Android平台字体识别系统研究与实现

季晨生，徐 明，王经纬，黄 鑫，王军明

扬州大学信息工程学院，江苏扬州 225127

0 引言

如今信息技术飞速发展，中文字库中除了录有中国传统经典的字体外，还有专业厂商制作的字库。近几年，较大规模的西文字体识别与检索已有成效，而识别中文字体的网站却很少。据不完全统计，目前可以下载的中文字体大概有15000多种，而字体网站只提供字体的预览和下载功能，目标性不强[1-2]。

当今智能手机已经相当普及，全球两大类智能手机iphone和Android，其中安卓在中国市场占有率为89.9%，因此开发基于安卓的字体识别软件，将极大地满足市场尤其是广大字体爱好者的应用需求。

1 技术原理

1.1 客户端技术

为了减轻客户端的运行压力，大部分的系统操作都将放在服务器端进行，而客户端只需进行简单提交图片、提交文字等操作。然后通过http方式实现与服务器数据传输。

1.2 服务器端技术

当用户上传图片到达服务器端后，服务器端通过后台程序，将图片存储到某一特定文件夹下，程序自动查找到与之相匹配的文字，并将这些文字生成一个固定大小的图片，形成RGB矩阵，再将这些矩阵进行比较，得到相应的匹配率。按照匹配率，对字体格式进行排序，并将排好的数组，返回给客户端，完成一次数据交互。因此，对于服务器端，我们要用到serverlet技术和javabean技术，将操作写入javabean中，用serverlet将用户页面与后台逻辑操作连接起来。

1.3 相关算法介绍

1.3.1 常用的识别技术

图像处理通常需要将图像划分为若干不相交的区域，图像分割是图像处理的基础。常用的有阈值与图像分割技术、梯度与图像分割技术，通过阈值来对图像进行二值化能让计算机处理的数据量大大减少[3]。

分割后的图像需要对盐粒噪音和毛刺噪音进行消除，通常采用滤波的方法，根据噪音产生机理的不同设计不同的滤波方法，为减少脉冲干扰，可采用中值滤波法[4]。

匹配算法主要有：基于边缘、基于像素点等比较算法[5]。

1.3.2 字体识别技术

1）阈值分割技术

本程序因手机内存限制，不能通过拖动控制条来实时改变阈值，但是如果灰度均值偏小或者灰度均值过大时，仅用单一的阈值算法将很难得到合适的结果，所以通常采用两种阈值：最佳阈值法和大津法，两者相结合自动寻找合适的阈值[6]。

设：最佳阈值法计算的阈值N，大津法计算的阈值M，平均灰度值aver，则：

2）降噪算法

由于不同型号手机摄像头性能各异，加之拍摄手法不同，程序获取的图片源质量不高，二值化后容易出现噪点现象，影响后期匹配算法，因此借助比较常见的降噪算法：中值滤波、均值滤波、对称近邻均值滤波法，在处理细小噪点的算法中，均值滤波算法效率较高但容易降低图片的锐度和细节，综合效果中值滤波法更适合。

2 字体识别软件开发

本手机字体识别系统主要包括如下功能：

截图功能、二值化处理功能、查找文字边界、生成字库图片、统计排序功能、手机端“扫一扫”功能。通过手机摄像头取图并处理，将处理后的图片和相应的文字发送到服务器端进行处理，服务器将查询结果再返回给客户端。

3 结论

经测试，本软件可以实现字体图片获取、上传、识别并返回结果等相关功能。手机Android客户端操作简单明了，产生的结果能满足用户的需求。识别字体的方法位于服务器端，方便日常的维护升级。软件基本达到预期目的。下一步的研究工作将致力于历史记录、字体收藏、下载、替换等后续功能的开发，并对算法做进一步的改进，以提高对于字体的识别能力，加快字体处理速度。

[1] Find-your-font in large font databases， SolliM Lenz R. ， Proceedings of the 15th Scandinavian Conference on Image analysis. Aalborg， Denmark，2007: 432–441.

[2] The snippet statistics of font recognition，Lidke J， Thurau C， Bauckhage C. ， 20th International Conference on Pattern Recognition.Istanbul， 2010:1868–1871.

[3]金立左，夏良正，杨世周. 图象分割的自适应模糊阈值法，中国图象图形学报，2000（5）.

[4]改进的自适应中值滤波算法，黄宝贵 卢振泰 马春梅赵景秀，计算机应用，2011（7）.

[5]周瑜，刘俊涛，白翔.形状匹配方法研究与展望，自动化学报，2012（6）.

[6]罗三定，谭晓东.图像分割中最佳阈值集的选择与评测，计算机与信息技术，2007（6）.