[發明專利]一種簡單的高準確率的鋼印數字自動識別方法

有效

• 申請號: 201110310074.1
• 申請日: 2011-10-13
• 公開（公告）號: CN102426649A
• 公開（公告）日: 2012-04-25
• 發明（設計）人: 陳宏彩;程煜;郝存明
• 申請（專利權）人: 石家莊開發區冀科雙實科技有限公司
• 主分類號: G06K9/20
• 分類號: G06K9/20;G06K9/46
• 代理公司: 石家莊冀科專利商標事務所有限公司 13108
• 代理人: 李羨民;高錫明

1.一種簡單的高準確率的鋼印數字自動識別方法，其特征是，它首先對字符區域進行粗定位，分割出字符區域；然后將數字圖像由RGB空間轉換到YCbCr空間，并采用分塊自適應閾值的Canny算子和邊緣閉合相結合的方法從數字圖像的Y分量提取字符輪廓；再分割出單個字符并進行歸一化處理；最后采用級聯模板匹配分組的方法識別數字，具體步驟如下：

a、字符區域粗定位：

從采集到的鋼瓶鋼印數字圖像中，截取包含字符的矩形區域；

b、提取字符邊緣：

首先將粗定位后的鋼瓶鋼印數字圖像由RGB空間轉換到YCbCr空間；

然后把圖像分成M×N塊，采用自適應閾值的Canny算子和邊緣閉合相結合的方法逐塊提取字符輪廓，具體步驟為：

①?利用二維高斯函數????????????????????????????????????????????????的一階導數對鋼瓶鋼印數字圖像的Y分量進行平滑去噪，其中，高斯濾波器參數由下式確定：

?????；?

其中，??；??????

式中，為當前像素點亮度值，為窗口大小，?為窗口內的亮度值總和；?

②?計算平滑后的數據陣列的梯度幅值和梯度方向：

，?

，

其中,?和分別為在和方向偏導數的陣列：

，

，

③?對梯度幅值進行非極大值抑制：

使用3×3大小，包含8方向的鄰域對梯度幅值陣列的所有像素沿梯度方向進行梯度幅值的插值，在每一個點上，鄰域的中心像素與沿梯度方向的2個梯度幅值的插值結果進行比較，如果鄰域中心點的幅值不比梯度方向上的2個插值結果大，則將對應的邊緣標志位賦值為0；

④?檢測和連接邊緣：

對經過非極大值抑制和梯度直方圖分類的子圖像分別使用高閾值和低閾值分割，得到2個閾值邊緣圖像和，然后在中把邊緣連接成輪廓，若輪廓上有間斷，則在達到輪廓端點時,在由低閾值得到的邊緣圖像的8鄰域位置尋找可以連接到輪廓上的邊緣,?這樣,利用遞歸跟蹤的算法不斷地在中搜集邊緣,直到將中所有的間隙都連接起來為止，所述高閾值和低閾值由以下方法確定：

設閾值和將非極值抑制后的梯度幅值分為3類：、、，為非邊緣點類，為邊緣點類，介于和之間，對某一類來說，定義0階矩和1階矩：

，??，

其中，為像素點梯度幅值，、為第類像素梯度幅值的開始和結束值，=0，為幅值為的像素點總數，為第類像素點總數，為所有像素點總數，令

，

則類間方差為：

，

將使類間方差最大的閾值和分別設置為高閾值和低閾值；

c、數字的分割與歸一化處理：

①?數字分割：

首先在邊緣檢測圖上計數豎直積分投影的平滑曲線p(x),再搜索p(x)的局部最小值，得到一個波谷位置序列v(0)，v(1)，…,v(n)，然后將相鄰兩個波谷v(i)和v(i+1)分別作為左右邊界提取出一組矩形區r(i)，并根據下列規則對矩形序列r(i)進行刪除、分裂、合并和調整大小，中值寬度等于單個數字的標準寬度：

Ⅰ、若相鄰矩形r(i-1)和r(i)?的寬度均小于矩形序列的中值寬度且合并后的寬度接近矩形序列的中值寬度，則將r(i-1)和r(i)合并；

Ⅱ、若矩形r(i)的寬度接近兩倍中值寬度，且前后相鄰矩形的寬度接近中值寬度，則將r(i)等分成兩塊；

Ⅲ、若相鄰矩形r(i-1)和r(i)的寬度之和接近兩倍中值寬度，但其中一個矩形寬度小于中值寬度，另一個矩形寬度大于中值寬度，調整r(i-1)的右邊界和r(i)的左邊界，使得兩個矩形等寬；

②?定位單個數字上下左右邊界：

首先對圖像進行濾波：掃描整個圖像，當發現一個白色的點時，考察和該白色點直接或者間接相連接的白色點的個數，如果個數小于規定的閾值，則把它去掉，濾波完成后按以下方法確定單個數字邊界：

上下邊界的定位：對分割出的單個數字圖像從上到下逐行掃描，遇到第一白色像素點時，認為是字符的上邊界；遇到第j行有白色像素點，第j+1行白色像素點為0時，則認為是字符的下邊界；

左右邊界的定位：在每個數字高度范圍之內自左向右逐列進行掃描，遇到第一個白色象素時認為是字符的左邊界，然后繼續掃描，直至遇到有一列中沒有白色象素，則認為是這個字符的右邊界；

計算數字的寬度，若寬度小于中值寬度的2/3，則直接識別該數字為“1”；

③?對字符進行歸一化處理：

將經過分割的非“1”數字進行縮放處理，使其高度等于標準圖像高度，然后根據縮放處理后數字的寬度，把圖像中的像素點按照插值的方法映射到標準圖像中，并進行連通性檢測和邊緣連接；

d、采用級聯模板匹配分組的方法對除去數字“1”之外的9個數字進行識別。

2.根據權利要求1所述簡單的高準確率的鋼印數字自動識別方法，其特征是，高斯濾波器參數的求解過程中，窗口內的亮度值總和采用下述方法計算：

定義點處的積分圖像：?

?，

式中，為圖像點處的亮度值；通過下面兩式迭代計算得到：

，

，

其中，為一列的積分，

建立積分圖像后，窗口內的亮度值總和通過下式計算：

??????，

根據權利要求1或2所述簡單的高準確率的鋼印數字自動識別方法，其特征是，將高斯函數梯度矢量?的二維卷積模板分解為兩個一維濾波器：通過不同模板匹配方法把待識別數字逐級分組，直到分離并識別出單個數字；

?和

，

式中：

，，

，，?

其中，k為常數，

然后將兩個模板分別與圖像的Y分量進行卷積。