低質(zhì)量可見(jiàn)光圖像的處理技術(shù)研究.pdf

1、本文所述的“低質(zhì)量可見(jiàn)光圖像”包含兩類(lèi)：1．感興趣的特征信息不明顯或者不完整的可見(jiàn)光圖像；2．分辨率很低的可見(jiàn)光圖像。 對(duì)于低質(zhì)量可見(jiàn)光圖像相關(guān)處理技術(shù)的研究具有十分重要的意義。本文以?xún)深?lèi)典型的低質(zhì)量可見(jiàn)光圖像：金屬標(biāo)牌中的壓印字符圖像和在模擬的高仿真太空環(huán)境下采集到的衛(wèi)星圖像為例，對(duì)低質(zhì)量可見(jiàn)光圖像的有關(guān)處理技術(shù)進(jìn)行了研究，主要研究?jī)?nèi)容是低質(zhì)量可見(jiàn)光圖像的預(yù)處理、特征提取及識(shí)別分類(lèi)。 提出了一種利用金屬標(biāo)牌規(guī)格進(jìn)行壓印

2、字符區(qū)域分割的方法。金屬標(biāo)牌打印機(jī)打印字符具有高精度的特點(diǎn)，因此金屬標(biāo)牌的規(guī)格特點(diǎn)屬于穩(wěn)定且可以信任的信息，本文利用這個(gè)高穩(wěn)定性的固定信息來(lái)完成對(duì)低質(zhì)量壓印字符區(qū)域的分割。 標(biāo)牌在采集時(shí)容易受到標(biāo)牌自身質(zhì)量和自然條件（如光照）等因素的影響，采集后的標(biāo)牌容易存在隨機(jī)亮斑和背景亮度不均的現(xiàn)象，提出了一種基于灰度分布特征的提取算法。 對(duì)于利用CCS光源采集得到的壓印字符圖像，存在亮度差異較大和光照分布不均的問(wèn)。首次提出了一種新

3、穎的基于空域的自適應(yīng)光照補(bǔ)償算法。 在字符識(shí)別過(guò)程中，部分字符由于噪聲、對(duì)比度和其他因素使得待識(shí)別字符在預(yù)處理后產(chǎn)生斷裂的現(xiàn)象。根據(jù)金屬標(biāo)牌字符的結(jié)構(gòu)特征并結(jié)合待識(shí)別字符的統(tǒng)計(jì)信息，提出了一種新的修補(bǔ)方法。 在模擬太空環(huán)境下采集到的低質(zhì)量衛(wèi)星圖像，圖像分辨率很低。目前常規(guī)的一些分割算法已經(jīng)不再適用。提出來(lái)一種基于灰度-梯度分布特征的低質(zhì)量衛(wèi)星圖像的分割算法。 對(duì)于利用CCS光源采集得到的壓印字符，很容易出現(xiàn)內(nèi)部缺

4、孔、邊緣變形和噪聲的情況，這勢(shì)必影響質(zhì)心坐標(biāo)，從而產(chǎn)生圓心定位出現(xiàn)偏差，影響了投影圓周曲線(xiàn)，降低了字符識(shí)別率。對(duì)于這一問(wèn)題，改進(jìn)了原有圓周投影特征提取方法，提出了一種基于改進(jìn)的圓周投影進(jìn)行特征提取的方法，并進(jìn)行了有關(guān)實(shí)驗(yàn)。 研究發(fā)現(xiàn)，在壓印字符的單級(jí)特征識(shí)別中，相似類(lèi)字符（如6、9）容易識(shí)別錯(cuò)誤。因此在單級(jí)特征識(shí)別后，需要對(duì)相似類(lèi)字符進(jìn)行二級(jí)識(shí)別。二級(jí)特征識(shí)別主要提取了相似類(lèi)字符的左、右邊界特征識(shí)別這類(lèi)相似類(lèi)字符。 采用