摘  要： 由于手寫體維文字符的特點(diǎn)以及個(gè)人書寫風(fēng)格不同，會(huì)造成維文字符的傾斜，影響字符的特征提取和識(shí)別。提出了一種基于Hough變換的手寫體維文雙線傾斜校正算法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法能夠準(zhǔn)確、快速地檢測(cè)出傾斜手寫體維文字符的傾斜角度，實(shí)現(xiàn)字符的傾斜校正。
關(guān)鍵詞： 維文字符； Hough變換； 傾斜校正

    近年來(lái)，隨著科技的發(fā)展，手機(jī)的應(yīng)用范圍越來(lái)越廣泛，這就給手機(jī)終端上的手寫輸入以及手寫識(shí)別提供了很大的發(fā)展空間。目前，國(guó)內(nèi)手機(jī)上的中文手寫輸入技術(shù)發(fā)展很迅速,國(guó)外關(guān)于英文、阿拉伯文等文字的手機(jī)終端手寫輸入技術(shù)已經(jīng)發(fā)展得比較成熟了。我國(guó)新疆地區(qū)的少數(shù)民族文字——維吾爾族文字與阿拉伯文非常相似，可以借鑒阿拉伯文手機(jī)終端的手寫輸入技術(shù)。不同的人有不同的書寫風(fēng)格，造成手寫體維吾爾文有很大的隨意性；而且受手機(jī)屏幕大小的限制，導(dǎo)致手機(jī)終端上手寫的維文字符會(huì)產(chǎn)生一定的傾斜度。進(jìn)行聯(lián)機(jī)和脫機(jī)維文字符的特征提取和識(shí)別[1]之前都需要對(duì)手寫體維文字符進(jìn)行傾斜校正。
    目前，比較常用的傾斜檢測(cè)方法有基于Hough變換的方法[2]、基于交叉相關(guān)性的方法、行間距跨度相關(guān)法[3]、基于Fourier變換的方法[3]、基于投影的方法[3]和K-最近鄰簇的方法等。
    本文基于Hough變換檢測(cè)字符傾斜角度,利用Hough變換對(duì)灰度化之后的傾斜字符提取字符的基線,根據(jù)基線并結(jié)合維文字符的書寫特點(diǎn),利用旋轉(zhuǎn)變換對(duì)手寫體維文字符進(jìn)行傾斜校正。
1 手寫體維文字符的特征
1.1 手寫體維文字符的特征
     手寫體維文字符具有如下獨(dú)特的特征[4]。
　  (1)維吾爾文由32個(gè)基本字符組成，其中包括8個(gè)原音字符和24個(gè)輔音字符。
　  (2)根據(jù)每一個(gè)字符出現(xiàn)的位置不同(詞首、詞中、詞末等)，通?？梢苑譃楠?dú)立、前連、前后連和后連4種書寫形式，因此，維文字符有120多種書寫形式。
     (3)維文字符書寫時(shí)筆畫連續(xù)流暢，根據(jù)從右向左的方向書寫，主體筆劃方向特征明顯。
　  (4)維文字符的筆劃較少，許多字符的主體筆劃相同，僅僅根據(jù)不同的附加筆劃來(lái)區(qū)分，附加部分與字符主體上、下不粘連。一般地，主體筆劃是沿著基線書寫的，而附加筆劃在基線的上方或下方分布，所以基線可以作為區(qū)分附加筆畫位置的參考線。
1.2 維文字符的分類
    維文字符的120多種形式是以32個(gè)基本字符為基礎(chǔ)的，是根據(jù)字符處于詞的不同位置而變換出來(lái)的。對(duì)32個(gè)基本字符按照基線進(jìn)行分類,其中基線為垂直線的有9個(gè),基線為水平線的有22個(gè), 其他1個(gè)。
2 基于Hough的傾斜檢測(cè)算法
2.1 Hough變換原理
　Hough變換的原理[2,4]是：利用圖像空間和Hough參數(shù)空間的點(diǎn)-線對(duì)偶性， 將圖像空間的檢測(cè)問(wèn)題轉(zhuǎn)換到參數(shù)空間。通過(guò)在參數(shù)空間里進(jìn)行簡(jiǎn)單的累加統(tǒng)計(jì)，再根據(jù)概率最大原理得到圖像空間的一些特性，最后將數(shù)據(jù)映射回圖像空間。Hough變換檢測(cè)受干擾的影響較小，是一種快速的直線檢測(cè)方法。在實(shí)際應(yīng)用中，通常圖像平面上的一個(gè)點(diǎn)就對(duì)應(yīng)到參數(shù)r-θ平面上的一條曲線上。如圖1所示，直線與原點(diǎn)的法線距離為r，法線與x軸的夾角為θ，直線上的每個(gè)點(diǎn)都滿足：

2.2 手寫體維文字符雙線傾斜檢測(cè)算法
    Hough變換在檢測(cè)過(guò)程中抗干擾性好,它利用圖像空間目標(biāo)像素的坐標(biāo)去計(jì)算參數(shù)空間中參考點(diǎn)的可能軌跡，是一種很好的直線提取方法。
2.2.1 維文字符預(yù)處理
    進(jìn)行Hough變化之前還需要對(duì)字符圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括灰度化和細(xì)化兩個(gè)過(guò)程。
    (1)對(duì)字符圖像進(jìn)行灰度化。將24色位圖格式的傾斜維文字符圖像轉(zhuǎn)換成256色的灰度圖像，并進(jìn)行去噪處理。
　(2)通過(guò)細(xì)化，對(duì)字符圖像進(jìn)行骨架提取。

2.3 維文字符的傾斜校正
    根據(jù)檢測(cè)出的傾斜角度α和β，對(duì)維文字符進(jìn)行旋轉(zhuǎn)變換，實(shí)現(xiàn)字符的傾斜校正。
3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
    實(shí)驗(yàn)利用Visual Studio 2008為平臺(tái)編寫程序來(lái)實(shí)現(xiàn)基于Hough變換的維文字符的傾斜校正。大多數(shù)手寫體字符的傾斜校正角度在[-45°，45°]之間，少數(shù)手寫體字符的傾斜校正角度超出這個(gè)范圍。以水平基線或者垂直基線為軸進(jìn)行校正，校正結(jié)果與印刷體原圖的對(duì)比如圖3、圖4所示。

    一些字符使用基于水平或者垂直基線進(jìn)行校正之后，仍不能得到理想的效果。為了解決這一特殊情況，根據(jù)雙線檢測(cè)提取出兩個(gè)傾斜角度，可采用角平分線法，即將Hough變換檢測(cè)到的兩條直線的角平分線作為基線進(jìn)行傾斜校正。利用角平分線法進(jìn)行校正的結(jié)果如圖5、圖6所示。

    可以看出，與單純使用水平基線或垂直基線作為旋轉(zhuǎn)軸相比,使用角平分線法對(duì)傾斜維文字符進(jìn)行校正,傾斜度有了明顯的改善。
    對(duì)480幅傾斜手寫體圖像進(jìn)行字符校正,結(jié)果如表2和表3所示，其中表3根據(jù)基線的檢測(cè)次序分類，表3根據(jù)基線的方向分類。

    本文根據(jù)維文字符的書寫特點(diǎn)和字符基線位置的不同對(duì)字符進(jìn)行分類；對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的維文手寫體字符采用基于Hough變換的雙線傾斜校正算法提取傾斜角度。用該算法校正了480幅不同的手寫體維文字符，得到了滿意的效果。國(guó)內(nèi)外均有文獻(xiàn)研究手寫體數(shù)字的傾斜校正[5]，本文算法也可用于手寫體數(shù)字的傾斜校正。此外，該算法也可用于處于傾斜狀態(tài)的印刷體維文字符和印刷體數(shù)字的傾斜校正。
參考文獻(xiàn)
[1] 任宏宇，袁保社，田園. 基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的維吾爾聯(lián)機(jī)手寫字符識(shí)別[J]. 微電子學(xué)與計(jì)算機(jī)，2010,27(8):238-241.
[2] MAHMOUD A, SHATNAWI A,OMAR K. Skew detection and correction technique for arabic document images based  on centre of gravity[J]. Journal of Computer Science,2009,21(3):363-368.
[3] 李政,楊揚(yáng),頡斌,等. 一種基于Hough變換的文檔圖像傾斜糾正方法[J].計(jì)算機(jī)應(yīng)用，2005,25(3):583-585.
[4] 萬(wàn)芳.聯(lián)機(jī)手寫維吾爾文字識(shí)別技術(shù)的研究與實(shí)現(xiàn)[D].烏魯木齊：新疆大學(xué)，2007.
[5] 王有偉,劉捷. 手寫體數(shù)字識(shí)別中的一種新的傾斜校正的方法[J].計(jì)算機(jī)工程，2004,30(11):128-130.