维吾尔文笔迹边缘提取与融合特征鉴别研究

本篇论文主要探讨了维吾尔文笔迹边缘提取算法及其特征提取的研究。论文首先强调了边缘在图像处理和计算机视觉中的关键作用，它是识别物体的重要线索，能帮助区分图像的不同区域。边缘通常被定义为像素值急剧变化的边界，理想的边缘应该是单像素宽度且信息完整。 作者介绍了四种经典的笔迹边缘提取算法，其中包括Marr和Hildreth的零交叉边缘检测算法，这是一种基于一阶和二阶导数的检测策略，有效地捕捉了图像强度变化的特征。其他研究者也提出了创新方法，如快速的新算法、动态权值边界跟踪法、结合小波变换和神经网络的纹理特征提取，以及数学形态学的边缘信息提取。 针对维吾尔文笔迹的特殊性，文中指出当前脱机手写体识别技术在维吾尔文领域的不成熟现状。为了改进这一状况，作者着重讨论了维吾尔文笔迹的边缘提取流程，其步骤包括收集民族生的手写样本，一份用于识别，另一份作为参照。研究的核心在于提出了一种与文本无关的融合特征提取方法，将改进的网格窗口微结构特征和笔迹曲向特征相结合。这种融合特征采用概率密度分布进行统计，从而提高了笔迹鉴别的准确性。 论文进一步指出，虽然现有的经典算子在维文笔迹边缘提取上已有所应用，但未来的研究方向将集中在算法的改进、融合以及引入新兴的图像处理技术，如深度学习、机器学习等，以提升维吾尔文笔迹识别的性能。这篇论文旨在填补维吾尔文笔迹边缘提取与特征提取领域的研究空白，并为提高维吾尔文手写识别系统的效能提供理论支持和技术路线。