基于犹豫模糊特征的古籍汉字图像检索

发布时间：2020-07-28 07:52

【摘要】：古籍汉字结构复杂、字形多变等特点以及年代久远所致的字形降质等因素,导致传统的汉字图像特征和检索方法在处理古籍汉字图像时效果不佳,存在许多亟待解决的问题。本文针对古籍汉字特点,将犹豫模糊集理论引入古籍汉字图像检索中,提出一种基于犹豫模糊特征的古籍汉字图像检索方法。通过利用犹豫模糊集理论在处理多特征、多隶属度方面的优势,将多个结构特征和统计特征融合,实现古籍汉字图像检索。在对古籍汉字特点进行分析与归纳的基础上,对古籍汉字图像检索系统中的关键环节进行了研究与设计。首先,针对古籍汉字图像自身以及所处介质的特点,进行二值化、去噪、切分、骨架提取等图像预处理工作,为进一步的特征提取打下基础;其次,对古籍汉字图像的检索特征进行选择,构建评价属性及相关评价指标,对每个评价指标定义相应的隶属度函数,并在此基础上形成古籍汉字图像检索的犹豫模糊集合;最终,采用犹豫模糊集的相似度测度理论,将两个古籍汉字图像之间的相似度测量问题转化为古籍汉字图像所构成的犹豫模糊集合之间的相似度测度问题,得到检索图像与候选图像之间的相似度,实现古籍汉字检索结果图像的有序输出。根据本文方法实现了基于犹豫模糊集的古籍汉字图像检索系统,采用古籍《四库全书》中的图像样张,进行对比实验分析,本方法在查准率、召回率和F值上都有一定程度提高。实验结果表明,所提出的基于犹豫模糊特征的古籍汉字图像检索方法,能够更好地适应古籍汉字的特点。
【学位授予单位】：河北大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：H12;TP391.41
【图文】：

古籍,汉字,局部区域,原图

像二值化将有多个灰度等级的图像，经过阈值化后的图像仍然保持了能够体现原始减少，有利于加快后续环节的处理速题是阈值的选取，常用的阈值选取算对于光照不均匀的图像效果不佳，尤，会出现较多的断笔现象，而本文使，如图 2-1 所示。因此本文在二值化的背景图，然后根据背景亮度的高低算法 2.1 所示，最后采用局部自适应

古籍,版面,汉字,图像二值化

（a）二值化前（b）二值化后图 2-2 古籍汉字版面图像二值化籍汉字版面图像去噪学设备输入的古籍汉字版面图像，会存在许多的墨渍、黑斑、噪点，存在各种各样的格线和批注，如图 2-3 所示，这些因素都会对古籍图像特征提取造成不利影响，因此需要在切分前对古籍汉字版面图像进行黑斑

影响图,古籍,版面,中值滤波

易造成图像边界模糊，影响图像细节。2）非线性滤波线性滤波在去除噪声的同时，能够保持图像清晰，其中较典型的是中值滤值滤波是指将图像中目标像素点的值用周围邻域中各点值排序，取中间值的值。例如，假定一个 3×3 中值平滑模板，当前像素点为 f ( x , y )，中值滤 f '( x , y )，其计算规则如式 2.2 所示。= ( , ); , 1, 0,1'( , ) ( ); ( )M f x m y n m nf x y median M median M M+ + 表示取所有中值古籍样张上依次进行了均值滤波[61]、中值滤波[62]、高斯滤波[63]、双边滤波[，图 2-4 为中值滤波前后的版面图像对比图。实验过程中，选择了 3×3、57 等多种模板，图 2-4（a）为中值滤波前的古籍汉字版面图像，图 2-4（b去噪后的古籍汉字版面图像。

【相似文献】