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摘 要字符特征提取是含文字碎片图像拼接的关键环节,直接影响拼接效果.提出了一种包含文字信息的碎片图像特征提取方法,首先,对原始碎片图像进行预处理,分别得到字符和碎片背景的二值图像；然后,利用边缘检测算子提取字符和碎片背景的单像素边缘；最后,利用结构算子检测碎片图像中字符与碎片背景边缘的交叉点,并根据交叉点的信息提取字体边缘方向特征.仿真实验结果表明本文提出的碎片图像字符特征提取方法思路合理,能够快速、准确地提取出碎片图像中的字符特征,为后续的匹配拼接奠定基础.

关 键 词图像拼接；边缘检测；特征提取

中图分类号：TP391文献标识码：A文章编号：1671-7597（2014）04-0118-02

图像拼接是一种将多幅相关图像无缝拼接成一幅宽视角全景图像的技术,涉及特征提取及匹配、图像配准和图像融合等理论.包含着文宇、图片等信息的纸张往往会因为各种原因造成破碎,通过人眼比对查找的方式对这些碎片文件进行拼接比较费时费力.将碎片文件通过扫描等方式转化为数字图像,再利用数字图像处理技术进行匹配可以取得较好的拼接效果.碎片图像的拼接可以根据纹理、色彩和轮廓等多种不同特征进行拼接,也可以按碎片中有无目标、形状特征是否规则等进行复原.碎片图像拼接技术能够实现对原始文件或图片信息的还原,可广泛应用.目前,学者们提出了很多碎片图像特征提取方法,如Harris特征提取、基于边缘的特征提取、SIFT特征提取等.针对含文字碎片图像的特点,本文提出了一种有效的字符特征提取方法,该方法能够快速、准确地提取碎片图像中特征点的坐标及字体走向等特征,为碎片图像拼接奠定良好的基础.

怎样写好图像论文
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1字符特征提取方法研究

关键特征的提取是碎片图像拼接的核心和难点.因为特征明显的点、线和边缘可以较精确地定位碎片图像边缘连接点坐标和连接线段的角度,所以搜索这些特征明显的点、线和边缘是拼接含字符碎片图像的关键.现在提出的方法主要检测字符与碎片图像背景边缘的交叉点和提取字体边缘方向,主要包括图像预处理、边缘检测、特征提取三个环节.

1.1预处理

首先,将碎纸片放在黑色台布上扫描得到原始图像,其中黑色部分为台布,白色部分为碎片空白区域,字符区域为绿色.然后,将原始图像转换为灰度图像,并分别利用大律法和自定义阈值法进行二值化和反色处理,提取字符区域（目标）和碎片图像区域（背景）.大律法,即最大类间方差法,根据图像中目标和背景两个类别的可分离性自适应确定分割阈值T,类间方差越大,则表明两类之间灰度差别越大,所以获得最大类间方差的阈值T就是最佳分割阈值.

1.2边缘检测

边缘检测是字符特征提取的基础,现提出的特征提取方法主要是基于字符轮廓信息,所以边缘检测对碎片图像字符特征的提取起着至关重要的作用,主要包括字符区域提取、去除目标边缘毛刺、提取字符及背景单像素边缘检测等环节.

1.2.1字符区域提取

字符区域的确定是进行字符特征提取的前提,通过对碎片背景图像和字符图像进行差值运算可以将碎片图像中的字符区域提取出来.开运算具有磨光图像的外边界的优点,所以利用开运算剔除差值图像中的毛刺.为了去除图像中的噪声,对去毛刺图像再进行先腐蚀、后膨胀的运算,得到去除毛刺及噪声的字符图像.

1.2.2单像素边缘检测

字符与碎片图像边缘的交叉点坐标和字体边缘方向是进行图像拼接的重要特征,而确定字体和碎片图像的边缘是提取这些特征的基础.为了精确计算交叉点坐标和字体边缘方向,可利用单像素边缘检测方法.

1.3特征提取

字符与碎片背景图像的交叉点坐标和字体边缘方向是用于碎片图像拼接的关键特