值范围为 和 Prewitt算子都是对图像进行差分和滤波运算,差别只是[-2×G,2×O]步长设为0.25,K被划分为16XG个取值区 平滑部分的权值有些不同,对噪声都具有一定的抑制能间,K,K,…,K5分别表示16×G个不同的区间,其中K 力,但容易出现边缘多像素宽,不能完全排除提取出一些取0时表示边缘笔画第一个和最后一个扫描到的像素点在 “伪边缘”,即提取出的边缘不是真正能反映笔迹轮廓的边网格窗口的同一列,K不存在时表示在网格窗口的同一·行。 缘,从边缘的连续性、丢失性综合来考虑 Sobel算子和 Prewitt (3)边缘笔画的曲度用符号C来表示,公式表示为 算子效果比较好。 Laplacian算子是二阶微分算子,对图像c=p 中的阶跃型边缘点定位准确并且具有旋转不变性即无方 D.D1+…DpD.,其中Dp表示网格窗口中低意 向性的特性。但该算子容易丢失一部分边缘的方向信息,两个像素点之间的直线距离,通过计算可以得出C的取值 造成不连续的检测边缘,同时抗嗓声能力比较差,比较适范围为(0,1,步长设为01,C被划分为10个区间,C 用于屋脊型边缘检测。因此本文在所做的维吾尔文笔迹鉴C2…C10分别表示10个不同的取值区回,C取1时表示边 别系统中采用 Sobel算子提取笔迹图像的边缘信息。 缘笔画是垂直的或者水平。 根据概率密度分布函数的思想,使用函数g(L,K,Cn) 4笔迹融合特征提取和匹配 记录(1,K,Cm0(,K,Cm分别从上述区间中取值此种曲 文献「屮使用 Gabor小波提取笔迹的纹理特征,但是向特征结构出现的次数;扫描统计所有曲向特征结构的出 字符或文本的不同组合会使纹理本身发生很大的变化,从现次数,然后计算每种曲向特征结构的出现频率,最后把 而会影响到稳定笔迹特征的提取;文献8中是根据笔迹图频率所组成的向量作为笔迹的曲向特征。 像的像素值提取具有代表性的轮廓,牛成能够反映书写者 本文提取了边缘笔迹的微结构特征和曲向特征,经过 笔迹凤格的 Codebook,该方法要先对笔迹图像进行细化,反复的实验验证,设定微结构特征的影响程度为0.36,曲向 然后进行分割,最后才能牛成 Codebook;文献9中是在笔特征的影响程度为0.64,此时笔迹的鉴别正确率最高。 迹边缘的四族角度上建立与笔画长度、方向有关的结构矢 具体的笔迹匹配操作步骤如下 量模型,笔画的曲度特征没有考虑在内。基于此本文提出 (1)提取出待检测样本的徵结构特征和曲向特征和参 种提取笔迹融合特征的维吾尔文笔迹鉴别方法,笔迹融考样本库中80份笔迹的微结构特征和曲向持征 合特征包括改进网格窗凵微结构特征和曲向特征。 (2)用下面的距离公式(d表示加权欧式距离,dch 改进网格窗口微结构特征的提取参考文献[]中的表示加权卡方距离,dn表示加权曼哈顿距离)分别计算待 方法,但做了一些改进:(1)文献1中所提取的网格窗凵检测样本和参考样本库中每份笔迹的微结构特征向量之 微结构没有考虑网格中心的像素点和其他像素点所构成间的距离大小和曲向特征向量之间的距离大小 的微结构,本文加入了这一·微结构:(2)在同一个网格窗 口中一般会有至少两个以上的边缘笔画,相同的边缘笔 drm("1,)= 画如果因为所在位置的不同被记为不同的微结构,就会 dwci (VI, v,)= (2) 降低笔迹鉴别的正确率,因此本文只考虑通过网格中心 O.(1,+1 笔画山度三个特征指标所构成的概率密度分布,每个特征么“(…F,= 的边缘笔画。 本文提取的曲向特征定义为:由笔画长度、笔画方向 指标的定义如下 (1)边缘笔画的长度用符号L来表示,L等于与网格 K-1 窗凵中心连通的像素点个数,根据具体的维文笔迹和实验 M4,k2v (5) 中所使用的网格窗口的大小,的取值范围定为[2,76],步 长为2,L被划分为37个取值区间,分别用L1,L2…,L2来"和v是两个笔迹图像的特征向量,v和v2分别表示n 衣示从小到大的37个区间 和v,的各维元素,N为向量维数,ν是K=80个参考样本中 (2)边缘笔画的方向用符号K来表示,K等于网格窗口第j个样本的第i维元素,σ和八是参考样本特征向量在 l66 013,49(15) Computer Engineering and Applications计算机工程与应用 第i维上的标准差和均值。 了分析和比较,得出 Sobel算子的性能最佳,这对于从事维 (3)根据微结构特征和曲向特征的影响程度不同,计文笔迹处理方面的研究者来说是一个很好的参考。经典 算岀最终融合特征的距离大小,然后把所得出的距离结果的图像边缘提取算子因其算法简单易于实现,其应用非常 按照从小到人的顺序进行排列,距离大说明待检测样本和广泛。而神经网络、小波变换数学形态学、神经动力学理 参考样本是同一个书写者的可能性比较小,距离小说明待论都是近些年发展起来的高新图像处理技术。下一步要 检测样本和参考样本很有可能是同一书写者。如果距离做的主要工作就是经典边缘提取算法和其他方法的融合 结果最小的待检测样本和参考样本是同一书写者说明首以及把这些高新技术有效地运用到维吾尔文笔迹鉴别中, 选匹配正确,如果在前三个距离结果十有和待检测样本是提高笔迹的鉴别正确率。 同一书写者的参考样本,说明前3选匹配正确,前5选、前 10选以此类推。 参芳文献: 最终实验结果如表2,表中的数据表示笔迹匹配正确 所占的比例。 吴雪刚,程小平.二值图像快速边缘提取的算法|计算机应用 与软件,2007(5):153-155 表2不同距离度量下的笔迹鉴别正确率 [2]冑聿乐,徐向民,肖跃,等一种新的二值图像目标铊廓跟踪算 法[微计算机信息,200723(2/3):259-261 距离度量首选前3选前5选前10选 加权欧式79 [3]张慧档,贺昱曜基于小波变换和神经网络集成的笔迹鉴别方 84.7 89.2 加权卡方792 83.8 法门计算机应用研究,2008(3):740-743. 加权曼哈顿78.7802 N3.6 87.9 [4]黄楠改进的数学形态学图像边缘提取算汯研究门计算机仿 貞,2012(3):288-291 5其他新兴图像处理技术 [5] Robert L G Machine perception of three-dimensional solids[DI 近年来随着模糊数学、神经网络的发展,人们不断探 Ichusetts: Massachusetts Institute of Technologv. 1965 索将其应用于图像的边缘检测中,如文献[1-12]中所做的 159-197 研究基于小泼包多分辨率图像边缘提取方法是在小波函6张太发,程东旭,石瑞银基于og算子的一种新的边界轮廓线 数对图像分解的基础上发展起来的,小波包变换不仅对图 提取方法门计算机工程与应用,2008,44(22):183-185 像的低频子带进行分解,还对图像的高频子带进行分解,17阿不都热依木,热西丁基于 Gabor小波的维吾尔文笔迹的特 选择的小波包尺度越大,小波系数对应的空间分辩率就越 征提取方法研究[和出师范专科学校学报,2010,29(5) 低。在提取图像边缘时对噪声的抑制效果更好。某些利 184-185 用小波包变换进行图像边缘检测和分割的研究已经取得8]尚赵伟,李建伟,张太平基于局部结构分割的维吾尔文笔迹 了良好的效果,如文献门3中提到的基于复小波的脱机于 鉴别方法门计算机工程,2012,38(10):178-181 写体笔迹鉴别和文献4中提到的抗混叠边缘波变换;数张书煜,卡米力木依丁基于边缘笔画特征结构的维吾尔笔 迹鏊别J计算机应用,2012,32(6):1594-159 学形态学是一门新兴的图像分析学科,是一种非线性的滤 波方法,数学形态学首先被用来处理二值图像,后来也被 「I0]李听,丁晓青基」改进微结构特征的笔迹鉴别[J清华大学 学报,2010,50(4):595-600 用来处理灰度图像,其最大的特点是能将复杂的形状进行 分解,并将有意义的形状分量从无用的信息中提取出来。 [I]l王倩,阮海波快速模糊边缘检測算法[J.中囯图象图形学报 201,6(1):92-95 用数学形态学对图像进行处理一般都要结合传统的图像 [I2]周德龙,潘泉图像模糊边缘检測的改进算法门中国图象图 分析方法,如文献[15]中把 Canny算子和数学形态学方法 结合起来进行边缘检测,在边缘检测精度和边缘连续完整 形学报,2001,6(4):353-358 [13]杨维斌,房斌,尚赵伟,等基于复小波的脱线手写休笔迹鉴 性方面都明显优」单独使用一种方法;神经动力学方法主 别[计算机应用,2009(6):1696-1698 要运用神经动力学知识,与活动轮廓模型相比,更接近于 [4]朱贝贝,尚赵伟,哀博,等抗混叠轮廓波变换的脱线中文于 计算机视觉的底层和本能,成为有望实现图像处理目标的 写体笔迹识别[小计算机工稈与应用,2011,47(24):150-153 祈方法,是木来图像研究领城的发展方向"。 [5]李艳丽,龚源源.一种结合Cany算子和数学形态学的边缘检 测算法J商丘职业技术学院学报,2011(5):33-35 6总结 [16]邹柏贤,林京壤.图像轮廓提取方法硏究[.计算机工程与应 本文对四种经典的图像边缘提取算法通过实验进行 用,2008,44(25):161-165.

...展开详情
试读 5P 论文研究-维吾尔文笔迹边缘提取算法及特征提取研究.pdf
立即下载 低至0.43元/次 身份认证VIP会员低至7折
    抢沙发
    一个资源只可评论一次,评论内容不能少于5个字
    weixin_38743968 你的留言是对我莫大的支持
    2019-09-12
    • 至尊王者

      成功上传501个资源即可获取
    关注 私信 TA的资源
    上传资源赚积分,得勋章
    最新推荐
    论文研究-维吾尔文笔迹边缘提取算法及特征提取研究.pdf 12积分/C币 立即下载
    1/5
    论文研究-维吾尔文笔迹边缘提取算法及特征提取研究.pdf第1页
    论文研究-维吾尔文笔迹边缘提取算法及特征提取研究.pdf第2页

    试读已结束,剩余3页未读...

    12积分/C币 立即下载 >