[發明專利]一種關聯運動數字字符智能識別方法

無效

• 申請號: 200910096905.2
• 申請日: 2009-03-23
• 公開（公告）號: CN101510265A
• 公開（公告）日: 2009-08-19
• 發明（設計）人: 何道遠;戴華平
• 申請（專利權）人: 浙江大學
• 主分類號: G06K9/64
• 分類號: G06K9/64;G06K9/54
• 代理公司: 杭州天勤知識產權代理有限公司
• 代理人: 胡紅娟

1.一種關聯運動數字字符智能識別方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)采用基于邊緣檢測的圖像分割技術提取數字字符圖像；

(2)將數字字符圖像的像素值進行量化；

(3)采用垂直投影法分割數字字符圖像得到各位數字字符圖像；

(4)對各位數字字符圖像分別進行識別，得到每一位數字字符的對應值；

所述的識別包括以下步驟：

401.建立一個0，1，2，3，4，5，6，7，8，9，0垂直循環的數字字符圖像模板，并計算模板中各個字符垂直起始位置y_is，終止位置y_ie和字符高度h_i，其中i＝0，1，...10；

402.通過模板匹配法求取數字字符圖像與模板圖像的最大相關位置(x，y)；

403.設置循環計算出該最大相關位置y落在字符i-1和字符i的終止位置之間；

404.通過h_y＝y-y_is計算y與字符i起始位置的高度差h_y；通過式r＝h_y/h_i計算與字符i的高度的比值r，當高度差h_y小于0時，r＝0，r是0到1的小數；

405.通過式C＝i+r計算該字符實際對應數值C，C為浮點數；

(5)根據各位數字字符的對應值和數字字符圖像的運動相關性，確定數字字符圖像的讀數；

確定數字字符圖像的讀數包括以下步驟：

501.設數字字符圖像共有n位，最低位為個位，比個位高一位的為第2位，第n位為最高位，數字字符圖像的最低位個位保持浮點讀數不變；

當n等于1時，數字字符圖像的最終讀數為個位的對應值，有D₁＝C₁；

當n大于1時，確定第n位的讀數，包括以下步驟：

501a.通過式計算得到第n位的K值；通過

式計算得到第n位的M值；

其中D₁、D₂......D_n-1是第1、第2、...第n-1位上的最終讀數；

501b.判斷K是否大于M，若K小于M，則將第n位的對應值C_n加上0.5取整后再對10取余，得到第n位的最終讀數D_n；

501c.若K大于M，則繼續判斷第n位對應值C_n的小數部分；若第n位對應值C_n的小數部分大于0.15，則第n位的最終讀數D_n僅取對應值C_n的整數部分；若第n位對應值C_n的小數部分小于0.15，則將第n位對應值C_n的整數部分減1加10后再對10取余，得到第n位的最終讀數D_n；

502.計算數字字符圖像的讀數f

f＝D_n*10^n-1+D_n-1*10^n-2+......+D₁*10°，其中D_n為第n位的最終讀數，D_n-1為第n-1位的最終讀數，D₁為個位的最終讀數。

2.如權利要求1所述的關聯運動數字字符智能識別方法，其特征在于，步驟(1)所述的基于邊緣檢測的圖像分割技術包括以下步驟：

1)輸入包含運動數字字符的圖像；

2)利用數字字符像素與背景像素的亮度差異，采用7*7對稱算子對輸入包含運動數字字符的圖像采用邊緣檢測的圖像分割技術進行數字字符圖像的提取；

3)采用閉算子和開算子去除提取的數字字符圖像的噪聲塊。

3.如權利要求1所述的關聯運動數字字符智能識別方法，其特征在于，步驟(2)所述的量化包括以下步驟：

1)計算數字字符圖像的灰度直方圖；

2)根據直方圖將灰度等級設置成4級；

3)根據灰度等級將數字字符圖像的像素值量化。