工程图中粘连字符的提取与分割

针对二值数字化机械工程图中字符的提取和分割问题，提出了一种新的图文自动分离算法－行程编码匹配法，能对原始点阵图像的噪声水平、图形与字符粘连以及字符的大小和书写方向等因素几乎不加限制地进行处理。     

工程图粘连字符串的提取与综合

针对工程图中的字符特别是粘连字符的提取与分割这一工程图识别与理解中的难点，提出并实现了一种新的基于光栅直线识别的字符串整体提取算法，能比较准确地提取图纸中的粘连字符串，并对提取后的字符串进行空间位置分解组合，从而确定字符串的分组与方向，实现较高层次上的图文分割。     

工程图粘连字符串的提取与综合

针对工程图中的字符特别是粘字符的提取与分割这一工程图与理解中的难点，提出并实现了一种新的基于光栅直线识别的字符串整体提取算法，能比较准确提取图纸中的粘连字符串，并对提取后的字符串进行空间位置分组合，从而确定字符串的分级与方向，实现高层次上的图文分割。     

一种优化的手写字符自动分割算法

在手写字符自动识别时,由于手写字符中存在字符大小间距不一、粘连、断点,以及不连贯等情况,给字符自动分割识别带来极大的困难。针对该问题,提出了一种优化的手写字符自动分割算法。该方法依据滴水算法的原理,结合CFS(color filling segmentation)做初步分割;再根据分割字符的连续黑色像素点的宽度判断是否为粘连字符,若为粘连字符,则在分割字符图片02倍宽度与08倍宽度之间扫描黑色像素位置;结合分割图片中间位置来确定滴水算法起始滴落点,解决特殊情况下的起始滴落点的定位不精准问题。经手写字符识别实验结果表明,优化后手写字符分割准确率比传统方法分割准确率提高了116%,且有良好的通用性,可提高手写字符的单个识别率。     

基于差分投影与优割字符的车牌字符分割

针对车牌字符分割提出一种基于差分投影与优割字符的车牌字符分割算法.该方法利用水平差分投影图进行倾斜校正和水平切割,使得倾斜校正和水平切割同时进行,在降低算法的复杂度的同时提高了水平定位精确度.然后,结合垂直投影和连通域算法寻找车牌的优割字符,生成滑动的分割模板进行字符的垂直分割,有效地解决了字符粘连、断裂情况下字符识别问题.实验证明该方法分割速度快,分割质量好,对于模糊车牌识别具有自学习品质和很强的抗干扰性能.     

基于明暗度分类和改进二分法的车牌字符分割

车牌字符分割易受到车牌倾斜及边界、杂点的干扰,致使复杂条件下的车牌图像分割准确率不高,针对该缺点提出一种鲁棒性强的分割算法。在车牌预处理阶段进行图像明暗度分类及灰度图增强,以此为基础进行倾斜校正及上下边界定位;在字符切分阶段采用改进二分法进行分割,之后对1,2,6,7四个字符实现了边界精确定位。实验表明,该算法实时性较好,能够有效克服车牌对比度不高、模糊、粘连和倾斜的缺点。     

基于字符块提取的车牌字符分割算法

为了解决车牌图像倾斜、背景复杂、分割过程中出现的字符间粘连、断裂等问题,提出简便有效抗干扰强的基于字符块提取的车牌字符分割算法,以此提升车牌字符的识别效果.通过车牌图像二值化处理、倾斜矫正、去除干扰以及字符块提取一系列步骤,实现车牌识别前对车牌字符的准确有效分割.实验结果表明,该车牌字符分割方法可靠、准确度高,为后续车牌字符的正确识别奠定基础.     

一种实用快速的车牌字符分割方法

针对车牌自动识别系统中的字符分割问题,提出了一种基于车牌字符几何特征的分割字符算法。该方法先用数学形态学对二值化后的车牌图像进行一系列的形态运算,去除掉一些无用信息,使得字符与车牌左右边框、字符与字符之间空懈变大,便于划出字符间的垂直分割线,然后使用一种新的快速测量车牌倾斜度的方法进行校正。实验结果表明,该算法原理简单实用,分割速度快,分割的质量好,便于下一步的识别。     

基于改进的Stroke滤波器的车牌字符分割

提出一种基于改进的Stroke滤波器的车牌字符分割算法.该算法首先将stroke结构中央的矩形视为stroke主体,推测出stroke的形状;从车牌图像中搜索stroke的存在和变化.再通过连通成份分析补偿字符,对车牌图像进行分群,排除非车牌字符像素,从而达到车牌字符分割.实验表明算法能够准确快速地分割车牌字符.     

利用多种投票策略的水表读数字符分割与识别

基于安卓平台提出了一种对水表图像读数进行自动识别的新方法。水表读数字符分割和识别算法主要包括三部分:(1)利用霍夫变换和一种投票策略检测出水表的外部轮廓,然后基于模板影像和水表中四个红色指针位置,利用仿射变换技术对水表字符区域进行定位;(2)对图像进行预处理和连通区检测,提出一种基于投票策略的方法进行字符分割;(3)在考虑数字字符可能出现粘连噪声和缺失的情况下,使用改进的Tesseract OCR识别引擎对字符进行识别。最终通过NDK编译平台将实现的C++程序移植到Android环境中。经过对100组数据进行系统功能测试,结果表明,水表智能识别系统取得了一定效果,能对水表读数进行比较准确和快速的读取。     

一种新的字符特征提取方法及其在识别中的两个应用

特征抽取是识别中的重要步骤，提取描述性强的特征能够有效提高分类器的识别效率。在提出有关概念的基础上，介绍了特征行抽取在字符过程中的两个重要应用。首先,在分类识别时可用作匹配的特征向量，通过双向匹配来识别独立的字符。其次，可在识别粘连字符时用于预测前端字符，并在提取前端字符后对预测结果进行验证，从而达到准确分割和识别粘连字符的目的。还详细描述了交互确定特征行的方法。最后根据实验数据对字符特征行的应用价值作出了评价。     

相 连 字 符 的 分 割 算 法

提出针对两类常见相连字符的3种分割算法, 并按一定的优先级将这些方法排序, 有效地解决了相连字符的传统分割方法中往往只能对字符相连的某些情况进行分割的问题.     

包围圆分割在铁路货车车号字符的应用

针对铁路货车车号的断裂、倾斜、变形等特点,传统字符分割方法分割精度低的问题,提出一种基于改进包围圆的分割方法。基于铁路货车单行、双行2种排列方式,采用自适应游程算法进行双行车号的分割,鉴于游程算法背景像素前景化的处理特点,预先采用游程算法进行断裂消除,再使用包围圆方法进行字符分割。实验结果表明:在图像质量不高情况下,可以实现良好的分割精度且在分割准确率和鲁棒性方面均优于传统算法。     

一种基于先验知识约束的车牌字符分割新算法

车牌字符分割是车牌自动识别系统的三大核心技术之一,字符分割是字符识别的基础;针对传统的基于连通域分割字符算法计算量大、处理时间长的不足之处,在此提出了一种改进的算法,充分利用先验知识进行字符粗分割,在此基础上再利用连通域法最终实现字符完整分割,同时利用先验知识改进了传统的迭代法求二值化阈值算法,减少了迭代次数;实验表明:在此提出的字符分割算法在准确提取了车牌字符的前提下,大大缩短了处理时间,满足了实时性要求。     

自然场景中字符型交通标志的检测算法

提出一种检测城市和高速公路环境中字符型交通标志的新方法.首先,在输入图像中分割出蓝色和墨绿色区域,用形态滤波和形状标记图判断交通标志的候选区域;其次,将候选区域的彩色图像灰度化,用Otsu算法计算候选区域灰度分布直方图的阈值,并对其进行分割,得到包含字符的二值图像;然后,将候选区域的二值图像向垂直方向上投影,用3次样条拟合算法对其进行拟合,利用曲线的性质,找到拟合曲线中的局部极小值点,分割出包含字符条形区域;最后,将条形区域向水平方向上进行投影和曲线拟合,查找局部极小值点并分割出单个字符区域,再进行形态过滤,分割并定位交通标志中的字符.实验结果表明:该算法的字符查全率高于84％,准确率超过92％.     

手写维文字符分割中的多信息融合路径寻优方法

针对维吾尔词书写粘连和手写笔画漂移等问题,提出一种基于多信息融合路径寻优的字符分割算法.利用笔画提取、切分和聚类,过分割单词图像得到主体和附加字段,通过字段模糊匹配获得鲁棒的字根序列描述,以抑制笔画漂移造成的干扰;由建立的匹配位置高斯模型来估算字段匹配信息,经对单字分类器输出进行置信度转换,从而得到字符识别信息,再运用数据统计获取单词语义信息;由构建的字符序列二阶Markov语言模型,基于Bayes准则,提出了单词后验概率的多信息加权融合计算方法,通过字段匹配及字根合并的路径寻优,可得到最佳字符分割结果.在手写维文样本库上的实验表明,所提算法能有效提升字符分割的准确率和稳定性.     

气象传真图图题的识别

针对目前气象传真图种类识别人工干预,执行效率低的问题,提出了一种通过识别气象传真图图题来判断传真图种类的方法.首先获取图题在整幅气象传真图中的位置,然后利用投影、轮廓切分分离粘连字符方法完成对气象传真图图题字符的分离,最后通过提取字符特征量,采用模板匹配算法完成字符识别,从而确定出气象传真图的种类.该方法实现传真图类别的自动识别,避免人工干预,自动化程度高,应用于气象传真图数字处理系统,取得较好的识别效果.     

基于SSDA匹配的车牌字符识别中问题的研究

SSDA算法（序贯相似性检测）是针对一般模板匹配算法计算量大而提出的减少计算量的误差累计算法．但它同样需要依据图像之间的像素点对进行计算，从而对字符图像的变形敏感．在从事车牌自动识别课题研究中应用SSDA算法进行字符识别过程中，为了减小字符图像变形，在字符倾斜校正、字符二值化、字符切分和字符归一化过程中都围绕其加以改进或提出新算法．     

粘连搭接字符切分方法研究

字符切分是影响OCR系统识别的关键因素之一．对于中英文混排粘连搭接字符图像,提出了一种基于识别反馈的字符切分方法．该方法结构简单,容易实现,实验结果表明该方法有较好的切分效果．     

基于投影法的文档图像分割算法

提出了一种基于投影法的中文文档图像分割算法,从文档图像的投影出发,根据文档图像水平投影的统计特性,进行灰度值累加,找到每行文字所在坐标;根据文字的竖直投影形状特征,进行竖直方向上的分割,通过对字符图像的分割,实现对整篇文档的分割;对各种字体的文档图像的灰度图进行了试验.结果表明,该算法能够准确地对文档图像进行分割.