基于改進(jìn)區(qū)域生長(zhǎng)法的漢字骨架提取算法

劉南鋒

摘要：針對(duì)Zhang-Suen細(xì)化算法細(xì)化漢字時(shí)存在交叉點(diǎn)易出現(xiàn)斷裂、漢字骨架有毛刺和無法保證單一像素的問題，提出一種基于改進(jìn)區(qū)域生長(zhǎng)法的漢字骨架提取算法。首先，該算法對(duì)二值圖像漢字按筆畫進(jìn)行分解;然后對(duì)分解后的每個(gè)漢字筆畫基于改進(jìn)區(qū)域生長(zhǎng)算法采用設(shè)計(jì)的區(qū)域生長(zhǎng)規(guī)則對(duì)筆畫進(jìn)行細(xì)化，并基于筆畫寬度與細(xì)化后筆畫寬度比例關(guān)系確定細(xì)化筆畫位置;最后對(duì)細(xì)化后筆畫按照筆畫順序合并得到細(xì)化后的文字骨架，消除Zhang-Suen算法弊端并提高細(xì)化后文字骨骼線的質(zhì)量。

關(guān)鍵詞：Zhang-Suen細(xì)化;區(qū)域生長(zhǎng)法;漢字筆畫;細(xì)化;漢字骨架

中圖分類號(hào)：TP391 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0引言

隨著計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域的不斷發(fā)展，運(yùn)動(dòng)目標(biāo)檢測(cè)、人臉識(shí)別、指紋識(shí)別以及字符處理等領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，而目標(biāo)特征的提取將是計(jì)算機(jī)視覺處理的關(guān)鍵步驟[1]。在字符處理領(lǐng)域，對(duì)漢字進(jìn)行細(xì)化得到漢字骨架將是目標(biāo)特征提取的重要手段，漢字細(xì)化一般是指在保證原漢字拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的情況下，刪除漢字周邊像素直至得到位于中心線的單像素漢字骨架，但漢字骨架的提取受細(xì)化算法規(guī)則的制約，易出現(xiàn)筆畫斷裂、像素冗余和漢字骨架存在毛刺等問題，影響漢字細(xì)化結(jié)果質(zhì)量。因此，在保證漢字原始拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不變的情況下，對(duì)漢字進(jìn)行細(xì)化來提取定位更精確的漢字骨架將成為字符處理領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題[2]。

為適應(yīng)技術(shù)發(fā)展的需求，國內(nèi)外學(xué)者提出很多經(jīng)典細(xì)化算法，包括：Hilditch細(xì)化算法[3]、Pavlidis細(xì)化算法、Zhang并行細(xì)化算法、Zhang-Suen細(xì)化算法等。

1 算法分析

1.1區(qū)域生長(zhǎng)算法

區(qū)域生長(zhǎng)算法是區(qū)域分割領(lǐng)域經(jīng)典算法，該算法對(duì)每個(gè)區(qū)域指定種子作為當(dāng)前區(qū)域的生長(zhǎng)點(diǎn)，然后將種子點(diǎn)和周圍的像素點(diǎn)根據(jù)生長(zhǎng)規(guī)則對(duì)比分析，并將符合條件的點(diǎn)放在一個(gè)集合繼續(xù)生長(zhǎng)，直至沒有滿足生長(zhǎng)規(guī)則的像素點(diǎn)，該算法可將具有不同特征的連通區(qū)域進(jìn)行分割，并得到較精確的邊界信息和分割結(jié)果。其算法步驟為：

（1）首先算法需創(chuàng)建一個(gè)空白圖像，并指定一個(gè)種子點(diǎn)進(jìn)行生長(zhǎng)，該種子點(diǎn)放入棧中。

（2）將當(dāng)前種子點(diǎn)和周圍像素點(diǎn)按照生長(zhǎng)規(guī)則進(jìn)行對(duì)比分析，并將符合生長(zhǎng)規(guī)則的點(diǎn)壓棧，并在下次將該點(diǎn)作為種子點(diǎn)按照生長(zhǎng)規(guī)則繼續(xù)生長(zhǎng)。

（3）重復(fù)上述步驟，直到當(dāng)棧中不存在種子點(diǎn)后停止生長(zhǎng)，完成生長(zhǎng)過程。

不難看出該算法是一種迭代算法，具有很好的分割效果，本文將引用區(qū)域生長(zhǎng)算法并對(duì)區(qū)域生長(zhǎng)算法進(jìn)行改進(jìn)，用于對(duì)漢字進(jìn)行細(xì)化提取漢字骨架。

2 基于改進(jìn)區(qū)域生長(zhǎng)算法的漢字骨架提取

針對(duì)區(qū)域生長(zhǎng)算法在對(duì)圖像進(jìn)行處理時(shí)獲得精確的邊界信息和較好分割結(jié)果的優(yōu)良特性，本文將對(duì)區(qū)域生長(zhǎng)算法進(jìn)行改進(jìn)來獲得質(zhì)量更佳的漢字骨架。其實(shí)現(xiàn)步驟如下：

（1）算法首先對(duì)漢字按照筆畫順序進(jìn)行分解，來獲得漢字的全部分解筆畫。針對(duì)每個(gè)筆畫，在筆畫任意位置選擇種子點(diǎn)，并將種子點(diǎn)sp1壓入棧S中。

（2）根據(jù)設(shè)計(jì)的生長(zhǎng)規(guī)則統(tǒng)計(jì)種子點(diǎn)周圍八鄰域像素點(diǎn)的個(gè)數(shù)，并根據(jù)八鄰域像素點(diǎn)個(gè)數(shù)判定當(dāng)前點(diǎn)是否可壓入棧S中，具體生長(zhǎng)規(guī)則如式（1）：

式中，Num（sp1）表示當(dāng)前種子點(diǎn)sp1八鄰域像素點(diǎn)的個(gè)數(shù);（1，2）表示像素點(diǎn)個(gè)數(shù)為1或2;Grow表示當(dāng)前點(diǎn)為種子點(diǎn)并壓入棧S中，同時(shí)以該點(diǎn)為生長(zhǎng)點(diǎn)繼續(xù)按生長(zhǎng)規(guī)則生長(zhǎng);Del表示當(dāng)前點(diǎn)為非種子點(diǎn)，刪除該像素點(diǎn)。

（3）重復(fù)步驟（2）直到漢字所有筆畫都經(jīng)過細(xì)化，得到所有筆畫的細(xì)化骨架。根據(jù)筆畫寬度和細(xì)化筆畫寬度比例關(guān)系[8]，將得到細(xì)化筆畫相對(duì)于原筆畫的位置，即細(xì)化筆畫置于原筆畫的中心線位置。

（4）對(duì)筆畫按照漢字分解的順序進(jìn)行合并，最終得到細(xì)化后的漢字骨架，完成漢字的細(xì)化。

3實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

3.1實(shí)驗(yàn)參數(shù)與評(píng)價(jià)指標(biāo)

為驗(yàn)證本文算法的有效性，在硬件配置為：Inter（R） Core（TM） i7-10510U，主頻為2.3GHz，內(nèi)存為16GB;軟件配置為：Microsoft Visual Studio 2010和OPENCV2.4.10的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)仿真。

3.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本文基于改進(jìn)區(qū)域生長(zhǎng)法的漢字細(xì)化算法相較于Hilditch細(xì)化算法和Pavlidis細(xì)化算法，可保證細(xì)化后的文字骨架相對(duì)于原文字圖像拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)不變，即保證漢字的原有特征不變，并很好的保持漢字T行交叉和拐點(diǎn)的連通性，克服畸變產(chǎn)生的影響。本文算法相較于Zhang并行細(xì)化算法和Zhang-Suen細(xì)化算法，可消除對(duì)漢字細(xì)化后出現(xiàn)冗余像素或像素骨架像素不單一的問題，同時(shí)本文算法可很好提取骨架的中心線結(jié)構(gòu)，規(guī)避骨架毛刺的風(fēng)險(xiǎn)。綜上，本文基于改進(jìn)區(qū)域生長(zhǎng)算法的漢字骨架提取算法在保證漢字原有拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上可更精確的提取漢字的骨架，提高細(xì)化后漢字骨架的質(zhì)量。

4 結(jié)論

本文提出一種基于改進(jìn)區(qū)域生長(zhǎng)法的漢字骨架提取算法。該算法首先對(duì)漢字按筆畫順序進(jìn)行分解，得到該漢字的所有筆畫集合;然后，基于區(qū)域生長(zhǎng)法的思想對(duì)每個(gè)筆畫選定種子點(diǎn)并按照設(shè)計(jì)的生長(zhǎng)規(guī)則確定種子點(diǎn)繼續(xù)生長(zhǎng)，并對(duì)刪除不滿足生長(zhǎng)規(guī)則的像素點(diǎn);最后，基于筆畫寬度和細(xì)化筆畫寬度比例關(guān)系，確定細(xì)化筆畫的中心線位置，并將所有筆畫按筆畫順序合并得到最終細(xì)化后文字骨架。本文算法可很好克服現(xiàn)有細(xì)化算法的不足，并獲得定位精度更高、質(zhì)量更佳的漢字骨架。

參考文獻(xiàn)：

[1]耿藝寧，劉帥師，劉泰廷，嚴(yán)文陽，廉宇峰.基于計(jì)算機(jī)視覺的行人檢測(cè)技術(shù)綜述[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2021，41（S1）：43-50.

[2]董軍，蔣同海，艾孜麥提·艾尼瓦爾，程力，徐春.一種改進(jìn)的哈薩克文編碼字符處理方法[J].中文信息學(xué)報(bào)，2017，31（04）：94-99.

[3]韓東旭，鐘寶江.基于梯度掩模濾波的邊緣細(xì)化算法[J].激光與光電子學(xué)進(jìn)展，2020，57（18）：182-188.