手写数字识别系统之细化图像
原文链接 https://waruqi.github.io/2016/07/31/hnr-thin.cn/
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简介
所谓的细化就是经过一层层的剥离,从原来的图中去掉一些点,但仍要保持原来的形状,直到得到图像的骨架。
骨架,可以理解为图象的中轴,例如一个长方形的骨架是它的长方向上的中轴线;正方形的骨架是它的中心点;圆的骨架是它的圆心,直线的骨架是它自身,孤立点的骨架也是自身。
细化删除条件
- 内部点不能删除
- 孤立点不能删除
- 直线端点不能删除
- 如果P是边界点,去掉P后,如果连通分量不增加,则P可以删除
细化步骤
通过基于数学形态学的腐蚀细化法,通过刚才的删除条件,进行匹配删除,由于是直接判断,省了模板匹配的这一步。
针对3*3的八邻域,进行操作:
|| p3 || p2 || p9 || || p4 || p1 || p8 || || p5 || p6 || p7 ||
其中p1 = 1为黑点,如果以下四个条件同时满足,则删除p1,即令p1 = 0:
2 ≤ NZ(p1) ≤ 6 // 用于排除孤立点和内部点
NZ(p1) = l // NZ(p1)为p1点分支数,分支数为1说明是边界点,删除后不增加连通分量
p2 * p4 * p8 = 0 or NZ(p2) != 1 // 向下删除,避免打断
p2 * p4 * p6 = 0 or NZ(p4) != 1 // 向右删除,避免打断
p6 * p8 * p2 = 0 or NZ(p8) != 1 // 向左删除,避免打断
p6 * p4 * p8 = 0 or NZ(p6) != 1 // 向上删除,避免打断
实验结果
细化前:
细化后:
不足与改进
可以看到,使用这种算法的效果还算不错,但是还是有许多不足的地方,比如说:
- 颈部化:线条交叉处会产生变形
- 多余分支:由于线条粗细不均会产生多余分支
- 头部消减:较粗的线条端点容易在逐层腐蚀中被消减,这对于原本就较短的数字线条尤为严重。
这些问题虽然有一些解决方法,但我目前实现的效果不佳,有待进一步研究