Для усиления этого критерия предлагается в качестве изображений
использовать не сами символы, а их контуры в сером и бинарном
видах;
текстура
(Texture); предлагается считать наподобие градацион-
ной матрицы смежности (Gray-level co-occurrence matrix — GLCM),
но смежность определять между двумя изображениями, т.е. между
исходным серым и изображением, полученным из него путем раз-
мытия гауссовым фильтром, низкоуровневым приближением вейвлет-
преобразования или преобразованным при использовании локальных
бинарных карт. Для полученной матрицы смежности
p
[
i, j
]
рассчиты-
вается четыре параметра по формулам
contrast
=
i,j
|
i
−
j
|
2
p
[
i, j
]
,
correlation
=
i,j
(
i
−
μ
x
)(
j
−
μ
y
)
p
[
i, j
]
σ
x
σ
y
,
energy
=
i,j
p
2
[
i, j
]
,
homogeneity
=
i,j
p
[
i, j
]
1 +
|
i
−
j
|
,
где
μ
x
=
i,j
ip
[
i, j
]
, μ
y
=
i,j
jp
[
i, j
]
,
σ
x
=
i,j
(
i
−
μ
x
)
2
p
[
i, j
]
, σ
y
=
i,j
(
j
−
μ
y
)
2
p
[
i, j
];
периметр, базирующийся на неровности края
(Perimeter Based on
Edge Roughness), т.е. разность периметров бинаризованных изображе-
ний (исходного и сглаженного медианной фильтрацией); нормализу-
ется делением на значение периметра сглаженного изображения;
карта расстояний, базирующаяся на неровности края
(Distance
Map Based on Edge Roughness), рассчитывается как минимальное рас-
стояние для каждой точки контура символа, определенного по ис-
ходному изображению, до краевой точки символа, найденной в сгла-
женном изображении. Карта расстояний преобразуется в гистограмму
расстояний, для которой рассчитывают среднее значение, дисперсию,
относительное расстояние
DIST
rel
=
x
∈
Edge
dist
map
(
x
)
|
Edge
|
ISSN 0236-3933. Вестник МГТУ им. Н.Э. Баумана. Сер. “Приборостроение”. 2012. № 1 113
