碑帖图像文字的分割与提取

摘要

图像分割技术是数字图像处理领域一个非常重要的方面，在各种领域中的应用极为广泛，也随之衍生出了各种各样的分割方法。本文以碑帖图像为处理对象，对其特征进行分析，在大量实验的基础上，选择了一些针对性的算法，并对其中的一些方法进行了改进。
　　本文根据所获得的碑帖图像的特征，对其进行分类处理。首先，碑帖图像在拍摄过程中，由于自然和人为的关系会含有大量的噪声，那么对碑帖图像的去噪处理就显得很有必要，本文选择了几种常见的滤波方法。然后，在滤波后的图像上，针对图像不同的复杂程度，使用了几种不同的分割方法。
　　对于文字与背景差别较大、区分较为明显的碑帖图像，本文直接使用了OSTU阈值分割方法，这种方法可以很好的处理双峰模型不明显的灰度直方图；对于背景噪声较多的图像，通过阈值分割已经不能完全除去其中的噪声，本文使用了一种专门针对文字的分割方法—基于游长的分割，并且增加一种区域处理方法，实验结果表明在处理与文字尺寸相比较小的噪声时效果比较理想。
　　本文在分析一些复杂碑帖图像时，发现某些图像的纹理分布比较丰富，可以利用纹理的方法进行分割，于是本文首次引入一种基于谱直方图的分割方法，并将其用于碑帖图像的分割，但效果并不是很理想。本文在经过大量实验的基础上，针对汉字笔画明显的方向特征，对原来的谱直方图算法进行了改进，将方向特征加入了谱直方图的统计当中，即：原来的统计算法是在一个无方向的正方形窗口中进行统计，而改进后的统计算法中，变成了对0°、45°、90°、135°这四个方向的矩形窗口进行统计。实验结果表明，改进后的算法对碑帖图像的处理效果要优于原来的方法。
　　由于上述几种方法均是针对灰度图像进行处理，而碑帖图像中有很大一部分的文字和背景颜色对比明显，针对这种情况，本文将彩色图像进行单独处理，主要是利用了RGB彩色空间的图像分割方法，对于某些彩色图像的分割效果要明显优于前面几种方法。
　　考虑到本文处理对象的复杂性和多变性，为了能够更连续的、更有效率的处理一幅碑帖图像，本文创建了一个人机交互界面，包含了上述提到了所有方法以及一些人工处理手段，使得处理图像的效率大为提高。

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英文摘要

目录

第1章 绪 论

1.1 课题研究背景及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 本文研究内容

1.4 论文结构

第2章 碑帖图像的预处理

2.1 噪声来源

2.2 图像去噪算法分类

2.3 本文所选的去噪算法

2.4 本章小结

第3章 基于阈值和游长的分割

3.1 基于阈值的分割

3.2 基于游长的分割

3.3 本章小结

第4章 基于纹理的分割

4.1 谱直方图的定义

4.2 谱直方图的性质

4.3 基于谱直方图的图像分割

4.4谱直方图在碑帖图像分割中的应用

4.5 本章小结

第5章 基于彩色空间的分割

5.1 彩色模型

5.2 彩色图像的色彩数量化

5.3 RGB彩色空间分割

5.4 本章小结

第6章 实验结果及分析

结论

参考文献

声明

致谢