基于结构特征的钢坯端面字符识别方法研究

论文摘要

字符识别是图像处理和模式识别领域的热门研究领域,其识别的精度和速度直接影响字符识别的应用水平和实用价值。如何解决复杂背景条件下多形态字符识别的精度和速度,是字符图像识别研究中的一个关键问题。本文从“钢坯端面字符成像检测与自动识别系统”项目的实际应用出发,分析生产线场景复杂条件下钢坯端面字符自动识别过程中存在的背景复杂、光照变化、对比度低、字符信息淹没、字迹模糊、信息缺损等难点,对钢坯端面字符图像的计算机自动识别及如何提高钢坯端面字符图像的识别精度和速度问题进行了研究。主要工作包括:第一,针对钢坯端面字符图像识别的噪声干扰问题,将滤波引入本文,用于对钢坯端面进行降噪处理;针对钢坯端面字符图像的特点,将OTSU分割算法引入本文,用来对钢坯端面图像进行二值化处理。第二,针对钢坯端面字符图像具有多行字符的特点,本文对多行字符精确定位进行了研究。通过基于边缘检测的分级定位方法,将待识别的字符行精确定位出来。第三,为了使得倾斜字符在图像定位、切分时,不影响其效果,对倾斜校正进行了研究,通过基于点操作的倾斜校正算法,对倾斜字符图像进行校正处理。第四,受场景的复杂光照、环境的恶劣等原因的影响,获取的钢坯端面字符图像的质量较差,包含形变、模糊、残损字符。本文提出了模糊字符“穿孔”处理的方法,使字符的特征提取得以实现。第五,为了获取有利于字符图像识别的特征,对特征的提取与选择进行了分析,提取了图像区分度高,描述能力强的特征,将多维特征分为主特征、次特征、辅助特征进行字符分类识别。实验结果验证了算法的有效性。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.1.1 光学字符识别概述
• 1.1.2 光学字符识别的目的及原理
• 1.2 课题背景和意义
• 1.3 国内外研究进展情况
• 1.3.1 国外研究概况
• 1.3.2 国内研究概况
• 1.3.3 综述
• 1.4 本文主要研究工作和内容安排
• 第2章 钢坯端面字符成像自动识别预处理算法研究
• 2.1 图像的平滑
• 2.2 二值化
• 2.2.1 阈值选取方法
• 2.2.2 OTSU图像分割方法
• 2.3 实验结果与分析
• 2.4 本章小结
• 第3章 基于边缘检测的钢坯端面字符定位与倾斜校正算法研究
• 3.1 基于边缘检测的粗定位
• 3.2 有效行字符定位
• 3.3 倾斜字符校正
• 3.3.1 常见倾斜校正算法及描述
• 3.3.2 基于点操作的图象校正算法
• 3.4 实验结果与分析
• 3.5 本章小结
• 第4章 基于投影特征的字符切分算法研究
• 4.1 引言
• 4.1.1 常规字符切分策略
• 4.1.2 粘连字符切分策略
• 4.2 本文基于投影特征的切分算法实现原理
• 4.3 实验结果
• 4.4 本章小结
• 第5章 基于结构特征的钢坯端面字符识别
• 5.1 结构特征提取与自动识别算法
• 5.1.1 字符大小归一化
• 5.1.2 字符细化
• 5.1.3 细化字符去毛刺
• 5.1.4 基于字符结构的特征提取及描述
• 5.2 人工判读交互式辅助信息设计
• 5.3 实验结果
• 5.4 本章小结
• 第6章 钢坯端面字符自动识别算法软件的实现与模块化设计
• 6.1 软件设计的标准化
• 6.2 算法软件的架构及功能描述
• 6.3 算法软件实现的模块化设计
• 第7章 总结与展望
• 7.1 工作总结
• 7.2 研究展望
• 参考文献
• 附录:攻读硕士学位期间发表的学术论文
• 致谢