Сурет өңдеудегі паразиттік компоненттерді жою алгоритмі
Pruning (morphology)
Сурет өңдеудегі «қырқу» алгоритмі – математикалық морфологияға негіделген, қаңқа және жұқару алгоритмдерін толықтыратын, артық бөлшектерді жоятын техника. Тексттік тануда қолданылады.
Ағылшыншамен салыстырыңыз: абзацты басыңыз — түпнұсқа терезеде ашылады. Абзац астындағы EN түймесі оны мәтін ішінде көрсетеді.
Мазмұны
Кіріспе
Кесу алгоритмі – математикалық морфологияға негізделген цифрлық кескіндерді өңдеуде қолданылатын әдіс. Ол қаңқа және жұқару алгоритмдеріне толықтыру ретінде қажетсіз паразиттік компоненттерді (тікендерді) жою үшін пайдаланылады. Мұндағы "паразиттік" компоненттер дегеніміз – сызықтың жалпы пішініне маңызды емес, алынып тасталуы тиіс тармақтары. Мұндай компоненттер көбінесе шеттерді анықтау алгоритмдері немесе цифрлық түрге келтіру арқылы пайда болады. Кесудің кең таралған қолданыс аймақтарының бірі – қолмен жазылған әріптерді автоматты түрде тану. Әріптерді жазудағы тұрақсыздықтар көбінесе жақсырақ тану үшін жойылуы керек болатын тікендерді тудырады.
The pruning algorithm is a technique used in digital image processing based on mathematical morphology. It is used as a complement to the skeleton and thinning algorithms to remove unwanted parasitic components (spurs). In this case 'parasitic' components refer to branches of a line which are not key to the overall shape of the line and should be removed. These components can often be created by edge detection algorithms or digitization. Common uses for pruning include automatic recognition of hand printed characters. Often inconsistency in letter writing creates unwanted spurs that need to be eliminated for better characterization.
Математикалық анықтамасы
Стандартты кесу алгоритмі белгілі бір нүктелер санынан қысқа барлық тармақтарды жояды. Егер паразиттік тармақ төрт нүктеден қысқа болса және алгоритмді n = 4 мәнімен іске қоссақ, тармақ жойылады. Екінші қадам әрбір жолдың басты сабақтары процедура нәтижесінде қысқартылмауын қамтамасыз етеді.
The standard pruning algorithm will remove all branches shorter than a given number of points. If a parasitic branch is shorter than four points and we run the algorithm with n = 4 the branch will be removed. The second step ensures that the main trunks of each line are not shortened by the procedure.
Құрылымдық элементтер
Массивтердегі x "маңызды емес" жағдайын білдіреді, яғни кескінде сол орында 1 немесе 0 болуы мүмкін.
The x in the arrays indicates a “don’t care” condition i. e. the image could have either a 1 or a 0 in the spot.
1-қадам: сұйықтай түсу
Осы қадамды (n) рет қайталап орындау арқылы (n) немесе одан аз пикселдері бар кез келген тармақтарды жойыңыз.
Apply this step a given (n) times to eliminate any branch with (n) or less pixels.
2-қадам: Соңғы нүктелерді табу
Құрылымдық элементтер орындалған кезде, 3x3 матрицаның ортасы соңғы нүкте ретінде қарастырылады.
Wherever the structuring elements are satisfied, the center of the 3x3 matrix is considered an endpoint.
3- қадам: Соңғы нүктелерді кеңейту
Барлық 1-ден тұратын 3x3 матрицаны (H) қолданып, кеңейтуді жүзеге асырыңыз, және бастапқы кескінде (A) 1 болған жерлерге ғана 1-ді қосыңыз. Бұл әрекетті әрбір нүкте үшін барлық бағытта (n) рет қайталаңыз.
Perform dilation using a 3x3 matrix (H) consisting of all 1's and only insert 1's where the original image (A) also had a 1. Perform this for each endpoint in all direction (n) times.
4-қадам: X1 және X3 біріктіру
1-қадамдағы нәтижені 3-қадамдағы нәтижемен біріктіріп, түпкі нәтижеге жетуге болады.
Take the result from step 1 and union it with step 3 to achieve the final results.