- 4 1tiế n hành khi chúng ta đ ã xây d ự ng đựợ c
a)Thực nghiệm về xác định gĩc nghiêng của
ảnh
Thực nghiệm về xác định gĩc nghiêng của ảnh được cài đặt theo phương pháp phép chiếu trên 60 ảnh, với 300 gĩc nghiêng khác nhau cho mỗi một ảnh, tổng số ảnh thử nghiệm là 18000 ảnh. Độ lệch trung bình so với gĩc thực tế Phương pháp phép chiếu (0) Cat 1 0.0383 Cat 2 0.0351 Cat 3 0.0177 Cat 4 0.0246 Total 0.0289 Từ kết quả thực nghiệm trên ta thấy, độ chính xác việc xác định gĩc nghiêng là đủđể tiến hành phân vùng và nhận dạng ảnh. b) Thực nghiệm về Phân vùng ảnh
Tập ảnh thực nghiệm được chia ra làm 2 loại : Loại 1 gồm các ảnh cĩ tập các đường thẳng với độ dày là 1 pixel và Loại 2 gồm các ảnh cĩ tập các đường thẳng với độ dày ≥ 2 pixel.
Độ chính xác của phương pháp xác định đường thẳng DPI Độ chính xác – Loại 1 (%) Độ chính xác – Loại 2 (%) 100 73.35 96.14 150 87.61 98.85 200 91.53 99.15 300 94.11 99.46 Kết quả thực nghiệm cho thấy việc xác định các đường thẳng cho kết quả chính xác đối với các trường hợp nằm trong phạm vi của bài tốn
5. Kết luận
Trong quá trình nghiên cứu nhiều dạng Form văn bản cũng như nhiều thuật tốn khác nhau, chúng tơi đã lựa chọn, cải tiến và đưa ra được một số các giải pháp riêng cũng như cài đặt thành cơng các thuật tốn về lọc nhiễu, tách nền và xác định gĩc nghiêng của ảnh.
Các cơng việc cần được nghiên cứu tiếp: • Tích hợp với module nhận dạng chữ viết
tiếng việt.
• Xây module quản trị tài liệu dạng Form. • Nâng cao hiệu năng và độ chính xác cho
module tiền xử lý ảnh và phân vùng.
Tài liệu tham khảo
[1] Lương Mạnh Bá, Nguyễn Thanh Thủy. Nhập mơn xử lý ảnh số. Nhà xuất bản khoa học và kỹ thuật 5/1999
[2] D. X. Le, G. Thoma. Document Skew Angle Detection Algorithm. 1993 [3] Junichi Kanai, Andrew D. Bagdanov.
Projection profile based skew estimation algorithm for JBIG compressed images. IJDAR (1998)
[4] Dipti Deodhare, NNR Ranga Suri, R.Amit. Preprocessing and Image Enhancement Algorithms for a Form- based Intelligent Character Recognition System. Vol. II, 2005