论文基于二进制的印刷体数字识别算法，本文是关于数字相关论文范文文献和印刷体和二进制和算法有关电大毕业论文范文.
摘 要：为了保证印刷体数字识别的准确性和良好的扩展性,提出了一种基于二进制的印刷体数字识别算法,旨在为每一个被识别的印刷体数字分配一组特定的二进制,从而保证其识别的准确性和可扩展性.通过Matlab 编程仿真可知,识别的准确率非常高,证明了其识别的可行性.
关键词：数字识别；二进制；特征值；数字分割
中图分类号：TP391.4 文献标志码：A 文章编号：1008-1739（2018）05-62-3
Printed Digital Recognition Algorithm Based on Binary
QING Dongsheng 1, LI Jianjun 1,DENG Qiaoling2
(1.College of Computer Science and Information Technology, Central South University of Forestry and Technology,Changsha Hu’nan 410004, China；
2. Hunan Applied Technology University, Changde Hu’nan 415000, China)
In order to ensure the accuracy of printed digital recognition and good scalability, this paper proposes a printed digitalrecognition algorithm based on binary. In this algorithm, a specific set of binary is assigned for each recognized digital printing to ensurethe recognition accuracy and scalability. The Matlab programming simulation results show that this algorithm has higher recognitionaccuracy and feasibility.
digital recognition; binary; characteristic value; digital segmentation
0 引言
随着互联网的发展和科学技术的不断进步和成熟,大数据、物联网及互联网+ 等智能科学技术时代已经到来,数字图像识别技术的应用也越来越广泛[1-3].在此之前,印刷体数字的识别有很多算法,但这些算法各有优缺点[4-6].本文提出一种基于二进制特征的印刷体数字识别方法,利用数字本身的独特结构,把其独特的结构转化为二进制数字0 和1,并用一组二进制数字来表示一个数字,作为该数字的识别编码.该算法容易理解、识别率高、扩展性好及易于后期的维护和升级.
1 数字分割技术
1.1 提取扫描图像
在印刷体数字识别过程中,扫描到的数字必然会是一连串的数字,因此,在识别单个数字之前,必须先对这一连串数字进行分割,以便把单个数字图像分割出来进行识别.
1.2 分割方法
文中的数字分割方法是根据数字图像的特征,寻找数字图像中每个数字的左右边界来分割每个数字的图像,具体步骤如下：
① 读取扫描图像并转化成二值图像,获取该二值图像的尺寸.由数字图像的特征可知,数字图像中的每一个数字都有边界,因此只要把数字图像中的每一个数字的左右边界找到,就可以把每一个数字分离出来.
② 从左至右扫描二值图像,并且用一个游标p1 来记录数字图像中扫描的变化情况,如果该游标遇到数值为0（p1等于0）,即该处有黑点,表示在该处找到第一个数字的左边界并标记col11；继续向右扫描来寻找数字的右边界,如果在扫描过程中游标p1等于1,即该处为白点.此时,以该点作为数字图像的基点,从上到下扫描该数字对应的所有行,用p2 记录该列数字图像变化的情况,如果从上到下扫描该列对应的行都没有找到黑点及p2等于1,则表示在该处找到第一个数字的右边界并标记col12,记录该数字图像为number1.否则,表示该白点只是数字中间的某个白点,并不是该数字的右边界点.此时继续向右扫描,直到找到某一列对应的行全部为白点及p2等于1 为止,这样就分割出了数字图像中的第一个数字.
③ 以前一个数字的右边界为扫描起点,重复步骤② ,以此类推,直到把所有的数字图像都分割出来为止,分割示意图如图1 所示.
2 数字二进制特征值提取
通过分割数字图像技术得到单个数字图像后,提取单个数字图像二进制特征值.根据数字特征识别需要,文中提取的数字特征值的个数为7.
（1）数字的高度与宽度之比.根据数字特征可以发现,在0～9 这几个数字中,每一个数字的高度和宽度之比都是不同的,仔细观察可以发现,数字1 的宽度最窄,因此,通过数字的高度和宽度之比会得出数字1 的比值最大,如图2 所示.
此时,印刷体数字1234567890 提取到的二进制特征值为0111111111.
（2）选取数字坐标（1/3,1/2）处,向右扫描该组数字,看是否会碰到黑点,如果碰到,则输出1；否则,输出0,如图3 所示.
此时,1234567890 提取到的二进制特征值为1111001111.
（3）选取数字坐标（1/3,1/2）处,向左扫描该组数字图像,看是否会碰到黑点,如果碰到,则输出1；否则,输出0,如图4所示.
此时,1234567890 提取到的二进制特征值为1101010111.
（4）选取数字坐标（1/2,1/2）处,扫描该组数字图像,看其是否为黑点,如果是黑点,则输出1；否则,输出0,如图5 所示.
此时,1234567890 提取到的二进制特征值为1010000100.
（5）选取数字坐标（2/3,1/2）处,扫描该组数字图像,看其是否为黑点,如果是黑点,则输出0；否则,输出1,如图6 所示.
此时,1234567890 提取到的二进制特征值为0011110111.
（6）判断该组数字图像左边界的横坐标和右边界的横坐标是否相等.如果相等,则输出1；否则输出0.选择其作为特征值是因为数字0 的特殊性,如图7 所示.
此时,1234567890 提取到的二进制特征值为0000000001.
（7）扫描该组数字坐标（3/7, 1/5）处,看其是否为黑点.如果是黑点,则输出0；否则,输出1.该组特征值主要是为了区别数字4 和9,如图8 所示.
此时,1234567890 提取到的二进制特征值为1111101100.
4 数字识别
4.1 数字二进制特征值
根据上文中提取到的数字二进制特征值,就可以对0～ 9中的每一个数字进行识别,每一个数字特有的一组二进制特征值如表1 所示.
4.2 识别过程
根据每个数字提取到的二进制特征值,识别步骤如下：① 先把所有数字的二进制特征值存入一个数组中；② 从数组中取出一组二进制进行比较,如果该二进制数字为0111001,则输出识别数字1；否则,比对二进制数字1110001,如果匹配,则输出识别数字2；否则,比对二进制数字11001101.以此类推,直到所有数字都识别完成为止.
5 结束语
通过Matlab 编程实验可知,该算法的准确率非常高,基本上每一个数字图像中的数字都可以很清楚地识别出来,因为每一个数字都有特定的二进制数字与其对应.理论上来说,该算法的识别率可以达到100%,且容易理解,可扩展性强.但是该算法的执行效率不高,所耗费的运算量比较大,理想的情况,识别10 个数字只需要4 位二进制数字足够,文中算法用了7 位二进制,造成的原因主要是因为选取的识别点和算法优化度不够,可以通过多做实验,选取最优识别算法,把识别数字的二进制数减少到4 位.
综上而言,这是关于印刷体和二进制和算法方面的相关大学硕士和数字本科毕业论文以及相关数字论文开题报告范文和职称论文写作参考文献资料.
参考文献：
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