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電話復(fù)印文件筆畫邊緣墨點(diǎn)形態(tài)特征定量檢驗(yàn)方法

發(fā)布時(shí)間:2021-02-09 07:40
  現(xiàn)有的墨點(diǎn)形態(tài)特征檢驗(yàn)方法由于在提取特征前缺少形態(tài)學(xué)濾波過程,使得墨點(diǎn)圖像色度不均,導(dǎo)致檢驗(yàn)結(jié)果受噪聲影響大、檢驗(yàn)結(jié)果不可靠,對(duì)此提出一種復(fù)印文件筆畫邊緣墨點(diǎn)形態(tài)特征定量檢驗(yàn)方法。把膨脹與腐蝕運(yùn)算依據(jù)不同順序級(jí)聯(lián)組成開啟與閉合運(yùn)算,分別利用開、閉運(yùn)算去除較小的過亮和過暗細(xì)節(jié),通過形態(tài)學(xué)濾波使得圖像色度均勻;選擇8×8方形結(jié)構(gòu)算子,通過膨脹運(yùn)算與腐蝕運(yùn)算實(shí)現(xiàn)墨點(diǎn)圖像邊緣提取,結(jié)合二值化處理獲得邊緣信息,并檢驗(yàn)?zāi)c(diǎn)邊界周長(zhǎng)、直徑、面積、圓度、矩形度及伸長(zhǎng)度6個(gè)形態(tài)特征,實(shí)現(xiàn)特征定量檢驗(yàn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明:該方法可有效濾除噪聲、均勻圖像色度,邊緣的提取效果較好,并且通過該方法獲取的邊緣墨點(diǎn)形態(tài)特征檢驗(yàn)結(jié)果與實(shí)際結(jié)果最為接近,應(yīng)用價(jià)值最高。 

【文章來(lái)源】:科學(xué)技術(shù)與工程. 2020,20(03)北大核心

【文章頁(yè)數(shù)】:6 頁(yè)

【部分圖文】:

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墨點(diǎn)邊緣提取結(jié)果

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]向量總變分耦合色彩差異的圖像邊緣提取算法[J]. 徐兆佳,楊莉,甘斌.  計(jì)算機(jī)工程與設(shè)計(jì). 2018(06)
[2]結(jié)合區(qū)域與邊緣特征的紅外與可見光圖像融合算法[J]. 邱澤敏.  紅外技術(shù). 2018(05)
[3]筆畫背景抑制的自然場(chǎng)景文本檢測(cè)[J]. 熊承義,田清越,高志榮,龔忠毅.  中南民族大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(01)
[4]基于灰度形態(tài)學(xué)的圖像邊緣特征提取算法研究[J]. 沈同平,王元茂,方芳,俞磊.  蘭州文理學(xué)院學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2018(02)
[5]基于圓諧-傅里葉矩結(jié)合形態(tài)學(xué)濾波的數(shù)字圖像篡改檢測(cè)算法[J]. 曹青媚,葉潮流.  科技通報(bào). 2017(11)
[6]基于譜殘差與筆畫寬度變換的顯著性文本檢測(cè)方法[J]. 陳霄,沈洪健,李菲,王希,溫長(zhǎng)吉.  吉林大學(xué)學(xué)報(bào)(理學(xué)版). 2017(06)
[7]嶺南古建筑圖像特征優(yōu)化提取仿真研究[J]. 曹艷玲,袁義宏.  計(jì)算機(jī)仿真. 2017(09)
[8]基于NSST和改進(jìn)數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的遙感圖像目標(biāo)邊緣提取[J]. 吳詩(shī)婳,吳一全,周建江.  圖學(xué)學(xué)報(bào). 2017(04)
[9]基于FPGA邊緣檢測(cè)算法的設(shè)計(jì)[J]. 金大超,冷建偉.  電子設(shè)計(jì)工程. 2017(13)
[10]光學(xué)顯微線條紋圖像中心線提取[J]. 李海,張憲民,黃沿江,單譯琳.  光學(xué)精密工程. 2017(05)

博士論文
[1]基于邊緣共生特征與字對(duì)輔助的文本無(wú)關(guān)書寫人識(shí)別[D]. 熊玉潔.華東師范大學(xué) 2018



本文編號(hào):3025301

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