论文研究-基于数学形态学的细化算法研究 .pdf

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基于数学形态学的细化算法研究,夏燕,徐群,本文阐述了二值图像细化的数学原理和基于数学形态学的细化算法,介绍了在本次实验中采用的结构元素对序列。针对已有的细化算法中
山国科技记文在线 假定仍然用来表示细化的结果,是即将被细化的区域的集合,是图像细化收 敛时的总循环次数,则该算法的细化过程可以表示为: 6Y*YY** Y YY 记 Y Y¥Y* 达代过程中,利用不同方向上的个结构元素分别对即将被细化的图像进行次击 中击不中运算,然后将这个击中结果相并得到,接着在中去掉。 利用该算法,以图()所示的楷体汉字字符为实验样本来进行绌化,绀化结果如图 ()所示: 河海大学电子信息工程 图汉字楷体 图汉字楷体的细化图 )从图可以看出,由」用个方向击中的并来删除样木图中的像索点,样木图中 的像素点被削减得过多,造成每个字符细化后只剩下零星的几个像素点,显然这样的绀化效 果是不行的。针对这个问题,我们应该减少每次从即将被细化的图像中删除的像素点,米弥 补水平、垂直和斜线方向上像素点,具体过程为 其中=Y YY* 在本实验中我们选取结构元素 来弥补水平、垂直和斜线方向上的像素点 当然也可以选取其它的结杓元素来弥补水半、垂直和斜线方向上的像素点(比如说 修改)中的算法,利用)中的算法来细化样木,细化结果如图()所示: 图汉字楷休的细化图 )从图中可以发现,算法经过修改后,字符细化的轮廓已经清晰,而且很少有毛 刺,但是字符还存在断裂现象,这显然还不符合字符细化的要求,即细化不能将图像分解成 不同的部分,所以需要根据这条准则,对)中的算法进行改进。细化不能将图像分解成不 同的部分这条准则在判断时可以总结为以下的条件: 计算当前像素周围邻域内的区域数目,如果多」个,那么删除中心像素会将目标图像 分解成不同的部分 根据这个条件,假定个整型常量 ,如果当前像素周围邻域内的区域数目等于 ,多于则 。此时具体的细化过程为 对于即将被细化的区域中的仟意一点(,),当 等于时,才进行如下的 操作: 山国科技记文在线 ,否则保持原像素点不变。 加十 这个条件的判断,对中的细化算法进行改进,则样本细化后的效果图 如图()所示 每大学电子信息工程 图改进后的细化图 可以看出经过改进后,字符细化图中不再出现断裂现象,且细化能达到比较理想的效果 算法实现 假定用 表示源图像, 表示字符细化后的图像, 用来保存上次 细化结果, 表小中间结果 根摭细化不能将图像分解成不同部分这条准则,设定一个整型常量 ,如果当前 像素周围邻域内的区域数目等于,则 (当前像素点不能删除),多」则 (朋除当前像素) 程序实现的步骤是 ()对于 中的每一点(,),当 等于时 ()比较 和 是否相等,如果不相等转() ()如果 和 相等,则输出,结束 注:其中,为赋值运算符。 实验分析 本文中提出的细化算法对人写字母、小写字母、数字同样能达到比较理想的细化效果, 如图、 所示 HohaiUnversty 2198 HohaiUnversty 2198 图宋体 图宋体细化图 Hohai Unversty 2198 HohalUnversty 2198 图 细化图 Hoha i Unversty 2198 Hohai Unversty 2198 山国科技记文在线 图黑体 图黑体细化图 HohaiUnversty2198 HohaiUnversty2198 图宋体斜体 图宋体斜体细化图 实验证明:本文提出的细化算法对于人写字母、小写字母、数字、汉字的各种字体细化 效果都能达到比较理想的效果 算法的不足之处:对于汉字来说,如果采用某种字体的加粗,则细化效果不太理想,比 如在图中的汉字赣,宋体字的细化效果较好,而宋体加粗则没有达到细化的效果,这主 要是由于原字符图像中不相关联的笔划之间的粘连,如图()中的圆内区域所示,造成 圆内的笔划在细化后仍然粘连在一起,没有达到细化的要求。 赣箦 赣 图汉字宋伓 图汉字宋休加粗 从以上各细化图中还可以看出,对于字符交叉处,还有在笔划的转折处细化效果不 是很理想,这些都有待于在以后的工作中进行改进 总结 本文中提出了种利用数学形态学对二值图像进行绀化的新算法,与般形态学细化算 法不同的是:一般的细化算法是对细化后的字符图像进行剔除毛刺操作,而文中是对细化后 的字符中断裂的笔划进行修补操作。实验证明该算法对字母、数字、汉字的各种字体都具有 较好的细化效果。 参考文献 丁柏玲电子地图屮地理对象的智能识别研究大连理工大学硕士学位论文 张英琦,张庆林数学形杰学应用于二值图像的细化焦作工学院学报 李迎,段灿基于数学形学的二值图像细化算法硏究中南民族大学学报(自然科学版) 左飞,万晋森,刘航 数字图像处坦开发入门与编程实践北京:电子业出版社, 杨晓梅基于数学形态学的细化算法解放军测绘学院学报 刘立波基于数学形态学的二值图像细化算法湖南文坦学院学报(自然科学版) 山国科技记文在线 作者简介:夏燕,女,年生,硕士研究生,主要研究方向是数字图像处理与识别

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