一种改进的PCA子空间金属标牌压印凹凸字符识别方法

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1、http://www.paper.edu.cn一种改进的PCA子空间金属标牌压印凹凸字符识别1方法宋怀波，路长厚，李建美，卢国梁山东大学机械工程学院，济南（250061）摘要：在对标牌图像进行主分量分析（PCA）时，通常采用逐行（列）扫描的方法将其转化成一维列矢量。当图像存在平移、旋转等问题时，所得到的样本可能成为离群样本，从而导致识别率下降。提出了一种新颖的样本矢量提取方法，该方法首先提取图像的质心、主轴等特征不变量，然后对图像进行极坐标变换，并按照一定的规则进行排序，最后得到具有平移、旋转、尺

2、度不变性的样本矢量。在此基础上对分割得到的单个字符采用PCA子空间方法直接在灰度图像上进行识别。与通常采用的矢量形成方法相比，该方法具有更高的识别率。关键词：凹凸字符识别；主分量分析；特征不变量中图法分类号:TP391.41文献标识码:A像分布的各阶矩来描述图像灰度的统计特0.引言征，目前在图像处理、目标识别等领域得到[11-15]金属标牌是绝大多数机电产品中不可了广泛的应用。缺少的重要标志，代表着产品性能、规格、本文提出了一种新的图像矢量形成方出厂代号、国家标准、生产日期等重要信息。法，该方法首

3、先以Hu提出的一组由三阶以[11]实现标牌内容地自动检错、标牌信息地自动内的中心矩组成的不变矩为基础，对图像[1]录入，对信息化物流管理具有重要意义。进行平移、尺度以及旋转不变性变换；然后压印凹凸字符的特点在于：字符是立体的，将图像转换成极坐标，根据一定的规则提取具有高度特征,字符和背景为同一材质，字符具有尺度、平移和旋转不变性的样本矢量；图像的前景和与背景无颜色差，很难采用传最后采用PCA子空间方法直接在灰度图像[1]统的二值化方法来进行识别。上实现标牌字符的识别，避免了图像二值化主分量分析是统

4、计模式识别常用的降算法所带来的各种问题。[2][3][4]维方法。它可以实现保证最小均方差1.基于不变矩的线性不变性样意义下进行特征提取，消除原始样本向量本特征提取各分量之间的相关性，去除带有较少信息的坐标轴以达到降低特征空间维数的目的，实在目标自动识别领域中，图像形状特征[5][6][7][8]现信息压缩和降维。在PCA算法中，的平移、尺度、旋转不变性是进行特征提取普遍采用逐行或逐列扫描的方法将二维图的前提条件。图像最基本的二维形状特征都[2][3][5]像转换成一维列矢量。当样本存在偏与矩有直

5、接的关系，不变矩利用图像的统计斜、旋转等问题时，样本极有可能成为离群特征，能够满足平移、尺度、旋转不变性，样本，造成识别率的下降。[16][17]是一种有效的不变性特征提取方法。由于PCA算法中所采用的矢量形成方1.1矩与样本的平移、尺度不变性法不具有不变性，各样本之间的相关性较差，如何得到更好的具有不变性特征的样本设f(x,y)为一幅大小为MxN的二维离[6][9][10]矢量成了一个亟待解决的问题。矩特散图像，其p+q阶几何矩定义为：征是一种具有不变性的全局不变量，它以图MNpqm=ijf(i

6、,j)(1)pq∑∑i==11j1本课题得到山东省重点产业化项目（0203c06）和相应的p+q阶中心矩定义为：教育部博士点基金资助项目（2006042201）的资助。-1-http://www.paper.edu.cnMN系数计算公式为：pq(2)upq=∑∑(i−x)(j−y)f(i,j)3/2i==11j⎧⎪sk=u/ux3020⎨(7)其中(x,y)为图像的质心且质心与图像的⎪⎩sk=u/u3/2y0302平移无关：扭曲系数和投影扭曲方向的对应关系x=m10/m00，y=m01/m00(3

7、)见表1。平移不变性变换就是将图像的质心移表1扭曲系数与投影扭曲方向对应表动到图像中心，平移变换定义为：f=f(x−x,y−y)(4)skxX轴投影扭曲skyY轴投影扭曲new在完成平移变换的基础上进行尺度变+Y轴左侧+X轴下方换，尺度变换的目的是保证最终提取的样本0对称与Y轴0对称与X轴矢量具有固定的维数n，尺度因子0—Y轴右侧—X轴上方a=n/m。000尺度变换公式为：1.3图像样本矢量的线性不变性提取xyx−xy−yFnew=fnew(,)=f(,)(5)特征矢量的生成是围绕图像的质心展aa

8、aa开的，在直角坐标系下进行操作会增加算法在本文中，我们设定n=500，即每一0的难度。在极坐标系下，图像各像素点坐标幅字符图像所生成的矢量维数为500维。变换成了极径和极角两个参数，极径以质心1.2图像主轴角度计算为中心向外逐渐变大，易于算法的实现。坐标变换公式如下：对于一个大小为MxN的样本，如果将⎧x=γcosθ其看作是M个N维向量，无论样本怎样旋⎨其中γ∈[0,D](8)⎩y=γsinθ转，图像协方差矩阵的最大特征值所对应的特征向量的方向均指向方差最大的方向。也D=max(