基于机器视觉的手写体区域检测和字符分割的研究

摘要

光学字符识别作为一个应用研究领域,对减少从业人员的工作量,提高目标认证识别的工作效率和准确率,有着极其重要的意义。在手写体识别中,字符分割是文本识别的前提和基础,字符分割的好坏直接影响到文本识别效果的优劣。然而要进行字符的分割,首先要对图像或者视频中的文字区域进行检测定位。因此,研究如何有效快速正确地进行文字区域的检测定位,以及如何正确的进行字符分割对于提高字符识别系统的整体性能具有极其重要的意义。
　　根据手写体识别应用系统的实际需求,采用了边缘检测的办法来提取图像或视频中的文字区域,并结合文字图像的投影特征和字符本身的特征来进行字符的分割。首先,针对图像中的文字区域的检测和提取,使用小波变换的方法来对原图像进行平滑去噪处理,并使用8方向的Sobel算子进行边缘检测。其次,针对实际采集到图像或者视频中手写体文字部分可能会出现不同程度的倾斜现象,采用水平倾斜校正法对检测出来的文字区域进行倾斜校正。最后,采用水平和垂直投影法对文字图像进行字符的粗分割,然后再结合字符本身的特点对粗分割的结果进行再处理。
　　实验结果表明,基于边缘检测和连通域分析的方法对于手写体文字区域的检测和定位有较好的效果。同时,针对出现简单粘连或者文字部分有倾斜情况的文字区域,使用倾斜校正和投影法相结合能有效的进行字符分割,并具有较高的准确率。但是对于某些复杂的字符粘连情况,则需要进一步研究方法进行解决。

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1 绪 论

1.1 研究目的及意义

1.2 国内外研究现状

1.3 研究目标和所做的工作

1.4 论文的组织结构

2 系统实现的基本方法研究

2.1 手写体文字区域检测的基本方法

2.2 字符分割的基本方法

2.3 本章小结

3 手写体文字区域的检测和提取

3.1 图像预处理

3.2 sobel边缘检测

3.3 候选文字区域的定位

3.4 本章小结

4 手写体字符分割

4.1 倾斜校正

4.2 投影法进行字符的粗分割

4.3 字符粗分割结果再处理

4.4本章小结

5 系统设计与实现

5.1 系统工作原理

5.2 系统模块设计与实现

5.3 实验结果

5.4 本章小结

6 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 研究展望

致谢

参考文献