断裂字符的合并-弧特征

前言

车号识别项目中，车号字符含有较多粘连和断裂，针对断裂字符，改进了一篇论文中的弧特征方法，效果还可以。

算法matlab代码如下：

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% /************************************************************************

% * Copyright(c) 2017  ZRJ

% * All rights reserved.

% *

% * File:   arc_feature.m

% * Brief: 基于弧特征进行断裂字符区域合并算法

% * Version: 1.0

% * Author: ZRJ

% * Email: happyamyhope@163.com

% * Date:   2017/02/28

% * Reference：对粘连和缺损数字串分割的研究;

% * History:

% * 20170307：基于弧特征进行断裂字符区域合并算法;

% * 20170313：论文中对弧特征的判定有误, 进行了勘误和改进;

%

% ************************************************************************/

function [up, down] = arc_feature( BW )

%程序功能：计算区域块弧特征

%输入input：

%      BW  --  断裂字符区域块;

%输出output：

%      up  --  字符区域上半部弧特征;

%      down  --  字符区域下半部弧特征;

 

BW=blackqiege(BW);

BW=whiteqiege(BW);

[m, n] = size(BW);

%

ud = zeros(1, n);

for j = 1 : 1 : n

    for i = 1 : 1 : m/2

        if(BW(i, j) == 1)

            ud(1, j) = i;%自数字上边界开始向下探到数字区域的深度;

            break;

        end

    end

end

 

dd = zeros(1, n);

for j = 1 : 1 : n

    for i = m : -1 : m/2

        if(BW(i, j) == 1)

            dd(1, j) = m-i+1;%自数字下边界开始向上探到数字区域的深度;

            break;

        end

    end

end

clear i j

 

 

fu_increase = 0;

fu_decrease = 0;

fd_increase = 0;

fd_decrease = 0;

for i = 1 : 1 : n-1

%改进：增多或减少趋势次数多的作为判断依据；decrease；increase

if (ud(1, i)- ud(1, i+1) > 0)%左弧

    fu_increase = fu_increase + 1;

elseif (ud(1, i)- ud(1, i+1) < 0)%右弧

    fu_decrease = fu_decrease + 1;

end

 

if(dd(1, i)- dd(1, i+1) > 0)%左弧

    fd_increase = fd_increase + 1;

elseif(dd(1, i)- dd(1, i+1) < 0)%右弧

    fd_decrease = fd_decrease + 1;

end

     

 

end

clear i

%LU上部弧特征

if( fu_increase > fu_decrease && fu_increase >= 0.3*size(BW,2) )

    up = -1;%左弧特征

elseif( fu_increase < fu_decrease && fu_decrease >= 0.3*size(BW,2) )

    up = 1;%右弧特征

else

    up = 0;%不具有左、右弧特征

end

 

%LD下部弧特征

if( fd_increase > fd_decrease && fd_increase >= 0.3*size(BW,2) )

    down = -1;%左弧特征

elseif( fd_increase < fd_decrease && fd_decrease >= 0.3*size(BW,2)  )

    down = 1;%右弧特征

else

    down = 0;%不具有左、右弧特征

end

 

 

end%end function arc_feature

blackqiege函数:去除边缘无用背景区域；

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function e=blackqiege(d)

%程序功能：实现列车车号定位文本的无关边界切割

 

%输入：d——去除小区域后的文本区域的二值化图像；

%输出：e——实现列车车号定位文本的无关黑色边界切割

 

[m,n]=size(d);

 

top=1;bottom=m;left=1;right=n;   % init

    while sum(d(top,:))==0 && top<m            

        top=top+1;

    end

    while sum(d(bottom,:))==0 && bottom>1          

        bottom=bottom-1;

    end

    while sum(d(:,left))==0 && left<n          

        left=left+1;

    end

    while sum(d(:,right))==0 && right>1

        right=right-1;

    end

dd=right-left;

hh=bottom-top;

if(dd < 1 && hh <1)

    e = 0;

else

    e=imcrop(d,[left top dd hh]);  %返回图像的一个裁剪区域

end

 

 

end

writeqiege函数：去除边缘无用前景区域干扰；

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function e=whiteqiege(d)

%程序功能：实现列车车号定位文本的无关边界切割

 

%输入：d——去除小区域后的文本区域的二值化图像；

%输出：e——实现列车车号定位文本的无关白色边界切割

 

[m,n]=size(d);

 

top=1;bottom=m;left=1;right=n;   % init

 

    while sum(d(top,:))==n && top<m            

        top=top+1;

    end

    while sum(d(bottom,:))==n && bottom>1          

        bottom=bottom-1;

    end

    while sum(d(:,left))==m && left<n          

        left=left+1;

    end

    while sum(d(:,right))==m && right>1

        right=right-1;

    end

 

dd=right-left;

hh=bottom-top; 

if(dd < 1 && hh <1)

    e = 0;

else

    e=imcrop(d,[left top dd hh]);  %返回图像的一个裁剪区域

end

 

end

问题及改进：

1.原论文中对弧特征的定义有异议，可自行查看；

2.深入分析弧特征，改进了弧特征的定义；

3.根据项目中字符特点，对弧特征的判决条件进行了改进；

思考：

出版的论文也不一定是完善的，只是提供了一种可能的想法和思路，需要根据实际项目需求进行验证和改进！！！

完