模糊漢字圖像復(fù)原算法研究.pdf

1、模糊漢字圖像作為一種特殊的字符圖像，不僅具有一般字符圖像的形狀和空間關(guān)系特征，也具有一些特有的結(jié)構(gòu)特征，如字?jǐn)?shù)種類多、筆畫結(jié)構(gòu)復(fù)雜等。對模糊漢字圖像進(jìn)行復(fù)原，人們能夠從報(bào)刊、地圖等各種含有漢字的圖像中提取出相關(guān)信息，有助于對漢字的自動判讀和理解，具有重要的實(shí)用價(jià)值和社會意義。
　　在充分研究現(xiàn)有字符圖像復(fù)原方法的基礎(chǔ)上，針對視覺不能辨識的模糊漢字圖像，研究了基于圖像分塊重構(gòu)模糊漢字圖像復(fù)原新方法。針對漢字圖像的結(jié)構(gòu)特征，對圖像信號

2、的稀疏測量模型和和匹配跟蹤重構(gòu)原理進(jìn)行數(shù)學(xué)推導(dǎo)和定義，包括對漢字圖像進(jìn)行分塊操作構(gòu)成訓(xùn)練集，并采用特征值分解算法訓(xùn)練字典。在構(gòu)造漢字圖像結(jié)構(gòu)組的基礎(chǔ)上，提出自適應(yīng)字典學(xué)習(xí)方法，與初始DCT字典相比，具有更好的自適應(yīng)性和結(jié)構(gòu)特征。通過設(shè)置圖像塊重疊尺寸，并利用訓(xùn)練得到的自適應(yīng)字典，對待復(fù)原的模糊漢字圖像進(jìn)行分塊稀疏表示，并采用基于匹配跟蹤思想的重構(gòu)算法對每個(gè)漢字圖像塊測量重構(gòu)，以更好的保持漢字圖像的筆畫連貫性和結(jié)構(gòu)特征。最后對重構(gòu)后的漢字

3、圖像塊的重疊區(qū)域加權(quán)平均，實(shí)現(xiàn)模糊漢字圖像的分塊重構(gòu)。獲得復(fù)原的漢字圖像，能夠?qū)崿F(xiàn)圖像塊之間的平滑過渡，更好的抑制噪聲并保留圖像塊之間重疊區(qū)域的邊緣和細(xì)節(jié)信息。
　　提出的基于模糊漢字圖像分塊重構(gòu)復(fù)原算法，通過構(gòu)造漢字圖像結(jié)構(gòu)組實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)字典學(xué)習(xí)，能夠更好的描述圖像結(jié)構(gòu)特征;分塊測量重構(gòu)階段通過加權(quán)平均消除了圖像塊效應(yīng)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，提出的復(fù)原算法對模糊漢字圖像在主客觀指標(biāo)上具有更好的復(fù)原效果，有助于模糊漢字圖像信息的提取和識別。