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      基于Hausdorff距離算法的數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)在Android中的應(yīng)用

      2015-03-16 05:51:09魏晉
      關(guān)鍵詞:見式數(shù)字圖像圖像識(shí)別

      魏晉

      (山西長治醫(yī)學(xué)院計(jì)算機(jī)教學(xué)部,山西長治046000)

      基于Hausdorff距離算法的數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)在Android中的應(yīng)用

      魏晉

      (山西長治醫(yī)學(xué)院計(jì)算機(jī)教學(xué)部,山西長治046000)

      通過Android系統(tǒng)手機(jī)從圖像中獲取信息已經(jīng)成為現(xiàn)代人獲取信息的一種方式.Hausdorff距離算法作為一種高效的數(shù)字圖像識(shí)別算法,目前已被廣泛地應(yīng)用于Windows系統(tǒng)中.Android系統(tǒng)與Windows系統(tǒng)具有非常大的差異性,因此從Hausdorff算法的原理入手,經(jīng)過對算法的改進(jìn)和編程,并最終通過實(shí)驗(yàn)測試后表明采用Hausdorff距離算法的數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)完全可以滿足在Android系統(tǒng)中的實(shí)際要求,并且具有較高的識(shí)別準(zhǔn)確率.

      Android系統(tǒng);圖像識(shí)別;模板匹配

      數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)發(fā)展到今天,已經(jīng)在各個(gè)行業(yè)開始了廣泛的應(yīng)用.數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)就是對數(shù)字圖像中的數(shù)字信息進(jìn)行分析和提取的過程.當(dāng)前大多數(shù)的數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)算法是以Windows系統(tǒng)為基礎(chǔ)來進(jìn)行應(yīng)用和研究的[1].

      自從Android系統(tǒng)推出后,Android系統(tǒng)的手機(jī)用戶數(shù)量逐年都在飛速地增長,手機(jī)已經(jīng)成為了人們快速、便捷獲取數(shù)據(jù)的一種設(shè)備和渠道[2],因此將Windows系統(tǒng)中的數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到Android系統(tǒng)中成為了一個(gè)必然的發(fā)展趨勢.但是Android與Windows系統(tǒng)的硬件、軟件環(huán)境都有非常大的差異性,所以能否將Windows系統(tǒng)中現(xiàn)有的數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)算法應(yīng)用到Android系統(tǒng)中,并能夠滿足實(shí)際的需求,是數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)面臨的一個(gè)新的任務(wù)和挑戰(zhàn).本文對將Windows系統(tǒng)中Hausdorff距離算法的數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)應(yīng)用到Android系統(tǒng)中,能否達(dá)到Android系統(tǒng)實(shí)際需求的過程進(jìn)行了驗(yàn)證.

      1 數(shù)字圖像區(qū)域的定位和選取

      在使用Android系統(tǒng)的手機(jī)進(jìn)行圖像采集后,為了能夠準(zhǔn)確、方便地定位包含有數(shù)字部分的圖像區(qū)域在整個(gè)圖像中的位置,構(gòu)造了一個(gè)選取框.選取框的作用就是只選取包含有數(shù)字部分的圖像區(qū)域,裁剪掉不需要處理的圖像部分.因?yàn)榭s小了待處理圖像的區(qū)域,所以提高了圖像的處理速度和提取數(shù)字信息的準(zhǔn)確度.實(shí)現(xiàn)過程如圖1所示.

      圖1 選取框?qū)崿F(xiàn)過程Fig.1 The selection realization process

      2 數(shù)字圖像的預(yù)處理

      2.1 數(shù)字圖像灰度化

      在數(shù)字圖像中每個(gè)像素點(diǎn)的顏色值都不同,因此對像素點(diǎn)值進(jìn)行采集就變得非常困難.為了能夠解決這個(gè)問題,對數(shù)字圖像進(jìn)行了灰度化的預(yù)處理.圖像灰度化預(yù)處理過程其實(shí)就是把三通道的圖像轉(zhuǎn)換為只有一個(gè)通道圖像的過程,即將原有的彩色圖像轉(zhuǎn)化為灰度圖[3],灰度化后的圖像中每個(gè)像素只有一種顏色的像素值.轉(zhuǎn)換的方法采用了RGB最大值的方法來完成,數(shù)學(xué)公式見式(1).

      式(1)中R、G、B分別代表紅色、綠色和黑色的顏色值.圖像的灰度值為R、G、B三個(gè)分量值中的最大值.主要實(shí)現(xiàn)代碼如下所示:

      2.2數(shù)字圖像的切分

      數(shù)字圖像的切分就是把數(shù)字圖像中包含的數(shù)字一個(gè)個(gè)地切分出來,變成各自獨(dú)立的數(shù)字圖像,并且保證每個(gè)圖像只包含一個(gè)數(shù)字值.切分的過程采用了現(xiàn)在使用較多的垂直投影法[4]來完成.垂直投影法數(shù)學(xué)公式見式(2).

      式(2)中s(i,j)表示圖像值,i表示圖像在垂直方向上的列坐標(biāo)值,j表示水平坐標(biāo)值,Y(j)表示一個(gè)字符的左右邊界限線值.

      2.3 數(shù)字字符大小規(guī)范化

      在經(jīng)過數(shù)字圖像切分處理過程后,會(huì)出現(xiàn)每個(gè)獨(dú)立數(shù)字圖像大小不一致的情況,因此要對每個(gè)獨(dú)立的數(shù)字圖像進(jìn)行寬度和高度的規(guī)范化處理.規(guī)范化處理的過程采用雙線性插值圖像縮放法來完成.雙線性插值圖像縮放法數(shù)學(xué)公式見式(3).

      設(shè)原圖像為f(x,y),規(guī)范化后圖像為g(x0,y0),其中x0和y0與f(x,y)中a和b點(diǎn)對應(yīng)關(guān)系是

      當(dāng)a,b兩點(diǎn)相鄰的4點(diǎn)坐標(biāo)分別為:(i,j)、(i+1,j)、(i,j+1)、(i+1,j+1)時(shí)

      式(3)中widy、widg和depy、depg分別表示原圖和規(guī)范化后圖像的寬度和高度.主要實(shí)現(xiàn)代碼如下所示:public void Image(InputStream is,OutputStream os,int size,String format)throws IOException{

      3 Hausdorff距離字符識(shí)別算法

      數(shù)字字符的識(shí)別是數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)中的核心和難點(diǎn).目前使用較多的方法有遺傳學(xué)法、支持向量機(jī)法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法和模板匹配法等[5].本文采用的數(shù)字字符識(shí)別算法是改進(jìn)的Hausdorff距離算法.

      Hausdorff距離算法是描述在2個(gè)點(diǎn)集合中尋找相同或是相似點(diǎn)距離的過程.設(shè)定分別有2個(gè)集合X={x1,…,xn},Y={y1,…,yn},當(dāng)X集合中的每一個(gè)像素點(diǎn)在Y集合中都能搜索到與之相近的像素點(diǎn)時(shí),且Y集合中每一個(gè)像素點(diǎn)在X集合中也能搜索到與之相近的像素點(diǎn)時(shí),那么集合X與Y相似.它的定義形式和數(shù)學(xué)公式見式(4).

      式(4)中,h(X,Y)和h(Y,X)分別表示從X集合到Y(jié)集合和從Y集合到X集合的Hausdorff單向距離值.

      在實(shí)際使用Hausdorff距離算法中會(huì)發(fā)現(xiàn),算法中的最大值與最小值的選取較為困難[6].為了能夠解決這個(gè)問題,對Hausdorff距離算法進(jìn)行了優(yōu)化.優(yōu)化后的算法中分別選取了不同方向中的最小距離平均值來分別代替算法中的最大值和最小值,見式(5)、式(6).

      式(5)、式(6)中N為有效的像素點(diǎn)的數(shù)量值.主要實(shí)現(xiàn)代碼如下所示:

      4 實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果與分析

      分別選取3組具有相同的數(shù)字個(gè)數(shù),但圖像質(zhì)量不同的數(shù)字圖像進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)測試.圖像質(zhì)量高是指圖像拍攝清晰、圖像沒有變形和旋轉(zhuǎn)、沒有曝光過度和噪聲等.圖像質(zhì)量低是指圖像存在圖像變形、旋轉(zhuǎn)、曝光過度等情況.實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果見表1.

      表1 實(shí)驗(yàn)測試結(jié)果Tab.1 The test results of experiment

      由表1可以看出,在保證高質(zhì)量圖像的情況下完全可以正確地識(shí)別數(shù)字信息,且識(shí)別率較高完全可以達(dá)到實(shí)際的需求.但是當(dāng)圖像有變形、旋轉(zhuǎn)、曝光過度等低質(zhì)量圖像時(shí),識(shí)別率有所下降.因此可見對數(shù)字圖像進(jìn)行預(yù)處理、保證高質(zhì)量的圖像,是正確識(shí)別數(shù)字信息的重要基礎(chǔ).

      5 小結(jié)

      隨著Android系統(tǒng)的廣泛使用,如何將Windows系統(tǒng)中已有的、運(yùn)行效果優(yōu)秀的算法移植應(yīng)用到Android系統(tǒng)中,是現(xiàn)在研究的一個(gè)熱點(diǎn)問題.但是算法的移植應(yīng)用并不是簡單的照搬,而是需要以移植后的系統(tǒng)特點(diǎn)為基礎(chǔ),對算法進(jìn)行必要的優(yōu)化后再進(jìn)行移植和應(yīng)用.本文對Hausdorff距離算法能否應(yīng)用在Android系統(tǒng)中用于數(shù)字圖像的數(shù)字信息識(shí)別這一問題,進(jìn)行了詳細(xì)的研究和實(shí)驗(yàn)測試.最后表明基于Hausdorff距離算法的數(shù)字圖像識(shí)別技術(shù)在Android系統(tǒng)中的應(yīng)用效果具有高效、識(shí)別率高的特點(diǎn),完全可以滿足Android系統(tǒng)的實(shí)際需求.

      [1]劉莉.光學(xué)字符識(shí)別系統(tǒng)中關(guān)鍵算法的設(shè)計(jì)與研究[D].成都:電子科技大學(xué),2011.

      [2]曹海英,元元.基于Android系統(tǒng)的移動(dòng)校園信息平臺(tái)設(shè)計(jì)[J].赤峰學(xué)院學(xué)報(bào):自然科學(xué)版,2014,30(11):11-12.

      [3]陳軍勝.組合結(jié)構(gòu)特征的自由手寫體數(shù)字識(shí)別算法研究[J].計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用,2013,49(5):180-181.

      [4]韓超,梁泉.Android系統(tǒng)原理及開發(fā)要點(diǎn)詳解[M].北京:電子工業(yè)出版社,2010:109-127.

      [5]文穎.數(shù)字字符識(shí)別及其應(yīng)用研究[D].上海:上海交通大學(xué),2009.

      [6]譚建榮,岳小莉,陸國棟.圖形相似的基本原理方法及其在結(jié)構(gòu)模式識(shí)別中的應(yīng)用[J].計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào),2002,25(9):22-26.

      (責(zé)任編輯:盧奇)

      The application of Hausdorff algorithm-based digital image recognition in the Android system

      Wei Jin
      (Department of Computer Teaching,Changzhi Medical College,Changzhi 046000,China)

      Mobile phones acquire information intellectively from images through the Android system,which has become an important channel of information acquisition nowadays.As a high-performance digital image recognition algorithm,the Hausdorff distance algorithm has been widely applied in the Windows system.However,the Android system and the Windows system have great differences in nature.The current study aimed to apply the Hausdorff algorithm in Android by modifying and programming the algorithm based on its calculation principles.The applicability of the modified algorithm was tested.The results showed that the Hausdorff-based digital image recognition algorithm satisfied the actual requirements of Android with a high recognition accuracy rate.

      Android system;image recognition;template matching

      TP311.5

      A

      :1008-7516(2015)02-0046-05

      10.3969/j.issn.1008-7516.2015.02.011

      2015-03-09

      魏晉(1975―),男,山西長治人,碩士,講師.主要從事計(jì)算機(jī)軟件工程研究.

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