matlab ：检测文档图片中的字母l

一、实验目的
检测文档中所有的字母l （即小写的L）。

二、实验环境
Matlab2017a
三、实验方案分析
识别出文档中所有的字母l （即小写的L），若直接采取开运算的话，将会把所有的含有l结构的字母全部识别出来，错误率非常的高，因此采用了击中击不中变化来实现识别，这样可以提高识别率。
四、原理
击中击不中变换利用的是腐蚀过程中所填入的结构元素的位置运动的轨迹作为目标位置检测的依据，同时根据对偶的性质可以得出与其中A与Ac，h与M是互补的关系，故结构元素H和M的运动的轨迹应该是一样的，即的结果就是目标的位置。因此，要将图1先转换成二值图像，然后用l的模板进行腐蚀，同时求出图1和模板的补集然后进行腐蚀处理，讲上述的步骤进行求与操作，得到的点就是l的位置。

五、软件设计
根据上述原理所述。可以得出下述的软件流程图。

图2 流程图
5.1 图像的加载：
对图像进行加载并作出了二值化处理和黑白反转，其结果如图3所示。

图3 初步处理后的图像

5.2 模板的提取：
对于击中击不中定理而言最终的是模板的提取，将转换后的二值图像，使用散点图显示二值化后的图像如图4所示，可以看出文本中每一行字母的宽度大概是20行，然后找出第一个l是第三行，其在数组的位置大约是66-79行。

图4 散点图显示二值化图像
然后选择66-79行，做散点图如图所示，定位到第一l的位置为146-149列：

图5 行散点图
通过上述的方法可以定位到第一个l的位置大约位于二值化数组的（66：79，146：149）的位置，提取出来并显示如图6所示。

图6 模板1的效果图

根据击中击不中定理，可以直接在上述的模板直接求反可得出模板2，如图7所示。

图7 模板2的效果图
5.3 腐蚀
使用模板1对图3进行腐蚀其结果如图8所示.

图8 模板1腐蚀的结果图
使用模板2对图3的补集进行腐蚀，其结果图如图8所示。

图9 模板2进行腐蚀的结果

对上述的结果进行求与可得结果，其如图10所示，即l的位置。

图10 文档中l的位置
5.6简单重构
通过模板1对图10进行腐蚀操作可得。

图11结果图
六、结论
通过上述的击中击不中变换，提高了识别率，降低了P、L、i等包含有l结构的字母影响。

七、代码

clear all
clc
%%读取
Targe2=imread('document.bmp');
% imshow(Targe2) Targe2=im2bw(Targe2);%二值化
Targe2=~Targe2;%求反
imshow(Targe2);model1=Targe2(66:79,146:149);%提取模板
imshow(model1);fe=imerode(Targe2,model1);
figure;imshow(fe)model2= ~model1;            %模板二
figure;imshow(model2);Targe2_2=~Targe2;
fe2 = imerode(Targe2_2,model2);
figure,imshow(fe2);Aim= fe & fe2;              %求与
figure,imshow(Aim);%% 图像重构Targe=imdilate(Aim,model2);
figure,imshow(Targe)

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