Добавил:
Upload Опубликованный материал нарушает ваши авторские права? Сообщите нам.
Вуз: Предмет: Файл:
Соловьев.docx
Скачиваний:
43
Добавлен:
26.03.2016
Размер:
978.1 Кб
Скачать

3. Адаптация и описание используемых алгоритмов

3.1 Перевод цветного изображения в полутоновое rgb(yuv)

Для перевода цветного изображения, получаемого с экрана смартфона в полутоновое, был выбран метод перевода в систему YUV, которая позволяет достоверно и легко без существенных потерь выделить интенсивность пикселя, что и необходимо для полутонового изображения.

Диапазоны изменения входных и выходных величин этого способа первода следующие:

  • величина Y – интенсивность, может принимать значения в диапазоне [0, 255];

  • величина U – в диапазоне [-0.436, 0.436];

  • величина V – в диапазоне [-0.615, 0.615].

Преобразование RGB в YUV осуществляется по следующему принципу:

tYUV = { (0.299 R + 0.587 G + 0.114 B), (- 0.14713 R + 0.28886 G + 0.436 B), (0.615 R + 0.51499 G + 0.10001 B) }

Если учесть, что в данной задаче необходима только интенсивность, то достаточно применить одну формулу:

Y = 0.299 R + 0.587 G + 0.114 B.

Полученная интенсивность Y и принимается за яркость каждого пикселя в полутоновом изображении.

После проделанного можно приступать к бинаризации любым из выбранных методов.

3.1 Бинаризация пороговым методом и методом 120

В рамках данного проекта были реализованы два алгоритма бинаризации: по порогу (с возможностью автоматического выбора порога по умолчанию 128) и метод 120.

  • Пороговый метод

Если значения объектов и фона достаточно однородны, то можно использовать одно пороговое значение для всего изображения (глобальное). В этом случае задается значение яркости, которое выступает в качестве порога. Все пиксели полутонового изображения обращаются в 1, если их яркость меньше порога, остальные 0:

Пользователь вводит порог t от 0 до 255. Далее интенсивность каждого исследуемого пикселя вычисляется по формуле:

где f(m,n)- яркость пикселя на исходном изображении,

f'(m,n) - яркость пикселя на новом изображении,

t - пороговое значение.

Рисунок 3.1.1 – Бинаризация пороговым методом (порог 128).

В программе также реализован метод бинаризации: «Метод 120».

  • Метод 120

  • Строится гистограмма изображения;

  • По построенной гистограмме определяется максимальный уровень серого в диапазоне от 0 до 120 включительно;

  • Черный цвет присваивается тем пикселям, у которых значение яркости меньше либо равно значению, полученному на втором этапе плюс 12..15.

Рисунок 3.1.2 – Бинаризация методом 120 (порог 119)

Следует отметить, что при использовании различного метода бинаризации а также различного порога можно получить немного разные результаты, которые могут оказаться существенными при утоньшении изображения, а в дальнейшем повлиять на результаты распознавания.

3.2 Сегментация строк и промежутков между словами и буквами методом гистограмм

Для определения строк текста необходимо найти части гистограммы с количеством черных пикселей больше нуля.

Для этого составляется гистограмма количества черных пикселей в каждой однопиксельной строке изображения, после чего обрабатывается гистограмма и сохраняются координаты строк

Рисунок 3.2.1 – Гистограмма строк.

Зная координату по вертикали и общие размеры изображения, мы можем выделить область, содержащую строку со словами.

Другим вариантом является построение гистограммы количества белых пикселей между ближайшими черными, которую в дальнейшем можно использовать для сегментации отдельных букв и слов.

Тут вы можете оставить комментарий к выбранному абзацу или сообщить об ошибке.

Оставленные комментарии видны всем.