Обработка изображений в системах распознавания рукописного текста icon

Обработка изображений в системах распознавания рукописного текста


Смотрите также:
Установка программы 2 Ограничения демонстрационной версии 2 Общая информация о системе...
Реализация подсистемы распознавания в арм эксперта-криминалиста при помощи субд...
Учебная программа дисциплины обработка речевых данных в информационно-телекоммуникационных...
Направления работы конференции...
Методические указания по выполнению лабораторных работ по курсам...
Промежуточный отчет за 2009 год по Интеграционному проекту со ран...
Нелинейная ц ифровая фильтрация лазерных изображений при регистр ации и обработке...
Обработка и передача изображений...
Методические указания по выполнению контрольной работы по дисциплине «Экономика предприятия»...
Методические указания по выполнению контрольной работы по дисциплине «Экономика предприятия»...
Метод многокадровой обработки для повышения разрешения изображений...
Лекция 1



Загрузка...
скачать

Обработка и передача изображений




4. Selective factor of correlation .

5. Selective factor of asymmetry .

6. Selective factor of an excess .

In the report results of calculations of the statistical characteristics of areas of real thermal images are brought. Results of the analysis of characteristics of real thermal images allow proving use of known statistical models for different areas of the image.

In the report the technique and results of the analysis of statistical characteristics of real thermal images also are presented and recommendations on application of the considered analysis for segmentation of thermal images are formulated.




^ ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ В СИСТЕМАХ РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСНОГО ТЕКСТА

Горошкин А.Н.

ГОУ ВПО «Сибирский государственный аэрокосмический университет
имени академика М.Ф. Решетнева (СибГАУ)

При распознавании рукописных символов на изображениях в статическом режиме (off-line) важную роль занимает обнаружение зон содержащих рукописные знаки, а также сегментация изображений зон на отдельные символы [4]. Для обнаружения зон очень часто используют метод гистограмм. Для этого изображение последовательно сканируют построчно, суммируя при этом количество пикселей в строке, далее на основе этого строят гистограмму. После чего производится анализ гистограммы на максимумы и минимумы. Максимальное значение показывает вероятное расположение строки содержащей символы [5]. Данный подход хорошо эффективен в случае, если строки расположены горизонтально. Когда строки расположены не горизонтально, необходимо многократное сканирование в различных направлениях и выбор такого направления, который обеспечивает максимально выраженные максимумы и минимумы на полученной гистограмме. Это накладывает существенные вычислительные ограничения и требует больших ресурсов машинного времени и памяти. В данной работе предлагается метод, основанный на обнаружении текстовых зон при помощи морфологической обработки с последующим обнаружением связанных областей, кроме того, метод позволяет определить ориентацию входного изображения, что существенно упрощает процедуру распознавания и тем самым увеличивает эффективность системы распознавания, а также обеспечивает сегментацию изображений текстовых зон на отдельные изображения символов.

Условно метод обнаружения и сегментации можно разделить на следующие этапы:

– предварительная обработка (устранение шумов, бинаризация);

– морфологическая обработка (операции расширения и сжатия);

– обнаружение связанных областей и построение текстовых зон;

– определение угла поворота текстовых зон относительно горизонтального направления и поворот изображения;

– сегментация полученных текстовых зон на отдельные символы при помощи адаптивной процедуры подстройки выделяющей ячейки.

На этапе предварительной обработки для устранения помех на изображении применяются линейный и медианный фильтры [1, 2]. Поскольку изображение с рукописными символами чаще всего представляет собой двух цветное изображение, то целесообразно преобразовать его к бинарному виду, тем самым применять в последующем более простые методы морфологической обработки. Для приведения изображения к бинарному виду используется метод пороговой бинаризации в силу его быстродействия, при этом для высоко контрастных изображений он не уступает другим методам.

На этапе морфологической обработки осуществляется последовательное применение операции расширения и сжатия [2]. В качестве изображений примитива в операции расширения предлагается использовать маску апертурой 3×5, 3×7 и выше, представляющие собой матрицы, состоящие из единиц. В результате чего, контуры символов, стоящие близко друг к другу, будут связаны в общий контур, и тем самым получится зона, содержащая текст. Далее применяется операция сжатия, это обеспечивает сглаживание внешних краев связанных областей. В качестве примитива берется маска апертурой 3×3. Данные операции могут осуществляться последовательно несколько раз для более эффективного слияния в общие области (выбирается эмпирическим путем для соответствующих примитивов операций). Так, например, тестирование показывает, что для маски апертурой 3×5 необходимо в среднем выполнить 3 операции расширения и сжатия, а для маски апертурой 3×7 достаточно 1-2 операции расширения и сжатия. После чего осуществляется сканирование изображения и маркировка областей принадлежащих связанным областям, при этом учитываются окружающие маркеры. В качестве окружающих маркеров рассматривается маркер вышестоящего пикселя и пикселя слева. Если вышестоящий пиксель помечен маркером, то для текущего пикселя при сканировании изображения устанавливается аналогичный маркер. В противном случае текущий пиксель помечается маркером, которым обладает пиксель слева. Если этот пиксель не имеет маркера, то текущий пиксель маркируется следующим маркером. На основании полученных маркеров строится таблица связности маркированных областей и осуществляется связывание этих областей в общую текстовую зону с пометкой данной зоны индексом.

Предположим, что строки текстовых символов расположены параллельно друг другу (максимальный угол отклонения около 3 градусов). В данном случае можно определить средний угол наклона текстовых зон относительно горизонтальной линии и, таким образом, вычислить угол поворота всего изображения, что обеспечит более качественную сегментацию текстовых зон на отдельные символы. Для этого осуществляется вычисление центров масс изображений текстовых зон и дальних отстоящих точек и вычисляются углы поворота изображений текстовых зон: Alfai=atan((yim-yic)/(xim-xic)), где Alfaiугол поворота i-й текстовой зоны, xim, yim – координаты дальней отстоящей точки i-й текстовой зоны, xic, yic – координаты точки центра масс i-й текстовой зоны.

Соответственно, угол поворота всего изображения вычисляется нахождением среднеарифметического углов текстовых зон: Alfa=∑Alfai / n , где Alfaугол поворота изображения , Alfai – угол поворота i-той текстовой зоны, n – общее число текстовых зон.

Таким образом, определяются зоны содержащие текст и угол поворота изображения. После этого изображение поворачивается на вычисленный угол и найденные зоны выделяются прямоугольной областью. Происходит наложение этих областей на первоначальное изображение и осуществляется сегментация выделенных текстовых зон. Для этого изображение подвергается повторной морфологической обработке с целью выделения возможного ядра каждого символа в группе символов. Для этого зона, содержащая изображения текстовых символов, делится на две части средней горизонтальной линией. Изображение верхней и нижней частей зоны подвергаются морфологической процедуре расширения с примитивами размерности 3x3 (см. рис. 1).


0

1

0




0

0

0

0

0

0




0

0

0

0

0

0




0

1

0



a) б)

Рис. 1 Примитивы морфологической операции расширения: а – для верхней части зоны, б – для нижней части зоны

В результате такой процедуры получается расширенное изображение группы символов, в которых внутренние области символов наиболее насыщены (ядра). При этом межсимвольные расстояния остаются практически неизменными. Затем среди информативных зон ищутся самые наименьшие зоны (предположительно одиночные символы союзов и предлогов). Вычисляется среднее значение размера ячейки для нескольких типов символов (строчные, прописные и строчные с дополнительными элементами – «в», «б», «д», «у» и т.д.). Далее на оставшиеся группы символов накладывается полученная выделяющая ячейка. По умолчанию накладывается ячейка для строчного типа символов, т.к. данные символы, как правило, составляют большую часть документа. Предположим, что написание текста идет слева направо. В этом случае для определения границы символа на правой границе выделяющей ячейки ищется локальный минимум плотности точек изображения текстовых символов.

Пусть IM(i,j) – изображение группы символов, где i=1,2,...,HG; j=1,2,…,WG; HG – высота группы символов, WG – ширина группы символов. Вычисляется массив средних значений яркости пиксельных столбцов в изображении группы символов: SG_COL(j) = sumi( IM( i,j)) / HG , где i = 1,2,…, HG.

Далее в массиве SG_COL(j) находятся номера столбцов, которые входят в текущую область на правой границе выделяющей ячейки и для которых значения элементов массива минимальны. Делается предположение о том, что эти столбцы представляют собой местоположение связующего символы элемента и происходит коррекция выделяющей ячейки до этого местоположения, а также происходит закраска цветом фона границы выделяющей ячейки. Таким образом, получаются новые параметры выделяющей ячейки, которые заносятся в таблицу для дальнейших операций и осуществляется сегментация изображения текстовых зон на отдельные зоны содержащие символы. Последующие параметры выделяющей ячейки (длина, ширина) выбираются как средние между всеми параметрами ячеек занесенных в таблицу. В результате происходит сегментация изображений групп символов на отдельные символы и получается набор сегментированных изображений.

Предложенный метод обработки изображений может эффективно применяться в различного рода системах распознавания и анализа документов, содержащих изображения рукописных символов и текста. Кроме того, метод позволяет осуществлять определение угла поворота изображения документа и тем самым обеспечивать дополнительную нормализацию изображения.


Литература

  1. Гонсалес Р., Вудс Р. Цифровая обработка изображений. - М.: Техносфера, 2005. - 1072 с.

  2. Сойфер В.А. Компьютерная обработка изображений. Часть 2. Методы и алгоритмы. Соросовский образовательный журнал, №3, 1996.

  3. Фаворская М.Н., Зотин А.С., Горошкин А.Н. Морфологическая обработка контурных изображений в системах распознавания текстовых символов // Вестник СибГАУ, выпуск 1(14), 2007. 70-75 с.

  4. Casey R.G. and Lecolinet E., A survey of methods and strategies in character segmentation. IEEE Trans. PAMI 18 (7) 1996 pp. 690-706.

  5. D.X. Le, G.R. Thoma and H. Wechsler, "Automated Page Orientation and Skew Angle Detection for Binary Document Images" Pattern Recognition, vol. 27, no. 10, pp. 1325-1344 (1994).




^ IMAGES PROCESSING IN RECOGNITION SYSTEMS OF THE HAND-WRITTEN TEXT

Goroshkin A.

State Educational Institution of Higher Education,

Siberian state aerospace university named after academician M. F. Reshetnev (SibSAU)

The important problem of the off-line recognition of hand-written symbols on images is detection of zones containing hand-written signs, and also zones segmentation on separate symbols. Conditionally method of detection and segmentation can be divided into following stages:

- preliminary processing (elimination of noise, binarization);

- morphological processing (operations of dilatation and erosion);

- detection of the connected areas and construction of text zones;

- image rotation angle definition and turn of the image;

- segmentation on separate symbols with using adaptive procedure of allocating cell tuning.

At a preliminary processing stage linear and median filters are applied, and also binarization is carried out. At morphological processing stage operation of dilatation and erosion with primitives of matrix 3x5, 3x7, consisting of units is performed. Therefore, nearest contours of the symbols are linked in the general contour and in this way we get the zone containing the text. Then image scanning and areas marking belonged to the connected areas is carried out, thus surrounding markers are considered. Further rotation angles of the text zones images are defined and accordingly image rotation angle is calculated with finding of the arithmetic-mean of text zones angles. Then the areas are composed on the initial image and allocated text zones are segmented. The repeated morphological processing is applied to the image in order to allocate possible kernel of each symbol in group of symbols (see fig.1). Thus intersymbolical distances remain constant.



a) b)

Fig. 1. Dilatation of group of symbols (а – before processing, b – after processing)

Among informative zones the least zones are searched and average value of the allocated cell size is calculated. We shall assume, that the writing of the text goes from the left to the right. In this case for definition of a symbol border on the right border of an allocating cell the local minimum of the text symbols image pixels density is searched and also the border of an allocating cell is flooded with the background color. Thus, new parameters of an allocating cell which are placed in the table for the further operations turn out and segmentation of the image of text zones on separate zones containing symbols is carried out. The next parameters of an allocating cell (length, width) are selected, as average between all parameters of cells placed in the table. As a result there is a segmentation of images of groups of symbols on separate symbols and the set of the segmented images turns out.

The offered method of processing of images can be applied effectively in various kinds of systems of recognition and the analysis of the documents containing the images of hand-written symbols and the text. Furthermore, the method allows to make a definition of the document image rotation angle and to provide additional correction of the image.




^ МАТРИЦЫ АДАМАРА (HADAMARD) В ОБРАБОТКЕ ИНФОРМАЦИИ

Скотников А.П., Будаковский П.Ю., Дмитриев А.М., Ермаков Н.И.,

Кошелев В.А., Мусаелян Р.Н., Очиров В.Н.

Независимый координационно-экспертный совет (hadamard@rambler.ru)

Мерзляковский переулок 16, офис 21, 290-52-02б 290-10-95, 202-21-11, 203-28-73(факс)

Семейство ортогональных (±1)-матриц Адамара открывает новые перспективы в цифровой обработке сигналов. Представление исходной информации (картинки, звука) в цифровом виде и ее умножение на матрицу Адамара дает спектр. Для обратного преобразования необходимо умножить спектр на матрицу Адамара, транспонированную по отношению к прямой и на нормирующий множитель. Таким образом, мы имеем столько различных спектров сигнала, сколько матриц Адамара существует для заданного ранга. В случае частичного разрушения площади спектра, после восстановления получается вся площадь сигнала с ухудшением качества.

Спектральное представление сигнала также является разновидностью шифра (см. рис.1) данной информации, т.к. ее полное восстановление возможно только с помощью матрицы Адамара, транспонированной по отношению к той, которой информация закодирована, т.е. одной из огромного количества ключей шифрования (см. рис.3).

При попытке расшифрования информации с помощью неправильного ключа, получается бессмысленный образ, без возможности распознать в нем исходную информацию (см. рис.4). При правильном же ключе, информация расшифровывается в исходный образ (см. рис.2). Этот вид шифрования с такой же легкостью применим к звуковым данным.



Рис. 1. Шифр




Рис. 2. Восстановленная картинка




Рис. 3. Ключ шифрования



^ Рис. 4. Восстановление неправильным ключом

Следующим полезным спектральным базисом стоит отметить частотное разложение информации. При умножении на специальную матрицу Адамара (рис.5) произвольного сигнала мы получаем его частотное разложение, которое показано на примере выше использовавшейся картинки (рис.6).

Следует отметить, что каждый спектральный базис имеет свои уникальные свойства, поэтому при определенной обработке информации вопросом ее оптимизации является поиск самого эффективного ее представления. В спектральном виде возможно решение задач распознавания образов, сжатия информации, разностороннего анализа графики, звука, и.т.д.

Путем подбора матриц Адамара из всего семейства для преобразования картинки таким образом, чтобы самые весомые вектора смещались к краю матрицы, можно сконцентрировать информацию в одном из углов получившегося спектра (см. рис.7). В данном представлении можно отбросить области малой концентрации информации без видимого искажения исходного образа, а также записать их в уплотненном виде, достигнув сильного сжатия информации с незначительными потерями.



Рис. 5. Матрица Адамара частотного разложения



Рис. 6. Частотное разложение

(вверху низкие частоты)






^ Рис. 7. Информация образа, сконцентрированная в одном из углов

Здесь представлены лишь несколько аспектов цифровой обработки посредством ортогональных матриц Адамара. При наличии всего семейства матриц Адамара, а не отдельных его представителей, границы применимости этих преобразований заметно расширяются, т.к. вместо небольшого количества известных в мире матриц, стало возможным применение всего их огромного числа.

На принципиально важный вопрос о предельных возможностях обработки информации ортогональными (±1)-матрицами Адамара (Hadamard), получены ответы:

  • о количестве и свойствах матриц Адамара;

  • об их связи с другими объектами математики;

  • о возможностях перечисления других математических объектов;

  • о генерации любой матрицы из семейства Адамара;

  • о приложениях Адамар-обработки;

В настоящее время (см. рис. 3.) для N = 2n, n = 1,2,3,… в гигантском семействе матриц Адамара можно использовать для возможности применения в шифровании любую из матриц. Вопрос возможности дешифрования при незнании ключа исследуется.

Вопрос сжатия (см. рис.6.) исследуется. На рисунке 6 демонстрируется сжатие, примерно 30-ти кратное, обеспечивающее многократное прямое и обратное преобразования с небольшой погрешностью на первом преобразовании и отсутствием дополнительных погрешностей на всех последующих.

Вышесказанного литература по матрицам Адамара (см. [1],[2],[3],[4],[5],[6]) не освещает.

Разработаны следующие математические алгоритмы:

- перечисления матриц Адамара заданного небольшого порядка

- генерации произвольной матрицы Адамара небольшого заданного порядка

- быстрого вычисления группы автотопий матрицы Адамара

- быстрой проверки пары матриц на эквивалентность и нахождения последовательности инверсий и перестановок, осуществляющих преобразование одной матрицы в другую

- перечисления по одному представителю всех неэквивалентных матриц за один проход

Литература

  1. K.J.Horadam, Hadamard matrices and their applications, Princeton University Press, 2006

  2. I.P.Goulden, D.M.Jackson, Combinatorial Enumeration, Courier Dover Publication, 2004

  3. R.P.Stanley, Enumerative Combinatorics, Cambridge University Press, 2001

  4. А.М.Трахтман, В.А.Трахтман, Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах, Москва, Сов. радио, 1975

  5. http://www.uow.edu.au/~jennie

  6. http://www.research.att.com/~njas/hadamard

^ HADAMARD MATRICES IN INFORMATION PROCESSING

Skotnikov A., Budakovskiy P., Dmitriev A., Ermakov N., Koshelev V., Musaelyan R., Ochirov V.

Independent Coordinating Council of Experts (hadamard@rambler.ru)

The problem of finding new discrete spectral transformations had emerged immediately after adoption of computers. The family of Hadamard matrices – complete orthogonal systems of functions that take on either +1 or -1 value, seems to be the most powerful and versatile utility. Advantages of Hadamard matrices are their compatibility with two-valued element base and binary notation and the possibility of fast transformations.

Researchers have been constantly interested in listing, generating, categorizing and exploring properties and applications of orthogonal (±1) Hadamard matrices since the middle of the past century (see [1]).

This work was inspired by the fact that there are no generic universal methods, models and algorithms currently known to scientists, that are capable of determining quantity and properties of Hadamard matrices (except several ranks).

Family of Hadamard matrices is not addressed in works on enumerative combinatorics (see [2], [3]), as one would naturally expect, because of its complexity and no methods of analysis available for such objects.

Our team has managed to find new approaches to the problem of Hadamard matrices. Consequently we have been able to reproduce some of the results achieved by well-known researchers, as well as falsify some of them, while some of our results currently should be considered novel.

An important note is, that using the whole family of various Hadamard matrices instead of a single one or some of them, could turn out to be a major innovation in some scientific and technological areas. This is clear in case of images, though the same could be easily demonstrated for cryptographic processing, encoding/decoding, compression, redundancy reduction, experimental planning, analyzing and synthesizing schemes etc. It seems that further research of Hadamard matrices family is important by itself both theoretically and practically as this research can lead to new solutions for optimized and controllable information processing.




^ Использование томографического метода в задаче распознавания рукописного текста

Жарких А.А., Колпакчи С.С.

Мурманский Государственный Технический Университет, кафедра ВМ и ПО ЭВМ

Введение

Одним из основных этапов распознавания рукописного текста является определение степени сходства распознаваемого символа с эталонными шаблонами символов или определение его принадлежности целому классу символов. Во многом качество распознавания на этом этапе зависит от выбранной методики формирования набора признаков, по которым и происходит сравнение распознаваемого символа с эталонами. В данной работе производится анализ томографического метода применительно к задаче формирования признаков и непосредственно распознавания. Приводятся результаты экспериментов, направленных на поиск оптимальных значений параметров предложенного метода.

^ Томографический метод

Термин томография применяется в случаях, когда по результатам просвечивания объекта, восстанавливается его внутренняя структура. Результаты просвечивания фиксируется с помощью физических приборов. Внутренняя структура объекта представляется в виде изображения, получаемого после обработки измерений аппаратными и программными средствами.

В данной работе предлагается использовать идею томографии для анализа цифровых изображений с целью распознавания символов рукописного текста [1]. Предлагается физические лучи заменить их цифровыми моделями. При этом результаты показаний физических приборов заменяются вычислениями. Достоинства предлагаемого подхода заключаются в том, что количество модельных лучей существенно меньше (до нескольких порядков) числа пикселей анализируемого изображения. Поэтому при сравнении цифровых изображений по метрике l2 число выполняемых операций в предлагаемом методе будет значительно меньше, чем число операций при попиксельном сравнении.

В традиционном методе томографии внутренняя структура объекта заранее неизвестна и мы её восстанавливаем по результатам измерений. Метод распознавания образов, основанный на томографическом методе, предполагает, что структура изображений, предъявляемых к распознаванию, нам известна заранее. С помощью модельных лучей мы формируем множество признаков, являющихся числами пересечения распознаваемого объекта модельными лучами. При этом число лучей, выбираемых нами для формирования признаков должно быть с одной стороны не очень большим, чтобы ускорить алгоритм и с другой стороны не очень маленьким, чтобы распознавание осуществлялось надежно. Возможность восстановления внутренней структуры объекта в данном методе позволяет визуально оценить, насколько адекватно подобрано пространство признаков эталона на этапе формирования банка эталонов. На этапе же распознавания возможность восстановления внутренней структуры объекта уже не используется.

В перспективе возможно дополнение алгоритма и прямым томографическим методом. Это будет необходимо в тех случаях, когда часть параметров распознавания изображения будет являться случайной или части цифрового изображения безвозвратно потеряны.

^ Алгебраический алгоритм реконструкции

Как было сказано выше, решение обратной задачи томографии может восстановить структуру исследуемого объекта. В случае распознавания рукописного текста, восстановление структуры распознаваемого объекта (буквы) позволит определить качество сформированного набора признаков. Для решения задачи восстановления в данной работе используется алгебраический алгоритм реконструкции (ААР) [2], т.к. количество лучей является строго ограниченным (дискретным).

Представим распознаваемое изображение как , где - номер строки, - номер столбца, - количество строк в изображении, - количество столбцов в изображении

Для удобства обращения к пикселям изображения производится преобразование индексации из двумерной в одномерную: , где ,

Число пересечений лучей с черными пикселями изображения представлено вектором , где - номер луча, - количество лучей

Информацию о пересечениях лучей с черными пикселями изображения представим в матрице , каждая строка которой соответствует лучу, а столбец – пикселю изображения. Элемент матрицы равен единице, если луч пересекается с пикселем и равен нулю в противном случае.

Составим систему уравнений , (1), где и имеет размер ; и имеет размер P; и имеет размер .

Представим уравнение (1) в следующем виде: (2)

Алгебраический алгоритм реконструкции, позволяет восстановить искомое изображение . ААР является итерационным методом и требует наличия некоторого начального приближения искомого объекта. В качестве начального приближения в данном случае будет выступать изображение, полностью заполненное черным цветом, и обозначаться как .

На каждом следующем шаге ААР будет трансформировать изображение , все больше приближая его к искомому (см. рис. 1): , (3), где K – порядковый номер итерации; начинается с нуля; ; .

Обозначим как , тогда формула итерации (3) будет выглядеть следующим образом:



(4).


Рис. 1. Восстановление изображения с различной конфигурацией источников излучения.


После прохождения некоторого числа итераций, изображение приобретет черты распознаваемого изображения. На каждом новом шаге изображение сравнивается по метрике l2 с исходным изображением. На том шаге, когда расхождение между результатами сравнения становятся меньше определенного порога, дальнейшее выполнение итераций прекращается.

^ Результаты экспериментов

Для исследований использовались изображения букв русского алфавита (шрифт MS Sans Serif), 32 заглавные и 32 строчные. Размер изображений 96x96 пикселей.

Всего проводилось три эксперимента, в каждом из которых изменялось количество источников модельных лучей (см. рис. 2). Количество источников меняется с целью определить минимальное количество модельных лучей, необходимых для достоверного распознавания символов. Каждый источник испускает 15 модельных лучей, следовательно, в экспериментах участвовало до 120 модельных лучей. Необходимо пояснить, что эксперименты с одним или двумя источниками излучения не проводились, т.к. для восстановления изображения обязательным условием является многократное пересечение модельных лучей.



Рис. 2. Пересечение распознаваемого изображения модельными лучами.

По периметру обозначены номера источников излучения.

Для определения качества распознавания применяется следующая техника сравнения результатов работы алгоритма. Для каждой буквы алфавита производится ее сравнение со всеми другими буквами по метрике l2: , (5), где i и j – индексы букв, которые принимают значения в диапазоне , ; ^ Q – количество символов в банке эталонов; - общий набег по лучу R (количество пикселей изображения, пересекаемых лучом).

Общая оценка для всех букв может быть рассчитана следующим образом: или , где pi и pj - вероятность появления букв с индексом i и j соответственно. Нужно отметить, что суммарная вероятность появления всех букв алфавита должна равняться единице.

Также мы сравним изображения попиксельно, используя метрику l2. Мера сравнения для двух изображений будет выглядеть следующим образом: , (6), где i и j – индексы изображений, которые принимают значения в диапазоне , .

Общая оценка для всех изображений рассчитывается следующим образом:

или .

Обе меры, как , так и принимают действительные значения в диапазоне от 0 до 255 (максимальное значение интенсивности пикселя). Попиксельное сравнение изображений дает наиболее объективную оценку схожести символов. Используя результаты такого сравнения, каждой паре символов можно присвоить рейтинг схожести. Для этого достаточно упорядочить результаты по возрастанию. Чем ближе будут рейтинги попиксельного сравнения и сравнения по лучам, тем качественнее будет распознавание.

В таблице №1 представлены результаты попиксельного сравнения исследуемых изображений (1 столбец) и сравнения лучами (2, 3 и 4 столбцы). Сверху расположены 6 наиболее похожих пар букв, внизу – 6 наименее похожих. В конце таблицы приведены общие оценки сравнения для всех пар букв. Как оказалось, общая оценка при попиксельном сравнении несколько больше общей оценки сравнения лучами. Это связано с тем, что при сравнении лучами учитывается только интенсивность пересечений, но не учитывается их место. К примеру, два инвертированных изображения (рис. 3) при попиксельном сравнении окажутся совершенно разными, а при сравнении одним горизонтальным лучом, изображения будут выглядеть одинаково.

Таблица №1. Результаты попиксельного сравнения изображений и сравнения символов лучами

Попиксельно

Лучи: 0 - 7

Лучи: 1, 3, 5, 7

Лучи: 0, 2, 4, 6

и-й

32,53

л-п

8,46

л-п

6,98

л-п

10,20

И-Й

42,00

ъ-ь

11,24

ъ-ь

8,70

и-й

13,01

о-р

48,25

и-й

11,36

и-н

9,28

ъ-ь

14,10

е-о

49,69

и-н

12,62

и-й

10,05

о-с

14,92

и-н

49,69

о-с

13,15

о-с

11,75

о-р

15,34

ъ-ь

53,13

з-э

13,57

з-э

11,83

з-э

15,71









В-М

153,74

М-Т

58,45

Щ-т

56,15

Ю-г

65,93

Д-М

153,74

Т-Ы

59,23

Ю-г

56,19

М-т

66,00

Ц-Ю

153,74

Г-ф

59,49

Г-М

56,41

Ф-г

66,01

Ю-щ

154,88

Щ-т

59,76

Ю-т

56,43

г-ф

66,09

И-Ю

155,45

Г-Щ

60,20

Ю-х

56,55

Т-Ы

69,80

Й-Ю

159,93

Ю-т

60,53

Щ-г

57,05

Г-ф

71,89

общая оценка

57,03

18,05

16,46

19,92





Рис. 3. Инвертированные изображения, пересекаемые горизонтальным лучом.


Производительность

При сравнении двух изображений по формуле (6) производится операций вычитания и умножения, операций сложения и одна операция извлечения корня ( - число пикселей в изображении). Будем считать, что всего выполняется операций, где S – число изображений в банке эталонов.

В случае применения метода томографии, мера сравнения будет рассчитываться по формуле (5). В этом случае выполняется ^ P операций вычитания и умножения, P–1 операций сложения и одна операция извлечения корня (P – число модельных лучей). Всего выполнится операций, где S – число эталонов признаков в банке.

В обоих случаях, мы не берем во внимание ту часть меры, которая находится в знаменателе, т.к. она вычисляется только один раз.

Исходя из выше сказанного, отношение количества операций сравнений изображений к количеству операций сравнения признаков можно определить как: , т.е. чем меньше модельных лучей используется, тем больше будет скорость распознавания и объем требуемой памяти будет меньше. Однако, качество распознавания при недостаточном количестве лучей может значительно ухудшится..

Заключение

В работе рассматривался томографический метод применительно к задаче распознавания рукописного текста. Описанный метод используется для формирования множества признаков, представляющих собой число пересечений распознаваемого объекта модельными лучами. Преимущество предложенного метода заключается в уменьшении количества операций, производимых при сравнении распознаваемого объекта с банком эталонов.

Планируется дальнейшее усовершенствование предложенного алгоритма распознавания с целью повышения устойчивости к шумам в исходном изображении и к незначительному смещению распознаваемых объектов. Необходимо также отметить, что предложенный метод может быть использован не только в целях распознавания рукописного текста, но и для распознавания других объектов.

Литература

  1. Жарких А.А., Колпакчи С.С. Анализ томографического метода для распознавания рукописного текста. // Наука и образование – 2007. МГТУ. Мурманск. 2007. с. 135.

  2. Ценсор Я. Методы реконструкции изображений, основанные на разложении в конечные ряды. М.: Мир, журнал ТИИЭР, т. 71, №. 3, 1983. 148 с.



Цифровая обработка сигналов и ее применение

Digital signal processing and its applications




Скачать 240,81 Kb.
оставить комментарий
Дата02.10.2011
Размер240,81 Kb.
ТипДокументы, Образовательные материалы
Добавить документ в свой блог или на сайт

Ваша оценка этого документа будет первой.
Ваша оценка:
Разместите кнопку на своём сайте или блоге:
rudocs.exdat.com

Загрузка...
База данных защищена авторским правом ©exdat 2000-2017
При копировании материала укажите ссылку
обратиться к администрации
Анализ
Справочники
Сценарии
Рефераты
Курсовые работы
Авторефераты
Программы
Методички
Документы
Понятия

опубликовать
Загрузка...
Документы

Рейтинг@Mail.ru
наверх