Системное автоматизированное проектирование

Информация - Компьютеры, программирование

Другие материалы по предмету Компьютеры, программирование

Скачать Бесплатно!
Для того чтобы скачать эту работу.
1. Подтвердите что Вы не робот:
2. И нажмите на эту кнопку.
закрыть



ается только изображение печатных проводников.

На нем выделяются прямолинейные участки печатных проводников, определятся их типы. Соответствующие описания заносятся в массив печатных проводников.

3.2.3. Методы обеспечения достоверности

 

Предусмотрено несколько методов обеспечения высокой достоверности работы системы считывания изображения. К их числу относятся следующие:

- на основе эвристических процедур,

- на основе генерации контрольного изображения.

Кратко рассмотрим существо этих методов.

1. В системе предусмотрены эвристические процедуры, основанные на отыскании предполагаемых мест потери штриха либо появления ложного штриха.

Система обращается к этим процедурам в случаях, когда не удается завершить построение того или иного типа фрагмента изображения. Она сообщает оператору о внесенных коррекциях.

2. Порождаемое системой контрольное изображение при безошибочном вводе и обработке должно выглядеть как исходное. Генерация контрольного изображения осуществляется с помощью матриц линий и точек. В случае обнаружения несоответствий вносятся исправления. Их ввод осуществляется с помощью директив коррекции.

В директиве коррекции указываются координаты узла координатной сетки и предписывается либо удалить либо поместить линию или точку в этот узел. В случае, если корректировка касается линии, то в директиве должна содержаться информация о ее направлении.

 

число ошибок было равным 3-4. При этом оператор вносит исправления, относящиеся к 3-4 узлам

координатной сетки. Программная обработка на ЭВМ в среднем составляла величину 30 мин. Время сверки контрольного документа - 10 мин.

3. По сравнению со сколочными системами время ввода информации в ЭВМ сокрашалось в несколько раз. Однако программная обработка имеет узко специализированный характер. Это обусловлено жесткими требованиями, накладываемыми на линии изображения, а также отсутствием в программе средств распознавания символов.

 

ЛЕКЦИЯ 4

 

Тема: “Обработка изображений, автоматически считанных с документации”

 

4.1. Общие сведения

 

Обработка изображений представляет собой многоэтапный процесс информационного преобразования, в ходе которого осуществляется последовательный переход от одной формы описания к другой.

В качестве дискретной первичной формы будем рассматривать черно-белую мозаику, получаемую в памяти ЭВМ.

Большая часть изображений черно-белых документов строится с помощью одних и тех же изобразительных средств(линий, символов),поэтому имеет смысл выделить специально этап обработки для получения описания отрезков линий. Они задаются координатами его концов и кодов символов с указанием координат их расположения на поле изображения.

Результирующая форма для универсального этапа, которую мы назовем дискретной вторичной формой, состоит из списка отрезков и списка символов.

Запись первого списка состоит из полей, предназначенных для задания координат концов отрезков.

Запись второго списка служит для координатной привязки символа к полю документа и указания кода символа.

Универсальный этап обработки должен обеспечить решение двух задач:

- отделение символов,

- разделение несимвольной части изображения на отдельные элементарные отрезки.

Указанные задачи являются разнородными, поэтому перед их решением целесообразно разложить изображение на символьную и несимвольную части. Каждая из частей подвергается специализированной обработке.

Рассмотрим задачу отделения символов.

 

4.2. Отделение символов в дискретной первичной форме

 

Предварительно определим понятие символа.

Назовем группой единиц множество единиц в одной строке матрицы, не разделенной нулями. Две группы единиц, лежащие в соседних строках изображения, с координатами концов по оси абсцисс a, b и c, d называются связными, если справедливо хотя бы одно из соотношений:

 

a c b;

a d b;

c - 1 = b;

d + 1 = a.

 

На рис.9.a приведены примеры связных групп единиц, а на рис. 9.б - несвязных. Под символом будем понимать множество связных групп единиц, для которых минимальный охватывающий их прямоугольник имеет размеры, принадлежащие интервалам размеров символов по высоте и ширине (рис.10 ). Подобное определение символа создает риск отделения части несимвольной информации.

Сущность задачи отделения символов из исходной матрицы I, описывающей изображение в дискретной первичной форме, сводится к нахождению в исходной матрице фрагмента, который содержит символы. Далее каждый такой фрагмент переписывается в отдельный кадр. Кадр представляет собой двоичную матрицу, размеры которой должны быть не меньше максимальных размеров символов. Затем, содержимое этих матриц анализируется в блоке распознавания.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 9. Отношение связности групп единиц:

a - связные группы; б - несвязные группы.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Рис. 10. Символ как фрагмент связных групп единиц

 

4.3. Алгоритм отделения

 

Выполняется однократный просмотр матрицы I .

При этом осуществляется :

1. По

s