ИРЭ им. В.А. Котельникова РАН English Войти Подать статью
Журнал радиоэлектроники Электронный научный журнал · eISSN 1684-1719
2011, № 3 · СМЕЖНЫЕ ПРОБЛЕМЫ РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ

Метод стягивающихся оболочек для восстановления символьных изображений

Д.А. Пиманкин1, Б.А. Кисельман1

1 Нижегородский государственный технический университет им. Р.Е. Алексеева, Россия
Полный текст (PDF) УДК 004.932 EDN NUETKN

Аннотация

Предложен адаптивный метод восстановления искаженных бинарных изображений, основанный на последовательном уменьшении среднего расстояния между объектом и его оболочкой. Показана возможность его применения для восстановления рукопечатных символов.

  • оптическое распознавание символов
  • восстановление изображений
  • морфологическая обработка
  • метод стягивающихся оболочек
Abstract (in English)

The adaptive method for reconstructing of corrupted binary images, based on a successive decrease in the average distance between the object and its hull is proposed. The possibility of its application for the reconstruction of handprinted characters is demonstrated.

Для цитирования

Пиманкин Д.А., Кисельман Б.А. Метод стягивающихся оболочек для восстановления символьных изображений // Журнал радиоэлектроники. – 2011. – № 3.

Литература

  1. Jyotirmoy Banerjee. Contextual Restoration of Severely Degraded Document Images / Jyotirmoy Banerjee, Anoop M. Namboodiri, C. V. Jawahar // IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR 2009). 2009. P. 517-524.
  2. Roy. K. A System for Joining and Recognition of Broken Bangla Numerals for Indian Postal Automation / K. Roy, U. Pal and B. B. Chaudhuri // 4th Indian Conference on Computer Vision, Graphics and Image Processing. 2004. P. 581-586.
  3. Donggang Yu. Reconstruction of broken handwritten digits based on structural morphological features / Donggang Yu, Hong Yan // Pattern Recognition 34(2). 2001. P. 235-254.
  4. Worapoj Peerawit. The Utilization of Closing Algorithm and Heuristic Information for Broken Character Segmentation / Worapoj Peerawit, Warat Yingsaeree and Asanee Kawtrakul // IEEE conference on Cybernatics and Intelligent Systems (CIS2004). 2004. Singapore.
  5. Шапиро Л. Компьютерное зрение. // Л. Шапиро, Дж. Стокман / Пер. с англ. - М.: Бином. Лаборатория знаний. 2006.
  6. Serra J. Image Analysis and Mathematical Morphology / Serra, J. // Academic Press, New York. 1982.
  7. Shih F. Y. Image Processing and Mathematical Morphology: Fundamentals and Applications / F. Y. Shih // CRC Press. 2009.
  8. Shih F. Y. Image Processing and Pattern Recognition: Fundamentals and Techniques / F. Y. Shih // IEEE Press. 2010.
  9. Кормен Томас Х. Алгоритмы: построение и анализ, 2-е издание / Кормен Томас Х., Лейзерсон Чарльз И., Ривест Рональд Л., Штайн Клиффорд // Пер. с англ. - М.: Издательский дом "Вильямс". 2009.
  10. Szeliski R. Computer Vision: Algorithm and Applications (September 3, 2010 draft) / R. Szeliski.
  11. Gonzalez Rafael C. Digital Image Processing, 3rd edition / Rafael C. Gonzalez, Richard E. Woods // Pearson/Prentice Hall. 2008.