傳統(tǒng)紙質(zhì)讀物的數(shù)字化以及諸如條碼識別等字符識別系統(tǒng)都離不開圖像的讀入與識別，然而目前廣泛使用的字符識別設(shè)備將這兩部分獨立開，即由圖像讀入設(shè)備(如掃描儀)和安裝于計算機上的識別軟件構(gòu)成，但這樣的設(shè)備構(gòu)成離不開安裝識別軟件的計算機，造成成本上升和使用不便。隨著電子產(chǎn)品的普及，具有攝像功能的電子產(chǎn)品及其上的識別軟件也可以構(gòu)成一個字符識別系統(tǒng)，但是這種識別系統(tǒng)的識別速度受到攝像頭調(diào)焦的限制，難以廣泛應(yīng)用。文中提出的便攜式字符采集和識別系統(tǒng)，其硬件平臺是基于接觸式圖像傳感器(CIS)與ARM9處理器S3C2410，軟件平臺是基于嵌入式Linux系統(tǒng)，可以克服以上兩種設(shè)備的缺點，同時滿足方便性和快速性的要求。另一方面，由于設(shè)備基于Li-nux操作系統(tǒng)，使得識別軟件的開發(fā)和擴展可以脫離硬件，大大提高識別系統(tǒng)的通用性。

1 圖像采集模塊
    字符識別系統(tǒng)主要由圖像采集模塊和圖像處理模塊組成，其中圖像采集模塊是整個系統(tǒng)的硬件核心，圖像采集的質(zhì)量直接影響系統(tǒng)的整體性能。線陣CIS每次掃描得到一行像素值，配合運動平臺的縱向運動可以完成一幅二維圖像的掃描。為保證圖像采集的質(zhì)量，必須精確控制運動平臺與CIS之間的工作匹配，本系統(tǒng)以CPLD作為圖像采集模塊的控制核心，CIS傳感器、步進電機、ADC以及高速緩存FIFO在CPLD的控制協(xié)調(diào)下完成一幅圖像的采集、模數(shù)轉(zhuǎn)換和數(shù)據(jù)緩存。系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)框圖如圖1所示。

1.1 硬件平臺
    (1)ARM處理器
    采用三星公司的ARM9系列S3C2410A作為處理器，工作頻率可達203 MHz，片上資源豐富，可以滿足實時性要求，為圖像處理提供運行平臺并配合CPLD完成圖像采集模塊的邏輯和讀寫控制。
    (2)圖像傳感器及運動平臺
    接觸式圖像傳感器(CIS)具有體積小、重量輕、功耗低、結(jié)構(gòu)緊湊、連接方便以及無阱深等優(yōu)點，在掃描儀等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。本系統(tǒng)采用SV643C10型CIS，其物理分辨率600 dpi(23．6 dot／mm)，有效掃描寬度29．2 mm，共688個傳感器像素單元，其像素輸出頻率為5 MHz。
運動平臺由步進電機和光電傳感器等組成，光電傳感器實現(xiàn)對進紙的檢測，啟動掃描。步進電機控制掃描件換行，配合CIS完成圖像的采集。
    (3)信號調(diào)理電路
    信號調(diào)理電路完成對CIS輸出模擬信號的差分、放大等，實現(xiàn)降噪和電壓匹配的作用。
    (4)高速A／D轉(zhuǎn)換器
    由于CIS的像素輸出頻率高于處理器內(nèi)部的A／D轉(zhuǎn)換器，所以本系統(tǒng)采用高速的外部ADC器件TLC5540，其最大采樣率40 MB·s-1，擁有8位分辨率。
    (5)數(shù)據(jù)緩存
    為了實現(xiàn)ADC和ARM的速度匹配，提高系統(tǒng)工作效率，在ADC與ARM處理器之間加一個FIFO存儲器作為高速數(shù)據(jù)緩存，選用Averlogic公司的1 MB×8 bit的AL4V8M440。
    (6)CPLD模塊
    實現(xiàn)圖像采集模塊的邏輯控制。為CIS傳感器提供的時鐘信號CP和行轉(zhuǎn)移信號SP。為ADC提供采集時鐘，為FIFO提供讀寫控制和寫時鐘等。本文的CPLD器件采用Ahera公司的EPM7128SLC84-15。
    (7)存儲器
    本系統(tǒng)采用三星公司的64 MB NAND Flash存儲器K9F1208作為程序和數(shù)據(jù)的存儲單元，采用兩片16位的HY57V561620CT-H(總?cè)萘?4 MB)SDRAM作為系統(tǒng)內(nèi)存，同時作為DMA方式讀取緩存數(shù)據(jù)的目的存儲器。其中Flash存儲器存儲空間分配情況如圖2所示。

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1．2 軟件設(shè)計
    圖像采集模塊的程序設(shè)計主要任務(wù)是實現(xiàn)該模塊各元器件的協(xié)調(diào)工作以及實現(xiàn)對圖像數(shù)據(jù)的讀取。主要分為3部分內(nèi)容。
    (1)CPLD上的邏輯設(shè)計。采用VHDL語言編寫，該程序?qū)⑼獠烤д竦?0 MHz輸入進行分頻，為CIS、ADC、FIFO等提供時鐘和控制信號，并為步進電機提供工作時序。
    (2)嵌入式Linux系統(tǒng)的裁剪、配置和移植。本系統(tǒng)采用2．6內(nèi)核，宿主機環(huán)境為Ubuntu8．04。

    (3)Linux驅(qū)動程序的編寫。由于采集模塊對于Linux系統(tǒng)來說可看作為一個設(shè)備，因此該部分程序應(yīng)作為嵌入式Linux設(shè)備驅(qū)動程序來編寫，該驅(qū)動程序通過CPLD間接實現(xiàn)采集模塊的邏輯控制和圖像數(shù)據(jù)的讀取，為應(yīng)用程序的開發(fā)提供底層硬件的接口。從FIFO緩存讀取圖像數(shù)據(jù)采用DMA方式，DMA的目的存儲器為ARM系統(tǒng)的SDRAM。
     圖像采集模塊工作流程圖和圖像采集效果分別如圖4和圖5所示。

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2 圖像識別模塊
    本文的目的是構(gòu)建一個通用的字符識別系統(tǒng)，圖像采集模塊實現(xiàn)了對掃描件圖像數(shù)據(jù)的獲取。由于系統(tǒng)基于嵌入式Linux，使得后續(xù)的圖像處理與字符識別軟件設(shè)計可以脫離硬件系統(tǒng)獨立進行，具有較高的通用性，可以根據(jù)實際應(yīng)用場合開發(fā)和擴展不同的識別軟件，本文僅探討手寫體數(shù)字識別的應(yīng)用。
    識別算法：
    線性判別分析(Linearity Distinction Analysis，LDA)是有效的特征抽取方法之一，廣泛用于人臉識別和字符識別等領(lǐng)域。其基本思想是選擇使Fisher準則函數(shù)達到極值的一組矢量作為最佳投影方向，樣本在該矢量集上投影后，達到最大的類間離散度和最小的類內(nèi)離散度。為找到投影軸，應(yīng)最大化類間離散矩陣Sb和類內(nèi)離散矩陣Sw的比值
   
    其中，c表示為模式的類別數(shù)；μj表示為第j類的均值(其概率為Pj)；μ0為全部樣本均值；*****為第j類模式i的h維向量；n是第j類的樣本數(shù)；N是所有樣本數(shù)。μj和μ0定義為
   
    最優(yōu)化問題可以通過Sb和Sw的特征值的求解而獲得。如果在樣本離散矩陣中非目標樣本占有比重較大，LDA并不能保證找到最優(yōu)子空間。LDA的最優(yōu)分類標準并不一定對分類準確性最優(yōu)，有可能使得已經(jīng)分開的鄰近類引起不必要的重迭。本文采用一種新的加權(quán)LDA方法(ILDA)，其計算方法如下
   
    顯然，如果σ(△)是個常數(shù)，在投影方向上，分別等同Sb和Sw。如果每一類的σ(△)是不同的，這將對臨近類的重迭樣本的分類產(chǎn)生影響?？梢钥闯?，如果△ij較大，則σ(△)較小。
    實驗樣本取自手寫體通用數(shù)據(jù)庫UCI，在Bhattacharyya距離(BD)分類器下對加權(quán)線性判別分析與相應(yīng)的算法進行實驗比較和分析，取得較好的識別性能，證實了該方法提取的特征的有效性。

3 結(jié)束語
    本文采用嵌入式Linux和ARM處理器軟硬件平臺，利用CIS傳感器配合運動平臺實現(xiàn)了圖像的采集和存儲，為嵌入式字符識別系統(tǒng)構(gòu)建了一個圖像采集平臺。在字符識別的應(yīng)用方面，探討了廣泛應(yīng)用的手寫數(shù)字識別算法，在已有的線性判別分析算法基礎(chǔ)上，提出了一種改進的加權(quán)線性判別分析算法，并對該算法進行了實驗驗證，獲得了較好的識別率。