关于算法论文例文,与手写体字符细化算法的相关论文格式

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摘 要：字符细化是手写体识别预处理中的关键技术,细化结果的好坏直接关系到识别率的高低.由于手写字符的多样性和随意性,目前没有统一的细化算法,因此细化算法的研究受到越来越多学者的关注.该文以非粘连字符作为研究对象,对基于模板的细化算法进行研究.采用FPA细化算法、SPTA细化算法、改进的Hilditch细化算法进行理论分析和编程实现,通过对比细化效果,分析了几种细化算法的优缺点.

关 键 词：手写体字符；细化；FPA算法；SPTA算法；Hilditch算法

中图分类号：TP18文献标识码：A文章编号：1009-3044（2015）09-0226-02

字符细化,即提取字符仅有一个像素宽度的字符骨架,因此也称为字符骨架化[1].字符骨架化的过程是在保障像素间能够拓扑连接的前提下,对整幅图像的边缘像素进行连续擦除的处理,最终保留仅一个像素宽度组成的字符.

字符进行细化处理后能够消除字符图像中包含的冗余信息,避免不相关因素（如,手写字符的粗细）的干扰,减少计算机的运算量,进而使识别时间缩短.采用不同的字符细化算法提取到的字符骨架不同,会直接影响到在字符骨架的基础上提取的字符特征的好坏,最终对字符识别的正确率产生影响.因此,字符细化算法的研究显得尤为重要.

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1字符细化算法研究

1.1FPA细化算法

针对经过二值化处理的手写字符图像中的任意一像素,选取周围的窗口做判断处理,如图1所示.FPA方法[2]的原理,将笔划的外围黑像素进行逐层的剥除,最终保留属于字符骨架的像素点.为了确保骨架提取的连续性,将每次处理又分解成两次子处理.

第一次子处理：从所选窗口区域的东南边界和西北角对满足式a）、b）、c）、