共查询到10条相似文献，搜索用时 31 毫秒
1.
文字图像由于受噪声、随机污点的干扰,以及图像边框的影响,其字符很难精确分割,直接影响后续的特征提取以及识别工作.为解决上述问题,本文提出采用分形理论进行字符切分,仿真结果证明此方法和传统的基于上下轮廓凹凸特征的分割方法相比,可以有效抑制噪声特别是图像边框干扰,提高了切分的正确率. 相似文献
2.
复杂背景下的OCR技术涉及的图象处理与模式识别技术较通用的OCR技术更为复杂。由于图像中的文字通常叠加在复杂的图像背景之上,背景成分的干扰使得现有的OCR技术难以识别出文字。本文对垃圾邮件中的图片进行实验的基础上,对复杂背景下的文本提取技术进行了研究,提出了基于灰度分级的新文本提取方法,有效实现文本字符特征的提取和切分。本文提出的方法可直接对复杂背景图象进行文本提取,并在此基础上实现对目标文本的切分。 相似文献
3.
4.
5.
文章设计了一种车牌识别系统,采用基于DSP构建的硬件平台,运用数字图像处理的相关基础知识来实现车牌识别的功能。该系统主要包括图像采集与预处理、车牌定位、字符切分以及字符识别等四个部分。通过对采集到的图像进行分析处理,分别得到边缘检测、直方图统计、中值滤波、锐化、灰度阈值处理等实验结果。 相似文献
6.
7.
基于边缘检测和投影法的车牌定位算法研究 总被引：3，自引：0，他引：3
车牌定位是车牌识别中的关键步骤。为了能在复杂背景和不同光照条件下快速、准确地定位车牌位置,提出了一种基于边缘检测和投影法的车牌定位方法。该方法首先对车牌图像实施边缘检测、二值化等预处理,然后在此基础上,利用基于双向回溯的投影法确定车牌的上下左右边界。实验结果表明,该方法定位速度快、准确率高。 相似文献
8.
基于模型匹配法的字符识别 总被引：1，自引：0，他引：1
本文采用模型匹配法对手写数字、印刷体数字和大写英文字母进行了识别,并采用Visual C＋＋编程实现。其中,特征量的提取是关键。通过对图像的大小归一化、二值化、字符切割和细化等预处理之后,提取网格特征和交叉点特征两种特征量,并采用最短加权距离判别法进行匹配,从而获得较为精确的识别结果。 相似文献
9.
在音乐数字化领域中,音符信号承载着音乐中最重要的信息,当对音符信号进行切分识别时,音符信号的端点难以确定,无法实现精准的切分识别,为了满足音乐数字化的现实需求,提出一种基于三维时空域的音符信号切分识别方法。利用三维时空域对音符信号的端点进行判定,以音符信号的起止点作为切分点,实现对音符信号的切分;根据乐器和演唱者的声音创建HMM模型,采用维特比方法生成音符信号的时间序列;按照时间序列对HMM模型进行训练,通过训练结果实现对音符信号的切分和识别。分析仿真实验结果可知,所提方法不仅实现了音符的切分识别,并较好保存了音符信号所包含的信息。 相似文献