H-Cb混合颜色模型下快递单手写体提取算法研究

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目的在不受光照条件的影响下,利用H-Cb混合颜色模型,提取快递单底单图像手写体文字信息。方法首先将图像从RGB颜色空间分别转换到HSI颜色空间和YCbCr颜色空间;然后将改进的YCbCr颜色空间的Cb颜色分量与HSI颜色空间的H颜色分量进行信息融合;最后对提取出的手写体文字信息进行阈值和反相处理,并将该算法提取结果与基于YCbCr颜色空间Cb颜色分量阈值分割方法和基于Lab颜色空间的手写文字聚类算法的提取结果,在分割效果、文字识别率上进行对比。结果利用H-Cb混合颜色模型检测出的手写体文字更准确,具有更高的识别率,在理想文字切分条件下识别率达96%。结论使用H-Cb混合颜色模型提取手写文字受光照条件影响小,提取出的图像噪声小、识别率高,算法简单可行,为彩色图像的检测与判定技术提供了支撑。
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