Reconocimiento del número de coincidencias encontradas en una imagen de texto, por medio de convolución y correlación bidimensional

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Programación Matemática y Software
Universidad Autónoma del Estado de Morelos
Dr.Marco Antonio Cruz Chávez
2007-3283
Volumen 12, Número 2/Junio de 2020
Periodo Junio-Septiembre 2020
Artículo de Investigación
75-87
Computación
Junio del 2020
Cuatrimestral

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Gustavo Medina Ángel, Yessica Yazmin Calderón Segura, Gennadiy Burlak, José  Antonio Márban Salgado

Centro de Investigación en Ingeniería y Ciencias Aplicadas, Universidad Autónoma del Estado de Morelos. Avenida Universidad 1001, Colonia Chamilpa, Cuernavaca, Morelos, México, C.P. 62209.

Recibido: 16 de junio de 2018   Aceptado: 12 de enero de 2020  Publicado en línea: 30 de junio de 2020

Resumen. Aplicamos el método de convolución y correlación para buscar en una imagen de texto el número de  veces que se repite una letra o una palabra, para ello ocupamos una máscara laplaciana para realizar una convolución entre esta mascara y las dos imágenes  a tratar (la imagen que contiene todo el texto y la imagen de texto o letra que se quiera buscar), posteriormente aplicamos el método de correlación para obtener los valores máximos en ambas imágenes y hacemos un conteo al comparar los valores más altos a través de la imagen. La combinación de estas dos técnicas ha resultado muy útil en el tratamiento de imágenes para el reconocimiento de caracteres, pero también puede ser aplicable al reconocimiento de otros cuerpos periódicos en un sistema de pixeles.

Palabras Clave: Picos, Autocorrelación, Surcos,  Buffer.

Abstract. We apply the convolution and correlation method to search in a text image the number of times a letter or a word is repeated, for this we occupy a Laplacian mask to make a convolution between this mask and the two images to be treated (the image that contains all the text and the image of text or letter that you want to look for), then we apply the correlation method to obtain the maximum values ​​in both images and make a count when comparing the highest values ​​in the whole image. The combination of these two techniques has been very useful in the treatment of images for the recognition of characters, but it can also be applicable to the recognition of other periodic bodies in a pixel system.

Keywords: Peaks, Autocorrelation, Grooves, Buffer.