重度污染笔迹图像的去噪与字符提取研究.pdfVIP

重度污染笔迹图像的去噪与字符提取 邓伟 陈庆虎鄢煜尘 武汉大学电子信息学院，武汉430079 摘要：重度污染笔迹图像的斑点噪声区域与字符笔画区域存在形态差异：斑点噪声主要是在纸张空白处 随机分布的较模糊的散点；而字符笔画主要呈长条状，且灰度与纸张反差较大。本文提取笔迹图像的惯性 矩特征来描述斑点噪声区域与字符笔画区域的形态差异，并用来进行笔迹图像分割。用这种方法对重度污 染笔迹图像进行去噪和字符提取，效果良好。 关键词：形态分析，图像分割，惯性矩，字符提取 ReductionandCharacterExtractioninLow Speckle QualityHandwritingImage Wei，Chen Deng Qinghu，YanYucheng SchoolofElectronics Information，Wuhan University，Wuhan，430079 Abstract：Thereare between areaand areain morphologicaldifferencesforeground backgroundhighly noise assmalland dots overthe handwritingimage．Speckleappears blurrydistributingbackground corrupted stroke asa orblandin partofimage．Characterappearssharplymarginatedstripe foregroundpartofimage．In this is paper,inertiaquadrature弦amreusedformorphologicalanalysisandforeground-backgroundseparation in showedthatthenewmethodis at andcharacter handwritingimage．Theexperiment goodimagedenoising extractioninlow qualityhandwritingimage． extraction Keywords：morphologicalanalysis,writeridentification，inertiaquadrature，character 1 引言 在笔迹鉴别和手写字符识别中，许多笔迹受到各种形式的污染，或者书写纸张本身带有 各种格线或背景噪声，要从笔迹图像中提取字符，先要去除笔迹中的背景颜色，格线，斑点 噪声等信息。对彩色笔迹图像，一般利用笔迹与背景的颜色差异进行阈值分割uJ；对于纸张 上有各种格线的笔迹图像，一般用HOUGH算法或利用格线与背景的颜色差别副检测出格线 并去除，再对断裂的笔画进行修补【3】；对较小的斑点噪声，可以用形态学方法或模板滤波去除。 但是实际许多笔迹由于存储年代久远，或是笔迹为复印机复印件，笔迹图像上会留下与笔迹 的字符颜色差别不大的斑点噪点，许多斑点噪声在形态上也与汉字笔画中的点相似，如图 1(a)，这种重度污染笔迹中的斑点噪声，用一般方法难以去除。刘成林H1考察笔迹图像中连 通区域的形状和轮廓周长，若某连通域大致为圆形并且轮廓周长小于特定阈值时，判断该连 通域是斑点噪声。LixinFanl51通过统计噪声字符图像的纹理结构分布，构造抑噪滤波器来平 滑图像，对平滑后图像按阈值分割来提取字符。 本文考察了重