H-Cb混合颜色模型下快递单手写体提取算法研究

目的 在不受光照条件的影响下， 利用 H-Cb混合颜色模型， 提取快递单底单图像手写体文字信息。 方法 首先将图像从 RGB 颜色空间分别转换到 HSI 颜色空间和 YCbCr颜色空间 ； 然后将改进的YCbCr颜色空间的 Cb 颜色分量与 HSI 颜色空间的 H 颜色分量进行信息融合； 最后对提取出的手写体文字信息进行阈值和反相处理， 并将该算法提取结果与基于 YCbCr颜色空间 Cb颜色分量阈值分割方法和基于 Lab颜色空间的手写文字聚类算法的提取结果， 在分割效果、文字识别率上进行对比。 结果利用 H-Cb混合颜色模型检测出的手写体文字更准确， 具有更高的识别率， 在理想文字切分条件下识别率达96%。 结论 使用 H-Cb混合颜色模型提取手写文字受光照条件影响小， 提取出的图像噪声小、识别率高，算法简单可行，为彩色图像的检测与判定技术提供了支撑。