基于OCR光学字符识别的翻译优化方法

• 作者: 王晓艺 高挺挺
• 来源期刊: 激光杂志
• 学科: 工学
• 关键词: OCR 光学字符 识别 翻译 优化 图像
• 年，卷（期）: 2020,（12）
• 所属期刊栏目: 模式识别
• 页码范围: 156-160
• 页数: 5页
• 分类号: TN249
• 语种: 中文
• DOI: 10.14016/j.cnki.jgzz.2020.12.156

摘要

以转化并翻译纸张等载体上文本资料为数字化信息为目标,提出一种基于OCR光学字符识别的翻译优化方法.利用具备摄像功能的设备拍摄含待翻译字符的图像,图像预处理时采用区域灰度差生长算法和叠加灰度值方式判断原始图像中背景信息和表格线条,去除原始图像中非字符像素干扰,得到二值化文本图像;图像分割时采用基于改进FCM聚类算法的图像分割方法,利用小波多尺度图像框架,引入时效性函数,降低二值化文本图像分割计算量,充分考虑相邻域信息,解决图像分割缺陷及干扰,获取二值化文本图像单个字符或单词;依据一阶Minkowski距离实现分割后的图像特征分类后,利用后处理方式结合上下文信息展开特征分类结果的进一步处理,提升翻译准确度.实验结果表明:所提方法可实现文字的精准翻译,应用效果较好.