Моменты различных порядков с успехом используются в таких задачах обработки изображений как зрение роботов, обнаружение и распознавание летательных аппаратов и судов по снимкам, анализ сцен и распознавание символов. В последнем случае в качестве признаков используют значения статистических моментов совокупности "черных" точек относительно некоторого выбранного центра.
Наиболее общеупотребительными в приложениях такого рода являются построчные, центральные и нормированные моменты.
Для цифрового изображения, хранящегося в двумерном массиве, построчные моменты являются функциями координат каждой точки изображения следующего вида:
(2.1)
где p,q=0,l,...,; M и N являются размерами изображения по горизонтали и вертикали и f(x,y) является яркостью пиксела в точке (х,у) на изображении.
Центральные моменты являются функцией расстояния точки от центра тяжести символа:
(2.2)
где х и у с чертой - координаты центра тяжести.
Наконец, нормированные центральные моменты получаются в результате деления центральных моментов на моменты нулевого порядка.
Следует отметить, что строковые моменты, как правило, обеспечивают низкий уровень распознавания. Центральные и нормированные моменты предпочтительнее из-за их большей инвариантности к преобразованиям изображений.
В методе пересечений признаки формируются путем подсчета того, сколько раз произошло пересечение изображения символа с выбранными прямыми, проводимыми под определенными углами, например, 0, 45, 90, 135 градусов. Этот метод часто используется в коммерческих системах благодаря тому, что он инвариантен к дисторсии и небольшим стилистическим вариациям символов, а также обладает достаточно высокой скоростью и не требует значительных вычислительных затрат. Так, например, представлена на рынке OCR-систем автоматическое устройство, которое читает любые заглавные буквенно-цифровые символы. В качестве алгоритма распознавания используется метод пересечений.
Существует множество других методов распознавания, основанных на выделении признаков из статистического распределения точек. Например, метод зон предполагает разделение площади рамки, объемлющей символ, на области, и последующее использование плотностей точек в различных областях в качестве набора характерных признаков.
В методе матриц смежности в качестве признаков рассматриваются частоты совместной встречаемости "черных" и "белых" элементов в различных геометрических комбинациях.
5.3 Интегральные преобразования
Среди современных технологий распознавания, основанных на преобразованиях, выделяются методы, использующие Фурье-дескрипторы символов, а также дескрипторы границ.
Преимущества методов, использующих преобразования Фурье-Меллина, связаны с тем, что они обладают инвариантностью к масштабированию, вращению и сдвигу символа. Основной недостаток этих методов заключается в нечувствительности к резким скачкам яркости на границах. В то же время, при фильтрации шума на границах это свойство может оказаться полезным.
5.4 Структурный анализ
Структурные признаки обычно используются для выделения общей структуры образа. Они описывают геометрические и топологические свойства символа.
Одними из наиболее используемых признаков являются штрихи и пробелы, применяемые для определения следующих характерных особенностей изображения: концевых точек, пересечения отрезков, замкнутых циклов, а также их положения относительно рамки, объемлющей символ.
Пусть матрица, содержащая утоньшенный символ, разделена на ряд областей, каждой из которых присвоены буквы А, B, С и т.д. Символ рассматривается как набор штрихов. При этом штрих является прямой линией () или кривой (c), и соединяет некоторые две точки в начертании символа. Штрих является кривой, если его точки удовлетворяют следующему выражению:
(2.3)
в противном случае - это прямая. В данной формуле (xi,yi) является точкой, принадлежащей штриху; ax+by+c=0 - уравнение прямой, проходящей через концы штриха, коэффициент 0.69 получен опытным путем.
При введенных обозначениях признаки символа могут быть записаны, например, в виде 'AC' и 'AcD', что означает наличие прямой, проходящей из области 'А' в область 'С', и кривой, проходящей из области 'А' в область 'D' соответственно. Достоинство структурных признаков по сравнению с другими методами определятся устойчивостью к сдвигу, масштабированию и повороту символа на небольшой угол, а также - к возможным дисторсиям и различным стилевым вариациям шрифтов.
К сожалению, задача выделения признаков данного типа находится пока в процессе исследования и не имеет еще общепризнанного решения.
6. Классификация символов
В существующих системах OCR используются разнообразные алгоритмы классификации, то есть отнесения признаков к различным классам ([1]). Они существенно различаются в зависимости от выбранных признаков и от правил классификации.
Для классификации символов необходимо в первую очередь создать библиотеку эталонных векторов признаков. Для этого на стадии обучения оператор или разработчик вводит в систему OCR большое количество образцов начертания символов. Для каждого образца система выделяет признаки и сохраняет их в виде соответствующего вектора признаков. Набор векторов признаков, описывающих символ, называется классом или кластером.
В процессе эксплуатации системы OCR может появиться необходимость расширить базу знаний. Для осуществления данной цели некоторые системы обладают возможностью дообучения в реальном режиме времени. Однако процесс обучения требует участия оператора и существенных затрат времени, хотя и проводятся исследования, направленные на автоматизацию процесса обучения, что в будущем позволит свести к минимуму участие в нем человека-оператора.
Задачей классификации является определение класса, которому принадлежит вектор признаков, полученный для данного символа.
Алгоритмы классификации основаны на определении степени близости набора признаков рассматриваемого символа каждому из классов. Правдоподобие получаемого результата зависит от выбранной метрики пространства признаков. К наиболее известным метрикам относится Евклидово расстояние:
(2.4)
где - i-й признак из j-го эталонного вектора; - i-й признак тестируемого изображения символа.
При классификации по методу ближайшего соседа символ будет отнесен к классу, вектор признаков которого наиболее близок к вектору признаков символа. Следует учитывать, что затраты на вычисления возрастут с увеличением количества используемых признаков и классов.
Одна из методик, позволяющих улучшить метрику сходства, основана на статистическом анализе эталонного набора признаков. При этом в процессе классификации более надежным признакам отдается больший приоритет:
(2.5)
где wi, - вес i-го признака.
Другая методика классификации, требующая знания априорной информации, основана на использовании формулы Байеса. Из правила Байеса следует, что рассматриваемый вектор признаков принадлежит классу "j", если отношение правдоподобия К больше чем отношение априорной вероятности класса j к априорной вероятности класса L.
7. Постобработка результатов распознавания
В высокоточных системах OCR, таких как, например, системы считывания и обработки машиночитаемых паспортно-визовых документов, качество распознавания, получаемое при распознавании отдельных символов, не считается достаточным. В таких системах необходимо использовать также контекстную информацию. Использование контекстной информации позволяет не только находить ошибки, но и исправлять их.
Существует большое количество приложений OCR, использующих глобальные и локальные позиционные диаграммы, триграммы, п-граммы, словари и различные сочетания этих методов. Рассмотрим два подхода к решению такой задачи: словарь и набор бинарных матриц, аппроксимирующих структуру словаря.
Доказано, что словарные методы являются одними из наиболее эффективных при определении и исправлении ошибок классификации отдельных символов. При этом после распознавания всех символов некоторого слова словарь просматривается в поисках этого слова, с учетом того, что оно, возможно, содержит ошибку. Если слово найдено в словаре, это не говорит об отсутствии ошибок. Ошибка может превратить одно слово, находящееся в словаре, в другое, также входящее в словарь. Такая ошибка не может быть обнаружена без использования смысловой контекстной информации, только она может подтвердить правильность написания. Если слово в словаре отсутствует, считается, что в слове допущена ошибка. Для исправления ошибки прибегают к замене такого слова на похожее слово из словаря. исправление не производится, если в словаре найдено несколько подходящих вариантов замены. В этом случае интерфейс некоторых систем позволяет предложить пользователю различные варианты решения, например, исправить ошибку, игнорировать ее и продолжать работу или внести это слово в словарь.
Главный недостаток в использовании словаря заключается в том, что операции поиска и сравнения, применяющиеся для исправления ошибок, требуют значительных вычислительных затрат, возрастающих с увеличением объема словаря.
Некоторые разработчики с целью преодоления трудностей, связанных с использованием словаря, пытаются выделять информацию о структуре слова из самого слова. Такая информация говорит о степени правдоподобия п-граммов (например, пары и тройки букв) в тексте. N-граммы также могут быть глобально позиционированными, локально позиционированными или вообще непозиционированными.
Например, степень достоверности непозиционированной пары букв может быть представлена в виде бинарной матрицы, элемент которой равен 1, тогда и только тогда, когда соответствующая пара букв имеется в некотором слове, входящем в словарь. Позиционная бинарная диаграмма Dy является бинарной матрицей, определяющей, какая из пар букв имеет ненулевую вероятность возникновения в конкретной позиции (i,j). Набор всех позиционных диаграмм включает бинарные матрицы для каждой пары положений.
Заключение
Исследование методов и программно-аппаратных систем оптического распознавания образов позволяет сформулировать следующие выводы:
1. Современное состояние технологии автоматического распознавания печатных текстов (OCR) позволяет решать задачу автоматизации ввода паспортно-визовой информации при необходимом уровне надежности.
2. При построении системы OCR, включающей оптическое устройство оцифровки изображений, блок локализации и выделения элементов текста, блок предобработки изображения; блок выделения признаков, блок распознавания символов и блок постобработки результатов распознавания, необходимо использовать методы и алгоритмы, обладающие высокой робастностью к яркостно-геометрическим искажениям и сложным текстурным фонам.
4. В качестве таких методов и алгоритмов, могут быть использованы: процедуры определения строк, знакомест на основе модификаций преобразования Hough; методы, основанные на исследовании устойчивых статистических распределений точек; методы, использующие интегральные преобразования, а также структурный анализ символов.
4. При разработке ответственных систем OCR качество распознавания, получаемое при распознавании отдельных символов, не является достаточным. В таких системах необходимо учитывать контекстную информацию. Использование контекстной информации позволяет не только находить ошибки, но и исправлять их.
Список использованных источников
1. Дуда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен. - М.: Мир, 1986.
2. Бутаков А., Островский В. И., Фадеев И.Л. "Обработка изображений на ЭВМ", - М.: Радио и связь, 1987.
3. Andrews, H.C., Tescher, A.G., and Kruger, R.P. "Image Processing by Digital Computer.® IEEE Spectrum, vol. 9, no. 7, pp. 20-32. 1972.
4. Castleman, K.R. Digital linage Processing, Prentice-Hall, Englewood Cliffs. 1979
5. Jain, A.K. Fundamentals of Digital Image Processing, Prentice-Hall, Englewood Cliffs, N.J. 1989.
6. Fu, K.S., and Rosenfeld, A. "Pattern Recognition and Image Processing." IEEE Trans. Computers, vol. C-25, no. 12, pp. 1336-1346, 1976.
7. Gonzalez, R.C., Woods, R.E., and Swain, W.T. "Digital Image Processing: An Introduction." Digital Design, vol. 16, no. 4, pp. 15-20, 1986.
8. Pratt, W.K. Digital Image Processing, John Wiley & Sons, New York. 1978
9. Pratt, W.K. Digital Image Processing, 2nd eel., John Wiley & Sons, New York. 1991.
10. Rosenfeld, A., and Kak, A.C. Digital Picture Processing, 2nd ed., Academic Press, New York. 1982.
11. Schalkoff, R.J. Digital Image Processing and Computer Vision, John Wiley & Sons, New York. 1989.