陳 宇，楊清祥，白鴻鈞

（河南思維軌道交通技術(shù)研究院有限公司，鄭州 450001）

列車運行監(jiān)控裝置（LKJ）是中國自主研發(fā)的列車運行控制系統(tǒng)體系的核心設(shè)備和重要組成部分，在保證列車運行安全方面發(fā)揮著重要作用[1]。人機界面（DMI）單元是LKJ中的用戶交互設(shè)備[2]，其顯示信息的正確與否直接關(guān)系到LKJ能否安全控車。為鑒別DMI顯示信息的完整性和正確性，需采用圖像識別的方式對DMI顯示的字符信息進(jìn)行辨別，通過與后臺信息進(jìn)行對比，來判斷DMI顯示結(jié)果的正確性。因此，如何對DMI顯示字符信息的準(zhǔn)確性和完整性進(jìn)行識別是一個亟待解決的問題。

1 圖像字符識別方法

在圖像字符識別領(lǐng)域，目前主要采用光學(xué)字符識別（OCR，Optical Character Recognition）[3]技術(shù)中的單元模式匹配法（Pattern Matching）[4]和特征提取法（Feature Extraction）[5]。

1.1 單元模式匹配法

單元模式匹配法是將每一個字符采用不嚴(yán)格、最為近似的方式與預(yù)先保存的標(biāo)準(zhǔn)字體和字號的位圖進(jìn)行比較，將最為相似的字符認(rèn)定為目標(biāo)字符；該方式在被識別的內(nèi)容中出現(xiàn)不同字體時，會導(dǎo)致正確的字符反而不是最近似的錯誤識別。

1.2 特征提取法

特征提取法是先將單個字符分解成水平線、斜線、曲線等不同的字符特征，然后將這些字符特征與預(yù)先保存的字符特征進(jìn)行比較，將特征最為接近的字符認(rèn)定為目標(biāo)字符。該方式拆分難度大、識別時間長，同時，對于漢字特征極為相似或基本相同的字符，識別準(zhǔn)確率較低。

鑒于OCR技術(shù)在識別中存在不能完全正確識別及識別速率不高的情況，結(jié)合DMI顯示字符信息的特性，本文設(shè)計了一種基于點陣對比方式進(jìn)行字符識別的方法，此方法是一種完全對比的識別方法，通過將圖像字符的點陣數(shù)據(jù)與字庫中的點陣數(shù)據(jù)進(jìn)行對比，只有完全吻合時，才判斷是目標(biāo)字符。

2 系統(tǒng)功能設(shè)計

對圖像字符的識別主要分為圖像二值化、字符串定位與剪裁、字符分割、字符識別4個過程，如圖1所示。

圖1 字符識別流程圖

2.1 圖像二值化

圖像二值化是將一幅彩色圖像轉(zhuǎn)換成為只有黑和白兩種顏色的圖像，并且使文字和背景各用一種顏色，如圖2所示。

圖2 圖像二值化轉(zhuǎn)換圖

圖像字符二值化的主要目的包括以下兩點。

（1）被識別圖像上的顏色通常多于兩種，甚至字體顏色也存在多種的情況。二值化能夠?qū)⒆煮w顏色轉(zhuǎn)換成白色，背景顏色轉(zhuǎn)換成黑色。

（2）僅有黑白兩種顏色的圖像，圖像尺寸較小，且顏色對比較為明顯，便于對字符進(jìn)行識別。

圖像二值化過程主要包含色彩轉(zhuǎn)換、閥值計算、像素二值化、顏色反轉(zhuǎn)4個步驟。

2.1.1 色彩轉(zhuǎn)換

彩色圖像中的每個像素都是由紅、綠、藍(lán)3種顏色分量組合而成，每種顏色分量按照不同的比例混合，能夠搭配出各種各樣的顏色。色彩轉(zhuǎn)換的目的是將彩色圖像轉(zhuǎn)成灰度圖像。

圖3 圖像顏色分量提取

遍歷圖像中的每個像素，針對每個像素分別取出它的紅、綠、藍(lán)3個顏色分量，如圖3所示，假設(shè)像素i紅、綠、藍(lán)3個顏色的顏色分量分別為Ri、Gi、Bi，如式（1），計算得到灰度值Di：

式中：Pr、Pg、Pb分別是紅、綠、藍(lán)3個顏色分量的乘法系數(shù)，表示紅、綠、藍(lán)3個顏色分量對于轉(zhuǎn)換后的黑白圖像所起的作用程度，取值范圍介于0.0～1.0之間，且三者相加的和應(yīng)等于1.0。

若將Pr、Pg、Pb三者的值都設(shè)置為0.333，則像素轉(zhuǎn)換后的灰度值為紅、綠、藍(lán)3個顏色分量的平均值，也可以如式（2）所示。

將整幅圖像中每個像素轉(zhuǎn)換完畢之后，即可得到一張只包含有灰度分量的灰度圖像，如圖4所示。

圖4 色彩轉(zhuǎn)換示意圖

2.1.2 閾值計算

閾值的作用是將圖像中大于閾值的灰度變?yōu)橐环N顏色（通常為白色），而將小于閾值的灰度變?yōu)榱硪环N顏色（通常為黑色）。閾值計算的方法很多，這里選用最簡單的方法，即統(tǒng)計出灰度圖像中的最大灰度值（Dmax）和最小灰度值（Dmin），然后計算二者的平均值T作為閾值，如式（3）所示。

2.1.3 像素二值化

為了使圖像變?yōu)楹诎讏D像，即前景字體顏色變?yōu)榘咨?、背景顏色變?yōu)楹谏褂檬剑?）中計算的閾值，遍歷灰度圖像中的每個像素，將圖像中大于閾值的灰度變?yōu)榘咨?，小于閾值的灰度變?yōu)楹谏?，如圖5所示。

2.1.4 顏色反轉(zhuǎn)

圖5 像素二值化示意圖

在某些情況下，經(jīng)過像素二值化處理后，可能出現(xiàn)背景顏色為白色、前景字體顏色變成了黑色的相反情況。此時，需要將黑白兩種顏色進(jìn)行反轉(zhuǎn)。

首先判斷二值化后的圖像是否需要反轉(zhuǎn)。判斷的方法是，分別統(tǒng)計白色像素和黑色像素的數(shù)量，比較黑白像素數(shù)量的多少。如果黑色像素少于白色則需要做反轉(zhuǎn)，否則，如果白色像素少于黑色像素則不需要做反轉(zhuǎn)。當(dāng)判斷的結(jié)果是需要反轉(zhuǎn)時，遍歷二值化后的圖像中每個像素，將黑白顏色依次互換。

2.2 字符串定位與剪裁

字符串定位與剪裁是指將字符串的最小圖像范圍之外的部分剪裁掉，只保留包含有字符串的最小區(qū)域。目的是盡量減小圖像中其他區(qū)域?qū)D像字符識別的影響，并降低在識別過程中的計算時間，如圖6所示。

圖6 字符串定位與剪裁示意圖

字符串定位與剪裁過程需計算出圖像中字體所在區(qū)域的外接矩形，再將這個矩形區(qū)域剪裁出來，僅保留矩形區(qū)域內(nèi)部的內(nèi)容。

字符串定位與剪裁過程的步驟如下。

（1）先依次遍歷二值化后圖像的每一行，統(tǒng)計出每一行中前景色（白色）像素的數(shù)量[7]，如圖7所示。

圖7 前景色像素數(shù)量統(tǒng)計

（2）遍歷完所有行后，得到一個一維數(shù)組，數(shù)組中的每一個元素對應(yīng)二值化后圖像的每一行，表示每一行中前景色（白色）像素的數(shù)量。圖7對應(yīng)的數(shù)組為[ 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 15, 5, 18, 33, 14, 27,17, 26, 17, 17, 17, 21, 19, 5, 20, 3, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,0, 0]。

（3）在數(shù)組中找出第1個不為零的元素和最后1個不為零的元素，記錄下這兩個元素在數(shù)組中的序號，如圖7中對應(yīng)的序號分別為10和25, 這兩個序號就是字體所在區(qū)域外接矩形的上邊緣和下邊緣。

（4）將上下邊緣以外的圖像裁掉，僅保留上下邊緣之間的部分。如圖7僅保留第10行～第25行之間的部分。

（5）效仿（1）～（4），找到字體所在區(qū)域外接矩形的左右邊緣，并將左右邊緣以外的圖像剪掉。

通過（1）～（5），得到包含字符串的最小區(qū)域的圖像。

2.3 字符分割

字符分割[8]采用一種遞歸的方法，通過不斷嘗試畫分割線，并根據(jù)畫出的分割線與字符串是否相交決定繼續(xù)分割還是退回重新畫分割線。以此來判別每個字符的邊界范圍，將字符串中每個字符所占據(jù)的區(qū)域計算出來，如圖8所示。

圖8 字符分割示意圖

2.3.1 字符分割的條件

字符分割需要字符串所使用的字庫滿足下列條件。

（1）字庫中的全角字符所占區(qū)域的寬度和高度等于字號。如圖8中字號是16號，則該字庫中的全角字符所占區(qū)域的寬度和高度應(yīng)等于16。這里指的是所占區(qū)域的寬度和高度，不是指字符本身的寬度和高度。

（2）字庫中的半角字符所占區(qū)域的高度等于字號，寬度等于字號的一半。圖8所使用的字庫中的半角字符所占區(qū)域的高度和寬度分別等于16和8。

（3）字庫中的每一個字符（包括全角和半角），所在區(qū)域的最左列和最右列必須為背景色。

2.3.2 字符分割流程

字符分割是在圖像中針對每個字符找出一根對應(yīng)的縱向分割線，使得分割線恰好落在兩個字符之間，然后依據(jù)分割線將圖像分割成若干塊；為了便于理解，在圖像的左右兩邊也畫出了一條分割線，如圖9所示。但針對左右兩部分存在間隙的左右結(jié)構(gòu)的漢字，應(yīng)當(dāng)避免被分割線一分為二，如川、和、好、如等。

圖9 分割線示意圖

在圖像中找分割線之前，應(yīng)先計算出相鄰的兩條分割線之間的正確距離，在上述字庫的限制條件中已明確圖像中字符寬度應(yīng)等于字號或字號的一半，則相鄰兩條分割線之間的距離也應(yīng)等于字號或字號的一半。如圖9中任意兩條相鄰分割線之間的距離應(yīng)等于16或8。

字符分割線的確定采用從左至右的遞歸方法，以不斷向前邁步嘗試和向后回退的方式來判別每個字符的邊界范圍，并劃上分割線，具體分割步驟如下。

（1）設(shè)置變量N的初始值為1；

（2）在圖像最左邊的外側(cè)第N像素處畫一條分割線，由于這條分割線在字符左邊緣外側(cè)，假設(shè)字符的坐標(biāo)從0開始，則它在圖像上的橫坐標(biāo)是-N；

（3）從當(dāng)前分割線向右方邁步，邁步的步長為字號或字號的一半，若第1次到達(dá)圖像的此坐標(biāo)處，則使用字號作為步長，若第2次到達(dá)圖像的此坐標(biāo)處則使用字號的一半作為步長，若第3次到達(dá)圖像的此坐標(biāo)處，則說明當(dāng)前的分割線位置是錯誤的，將當(dāng)前分割線取消，回退至前一次邁步位置，并重新執(zhí)行本步驟，若此時已位于圖像的最左邊緣，應(yīng)清除所有分割線，將N的值增加1，然后執(zhí)行（2）；

（4）在邁出后的位置嘗試畫一條分割線，如果分割線與字體不相交，即分割線所在的縱線上沒有字體像素，則執(zhí)行（5），否則，若分割線與字體相交，則執(zhí)行（6）；

（5）將這條分割線與前一條分割線之間的區(qū)域假定為一個字符，并將這個區(qū)域裁剪出來做字符識別嘗試，若字符識別失敗，則執(zhí)行（6），否則，暫時認(rèn)定本次邁步成功，并執(zhí)行（7）；

（6）進(jìn)入此步驟，表明向前邁步失敗，應(yīng)將之前畫的分割線取消，回退至前一次邁步位置，并重新執(zhí)行（3）；

（7）判斷當(dāng)前所在位置是否已達(dá)圖像的最右端，如果未到達(dá)，執(zhí)行（3），繼續(xù)查找下一條分割線，若已達(dá)圖像的最右端，則執(zhí)行（8）；

（8）進(jìn)入此步驟，表明所有的分割線都已經(jīng)成功搜索完畢，將每一次邁步過程中識別出的字符依次連接，形成字符串。

以上步驟流程如圖10所示。

圖10 字符分割流程圖

2.4 字符識別

字符識別是將圖像中每個字符區(qū)域的像素信息數(shù)據(jù)化，與字庫中的數(shù)組比對，數(shù)組中每個字節(jié)都相等則輸出這個字符，圖像中所有字符識別完成連接起來，形成字符串。

字符識別過程主要包含字符居中、圖像數(shù)據(jù)化、字庫對照3個步驟。

2.4.1 字符居中

在字符分割過程得到的結(jié)果中，大多數(shù)情況圖像中字符是居中的，但特定漢字、字母、標(biāo)點符號是無法居中的，如下劃線“_”上下不居中，中括號“[”和“]”左右不居中。因此需要對這些特殊字符圖像做居中化處理。

2.4.2 圖像數(shù)據(jù)化

進(jìn)行至該步驟時，圖像只包含此單個字符的前景色和背景色，圖像的每個像素都是構(gòu)成字符數(shù)據(jù)的必要點，以點陣樣式呈現(xiàn)，此種圖像為字符的點陣圖像。把字符圖像轉(zhuǎn)化為二進(jìn)制數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)化方式如下。

（1）將圖像中的前景色的點認(rèn)為是1，將背景色的點認(rèn)為是0。

（2）按照先列后行的順序依次遍歷圖像中的每個點。

（3）在遍歷每一行時，將行內(nèi)的點認(rèn)為是1 bit，組成相應(yīng)的字節(jié)數(shù)據(jù)。

（4）在遍歷完成每一行之后，即得到了圖像的點陣數(shù)據(jù)，它存在形式是數(shù)組，數(shù)組中的每個字節(jié)表示8個點的信息。

2.4.3 字庫對照

字庫對照采用點陣對比的方法來對2.4.2中的字符點陣做識別。點陣對比是指，將數(shù)據(jù)化后的字符點陣數(shù)組分別與字庫中的每個字符對應(yīng)的點陣數(shù)組逐個作對比，若兩數(shù)組的對應(yīng)字節(jié)均相等，則認(rèn)為此字符就是圖像中的字符，取出它的GBK編碼，識別成功，否則，認(rèn)為識別失敗[9-10]。

對原圖像中的所有字符逐一進(jìn)行比對，待圖像中所有字符串均識別完成后，將每個字符的GBK編碼依次連接，形成字符串，至此，字符識別全部完成。

3 系統(tǒng)開發(fā)與測試

3.1 開發(fā)平臺環(huán)境

本方法主要是針對數(shù)據(jù)做轉(zhuǎn)換和處理，不涉及到對操作系統(tǒng)的依賴，可以適用于多種操作系統(tǒng)和開發(fā)語言。操作系統(tǒng)可選用Windows或Linux，開發(fā)語言可選用C語言、C++語言、Java語言等。

本文選用的操作系統(tǒng)是Windows 7，開發(fā)語言是C++語言，并以Visual Studio 2013作為開發(fā)環(huán)境。

3.2 系統(tǒng)測試

開發(fā)完成后，使用該系統(tǒng)測試讀取了600張LKJ界面的真實截圖，并對識別后獲得的結(jié)果進(jìn)行人工核驗。經(jīng)驗證字符識別的正確率可達(dá)到98%，單次識別時間小于1 s。

4 結(jié)束語

本文采用了基于點陣對比的方法，既能實現(xiàn)半角字符和全角字符混合排版識別，又不需要圖像處理所必需的大規(guī)模計算，且字符識別速率及準(zhǔn)確度均較高，能滿足對DMI顯示字符信息進(jìn)行準(zhǔn)確識別的應(yīng)用需要。下一步，為適應(yīng)更高識別速率的需求，在算法實現(xiàn)上可采用匯編編碼，或者采用相關(guān)的硬件圖形卡來輔助實現(xiàn)。該研究結(jié)果已在新一代列車運行監(jiān)控裝置（LKJ）軟件仿真測試系統(tǒng)中成功應(yīng)用，實現(xiàn)了對DMI顯示字符信息的準(zhǔn)確性、完整性的識別，顯著提高了識別效率。