同态增晰耦合改进的区域生长的键盘字符目标识别算法

• 作者: 李俊山 田祎
• 来源期刊: 现代电子技术
• 关键词: 键盘识别 同态增晰 区域生长 最近邻算法 图像样本库 质量检查
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 所属期刊栏目: 能源技术
• 页码范围: 143-148
• 页数: 6页
• 分类号: TN911-34|TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.16652/j.issn.1004-373x.2016.12.039

摘要

键盘作为诸多智能设备指令输入端口，其表面字符完整程度直接影响到设备使用。为了提高键盘在制造过程中的生产质量，需要对其生产流水线完成视觉检测。而在当前键盘表面字符目标检测过程中存在成像模糊、分割不准确以及识别率低等问题。对此，设计基于同态增晰与区域生长的键盘按键识别检测算法。首先，引入同态增晰算法，对模糊图像清晰化处理。然后嵌入全局特征，改进了区域生长算法，准确分割并提取出图像中数字按键目标区域。最后基于最近邻算法对数字按键图像样本库进行机器学习，完成按键数字识别，从而建立起键盘数字按键质量检查系统。实验数据显示，与当前数字识别算法相比，面对成像模糊的按键数字图像时，该数字按键检查算法具备更高的准确性与稳定性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	李俊山	第二炮兵工程大学信息工程系	136	1222	15.0	29.0
2	田祎		33	45	4.0	4.0