DCDIR Sistemi – Ödev Hazırlatma – Proje Yaptırma – Tez Yaptırma Fiyatları – Sunum Örnekleri – Ücretli Ödev Yaptırma – Ödev Yaptırma Ücretleri
DCDIR Sistemi
Önerilen mükerrer belge görüntü alma sistemi yaklaşık olarak üç bölümden görüntü ön işleme, veritabanı oluşturma ve belge alma içerir. Bu bölüm, bu üç bölümü ayrıntılı olarak tanıtacaktır.
Görüntü Ön İşleme
Yinelenen bir belge ikili görüntüsü oluşturmak için bir belgeyi tararken, belgenin tarayıcıdaki konumu yanlış yerleştirilmiş olabilir, bu nedenle yinelenen belge görüntüsü eğimli hale gelebilir. Şekil 1(a) orijinal bir görüntüyü gösterir ve Şekil 1(b), eğimli görünen kopya belge görüntüsüdür. Bir belge görüntüsünün eğimli durumu, kullanıcılara rahatsızlık verebilir ve görüntü özelliklerinin çıkarılmasında hatalara neden olabilir.
Peng ve ark. (2000), bir görüntünün eğimini saptamak için korelasyona dayalı bir yöntem kullanmış ve ardından algılanan eğime göre görüntüyü geri döndürmek için bir enterpolasyon tekniği uygulamıştır. DCDIR sistemi, eğimli belge görüntüsünü geri döndürmek için bu tekniği kullanacaktır. Şekil 1(c), eğim ayarlandıktan sonra kopyalanan belge görüntüsüdür.
Şekil 1(c)’de olduğu gibi, yinelenen belge görüntüsünü geri çevirdikten sonra, yinelenen belge görüntüsünün çerçevesi eğimli hale gelecektir. Belge görüntüsünün kenar boşluğunu kesmek gerekir. Boş çerçeveyi kaldırırken sistem, sol üst pikselden kopya belge görüntüsünü taramaya başlar.
Ardından, soldan sağa ve yukarıdan aşağıya sırayla, her piksel belirli bir siyah piksel P bulunana kadar taranır. Son olarak, belge görüntüsünün üst kenar boşluğunu kesmek için P’yi içeren satırdan önceki satırlarda bulunan tüm pikseller kaldırılır. Aynı yöntem kullanılarak belge görüntüsünün alt, sol ve sağ kenar boşlukları da kaldırılır. Gösterildiği gibi belge görüntüsünün kenar boşluklarını kestikten sonra nihai yinelenen belge görüntüsünü gösterir.
DİR Otomasyon Sistemi
Dir sorgulama
Beyanname SORGULAMA
2006/12 sayılı Dahilde İŞLEME Rejimi Tebliği
DİR Otomasyon Sistemi giriş
Dtm giriş
Ticaret Bakanlığı
Ticaret Bakanlığı diib
Veritabanı Oluşturma
Bundan sonra, DCDIR sistemi, kenar boşluklarının kesildiği kopya belge görüntüsü I’den karakter görüntü özelliklerini çıkarır ve sistem, özellikleri veritabanında depolar. I’in karakter görüntü özelliklerini çıkarmadan önce, sistem ilk olarak her satır görüntü bloğunun orijinal belgedeki belirli bir satır metninin yalnızca tam görüntüsünü içermesini sağlamak için I üzerinde metin satırı bölümlemesini gerçekleştirir.
Daha sonra sistem, her karakter görüntü bloğunun yalnızca bir Çince karakter içermesi için önceden bölümlere ayrılmış her bir satır görüntüsü bloğundan tüm karakter görüntü bloklarını bölümlere ayırır. Son olarak, her karakter görüntü bloğunun özelliği daha sonra çıkarılır.
Yinelenen bir belge görüntüsünden çizgi görüntüsü bloklarını bölümlere ayırma adımlarıyla ilgili olarak, ilk olarak, yinelenen belge görüntüsündeki tüm siyah pikseller yatay yönde bir projeksiyon dikey eksenine yansıtılır. Yansıtma dikey eksenindeki siyah bölümün uzunluğu, siyah pikselleri siyah bölüme yansıtılan karakter görüntülerini içeren karşılık gelen metin satırının yalnızca yüksekliğidir.
Daha sonra, her çizgi görüntü bloğundaki tüm siyah pikseller, belirli bir projeksiyon yatay eksenine dikey yönde yansıtılır. Bu durumda, projeksiyon yatay eksenindeki siyah piksellerin ve beyaz piksellerin dağılım sınırları, karakter görüntü bloklarının sol ve sağ sınırlarının konumlarıdır. Yansıtma yatay ekseninde, siyah bölümün uzunluğu, siyah pikselleri siyah bölüme yansıtılan karşılık gelen karakter görüntü bloğunun genişliğidir.
Çoğu Çince karakterin boyutları birbirine yakındır. Belirli bir karakter görüntü bloğunun yüksekliği, belge görüntüsündeki tüm karakter görüntü bloklarının ortalama yüksekliğinin dörtte üçünden daha küçük olduğunda ve CB’nin genişliği de tüm karakter görüntüsünün ortalama genişliğinin dörtte üçünden daha küçük olduğunda bloklar, sistem daha sonra CB’deki karakteri bir gürültü olarak kabul edecek ve ardından onu kaldıracaktır.
Bundan sonra, her karakter görüntü bloğuna üç yatay tarama çizgisi çizilir. Bu üç yatay tarama çizgisi blokta sırasıyla 1/4×H, 2/4×H ve 3/4×H karakter yüksekliklerinde yer almaktadır. Burada H, karakter görüntü bloğunun yüksekliğini temsil eder. Tarama hattının geçtiği siyah piksellerin toplam sayısının beyaz piksellerin sayısına oranına göre, karakter görüntü bloğunun özelliğini depolamak için gereken bellek alanını azaltmak için bir kodlama işlemi yürütülür. Kodlamanın yolu aşağıdaki şekilde gösterilmiştir.
Bu denklemde, Di,w ve Di,b sırasıyla i-inci tarama çizgisinin içinden geçtiği beyaz piksellerin ve siyah piksellerin toplam sayılarıdır ve m, tarama satırındaki siyah piksellerin ve beyaz piksellerin toplam sayısı gerekir.
Böylece, her karakter görüntü bloğu temsil edilebilir. Bir kodla; kodu 012 olarak adlandırıyoruz, karakter görüntü bloğunun kodu. Sırasıyla 0, 1, … ve 7 ondalık özellik kodlarına karşılık gelen 000, 001, 010, 011, 100, 101, 110 ve 111 olmak üzere 8 farklı ikili kod vardır.
Bir tarayıcının çözünürlük ayarı farklı olabileceğinden, aynı orijinal belge, farklı boyutlardaki kopya belge görüntüleri olacak şekilde taranabilir. Önerilen bu özellik, siyah piksel ve beyaz piksel sayısının oranını benimser, bu nedenle, görüntülerin ölçek değişkeni nedeniyle özellik kodlaması etkilenmeyecektir.
Ayrıca, istenen kopya belge resmi ve sorgu belge resmi aynı orijinal belgedendir. Bu nedenle, sorgu belgesindeki karakterlerin yazı tipi ve stilinin, istenen kopya belge görüntüsündeki karakterlerden farklı olması sorunu bu sistemde oluşmayacaktır.
Bir kağıt belge uzun bir süre kullanıldıktan sonra belge lekelenebilir veya yıpranabilir, bu nedenle içeriği belirsiz olabilir. Döndürme, ölçek, öteleme ve gürültü değişimlerine duyarsız etkili bir görüntü özelliğinin nasıl geliştirileceği, gelecekte önemli bir görevdir. Birçok belge basılı veya el yazısı metinlerdir, çok dillidir veya metin için temel kompozisyon stili ve yazı tipinden oluşur. Gelecekteki bir belge görüntüsü indeksleme yöntemi, yukarıdaki varyantların sağlamlığına sahip olmalıdır.
Ayrıca, aşağıdaki konular araştırıldı ve araştırılmaya devam edecek. Birincisi, bir veritabanındaki bilinen içerikle bir belge görüntüsünün örneklerini bulmak veya eşleştirmektir. Teknikler, yinelemeleri ortadan kaldırarak ve kendisini geri alarak veritabanı bütünlüğünü korumak için uygulanabilir. İkincisi, resim başlıklarını indekslemek ve içerik ile tanımladıkları resimler arasında bir ilişki kurmaktır.
Daha sonra resim yazısı, yinelenen belge görüntülerinin değerli bir aracı olabilir. İdeal olarak, bir kopya algılama algoritması hem tamamen aynı içeriğe sahip tam kopyaları hem de ortak metinlerinin büyük bir yüzdesine sahip olan kısmi kopyaları bulabilir. Tam kopyaları bulmak, büyük bir veritabanı için gereken depolamayı azaltabilir. Kısmi kopyaları bulmak, kullanıcıların belirli bir belgenin diğer sürümlerini kolayca bulmasını sağlar.
2006/12 sayılı Dahilde İŞLEME Rejimi Tebliği Beyanname SORGULAMA DİR Otomasyon Sistemi DİR Otomasyon Sistemi giriş Dir sorgulama Dtm giriş Ticaret Bakanlığı Ticaret Bakanlığı diib