亮度不均匀低质量图像中压印字符分割方法

作者：闫晓燊; 高强; 朱思萌; 奚学程; 赵万生

来源：计算机工程与应用, 2020, 1-9.

• 字符分割
• 亮度不均匀图像
• 分割效果评价函数
• 迭代闭环反馈
• 广义学习矢量量化算法 characters segmentation
• uneven brightness images
• segmentation effect evaluation function
• iterative closed-loop feedback
• generalized learning vector quantization algorithm

字符分割效果，直接影响识别精度。然而，在处理亮度不均匀低质量图像中的压印字符时，由于亮度分布不均匀、目标字符与背景区域对比度较低，传统基于二值化图像的字符分割方法在处理上述情况下的压印字符时，难以确定最优二值化阈值，分割准确率较低。为此，提出基于分割效果评价函数的迭代闭环反馈分割方法，通过建立评价函数对分割效果进行评估，以提高分割效率及准确率。此外，借助加权平滑滤波，去除灰度波形图中的畸变波形；并利用广义学习矢量量化算法，确定最优滤波权重因子；通过分析波形变化趋势，确定字符分割位置。实验表明，该算法在批量处理亮度不均匀低质量图像中的压印字符时，分割准确率可达98.5%。

• 单位
  上海交通大学; 机械系统与振动国家重点实验室