Luận văn Nghiên cứu hệ thống nhận dạng chữ viết, cùng với một số phần mềm nhận dạng tiêu biểu hiện nay

MỞ ĐẦU I. Đặt vấn đề Ngày nay việc sử dụng máy tính để lưu trữ tài liệu không còn là vấn đề mới mẻ và cần phải chứng minh tính an toàn, thuận tiện của nó. Tuy nhiên việc sử dụng giấy để lưu trữ tài liệu trong một số mục đích vẫn không thể thay thế được (như báo, sách, công văn, ). Hơn nữa lượng tài liệu được tạo ra từ nhiều năm trước vẫn còn rất nhiều mà không thể bỏ đi được vì tính quan trọng của chúng. Chúng ta mong muốn có thể điện tử hóa hàng tỉ trang tài liệu đó và cất chúng chỉ trong một ổ cứng kích thước bằng một cuốn sách nhỏ, tìm kiếm thông tin mà chỉ cần tốn vài giây với một cái gõ phím Enter. Giải pháp là gì? Thông thường người ta sẽ phải thuê người cùng với việc tốn hàng tháng, hàng năm mới có thể nhập vào máy tính được hết lượng tài liệu đó. Hiện nay chúng ta đã có các máy Scan với tốc độ cao, công nghệ xử lý của máy tính ngày càng siêu việt với tốc độ tính toán vượt cả tốc độ ánh sáng, vậy tại sao chúng ta không quét toàn bộ các trang tài liệu vào và chuyển chúng thành văn bản một cách tự động? Bằng cách đó tốc độ và tính chính xác sẽ tăng hàng trăm lần trong khi chi phí lại là cực tiểu. Vấn đề là khi quét vào máy tính chúng ta không thu được ngay các dòng văn bản từ các trang tài liệu kia, để có thể soạn thảo, sửa chữa và tìm kiếm như làm trên Office. Tất cả những gì thu được chỉ là các tấm ảnh của các trang văn bản, máy tính lại đối xử công bằng như nhau với mọi điểm ảnh, máy tính không có “mắt” như chúng ta để biết đâu là điểm ảnh của chữ, đâu là điểm ảnh của đối tượng đồ họa. Một giải pháp được nghĩ đến ngay đó là đó là xây dựng các hệ thống nhận dạng chữ, trong tấm ảnh chứa cả chữ và đối tượng đồ họa cần tách và chuyển thành dạng trang văn bản, từ đó có thể mở và soạn thảo được trên các trình soạn thảo văn bản. Một cách tổng quát thì cách thức làm việc của một hệ thống nhận dạng chữ như sau[5]: 1. Chụp ảnh các trang tài liệu trên giấy và lưu lại trong máy tính dưới dạng hình ảnh. 2. Sử dụng một chương trình xử lý ảnh để phân tích hình ảnh sau khi quét, đọc được ký tự trên hình ảnh đó và ghi lại vào máy tính theo cách mà máy tính quản lý được thông tin dữ liệu đó. a. Bước 1 là phân tích cấu trúc của ảnh tài liệu, từ đó xác định đâu là phần chứa chữ, đâu là phần chứa cả ảnh lẫn ký tự và đâu chỉ chứa hình ảnh. Bước này thực sự quan trọng cho bước nhận dạng. Bởi nó định vị chính xác cho việc áp dụng các thuật toán nhận dạng lên vùng đã xác định tính chất, nếu bước này chính xác trước tiên nó hạn chế thời gian cho việc nhận dạng, sau là tăng ngữ nghĩa bổ sung cho việc nhận dạng. b. Bước 2 nhận dạng ký tự dựa vào các tính chất của ký tự, ví dụ như sắp xếp theo dòng, khoảng cách giữa 2 từ lớn hơn khoảng cách giữa 2 ký tự, dùng trí tuệ nhân tạo để dự đoán các ký tự kề nhau phải như thế nào, các từ trong câu phải như thế nào để câu có nghĩa. Từ đó có nội dung đúng để lưu trữ, quản lý . Trong thực tế không phải quá trình nhận dạng nào cũng chỉ trải qua hai bước như trên, bởi vì có rất nhiều tham số ảnh hưởng đến kết quả của các chương trình nhận dạng, như nhiễu, Font chữ, kích thước chữ, kiểu chữ nghiêng, đậm, gạch dưới. Ngoài ra các dòng chữ cũng có thể trộn lẫn với các đối tượng đồ họa, vì thế trước khi nhận dạng chữ, một số thao tác tiền xử lý sẽ được tác động lên ảnh như, lọc nhiễu, chỉnh góc nghiêng và đặc biệt quan trọng là phân tích trang tài liệu để xác định cấu trúc của trang văn bản đồng thời tách biệt hai thành phần là chữ và các đối tượng đồ họa (phi chữ). II. Nội dung nghiên cứu 1. Mục tiêu nghiên cứu chính của đề tài ã Tìm hiểu cấu trúc trang tài liệu (cấu trúc vật lý, logic)? ã Tìm hiểu một số kỹ thuật phân tích trang tài liệu (phân vùng, phân đoạn, ) ã Cài đặt thử nghiệm một giải pháp phân tích có hiệu quả cao so với các phương pháp truyền thống như top-down hay bottom-up trên ảnh vào là ảnh đa cấp xám có cấu trúc phức tạp. ã Từ kết quả nghiên cứu có một sự chuẩn bị kiến thức đẩy đủ cho bước nghiên cứu tiếp theo là nhận dạng ký tự quang. 2. Ý nghĩa khoa học của đề tài ã Giải quyết được vấn đề về học thuật: đề tài sẽ mang ý nghĩa cung cấp về mặt lý thuyết để làm rõ về các phương pháp phân tích trang tài liệu. ã Đáp ứng được yêu cầu của thực tiễn: từ các lý thuyết đã được nghiên cứu, từ đó liên hệ và gắn vào thực tiễn để có thể áp dụng vào các lĩnh vực như: Lưu trữ thư viện, điện tử hóa văn phòng, nhận dạng và xử lý ảnh, 3. Nhiệm vụ nghiên cứu Mục đích của luận văn đề cập được đến hai phần: ã Phần lý thuyết: Nắm rõ và trình bày những cơ sở lý thuyết liên quan đến cấu trúc trang tài liệu, một số kỹ thuật phân tích trang tài liệu, từ đó có để có thể xác định tính quan trọng của bước này trong nhận dạng ký tự, đồng thời hiểu các công việc kế tiếp cần làm trong bước nhận dạng ký tự. ã Phần phát triển ứng dụng: Áp dụng các thuật toán đã trình bày ở phần lý thuyết từ đó lựa chọn một giải pháp tối ưu và cài đặt thử nghiệm chương trình phân tích trang tài liệu. 4. Phương pháp nghiên cứu ã Tìm kiếm, tham khảo, tổng hợp tài liệu từ các nguồn khác nhau để xây dựng phần lý thuyết cho luận văn. ã Sử dụng các kỹ thuật được áp dụng phân tích trang tài liệu để làm rõ bản chất của các vấn đề được đưa ra trong phần lý thuyết. ã Xây dựng chương trình Demo. 5. Phạm vi nghiên cứu Bài toán nhận dạng và xử lý ảnh tài liệu đã được phát triển với nhiều thành tựu trong thực tế, có rất nhiều thuật toán tối ưu đã được các nhà khoa học đề nghị. Tuy nhiên có thể nói chưa có một chương trình nào có thể “đọc” một ảnh văn bản như con người, vì thực tế có rất nhiều kiểu trang văn bản khác nhau, khác nhau về cấu trúc trình bày, ngôn ngữ, kiểu font, chữ viết tay, Đây thực sự là một bài toán lớn, chính vì thế trong phạm vi của luận văn chỉ tìm hiểu một số kỹ thuật phân tích trang văn bản tiêu biểu với mục đích để so sánh và một thuật toán mới chưa được đưa ra ở các đề tài trước. Cuối cùng, dựa vào đó để xây dựng Demo cho một ứng dụng. Các kết quả nghiên cứu dự kiến cần đạt được: ã Tìm hiểu tài liệu liên quan đến lĩnh vực quan tâm để nắm bắt được bản chất vấn đề đặt ra. ã Báo cáo lý thuyết ã Chương trình Demo. III. Bố cục của luận văn Nội dung của luận văn được trình bày trong ba chương với nội dung chính sau. Chương 1: Trình bày các khái niệm và mô hình tổng quát của hệ thống nhận dạng chữ viết, cùng với một số phần mềm nhận dạng tiêu biểu hiện nay. Chương 2: Trình bày một số phương pháp phân tích trang tài liệu, từ đó đánh giá ưu nhược điểm để lựa chọn phương pháp Fractal Signature cho chương trình thử nghiệm. Trình bày về thiết kế cho chương trình demo. Chương 3: Trình bày chi tiết về việc cài đặt chương trình cũng như các thủ tục sử dụng trong chương trình với phương pháp phân tích Fractal Signature và ảnh đầu vào là ảnh đa cấp xám có độ phức tạp cao.

pdf105 trang | Chia sẻ: lvcdongnoi | Ngày: 05/07/2013 | Lượt xem: 1762 | Lượt tải: 3download
Bạn đang xem nội dung tài liệu Luận văn Nghiên cứu hệ thống nhận dạng chữ viết, cùng với một số phần mềm nhận dạng tiêu biểu hiện nay, để tải tài liệu về máy bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
là phân tich đƣa ra cấu trúc vật lý của ảnh đầu vào là ảnh đa cấp xám có độ phức tạp cao sử dụng thuật toán Fractal Signature. Đồng thời triên khai cả thuật toán Top-down nhằm so sánh vơi thuật toán Fractal Signature III.1. Yêu cầu hệ thống Theo nhƣ phần lựa chọn giải pháp (II.2) thì đề tài tập trung vào việc triển khai phƣơng pháp phân tích Fractal Signature và để có thể so sánh hiệu quả của FS thì chƣơng trình thử nghiệm sẽ cài đặt thêm phƣơng pháp Top-down. Với mục đích này thì những yêu cầu cho chƣơng trình nhƣ sau: - Cho phép chọn phân tích ảnh theo thuật toán FS hoặc Top-down - Cho phép tùy chọn ảnh đa cấp xám đầu vào dạng *.jpg - Ảnh kết quả đã khoanh vùng các vùng văn bản hoặc đồ họa - Tự động lọc và làm trơn nhiễu ảnh đầu vào trƣớc khi phân tích - Chƣơng trình đƣợc cài đặt trên MatLab v7.0 III.2. Thiết kế chƣơng trình III.2.1. Cấu trúc dữ liệu - Cấu trúc vùng nhớ lƣu ảnh: Ảnh đầu vào là ảnh đa cấp xám dạng *.jpg, sau khi đƣợc tải vào bộ nhớ sẽ đƣợc giải mã và chuyển sang dạng ma trận điểm ảnh (quá trình này đƣợc thực hiện tự động khi sử dụng hàm đọc ảnh trong matlab). *.jpg Gray Image Lọc và làm trơn nhiễu Phân tích cấu trúc vật lý Ảnh ra đã khoanh vùng vă bản và đồ họa Tùy chọn FS hoặc Top-down Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 47 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Nhƣ vậy về mặt logic thì cấu trúc vùng nhớ sử dụng để lƣu ảnh là một mảng hai chiều Im x n có kích thƣớc (m x n) phần tử. Image = { I[i,j], i = 1..m, j = 1..n} Trong đó I[i,j] là giá trị độ xám của điểm ảnh tƣơng ứng với tọa độ (i,j) trong ảnh Thông thƣờng với ảnh đa cấp xám thì giá trị độ xám của mỗi điểm ảnh nằm trong khoảng [0..255], nhƣ vậy kích thƣớc tối thiểu cho mỗi I[i,j] là 1Byte. Chƣơng trình sẽ sử dụng mảng có thuộc tính nhƣ sau để lƣu trữ ảnh: - Mảng I hai chiều với I[i,j] kiểu Byte (Max(I[i,j])=255) - Kích thƣớc của mảng là m x n với m là chiều cao của ảnh, n chiều rộng của ảnh và m, n kiểu Double (max(m/n)=232) 36 26 80 60 90 15 14 53 81 65 16 49 85 65 73 18 8 68 71 27 28 35 93 39 7 12 96 1 29 10 35 64 85 22 68 91 69 33 44 52 63 80 30 89 18 93 60 58 97 98 89 11 40 17 15 8 15 22 42 98 34 92 87 79 72 44 35 39 39 24 86 50 56 45 87 92 19 27 46 53 11 94 52 54 83 71 98 7 72 64 27 41 58 31 26 60 37 18 4 56 4 91 86 79 11 73 14 96 19 7 13 75 2 21 50 38 57 91 19 3 22 50 65 97 81 50 30 7 76 86 87 74 82 18 81 81 60 21 88 59 92 8 66 49 71 95 72 76 61 26 33 55 25 80 91 72 Ảnh Ma trận điểm ảnh Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 48 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo - Cấu trúc lƣu trữ lƣợc đồ xám (kết quả của các phép chiếu nghiêng). Phép chiếu nghiêng là đi tính tổng các điểm đen theo phƣơng vuông góc với hƣớng chiếu. Kết quả của phép chiếu sẽ đƣợc lƣu trữ vào một mảng một chiều H có kích thƣớc d phần tử. Trong dó H[i] (với i = [1..d]) là tổng số điểm đen của cột thứ i theo phƣơng chiếu. III.2.2. Module chuẩn hóa ảnh Thuật toán FS tính giá trị FS cho từng khối Block trong ảnh, vì thế cần phải chia ảnh thành các block có kích thƣớc bằng nhau trƣớc khi thực hiện thuật toán. Giả thiết kích thƣớc của mỗi Block là (k x q), để việc tính FS cho các block không gặp trƣờng hợp đặc biệt (Kích thƣớc ảnh không bằng nguyên lần của Block) ta sẽ nối thêm vào chiều ngang và dọc của ảnh vùng nền đủ để sao cho kích thƣớc ảnh mới bằng một số nguyên lần của Block. .. .. .. .. .. .. 1 Byte m (Double) n (Double) Ảnh I Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 49 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo  Giải thuật: Input: - Ảnh I có kích thƣớc m x n - Block có kích thƣớc k x q (k,q<m,n) Output: Ảnh I có kích thƣớc m’ x n’ sao cho m’ = i*k và n’ = j*q (với i,j € N) Thuật toán: B1: Tính m’ Nếu (m/k = nguyên (m/k)) thì m’=m; Trái lại m’ = nguyên (m/k))*k + k; B2: Tính n’ Nếu (n/q = nguyên (n/q)) thì n’=n; Trái lại n’ = nguyên (n/q))*q + q;  Mã nguồn (Mã nguồn cho module chuẩn hóa cài đặt trong Matlab) Ảnh gốc Phần dƣ không đủ 1 block Phần nền bổ xung cho đủ 1 block Block Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 50 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo % chuan hoa kich thuoc anh the nguyen lan cua NxN %chuan chieu cao anh if (chieucao/N)>round(chieucao/N) chieucao=round(chieucao/N)*N+N; else chieucao=round(chieucao/N)*N; end %chuan chieu rong anh if (chieurong/N)>round(chieurong/N) chieurong=round(chieurong/N)*N+N; else chieurong=round(chieurong/N)*N; end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 51 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo III.2.3. Module giao diện chính Giao diện chính đƣợc thiết kế đơn giản với một số chức năng chính nhƣ sau: Vùng hiển thị ảnh gốc Vùng hiển thị ảnh kết quả Chọn ảnh mới Chọn phân tích kiểu Top-down Chọn phân tích kiểu FS Mô phỏng FS Hình 33: Giao diện chính Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 52 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo  Mã nguồn: Một số mã nguồn sự kiện cho các Button chính trên giao diện chính (cài dặt trong Matlab) - Button chọn ảnh: - Button Top-Down - Button Fractal Signature III.2.4. Module phân tích Top-down (TD) Thuật toán phân tích TD đƣợc thiết kế theo kiểu đệ quy, và cần tham số chiều cao của font chữ. Để tính chiều cao của font chữ có 2 giải pháp - Một là cho phép ngƣời sử dụng nhập vào. - Hai là tự động dò theo thuật toán sau: B1: Tính lƣợc đồ chiếu nghiên theo phƣớc thẳng đứng B2: Tìm độ rộng xuất hiện nhiều nhất của các “cột” trong lƣợc đồ chiếu nghiêng, đây xấp xỉ bằng chiều cao của font chữ. function pushbutton3_Callback(hObject, eventdata, handles) imshow('anhmau\running.jpg') pause(0.5) filename=get(handles.path,'string'); Fsign % Gọi chương trình con Fractal signature clear all function pushbutton2_Callback(hObject, eventdata, handles) imshow('anhmau\running.jpg') pause(0.5) filename=get(handles.path,'string'); topdown % Gọi chương trình con TOPDOWN clear all function pushbutton1_Callback(hObject, eventdata, handles) % Hop thoai chon uong dan? [fname,pname] = uigetfile('*.jpg','Hay chon mot anh da cap xam'); if fname~=0 % da chon 1 file set(handles.path,'String',[pname,fname]); % hien thi duong dan cua file anh axes(handles.anhgoc); imshow([pname,fname]); axes(handles.anhdich); end Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 53 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Trong đề tài này việc xác định chiều cao đƣợc dò tự động theo phƣơng pháp trên.  Giải thuật Top-Down Input: Ảnh đa cấp xám I kích thƣớc m x n, chiều cao font chữ k Output: Ảnh đã đƣợc phân đoạn văn bản và đồ họa. Thuật toán: Proceduce Topdown (I,x,y,m,n,k) // I là ảnh đầu vào, m và n là kích thƣớc vùng ảnh // k chiều cao font chữ // x,y là tọa độ hàng và cột // của điểm ảnh góc trái trên cùng Begin B1: Tính lƣợc đồ chiếu đứng cho ảnh I đƣợc kết quả là mảng A gồm m phần tử B2: Xác định các “cột” trên lƣợc đồ A For (mỗi cột(i) trong lƣợc đồ A) do IF độ rộng cột(i) ≈ k then Khoanh vùng trên ảnh tại vị trí của cột(i) chiều dài n là vùng văn bản; Else IF độ rộng côt(i) > k then Thuật toán phân tích TD đƣợc thiết kế theo kiểu đệ quy, và cần tham số chièu cao của font chữ. Thuật toán phân tích TD đƣợc thiết kế theo kiểu đệ quy, và cần tham số chièu cao của font chữ. ~k ~k ~k ~y Thành phần độ rộng ≈k xuất hiện nhiều nhất => k là chiều cao của font chữ Ảnh vào Lƣợc đồ chiếu đứng Cột Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 54 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo B2.1: Tính lƣợc đồ chiếu ngang cho vùng ảnh chứa cột(i) đƣợc kết quả là mảng B gồm n phần tử B2.2: Xác định các cột trên B IF nếu số cột của A = 1 và số cột của B = 1 then khoanh vùng là Ảnh; Else For mỗi Cột(j) trên B do TopDown(I, x(cột(i)), y(cột(j)), độ rộng(cột(i)), độ rộng(cột(j)), k); End for End if End if End if End for End  Mã nguồn: function ketqua=phantichtrong(start,limit,letrai,lephai,anh,nguongtach,chieu_cao_hang) y=anh; chieucao=limit; chieurong=lephai; %Phan nguong va tim hinh chieu doc % z=zeros(1,size(y,1));% z la hinh chieu doc z=zeros(1,limit-start+1);% z la hinh chieu doc for i=start:chieucao for j=letrai:chieurong if (y(i,j)>nguongtach) % vung nen else z(i-start+1)=z(i-start+1)+1; % tinh cho bieu do xam end end end % tach khoi bang cach vao tung khoi van ban ngang tim hinh chieu ngang i=start; start_t=i; limit_t=i; while (i<=chieucao) while (i(2*min(z))) %di het vung van ban de tinh chieu cao i=i+1; end limit_t=i-1; %limit-start la chieu cao vung van ban ngang % tinh luoc do xam cho moi vung ngang if (start_tstart_t) if limit_t>chieucao limit_t=chieucao; % tranh vuot qua vung bien anh Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 55 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo end y=phantich(start_t,limit_t,y,nguongtach,chieu_cao_hang,letrai,lephai); end while (i<=chieucao)&(z(i-start+1)<=(2*min(z))) i=i+1; end start_t=i; end %%%%%%%%%%%%%%%%%%% ketqua=y; III.2.5. Module phân tích Fractal Signature  Giải thuật Fractal Signature Input: Ảnh đa cấp xám I, kích thƣớc block m x n Output: Ảnh đã phân đoạn văn bản và đồ họa Thuật toán: B1: Chuẩn hóa kích thƣớc ảnh đƣợc I’ (trình bày ở phần IV.2.2) B2: Lọc và làm trơn nhiễu B3: Tách nền ra khỏi nội dung ảnh B4: Chia ảnh I’ thành q Block có kích thƣớc (m x n) For (mỗi Block(i) của I’) Do B4.1: Chọn ∂ = 1  Tính giá trị lớp trên của block(i):  Tính giá trị lớp dƣới của block(i)  Tính thể tích của Blanket B4.2: Chọn ∂ = 2  Tính giá trị lớp trên của block(i): Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 56 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo  Tính giá trị lớp dƣới của block(i)  Tính thể tích của Blanket (với x,y thuộc Block(i)) B4.3: Tính FS(Block(i)) = End for B5: Chọn ngƣỡng phân tách vùng nền, văn bản và đồ họa  Mã nguồn: for i=1:round(chieucao/N) for(j=1:round(chieurong/N)) %%%%%%%%%% thao tac voi block thu K u_layer1(:,:)=0; b_layer1(:,:)=0; u_layer2(:,:)=0; b_layer2(:,:)=0; vol1=0; vol2=0; block_k(2:N+1,2:N+1)=anh((i-1)*N+1:i*N,(j-1)*N+1:j*N); % tinh gia tri cho lop tren va duoi voi delta1 cho moi vung thu k for ki=2:N+1 for kj=2:N+1 g1_u=block_k(ki,kj)+1; g1_b=block_k(ki,kj)-1; g2=block_k(ki,kj+1); g3=block_k(ki,kj-1); g4=block_k(ki+1,kj); g5=block_k(ki-1,kj); temp=[g1_u g2 g3 g4 g5 g1_b]; u_layer1(ki,kj)=max(temp(1:5)); b_layer1(ki,kj)=min(temp(2:6)); vol1=vol1 + (u_layer1(ki,kj)-b_layer1(ki,kj)); % tinh xong lop tren va duoi voi delta1 % tinh gia tri cho lop tren va duoi voi delta2 g1_u=u_layer1(ki,kj)+1; g1_b=b_layer1(ki,kj)-1; g2=u_layer1(ki,kj+1); g3=u_layer1(ki,kj-1); g4=u_layer1(ki+1,kj); g5=u_layer1(ki-1,kj); temp=[g1_u g2 g3 g4 g5 g1_b]; u_layer2(ki,kj)=max(temp(1:5)); b_layer2(ki,kj)=min(temp(2:6)); vol2=vol2+(u_layer2(ki,kj)-b_layer2(ki,kj)); Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 57 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo %%%%%%%%%%%%%%%% tinh xong gia tri cua lop tren duoi voi delta2 end end % tinh FS k=k+1; FS(k)=(vol2-vol1)/2; end end %%%%%%%%%%%%%%%% Tach anh va text k=0;; anh=cat(3,anh,anh,anh); nguong=min(FS)+50; for i=1:round(chieucao/N) for(j=1:round(chieurong/N)) k=k+1; if (FS(k)4000) % text for ki=1:N for kj=1:N anh((i-1)*N+ki,(j-1)*N+kj,:)=255-anh((i-1)*N+ki,(j-1)*N+kj); end end else % vung anh for ki=1:N for kj=1:N anh((i-1)*N+ki,(j-1)*N+kj,1)=150; anh((i-1)*N+ki,(j-1)*N+kj,3)=150; end end end end end III.2.6. Module lọc và làm trơn nhiễu Có rất nhiều kỹ thuật lọc nhiễu, tuy nhiên nhƣ đã trình bày ở phần II.1.4 bản chất của FS có thể coi nhƣ đi xác định đặc trƣng độ nhám của các bề mặt thuộc vùng nền, văn bản hay đồ họa. Để nhiễu bớt ảnh hƣởng đến đặc trƣng này thì giải pháp làm trơn nhiễu là hiệu quả nhất nhằm làm cho các điểm ảnh gần nhau có đặc tính tƣơng tự nhau. Điều này sẽ làm cho độ nhám mà nhiễu gây ra là không đáng kể. Trong đề tài này sử dụng phƣơng pháp lọc thông thấp[2] với ma trận cuộn sau:  Mã nguồn: Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 58 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo III.2.7. Module mô phỏng thuật toán FS Module mô phỏng thuật toán FS chỉ mang tính nghiên cứu quá trình làm việc của Fractal Signature. Về mặt thuật toán giống nhƣ III.2.5 chỉ khác không cần tính thể tích của các Blanket đƣợc tạo ra mà tiến hành vẽ các blanket đó trong không gian 3D.  Giải thuật: Input: Ảnh đa cấp xám I, kích thƣớc block m x n Output: Demo Thuật toán: B1: Chuẩn hóa kích thƣớc ảnh đƣợc I’ (trình bày ở phần IV.2.2) B2: Lọc và làm trơn nhiễu B3: Tách nền ra khỏi nội dung ảnh B4: Chia ảnh I’ thành q Block có kích thƣớc (m x n) For (mỗi Block(i) của I’) Do B4.1: Chọn ∂ = 1  Tính giá trị lớp trên của block(i):  Tính giá trị lớp dƣới của block(i) B4.2: Chọn ∂ = 2  Tính giá trị lớp trên của block(i):  Tính giá trị lớp dƣới của block(i) %%%%%%% mat na loc loc=[0 1 0;1 2 1;0 1 0]; loc=1/8*loc; %%%%%%% dung ham loc anh=conv2(anh,loc); Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 59 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo (với x,y thuộc Block(i)) B4.3: Vẽ các Blanket trong không gian 3D End for  Mã nguồn: for i=1:round(chieucao/N) for(j=1:round(chieurong/N)) %%%%%%%%%% thao tac voi block thu K u_layer1(:,:)=0; b_layer1(:,:)=0; u_layer2(:,:)=0; b_layer2(:,:)=0; vol1=0; vol2=0; block_k(2:N+1,2:N+1)=anh((i-1)*N+1:i*N,(j-1)*N+1:j*N); % tinh gia tri cho lop tren va duoi voi delta1 cho moi vung thu k for ki=2:N+1 for kj=2:N+1 g1_u=block_k(ki,kj)+1; g1_b=block_k(ki,kj)-1; g2=block_k(ki,kj+1); g3=block_k(ki,kj-1); g4=block_k(ki+1,kj); g5=block_k(ki-1,kj); temp=[g1_u g2 g3 g4 g5 g1_b]; u_layer1(ki,kj)=max(temp(1:5)); b_layer1(ki,kj)=min(temp(2:6)); vol1=vol1 + (u_layer1(ki,kj)-b_layer1(ki,kj)); % tinh xong lop tren va duoi voi delta1 % tinh gia tri cho lop tren va duoi voi delta2 g1_u=u_layer1(ki,kj)+1; g1_b=b_layer1(ki,kj)-1; g2=u_layer1(ki,kj+1); g3=u_layer1(ki,kj-1); g4=u_layer1(ki+1,kj); g5=u_layer1(ki-1,kj); temp=[g1_u g2 g3 g4 g5 g1_b]; u_layer2(ki,kj)=max(temp(1:5)); b_layer2(ki,kj)=min(temp(2:6)); vol2=vol2+(u_layer2(ki,kj)-b_layer2(ki,kj)); %%%%%%%%%%%%%%%% tinh xong gia tri cua lop tren duoi voi delta2 end end % ve he truc toa do va anh 3D trucx=[1:N+2]; trucy=[1:N+2]; meshgrid(trucx,trucy); % axes(handles.anhgoc); subplot(2,2,1); anhtem=goc; anhtem((i-1)*N+1:(i-1)*N+N,(j-1)*N+1:(j-1)*N+N)=0; imshow(anhtem); subplot(2,2,2); %axes(handles.uper); Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 60 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo surf(trucx,trucy,u_layer2) subplot(2,2,3); %axes(handles.block); imshow(255-anh((i-1)*N+1:(i-1)*N+N,(j-1)*N+1:(j-1)*N+N)); subplot(2,2,4); %axes(handles.surf); trucx=[1:N]; trucy=[1:N]; meshgrid(trucx,trucy); surf(trucx,trucy,double(anh((i-1)*N+1:(i-1)*N+N,(j-1)*N+1:(j-1)*N+N))); pause(0.3) end end III.2.8. Các hàm chức năng chính của image processing tool trong matlab sử dụng trong chƣơng trình Image Processing Toolbox là một thƣ viện các hàm chức năng về xử lý ảnh tƣơng thích trong môi trƣờng MatLab. Các hàm trong thƣ viên có thể phân loại theo chức năng nhƣ sau: - Các phép toán hình thái - Các phép toán trên các khối hay các vùng liên thông - Thiết kế và lọc tuyến tính - Chuyển đổi kiểu và không gian ảnh - Nâng cao chất lƣợng ảnh - Các phép toán trên ảnh nhị phân - … Một số hàm chức năng sử dụng trong chƣơng trình[3] a) Hàm đọc và ghi ảnh  Hàm đọc: Đọc một ảnh với đƣờng dẫn chỉ ra, kết quả trả về là một ma trận điểm ảnh. Cú pháp: imread(filename,fmt); Trong dó: Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 61 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo  Filename: là xâu chỉ ra đƣờng dẫn và tên file ảnh cần đọc  Fmt: Định dạng của ảnh đƣợc đọc Các giá trị của “fmt” theo bảng sau:  Hàm ghi ảnh: Ghi ảnh ra một file Cú pháp: imwrite(A,filename,fmt) Ghi một ảnh trong biến mảng A với tên file là “filename” theo định dạng “fmt” Trong đó: - A: Vùng nhớ lƣu trữ ảnh - Filename: Tên file cần ghi - Fmt: Định dạng file ảnh đầu ra  Hàm hiển thị ảnh Cú pháp: imshow(I); %hiển thị ảnh I Trong đó: I: Vùng nhớ chứa ảnh cần hiển thị  Hàm nhân chập: (để thực hiện lọc thông thấp làm trơn nhiễu) Cú pháp: C = conv2(A,B) Nhân chập mặt nạ B với ma trận A kết quả là ma trận C Trong đó: A: Ma trận nguồn B: Mặt nạ chập C: Ma trận kết quả  Hàm chuyển ảnh từ RGB sang ảnh đa cấp xám Cú pháp: I = rgb2gray(RGB) Chuyển đổi ảnh “RGB” từ hệ mầu Red-Green-Blue sang ảnh đa cấp xám Trong đó: Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 62 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo - RGB: là ảnh nguồn - I: ảnh kết quả  Hàm vẽ mặt trong không gian 3D Cú pháp: surf(X,Y,Z); %vẽ mặt một bề mặt trong không gian X,Y,Z Trong đó: - X: mảng một chiều chƣa các điểm của trục x - Y: mảng một chiều chứa các điểm của trục y - Z: mảng 2 chiều chƣa các giá trị của trục Z trong mặt phẳng XY. III.3. Kết luận và đánh giá kết quả - Chƣơng trình demo đã đƣợc xây dựng để làm việc với ảnh đa cấp xám - Thuật toán Top-Down đƣợc cài trong chƣơng trình làm việc rất hiệu quả với các loại tài liệu có cấu trúc đơn giản, tốc độ thực hiện ổn định (Hình 34, 35, 36). - Đúng nhƣ nhƣợc điểm của Top-down đã nói ở chƣơng 2, top-down kém hiệu quả với các loại tài liệu có cấu trúc phức tạp hay bị nghiêng (Hình 37, 38, 39, 40). - Thuật toán Fractal Signature đặc biệt hiệu quả với những tài liệu có cấu trúc phức tạp, không phân biệt hƣớng tài liệu, với các tài liệu bị nghiêng FS vẫn có thể khoanh vùng chính xác vùng Text và đồ họa (Hình 41, 42, 43, 44) - Nhƣợc điểm của FS trong chƣơng trình này chƣa giải quyết đƣợc là tốc độ làm việc chậm và thuật toán khoanh vùng làm việc hiệu quả chƣa cao. - Một số yếu tố ảnh hƣởng đến hiệu quả của FS đó là việc chọn kích thƣớc của Block, chọn Block phải hợp lý tốt nhất nhất là ba đủ 1 ký tự thì kết quả phân tích sẽ cao. Tuy nhiên với các loại trang có nhiều loại size chữ thì điều này là khó khả thi. Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 63 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Hình 34: Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu có cấu trúc đơn giản Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 64 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 65 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Hình 35: Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu có cấu trúc bảng Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 66 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 67 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Hình 36: : Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu thuần văn bản Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 68 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 69 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Hình 37: : Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu có cấu trúc phức tạp (trang tạp trí) Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 70 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 71 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Hình 38 : Kết quả phân tích của top-down trên một tờ quảng cáo Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 72 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 73 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Hình 39: Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu có cấu trúc phức tạp Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 74 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 75 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Hình 40: Kết quả phân tích của top-down trên tài liệu bị nghiêng Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 76 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 77 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Hình 41: Kết quả phân tích của FS trên tài liệu bị nghiêng Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 78 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 79 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Hình 42: Kết quả phân tích của FS trên tài có cấu trúc phức tạp Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 80 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 81 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Hình 43: Kết quả phân tích của FS trên một trang quảng cáo Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 82 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Hình 44: Kết quả phân tích của FS trên tài liệu đơn giản Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 83 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Kết luận Qua nhiều mẫu ảnh phân tích cho thấy thuật toán FS lầm việc rất hiệu quả về nhiệm vụ phát hiện vùng văn bản hay vùng đồ họa, tỉ lệ gần nhƣ tƣơng ứng với phần mềm ABBYY FineReader 9.0, và hơn hẳn OminiPage, VNDocr. Đặc biệt là chƣơng trình đã đƣợc cài đặt để làm việc thành công với ảnh đầu vào là ảnh đa cấp xám và có độ phức tạp cao. Thuật toán FS là một thuật toán hay vì không phụ thuộc vào font chữ, tuy nhiên trong giới hạn đề này chƣa trình bày và cài đặt hoàn thiện đƣợc. Chƣơng trình thử nghiệm phân tích định dạng của trang ảnh tài liệu trên còn rất thô sơ, chủ yếu là dùng để mô tả cho phần lý thuyết phân tích định dạng trang ảnh tài liệu. Chƣơng trình chỉ phân tích từng trang ảnh tài liệu và phải điều chỉnh bằng tay nhƣng kết quả thật khả quan. Để đƣa chƣơng trình áp dụng thực tế trên còn phải qua một đoạn đƣờng dài nữa, tuy nhiên với kết quả này của công đoạn đầu tiên trong quá trình “lưu trữ thông tin trên tài liệu giấy theo cách máy tính có thể hiểu và xử lý được” thì các công đoạn nhận dạng chữ sau này sẽ dễ dàng hơn rất nhiều. Hƣớng phát triển đề tài: - Cải tiến thuật toán FS chạy nhanh hơn. - Cài đặt FS trên ảnh mầu. - Phát triển tiếp module nhận dạng ký tự. - Tích hợp thành phần mềm hoàn chỉnh. Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 84 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo TÀI LIỆU THAM KHẢO Tiếng việt [2]. Lƣơng Mạnh Bá, Ngô Thanh Thủy(1999). Nhập môn xử lý ảnh số : Nhà xuất bản khoa học kỹ thuật, Hà Nội. Chƣơng 4, Tr. 83-87. [8]. PGS. TS. Ngô Quốc Tạo (2008). Xử lý và nhận dạng ảnh : Bài giảng cao học, Viện Công nghệ Thông tin. Hà Nội. Tiếng Anh [6].Anoop M. Namboodiri and Anil K. Jain, Document Structure and Layout Analysis, Michigan State University, East Lansing, MI-48824, USA, pp. 31-34, 38-41. [7].Jiming Lui, Yuan Y Tang, Ching Y Suen (1997), Chinese document layout analysic based on adaptive Split-and-Merge and qualitation spatial reasoning, Elsevier Science, Oxford, ROYAUME-UNI, pp. 4-9. [3].MathWorks (1997), Image Processing Toolbox User’s Guide. MathWorks, 1997. [5]. Sadhana (2002), Document image analysis: A primer, India, pp. 3-7. [4].TANG, Yuan Y (2000), Documnet analysis and recogniton by computers. Handbook of Pattern recognition and computer vision, World Scientific Company, pp. 1-15. [1].Yuan Y. Tang, Hong Mat, Xiaogang Maot, Dan Liu and Ching Y. Suen (1997), A New Approach to Document Analysis Based on Modified Fractal Signature, Washington, DC, USA : IEEE Computer Society. Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 85 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo Phục Lục A. Mã nguồn đầy đủ của chƣơng trình A.1. Danh mục các chƣơng trình con trong chƣơng trình TT Tên chƣơng trình Nhiệm vụ Tên file lƣu trữ 1 main Chƣơng trình chính chứa giao diện của chƣơng trình. Main.m 2 Topdown Module chính của thuật toán top- down. Topdown.m 3 Phantich Module con đƣợc gọi từ module topdown, thực hiện phân chia trang tài liệu thành các block theo lƣợc đồ xám chiếu nghiêng, và khoanh vùng tài liệu. Phantich.m 4 Phantichtrong Module con đƣợc gọi từ module phantich, nếu block chứa cảc đồ họa và text thì sẽ đƣợc module này phần tích tiếp. Phantichtrong.m 5 FSign Module chƣơng trình cho thuật toán Fractal thực hiện phát hiện text và đồ họa (chƣa khoanh vùng). FSign.m 6 FSignKV Module chƣơng trình cho thuật toán Fractal thực hiện phát hiện và khoanh vùng text và đồ họa. FSignKV.m 7 Lienthong Module tìm vùng liên thông để khoanh vùng. Lienthong.m 8 Vebien Module khoanh vùng một vùng liên thông. Vebien.m 9 Demo Module chay theo thuật toán Fractal có vẽ demo các block đƣợc tính FS. demoFS.m Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 86 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo A.2. Sơ khối liên kết giữa các thủ tục trong chƣơng trình A.3. Mã nguồn các module 1) Main: y=imread(filename); anhgoc=y; %%%%%%%%%%%%% Cac bien phu trong chuong trinh % bien de tranh pha tich trung lap global letraicu; global lephaicu; global startcu; global limitcu; %%%%%%%%%%%%%%%%%%% % loc nhieu anh goc y=double(y)/255; % chuyen sang kieu double %%%%%%% mat na loc k=[0 1 0;1 2 1;0 1 0]; k=1/8*k; %%%%%%% dung ham loc y=conv2(y,k); y=uint8(round(y*255)); %%%%%%%%%%%%%%%% kich_thuoc_anh=size(y); chieucao=kich_thuoc_anh(1); chieurong=kich_thuoc_anh(2); %%%%%%%%%Phan nguong va tim hinh chieu doc gray_min=min(min(y)); gray_max=max(max(y)); Main (chương trình chính) Topdown FSign FSignKV DemoFS Phantich Phantichtrong Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 87 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo nguongtach=round(((gray_min+gray_max)/2)); z=zeros(1,chieucao);% z la hinh chieu doc for i=1:chieucao for j=1:chieurong if (y(i,j)>nguongtach) % vung nen y(i,j)=255; % xoa trang vung nen else z(i)=z(i)+1; % tinh cho bieu do xam end end end %%%%%%%%%%%%%%% chieu_cao_hang=timhang(z); %%%%%%%%%%%%%%%%% tach khoi bang cach vao tung khoi van ban ngang tim hinh %%%%%%%%%%%%%%%%% chieu ngang i=1; start=i; limit=i; luocdo=zeros(1,chieurong); while (i<=chieucao) while (i(2*min(z))) %di het vung van ban de tinh chieu cao i=i+1; end limit=i-1; %limit-start la chieu cao vung van ban ngang luocdo=zeros(1,chieurong); % tinh luoc do xam cho moi vung ngang if (startstart) if limit>chieucao limit=chieucao; % tranh vuot qua vung bien anh end if (limit-start)>=(0.5*chieu_cao_hang) y=phantich(start,limit,y,nguongtach,chieu_cao_hang,1,size(y,2)); end end while (i<=chieucao)&(z(i)<=(2*min(z))) i=i+1; end start=i; end imshow(y); 2) Topdown: y=imread(filename); anhgoc=y; %%%%%%%%%%%%% Cac bien phu trong chuong trinh % bien de tranh pha tich trung lap global letraicu; global lephaicu; global startcu; global limitcu; %%%%%%%%%%%%%%%%%%% % loc nhieu anh goc y=double(y)/255; % chuyen sang kieu double %%%%%%% mat na loc k=[0 1 0;1 2 1;0 1 0]; k=1/8*k; %%%%%%% dung ham loc y=conv2(y,k); Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 88 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo y=uint8(round(y*255)); %%%%%%%%%%%%%%%% kich_thuoc_anh=size(y); chieucao=kich_thuoc_anh(1); chieurong=kich_thuoc_anh(2); %%%%%%%%%Phan nguong va tim hinh chieu doc gray_min=min(min(y)); gray_max=max(max(y)); nguongtach=round(((gray_min+gray_max)/2)); z=zeros(1,chieucao);% z la hinh chieu doc for i=1:chieucao for j=1:chieurong if (y(i,j)>nguongtach) % vung nen y(i,j)=255; % xoa trang vung nen else z(i)=z(i)+1; % tinh cho bieu do xam end end end %%%%%%%%%%%%%%% chieu_cao_hang=timhang(z); %%%%%%%%%%%%%%%%% tach khoi bang cach vao tung khoi van ban ngang tim hinh %%%%%%%%%%%%%%%%% chieu ngang i=1; start=i; limit=i; luocdo=zeros(1,chieurong); while (i<=chieucao) while (i(2*min(z))) %di het vung van ban de tinh chieu cao i=i+1; end limit=i-1; %limit-start la chieu cao vung van ban ngang luocdo=zeros(1,chieurong); % tinh luoc do xam cho moi vung ngang if (startstart) if limit>chieucao limit=chieucao; % tranh vuot qua vung bien anh end if (limit-start)>=(0.5*chieu_cao_hang) y=phantich(start,limit,y,nguongtach,chieu_cao_hang,1,size(y,2)); end end while (i<=chieucao)&(z(i)<=(2*min(z))) i=i+1; end start=i; end % Lam noi vung van ban %%%%%%%%%%%%%%%%%%% %subplot(1,2,1); %title('ANH GOC'); %imshow(anhgoc,'InitialMagnification',100); %subplot(1,2,2); %title('KET QUA'); imshow(y); 3) Phantich: function ketqua=phantich(start,limit,anh,nguongtach,chieu_cao_hang,bientrai,bienphai) %%%%%%%%%%%%%%% Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 89 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo global letraicu; global lephaicu; global startcu; global limitcu; %%%%%%%%%%%%%%%% CDmang=bienphai-bientrai+1; luocdo=zeros(1,CDmang); for k=start:limit % tim hinh chieu ngang for q=bientrai:bienphai if (anh(k,q)<=nguongtach) luocdo(q-bientrai+1)=luocdo(q-bientrai+1)+1; end end end %%%%%%%%%%%%% tim cuc tieu trong luoc do xam nhung bo qua suon dau va cuoi dau=1; cuoi=CDmang; while (luocdo(dau+1)>=luocdo(dau))&(dau<CDmang) dau=dau+1; end while (luocdo(cuoi-1)>=luocdo(cuoi))&(cuoi>2) cuoi=cuoi-1; end %%%%%%%%%%%% if cuoi>dau cuctieu=round(min(luocdo(dau:cuoi))*1.2); else cuctieu=bienphai-bientrai; end %%%%%%%%%%%% if (cuctieu>0)&((limit-start)>= 2*chieu_cao_hang)% vung anh for hang_anh=start:limit for cot_anh=bientrai:bienphai anh(hang_anh,cot_anh)=255-anh(hang_anh,cot_anh); end end else dorong=0; truoc=luocdo(1); letrai=bientrai; lephai=bientrai; i=bientrai; dautien=0; while(i<=bienphai) while (i<=bienphai)&(luocdo(i-bientrai+1)<=cuctieu) % tim diem bat dau vung van ban i=i+1; dorong=dorong+1; end % if (letrai==bientrai) % doan trang dau qua ngan```````````````````` % letrai=i;dautien=1; % end if (dorong>=(1.2*chieu_cao_hang))|((lephai>letrai)&(i>=bienphai)) % khoang canh cho phep if (lephai>letrai) % tien hanh ve vung van ban % dautien=0; if ((limit-start)< 2*chieu_cao_hang) % khung vung van ban Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 90 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo if lephai>bienphai lephai=bienphai; end for ve_bien_ngang=letrai:lephai anh(start,ve_bien_ngang)=0; anh(limit,ve_bien_ngang)=0; end for ve_bien_doc=start:limit anh(ve_bien_doc,letrai)=0; anh(ve_bien_doc,lephai)=0; end else if (letraicu==letrai) & (lephaicu==lephai)&(startcu==start)&(limitcu==limit) % tranh bi treo % trung khoi phan tich letraicu lephaicu startcu limitcu else letraicu=letrai; lephaicu=lephai; startcu=start; limitcu=limit; anh=phantichtrong(start,limit,letrai,lephai,anh,nguongtach,chieu_cao_hang); end end end letrai=i;% bat dau mot vung van ban dorong=0; else dorong=0; end while (icuctieu) i=i+1; % di qua vung van ban lephai=i; end end end ketqua=anh; 4) Phantichtrong: function ketqua=phantichtrong(start,limit,letrai,lephai,anh,nguongtach,chieu_cao_hang) y=anh; chieucao=limit; chieurong=lephai; %%%%%%%%%Phan nguong va tim hinh chieu doc %z=zeros(1,size(y,1));% z la hinh chieu doc z=zeros(1,limit-start+1);% z la hinh chieu doc for i=start:chieucao for j=letrai:chieurong if (y(i,j)>nguongtach) % vung nen else z(i-start+1)=z(i-start+1)+1; % tinh cho bieu do xam end end end %%%%%%%%%%%%%%%%% tach khoi bang cach vao tung khoi van ban ngang tim hinh %%%%%%%%%%%%%%%%% chieu ngang Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 91 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo i=start; start_t=i; limit_t=i; while (i<=chieucao) while (i(2*min(z))) %di het vung van ban de tinh chieu cao i=i+1; end limit_t=i-1; %limit-start la chieu cao vung van ban ngang % tinh luoc do xam cho moi vung ngang if (start_tstart_t) if limit_t>chieucao limit_t=chieucao; % tranh vuot qua vung bien anh end y=phantich(start_t,limit_t,y,nguongtach,chieu_cao_hang,letrai,lephai); end while (i<=chieucao)&(z(i-start+1)<=(2*min(z))) i=i+1; end start_t=i; end %%%%%%%%%%%%%%%%%%% ketqua=y; 5) Fsign %anh=imread('C:\chuongtrinh\anhmau\textc3.jpg'); % doc anh tu mot file JPG anh=imread(filename); % doc anh tu mot file JPG N=15; % kich thuoc moi block k=1; % so block tren anh co kich thuoc NxN chieucao=size(anh,1); % chieu cao cuar anh vao chieucao_goc=chieucao; chieurong=size(anh,2); % chieu rong cua anh vao chieurong_goc=chieurong; %%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%Phan nguong va tim hinh chieu doc gray_min=min(min(anh)); gray_max=max(max(anh)); nguongtach=round(((gray_min+gray_max)/2)); % chuan hoa kich thuoc anh the nguyen lan cua NxN %chuan chieu cao anh if (chieucao/N)>round(chieucao/N) chieucao=round(chieucao/N)*N+N; else chieucao=round(chieucao/N)*N; end %chuan chieu rong anh if (chieurong/N)>round(chieurong/N) chieurong=round(chieurong/N)*N+N; else chieurong=round(chieurong/N)*N; end %anh=zeros(1:chieucao,1:chieurong); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %loc nhieu anh goc %anh = filter2(fspecial('average',3),anh); Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 92 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo anh=double(anh)/255; % chuyen sang kieu double %%%%%%% mat na loc loc=[0 1 0;1 2 1;0 1 0]; loc=1/8*loc; %%%%%%% dung ham loc anh=conv2(anh,loc); anh=uint8(round(anh*255)); %%%%%%%%%%%%%% for i=1:chieucao for j=1:chieurong if (i>chieucao_goc)|(j>chieurong_goc) % ngoai vung bien anh goc anh(i,j)=0; % dat la vung nen anh else % trong vung bien anh goc %anh(i,j)=255-anh(i,j); if (anh(i,j)>nguongtach) % vung nen %anh(i,j)=255; % xoa trang vung nen anh(i,j)=0; else %z(i)=z(i)+1; % tinh cho bieu do xam anh(i,j)=255-anh(i,j); end end end end %%%%%%%%%%%%%%% tinh FS cho moi block FS=[]; k=0; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% u_layer1=zeros(N+2);b_layer1=zeros(N+2);u_layer2=zeros(N+2);b_layer2=zeros(N+2);block_k=zeros(N +2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% for i=2:round(chieucao/N) for(j=2:round(chieurong/N)) %%%%%%%%%% thao tac voi block thu K u_layer1(:,:)=0; b_layer1(:,:)=0; u_layer2(:,:)=0; b_layer2(:,:)=0; vol1=0; vol2=0; block_k(2:N+1,2:N+1)=anh((i-1)*N+1:i*N,(j-1)*N+1:j*N); % tinh gia tri cho lop tren va duoi voi delta1 cho moi vung thu k for ki=2:N+1 for kj=2:N+1 g1_u=block_k(ki,kj)+1; g1_b=block_k(ki,kj)-1; g2=block_k(ki,kj+1); g3=block_k(ki,kj-1); g4=block_k(ki+1,kj); g5=block_k(ki-1,kj); temp=[g1_u g2 g3 g4 g5 g1_b]; u_layer1(ki,kj)=max(temp(1:5)); b_layer1(ki,kj)=min(temp(2:6)); vol1=vol1 + (u_layer1(ki,kj)-b_layer1(ki,kj)); % tinh xong lop tren va duoi voi delta1 % tinh gia tri cho lop tren va duoi voi delta2 g1_u=u_layer1(ki,kj)+1; g1_b=b_layer1(ki,kj)-1; g2=u_layer1(ki,kj+1); g3=u_layer1(ki,kj-1); g4=u_layer1(ki+1,kj); Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 93 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo g5=u_layer1(ki-1,kj); temp=[g1_u g2 g3 g4 g5 g1_b]; u_layer2(ki,kj)=max(temp(1:5)); b_layer2(ki,kj)=min(temp(2:6)); vol2=vol2+(u_layer2(ki,kj)-b_layer2(ki,kj)); %%%%%%%%%%%%%%%% tinh xong gia tri cua lop tren duoi voi delta2 end end % tinh FS k=k+1; FS(k)=(vol2-vol1)/2; end end %%%%%%%%%%%%%%%% Tach anh va text k=0; %nguong=((min(FS)+max(FS))/2); %nguong=3000; anh=255-anh; anh=cat(3,anh,anh,anh); nguong=min(FS)+50; for i=2:round(chieucao/N) for(j=2:round(chieurong/N)) k=k+1; if (FS(k)>4000) % anh anh((i-1)*N+1:i*N,(j-1)*N+1:j*N,2:3)=20; elseif (FS(k)>nguong) % text anh((i-1)*N+1:i*N,(j-1)*N+1:j*N,1)=150; anh((i-1)*N+1:i*N,(j-1)*N+1:j*N,3)=150; end end end imshow(anh) 6) FSignKV global anh anh=imread(filename); % doc anh tu mot file JPG N=15; % kich thuoc moi block k=1; % so block tren anh co kich thuoc NxN chieucao=size(anh,1); % chieu cao cuar anh vao chieucao_goc=chieucao; chieurong=size(anh,2); % chieu rong cua anh vao chieurong_goc=chieurong; %%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%Phan nguong va tim hinh chieu doc gray_min=min(min(anh)); gray_max=max(max(anh)); nguongtach=round(((gray_min+gray_max)/2)); % chuan hoa kich thuoc anh the nguyen lan cua NxN %chuan chieu cao anh if (chieucao/N)>round(chieucao/N) chieucao=round(chieucao/N)*N+N; else chieucao=round(chieucao/N)*N; end %chuan chieu rong anh if (chieurong/N)>round(chieurong/N) Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 94 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo chieurong=round(chieurong/N)*N+N; else chieurong=round(chieurong/N)*N; end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %loc nhieu anh goc %anh = filter2(fspecial('average',3),anh); anh=double(anh)/255; % chuyen sang kieu double %%%%%%% mat na loc loc=[0 1 0;1 2 1;0 1 0]; loc=1/8*loc; %%%%%%% dung ham loc anh=conv2(anh,loc); anh=uint8(round(anh*255)); %%%%%%%%%%%%%% for i=1:chieucao for j=1:chieurong if (i>chieucao_goc)|(j>chieurong_goc) % ngoai vung bien anh goc anh(i,j)=0; % dat la vung nen anh else % trong vung bien anh goc %anh(i,j)=255-anh(i,j); if (anh(i,j)>nguongtach) % vung nen %anh(i,j)=255; % xoa trang vung nen anh(i,j)=0; else %z(i)=z(i)+1; % tinh cho bieu do xam anh(i,j)=255-anh(i,j); end end end end %%%%%%%%%%%%%%% tinh FS cho moi block FS=[]; k=0; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% u_layer1=zeros(N+2);b_layer1=zeros(N+2);u_layer2=zeros(N+2);b_layer2=zeros(N+2);block_k=zeros(N +2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % mang chua FS global AFS AFS=zeros(round(chieucao/N)-1,round(chieurong/N)-1); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% for i=2:round(chieucao/N) for(j=2:round(chieurong/N)) %%%%%%%%%% thao tac voi block thu K u_layer1(:,:)=0; b_layer1(:,:)=0; u_layer2(:,:)=0; b_layer2(:,:)=0; vol1=0; vol2=0; block_k(2:N+1,2:N+1)=anh((i-1)*N+1:i*N,(j-1)*N+1:j*N); % tinh gia tri cho lop tren va duoi voi delta1 cho moi vung thu k for ki=2:N+1 for kj=2:N+1 g1_u=block_k(ki,kj)+1; Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 95 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo g1_b=block_k(ki,kj)-1; g2=block_k(ki,kj+1); g3=block_k(ki,kj-1); g4=block_k(ki+1,kj); g5=block_k(ki-1,kj); temp=[g1_u g2 g3 g4 g5 g1_b]; u_layer1(ki,kj)=max(temp(1:5)); b_layer1(ki,kj)=min(temp(2:6)); vol1=vol1 + (u_layer1(ki,kj)-b_layer1(ki,kj)); % tinh xong lop tren va duoi voi delta1 % tinh gia tri cho lop tren va duoi voi delta2 g1_u=u_layer1(ki,kj)+1; g1_b=b_layer1(ki,kj)-1; g2=u_layer1(ki,kj+1); g3=u_layer1(ki,kj-1); g4=u_layer1(ki+1,kj); g5=u_layer1(ki-1,kj); temp=[g1_u g2 g3 g4 g5 g1_b]; u_layer2(ki,kj)=max(temp(1:5)); b_layer2(ki,kj)=min(temp(2:6)); vol2=vol2+(u_layer2(ki,kj)-b_layer2(ki,kj)); %%%%%%%%%%%%%%%% tinh xong gia tri cua lop tren duoi voi delta2 end end % tinh FS k=k+1; FS(k)=(vol2-vol1)/2; % AFS %AFS(i,j)=(vol2-vol1)/2; end end %%%%%%%%%%%%%%%% Tach anh va text k=0; anh=cat(3,anh,anh,anh); nguong=min(FS)+50; for i=1:round(chieucao/N-1) for(j=1:round(chieurong/N)-1) k=k+1; if ((FS(k)>nguong)&(FS(k)<4000)) % text AFS(i,j)=1; % danh dau vung text elseif (FS(k)>=4000) % vung anh AFS(i,j)=2; % danh dau vung anh end end end %%%%%%%%% khoanh vung global MLT MLT=AFS; MLT=0; % chua 1 khoi cac phan tu lien thong %%%%%%%%%%% set(0,'RecursionLimit',1000) %%%%%%%%%%%% anh=255-anh; for i=1:round(chieucao/N-1) for(j=1:round(chieurong/N)-1) if ((AFS(i,j)~=3)&(AFS(i,j)==1)); % phan tu la text chua xet trong anh MLT=0; lienthong(i,j,1); Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 96 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo if(sum(sum(MLT))>20 ) % bo qua vung lien thong qua nho vebien(MLT,N,1); end elseif ((AFS(i,j)~=3)&(AFS(i,j)==2)); % phan tu la text chua xet trong anh MLT=0; lienthong(i,j,2); if(sum(sum(MLT))>20 ) % bo qua vung lien thong qua nho vebien(MLT,N,2); end end end end imshow(anh) 7) DemFS: anh=imread(filename); % doc anh tu mot file JPG goc=anh; N=15; % kich thuoc moi block k=1; % so block tren anh co kich thuoc NxN chieucao=size(anh,1); % chieu cao cuar anh vao chieucao_goc=chieucao; chieurong=size(anh,2); % chieu rong cua anh vao chieurong_goc=chieurong; %%%%%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%%%%%%%% %%%%%%%%%Phan nguong va tim hinh chieu doc gray_min=min(min(anh)); gray_max=max(max(anh)); nguongtach=round(((gray_min+gray_max)/2)); % chuan hoa kich thuoc anh the nguyen lan cua NxN %chuan chieu cao anh if (chieucao/N)>round(chieucao/N) chieucao=round(chieucao/N)*N+N; else chieucao=round(chieucao/N)*N; end %chuan chieu rong anh if (chieurong/N)>round(chieurong/N) chieurong=round(chieurong/N)*N+N; else chieurong=round(chieurong/N)*N; end %%%%%%%%%%%%%%%%%%%% %loc nhieu anh goc anh=double(anh)/255; % chuyen sang kieu double %%%%%%% mat na loc loc=[0 1 0;1 2 1;0 1 0]; loc=1/8*loc; %%%%%%% dung ham loc anh=conv2(anh,loc); anh=uint8(round(anh*255)); %%%%%%%%%%%%%% for i=1:chieucao for j=1:chieurong if (i>chieucao_goc)|(j>chieurong_goc) % ngoai vung bien anh goc anh(i,j)=0; % dat la vung nen anh else % trong vung bien anh goc %anh(i,j)=255-anh(i,j); Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 97 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo if (anh(i,j)>nguongtach) % vung nen %anh(i,j)=255; % xoa trang vung nen anh(i,j)=0; else %z(i)=z(i)+1; % tinh cho bieu do xam anh(i,j)=255-anh(i,j); end end end end %%%%%%%%%%%%%%% tinh FS cho moi block FS=[]; k=0; %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% u_layer1=zeros(N+2);b_layer1=zeros(N+2);u_layer2=zeros(N+2);b_layer2=zeros(N+2);block_k=zeros(N +2); %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% for i=1:round(chieucao/N) for(j=1:round(chieurong/N)) %%%%%%%%%% thao tac voi block thu K u_layer1(:,:)=0; b_layer1(:,:)=0; u_layer2(:,:)=0; b_layer2(:,:)=0; vol1=0; vol2=0; block_k(2:N+1,2:N+1)=anh((i-1)*N+1:i*N,(j-1)*N+1:j*N); % tinh gia tri cho lop tren va duoi voi delta1 cho moi vung thu k for ki=2:N+1 for kj=2:N+1 g1_u=block_k(ki,kj)+1; g1_b=block_k(ki,kj)-1; g2=block_k(ki,kj+1); g3=block_k(ki,kj-1); g4=block_k(ki+1,kj); g5=block_k(ki-1,kj); temp=[g1_u g2 g3 g4 g5 g1_b]; u_layer1(ki,kj)=max(temp(1:5)); b_layer1(ki,kj)=min(temp(2:6)); vol1=vol1 + (u_layer1(ki,kj)-b_layer1(ki,kj)); % tinh xong lop tren va duoi voi delta1 % tinh gia tri cho lop tren va duoi voi delta2 g1_u=u_layer1(ki,kj)+1; g1_b=b_layer1(ki,kj)-1; g2=u_layer1(ki,kj+1); g3=u_layer1(ki,kj-1); g4=u_layer1(ki+1,kj); g5=u_layer1(ki-1,kj); temp=[g1_u g2 g3 g4 g5 g1_b]; u_layer2(ki,kj)=max(temp(1:5)); b_layer2(ki,kj)=min(temp(2:6)); vol2=vol2+(u_layer2(ki,kj)-b_layer2(ki,kj)); %%%%%%%%%%%%%%%% tinh xong gia tri cua lop tren duoi voi delta2 end end % ve he truc toa do trucx=[1:N+2]; trucy=[1:N+2]; meshgrid(trucx,trucy); % axes(handles.anhgoc); subplot(2,2,1); anhtem=goc; Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 98 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo anhtem((i-1)*N+1:(i-1)*N+N,(j-1)*N+1:(j-1)*N+N)=0; imshow(anhtem); subplot(2,2,2); %axes(handles.uper); % surf(trucx,trucy,b_layer2) surf(trucx,trucy,u_layer2) subplot(2,2,3); %axes(handles.block); imshow(255-anh((i-1)*N+1:(i-1)*N+N,(j-1)*N+1:(j-1)*N+N)); subplot(2,2,4); %axes(handles.surf); trucx=[1:N]; trucy=[1:N]; meshgrid(trucx,trucy); surf(trucx,trucy,double(anh((i-1)*N+1:(i-1)*N+N,(j-1)*N+1:(j-1)*N+N))); pause(0.3) % tinh FS k=k+1; FS(k)=(vol2-vol1)/2; end end 8) Lienthong function lienthong(i,j,loai) % loai=1 la text, =2 la anh global AFS; global MLT; AFS(i,j)=3; % danh dau la da xet MLT(i,j)=1; % danh dau diem thuoc vung lien thong if (((i-1)>0)&((j-1)>0)& (AFS(i-1,j-1)~=3)&(AFS(i-1,j-1)==loai)) lienthong(i-1,j-1,loai);end if (((j-1)>0)& (AFS(i,j-1)~=3)&(AFS(i,j-1)==loai)) lienthong(i,j-1,loai);end if (((i+1)0)&(AFS(i+1,j-1)~=3)&(AFS(i+1,j-1)==loai))lienthong(i+1,j-1,loai);end if (((i-1)>0)& (AFS(i-1,j)~=3)&(AFS(i-1,j)==loai)) lienthong(i-1,j,loai);end if (((i+1)<size(AFS,1))& (AFS(i+1,j)~=3)&(AFS(i+1,j)==loai)) lienthong(i+1,j,loai);end if (((i-1)>0)&((j+1)<size(AFS,2))& (AFS(i-1,j+1)~=3)&(AFS(i-1,j+1)==loai)) lienthong(i-1,j+1,loai);end if (((j+1)<size(AFS,2))& (AFS(i,j+1)~=3)&(AFS(i,j+1)==loai)) lienthong(i,j+1,loai);end if (((i+1)<size(AFS,1))&((j+1)<size(AFS,2))& (AFS(i+1,j+1)~=3)&(AFS(i+1,j+1)==loai)) lienthong(i+1,j+1,loai);end 9) Vebien function vebien(MLT,N,loai) global anh; m=size(MLT,1); % chieu cao n=size(MLT,2); % chieu rong MLTF=zeros(m+4,n+4); MLTF(3:m+2,3:n+2)=MLT; % de da bao kong bi vuot bien %MLTF for i=3:m+1 % tim diem den dau tien for j=3:n+1 if (MLTF(i,j)==1)break end end if (MLTF(i,j)==1)break end end %%%%%%%%%%%%%%% Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 99 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo % quy dinh huong % 1: len % 2: phai % 3: xuong % 4: trai %%%%%%%%%%%%%%% thuat toan do bien huong=2; gocx=i; gocy=j; hanhcu=i; cotcu=j; j=j+1; while (~((i==gocx)&(j==gocy))) % khong phai diem dau if MLTF(i,j)==0 % diem trang thi lui lai re phai switch huong case 2 % huong phai j=j-1; i=i+1; huong=3; % huong xuong case 3 % huong xuong i=i-1; j=j-1; huong=4; % huong trai case 4 % huong trai j=j+1; i=i-1; huong=1; % huong len case 1; % hung len i=i+1; j=j+1; huong=2; end else % gap diem den thi ve va re trai % ve bien hang1=(i-2)*N+1; hang2=(i-1)*N+1; cot1=(j-2)*N+1; cot2=(j-1)*N+1; if (loai==1) anh(hang1:hang2,cot1:cot2,2:3)=150; else anh(hang1:hang2,cot1:cot2,1)=50; anh(hang1:hang2,cot1:cot2,3)=50; end % thuc hien re trai switch huong case 1 j=j-1; % re trai voi huong len huong=4; case 2 i=i-1; % re trai voi huong phai huong=1; case 3 j=j+1; % re trai voi huong xuong huong=2; case 4 i=i+1; % re trai voi huong trai huong=3; Luận văn tốt nghiệp cao học Học viên: Nguyễn Văn Huy Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên 100 GVHD: PGS. TS. Ngô Quốc Tạo end end end

Các file đính kèm theo tài liệu này:

  • pdfNghiên cứu hệ thống nhận dạng chữ viết, cùng với một số phần mềm nhận dạng tiêu biểu hiện nay.pdf
Luận văn liên quan