包裝箱表面印刷體漢字識(shí)別算法研究.pdf

1、產(chǎn)品外包裝上說(shuō)明文字印刷的正確性對(duì)于商家和用戶(hù)來(lái)說(shuō)都是至關(guān)重要的。為了檢驗(yàn)包裝箱上說(shuō)明文字的正確性，對(duì)包裝箱上的印刷漢字進(jìn)行識(shí)別算法的研究。
　　印刷質(zhì)量和攝像機(jī)成像等原因造成了包裝箱文字圖像質(zhì)量比較差，使得傳統(tǒng)的針對(duì)高質(zhì)量漢字圖像的識(shí)別方法無(wú)法直接應(yīng)用到包裝箱表面漢字識(shí)別當(dāng)中。針對(duì)包裝箱表面漢字圖像，采用了兩級(jí)漢字特征提取和分類(lèi)方法。
　　在對(duì)低質(zhì)量漢字圖像進(jìn)行歸一化的過(guò)程中，引入了高斯濾波和二值化方法，有效抑制了噪聲污染

2、和低對(duì)比度對(duì)歸一化結(jié)果的干擾作用。
　　粗分類(lèi)階段，針對(duì)歸一化后漢字圖像，采用Gabor濾波器提取高魯棒性的漢字粗分類(lèi)特征。應(yīng)用Gabor濾波器旨在將漢字分解成“橫撇豎捺”四個(gè)方向的筆劃特征圖，這就降低了Gabor濾波器的設(shè)計(jì)難度。對(duì)Gabor濾波結(jié)果進(jìn)一步提取筆劃穿越次數(shù)和低頻DCT系數(shù)，形成最終的粗分類(lèi)特征。實(shí)驗(yàn)證明采用K均值聚類(lèi)可達(dá)到98％的粗分類(lèi)識(shí)別率。
　　細(xì)分類(lèi)階段，將Gabor濾波器對(duì)漢字圖像的濾波結(jié)果與隱馬爾