论文盲人英语自助学习中的字母图像自动识别方法优化是大学硕士与本科自动识别毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写自动识别方面论文范文。
摘 要： 采用字母图像的特征点检测方法进行信息标定,实现图像自动识别,为盲人进行英语自助学习提供向导.提出一种基于字母角点分量小波提升分解的字母图像自动识别方法,对原始的字母图像进行盲人视觉信息空间重构,对重构的图像进行小波分解,实现字母信息特征分布角点的检测；并采用小波提升分解实现图像信息增强,实现字母图像自动识别改进.仿真结果表明,采用该方法进行字母图像自动识别的准确度较高,提高了图像的输出信噪比及归一化配准度,可有效指导盲人英语自助学习.
关键词： 盲人； 英语学习； 图像自动识别； 特征点检测
中图分类号： TN911.73?34； TP391 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）12?0124?04
Abstract： The feature point detection method of letter image is used to calibrate the information to realize the image automatic recognition and guide the blind for English self?learning. A letter image automatic recognition method based on welet three?level lifting decomposition of alphabet corner component is proposed to reconstruct the vision information space of blind, and detect the feature distribution angular point of letter information. The welet three?level lifting decomposition is used to enhance the image information to improve the letter image automatic recognition. The simulation results show that the method has high accuracy for letter image automatic recognition, improves the output signal?to?noise ratio and normalized matching degree of the image, and can guide the blind for English self?learning effectively.
Keywords： blind； English learning； image automatic recognition； feature point detection
随着数字图像处理技术的发展,采用全息成像技术进行数字成像,转化为盲人的视觉空间可识别的图像,为盲人进行视觉信息重构提供可能性[1].盲人在进行英语学习中,需要对字母全息成像图像进行视觉特征点的增强处理,通过特征点检测和信息增强,提升成盲人能识别的字母图像,进而有效指导英语学习,研究盲人英语自助学习中的字母图像自动识别方法,对提高盲人的英语学习水平,改善盲人英语学习的有效性方面具有重要的理论和实践意义.
1 字母图像信息增强预处理
1.1 字母图像盲人视觉信息空间重构
为了提高盲人进行英语自助学习的水平和可视化程度,本文提出一种基于字母角点分量小波提升分解的字母图像自动识别方法.对原始的字母图像进行盲人视觉信息空间重构[2?3],在4×4的像素块区域中,进行英语字母图像的全息成像,英语字母图像的块匹配区域在第i行及第j列的像素特征点信息描述为：
1.2 英文字母图像信息增强处理
在对原始的字母图像进行盲人视觉信息空间重构的基础上,对重构的图像进行小波分解,对图像分量进行骑士巡游运算[6],采用Daubechies 9/7小波提升分解方法[7?8],将英文字母图像进行R,G,B三色分离,获得相应的分量,,.根据奇异值分解得到英文字母图像骑士巡游逆运算结果,英文字母图像的信息分量分解的总过程如图1所示.
采用字母角点分量小波提升分解方法,进行图像的高频分解,对一维双正交9/7提升方案由两次预测和更新完成,设英文字母图像,待提升小波的小波反变换预测结果分别用奇数序列表示.设a,b,c,d为提升系数,对英文字母图像进行两轮更新和状态预测如下：
经过两轮预测和更新运算后,最终实现对英文字母图像信息增强处理.
2 字母图像识别实现
2.1 图像的小波提升分解
在上述进行了字母图像的信息增强处理的基础上,进行图像识别改进设计.本文提出一种基于字母角点分量小波提升分解的字母图像自动识别方法,对重构的图像进行小波分解,实现字母信息特征分布角点的检测.根据字母图像A和矢量量化后的图像W的R,G,B分量,相应得到,,和,,.对字母图像的高频分量进行置乱处理,得到点到线模型阶段图像的小波域子矢量,对原始图像分量进行Daubechies 9/7小波提升分解,在不同码书尺寸下进行Harris角点检测[9],按照图像的噪声强度进行提升小波反变换,将字母图像的信息分量,添加到图像的位置、尺度、主方向等信息素中,表示为,,得到字母图像主方向信息要素分量,.采用小波提升分解方法进行字母图像识别,小波提升分解过程如图2所示.
在盲人进行英语自助学习中,需要对字母图像分量,,进行视觉重构,得到字母图像的经过小波提升分解后的角点分量：
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参考文献：
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