文檔圖像中圖形分析與識(shí)別關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、文檔作為信息的載體，在社會(huì)生活中被大量使用。為了能方便有效地使用和管理文檔信息，人們從上世紀(jì)六十年代就開始研究文檔處理技術(shù)。通過(guò)掃描儀或文檔處理系統(tǒng)可以將文檔輸入計(jì)算機(jī)，轉(zhuǎn)化為文檔圖像，使人們能夠方便有效地對(duì)文檔進(jìn)行存儲(chǔ)、管理、傳輸。隨著文檔圖像的數(shù)量增加，對(duì)文檔圖像分析和識(shí)別的研究逐漸受到人們的重視。文檔圖像分析與識(shí)別主要研究的是如何利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)、模式識(shí)別等方法將紙質(zhì)文檔或者互聯(lián)網(wǎng)上圖像的內(nèi)容轉(zhuǎn)化為計(jì)算機(jī)可以處理的信息。文檔圖像分析

2、與識(shí)別的研究在國(guó)際上受到了廣泛的關(guān)注，其相關(guān)技術(shù)的研究不斷進(jìn)步，但仍存在較多尚未解決的問(wèn)題。文檔包括文本文檔和圖形文檔兩類，本文的研究對(duì)象是以工程圖紙為代表的圖形文檔，重點(diǎn)研究了在分析工程圖的過(guò)程中遇到的圖形(如直線，圓弧和曲線等)識(shí)別和圖形符號(hào)識(shí)別等問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了對(duì)工程圖中圖形對(duì)象的有效分析和識(shí)別。
　　工程圖中包括直線、圓弧、曲線、圖形符號(hào)等元素，因此首先需要利用直線、圓弧等識(shí)別算法識(shí)別出圖像中元素的類型。已有的識(shí)別算法在圖像內(nèi)

3、容較復(fù)雜的情況下識(shí)別效果較差。本文提出了一種圓弧識(shí)別方法，并將其推廣到橢圓圖形和拋物線圖形的識(shí)別。通過(guò)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了算法的有效性。
　　在理解圖像時(shí)，僅獲得圖形的類型還不夠，還需要計(jì)算出圖形的參數(shù)信息。因?yàn)榇罅繄A形圖形出現(xiàn)在工程圖中，所以本文重點(diǎn)研究了圓形圖形的識(shí)別與解析。為了能夠準(zhǔn)確地解析含有圓形圖形的圖像，準(zhǔn)確計(jì)算出圓形圖形的參數(shù)(圓心坐標(biāo)和圓半徑)是處理這類問(wèn)題的關(guān)鍵。傳統(tǒng)的方法在尋找計(jì)算圓參數(shù)的種子點(diǎn)時(shí)不太精確。本文提出了基于

4、擬合的圓參數(shù)計(jì)算方法，該方法首先根據(jù)奇偶線寬的不同找到合適的種子點(diǎn)，然后利用改進(jìn)后的擬合方法和種子點(diǎn)計(jì)算出圓形參數(shù)。本文提出的方法還可以推廣到計(jì)算橢圓圖形和拋物線圖形的參數(shù)。利用測(cè)試數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，結(jié)果表明該計(jì)算方法得到的參數(shù)較準(zhǔn)確。
　　圖像中的各種元素相交或者相切很常見(jiàn)，圓弧(圓或者部分圓)與其他圖形相交或相切較多。準(zhǔn)確地獲得圓弧的參數(shù)信息對(duì)理解圖像內(nèi)容至關(guān)重要，在相交或者相切的情況下準(zhǔn)確計(jì)算圓的圓心坐標(biāo)和半徑存在一定的難度，這

5、是由于找到合適的種子點(diǎn)來(lái)計(jì)算參數(shù)很困難，在計(jì)算部分圓的參數(shù)信息(圓心坐標(biāo)，半徑，起始角度，終止角度)時(shí)，除了圓心坐標(biāo)和半徑具有一定的難度外，準(zhǔn)確計(jì)算部分圓與其他圖形的切點(diǎn)具有更大難度。現(xiàn)有方法不能夠很好地處理圖形相交或相切等情況。針對(duì)上述問(wèn)題，本文提出了基于幾何性質(zhì)的SymCAve圓弧分割算法(SymCAve是Symmetry axis，Circle Fitting和Average Distribution Points的縮寫)。在采用

6、基于擬合的方法計(jì)算圓參數(shù)時(shí)，首先利用兩個(gè)半徑不同的同心輔助圓在待處理圓弧上計(jì)算初始種子點(diǎn)，然后采用本文提出的三個(gè)策略從初始種子點(diǎn)中去除與其他圖形相交或者相切時(shí)產(chǎn)生的噪點(diǎn)。環(huán)境信息(對(duì)稱軸)被用來(lái)進(jìn)一步校正參數(shù)信息。本文采用圓參數(shù)計(jì)算出輔助點(diǎn)并將其均勻分布在圓周上的方法來(lái)判斷待處理圓弧是圓還是部分圓。若是部分圓，需要在部分圓的兩端再次均勻分布較密集的輔助點(diǎn)從而計(jì)算出準(zhǔn)確的起始角度與終止角度。該圓弧分割方法經(jīng)過(guò)擴(kuò)展后可以分割橢圓圖形和拋物線

7、圖形。實(shí)驗(yàn)采用國(guó)際模式識(shí)別協(xié)會(huì)圓弧分割競(jìng)賽提供的標(biāo)準(zhǔn)測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)，算法性能分析也使用該競(jìng)賽指定的標(biāo)準(zhǔn)評(píng)價(jià)工具，分析結(jié)果表明SymCAve圓弧分割算法比其他已有算法具有更好的分割性能。橢圓分割方法和拋物線分割方法也用相關(guān)圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行了測(cè)試，取得了較好的實(shí)驗(yàn)結(jié)果。
　　針對(duì)工程圖中圖形符號(hào)種類多樣，不同符號(hào)形狀和尺寸差異較大，且存在旋轉(zhuǎn)、噪聲的問(wèn)題，基于結(jié)構(gòu)的方法在矢量化過(guò)程中容易受到噪點(diǎn)等影響，基于統(tǒng)計(jì)的方法不能適應(yīng)圖形的旋轉(zhuǎn)等不變性。

8、本文提出了基于關(guān)鍵點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)整合約束直方圖的特征提取方法和基于多特征多圖半監(jiān)督工程圖符號(hào)識(shí)別方法。該符號(hào)識(shí)別方法采用了三種特征，分別是本文提出的基于關(guān)鍵點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)整合約束直方圖特征，Zernike矩和Tchebichef矩。基于關(guān)鍵點(diǎn)的統(tǒng)計(jì)整合約束直方圖的特征具有結(jié)構(gòu)方法和統(tǒng)計(jì)方法的優(yōu)點(diǎn)。Zernike矩和Tchebichef矩具有較強(qiáng)的描述能力和較好的魯棒性。實(shí)驗(yàn)采用圖形符號(hào)識(shí)別競(jìng)賽所用的數(shù)據(jù)和美國(guó)馬里蘭大學(xué)的公開logo數(shù)據(jù)庫(kù)。首先采用

9、16種矩提取圖形符號(hào)的特征從而評(píng)估這些矩的描述能力，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明在16種矩中Tchebichef矩和Zernike矩描述這類符號(hào)的效果最好。然后實(shí)驗(yàn)分析矩的階數(shù)對(duì)識(shí)別率的影響，當(dāng)矩的階數(shù)達(dá)到臨界值時(shí)，其識(shí)別率不會(huì)繼續(xù)提高。最后分析了基于多特征多圖半監(jiān)督工程圖符號(hào)識(shí)別方法的性能，其識(shí)別率比僅用基于矩的方法的識(shí)別率高10個(gè)百分點(diǎn)。采用多種特征時(shí)其計(jì)算效率有所下降，本文提出了兩種矩的快速計(jì)算方法，該方法的效率比原始計(jì)算方法的時(shí)間效率高，方法一