《字符图像识别系统的预处理算法设计与实现》由会员分享，可在线阅读，更多相关《字符图像识别系统的预处理算法设计与实现（33页珍藏版）》请在金锄头文库上搜索。
1、湖湖 南南 农农 业业 大大 学学 全全日日制制普普通通本本科科生生毕毕业业设设计计 字符图像识别系统字符图像识别系统的预处理算法设计与实现的预处理算法设计与实现 DESIGN AND IMPLEMENTATION OF PRE-PROCESSING ALGORITHM ON CHARACTER IMAGE RECOGNITION SYSTEM 学生姓名学生姓名： 学学 号：号： 年级专业及班级：年级专业及班级： 指导老师及职称：指导老师及职称： 学学 院：院：信息科学技术学院 湖南长沙 提交日期：2013 年 5 月 湖南农业大学全日制普通本科生毕业设计 诚 信 声 明 本人郑重声明：所呈交
2、的本科毕业论文是本人在指导老师的指导下，进行研究工 作所取得的成果，成果不存在知识产权争议。除文中已经注明引用的内容外，本论文 不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献 的个人和集体在文中均作了明确的说明并表示了谢意。本人完全意识到本声明的法律 结果由本人承担。 毕业论文（设计）作者签名： 年 月 日 目 录 摘 要 .1 关键词 .1 1 前言2 1.1 研究意义2 1.2 国内外研究现状2 2 MATLAB 软件与图像预处理.4 2.1 MATLAB 简述.4 2.2 MATLAB 软件与图像预处理.5 2.2.1 MATLAB 处理图像的特点.6 2.2
3、.2 MATLAB 在图像方面的应用.6 3 预处理介绍7 3.1 图像灰度化7 3.1.1 灰度的概念7 3.1.2 图像灰度化介绍7 3.1.3 图像灰度化的常用方法8 3.2 图像增强 .9 3.2.1 灰度变换9 3.2.2 直方图变换.11 3.3 图像平滑去噪.12 3.3.1 图像噪声.12 3.3.2 平滑去噪常用方法.14 3.4 图像二值化.18 3.4.1 图像二值化介绍.18 3.4.1 图像二值化常用方法.18 4 算法设计与实现.19 4.1 总体设计.19 4.2 具体代码.20 4.3 具体实例.23 4.3.1 实例一.23 4.3.1 实例二.25 5 总结
4、.27 参考文献 28 致 谢 29 1 字符图像识别系统的预处理算法设计与实现字符图像识别系统的预处理算法设计与实现 摘 要：在图像处理的过程中，由于获取图像的工具或手段的影响，使获取图像无法完全 体现原始图像的全部信息。因此，以改善图像数据、抑制不需要的变形或者增强某些对于后续处 理来说比较重要的图像特征为目的的图像预处理在图像处理的过程中就显得非常重要。常用的图 像预处理手段包括图像大小的修改、图像浓度的扩展，图像由彩色差到灰度的转变、图像二值化、 图像的锐化处理及图像平滑处理等方法。本文在简单介绍数字图像处理技术的基础上，着重讨论 了灰度直方图的构建、直方图均衡、图像平滑、图像二值化和
5、噪声处理的原理及实现方法，并用 MATLAB 开发工具实现了上述图像预处理算法并给出了各种算法的处理结果。 关键词：图像预处理；图像增强；平滑去噪；中值滤波 Design and Implementation of Pre-Processing Algorithm on Character Image Recognition System Abstract: In the process of image processing, due to the affection of image tools, the acquisition image cant reflect the origina
6、l image information completely. Therefore, to improve image data, inhibit deformation and enhance image characteristics is very important in image processing.Common image preprocessing method include the image size modification, the image thickness expansion, changing color image to gray, image gray
7、-scale binary, image sharpening and the image smooth processing. Based on the brief introduction of digital image processing technique, this paper discussed the construction of gray histogram, equilibrium of histogram, the image smoothing，image gray-scale binary and noise treatments principle and me
8、thod. The realizations of all those image preprocessing algorithm which is realized with MATLAB has been discussed in this paper, and all those result has been given after the implementations. KeyWords:image pre-processing;image enhancement;image denoising;median filter 1 前言 1.1 研究意义 视觉是人类感觉中最高级的，而图
9、像又在人类的感知中起着重要的作用。图像作为 2 一种重要的信息源，通过对图像的处理和预处理可以帮助我们了解信息的内涵，增强对 信息的把握度，然而图像容易受到损坏或噪声污染，失去原来的信息，因此图像预处理 就是在这一需求下应运而生的。图像预处理作为图像处理的重要组成部分，对于人们获 得货真价实的图像信息以及复原图像本来的面目具有决定性的作用 1。图像预处理顾名 思义就是在图像分析中，对我们输入的图像进行特征抽取、分割及匹配前所进行的处理。 进行图像预处理主要目的是为了消除图像中无关紧要的信息，恢复有用的真实的信息， 增强相关信息的可检测性和最大限度地简化我们需要的数据，从而增加特征抽取、图像 分
10、割、匹配和识别等后续图像处理步骤的可靠性 2。因此对图像进行预处理就成了人们 获得图像信息的首要解决的事情，然而人们对于图像预处理的知识了解不是很多，而且 图像预处理方法繁多，单单就平滑处理来说就有好多种方法，它们相比有哪些 优缺点， 以及中值滤波有何改进之处，这就是本文要探讨和研究的地方 3。图像预处理是一个广 阔的学科，应用广，分类细，但是远远不能满足社会当今的需求， 需要不断的完善和发 展，有很多新的方面需要探索。 1.2 国内外研究现状 对于获取来的静态图像做的一个去噪处理过程 ，增强等处理的过程即是 图像的预处 理过程。在实际应用中 ，各种因素都可能对拍摄的 图像产生影响，例如天气好
11、坏，光线 强弱或者人为因素，以及设备使用时间过长等。为了能最大程度减少外界干扰对于整个 系统的影响，应该在车牌定位以前将图像中的干扰和噪声滤除 5。有些研究者专门针对 图像的预处理阶段提出了一些算法 ，例如，李战明等人提出了一种 图像预处理算法，该 算法分四个步骤来逐步实现对 图像的去噪和增强操作，处理步骤包括尺寸归一化 ，中值 滤波，图像增强以及二值化 ，在原有理论研究的基础上引入了一些新思想和新方法 1。 董玲娇等人提出了一种新的 图像预处理算法，该算法充分考虑由于各种原因造成的 图像 歪斜、模糊或缺损等情况 ，具有较好的处理效果 4。也有一些研究者考虑先通过用形态 运算来过滤掉图像的背景
12、信息，因为图像的背景信息对于车牌的定位以及后续环节无关 紧要，去掉背景信息还可以提高处理的效率 ，使用该种方法的研究者例如朱光忠等人提 出了一种基于多尺度Top-Hat 算子的图像预处理算法，该算法针对不同的图像模块引入 不同尺度结构元素来对 图像进行处理，取得了较好的效果 5。以上列举出来的部分图像 预处理算法大多都为传统的数字图像处理算法 ，因此并没有考虑到图像的特殊性，在实 际的系统中处理的效果不理想。为了保证算法达到较好的效果 ，必须针对图像展开研究， 系统的观察各个环境以及受到不同干扰的情况下车牌的效果 ，以及图像所受到的干扰对 3 整个算法的影响，从而设计专门的算法来进行预处理 ，
13、这就是目前图像预处理算法所存 在的一些缺陷和不足。 随着计算机和人工智能的迅速发展，数字图像处理技术向着更高、更深的层次发展。 人们开始研究如何利用计算机系统的解释处理图像，这类被称为图像理解或者计算机视 觉。发达国家投入了大量的人力物力来研究这项技术，取得了不少重要的成果，其中比 较有代表性的成果是70 年代Marr 提出的视觉计算理论，此理论成为计算机视觉领域的 主导思想6。当前，由于计算机技术的飞速发展，图像处理总的发展研究趋势是以数字 处理为主。数字图像处理实质上是计算机技术、信息论和信号处理相结合的综合性应用 学科，与其它学科有着密切的关系。图像去噪就是数字图像处理技术中的重要技术之
14、一。 近些年，国内外发表的数字图像预处理方面的论文提出了很多卓有成效的对图像处理的 模型或方法，其中最主要的是图像去噪，图像去噪的方法从不同处理域的角度可以划分 空域和频域两种处理方法：前者是在图像本身存在的二维空间里对其进行处理；而后者 则是用一组正交函数系来逼近原信号函数，获得相应的系数，将对原信号的分析转化到 了系数空间域，即频域中进行 7。空间域的线性滤波算法理论发展较为成熟，数字分析 简单，对滤除与信号不相关的随机噪声效果显著，但是它本身存在着明显的缺陷，如需 要随机噪声的先验统计知识，对图像边缘细节保护能力较差等，特别是后者使得线性滤 波无法很好地适应于图像的噪声滤除处理。与线性滤
15、波相对应的非线性滤波大都考虑到 了人的视觉标准和最佳滤波准则，提高了图像分辨率和边缘保护能力，特别是一些改进 后的非线性滤波方法一般都具有了一定的自适应性，这就使得非线性滤波的功能更为强 大，可以广泛地应用到医学、遥感等领域的图像处理中。 1971 年，图基提出了中值滤波 的思想，并首先应用与时间序列的分析中，后来这种方法引入到图像处理中，用来滤除 图像的噪声，收到了良好的效果 8。随之而来的是各种中值滤波的改进方案。其中有一 种被称为自适应中值滤波的改进算法引起了人们的关注，这种方法最突出的特点是具有 自适应的性能并且对图像的边缘保护能力较传统算法具有明显提高。另外数学形态学和 统计学的引入
16、为数字滤波技术开辟了新的途径， 1982 年Serra 出版的专著Image Analysis and Mathematical Morphology成为数学形态学应用于数字图像领域的咀程碑， 由此孕育了很多相天的滤波算法，使得图像滤波算法对图像的处理有了显著提高，边缘 保护能力也得到增强 9。图像去除脉冲噪声特别是椒盐噪声的方法有很多，其中非线性 中值滤波器作为排序统计滤波器的典型代表而广泛应用于数字图像的预处理领域。它与 线性平滑滤波器相比，能在一程度上去除椒盐噪声，同时减少图像模糊。但中值滤波的 4 滤波窗口大小固定，随着图像噪声率的增加，其噪声去除能力下降很快。这是由于随着 噪声率的增加，图像中有用的信号点逐渐减少，噪声点因邻域内可用于滤波的信号点太 少而不能被有效滤除 10。除了上述方法之外，实际上还有许多学者提出了其他方面的方 法，比如自适应加权滤波等，各种改进方法的优劣不一，目的都是为了图像预处理。 1.3 论文安排及主要研究问题 第一章为绪论，首先阐述了本论文的研究目的
