图像背景下的满文文字提取

提出了一种图像背景下的满文文字提取方法。用数字图像处理的方法对含有图像背景的满文图片进行单字提取,并进行去噪、细化、剪枝等预处理,找到这个单字的主轴,终止点、内部点和交叉点,在主轴上找到临界点,由临界点进行笔画生长从而达到满文文字笔画提取的目的。为了验证方法的可行性,对手写体满文图像、印刷体满文图像和彩色图像中的满文分别进行了文字提取。实验结果表明该方法对满文文字提取率较高,为进一步研究满文的识别奠定了坚实的基础。     

基于计算机图像处理的书法笔画特征提取

提出一种利用计算机图像处理技术进行楷书基本笔画特征提取的方法.从书法笔画图像细化得到笔画骨架出发,提取笔画的全局特征和局部特征,用骨架关键点将笔画分为多个笔段,并结合书法写作特点通过对笔段内部及笔段之间特征进行分析,对书法笔画图像的形体特征选择、提取进行初步的探索.     

一种汉字笔画自动提取基准测试库

构建一个提供评测工具的笔画基准测试库, 其中包含一个人工搭建的笔画数据库, 该数据库拥有4种字体的汉字图像以及对应的人工提取的笔画信息。通过比较算法自动提取的笔画结果和数据库中的标准笔画之间的差异, 测试库可以评测笔画自动提取算法的性能。还提出一种新的基于Delaunay三角剖分的方法, 可以有效地从汉字图像中提取出笔画信息。在测试库中对现有的3 种笔画提取方法进行比较, 实验数据表明, 所提出的笔画基准测试库能够对笔画提取算法给出有效的评测, 并且新的算法在汉字笔画提取的性能中效率较高。     

最大稳定极值区域与笔画宽度变换的自然场景文本提取方法

针对从背景复杂、视角多变、语言形式多样的场景图像中难以准确提取文本信息的问题,提出了一种基于最大稳定极值区域(MSER)和笔画宽度变换(SWT)场景文本提取方法。该方法结合MSER、SWT算法的优点,采用MSER算法的准确检测文字区域,建立文本候选区域,利用SWT算法计算文本候选区域笔画宽度得到候选文本区域的笔画宽度;根据笔画宽度图,利用连通域标记建立笔画宽度连通图,然后根据笔画宽度连通图,建立笔画连通图的启发性规则,删除非文本候选区域,并根据文本的几何特征分析及局部自适应窗口最大类间方差(Otsu)分割,有效提取出自然场景图像中的文本,文本提取的准确率、召回率及综合性能分别为0.74、0.64及0.68。仿真实验结果表明,在文本视角多变,字符大小、尺寸、字体各异的复杂条件下,所提方法具有较好的鲁棒性,适用于多语言和多字体混合的场景文本提取。     

基于笔画识别的视频图片文字提取方法

通过对笔画的对称边缘特点与文字几何特征的认识,根据二阶边缘检测算子捕捉边缘点亮暗变化趋势的能力,使用高斯型拉普拉斯算子寻找"边缘点对",并构建来自笔画等窄带区域的"对称边缘点对"样本集.从样本集的分布规律中自适应地定出文字笔画搜索窗的尺度及方向.利用最小生成树算法实现由系列搜索窗得到的所有笔画子区域的关联聚类,通过剪枝、伪区域鉴别和阈值分割,将文字以行(含非水平行)或列的形式提取出来.实验表明,该方法对复杂背景下不同的语言类型、亮暗类型、文字行方向及文字尺度具有适应性,在ICDAR数据集上的查准率和查全率分别达到76%和75%.     

基于笔画分析和背景细化的粘连手写汉字切分

离线手写汉字的切分是识别的前提，其中粘连手写汉字的切分最为困难。提出一种基于笔画分析和背景细化的粘连手写汉字的切分新方法。对粘连字符图像作细化处理，检测端点、叉点和角点等特征点，根据特征点提取笔段。按笔段的长度、相互之间的位置关系以及投影信息确定切分点。细化粘连字符的背景图像，从切分点出发在细化的背景中选取分割路径，实现粘连手写汉字的切分。实验表明，本方法对于粘连手写汉字具有令人满意的切分效果。     

常用书写工具字迹交叉笔画时序的实验研究

判断书写字迹交叉笔画的时序,可为笔迹检验中确定单字的笔顺特征和确定文件是否发生添加改写等事实提供重要依据。我们制作了钢笔、圆珠笔、签字笔、铅笔、复写纸等常见书写色料书写的交叉笔画实验材料,利用德国蔡司(ZEISS)三维立体显微镜观察笔画交叉部位的表观现象,并用显微照相的方法进行记录、固定,总结了常见的同种和不同种书写工具书写字迹笔画交叉部位的形貌特征。     

笔画背景抑制的自然场景文本检测

针对复杂背景中过多的边缘信息与噪声干扰引起笔画宽度检测不准确的问题,提出了一种结合纹理背景抑制的笔画宽度变换文本检测方法.采用Butterworth高通并结合文本纹理特征,实现了在抑制背景的同时有效保留文本区域的信息.通过结合利用加权引导滤波的图像增强技术降低噪声对边缘检测的干扰,使得文本图像的笔画宽度与边缘梯度信息的提取更为准确,从而有效提升了笔画宽度变换文本检测的性能.基于ICDAR数据库的实验结果也验证了该方法的有效性.     

基于结构特征的汉字识别

提出一种基于文字结构特征的神经网络手写汉字识别策略 ,根据所提取的文字笔画方向、基本轮廓和交叉点等特征 ,采用基于自组织神经网络的模式聚类该方法完成正规手写文字的识别 .该方法提取的笔画轮廓十分准确有效 ,对手写汉字的约束少 ,可识别的汉字数量大 ,在仿真实验中有效地识别了绝大多数手写汉字     

基于谱残差与笔画宽度变换的显著性文本检测方法

为有效利用Android智能终端实现对文本信息的有效识别,提出一种基于谱残差和笔画宽度变换的显著性文本特征提取方法.首先应用基于谱残差的显著性检测获取显著图;然后利用最大熵判别方法分割并建立显著性文字候选区域;最后通过笔画宽度变换算法在候选区域内提取闭合边缘等宽特征.构建基于Android智能终端和服务器的C/S架构实验平台,在MSRA-TD500文字定位数据库与实验室场景数据库中的实验结果表明,该算法可较好地获取图像中的显著性文字特征,在保证运算效率的同时算法性能有所提升.     

基于局部显著文字型区域的场景文本提取算法

利用局部显著文字型区域描述结合连通分量分析思路,文章提出一种复杂背景下针对场景文本稳健的文本提取算法.该算法首先通过灰度的局部显著变化和显著多方向边缘强度定位图像的显著文本区域;然后依据区域灰度变化将原始图像进行分割,获得显著区域的连通分量包括文本分量和非文本分量;接着用一个级联分类器基于字符属性滤除部分非文本连通分量,最后统计文字包围盒的边缘方向分布信息,对每个候选连通分量提取8维的特征送入SVM分类器进行验证,最终定位出文本区域.实验结果表明,这种基于显著区域提取文本的算法有效地结合了文本的区域特性和文本连通体的笔画属性,在保证文本提取正确率的同时提高了算法速度,测试结果表现出较满意的性能.     

面向书写教学的手写汉字图像笔画还原

为了实现智能化汉字书写教学,提出一种手写汉字图像的笔画还原方法。首先提取手写汉字图像的骨架;然后从知识工程的角度出发,利用字形中稳定的拓扑信息,消除骨架中的歧义变形;最后利用A*算法建立并求解手写汉字与相应模板汉字的字形相似度模型,从而分割出手写汉字图像中的各个笔画,并输出它们与模板汉字中各个笔画的对应关系。此方法的笔画还原结果可以应用于手写汉字规范性的自动化评判等场合。     

基于笔画平面和模糊隶属度的手写体汉字识别

基于笔画平面抽取和动态网格划分,提出一种笔画平面与模糊隶属度相结合的手写体汉字特征提取方法,该方法克服了汉字特征抽取过程中因笔画粗细不均、笔画长短变形等引起的特征抽取不稳定问题.其基本思想是：用动态网格将汉字图像分别划分为横、竖、撇、捺4个笔画平面,并赋予每个网格中的点模糊隶属度,针对每个网格求加权累积直方图,最终获得汉字特征.基于南京理工大学NUST603HW手写汉字库的实验结果表明,该汉字特征抽取方法是有效的.     

拼音笔画混合汉字输入法算法研究

拼音笔画混合汉字输入法是一种能方便地在同一输入状态中随意使用拼音或笔画输入同一字词的数字键盘智能输入法。在概述该输入法的基础上,给出了其单字、词语输入的算法描述,以期为该输入法的应用与现实提供参考。     

基于笔画宽度检测和改进块修复的自动英文文本移除算法

为了提高英文文本移除后图像的修补效果,提出一种全自动文本移除算法。该算法基于骨架计算笔画宽度,并采用无监督连通区域分类实现文本区域检测与勾画。在文字提取后的缺损区域修复中,对传统基于样本块的修复算法进行了改进,依据边缘结构信息强弱确定边界块的合理修复顺序,采用两步搜索策略避免相似块误匹配,基于低秩矩阵填充技术提高填充区域的逼真度。实验结果表明,该算法能够准确定位文本区域,文本移除后的图像无明显篡改痕迹。     

基于统计的满文识别后处理的研究和实现

目前的技术不能使单字识别系统的识别率达到100%,单字识别系统会产生错判和拒判.因此,将满文中单词识别系统的识别信息和满文的词组信息有机的结合起来,建立满文词组和待定词集统计信息库,采用基于统计的隐马尔可夫模型的方法,利用Viterbi动态规划法求最佳路径,对满文的单字识别输出进行后处理,可以有效的提高识别系统的识别率.实验表明,单字识别系统的识别率越高,后处理的纠错能力越强.     

基于统计的满文识别后处理的研究和实现

目前的技术不能使单字识别系统的识别率达到100%，单字识别系统会产生错判和拒判。因此，将满文中单词识别系统的识别信息和满文的词组信息有机的结合起来，建立满文词组和待定词集统计信息库，采用基于统计的隐马尔可夫模型的方法，利用Viterbi动态规划法求最佳路径，对满文的单字识别输出进行后处理，可以有效的提高识别系统的识别率。实验表明，单字识别系统的识别率越高，后处理的纠错能力越强。     

基于云计算的汽车车牌自动识别系统

采用云计算的方法将汉字的笔画引入汽车车牌识别系统中,通过提取运动汽车的车牌图像,对车牌字符进行准确识别与输出.该识别系统识别准确、效率高,不仅可以准确有效识别汽车车牌,而且可以通过云计算进行数据的后期处理并实现输出结果资源共享,为实现交通智能化管理提供帮助.     

基于着色处理的维吾尔文手写文本行分割

针对维吾尔文手写体文本中行分割问题,该文根据维吾尔文字包含区分字母的诸多点笔画和附加部分的特点,对文字主体笔画部分采用分段式前景涂抹算法,并将涂抹后图像的前景部分进行细化运算,通过细化线条与原图像的叠加、着色处理获取主体文本区域定位;然后通过重心辐射扫描的方法,解决了剩余细小笔画的文本行归附问题。实验结果表明:该文方法与常见的水平投影、分段式投影与基于涂抹方法相比具有更好的行分割效果。     

基于字符笔画斜率特征的车牌识别算法研究

车牌字符识别是车牌智能识别系统中的关键技术之一,为了提高车牌字符识别准确率和实时性,提出了一种基于车牌字符笔画斜率特征的字符识别算法,新算法在对准确分割后的车牌字符图像进行归一化、二值化和细化等预处理后,提取车牌字符笔画像素点的斜率值,再将斜率值构造成识别向量,进而通过计算特征向量的夹角值实现待识别字符与标准模板字符的相似度判断;实验结果表明,新的算法与已有的传统字符识别算法相比,既提高了识别准确率,又降低了识别耗时,结果满足实际工程应用需要.