基于DSP的简谱识别和盲文乐谱转换算法研究与实现

基于DSP的简谱识别和盲文乐谱转换算法研究与实现

论文摘要

随着图像处理识别技术的提高,乐谱符号识别技术成为近年来比较热门的研究课题。可是目前的研究主要集中在对五线谱方面的研究上,对于简谱符号的识别研究比较少。而且由于市面上的简谱多为文本形式的明文乐谱,适合盲人阅读学习的六位点阵图盲文乐谱更少。开发出一种能够识别纸质简谱并且将其翻译为盲文乐谱的系统具有一定的现实意义。本文在广泛调研国内外学者对乐谱符号识别处理的基本方法后,对整个系统的总体方案进行了设计,其中包括:简谱图像预处理模块、简谱符号分割模块、基于分类器的符号识别模块、按乐理符号重组模块、盲文翻译模块以及串口通信模块。其中简谱图像预处理模块包括简谱图像的灰度变换、自适应二值化、基于小节线位置的特征提取。在本系统中设计采用垂直分割法和连通域标签类分割法相结合的形式对简谱符号进行分割,采用支持向量机分类器识别算法来对简谱符号进行识别,根据乐理知识对单个的简谱符号进行语义重组,最后根据盲文乐谱的写谱规则将识别组合好的明文简谱转换为盲人可以阅读学习的乐谱。在DSP硬件平台设计过程中,首先采用MATLAB已经仿真实现的算法模型进行C语言的实现,实现整个简谱图像识别以及盲谱翻译的过程,最后通过DSP的串口和上位机PC进行通信,将DSP最后处理的结果返回保存到PC上,完成一个完整的识别翻译系统。本次设计的软件平台使用Matlab2012、Microsoft Visual Studio2010、CCS3.3和超级终端串口调试软件,硬件部分以OMAPL138为平台,核心处理器是TMS320C674x DSP。其中仿真实现主要采用Matlab2012、Microsoft Visual Studio2010平台,硬件调试使用的是CCS3.3和串口调试工具。本文通过对扫描得到的真彩色简谱图像进行测试,通过实验表明,本文设计的简谱符号识别系统对于常见的简谱符号正确检测率非常高,具有一定实用性和较强的鲁棒性。并且对于极少数检测有误的符号可以进行提示,辅助使用者进行修改完善。在DSP评估板上实现了快速简谱识别以及盲文乐谱翻译转换这一功能,为后续完善为一个完整的系统做了充足的准备。

论文目录

  • 摘要
  • Abstract
  • 第1章 绪论
  • 1.1 课题来源及意义
  • 1.2 简谱识别国内外研究现状
  • 1.3 本文的主要工作及架构
  • 1.4 本章小结
  • 第2章 简谱知识及乐谱识别研究方法概况介绍
  • 2.1 简谱知识介绍
  • 2.1.1 简谱基础知识介绍
  • 2.1.2 盲文乐谱介绍
  • 2.2 常用的简谱识别方法介绍
  • 2.3 本章小结
  • 第3章 简谱识别及盲文转换系统总体设计
  • 3.1 简谱识别及盲文转换系统需求分析
  • 3.2 OMAPL138评估板简介
  • 3.3 基于OMAPL138的总体系统设计
  • 3.3.1 硬件系统配置及使用
  • 3.3.2 软件系统实现流程
  • 3.4 本章小结
  • 第4章 简谱图像预处理算法的MATLAB仿真实现
  • 4.1 简谱图像的二值化
  • 4.1.1 二值化方法简介
  • 4.1.2 OTSU法对简谱图像二值化
  • 4.2 简谱行的提取
  • 4.3 简谱图片去噪处理
  • 4.4 简谱符号的分割
  • 4.4.1 垂直投影分割法
  • 4.4.2 水平投影分割法
  • 4.4.3 连通域标签类分割法
  • 4.4.3 简谱符号分割
  • 4.5 简谱分割的鲁棒性
  • 4.6 本章小结
  • 第5章 简谱符号的识别和盲文转换的DSP实现
  • 5.1 系统DSP实现的开发环境简介
  • 5.2 简谱图像预处理算法的DSP移植
  • 5.3 模板库的建立以及符号图片的归一化
  • 5.4 简谱符号识别
  • 5.4.1 模板匹配识别法
  • 5.4.2 支持向量机分类法
  • 5.5 简谱符号按乐理重组
  • 5.5.1 简谱符号的组合形式
  • 5.5.2 简谱符号的重组规则以及原理
  • 5.6 简谱符号识别结果及完善
  • 5.7 简谱到盲谱的转换
  • 5.8 PC与DSP之间的通信
  • 5.9 本章小结
  • 第6章 测试结果与分析
  • 6.1 测试方案与结果分析
  • 6.2 本章小结
  • 第7章 总结与展望
  • 7.1 工作总结
  • 7.2 工作展望
  • 参考文献
  • 致谢
  • 攻读硕士学位期间发表的论文
  • 相关论文文献

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