|
Для приведения толщины штрихов вычисляется средняя длина штрихов не длиннее порога (половина приведенной ширины). Если она меньше порога (1/8 приведенной ширины), выполняется удлинение штрихов на величину, равную разности порога и средней ширины. Поверхностная фильтрация состоит в удалении в КЕЕ-строках коротких штрихов, находящихся рядом с краем изображения на глубину, равную 1/10 высоты. При фильтрации возможно появление белых полей, которые немедленно удаляются. Порог поверхностной фильтрации равен 1 пикселю для нормального изображения и п пикселям, если производилось масштабирование изображения в п раз. В результате получаются два изображения: обычное и транспонированное, которые сохраняются и используются для вычисления признаков. Приведение изображения для признакового классификатора на векторе Для работы признакового классификатора на векторе признаки также вычисляются не на исходном векторном изображении, а на специально подготовленном. Подготовка проводится путем ужесточенной коррекции дефектов векторизации и изображения, с целью повышения стабильности признаков. Создание подготовленного изображения обуславливается, прежде всего, тем, что в столь жестких условиях возможно внесение новых дефектов и потеря отдельных деталей и такой коррекции нельзя подвергать исходное изображение, которое будет использоваться при структурном распознавании. Подготовка изображения признакового классификатора на векторе состоит из следующих операций: 1. Соединение близко расположенных изолированных концов цепей, с целью устранения разрывов. 2. Коррекция острых углов путем превращения У-образных вершин с коротким отростком в У-образные. 75 3. Фильтрация коротких отростков. |
Порядок концов цепей не учитывается. То есть рассматривается ЗШ(3+1)/2 6 комбинаций положений. Горизонтальные и вертикальные полосы рассматриваются отдельно. Число пересечений в вертикальном и 2x16 = горизонтальном направлениях. Интервал [0, 4] разбит на 16 градаций. 32 Суммарная длина цепей в левой, правой, верхней и нижней половинах изображения. 6 градаций. 4x6 = 24 Итого: 224 Таблица 3.2. Признаки, вычисляемые по векторному изображению. Вычисление признаков Признаки вычисляются не на исходном векторном изображении, а на специально подготовленном. Подготовка заключается в более агрессивной коррекции дефектов векторизации и изображения. При такой коррекции возможна потеря деталей и внесение новых дефектов, поэтому ей нельзя подвергать основное изображение, которое используется при структурном распознавании. Но на признаковом классификаторе такая коррекция в среднем сказывается положительно, так как повышает стабильность признаков. Подготовка изображения состоит в проведении следующих операций: • Устранение разрывов путем соединения близко расположенных изолированных концов цепей. • Коррекция острых углов путем превращения У-образных вершин с коротким отростком в У-образные. • Дополнительная фильтрация коротких отростков. • Коррекция Х-образных вершин, распавшихся на две У-образные, соединённые короткой перемычкой. • Разбиение цепей на части в острых углах. 56 |