97、纹理图像分割与字符识别技术详解

纹理图像分割与字符识别技术详解

1. 纹理图像的无监督分割

1.1 预处理

在纹理图像的无监督分割中，输入预处理主要是确保图像有足够的灰度动态范围，可采用标准的直方图均衡化方法来实现这一点。

1.2 输出解释

该系统与许多神经网络分类器不同，它没有单独的训练和应用阶段。预先指定所需的纹理区域数量，输入纹理图像后，系统会自适应地对图像进行分割。由于没有提供类别标签，分割后的区域不会被明确分类，但可以手动进行后续分类。

1.3 系统开发

系统是在 MS Windows 环境下使用 C 语言和常规编程支持工具开发的，这是因为系统最终的使用也会在类似的软件环境中。

1.4 性能表现

通过对一组典型的测试图像进行分析，包括合成二进制纹理图像和自然灰度纹理图像，得到以下结果：
| 图像 | 未使用边界松弛算法的像素错误率 | 使用边界松弛算法的像素错误率 |
| — | — | — |
| (a) | 3.14% | 1.01% |
| (b) | 5.78% | 2.37% |
| (c) | 9.20% | 2.30% |
| (d) | 3.42% | 0.72% |
| (e) | 5.44% | 3.25% |
| (f) | 8.11% | 2.79% |

从这些数据可以看出，使用边界松弛算法后，像素错误率有了显著降低。系统的分割过程可以通过以下 mermaid 流程图表示：

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    A[输