科学空间|Scientific Spaces

逐层识别

当图像有效地进行分层后，我们就可以根据前面的假设，进一步设计相应的模型，通过逐层处理的方式找出图像中的文字区域.

连通性

8邻接

可以看到，每一层的图像是由若干连通区域组成的，文字本身是由笔画较为密集组成的，因此往往文字也能够组成一个连通区域. 这里的连通定义为8邻接，即某个像素周围的8个像素都定义为邻接像素，邻接的像素则被定义为同一个连通区域.

定义了连通区域后，每个图层被分割为若干个连通区域，也就是说，我们逐步地将原始图像进行分解，如图9.

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作为OCR系统的第一步，特征提取是希望找出图像中候选的文字区域特征，以便我们在第二步进行文字定位和第三步进行识别. 在这部分内容中，我们集中精力模仿肉眼对图像与汉字的处理过程，在图像的处理和汉字的定位方面走了一条创新的道路. 这部分工作是整个OCR系统最核心的部分，也是我们工作中最核心的部分.

传统的文本分割思路大多数是“边缘检测 + 腐蚀膨胀 + 联通区域检测”，如论文[1]. 然而，在复杂背景的图像下进行边缘检测会导致背景部分的边缘过多(即噪音增加)，同时文字部分的边缘信息则容易被忽略，从而导致效果变差. 如果在此时进行腐蚀或膨胀，那么将会使得背景区域跟文字区域粘合，效果进一步恶化.（事实上，我们在这条路上已经走得足够远了，我们甚至自己写过边缘检测函数来做这个事情，经过很多测试，最终我们决定放弃这种思路。）

因此，在本文中，我们放弃了边缘检测和腐蚀膨胀，通过聚类、分割、去噪、池化等步骤，得到了比较良好的文字部分的特征，整个流程大致如图2，这些特征甚至可以直接输入到文字识别模型中进行识别，而不用做额外的处理.由于我们每一部分结果都有相应的理论基础作为支撑，因此能够模型的可靠性得到保证.

图2：特征提取大概流程

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