一种新颖的模糊字符图像分割自适应形态学方法

• 作者: Shigueo Nomura Keiji Yamanaka 0Samu Katai Hiroshi Kawakami Takayuki Shiose 莫知（译）
• 来源期刊: 图象识别与自动化
• 学科: 工学
• 关键词: 数学形态学 自适应分割 特征提取 碎片字符 重叠字符 连接字符 模糊图像 模式识别
• 年，卷（期）: 2006,（1）
• 页码范围: 12-25
• 页数: 14页
• 分类号: TP391.41

摘要

本文提出了一种新颖的字符分割以及从主要的模糊图像中提取特征矢量的自适应方法。算法基于分割分段字符之前自动检测的碎片和合并这些碎片的直方图描述。对于重叠字符的分割，形态学分级算法自动确定参考线；对于连接字符的分割，形态学细化算法和分割费用计算自动检测基准线。我们的方法可以检测碎片、重叠或连接的字符及其自适应应用。更为重要的是，在实验中，模糊图像作为容许标识的图像，以减少有效区域的使用来评估其坚固性、柔韧性以及方法的有效性。系统方式的数据输出．如特征矢量保留了较多正确的有用信息，在自动图像识别系统中作为输入数据。