Бинаризация описанная в работе "Edge Assisted Fast Binarization Scheme for Improved Vehicle License Plate Recognition" / Прикладные вопросы распознавания образов / Recog.ru - Распознавание образов для программистов


Бинаризация описанная в работе "Edge Assisted Fast Binarization Scheme for Improved Vehicle License Plate Recognition"

Edge Assisted Fast Binarization Scheme for Improved Vehicle License Plate Recognition
M Satish, Lajish V L and Sunil Kumar Kopparapu
TCS Innovation Labs — Mumbai
Tata Consultancy Services Ltd., Yantra Park, Thane (West), Maharashtra 400 601, India

Предлагается быстрый адаптивный порог бинаризации при распознавании автомобильных номеров. Авторами предлагается новый метод, основанный на анализе краев. Метод сравнивается с локальным и глобальным методами Отсу.
Суть метода.
Пусть изображение состоит из пикселей переднего плана (G1) и пикселей заднего плана (G2) и G1>G2 (на самом деле не суть важно, что больше). Обычно выбирают порог G1≥GT≥G2, поскольку переход не резок, а плавный.
Алгоритм обнаружения края будет отмечать края на всех или некоторых местах отмеченных стрелками на рисунке 1. Используются краевые пиксели, чтобы определить порог (GT) для бинаризации.
Простой способ вычисления GT — взять среднее значение из всех пикселей по краям.

Рис. 1.

Шаги алгоритма:
1. Вычислить края (edge) в изображении
2. Удалить края небольшой интенсивности
3. Разделить изображения на блоки (поскольку нужно локально считать), например по 40 на 40 пикселей.
Далее цикл, в котором перебираются все блоки, внутри цикла:
{
4. Проверка наличие краев в блоке
Если краевые пиксели есть в блоке, то
{
5. Вычислить среднее значение серого, беря значения в исходном изображении в месте расположения краевых пикселей и установить его для GT блока
6. Бинаризация
}
Else
{
7. Устанавливаются все пиксели окна, в значение определенное в предыдущем блоке.
}
}

Я попробовал протестировать данный подход, и вот что получилось.

Рис.2. Использование морфологического градиента для вычисления Edge


Рис.3. Использование Canny для вычисления Edge



Рис.3. Использование Laplace для вычисления Edge

На самом деле монохромное изображение будет зависеть от дополнительных параметров, таких как размеры блоков, параметры Canny (threshold1, threshold2), выбор порогового значения этапа 2 данного алгоритма
  • 0
  • 08 декабря 2011, 19:26
  • vidikon

Комментарии (0)

RSS свернуть / развернуть

Только зарегистрированные и авторизованные пользователи могут оставлять комментарии.