[發明專利]基于Harris角點和筆畫寬度的文字區域檢測方法

有效

• 申請號: 201510407779.3
• 申請日: 2015-07-13
• 公開（公告）號: CN105205488B
• 公開（公告）日: 2018-07-24
• 發明（設計）人: 蔣曉悅;連潔;馮曉毅;李會方;吳俊;謝紅梅;何貴青;夏召強
• 申請（專利權）人: 西北工業大學
• 主分類號: G06K9/46
• 分類號: G06K9/46
• 代理公司: 西北工業大學專利中心 61204
• 代理人: 顧潮琪

本發明提供了一種基于Harris角點和筆畫寬度的文字區域檢測方法，該方法主要包括邊緣增強的Harris角點檢測，依據筆畫寬度篩選候選區域以及基于文字顏色的區域膨脹三大部分，本發明通過對角點檢測得到的文字區域后進行連通區域分析，去掉不符合文字行特征的響應區域，可顯著提高角點檢測圖像中文字區域的準確率，較單一基于邊緣特征的文字檢測方法，可提高圖像中的文字檢測的召回率，較單一基于連通區域的文字檢測方法，可獲得更高的檢測效率，本發明較單一的基于邊緣特征和基于連通區域的文字檢測方法都具有優勢。

技術領域

本發明涉及一種圖像處理，尤其是文字區域檢測方法。

背景技術

根據2012年的互聯網統計數據，該年接入互聯網的各類電子設備達到了170億，僅每天上傳到facebook的圖像就達到了3億張。面對互聯網上海量的圖像、視頻資源，如何對它們做到正確、高效的理解成為當前多媒體信息技術研究的重點。與圖像的顏色、灰度等低級信息相比，圖像中的文字信息與圖像內容緊密相關，是可以被人直接理解和利用的高級語義信息，因此對圖像中的文字獲取成為了理解圖像、視頻內容的重要線索。現有的復雜背景下文字檢測的方法主要可以分為三大類，分別是基于邊緣特征的方法、基于連通區域的方法和基于紋理的方法。基于邊緣特征的算法思路簡明，檢測速度很快，但是檢測后會出現大量的虛警區。基于連通區域檢測文字的方法可以減少誤判的幾率，但是對整幅圖像進行顏色連通區域分析，效率非常低，并且對于文字相較背景對比度過小或是兩者顏色接近時，檢測效果不理想。而基于紋理的文字檢測方法當背景復雜時，穩定性較差，并且耗時較長。考慮到基于單一像素和連通區域兩種檢測方案的優缺點及適用范圍，我們提出綜合使用上述兩種方法，保證我們的文字檢測方法既有基于邊緣特征算法的高效性，同時還有基于連通區域檢測的準確性。

因此，本發明的目的是針對基于邊緣特征提取到的文字虛警過多，以及基于連通區域檢測文字效率低下，不利于對大量圖像數據進行文字區域的快速準確定位的問題，提出一種新的基于邊緣特征和聯通區域特征的文字檢測方法。本方法首先對整幅圖像進行邊緣特征提取，然后在邊緣特征響應區域內進行連通區域檢測，去除非文本區域，最后，在保留下的區域內，根據局部文字顏色一致的特征擴張原有區域得到完整的文字行，在提高檢測準確率的同時顯著提高檢測效率。

發明內容

為了克服現有技術的不足，針對圖像中的文字區域，我們利用文字區域豐富的邊緣信息，尤其是中文文字具有豐富的角點信息，首先對整幅圖像進行Harris角點檢測。然后在角點響應區域內進行筆畫寬度的計算，去除非文本區域，最后，在保留下的區域內，根據局部文字顏色一致的特征擴張原有區域得到完整的文字行，最終提高文字檢測的準確性以及效率。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是基于Harris角點和筆畫寬度的文字區域檢測方法，該方法主要包括邊緣增強的Harris角點檢測，依據筆畫寬度篩選候選區域以及基于文字顏色的區域膨脹三大部分，具體步驟如下：

步驟1：邊緣增強的Harris角點檢測

假設原灰度圖像為I，

(1.1)用canny算子對原灰度圖像I進行邊緣檢測得到邊緣圖像I_edge，之后按下式計算得到圖像I'：

I'＝I+n_edge*I_edge (1)

其中n_edge為邊緣圖像I_edge的放大倍數，取值范圍為80～120，然后代入下式：

I”(i,j)＝I'(i,j)/I'_MAX*256 (2)

其中I'(i,j)為圖像I'中點(i,j)處的像素值，I'_MAX為圖像I'中所有像素點的最大值，式(2)可確保更新后的圖像I”中各像素點的取值范圍在[0，255]之間；