Akademik Bilişim '10 10 - 12 Şubat 2010 Muğla

Bilgi Güvenliğinde El YazısıBora Uğurlu, Kirami Kaçan, İbrahim Türkyılmaz4.2.2 EşiklemeGörüntü işleme algoritmalarını daha etkin birşekilde uygulayabilmek ve daha hızlı sonuçlarüretebilmek için gray-level image, ikili seviyeyeyani siyah-beyaz formata dönüştürülür. Buişlem için Eşikleme (thresholding) yöntemi kullanılır.Eşikleme işlemi en basit haliyle şu şekildegerçekleştirilir; gri seviyedeki resmin pikseldeğerlerinin ortalaması alınır, bu ortalama eşikdeğeri olarak kabul edilir ve bu eşik değerinaltında kalan piksel değerleri siyaha (0), üstündeolanlarda beyaza (1) dönüştürülür. Böyleceelamanları 0 ve 1 değerlerinden oluşan ikili formattabir resim (image) matrisi elde edilir.4.2.3 Gürültülerin Giderilmesiİkili formata dönüştürme işleminden sonra eldeedilen görüntü üzerinde çeşitli gürültüler görülebilmektedir.Genelde piksel serpintisi şeklindemeydana gelen bu gürültüler kâğıt dokümanınyüzeyindeki ince detaylardan kaynaklanmaktadır.Kâğıt dokümanın sayısallaştırılmasıaşamasında tarayıcının da bu gürültülere sebepolduğu görülmektedir. Bunlardan başka birdekişinin kullandığı kalemin bıraktığı lekelerdegürültülere sebep olabilmektedir. Bu tür gürültülerileriki aşamalarda karakterlerin özellikanalizlerinin yapılmasını zorlaştırmaktadır. Busebepten gürültülerin giderilmesi için bir resimiyileştirme yöntemi kullanılmalıdır. Bu işlemiçin yaygın olarak maskeleme yöntemi kullanılır.Eleman değerleri 1 olan 5x5 lik bir filtre(maske) görüntü matrisi üzerinde gezdirilerekgürültüyü oluşturan piksellerin silinmesi sağlanır.Maskeleme yönteminden başka gürültügidermek için 3x3 lük veya 4x4 lük farklı şablonlardakullanılmaktadır [5].4124.2.4 Meyil ve Eğim DüzeltmeDilimleme işleminin başarıyla gerçekleştirilebilmesiiçin istenmeyen gürültülerden arındırılmışgörüntü üzerinde eğim ve meyil düzeltmeişleminin gerçekleştirilmesine ihtiyaç vardır.Böylece yazılan cümlenin, tam olarak görüntüyüzeyinin yatay ve dikey paralelliğinde hizalanmasısağlanır. Bu düzenleme, dilimlemeaşamasında gerçekleştirilecek adımların hatasızbir şekilde ilerlemesine olanak sağlayacaktır.Meyil düzeltme işlemi için Hough dönüşümükullanılarak eğim (meyil) açısı belirlenir(θ). Aşağıdaki formülasyonla meyil düzeltmeişlemi gerçekleştirilir.⎛x′⎞ ⎛ cos( q) sin( q)⎞⎛x⎞⎜ ⎟=⎜ ⎟⎜ ⎟.⎝y′ ⎠ ⎝−sin( q) cos( q)⎠⎝y⎠Eğim düzeltme işlemi için eğim açısının belirlenmesigerekir. Bu işlem aşağıdaki şekildegerçekleştirilir [6].A, karakterin boyudur. Karakteri çevreleyen 4ana hat vardır.y = x+b1,y = x+b2,y =− x+b3,y =− x+b .4Bu hatların y düzleminde kestiği 4 nokta (β 1,β 2, β 3, β 4) ile B hesaplanır.B=( b + b + b + b ) / 2.1 2 3 4Elde edilen A ve B değerleri ile birlikte aşağıdakiformülasyonla eğim açısı hesaplanır.q = arctan(B / A).Bu eğim açısıyla birlikte resimdeki her bir pikselinyeni koordinatları (x’, y’) hesaplanır. Buişlem aşağıdaki dönüşüm kullanılarak gerçekleştirilir.x′ = x−ytan( q),y′ = y.4.3 DilimlemeEl yazısıyla yazılmış cümlenin tanınması işlemiiçin analitik yöntemler kullanılacaktır. Bunuiçin cümlenin kelimelere, kelimelerinde karakterlereayrıştırılması (dilimlenmesi) gerekmektedir.Burada kişilerden, yazacakları cümleninharflerini birbirinden mümkün olduğunca ayrıyazmalarını istendiğinden cümle üzerinde doğrudankarakterlerin dilimlenmesini sağlayabiliriz.Yani cümlenin kelimelere ayrıştırılmasınagerek kalmamaktadır.Karakterlerin ayrıştırılması için ilk olarak görüntümatrisinin düşey izdüşümü (her sütundakaç tane siyah piksel olduğunu gösteren birgrafik) hesaplanır. İzdüşüm üzerinde sadecekarakterler arasındaki boşlukların değeri sıfırolacaktır. Dolayısıyla izdüşüm üzerinde değerisıfır olan koordinatlar belirlenerek karakterlerbirbirinden ayrıştırılır.4.4 Özellik ÇıkarmaVerilecek bir sınıflandırma işlevi için görüntüpiksellerine yansıyan karakteristik özelliklerinölçülmesidir. Bir karakterin tanınmasıaşamasında en etkili sonucu alabilmek için buaşamada kullanılacak en yararlı karakter özelliklerininbir altkümesini oluşturur [6]. Buradakarakterlerin fiziksel biçimini karakterizeeden; şekil yapısı, köşe noktaları, kenar çizgilerigibi özellikleri üzerinde durulacaktır. Buradakarakterler yapay sinir ağına verilmedenAkademik Bilişim’10 - XII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri10 - 12 Şubat 2010 Muğla Üniversitesi413önce inceltme (iskelet çıkartma) işlemi gerçekleştirilir.Böylece yapay sinir ağı karakterleriiskelet özellikleri üzerinde sınıflandırabilecekve bu doğrultuda tanıma yapabilecektir. Karakterleriniskeletlerini çıkaran farklı inceltmealgoritmaları mevcuttur (Hilditch, Zhang-Sueninceltme algoritmaları) [6]. Burada inceltmeişlemi için NWG algoritması kullanılmıştır. Bualgoritma ekstra hesaplama maliyeti getirmedenel yazısı karakterlerin basit ve zarif iskeletleriniüretmektedir [7].4.5 TanımaBu aşamada daha önceden belirtilmiş olan ikifarklı durum söz konusudur. Bunlar her bir karakterindiğerlerinden farklı olarak tanınmasıve her bir karakterin eğiminden yola çıkılarakhangi ruh halini yansıttığının tespitidir. Aşağıdaaçıklanan yapay sinir ağı tasarım yapısı yazıdaolabilecek mümkün olan her karakter içinoluşturulacaktır.Şekil 3. Yapay Sinir Ağı Yapısı [8].Yapay sinir ağı, yapay sinir hücrelerinin birbirleriile çeşitli şekillerde bağlanmasından oluşurve genellikle katmanlar şeklinde düzenlenir.Şekil 3’de genel olarak bir yapay sinir ağınınyapısı gösterilmektedir [8].Karakterlerin tanınmasında kullanılacak yapaysinir ağının giriş katmanında bulunan sinirhücrelerinin sayısı, bir karakterin kaç piksel iletemsil edildiği ile ilgilidir. Eğer her bir karakter