數字圖像細線化處理方案探討

王元元

（長江職業(yè)學院，武漢 430074）

字符識別，英文為OCR（Optical Character Recognition）。其概念為利用光學識別技術進行文字識讀。我國目前的文本型OCR軟件主要有清華文通TH-OCR、北信BI-OCR、中自ICR、沈陽自動化所SY-OCR、北京曙光公司NI-OCR等。[1]

圖像識別處理操作包括圖像編碼、圖像增強、圖像壓縮、圖像復原、圖像分割等步驟。[2]

本文探討的是數字圖像識別中圖像壓縮環(huán)節(jié)一項必要的處理——圖像細線化。

1 介紹

在影像前置處理步驟中，細線化操作是及其必要的。它的功能是刪除圖像文件中不必要的像素點，將代表圖形原始特征的骨架保留下來。最終生成一個簡化的圖像數據資料，可大大減少文字圖像儲存所需容量。

因為字符圖像中各筆劃的寬度并不相同，這讓系統(tǒng)識讀時會造成干擾。而細線化操作就是采取循環(huán)取舍各種寬度字體圖像的包圍像素的辦法，最后生成由單一像素構成的線條。

在這個過程中，為防止刪除必要的像素點。需確保幾點：

（1）不能刪除線段的端點；

（2）不可改變圖像的連接結構；

（3）操作后的圖像能唯一替代原文字圖像。

把粗的線條細化，可以清晰呈現諸如線條交叉交叉點、轉折點等關鍵特征像素點。目前國內外已有各種算法，如內接圓法、異步算法、經典算法、快速并行算法和并行八邊算法等，每種算法都有其優(yōu)缺點。

2 具體算法

以下分析由T.Y.Zhand和C.Y.Suen提出的方法。此法是將Hilditch的構想加以改良，在如圖1的3*3矩陣中，由兩個方向實施中間點P1的保留或刪除。首先考慮P1的右、下、左上的點，再考慮左、上、右下的點。

圖1 3×3臨域

細線化過程如下：

設N（P1）為P1周圍非零像素個數。S（P1）為依P2，P3，….，P8，P9順序灰度值由0轉換至1的次數。

步驟一：若符合下面四個條件，則P1點刪除

步驟二：若符合下面四個條件，則P1點刪除

重復以上步驟，直到無刪除點為止。

執(zhí)行完以上操作后，原圖像的骨架被保留，線條由粗線轉為單個像素組成的細線條。轉換效果見圖2：

圖2 細線化效果

由效果對比，我們可看出，細線化較好的保留了原圖形的結構，同時大大減少了冗余信息。

3 細線化算法的改進

執(zhí)行該算法后，雖很好的保證了線條的連貫性，但生成的線條不是最精簡的，還有冗余信息。如圖3，圖中間的黑點刪除可不影響線條連貫性。

圖3 冗余點示意圖

根據Hilditch算法，不能去除該點。分析后發(fā)現，凡中心黑點周圍有2個像素，并且和其夾角成90度時，該中心黑點就可刪除，如圖4（a）。但Hilditch算法中對于該冗余像素卻無能為力。為了保持數字局部特征，對于分支點和交叉點要做保護，如圖4（b）、（c）。所以本方案對Hilditch算法進行了改良，以得到更好的效果。

圖4 各種點的結構

矩陣中，共P1-P9這9個像素點。如第i個像素為黑色，則Pi值為1，如為白色，則Pi值為0。先按照Hilditch算法進行細線化操作，完成后執(zhí)行下面的改良算法：

（1）p2+p4=2||p4+p6=2||p6+p8=2||p8+p2=2

（2）p2+p4+p6+p8=2

若滿足以上2個條件，則刪除P1點。從左上角開始掃描，對整幅圖像執(zhí)行一次以上操作即可。

該算法有時會破壞圖形連續(xù)性，所以在執(zhí)行后要再對圖像進行一次閉合操作，使斷開的線連貫起來。

4 結束語

經過細線化等多個步驟后，原來高分辨率的彩色數字圖像文件，變換成低分辨率的二值化數字形狀骨架圖像文件，為數字系統(tǒng)識讀提供了良好基礎。