浅谈数字图像处理及文字轮廓提取_顾国庆

Ｓｏｂｅｌ 算 子 和 Ｐｒｅｗｉｔｔ 算 子 的 不 同 就 在 于 使 用 的 模 板 不 一 样 ：
Ｐｒｅｗｉｔｔ 算 子 的 特 点 是 ： 平 均 、微 分 对 噪 声 有 抑 制 作 用 ； 而 Ｓｏｂｅｌ 算子在实际中最常用。它们存在一些共同的问题如： 它们的结果对 噪声很敏感， 图像的离散差分对噪声比对原图像更敏感； 可以通过 先对图像做平滑以改善结果， 但是又会产生一个问题： 会把一些靠 在一起的边缘平滑掉， 而且会影响对边缘的定位。
１ 、Ｒ ｏｂｅｒｔｓ 算 子 Ｒｏｂｅｒｔｓ 算 子 是 一 种 微 分 算 子 。 设 输 入 图 像 为 ｆ（ｉ ，ｊ ）， 算 子 输 出 图 像 为 ｇ（ｉ ，ｊ ）， 则 Ｒｏｂｅｒｔｓ 算 子 的 差 分 形 式 表 达 如 下 ： ｇｘ＝ｆ（ｉ ，ｊ ）－ ｆ（ｉ ＋１ ，ｊ ）； ｇｙ＝ｆ（ｉ ＋１ ，ｊ ）－ ｆ（ｉ ，ｊ ＋１ ）； ｇ（ｉ ，ｊ ）＝ａｂｓ（ｇｘ）＋ａｂｓ（ｇｙ）； 其卷积模板分别是：
பைடு நூலகம்
Ｒｏｂｅｒｔｓ 算 子 特 点 是 边 缘 定 位 准 ， 对 噪 声 敏 感 。 ２ 、Ｐｒｅｗｉｔｔ 算 子 和 Ｓｏｂｅｌ 算 子 Ｐｒｅｗｉｔｔ 算 子 边 缘 检 测 算 子 使 用 两 个 有 向 算 子 （ 一 个 水 平 的 ， 一 个 是垂直的， 一半称为模板） ， 每一个逼进一个偏导数：
像处理实现。
２． ２ 、数 字 图 像 处 理 的 应 用 领 域
图像信息既然是人类的主要信息源， 图像处理的应用领域就必 然涉及到我们生活的一切方面。并且随着人类活动范围的不断扩 大 ， 其 应 用 领 域 亦 随 之 不 断 扩 大 。 如 ： 文 字 及 图 纸 的 读 取 、医 用 图 像 处 理 、遥 感 图 像 处 理 、工 业 领 域 中 的 应 用 、军 事 公 安 方 面 等 。
电子计算机自动辨认在纸张上的文字和阿拉伯数字。字符识别处理 文字轮廓提取技术主要用了图像分割和特征提取等方法。图像特征
的 信 息 可 分 为 两 大 类 ： 一 类 是 文 字 信 息 ， 处 理 的 主 要 是 用 各 国 家 、各 是 用 于 区 分 一 个 图 像 内 部 的 最 基 本 属 性 或 特 征 的 ， 它 们 可 以 是 源 景
来 表 示 的 灰 度 图 像 。都 可 以 用 计 算 机 来 进 行 处 理 。４ ） 、灵 活 性 大 ， 图
像处理可大致分为像质改善， 图像分析与图像重建三大部分。由于
数字图像不仅能完成线性运算， 也能完成非线性运算， 也就是说， 凡
可以用数学公式或逻辑表达式来表达的一切运算， 都可以用数字图
的 特 定 的 操 作 来 “改 造 ”图 像 。 所 谓 特 对 的 目 标 ， 可 以 是 使 图 像 更 清 要 处 理 的 信 息 但 是 又 保 留 了 图 像 中 物 体 的 形 状 信 息 ”。
晰 、更 美 丽 动 人 ， 也 可 以 使 从 图 像 中 提 取 某 些 特 定 的 信 息 。
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４ 结束语
参考文献
计算机的工作原理越来越无人问津了， 人们都在忙着搞高级开 ［１］陈天洲 卜佳俊 计算机系统概论 ５￣６ 页 清华大学出版社
发 ， 好 像 底 层 的 东 西 与 自 己 无 关 。 不 管 什 么 东 西 用 别 人 的 总 是 没 有 ［２ ］ 何 广 军 计 算 机 基 础 教 程 （ＷｉｎｄｏｗｓＸＰ 版 ） ６ 页 清 华 大 学 出 版 社
（作者单位系长江大学）
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如 果 我 们 用 Ｐｒｅｗｉｔｔ 算 子 检 测 图 像 Ｍ 的 边 缘 的 话 ， 我 们 可 以 先 分别用水平算子和垂直对图像进行卷积， 得到的是两个矩阵， 在不 考 虑 边 界 的 情 形 下 也 是 和 原 图 像 同 样 大 小 的 Ｍ１ ，Ｍ２ 对 应 位 置 的 两 个 数 平 方 后 相 加 得 到 一 个 新 的 矩 阵 Ｇ，Ｇ 表 示 Ｍ 中 各 个 象 素 的 灰 度 的梯度值。然后就可以通过阈值处理得到边缘图像。总的过程是：
其 他 算 子 包 括 ： Ｌａｐｌａｃｉａｎ 算 、Ｒｏｂｉｎｓｏｎ 算 子 、ＬＯＧ 算 子 、Ｋｉｒｓｃｈ 算 子 、Ｓｍｏｏｔｈｅｄ 算 子 等 。 其 检 测 流 程 图 如 下 图 二 。
图二检测流程 四 、结 束 语 随 着 我 国 开 始 大 力 推 广 的 “三 金 ”工 程 在 很 大 程 度 上 要 依 赖 数 据 信息的输入， 如果能通过手写数字识别技术实现信息的自动录入，
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浅谈数字图像处理及文字轮廓提取
文 ／ 顾国庆
【摘 要 】 文 字 作 为 一 种 高 级 语 义 特 征 ， 对 文 章 内 容 的 理 解 、索 引 、检 索 具 有 重 要 作 用 ， 因 此 ， 研 究 文 字 轮 廓
的 提 取 有 着 重 要 的 实 际 意 义 。基 于 数 字 图 像 的 文 字 轮 廓 提 取 技 术 是 数 字 图 像 处 理 中 的 一 个 重 要 的 内 容，本 文
用 自 己 的 好 ， 如 果 什 么 都 用 现 成 的 ， 我 们 就 难 以 真 正 做 好 。我 对 计 算 ［３ ］ 杜 友 福 通 用 计 算 机 基 础 教 程 １２￣１３ 页 科 学 出 版 社
机的学习太少了， 做的不好的地方望大家多多指教。
［４ ］ ［ 美］ Ｊ．Ｇｌｅｎｎ Ｂｒｏｏｋｓｈｅａｒ 计算机科学概论 ４４￣４５ 页 人民邮电出版社
图像处理设备成本的不断降低， 图像处理技术水平的不断提高， 以 及图像处理技术的不断普及而不断扩大。可以这样说， 凡是用眼睛 可以直接或间接（ 通过各种仪器） 看到的对象， 都是图像处理研究与 应用的对象。
２． ３ 、数 字 图 像 处 理 方 法 以各种手段获得的图像（ 称为原始图像） 由于受到种种条件的
（Ｈａｎｄｗｒｉｔｔｅｎ Ｎｕｍｅｒａｌ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ）， 是 光 学 字 符 识 别 技 术 （Ｏｐｔｉｃａｌ Ｃｈａｒ－
图像处理有很多的方法， 它的最终目的在于增强视觉效果， 使得
ａｃｔｅｒ Ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ， 简 称 ＯＣＲ） 的 一 个 分 支 ， 它 研 究 的 对 象 是 ： 如 何 利 用 原 来 看 不 清 楚 的 图 像 看 得 清 楚 ， 原 理 难 以 看 清 楚 得 图 像 看 得 清 楚 。
首先阐述了一些数字图像处理的基本理论， 最后总结了一些已经提出的各种通用算法， 提出了检测的流程。
【关 键 词 】 文 字 轮 廓 提 取 数 字 图 像
一 、引 言
限制和随即干扰， 往往要用数字图像处理技术对取得的图像作预处
文 字 轮 廓 提 取 主 要 应 用 有 印 刷 体 汉 字 识 别 和 手 写 数 字 识 别 理 ， 对 原 始 图 像 进 行 灰 度 校 正 、噪 声 过 滤 和 畸 变 校 正 等 处 理 。
的技术， 已几乎可将一幅模拟图像数字化为任意大的二维数组， 也
就 是 说 ， 图 像 数 字 化 精 度 可 以 足 够 高 。 ３ ） 、适 用 面 广 ， 图 像 的 来 源 多
种 多 样 ， 可 以 是 光 ， 也 可 以 是 不 可 见 波 谱 图 像 。只 要 对 这 些 不 同 信 息
源的图像数字化以后， 对计算机来说， 都是一幅或多幅用二维数组
图像处理在单人鉴别上的应用， 也是目前广泛研究的一大类图 像处理课题， 其中指纹识别已实用化。在这一范畴内的其它识别课 题， 如笔迹、印鉴、面部照片等等的识别问题， 都已受到了普遍的关注。
图像处理的应用领域远不是上列各项所能概括的。它将随着
图一 边缘检测是一种基于灰度不连续性进行分割的方法。其常用算 子如下：
类信息的核心技术是手写数字识别。手写文字的识别研究有着重大的现实 依 据 图 像 的 边 缘 特 征 或 组 织 特 征 进 行 的 。 同 样 ， 图 像 描 述 和 分 类 技
意义， 一旦研究成功并投入应用， 将产生巨大的社会和经济效益。
术也离不开图像特征的提取。
二 、数 字 图 像 处 理 概 述
民族的文字（ 如： 汉字， 英文等） 书写或印刷的文本信息； 另一类是数 物中人类视觉可以鉴别的自然特征， 也可以是通过对图像进行测量
据信息， 主要是由阿拉伯数字及少量特殊符号组成的各种编号和统 和处理从而人为定义的某些特征或参数， 它们称为人工特征。图像
计 数 据 ， 如 ： 邮 政 编 码 、统 计 报 表 、财 务 报 表 、银 行 票 据 等 等 ， 处 理 这 特 征 提 取 在 图 像 分 析 中 占 有 重 要 地 位 。 事 实 上 ， 图 像 分 割 技 术 就 是
（作者单位系宁波大学信息学院电子信息科学与技术）
（!上!接 !１１３!页!） !!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!６、!响!应!模 块!!!!!!!!!!!!!!!!!!!
常 见 的 边 缘 点 有 三 种 （ 图 一 ） 。 第 一 种 是 阶 梯 形 边 缘 （ Ｓｔｅｐ －
２． １ 、数 字 图 像 处 理 的 特 点
ｅｄｇｅ ） ， 即 从 一 个 灰 度 导 比 它 高 很 多 的 另 一 个 灰 度 。 第 二 种 是 屋 顶 型
数 字 图 像 处 理 于 模 拟 图 像 处 理 相 比 有 如 下 特 点 ： １ ） 、 再 现 性 边 缘 （ Ｒｏｏｆ－ ｅｄｇｅ ） ， 它 的 灰 度 是 慢 慢 增 加 到 一 定 程 度 然 后 慢 慢 减 小 。
三 、边 缘 检 测 及 轮 廓 提 取 算 法
人 类 通 过 眼 、耳 、鼻 、身 接 受 信 息 ， 感 知 世 界 ， 并 进 而 认 识 世 界