Tiểu Luận Nghiên cứu ứng dụng nhận dạng chứ viết tay - bài tập lớn môn kĩ thuật đồ họa

Nghiên cứu ứng dụng nhận dạng chứ viết tay - bài tập lớn môn kĩ thuật đồ họa

Lời Mở Đầu

Nhận dạng chữ tay là một lĩnh vực riêng trong nhận dạng chữ viết đã được quan tâm nghiên cứu và ứng dụng từ nhiều năm nay. Về mặt lý thuyết, chưa có phương pháp nào hoàn chỉnh cho bài toán này do tính phức tạp, sự biến dạng của dữ liệu đầu vào.
Nhận dạng chữ viết tay với những mức độ ràng buộc khác nhau về cách viết, kiểu chữ , phục vụ cho các ứng dụng và xử lý các chứng từ, hóa đơn, phiếu ghi, bản viết tay chương trình
Nhận dạng chữ viết tay vẫn còn là vấn đề thách thức đối với các nhà nghiên cứu. bài toán này chưa thể giải quyết trọn vẹn được vì nó hoàn toàn phụ thuộc vào người viết và sự biến đổi quá đa dạng trong cách viết và tình trạng sức khỏe, tinh thần của từng người viết.
Mục tiêu của bài tập nhằm giới thiệu một cách tiếp cận bài toán nhận dạng chữ viết tay với một số ràng buộc, nhằm từng bước đưa vào ứng dụng thực tiễn.
Mặc dù hết sức cố gắng, song do thời gian có hạn và những hạn chế kiến thức nên bài tập có thể còn thiếu sót, mong tiếp tục nhận được sự chỉ bảo của Cô và ý kiến đóng góp của các bạn sinh viên để bài tập được hoàn thiện hơn.
Chúng em xin chân thành cảm ơn!











Chương I : Lý Thuyết Xử Lý Ảnh Và Một Số Thuật Toán Tiền Xử Lý Ảnh
I. Lọc mịn ảnh:
[TABLE="align: right"]
[TR]
[TD]1
[/TD]
[TD]1
[/TD]
[TD]1
[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1
[/TD]
[TD]4
[/TD]
[TD]1
[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1
[/TD]
[TD]1
[/TD]
[TD]1
[/TD]
[/TR]
[/TABLE]
[TABLE="align: left"]
[TR]
[TD]1
[/TD]
[TD]1
[/TD]
[TD]1
[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1
[/TD]
[TD]2
[/TD]
[TD]1
[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1
[/TD]
[TD]1
[/TD]
[TD]1
[/TD]
[/TR]
[/TABLE]
Lọc mịn ảnh là một lọc thông thấp, giá trị của một điểm ảnh là trung bình trọng số của các điểm ảnh lân cận, hay giá trị điểm ảnh là kết quả của quá trình xoắn (convole) của các điểm ảnh lân cận với một nhân. Nhân có kích thước tuỳ ý 3x3, 5x5, kích thước nhân càng lớn thì càng nhiều điểm lân cận ảnh hưởng vào điểm ảnh kết quả. Ví dụ một số nhân lọc mịn ảnh như sau:
[TABLE="align: left"]
[TR]
[TD]1
[/TD]
[TD]1
[/TD]
[TD]1
[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD]1
[/TD]
[TD]1
[/TD]
[TD]1
[/TD]
[/TR]
[TR]
[TD] 1
[/TD]
[TD]1
[/TD]
[TD]1
[/TD]
[/TR]
[/TABLE]





II. Nhị phân ảnh:
Nhị phân ảnh mức xám là tìm giá trị ngưỡng sao cho các điểm ảnh có giá trị lớn hơn ngưỡng được gọi là trắng(nền) và các điểm ảnh có giá trị nhỏ hơn ngưỡng được gọi là đen (đối tượng).
Tiêu chuẩn xác định ngưỡng thường sử dụng nhất là sử dụng sai số bình phương trung bình giữa giá trị mẫu v và mức tái thiết r(v). (ký hiệu MSE)
Theo Otsu , giá trị ngưỡng được xác định như sau :
[​IMG]
Trong đó :
[​IMG]
[​IMG]
Với p(v) ước lượng từ histogram :[​IMG]
[​IMG]
[​IMG] trị cần tìm
III) Tách Liên Thông : Quét ảnh từ trái sang phải và từ trên xuống dưới, các pixel đen liên thông với nhau và được gán chung một nhãn, nếu gặp liên thông mới thì nhãn mới sẽ được gán :
Để minh họa ta có hình biểu diễn sau :
.
. P P P.
. L ?
.
Hình a: lân cận của “?” P= dòng trước; L=lân cận trái

. ۰۰۰۰ ۰۰۰ . 1 1 1 1 2 2 2
۰۰۰ ۰۰۰۰ . 1 1 1 2 2 2 2 .
. ۰۰۰۰. ۰۰۰۰۰ 1 1 1 1 . 2 2 2 2 2 .
. ۰۰۰۰۰ . 1 1 ? ۰۰ . ۰۰۰۰۰۰.۰ ۰۰۰۰۰۰.۰ .
۰۰ ۰۰ ۰۰ ۰۰ ۰۰ . ۰۰ . ۰۰ . ۰۰
. ۰۰ ۰۰ .
Hình b : Ảnh Ban Đầu Hình c : Tiến trình gán nhãn


. 1 1 1 1 2 2 2 . 1 1 1 1 1 1 1
1 1 1 2 2 2 2 . 1 1 1 1 1 1 1 .
[​IMG]. 1 1 1 1 . 2 2 2 2 2 1 1 1 1 . 1 1 1 1 1 .
. 1 1 1 1 1 . 1 1 1 1 1 . 1 1 1 1 1 1 . 3 1 1 1 1 1 1 . 2 .
4 4 3 3 3 3 2 2 4 4 . 3 3 . 3 3 . 2 2
. 4 4 3 3 .
Hình d : Sau khi quét đầy đủ Hình e : Kế quả sau cùng

IV) Chỉnh Nghiêng : Biến đổi tuyến tính tọa độ điểm ảnh

a( x,y)= [​IMG]