基于轮廓结构和统计特征的字符识别研究下载

weixin_39821260 2019-11-08 12:30:24

基于轮廓结构和统计特征的字符识别研究，适用于电子信息工程专业学生毕业论文设计。
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基于轮廓结构和统计特征的字符识别研究，适用于电子信息工程专业学生毕业论文设计。

车牌识别系统是智能交通不可缺少的一部分，在车牌识别系统中，字符的特征提取和字符识别是这一系统的关键技术。文章利用字符的轮廓结构特征和统计特征对字符进行识别，根据字符外部轮廓的上、下、左、右4个方向的特点和一些统计特征，如字符最大宽度，垂直方向笔画数等作为识别特征，形成判别树，再利用判别树对汽车牌照中的数字和字母进行识别。此方法识别的准确率比较高，并提高了识别速度，还适用于其他不同字体的数字和字母识别。

车牌识别是智能交通系统的一个重要研究课题，存在巨大的市场需求。车牌识别系统分车辆图像的获取、车牌的定位与字符分割、车牌字符识别3大部分。对于车牌字符识别，目前最常用的方法是基于模板匹配的方法和基于神经网络的方法两大类。前者多利用了字符的轮廓、网格、投影等统计特征，相似字符区分能力差，且因特征数据维数过大会导致识别速度慢；而后者则存在网络输入数据的选择和网络结构设计等问题。　　目前，普遍采用3类方法来提高字符的识别性能：第1类是寻找更好的分类识别算法；第2类是将几种分类器结合起来，相互补充，根据不同方面的特征分类，如文献；第3类是抽取具有更强描述能力的特征，结合其它辅助特征来进行分类。本文所构

第1章　数字图像与图像处理　1 1.1　数字图像相关概念　1 1.1.1　数字图像　1 1.1.2　图像处理　2 1.1.3 　图像识别　2 1.1.4　图像理解　3 1.2　图像的获取、显示与表示　3 1.2.1　图像的获取　3 1.2.2　图像显示　4 1.2.3　图像表示　4 1.3　数字图像处理系统的基本组成结构　9 第2章　相关的图像处理技术　10 2.1 　图像分割技术　10 2.1.1　阈值与图像分割　10 2.1.2　梯度与图像分割　11 2.1.3　边界提取与轮廓跟踪　11 2.1.4 　Hough变换　12 2.1.5　区域增长　12 2.2　图像复原　12 2.2.1　数学模型　12 2.2.2　维纳滤波(Wiener Filtering)　13 2.3　图像的纹理分析技术　13 2.3.1　空间灰度层共现矩阵　14 2.3.2 　纹理能量测量　16 2.3.3　纹理的结构分析方法和纹理梯度　18 2.3.4　纹理识别示例——云类自动识别　19 2.4　图像的形态学处理技术　20 2.4.1　基本概念　21 2.4.2　开运算和闭运算　22 2.4.3　击中、击不中、变换 (HMT-Hit Miss Transform)　23 2.4.4　边界和骨架(Boundary and Skeleton)　23 第 3章　指纹识别系统(上)　24 3.1　指纹识别的历史　24 3.2　指纹识别研究的现状　24 3.3　指纹识别系统的构成　 25 3.3.1　指纹的录入　26 3.3.2　指纹图像增强　28 3.3.3　指纹识别的基本原理　29 3.3.4 　系统问题　30 3.3.5　系统性能评估　31 3.3.6　一套指纹识别算法库的构成　32 3.4　指纹的粗分类与匹配　89 3.5 　基于Matlab的指纹识别系统　92 3.5.1　主界面程序　93 3.5.2　指纹中心计算程序　115 3.5.3　计算有效区域　117 3.5.4　二维Gabor变换　118 3.5.5　归一化扇区　119 3.5.6　读取图像　120 3.5.7 　旋转角度计算　121 第4章　指纹识别系统(下)　123 4.1　指纹图像的预处理　123 4.1.1　预处理概述　 123 4.1.2　指纹质量评估　124 4.1.3　指纹图像分割　129 4.1.4　指纹图像增强　134 4.1.5 　指纹图像二值化　135 4.1.6　指纹图像细化　136 4.1.7　相关预处理算法代码　139 4.2　指纹特征提取　 177 4.2.1　指纹特征的表述　177 4.2.2　局部细节特征提取　180 4.2.3　特征提取算法代码　186 4.3 　基于点模式的细节匹配　194 4.4　指纹识别的实际应用案例　204 4.4.1　指纹门禁系统　204 4.4.2　指纹考勤系统　205 4.5　指纹处理算法库测试程序　206 4.6　本章小结　218 第5章　数字水印技术　219 5.1 　基本概念　219 5.1.1　水印技术的基本要求　219 5.1.2　数字水印算法基本思路　219 5.1.3　一些关键问题　220 5.2　水印应用现状分析　220 5.2.1　现有水印算法不适应版权保护　220 5.2.2　盲检测算法　222 5.2.3 　盲检测算法的公证　222 5.2.4　数字水印系统的一般组成　223 5.3　基于DCT域的数字水印方案　223 5.3.1 　离散余弦变换　223 5.3.2　Torus自同构映射　224 5.3.3　人眼视觉频率响应及DCT变换系数的选取　224 5.3.4 　水印算法　226 5.4　基于扩频通信的水印算法　228 5.4.1　扩频通信原理　228 5.4.2　扩频通信在数字水印中的利用　229 5.4.3　加载强度的讨论　233 5.4.4　水印加载算法的实现　237 5.5　一个基于DCT域的实例　 240 5.5.1　一些算法代码　240 5.5.2　加载水印　271 5.5.3　提取水印　275 5.5.4　水印算法评价　281 5.6　本章小结　294 第6章　条形码技术　295 6.1　常用的条码编码规则　295 6.1.1 　条码的一般组成　295 6.1.2　条码的种类　296 6.1.3　EAN-13码的构造　296 6.2　一个简单的条形码打印系统　298 6.3　一维条形码的识别　312 6.3.1　硬件识别系统　312 6.3.2　预处理过程　312 6.3.3 　译码过程　314 6.4　一维条形码识别系统实例　315 6.4.1　DIB.H位图存取头文件　316 6.4.2　 DIB.CPP位图存取源程序　317 6.4.3　BARRECOG.H条码识别头文件　322 6.4.4　BARRECOG.CPP条码识别源程序　323 6.5　二维条形码介绍　337 6.5.1　PDF417符号的结构　338 6.5.2　簇及符号字符定义　338 6.5.3　层编码　339 6.5.4　模式结构　339 6.5.5　起始符和终止符　340 6.5.6 　空白区　340 6.5.7　错误监测与纠正　340 6.6　二维条形码打印程序　340 6.6.1　PDF417LIB.H二维条形码库头文件　340 6.6.2　PDF417LIBIMP.H数据定义　342 6.6.3　PDF417LIB.C函数实现文件　 353 6.6.4　PDF417.C主程序　377 6.7　本章小结　378 第7章　手势识别系统　379 7.1 　立体测量　379 7.1.1　立体匹配法　379 7.1.2　立体视觉的原理　379 7.1.3　用立体视觉进行距离测量　 381 7.2　用一台摄像头进行距离测量　382 7.2.1　摄像头正对前方　382 7.2.2　摄像头倾斜　383 7.2.3 　一台摄像头测量距离　385 7.3　假想演奏系统的构成　387 7.3.1　系统概述　387 7.3.2　肤色提取　388 7.3.3 　右手位置检测　390 7.3.4　摄像机的距离测量　391 7.3.5　音阶范围与音量范围　391 7.3.6　声音的表现方法　392 7.3.7　系统整体构成　393 7.4　程序代码　393 7.5　本章小结　432 第8章　印鉴鉴定系统　433 8.1　伪印鉴的制作及人工防伪技术　433 8.1.1　常用伪造印鉴的方法及其特征　433 8.1.2　真假印鉴印文的检验　435 8.2　印鉴图像的分离　435 8.2.1　封闭凸多边形图像提取的算法提出　436 8.2.2　封闭凸多边形图像的提取方法——种子扩散浮置实体算法　436 8.3　基于矩不变量的印鉴识别　439 8.4　基于Fourier描述符的印鉴识别方法　441 8.4.1　提取字符包络线　441 8.4.2　字符包络线的Fourier描述　442 8.5　基于边缘和模板匹配的印鉴识别　443 8.6　部分算法代码　446 8.6.1　背景去除(利用颜色)　446 8.6.2　基于矩不变量的代码　450 8.7　本章小结　455 第9章　光学字符识别技术(上)　456 9.1　概述　456 9.1.1　文字识别系统的构成　456 9.1.2　文字识别技术　457 9.1.3　印刷体汉字识别　459 9.1.4　存在的问题　461 9.2 　预处理技术　461 9.2.1　二值化　462 9.2.2　版面分析　463 9.2.3　倾斜度校正　464 9.2.4 　版面切分　467 9.2.5　行、字分割　467 9.2.6　细化和规范化　469 9.2.7　预处理算法源代码示例　470 9.3 　特征提取　537 9.3.1　概述　538 9.3.2　边缘跟踪　538 9.3.3　笔画的分类　540 9.3.4　笔画识别前的噪声处理　541 9.3.5　笔画方向码合并处理及笔画识别　542 9.3.6　笔画间特征量的定义及识别　543 9.3.7 　整字匹配的距离准则　544 9.3.8　一些统计特征　545 第10章　光学字符识别技术(下)　549 10.1　分类与识别　549 10.1.1　判别器的选择　549 10.1.2　决策树的基本概念　550 10.1.3　决策树设计　552 10.1.4 　节点分类器设计　555 10.1.5　多方案组合识别器　558 10.1.6　代码示例　560 10.2　后处理　623 10.3 　OCR程序示例　639 10.4　本章小结　640

智能图像处理技术作者:李弼程出版社:电子工业出版社 ISBN:712100047 原价:　￥32 图书简介本书主要论述了智能图像处理技术,系统介绍了智能图像处理技术的有代表性的思想、算法与应用，跟踪了图像处理技术的发展前沿。全书共分为15章，重点讨论了图像边缘检测、图像分割、图像特征分析、图像配准、图像融合、图像分类、图像识别、基于内容的图像检索与图像数字水印。此外，为了内容的完整性，本书还介绍了图像预处理技术，如图像采集、图像变换、图像增强、图像恢复、图像编码与压缩。　图书目录第1章绪论 1.1 图像与图像处理的概念 1.2 数字图像处理研究的内容 1.2.1 传统的图像处理技术 1.2.2 智能图像处理技术 1.3 数字图像处理系统 1.4 数字图像处理的应用 1.5 人的视觉系统与色度学基础 1.5.1 人的视觉系统 1.5.2 色度学基础 1.6 本书的安排本章参考文献第2章图像采集 2.1 图像数字化 2.1.1 图像的数学模型 2.1.2 采样与量化 2.2 量化技术 2.2.1 标量量化 2.2.2 矢量量化 2.2.3 LBG算法与初始码书设计 2.3 图像输入 2.3.1 图像采集系统 2.3.2 图像输入设备 2.4 图像文件格式 2.4.1 BMP（位图）文件格式 2.4.2 GIF文件格式 2.4.3 JPEG文件格式本章参考文献第3章图像变换 3.1 傅里叶变换 3.1.1 一维傅里叶变换 3.1.2 二维傅里叶变换 3.1.3 二维离散傅里叶变换的性质 3.1.4 正交变换的基本概念 3.2 离散余弦变换 3.2.1 离散余弦变换的定义 3.2.2 离散余弦变换的快速实现 3.3 K-L变换 3.3.1 K-L变换的定义 3.3.2 K-L变换的性质 3.4 小波变换 3.4.1 连续小波变换 3.4.2 二进小波变换 3.4.3 离散小波变换 3.5 其他可分离变换 3.5.1 沃尔什变换 3.5.2 哈达玛变换 3.5.3 斜变换本章参考文献第4章图像增强 4.1 空间域单点增强 4.1.1 灰度变换 4.1.2 直方图修正 4.2 图像平滑 4.2.1 噪声门限法 4.2.2 邻域平均法 4.2.3 加权平均法 4.2.4 中值滤波 4.2.5 掩膜平滑法 4.2.6 空间低通滤波 4.3 图像锐化 4.3.1 微分算子方法 4.3.2 Sobel算子 4.3.3 拉普拉斯算子 4.3.4 统计差值法 4.3.5 掩膜匹配法 4.3.6 空间高通滤波 4.4 图像滤波 4.4.1 低通滤波 4.4.2 同态滤波 4.4.3 高通滤波 4.5 彩色增强 4.5.1 假彩色处理 4.5.2 伪彩色处理本章参考文献第5章图像恢复 5.1 图像退化的数学模型 5.1.1 图像退化模型 5.1.2 点冲激函数的退化模型 5.1.3 连续图像退化模型 5.1.4 离散图像的退化模型 5.1.5 离散退化模型的求解 5.2 无约束图像恢复 5.2.1 最小二乘估计 5.2.2 运动模糊图像的恢复 5.3 有约束图像恢复 5.3.1 有约束的最小二乘图像恢复 5.3.2 维纳滤波 5.3.3 功率谱均衡恢复 5.3.4 有约束最小平方恢复 5.4 图像几何校正 5.4.1 几何校正方法 5.4.2 空间几何坐标变换 5.4.3 重采样本章参考文献第6章图像编码与压缩 6.1 图像编码基础 6.1.1 数据压缩的概念 6.1.2 图像压缩的性能评价 6.2 统计编码 6.2.1 编码效率与冗余度 6.2.2 霍夫曼编码 6.2.3 香农-费诺编码 6.2.4 算术编码 6.3 预测编码 6.3.1 预测编码的基本原理 6.3.2 差值脉冲编码调制 6.3.3 最优线性预测 6.4 变换编码 6.4.1 变换编码系统结构 6.4.2 正交变换编码 6.4.3 小波变换编码简介 6.5 无失真压缩编码 6.5.1 引言 6.5.2 基于线性预测的无失真压缩 6.5.3 基于S+P变换的无失真压缩 6.5.4 基于第二代小波变换的无失真压缩 6.6 国际标准简介 6.6.1 JPEG 6.6.2 H.261建议 6.6.3 MPEG-1标准 6.6.4 MPEG-2标准 6.6.5 MPEG-4标准 6.6.6 MPEG-7标准 6.6.7 MPEG-21标准本章参考文献第7章图像边缘检测 7.1 边缘检测的基本概念 7.2 微分边缘检测算子 7.2.1 梯度方法 7.2.2 二阶微分算子 7.3 多尺度边缘检测 7.3.1 Marr-Hildretch边缘检测 7.3.2 Witkin尺度滤波理论 7.3.3 小波变换边缘检测 7.4 基于模糊增强的边缘检测 7.4.1 引言 7.4.2 单层次模糊增强简介 7.4.3 多层次模糊增强 7.4.4 基于多层次模糊增强的边缘提取 7.5 基于Snake模型的边缘检测 7.5.1 Snake模型的数学描述 7.5.2 基于Snake模型的边缘检测 7.6 曲面拟合边缘检测本章参考文献第8章图像分割 8.1 图像分割的一般模型 8.2 基于阈值选取的图像分割方法 8.2.1 直方图阈值 8.2.2 最大熵阈值 8.2.3 二维直方图阈值 8.2.4 统计判决确定门限 8.2.5 局部阈值法 8.3 基于区域的图像分割方法 8.3.1 区域生长法 8.3.2 分裂-合并 8.4 基于边缘检测的图像分割 8.4.1 Hough变换原理 8.4.2 Hough变换应用 8.4.3 广义Hough变换 8.5 模糊分割技术 8.5.1 模糊阈值分割方法 8.5.2 基于二维直方图的模糊门限分割方法本章参考文献第9章图像特征分析 9.1 颜色特征分析 9.1.1 颜色的表示 9.1.2 颜色直方图 9.1.3 直方图不变特征量 9.1.4 颜色矩 9.2 纹理特征分析 9.2.1 空间自相关法 9.2.2 傅里叶功率谱法 9.2.3 共生矩阵法 9.2.4 基于邻域特征统计的纹理分析方法 9.2.5 灰度差分统计方法与行程长度统计法 9.2.6 用分数维描述纹理 9.2.7 Tamura纹理特征 9.3 形状特征分析 9.3.1 引言 9.3.2 基于轮廓的全局方法 9.3.3 基于轮廓的结构方法 9.3.4 基于区域的全局方法 9.3.5 基于区域的结构方法本章参考文献第10章图像配准 10.1 图像配准基础 10.1.1 图像配准的概念 10.1.2 图像配准的一般模型 10.1.3 相似性测度 10.2 基于图像灰度的图像配准 10.2.1 互相关匹配方法 10.2.2 投影匹配算法 10.2.3 基于傅里叶变换的相位匹配方法 10.2.4 图像矩匹配方法 10.3 基于图像特征的配准 10.3.1 算法步骤与特点 910.3.2 图像预处理 10.3.3 特征选择 10.3.4 图像匹配 10.4 最小二乘图像匹配方法 10.4.1 基本思想 10.4.2 基本算法 10.5 快速匹配方法 10.5.1 分层搜索算法 10.5.2 基于遗传算法的匹配方法 10.5.3 基于金字塔分级搜索的匹配方法本章参考文献第11章图像融合 11.1 图像融合的基本原理 11.1.1 信息融合的概念 11.1.2 多源遥感图像融合 11.1.3 图像融合的模型框架与算法 11.1.4 遥感图像融合效果的评价 11.2 小波变换融合法 11.2.1 传统的小波变换融合方法 11.2.2 基于特征的小波变换融合方法 11.3 基于PCA变换与小波变换的图像融合 11.3.1 PCA（主分量分析）变换融合法 11.3.2 基于PCA变换与小波变换的融合算法 11.4 基于IHS变换与小波变换的图像融合 11.4.1 IHS变换融合法 11.4.2 基于IHS变换与小波变换的融合算法本章参考文献第12章图像分类 12.1 图像分类的概念与原理 12.1.1 图像分类的概念 12.1.2 图像分类的原理 12.2 统计分类方法 12.2.1 监督分类 12.2.2 非监督分类 12.3 模糊分类方法 12.3.1 模糊集合 12.3.2 模糊关系 12.3.3 模糊分类 12.3.4 基于模糊关系的模式分类 12.3.5 模糊聚类方法 12.3.6 改进的模糊C-均值算法 12.4 神经网络分类方法 12.4.1 人工神经网络基础 12.4.2 神经网络监督分类方法 12.4.3 神经网络非监督分类方法 12.5 基于广义图像的神经网络遥感图像分类方法 12.5.1 广义图像 12.5.2 算法的实现过程 12.5.3 实验结果与性能比较 12.6 基于证据理论与神经网络的遥感图像分类方法 12.6.1 证据理论 12.6.2 算法的实现过程 12.6.3 实验结果与性能比较本章参考文献第13章图像识别 13.1 图像识别的基本原理 13.2 模板匹配识别技术 13.2.1 模板匹配一般模型 13.2.2 序贯相似性检测算法 13.3 神经网络图像识别技术 13.3.1 神经网络识别的一般模型 13.3.2 BP神经网络识别技术 13.3.3 Kohonen神经网络识别技术 13.4 模糊识别技术 13.4.1 隶属原则识别法 13.4.2 择近原则识别法 13.4.3 一种手写文字模糊识别技术 13.5 基于隐马尔可夫模型的识别技术 13.5.1 隐马尔可夫模型基础 13.5.2 基于隐马尔可夫模型的人脸识别 13.6 车牌识别技术 13.6.1 系统简介 13.6.2 车牌图像定位分割算法 13.6.3 车牌字符的识别本章参考文献第14章 c基于内容的图像检索 14.1 基于内容的图像检索概述 14.1.1 基于内容的检索 14.1.2 基于内容的图像检索 14.1.3 基于内容的图像检索相关技术 14.1.4 基于内容的图像检索系统 14.2 基于颜色特征的图像检索 14.2.1 直方图方法 14.2.2 中心矩法 14.2.3 参考颜色表法 14.2.4 颜色对方法 14.2.5 基于主色调的检索方法 14.2.6 结合空间信息的图像检索方法 14.3 基于纹理特征的图像检索 14.3.1 基于共生矩阵的纹理匹配 14.3.2 基于小波变换的纹理匹配 14.3.3 基于Gabor变换的纹理匹配 14.4 基于形状特征的图像检索 14.4.1 基于傅里叶描述的形状检索 14.4.2 基于形状矩的形状检索本章参考文献第15章图像数字水印技术 15.1 图像数字水印技术概述 15.1.1 信息隐藏技术 15.1.2 数字水印技术 15.2 空域水印技术 15.3 DCT域图像水印技术 15.3.1 DCT域图像水印研究综述 15.3.2 算法实例 5.3.3 水印的稳健性测试 15.4 小波域图像水印技术 15.4.1 技术流程 15.4.2 基于低频子带方法 15.4.3 细节分量方法 15.4.4 利用图像编码的方法 15.4.5 Inoue算法 15.5 脆弱图像数字水印技术 15.5.1 脆弱图像数字水印的基本特征和研究状况 15.5.2 算法实例本章参考文献

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