改进滴水算法的黏连字符分割方法

宋琦悦(),穆学文,程欢

西安电子科技大学数学与统计学院, 陕西 西安 710071

收稿日期:2018-05-31出版日期:2018-12-20发布日期:2018-12-26

作者简介:宋琦悦(1993—),女,陕西榆林人,硕士研究生,主要研究方向为机器学习与计算机视觉等. E-mail:asdrttmn@163.com
基金资助:陕西省自然科学基金(2015JM1031);中央高校基本科研业务费(JB150713)

Segmentation of connected characters based on improved drop-fall algorithm

Qiyue SONG(),Xuewen MU,Huan CHENG

School of Mathematics and Statistic, Xidian University, Xi′an 710071, Shaanxi, China

Received:2018-05-31Online:2018-12-20Published:2018-12-26


Supported by:陕西省自然科学基金(2015JM1031);中央高校基本科研业务费(JB150713)

摘要/Abstract

摘要： 针对传统字符图像分割方法对笔画重叠黏连字符分割存在的不足,提出基于改进滴水算法来解决共用笔画黏连字符的分割。算法过程包括:利用Zhang-Sueng并行细化算法与自组织映射神经网络(self-organizing maps, SOM)聚类确定滴水算法初始点;定义新的水滴滴落路径。水滴从初始滴落点出发沿着字符重叠笔画的骨架滴落,水滴到达骨架末端时将继续沿着骨架倾斜方向滴落,直到遇到字符黏连部分的边界,水滴滚动的轨迹即为黏连字符切分路径。用改进滴水算法分割黏连字符避免了传统滴水算法初始滴落点定位不准确,导致字符分割断裂问题。对所提算法进行试验,与传统滴水算法和竖直分割算法进行比较,证明改进算法对笔画重叠黏连字符分割效果理想。


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