intTypePromotion=1
zunia.vn Tuyển sinh 2024 dành cho Gen-Z zunia.vn zunia.vn
ADSENSE
 » 
 » 

LUẬN VĂN: NGHIÊN CỨU VỀ NHẬN DẠNG CHỮ IN TIẾNG VIỆT

Chia sẻ: Lan Lan | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:55

Thêm vào BST
Báo xấu
361
lượt xem 130
download
 
  Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Nhận dạng chữ in nói chung và nhận dạng chữ in tiếng Việt nói riêng đã và đang là những bài toán thu hút nhiều sự quan tâm và nghiên cứu. Bài toán nhận dạng chữ in tiếng Việt gồm ba công đoạn chủ yếu: Phân đoạn ảnh, nhận dạng kí tự và hậu xử lý. Trong luận văn này tôi tập trung chủ yếu vào giai đoạn Phân đoạn ảnh, nhằm đưa ra những cải tiến để đẩy nhanh tốc độ xử lý. Đồng thời chúng tôi cũng sử dụng môdul nhận dạng để xây dựng thành một hệ...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: LUẬN VĂN: NGHIÊN CỨU VỀ NHẬN DẠNG CHỮ IN TIẾNG VIỆT

  1. ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Bùi Thế Hân NGHIÊN CỨU VỀ NHẬN DẠNG CHỮ IN TIẾNG VIỆT KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công nghệ thông tin HÀ NỘI - 2009
  2. ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ Bùi Thế Hân NGHIÊN CỨU VỀ NHẬN DẠNG CHỮ IN TIẾNG VIỆT KHOÁ LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC HỆ CHÍNH QUY Ngành: Công nghệ thông tin Cán bộ hướng dẫn: TS. Lê Anh Cường HÀ NỘI - 2009
  3. Nghiên cứu nhận dạng chữ in tiếng việt Bùi Thế Hân Lời cảm ơn Lời đầu tiên em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc tới TS. Lê Anh Cường, người đã không chỉ hướng dẫn em tận tình trong suốt năm học và thời gian làm luận văn. Mà còn là người đã khơi dậy trong em lòng yêu nghề, yêu Công Nghệ Thông Tin. Đồng thời Thầy cũng là người giúp em nhìn thấy con đường đi của riêng mình. Một lần nữa xin được nói lời cảm ơn với Thầy. Em xin bày tỏ lòng biết ơn tới các thầy, cô giáo trong Khoa Công nghệ thông tin - Trường Đại học Công nghệ - ĐHQGHN. Các thầy cô đã dạy bảo, chỉ dẫn chúng em và luôn tạo điều kiện tốt nhất cho chúng em học tập trong suốt quá trình học đại học đặc biệt là trong thời gian làm khoá luận tốt nghiệp. Tôi xin cảm ơn các bạn sinh viên lớp K50CB trường Đại học Công nghệ và các bạn trong lớp KHMT, đã giúp đỡ tôi trong suốt quá trình học tập. Cuối cùng con xin gửi tới bố mẹ và toàn thể gia đình lòng biết ơn và tình cảm yêu thương. Hà Nội, ngày 22 tháng 5 năm 2009 Bùi Thế Hân i
  4. Nghiên cứu nhận dạng chữ in tiếng việt Bùi Thế Hân Tóm tắt Nhận dạng chữ in nói chung và nhận dạng chữ in tiếng Việt nói riêng đã và đang là những bài toán thu hút nhiều sự quan tâm và nghiên cứu. Bài toán nhận dạng chữ in tiếng Việt gồm ba công đoạn chủ yếu: Phân đoạn ảnh, nhận dạng kí tự và hậu xử lý. Trong luận văn này tôi tập trung chủ yếu vào giai đoạn Phân đoạn ảnh, nhằm đưa ra những cải tiến để đẩy nhanh tốc độ xử lý. Đồng thời chúng tôi cũng sử dụng môdul nhận dạng để xây dựng thành một hệ thống hoàn chỉnh. Với bài toán nhận dạng chữ tiếng Việt có sự khó khăn do hệ thống dấu tiếng Việt làm số kí tự cần nhận dạng tăng lên rất nhiều, đồng thời làm tăng khả năng giao nhau giữa các dòng, các ký tự. Để giải quyết vấn đề đó, trong khóa luận này chúng tôi sử dụng phương pháp tách dòng dựa vào khoảng trắng, thành phần liên thông. Trong phần thực nghiệm của luận văn, chúng tôi cũng thực nghiệm các văn bản với nhiều cỡ chữ và font chữ khác nhau. Kết quả của việc phân đoạn ảnh và nhận dạng là tương đối tốt, có thể chấp nhận được. Từ khóa: Xác định góc nghiêng văn bản, Tách dòng văn bản, Thành phần liên thông, Biểu đồ Histogram, Mạng Neural, Nhận dạng kí tự quang học, trích trọn đặc trưng. ii
  5. Nghiên cứu nhận dạng chữ in tiếng việt Bùi Thế Hân MỤC LỤC Chương 1 Giới thiệu................................................ 1 1.1 Đặt vấn đề ...............................................................................................................1 1.2 Nội dung nghiên cứu của khóa luận ..........................................................................3 1.3 Cấu trúc khóa luận....................................................................................................3 Chương 2 Cơ sở lý thuyết cho phân đoạn ảnh .... 5 2.1 Khái niệm ảnh số ......................................................................................................5 2.2 Nhị phân hóa ............................................................................................................6 2.3 Biểu đồ sắc thái của hình ảnh (Histogram) ................................................................8 2.4 Thành phần liên thông ..............................................................................................8 2.4.1 Khái niệm điểm lân cận .....................................................................................9 2.4.2 Thành phần liên thông: Liên thông bốn và liên thông tám ..................................9 Chương 3 Phân đoạn ảnh cho nhận dạng văn bản .................................................................................. 11 3.1 Tiền xử lý ảnh ........................................................................................................ 11 3.1.1 Nhị phân hóa ................................................................................................... 11 3.1.2 Lọc nhiễu ........................................................................................................ 11 3.1.3 Xoay lại ảnh .................................................................................................... 12 3.2 Tách đoạn............................................................................................................... 14 3.3 Tách dòng .............................................................................................................. 14 3.3.1 Tách dòng dựa vào các đường kẻ ngang........................................................... 14 3.3.2 Tách dòng dựa vào thành phần liên thông ........................................................ 15 3.3.3 Tách dòng dựa vào khoảng trắng giữa các dòng ............................................... 16 3.4 Tách từ ................................................................................................................... 17 3.4 Tách ký tự .............................................................................................................. 18 Chương 4 Trích chọn đặc trưng .......................... 20 4.1 Khái niệm cơ bản ................................................................................................... 20 4.1.1 Đặc trưng ảnh – Image Features....................................................................... 20 4.1.2 Trích chọn đặc trưng – Feature Extraction ....................................................... 20 4.2 Vai trò của trích chọn đặc trưng.............................................................................. 20 4.3 Một số phương pháp trích chọn đặc trưng ............................................................... 21 4.3.1 Phương pháp trích chọn đặc trưng GSC ........................................................... 21 iii
  6. Nghiên cứu nhận dạng chữ in tiếng việt Bùi Thế Hân 4.3.1 Trích chọn đặc trưng theo hướng hình học ....................................................... 22 4.3.2 Trích chọn đặc trưng theo cấu trúc ................................................................... 25 4.3.3 Trích chọn đặc trưng theo tính lồi lõm ............................................................. 27 Chương 5: Phân lớp và mô hình học máy.......... 30 5.1 Cấu trúc hoạt động của mạng neuron .................................................................... 30 5.1.1 Cấu trúc và hoạt động của một neuron ............................................................. 30 5.1.2 Cấu trúc và hoạt động của mạng neuron........................................................... 31 5.1.3 Hàm truyền ...................................................................................................... 33 5.2 Quá trình huấn luyện mạng và các thuật toán học mạng .......................................... 34 5.2.1 Mạng neuron và bài toán phân loại mẫu ........................................................... 34 5.2.2 Đặc trưng của mạng neuron ............................................................................. 34 5.2.3 Các phương pháp huấn luyện mạng ................................................................. 34 5.2.4 Mạng lan truyền ngược nhiều tầng (Back-propagation Neural Network) ......... 35 5.3 Ứng dụng mô hình nhận dạng cho tiếng Việt .......................................................... 38 5.3.1 Khó khăn và giải pháp đề xuất cho nhận dạng kí tự.......................................... 38 5.3.2 Phân nhóm kí tự .............................................................................................. 40 Chương 6 Thực nghiệm ........................................ 42 6.1 Môi trường thực nghiệm ......................................................................................... 42 6.2 Thực nghiệm về phân đoạn ảnh .............................................................................. 42 6.2.1 Tách dòng........................................................................................................ 42 6.2.3 Tách từ ............................................................................................................ 43 6.2.4 Tách ký tự ....................................................................................................... 43 6.2.5 Thực nghiệm nhận dạng................................................................................... 44 Chương 7: Kết Luận .............................................. 45 iv
  7. Nghiên cứu nhận dạng chữ in tiếng việt Bùi Thế Hân Danh mục hình vẽ Hình 1.1 Sơ đồ hệ nhận dạng văn bản tiếng Việt. ..............................................................2 Hình 2.1 Ví dụ về quá trình lấy mẫu. ..................................................................................5 Hình 2.2: Ví dụ chuyển ảnh đa mức xám sang ảnh nhị phân. ..............................................6 Hình 2.3 ví dụ về chuyển ảnh nhị phân. ..............................................................................7 Hình 2.4 Minh họa biểu đồ Histogram ngang. ....................................................................8 Hình 2.5a: Ví dụ lân cận bốn ..............................................................................................9 Hình 2.5b: Ví dụ lân cận tám..............................................................................................9 Hình 2.6: Hai ví dụ về thành phần liên thông 4-connected. .................................................9 Hình 2.7: Hai ví dụ về thành phần liên thông 8................................................................. 10 Hình 3.1 Ví dụ về nhiễu đốm ........................................................................................... 11 Hình 3.2 Ảnh sau khi áp dụng lọc trung vị. ...................................................................... 12 Hình 3.3: Histogram của một văn bản không nghiêng. ..................................................... 13 Hình 3.4: Histogram của văn bản nghiêng. ....................................................................... 13 Hình 3.5 Ví dụ minh họa cắt đoạn .................................................................................... 14 Hình 3.6: Các đường đặc trưng của một dòng văn bản...................................................... 15 Hình 3.7: Biểu đồ phân cách của ngưỡng. ........................................................................ 18 Hình 3.8: Các vị trí chính xác, vị trí cắt nhập nhằng. ........................................................ 19 Hình 5.1: Mố hình phi tuyến của một neuron ................................................................... 31 Hình 5.3 Mạng neuron hai lớp .......................................................................................... 36 Hình 5-4 : Hình ảnh kí tự được chia làm 3 phần. .............................................................. 40 Hinh 5-5:ảnh gốc ............................................................................................................. 40 Hình 5-6: Ảnh cắt ............................................................................................................ 41 v
  8. Nghiên cứu nhận dạng chữ in tiếng việt Bùi Thế Hân Hình 6.1: Minh họa tách dòng văn bản. ............................................................................ 42 Hình 6.2: Minh họa cắt từ. ............................................................................................... 43 vi
  9. Nghiên cứu nhận dạng chữ in tiếng việt Bùi Thế Hân Danh mục bảng biểu Bảng 4.1 Các luật về đặc trưng theo cấu trúc của điểm ảnh ............................................. 25 Bảng 5-1. Một số hàm truyền .......................................................................................... 33 Bản 6.1 Kết quả thực nghiệm tách từ................................................................................ 43 Bảng 6.2 Kết quả thực nghiệm tách từ.............................................................................. 43 Bảng 6.3 Kết quả thực nghiệm tách từ.............................................................................. 44 vii
  10. Chương I: Giới thiệu Bùi Thế Hân Chương 1 Giới thiệu 1.1 Đặt vấn đề Nhận dạng kí tự quang học (OCR – Optical Character Recognition) là một bài toán chuyển các hình ảnh của chữ viết tay hoặc chữ đánh máy (thường được quét bằng máy scanner) thành các văn bản tài liệu. Do bài toán vẫn còn nhiều vấn đề chưa được giải quyết một cách triệt để, như vấn đề về tốc độ xử lý, độ chính xác của tách từ, hay độ chính xác của nhận dạng. Và vì vậy vẫn nhận được nhiều sự quan tâm nghiên cứu, đặc biệt cho tiếng Việt. Nhận dạng văn bản được áp dụng trong quá trình tự động hoá các công việc văn phòng như nhập liệu, lưu trữ văn bản, sách báo, phân loại thư tín, …, những công việc đòi hỏi nhiều thời gian của con người. Hiện nay cũng có rất nhiều bài báo đề cập đến bài toán nhận dạng kí tự quang học, nhằm cải tiến các phương pháp phân đoạn ảnh, nhận dạng. Song vẫn chưa giải quyết một cách triệt để những vấn đề khó khăn của bài toán thường gặp phải. Đặc biệt là đối với việc nhận dạng các kí tự tiếng Việt, gặp rất nhiều khó khăn, do tính riêng biệt của tiếng Việt: Số kí tự nhiều, các kí tự lại có dấu…Nên bài toán vẫn còn thu hút được sự quan tâm, nghiên cứu nhằm giải quyết những vấn đề khó khăn của bài toán một cách triệt để. Một số hệ nhận nhận dạng văn bản đã và đang được áp dụng rất nhiều vào ứng dụng như FineReader của hãng AABBYY, OmmiPage của hãng Scansoft được dùng để nhận dạng các văn bản tiếng Anh,… VNDOCR của Viện công nghệ thông tin cho các văn bản tiếng Việt. Bài toán nhận dạng văn bản được thực hiện qua ba giai đoạn chính: Phân đoạn ảnh, nhận dạng từ và hậu xử lý. Trong luận văn này chúng tôi đi sâu vào nghiên cứu cải tiến công đoạn phân đoạn ảnh. Bên cạnh đó kết hợp với mô đun nhận dạng [3] để xây dựng thành một hệ thống nhận dạng văn bản hoàn thiện. Bài toán mà chúng tôi đang nghiên cứu được thực hiện qua các giai đoạn như mô tả trong hình I.1.1. 1
  11. Chương I: Giới thiệu Bùi Thế Hân Văn bản sau khi scan Bộ phân đoạn ảnh Bộ nhận dạng Bộ hậu xử lý Văn bản được nhận dạng Hình 1.1 Sơ đồ hệ nhận dạng văn bản tiếng Việt. Đầu vào của hệ thống nhận dạng của chúng ta là một hình ảnh scan từ một văn bản tiếng Việt. Đầu ra là một bản đã được nhận dạng, văn bản này có thể chỉnh sửa. Để xử lý được điều này hệ thống nhận dạng của chúng ta sẽ trải qua giai đoạn sau đây: 1. Phân đoạn ảnh: Giai đoạn này có nhiệm vụ loại bỏ nhiễu nhằm nâng cao chất lượng hình ảnh đầu vào. Sau đó thực hiện việc tách đoạn, tách dòng, tách từ, tách kí tự. 2. Bộ nhận dạng kí tự: Đầu vào của giai đoạn này là ảnh của một kí tự, đầu ra là kí tự nhận dạng được. Thông thường trong phần này sử dụng một thuật toán học máy hoặc một bộ đối sánh mẫu. 3. Bộ hậu xử lý: Tổng hợp các kí tự nhận dạng được và hiển thị lên cho người dùng. Đồng thời trong phần này có nhiều nghiên cứu và hệ thống đưa nhiệm vụ điều chỉnh nhận dạng sai dùng từ điển hoặc mô hình ngôn ngữ. Từ sơ đồ hình I.1.1 chúng ta cũng thấy rằng để xây dựng được hệ thống nhận dạng thì có hai công đoạn quan trọng nhất: Phân đoạn ảnh và Xây dựng bộ nhận 2
  12. Chương I: Giới thiệu Bùi Thế Hân dạng kí tự. Trong luận văn này chúng tôi đi vào nghiên cứu và cải tiến các phương pháp nhằm nâng cao chất lượng của giai đoạn phân đoạn ảnh. Đồng thời chúng tôi cũng sử dụng lại các bộ nhận dạng kí tự có sẵn, để xây dựng lên một hệ thống nhận dạng văn bản hoàn chỉnh. 1.2 Nội dung nghiên cứu của khóa luận Bài toán thực hiện trong khóa luận này là bài toán nhận dạng chữ in tiếng Việt ứng dụng trong quá trình tự động hóa các công việc văn phòng. Bài toán này gồm 3 công đoạn chủ yếu. Nhưng trong khoá luận này tập trung chủ yếu vào việc nghiên cứu cải tiến ứng dụng phân đoạn ảnh vào nhận dạng văn bản tiếng Việt: giải pháp và các thực nghiệm. Đồng thời cũng nghiên cứu lý thuyết cơ bản về các hệ nhận dạng đã được xây dựng và phát triển. Để xây dựng được một hệ thống nhận dạng hoàn chỉnh chúng tôi đã thực hiện việc cài đặt các giải pháp đề xuất trong luận văn, kết hợp với các bộ nhận dạng kí tự có sẵn. Tách đoạn, tách dòng, tách từ và tách ký tự là bốn nội dung quan trọng của quá trình phân đoạn ảnh. Độ chính xác của mỗi giai đoạn có thể làm ảnh hưởng đến độ chính xác của giai đoạn khác, cũng như của toàn bộ hệ thống. Chúng tôi nghiên cứu đánh giá một số phương pháp được sử dụng để thực hiện các nội dung đó, và áp dụng nó vào bài toán nhận dạng văn bản chữ in tiếng Việt. Trong giai đoạn nhận dang kí tự, trong luận văn này chúng tôi đề xuất sử dụng mô hình mạng neuron cho việc nhận dạng. 1.3 Cấu trúc khóa luận Các phần còn lại của khóa luận có cấu trúc như sau: Chương 2 trình bày cơ sở lý thuyết của phân đoạn ảnh, bao gồm các khái niệm cơ bản, các kỹ thuật cơ bản được sử dụng trong phân đoạn ảnh. Chương 3 trình bày chi tiết về phân đoạn ảnh cho nhận dạng văn bản. Đồng thời chúng tôi đưa ra những giải pháp nhằm cải tiến chất lượng cũng như tốc độ của phân đoạn ảnh. bao gồm các thuật toán xác định góc nghiêng văn bản, các thuật toán tách đoạn,tách dòng, tách từ và tách ký tự. 3
  13. Chương I: Giới thiệu Bùi Thế Hân Chương 4: Trình bày các phương pháp trích chọn đặc trưng cơ bản. Áp dụng các phương pháp trích chọn đặc trưng cho tiếng Việt. Chương 5: Trình các mô hình học máy và ứng dụng các mô này vào nhận dạng tiếng Việt Chương 6: trình bày về các kết quả thực nghiệm của quá trình thu thập cơ sở dữ liệu, trong quá trình phân đoạn ảnh và kết quả thực nghiệm của hệ thống nhận dạng sau khi đã ghép nối các thành phần lại với nhau. Chương 7: Kết luận 4
  14. Chương 2:Cơ sở lý thuyết cho phân đoạn ảnh Bùi Thế Hân Chương 2 Cơ sở lý thuyết cho phân đoạn ảnh Đầu vào hệ thống nhận dạng là một ảnh bất kì, nhưng phân đoạn ảnh thì thực hiện hoàn toàn trên ảnh nhị phân. Đồng thời kết hợp với một số phương pháp để xử lý theo nhưng yêu cầu của công việc. 2.1 Khái niệm ảnh số Ảnh số được tạo nên từ hàng trăm ngàn cho đến hàng triệu ô vuông rất nhỏ- được coi là những thành tố của bức ảnh và thường được biết dưới tên gọi là pixels. Máy tính hay máy in sử dụng những ô vuông nhỏ này để hiển thị hay in ra bức ảnh. Để làm được điều đó máy tính hay máy in chia màn hình, trang giấy thành một mạng lưới chứa các ô vuông, sau đó sử dụng các giá trị chứa trong file ảnh để định ra mầu sắc, độ sáng tối của từng pixel trong mạng lưới đó - ảnh số được hình thành. Việc kiểm soát, định ra địa chỉ theo mạng lưới như trên được gọi là bit mapping và ảnh số còn được gọi là ảnh bit-maps. Hình 2.1 Ví dụ về quá trình lấy mẫu. 5
  15. Chương 2:Cơ sở lý thuyết cho phân đoạn ảnh Bùi Thế Hân Một bức ảnh số a[m, n] gồm có m hàng và n cột, phần giao giữa một hàng và một cột được gọi là điểm ảnh (Pixel). Giá trị mỗi điểm ảnh được gán cho một số nguyên biểu diễn màu sắc tại điểm ảnh đó. 2.2 Nhị phân hóa Ảnh nhị phân là ảnh số mà trong đó giá trị mỗi điểm ảnh có thể nhận một trong hai giá trị 0 hoặc 1. Quá trình phân đoạn ảnh yêu cầu ảnh đầu vào phải là ảnh nhị phân, trong khi đó ảnh đầu vào của hệ thống là một ảnh đa mức xám, chính vì vậy mà cần phải thực chuyển ảnh đa mức xám sang ảnh nhị phân để thực hiên phân đoạn (hình II.2.2 ). Hình 2.2: Ví dụ chuyển ảnh đa mức xám sang ảnh nhị phân. Quá trình này được thực hiện nhờ vào hàm phân ngưỡng: Dest(x, y) = 1 if Source(x, y) >= T 0 if Source(x, y) < T Trong đó, Source(x,y) là giá trị điểm ảnh ở vị trí (x,y) của ảnh nguồn, Dest(x,y) là giá trị điểm ảnh tương ứng ở vị trí (x,y) của ảnh đích. T là giá trị ngưỡng. Tuy nhiên, giá trị cụ thể của ngưỡng lại phụ thuộc vào từng ảnh, vùng ảnh đầu vào đang xét, không thể lấy cố định. Ví dụ như trên hình II.2.3, thể hiện ảnh đã được nhị phân hóa với ngưỡng thấp, ngưỡng cao 6
  16. Chương 2:Cơ sở lý thuyết cho phân đoạn ảnh Bùi Thế Hân Hình 2.3 ví dụ về chuyển ảnh nhị phân. Để xác định giá trị của ngưỡng hiện nay có rất nhiều phương pháp được sử dụng: 1. Chọn ngưỡng theo phân phối xác suất mức xám. 2. Chọn ngưỡn cố định. 3. Thuật toán Isodata (Iterative self-organizing data analysis technique) 4. Thuật toán Background-symmetry 5. Thuật toán Triangle (thuật toán tam giác) Tùy vào điều kiện và mục đích chúng ta có thể sử dụng một phương pháp xác định ngưỡng thích hợp. Vì mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và nhược điểm riêng của mình. Trong luận văn này chúng tôi sử dụng phương pháp chọn ngưỡng theo phân phối mức xám. Phương pháp chọn ngưỡng theo phân phối mức xám: là thiết lập ngưỡng sao cho số lượng các điểm đen đạt một ngưỡng chấp nhận được. Ví dụ, chúng ta có thể biết rằng các kí tự chiếm 25% diện tích của một trang văn bản thông thường. Vì thế 7
  17. Chương 2:Cơ sở lý thuyết cho phân đoạn ảnh Bùi Thế Hân chúng ta có thể thiết lập ngưỡng sao cho số lượng điểm đen còn lại chiếm ¼ trang văn bản. Phương pháp này có ưu điểm là tiết kiệm được tính toán, kết quả của phép chọn chấp nhận được trong bài toán nhận dạng của chúng ta. 2.3 Biểu đồ sắc thái của hình ảnh (Histogram) Histogram là một dạng biểu đồ với trục hoành là độ sáng và trục tung là số lượng điểm ảnh ở những độ sáng tương ứng. Hoặc nói dễ hiểu hơn Histogram là 1 biểu đồ trong đó cột đứng tượng trưng cho số điểm ảnh còn cột ngang tượng trưng cho dãy sắc độ chuyển từ đen (bên trái) sang trắng (bên phải). Chúng ta có thể nhìn vào Histogram để đánh giá về sắc thái và mức độ tương phản của một hình. Trong hầu hết các ứng dụng đồ hoạ chuyên nghiệp đều cung cấp cho ta công cụ này. Và trong phần review của các máy ảnh số sau này cũng thường có phần hiển thị histogram. Hiện nay có hai loại Histogram phổ biến là: Histogram theo chiều ngang và Histogram theo chieu doc. Hình 2.4 Minh họa biểu đồ Histogram ngang. 2.4 Thành phần liên thông 8
  18. Chương 2:Cơ sở lý thuyết cho phân đoạn ảnh Bùi Thế Hân 2.4.1 Khái niệm điểm lân cận Cho một điểm P với tọa độ (x, y), khi đó bốn điểm (x + 1, y); (x – 1, y), (x, y + 1), (x, y – 1) được gọi là lân cận bốn (hình 2.3a) của điểm P, và các điểm (x - 1, y - 1); (x – 1, y + 1); (x + 1, y - 1); (x + 1, y + 1)} Tám điểm được gọi là lân cận 8 (hình II.1.5b) của điểm P. đến Hình 2.5b: Ví dụ lân cận tám Hình 2.5a: Ví dụ lân cận bốn 2.4.2 Thành phần liên thông: Liên thông bốn và liên thông tám Hai điểm , được gọi là liên thông bốn với nhau nếu có một trong hai điều kiện:  là lận cận bốn với của (hoặc là lân cận bốn với  Tồn tại điểm mà là lân cận bốn của và là lân cận bốn của . Hình 2.6: Hai ví dụ về thành phần liên thông 4-connected. 9
  19. Chương 2:Cơ sở lý thuyết cho phân đoạn ảnh Bùi Thế Hân Hai điểm , được gọi là liên thông tám với nhau nếu có một trong hai điều kiện:  là lận cận tám với của (hoặc là lân cận bốn với  Tồn tại điểm mà là lân cận tám của và là lân cận tám của . Hình 2.7: Hai ví dụ về thành phần liên thông 8 10
  20. Chương 3: Phân đoạn ảnh cho nhận dạng văn bản Bùi Thế Hân Chương 3 Phân đoạn ảnh cho nhận dạng văn bản 3.1 Tiền xử lý ảnh Đầu vào của quá trình xử lý ảnh là các ảnh gốc ban đầu, thu được qua scanner. Do cách ảnh ban đầu thường có chất lượng thấp do ảnh hưởng của nhiễu, do bị nghiêng, có thể bị đứt nét nên để tăng chất lượng nhận dạng ta cần phải có một quá trình tiền xử lý ảnh để nâng cao chất lượng ảnh đầu vào trước khi đưa vào nhận dạng. 3.1.1 Nhị phân hóa Đầu vào ban đầu của hệ nhận dạng là một ảnh đa mức xám. Mà phân đoạn ảnh chúng ta xử lý trên ảnh nhị phân, chính vì vậy chúng ta phải thực hiện chuyển về ảnh nhị phân. Phương pháp mà chúng tôi sử dụng để chuyển sang ảnh nhị phân là xác định dựa vào ngưỡng. Ngưỡng được xác định dựa trên phân phối mức xám của ảnh đã được trình bày ở trên. 3.1.2 Lọc nhiễu Trong nhận dạng nói chung và trong nhận dạng chữ viết nói riêng, nhiễu thường gặp và có nhiều ảnh hưởng đến kết quả nhận dạng là nhiễu đốm và nhiễu vạch. Hiện nay, chất lượng máy quét rất tốt vì thế nhiễu vạch đã giảm nhiều, tuy nhiên nhiễu đốm thì vẫn thường thấy. Hình 3.1 Ví dụ về nhiễu đốm 11
ADSENSE

CÓ THỂ BẠN MUỐN DOWNLOAD

TL.01: Bộ Tiểu Luận Triết Học
207 tài liệu
1474 lượt tải
THÔNG TIN
TRỢ GIÚP
HỖ TRỢ KHÁCH HÀNG
Theo dõi chúng tôi

Chịu trách nhiệm nội dung:

Nguyễn Công Hà - Giám đốc Công ty TNHH TÀI LIỆU TRỰC TUYẾN VI NA

LIÊN HỆ

Địa chỉ: P402, 54A Nơ Trang Long, Phường 14, Q.Bình Thạnh, TP.HCM

Hotline: 093 303 0098

Email: support@tailieu.vn

Giấy phép Mạng Xã Hội số: 670/GP-BTTTT cấp ngày 30/11/2015 Copyright © 2022-2032 TaiLieu.VN. All rights reserved.

 

Đồng bộ tài khoản
2=>2