- •Принципи побудови систем розпізнавання графічних зображень
- •1.1. Загальні відомості
- •1.2 Перетворення зображень у цифрову форму
- •1.2.1 Дискретизація та квантування зображень
- •1.2.2 Бінарний спосіб подання цифрових зображень в пам’яті еом
- •1.3 Попереднє оброблення зображень
- •1.3.1 Редагування яскравості
- •1.3.2 Фільтрація зображень
- •1.3.3 Бінаризація зображень
- •1.3.2 Способи видалення завад на бінаризованих зображеннях
- •1.4. Мінімізація поворотів поштових відправлень у системах розпізнавання поштових індексів
- •Побудова мінімальної послідовності поворотів конвертів (карток)
- •Побудова мінімальної послідовності поворотів посилок
- •1.5 Пошук та захоплення поштового індексу
- •Контрольні питання
- •Список рекомендованої літератури
- •2. Системи розпізнавання стилізованих цифр
- •2.1. Загальні відомості
- •2.1.1 Характеристика систем оптичного розпізнавання символів
- •2.1.2 Характеристики стилізованих цифр
- •2.2. Виділення і запис ознак стилізованих цифр
- •2.3. Класифікація стилізованих цифр
- •Контрольні питання
- •Список рекомендованої літератури
- •3. Системи розпізнавання нормалізованих цифр
- •3.1. Загальні відомості
- •3.2. Виділення і запис ознак нормалізованих цифр
- •3.3. Класифікація нормалізованих цифр
- •Контрольні питання
- •Список рекомендованої літератури
- •4. Системи розпізнавання штрихових кодів
- •4.1. Загальні відомості
- •4.2. Засоби зчитування штрихових кодів
- •За конструктивним виконанням портативний сканер може являти собою олівець, пістолет або пзз-сканер.
- •4.3. Декодування штрихових кодів
- •Контрольні питання
- •Список рекомендованої літератури
- •5. Адаптація алгоритмів розпізнавання до афінних спотворень графічних зображень
- •5.1. Загальна характеристика афінних спотворень графічних зображень
- •5.2. Визначення параметрів афінних спотворень графічних зображень
- •5.3. Урахування параметрів афінних спотворень в алгоритмах розпізнавання графічних зображень
- •Контрольні питання
- •Список рекомендованої літератури
- •6. Оптимізація показників якості розпізнавання графічних зображень
- •6.1. Показники якості розпізнавання графічних зображень
- •6.2. Застосування критерію мінімального ризику при розпізнаванні графічних зображень рукописних цифр
- •6.3. Приклад застосування критерію мінімального ризику при розпізнаванні графічних зображень
- •Контрольні питання
- •Список рекомендованої літератури
- •7. Організація автоматизованого оброблення поштових відправлень на базі розпізнавальних систем поштового зв’язку
- •7.1. Організація автоматизованого сортування поштових відправлень
- •7.2. Організація автоматизованого обліку і контролю пересилання поштових відправлень
- •7.3. Забезпечення розпізнавання поштових індексів у реальному часі
- •Контрольні питання
- •Список рекомендованої літератури
- •8. Від розпізнавання адреси до розпізнавання поштового відправлення
- •8.1. Розширення можливостей розпізнавання конфігурацій шрифтів від надрукованих до рукописних
- •8.2. Збільшення кількості рядків зчитування та розпізнавання
- •8.3. Перехід від розпізнавання адрес на листах до всіх видів пошти
- •8.4. Перехід від розпізнавання тільки адрес до розпізнавання та інтерпретації всіх зображень, позначок та текстів на поштових відправленнях
- •8.5. Перехід від розпізнавання алфавіту однієї мови до багатомовного
- •8.6. Перехід від розпізнавання на одній сортувальній машині до об’єднаної обчислювальної системи сортувальних центрів
- •8.7 Удосконалення баз даних поштових адрес
- •8.8 Удосконалення систем відеокодування
- •8.9. Нові поштові коди та засоби ідентифікації
- •8.10 Перехід від позначення розпізнаного листа штриховим кодом до запам"ятовування образу листа як його ідентифікатора для подальшої обробки
- •8.11. Слідкування за проходженням поштових відправлень на кожному етапі від приймання до вручення та удосконалення розрахунків
1.3 Попереднє оброблення зображень
Попереднє оброблення зображень у системах оптичного розпізнавання символів складається з наступних етапів: редагування яскравості та контрасту, видалення шумів та бінаризація зображень.
Слід зазначити, що необхідність редагування яскравості та контрасту була актуальною ще до того як були впроваджені цифрові зображення. Наприклад у телебаченні редагування яскравості здійснюється з використанням наступної формули:
, (1.4)
де
– базовий рівень яскравості (встановлюється
за допомогою відповідного пункту меню
користувачем),
– рівень яскравості зображення у
телевізійному сигналі,
– контрастність, що також задається
користувачем.
1.3.1 Редагування яскравості
Розглянемо методи редагування яскравості ахроматичних цифрових зображень, тобто зображень у градаціях сірого. Якщо вхідне зображення є кольоровим, то його можна перетворити у зображення в градаціях сірого, обчисливши яскравість кожного пікселу. Для обчислення яскравості використовуються наступні співвідношення:
– регламентоване стандартом ITU-R BT.601
,
(1.5)
– регламентоване стандартом ITU-R BT.709
, (1.6)
де
,
,
– компоненти кольорової системи RGB.
Коефіцієнти при цих компонентах обрано
на підґрунті аналізу чутливості людського
ока при сприйняті відповідно червоного,
зеленого та синього кольорів.
Досить часто для розрахунку яскравості використовується середньо арифметичне значення
,
(1.7)
або
, (1.8)
де
,
– відповідно мінімальне та максимальне
значення інтенсивності одного з кольорів.
Найпростішими методами редагування яскравості є лінійне перетворення яскравості та гама-корекція.
Лінійне підвищення яскравості полягає в виконанні по елементної обробки зображення з використанням лінійного перетворення яскравості виду
, (1.9)
де
– яскравість пікселу з координатами
вхідного зображення,
– нове значення яскравості (значення
яскравості після перетворення),
та
– коефіцієнти, які обираються з огляду
на те як необхідно змінити яскравість
зображення. Слід зазначити, що у системі
RGB яскравість
може змінюватись у діапазоні від 0 до
255.
Для того
щоб обробити зображення, спочатку в
межах зображення знаходять максимальне
та мінімальне значення
яскравості. Для того щоб визначити
коефіцієнти лінійного перетворення
(1.3.5) необхідно встановити до якого
діапазону зміни яскравості необхідно
здійснити перетворення, нехай це буде
діапазон
.
Очевидно, що при цьому повинні виконуватись
рівності
(1.6)
(1.7)
З цих рівнянь знайдемо коефіцієнти лінійного перетворення яскравості
, (1.8)
. (1.9)
З урахуванням значень цих коефіцієнтів остаточно отримаємо
. (1.10)
Більш якісні
результати щодо підвищення яскравості
дає перетворення, що отримало назву
гама-корекція. Суть цього перетворення
полягає в наступному. В системі RGB
яскравість, якщо її визначати за допомогою
однієї з наведених вище формул, буде
приймати значення з діапазону
.
Перейдемо до діапазону
виконавши перетворення
Розраховані нормалізовані значення яскравості перетворюють за допомогою формули
.
Якщо
то відбувається зменшення яскравості
та підвищення контрасту, а при
,
навпаки – підвищення яскравості та
зменшення контрасту. На рис.
1.8 наведено результат підвищення
яскравості зображення з
.
Рисунок
1.8 – Підвищення яскравості зображення
з
.
