视频图像字符分割与识别的研究

摘要

本文针对汉字本身的结构特征和笔划特征,综合运用了小波分析和数学形态学,从仿人认字的过程出发,对视频图像进行了字符分割,针对机器识别汉字结构的特点,提出了仿人汉字识别思路和方法,力图使计算机具有模仿人类的视觉感知过程.论文的研究工作如下:1)图像分割预处理.提出了利用小波变换的字符图像定位方法,结合数学形态学定位分割出字符区域.2)汉字编码方法.提出一种仿人汉字识别系统十码编码方法.研究了人类识字的汉字编码方案,借鉴五笔码、四角号码、太极码等众多字元选取与取码规则的基础上,结合仿人汉字识别系统中机器识别汉字结构的特点,提出一种十码汉字编码机器识别方法.3)识别算法.给出了十码汉字编码法的识别码提取算法.在对汉字笔划分解的基础上,根据运用的字符特征给出了识别码的提取算法.

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致谢

第一章绪论

1.1引言

1.2汉字识别分类

1.3汉字识别的问题和困难

1.4汉字识别方法

1.5本文主要工作及内容安排

第二章视频图像字符分割

2.1图像分割

2.1.1图像分割的定义和方法

2.1.2图像分割的难点

2.2小波函数简介

2.2.1 Mallat塔式分解

2.3数学形态学简介

2.3.1数学形态学基本运算

2.4字符分割算法

2.4.1字符图像定位方法的基本流程

2.4.2字符图像区域检测

2.4.3模板检测法

2.4.4形态学区域定位

2.5实验结果

第三章仿人汉字识别系统编码方案

3.1汉字结构特点

3.2汉字识别说明

3.3特征点及其笔划关系

3.3.1特征点

3.3.2笔划关系

3.4字元的选取及字元库的建立

3.4.1字元选取

3.4.2字元库的建立

3.5仿人汉字识别系统编码方案

3.5.1汉字的粗分类

3.5.2四角特征

3.5.3交点与合点

3.5.4笔划数量

3.5.5汉字十码编码规则

第四章识别算法

4.1交点、合点特征提取

4.1.1笔划关系判定

4.1.2交点、合点类型数量统计

4.2四角码取码算法

4.2.1搜索角起始点

4.2.2搜索字元

4.3笔划数量统计码的提取算法

4.3.1横笔划数量统计

4.3.2竖笔划数量统计

4.4实验结果

4.5编码查找

第五章小结与展望

5.1小结

5.2汉字识别技术研究的思考与展望

参考文献