視頻與圖像處理文字特征提取

1、圖像文本提取算法研究摘 要: 根據(jù)圖像中文字與背景區(qū)城的形態(tài)特征，提出了一種基于形態(tài)運(yùn)算和連通域標(biāo)記的復(fù)雜背景圖像文檔提取算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，即使在圖像分辨率不高以及文字布局較復(fù)雜的情況下，該算法仍然較快較準(zhǔn)確地提取出復(fù)雜背景圖像中的文字。關(guān)鍵詞: Ostu，二值化，形態(tài)學(xué)，連通域1 引 言近年來，隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展，網(wǎng)頁上的數(shù)字化圖像和視頻呈現(xiàn)爆炸式增長。而隨著移動數(shù)碼攝像設(shè)備的普及，用戶也可以方便地使用移動設(shè)備拍攝自然場景中的數(shù)字化圖像。同時，傳統(tǒng)的圖書館為了滿足用戶對多媒體內(nèi)容的查詢需求，也開始收藏圖像和音視頻等內(nèi)容。多樣的信息給人們的生產(chǎn)和生活帶來了巨大便利的同時，也使如何能讓

2、用戶準(zhǔn)確迅速地找到自己所需的多媒體內(nèi)容成為日益突出和緊迫的需求，因而也需要有效的方法來組織和檢索這些多媒體內(nèi)容。以往的文檔分析與識別領(lǐng)域，主要著眼于對一些布局較有規(guī)律的二值文檔進(jìn)行字符/圖形分割與識別。目前，隨著WWW頁面中圖片的大量使用，以及圖像、視頻數(shù)據(jù)庫的廣泛應(yīng)用，使得圖像成為另一種重要的信息載體。Loprest指出，互聯(lián)網(wǎng)上相當(dāng)一部分文字是嵌入在圖像中的，而且其中大部分文字并沒有在HTML頁面的其他地方重復(fù)出現(xiàn)1。Wong則認(rèn)為視頻圖像中的文字可為我們提供關(guān)于該視頻產(chǎn)品的豐富語義信息圖。不幸的是，目前大多數(shù)的搜索引擎都無法直接對嵌人在圖像中的文字內(nèi)容進(jìn)行檢索。因此，如何在復(fù)雜的圖像背景

3、下快速、準(zhǔn)確地分割與提取文字將具有廣泛的應(yīng)用前景和研究價值。文獻(xiàn)1文獻(xiàn)6分別在Web圖像及視頻圖像的文字分割領(lǐng)域進(jìn)行了相關(guān)研究。經(jīng)大量觀察后我們發(fā)現(xiàn)，WWW圖片、Video圖像及雜志封面圖片一般具有以下特點(diǎn)：（1）圖像中包含色彩較為豐富的文字與背景；（2）圖像背景可能由一些具有較多灰度變化的復(fù)雜圖案構(gòu)成；（3）圖像中文字的分辨率一般不高，這是由于在生成文字時使用了圖像處理軟件中的反鋸齒效果（Anti-Aliased）而造成的；（4）圖像中文字布局的隨意性較大，而且文字與背景的層次關(guān)系可能很復(fù)雜。我們稱這類圖像為包含復(fù)雜背景及文字的圖像。本文將討論如何在這一類圖像中提取文字。2 算法描述本文設(shè)計(jì)

4、用于實(shí)現(xiàn)文本的提取的方法，改方法主要分為三個步驟：第一步：閾值分割，通過Ostu法計(jì)算圖像的閾值，并對圖像進(jìn)行二值化，實(shí)現(xiàn)目標(biāo)和背景的分離；第二步：形態(tài)學(xué)處理，二值化的圖像進(jìn)行膨脹、腐蝕、開、閉運(yùn)算，實(shí)現(xiàn)文字區(qū)域的連通，便于文字區(qū)域的提取；第三步：連通域標(biāo)記，處理后的圖像的大部分連通區(qū)域是文字區(qū)域。利用連通域標(biāo)記算法實(shí)現(xiàn)連通域的標(biāo)記，再對每個連通域畫矩形框從而實(shí)現(xiàn)文檔的提取。21 閾值分割2.1.1 閾值分割方法為了便于對文字的識別，我們需要將檢測到的文字進(jìn)行二值化。圖像二值化的方法主要分為局部閾值二值化和全局閾值二值化兩種7，全局閾值二值化是整幅圖像都用同一個閾值進(jìn)行二值化的方法，其計(jì)算簡單

5、，但是適合背景簡單，灰度直方圖只有連個明顯的波峰的圖像。對于背景復(fù)雜、噪聲嚴(yán)重或者圖像光照分布不均時全局閾值二值化的效果就會很差，造成很多虛景或者造成目標(biāo)的丟失8。局部閾值的方法是將圖像分塊，對每塊使用不同的閾值進(jìn)行二值化。局部閾值能很好的克服全局閾值所面臨的問題，但是局部閾值計(jì)算相對較為復(fù)雜，對圖像的分塊方式不同會影響二值化的效果9。圖像閾值分割技術(shù)的關(guān)鍵在于如何選取閾值。根據(jù)其對像素的處理方式，主要分為三類：（1）全局閾值法：是指在二值化過程中只使用一個全局閾值T的方法。它將圖像的每個像素的灰度值與T進(jìn)行比較，若大于T，則取為前景色(白色)；否則，取為背景色(黑色)。設(shè)圖像的灰度函數(shù)為f(

6、x，y)，則二值化算法的表達(dá)式： （1）全局閾值法主要適合于質(zhì)量較好、目標(biāo)和背景對比度較大，且直方圖呈現(xiàn)雙峰的圖像。典型的全局閾值法有Ostu法10、最大熵方法等。（2）局部閾值法：由當(dāng)前像素灰度值與該像素周圍點(diǎn)局部灰度特征來確定像素的閾值。例如可以將原圖像劃分為一些不相交的小塊，將各塊圖像的灰度均值作為該部塊圖像的閾值，局部采用全局閾值法。典型的局部閾值法有Bernsen法。（3）動態(tài)閾值法：它的閾值選擇不僅取決于該像素及周圍像素的灰度值，而且還與該像素的坐標(biāo)位置有關(guān)。例如我們可以在局部上統(tǒng)計(jì)該區(qū)域灰度值分布特征，根據(jù)統(tǒng)計(jì)結(jié)果來確定不同的局部閾值。在下面的小節(jié)中我們主要討論本實(shí)驗(yàn)使用的ost

7、u法的原理和特點(diǎn)。2.1.2 OSTU法在眾多閾值分割算法中，1979年由Otsu提出的基于類間方差最大化的分割算法一直被認(rèn)為是分割閾值自動選取的最優(yōu)方法。它將圖像分為背景與目標(biāo)兩類，通過搜索計(jì)算類間方差最大值，得到最優(yōu)閾值。圖像中像素值0-T的均值為： （2）式中為圖像中像素值為K的概率。圖像中像素值0-T的概率和為： （3）圖像總的均值為： （4）圖像背景和目標(biāo)兩類像素的類間方差定義為： （5）在Ostu方法中，圖像最佳閾值g則為max(G(T)下的T值。根據(jù)閾值g，整幅圖像可以分為背景和目標(biāo)兩部分。由于方差是衡量圖像中像素灰度分布均勻性的一個度量，方差值越大，說明組成圖像的背景和目標(biāo)兩部

8、分的差別越大。當(dāng)部分背景被錯誤地劃分為目標(biāo)或者部分目標(biāo)被錯誤地劃分為背景時，會導(dǎo)致兩部分的差別變小。因此，Ostu方法實(shí)際上是以錯分概率最小作為分割閾值的選取準(zhǔn)則的。以下是采用Ostu方法二值化和固定閾值二值化的比較圖。圖1 原圖效果 圖2 Ostu二值化效果 圖3 固定閾值二值化效果原圖中比較灰暗的文字如果當(dāng)做文檔來提取增加了文檔提取的難度，所以當(dāng)做背景來處理。從效果圖比較可以看出采用Ostu法二值化效果較好，適應(yīng)性較強(qiáng)。本實(shí)驗(yàn)中要對20幅圖像進(jìn)行處理，采用固定閾值二值化對于不知道背景和目標(biāo)像素區(qū)別的情況下，效果不好。而Ostu對于這種情況較好。2.2 圖像形態(tài)學(xué)處理2.2.1 基本原理原理

9、：在特殊領(lǐng)域運(yùn)算形式結(jié)構(gòu)元素（Sturcture Element），在每個像素位置上與二值圖像對應(yīng)的區(qū)域進(jìn)行特定的邏輯運(yùn)算。運(yùn)算結(jié)構(gòu)是輸出圖像的相應(yīng)像素。運(yùn)算效果取決于結(jié)構(gòu)元素大小內(nèi)容以及邏輯運(yùn)算性質(zhì)。結(jié)構(gòu)元素：膨脹和腐蝕操作的最基本組成部分，用于測試輸出圖像，通常要比待處理的圖像小還很多。二維平面結(jié)構(gòu)元素由一個數(shù)值為0或1的矩陣組成。結(jié)構(gòu)元素的原點(diǎn)指定了圖像中需要處理的像素范圍，結(jié)構(gòu)元素中數(shù)值為1的點(diǎn)決定結(jié)構(gòu)元素的鄰域像素在進(jìn)行膨脹或腐蝕操作時是否需要參與計(jì)算。先來定義一些基本符號和關(guān)系。1. 元素設(shè)有一幅圖象X，若點(diǎn)a在X的區(qū)域以內(nèi)，則稱a為X的元素，記作aX，如圖4所示。2. B包含于X

10、設(shè)有兩幅圖象B，X。對于B中所有的元素ai，都有aiX，則稱B包含于(included in)X，記作B X，如圖5所示。3. B擊中X設(shè)有兩幅圖象B，X。若存在這樣一個點(diǎn)，它即是B的元素，又是X的元素，則稱B擊中(hit)X，記作BX，如圖6所示。4. B不擊中X設(shè)有兩幅圖象B，X。若不存在任何一個點(diǎn)，它即是B的元素，又是X的元素，即B和X的交集是空，則稱B不擊中(miss)X，記作BX=；其中是集合運(yùn)算相交的符號，表示空集。如圖7所示。圖4 元素圖5 包含圖6 擊中圖7 不擊中5. 補(bǔ)集設(shè)有一幅圖象X，所有X區(qū)域以外的點(diǎn)構(gòu)成的集合稱為X的補(bǔ)集，記作Xc，如圖6.5所示。顯然，如果BX=，則

11、B在X的補(bǔ)集內(nèi)，即B Xc。圖8 補(bǔ)集的示意圖6. 結(jié)構(gòu)元素設(shè)有兩幅圖象B，X。若X是被處理的對象，而B是用來處理X的，則稱B為結(jié)構(gòu)元素(structure element)，又被形象地稱做刷子。結(jié)構(gòu)元素通常都是一些比較小的圖象。7. 對稱集設(shè)有一幅圖象B，將B中所有元素的坐標(biāo)取反，即令(x，y)變成(-x，-y)，所有這些點(diǎn)構(gòu)成的新的集合稱為B的對稱集，記作Bv，如圖9所示。8. 平移設(shè)有一幅圖象B，有一個點(diǎn)a(x0，y0)，將B平移a后的結(jié)果是，把B中所有元素的橫坐標(biāo)加x0，縱坐標(biāo)加y0，即令(x，y)變成(x+x0，y+y0)，所有這些點(diǎn)構(gòu)成的新的集合稱為B的平移，記作Ba，如圖10所示

12、。圖9 對稱集的示意圖圖10 平移的示意圖2.2.2 腐蝕 把結(jié)構(gòu)元素B平移a后得到Ba，若Ba包含于X，我們記下這個a點(diǎn)，所有滿足上述條件的a點(diǎn)組成的集合稱做X被B腐蝕(Erosion)的結(jié)果。用公式表示為：E(X)=a| Ba X=X B，如圖11所示。圖11 腐蝕的示意圖圖11中X是被處理的對象，B是結(jié)構(gòu)元素。不難知道，對于任意一個在陰影部分的點(diǎn)a，Ba包含于X，所以X被B腐蝕的結(jié)果就是那個陰影部分。陰影部分在X的范圍之內(nèi)，且比X小，就象X被剝掉了一層似的，這就是為什么叫腐蝕的原因。值得注意的是，上面的B是對稱的，即B的對稱集Bv=B，所以X被B腐蝕的結(jié)果和X被Bv腐蝕的結(jié)果是一樣的。如

13、果B不是對稱的，讓我們看看圖12，就會發(fā)現(xiàn)X被B腐蝕的結(jié)果和X被Bv腐蝕的結(jié)果不同。圖12 結(jié)構(gòu)元素非對稱時，腐蝕的結(jié)果不同圖11和圖12都是示意圖，讓我們來看看實(shí)際上是怎樣進(jìn)行腐蝕運(yùn)算的。在圖13中，左邊是被處理的圖象X(二值圖象，我們針對的是黑點(diǎn))，中間是結(jié)構(gòu)元素B，那個標(biāo)有origin的點(diǎn)是中心點(diǎn)，即當(dāng)前處理元素的位置，我們在介紹模板操作時也有過類似的概念。腐蝕的方法是，拿B的中心點(diǎn)和X上的點(diǎn)一個一個地對比，如果B上的所有點(diǎn)都在X的范圍內(nèi)，則該點(diǎn)保留，否則將該點(diǎn)去掉；右邊是腐蝕后的結(jié)果。可以看出，它仍在原來X的范圍內(nèi)，且比X包含的點(diǎn)要少，就象X被腐蝕掉了一層。圖13 腐蝕運(yùn)算圖14為原圖

14、，圖15為腐蝕后的結(jié)果圖，能夠很明顯地看出腐蝕的效果。 圖14原圖 圖15 腐蝕后的結(jié)果圖2.2.3 膨脹膨脹(dilation)可以看做是腐蝕的對偶運(yùn)算，其定義是：把結(jié)構(gòu)元素B平移a后得到Ba，若Ba擊中X，我們記下這個a點(diǎn)。所有滿足上述條件的a點(diǎn)組成的集合稱做X被B膨脹的結(jié)果。用公式表示為：D(X)=a | BaX=X B，如圖16所示。圖16中X是被處理的對象，B是結(jié)構(gòu)元素，不難知道，對于任意一個在陰影部分的點(diǎn)a，Ba擊中X，所以X被B膨脹的結(jié)果就是那個陰影部分。陰影部分包括X的所有范圍，就象X膨脹了一圈似的，這就是為什么叫膨脹的原因。同樣，如果B不是對稱的，X被B膨脹的結(jié)果和X被 Bv

15、膨脹的結(jié)果不同。讓我們來看看實(shí)際上是怎樣進(jìn)行膨脹運(yùn)算的。在圖17中，左邊是被處理的圖象X(二值圖象，我們針對的是黑點(diǎn))，中間是結(jié)構(gòu)元素B。膨脹的方法是，拿B的中心點(diǎn)和X上的點(diǎn)及X周圍的點(diǎn)一個一個地對，如果B上有一個點(diǎn)落在X的范圍內(nèi)，則該點(diǎn)就為黑；右邊是膨脹后的結(jié)果?？梢钥闯觯╔的所有范圍，就象X膨脹了一圈似的。圖16 膨脹的示意圖圖17 膨脹運(yùn)算圖19為圖18膨脹后的結(jié)果圖，能夠很明顯的看出膨脹的效果。圖18 原圖圖19 膨脹后效果圖形態(tài)學(xué)處理中開運(yùn)算是對原圖先進(jìn)行腐蝕處理，后再進(jìn)行膨脹的處理。開運(yùn)算可以在分離粘連目標(biāo)物的同時，基本保持原目標(biāo)物的大小。閉運(yùn)算是對原圖先進(jìn)行膨脹處理，后再進(jìn)

16、行腐蝕的處理。閉運(yùn)算可以在合并斷裂目標(biāo)物的同時，基本保持原目標(biāo)物的大小。3 連通域標(biāo)記算法3.1 圖像初始標(biāo)記連通域標(biāo)號：圖像像素點(diǎn)所在的連通域的序號，用與圖像大小相同的二維數(shù)組保存每個像素點(diǎn)的連通域標(biāo)號。連通域標(biāo)號在本算法有兩個階段：第一階段，對二值圖像掃描取得的臨時連通域標(biāo)號，此階段，會有不同的連通域標(biāo)號屬于同一目標(biāo)。因此，將此階段的像素點(diǎn)連通域標(biāo)號稱為待合并連通域標(biāo)號或臨時連通域標(biāo)號。第二階段，合并等價連通域標(biāo)號，即利用共同連通域標(biāo)號替換第一階段的臨時連通域標(biāo)號，此階段的像素點(diǎn)連通域標(biāo)號就是最終的目標(biāo)標(biāo)號，稱為目標(biāo)連通域標(biāo)號。等價標(biāo)號：在待合并連通域標(biāo)號矩陣中，會有不同的連通域標(biāo)號屬于同

17、一目標(biāo)，則將此類連通域標(biāo)號稱為等價標(biāo)號，也稱為沖突標(biāo)號。共同連通域標(biāo)號： 指示待合并連通域標(biāo)號所標(biāo)記的連通域所屬的目標(biāo)的標(biāo)號，用一維數(shù)組保存，以待合并連通域標(biāo)號為下標(biāo)，該值指示臨時連通域標(biāo)號所標(biāo)記的連通域?qū)儆谀膫€目標(biāo)。3.2 算法簡介本算法分為兩個階段。第一階段，對二值圖像進(jìn)行一次掃描，按某種連通(4鄰域或8鄰域) 規(guī)則，標(biāo)記所有像素點(diǎn)的待合并連通域標(biāo)號，同時，按一定的規(guī)則，標(biāo)記待合并連通域標(biāo)號的共同連通域標(biāo)號。由于4鄰域和8鄰域的模板核過小，無法一次正確標(biāo)記所有的目標(biāo)，會有大量等價標(biāo)號存在。用共同連通域標(biāo)號標(biāo)記各等價標(biāo)號所屬的共同連通域。第二階段，掃描臨時連通域標(biāo)號矩陣，糾正矩陣中的臨時連通

18、域標(biāo)號，即用共同連通域標(biāo)號替換各像素點(diǎn)的臨時連通域標(biāo)號，實(shí)現(xiàn)連通域的合并。合并時，按共同連通域標(biāo)號出現(xiàn)的次序，重新定序，確保目標(biāo)連通域標(biāo)號連續(xù)。合并后，矩陣中的像素點(diǎn)連通域標(biāo)號即是最終所得的目標(biāo)連通域標(biāo)號。3.3 算法原理本算法的8鄰域和4鄰域的處理方法相似，以4鄰域?yàn)槔?，對算法閾述。設(shè)某像素點(diǎn)f(x，y)，則f(x-1，y)，f(x+1，y)，f(x，y-1)，f(x，y+1)為其四鄰域左、右、上、下像素點(diǎn)。設(shè)merge(x，y)是f(x，y)像素點(diǎn)連通域標(biāo)號。當(dāng)掃描f(x，y)時，已完成了f（x-1，y)和f(x，y-1)掃描，merge(x-1，y)和merge(x，y-1)為已知數(shù)。因

19、此在4鄰域內(nèi)，f(x，y)像素點(diǎn)連通域標(biāo)號merge(x，y)僅和像素點(diǎn)f(x-1，y)、f(x，y-1)及其像素點(diǎn)連通域標(biāo)號merge(x-1，y)、merge(x，y-1)有關(guān)，如式(6)所示。（6）式(6)表示：(1)當(dāng)像素點(diǎn)f(x，y)=f(x-1，y)且f(x，y)!f(x，y-1)，即f(x，y)和左鄰域像素點(diǎn)值相等時，表明f(x，y)與左鄰域像素點(diǎn)是連通的，則f(x，y)的像素點(diǎn)連通域標(biāo)號merge(x，y)與merge(x-1，y)標(biāo)號相同。(2)當(dāng)像素點(diǎn)f(x，y)!f(x-1，y)且f(x，y)=f(x，y-1)時，表示f(x，y)與上鄰域連通，但與左鄰域不連通，則f(x，

20、y)的像素點(diǎn)連通域標(biāo)號merge(x，y)與merge(x，y-1)標(biāo)號相等。(3)當(dāng)像素點(diǎn)f(x，y)=f(x，y-1)且f(x，y)=f(x-1，y)時，則f(x，y)與上鄰域、左鄰域在同一個連通域內(nèi)，則需考慮：(i)若merge(x，y-1)=merge(x-1，y)，則表明f(x，y)的上鄰域和左鄰域連通域標(biāo)號一致，僅需merge(x，y)=merge(x，y-1)即可。(ii)若merge(x，y-1)!merge(x-1，y)，則表明f(x，y)的上鄰域和左鄰域連通域標(biāo)號沖突，需按2.4節(jié)處理沖突標(biāo)號，然后merge(x，y)=merge(x，y-1)。(4)若f(x，y)!f(x

21、-1，y)且f(x，y)!f(x，y-1)時，表明像素點(diǎn)f(x，y)屬于新的連通域，因此連通域標(biāo)號自動加1，即Newlabel=Newlabel+1，并將新的連通域標(biāo)號Newlabel賦予merge(x，y)。3.4 等價標(biāo)號處理本算法的實(shí)現(xiàn)難點(diǎn)主要是等價標(biāo)號的處理和共同連通域的標(biāo)記。如上節(jié)所述，在算法的第一階段，掃描圖像后獲得臨時連通域標(biāo)號merge，其中會出現(xiàn)大量的等價標(biāo)號即標(biāo)號沖突，用一維數(shù)組記錄各臨時連通域標(biāo)號的共同連通域標(biāo)號，數(shù)組的下標(biāo)為臨時連通域標(biāo)號，其值為共同連通域標(biāo)號。當(dāng)遇到標(biāo)號沖突時，要合并等價連通域標(biāo)號，即對共同連通域數(shù)組掃描一遍，將等價標(biāo)號的共同連通域標(biāo)號標(biāo)記成一致。設(shè)一

22、維數(shù)組common，其下標(biāo)為臨時連通域標(biāo)號，即merge(x，y)的值，common元素的值表示某個共同連通域標(biāo)號。common(merge(x，y)表示像素點(diǎn)f(x，y)的共同連通域標(biāo)號。掃描二值圖像時，common按如下方法處理：(i)當(dāng)f(x，y)!f(x，y-1)且f(x，y)!f(x-1，y)時，表明像素點(diǎn)f(x，y)屬于新的連通，則共同連通域標(biāo)號common新增一個元素，即common(merge(x，y)=merge(x，y)。(ii)掃描圖像時，當(dāng)出現(xiàn)f(x，y)=f(x，y-1)且f(x，y)=f(x-1，y)和merge(x-1，y)!merge(x，y-1)時，則說明遇到

23、標(biāo)號沖突，需掃描common數(shù)組一遍，對于任一元素i，若common(i)=common(merge(x-1，y)則修改其共同連通域標(biāo)號common(i)=common(merge(x，y-1)。掃描圖像時，(i)表明出現(xiàn)新的孤點(diǎn)，共同連通域標(biāo)號common新增元素標(biāo)記該元素。(ii)表明元素f(x，y)與它的左鄰域f(x-1，y)和上鄰域f(x，y-1)連通，且連通域標(biāo)號merge(x-1，y)與merge(x，y-1)不一致，即左鄰域和上鄰域沖突，需要合并，因此要對共同連通域標(biāo)號common中所有的值等于merge(x-1，y)的元素改為merge(x，y-1)。經(jīng)合并處理后，merge的

24、元素仍是臨時連通域標(biāo)號，有大量的沖突標(biāo)號，但圖像的每個像素點(diǎn)f(x，y)可通過common(merge(x，y)，得到共同連通域標(biāo)號，且是唯一的。此時，common的值是斷續(xù)的，對后續(xù)的處理很不利，需要對common及merge的標(biāo)號調(diào)整。調(diào)整方法如下：定義臨時一維數(shù)組temp及變量nIndex，temp大小與common相同。temp元素初始化為-1，nIndex初始化為0。掃描merge數(shù)組，對任一元素merge(x，y)作如下操作：(i)若temp(common(merge(x，y)0，即該共同連通域標(biāo)號首次掃描到，則nIndex=nIndex+1；temp(common(merge(x

25、，y)=nIndex；merge(x，y)=temp(common(merge(x，y)；(ii)若temp(common(merge(x，y)0，即該共同連域已出現(xiàn)過，則merge(x，y)=temp(common(merge(x，y)；上述調(diào)整主要完成合并圖像等價連通域即用唯一的標(biāo)號標(biāo)記連通域，并按出現(xiàn)的先后次序，標(biāo)記連通域。操作(i)表示：該等價標(biāo)號所指的共同連通域標(biāo)號首次出現(xiàn)，因此標(biāo)號自動加1。操作(ii)表示：該等價標(biāo)號所指的共同連通域標(biāo)號至少已出現(xiàn)過1次，因此只需temp的已分配的標(biāo)號直接賦給merge(x，y)即可。至此，對于每個像素點(diǎn)f(x，y)，均可在merge的相同位置檢索

26、到連通域標(biāo)號merge(x，y)。圖像的第一行像素點(diǎn)沒有上鄰域，第一列沒有左鄰域，需特殊處理。如下所示：(i)二值圖像左上角的像素f(0，0)，由于是第1個掃描的像素，無需考慮相鄰點(diǎn)連通性。(ii)二值圖像第1行(最上行)的像素f(x，0)，只需考慮左相鄰像素的連通性。(iii)二值圖像第1列(最左列)的像素f(0，y)，只需考慮上相鄰像素的連通性。除此之外的所有像素都要考慮左、上2個相鄰像素的連通性來確定自己的連通性。4 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析利用本文提出的算法對20幅書刊封面圖像二值化，形態(tài)處理，文檔提取。實(shí)驗(yàn)效果圖如下圖所示：圖20 實(shí)驗(yàn)效果圖（1）圖21 實(shí)驗(yàn)效果圖（2）圖22 實(shí)驗(yàn)效果圖（3

27、）圖23 實(shí)驗(yàn)效果圖（4）從實(shí)驗(yàn)效果圖分析，文檔提取效果較好，基本能提取出文檔區(qū)域，但有些區(qū)域產(chǎn)生誤檢。主要原因是產(chǎn)生誤檢的區(qū)域與文字區(qū)域的像素值相近，在圖像處理過程中誤當(dāng)作文字區(qū)域來處理。本實(shí)驗(yàn)方法中通過提取的方框長、寬限制可以略去很大一部分誤檢區(qū)域。本實(shí)驗(yàn)中的20幅中，有15幅圖像文字提取效果較好，能夠提取出大部分的文字區(qū)域；而剩下的5幅圖像提取效果略差。4 結(jié) 論本實(shí)驗(yàn)在詳細(xì)分析圖像的預(yù)處理知識、文本區(qū)域定位方法、文字識別方法的基礎(chǔ)上，給出了識別的三個主要步驟，分別為圖像二值化，形態(tài)學(xué)處理，連通域標(biāo)記的文本區(qū)域定位。經(jīng)過最后階段的試驗(yàn)，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜背景下彩色圖像中的文檔提取。本實(shí)驗(yàn)方法還存

28、在不足之處，以下兩點(diǎn)可以繼續(xù)探討深究：（1）本方法還不能實(shí)現(xiàn)所有圖像的文檔提取，通用性有待加強(qiáng)。（2）對圖像文檔提取的處理過程時間略長，主要是連通域標(biāo)記算法花費(fèi)的時間較長，可對此算法加以改進(jìn)，提高運(yùn)算速度。參考文獻(xiàn)(References)1 Zhou J Y Lopresti D. Extraeting Text from WWW Image, In：Proc of the4th International Conference on docuument Analysis，15 and Recognition.Ulm，Germany，1997，248-252.2 Wong E K，Chen M

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