基于小波多尺度和熵在图像字符特征提取方法的改进

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1、基于小波多尺度和熵在图像字符特征提取方法的改进[基于小波多尺度和熵在图像字符特征提取方法的改进]摘要：提出了一种基于小波和熵提取图像字符特征的方法，基于小波多尺度和熵在图像字符特征提取方法的改进。该方法利用小波变换对图像字符进行多尺度分解，用marr零交叉边缘检测算子提取边缘；用基于判别熵最小化提取每一尺度图像的边界特征，小波的“数字显微镜”的优点与熵能确切地表达各类的交叠状况且能直接表达错误率的特征相结合。与其它方法相比，该方法提取的特征向量稳定、识别率高、算法快，非常有利于分类，且特征提取的方法有人类视觉的特

2、点。关键词：多尺度分析Marr边缘检测算子判别熵特征提取在线签名验证是通过计算机采集和验证个人签名，从而实现无纸化办公的一种技术[1]。其中，从采集到的视频图像中提取有效的字符特片是在线签名验证系统的核心步骤。随着计算机和模式识别技术的迅速发展，出现了很多提取字符特征的方案，最具代表性的有边缘描述法和矩描述法[2]。描述边缘形状的方法可用曲线拟合和傅立叶描述子方法。傅立叶描述子虽较好地描述了一封闭的图像轮廓，但其特征很多，噪声和量化误差对具有较低幅值的系数影响较大，电子通信论文《基于小波多尺度和熵在图像字符特征提

3、取方法的改进》(..)。当用FFT计算傅立叶系数，必须将其边界点的长度修成2的整数次幂，且其描述不具有三个（方向、位置、大小）不变性，不能直接用于目标识别，必须进行复杂的变换。这些都影响了它的使用。矩描述法就是利用图像灰度分布的各阶矩描述图像灰度分布的特征。矩特征是定义在整个图像空间上的一个二重积分，它同样不具有三个不变性，使用时必须进行归一化处理。不变矩只是一种旋转归一化方法，必须结合大小，位置归一化处理才有三个不变性。图1虽然用这些特征进行图像识别取得了较为满意的效果，但是，这些特征的定义都是相当复杂的，运算

4、量很大，并且与人类认知的机理也是完全不同的，不能直观地理解。本文提出了一种将统计特征与结构特征相结合的新思路，对字符图像进行小波多尺度分解，有效地抑制了图像中的噪声，充分反映了图像结构的精细特征；用基于判别熵最小化进行特征提取能确切地表达各类的交叠状况，且能直接表达错误率，从而有效地提高识别率。1小波多尺度分解为了寻找空间的L2的基，先从L2的某个子空间出发，在这个子空间中先建立基底，然后利用简单变换，把这个基底扩充到空间L2上，以形成一组基。这就是多尺度分析方法[3][4]。对于二维的情况，设{V2J}jez是

5、一个可分离的MRA：V2J=VjVj,其中{V2j}jez是L2（R2）的一个MRA，其尺度函数为￠是一维MRA{V2j}jez的实值尺度函数，小波母函数采用Dabuechies[6]小波；相应于二维尺度函数V2j=VjVj,定义三个函数：构成子空间W2j的正交标准基，而它们的伸缩平移系（简写）为：[1][2][3][4][5]基于小波多尺度和熵在图像字符特征提取方法的改进2　　第2篇WTO与企业财务管理　　〖预览〗一、入世后财务管理环境的变迁对财务管理的影响　　任何企业的财务活动和财务管理都是在一定环境和条件下

6、展开的，人世后企业财务管理环境的变迁必定会对企业财务管理产生极大的影响，主要表现在以下几个方面：　　（一）金融市场变化的影响。加入WTO之后，根据《服务贸易总协定》的基本要求及与有关WTO成员国达成的双边协议，我国将逐步放松外资金融机构准人的范围和区域限制。越来越多的外资金融机构进入我国，必将使我国金融市场发生全面而深远的变化，呈现出一些新的特征，从而对企业筹资投资产生极大的影响。第一，金融市场规模的扩大、资金供给的增加和金融工具的不断创新，为我国企业筹资、投资和规避风险提供了多种可供选择的组合方式。第二，金融创

7、新丰富了金融工具品种，拓展了金融服务范围，但同时也派生出利率风险、汇率风险、表外风险等新的风险，使金融风险进一步加大，规避风险将成为人世后企业财务管理面临的最重要课题之一。第三，国内外金融市场竞争的加剧，促使我国金融机构建立现代企业制度的步伐进一步加快，金融机构自律性管理将进一步加强，国家对金融市场的监管也将进一步规范，必将便金融市场配置资源的功能得以更加有效地发挥。这样，无论什么性质的企业在金融市场都将处于公平竞争的地位，只能凭借其良好的经济效益、看好的市场前景与持续高速的增长而获得资金，况且企业筹资有时还要…

8、…基于小波多尺度和熵在图像字符特征提取方法的改进3　　第3篇浅谈利润管理的合理性　　〖预览〗由于现实不成熟的社会经济环境及人们对假账的深恶痛绝，“利润管理”被习惯上理解为非善意的利润操纵。的确在现阶段“利润管理成为一个很消极的词汇，但是凡事都有它的另一面，利润管理也有它的合理性，就象纳税筹划与偷税一样，虽然其目的都是为了节约税费支出，但其实现目的的手段截然不同：前者合法合