利用马尔可夫链预测的纸币序列号字符分割技术

"该文提出了一种预测纸币序列号先知的字符分割方法，针对纸币流通中可能存在的污染导致的序列号分割问题。利用马尔可夫链的前向识别来预测序列号的先验知识，并结合连通区域法和垂直投影法，有效地确定序列号的分割位置。实验表明，这种方法在有污渍、折痕或字符粘连的图像中能准确分割，优于传统的投影法和区域连通法，适用于不同面值的人民币及部分外币图像。" 本文主要讨论的是在处理纸币序列号分割问题时，如何克服污染和噪声对分割准确性的影响。传统的分割方法在面对有污染的纸币图像时可能会失败，而提出的预测性字符分割方法则提供了一种改进的解决方案。 首先，该方法基于马尔可夫链理论，针对特定面值的纸币，利用其号码的排列规律定义状态转移模型。马尔可夫链是一个统计模型，能够捕获序列数据中相邻元素之间的依赖关系。通过计算马尔可夫链的前向概率，可以预测序列号中下一个字符可能出现的位置，这为后续的分割提供了关键的先验信息。 接下来，结合连通区域法，这种方法将图像中连续的像素区域视为一个连通组件，有助于识别和分离序列号中的单个字符。连通区域法能有效处理字符间的粘连情况，确保每个字符被正确分割。 此外，垂直投影法也被应用于确定最优的分割位置。垂直投影是将图像沿垂直方向进行积分，形成投影直方图，可以揭示序列号的轮廓，从而找到最佳的分割边界。 实验部分，该方法在包含多种面值人民币和外币图像的数据集上进行了验证。实验结果与传统的投影法和区域连通法相比，证明了该预测性字符分割方法的优越性，特别是在处理有污渍、折痕或字符粘连的复杂图像时，分割性能更佳。 这种预测纸币序列号先知的字符分割方法通过结合马尔可夫链的预测能力、连通区域法和垂直投影法，实现了对污染图像中序列号的准确分割，为纸币识别系统提供了更为可靠的序列号分割方案。