[發明專利]一種基于漢字筆畫特征的中文文本圖像倒置判別方法

有效

• 申請號: 201710695383.2
• 申請日: 2017-08-15
• 公開（公告）號: CN107609482B
• 公開（公告）日: 2021-02-19
• 發明（設計）人: 王建;龐彥偉
• 申請（專利權）人: 天津大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/40;G06K9/62
• 代理公司: 天津市北洋有限責任專利代理事務所 12201
• 代理人: 程毓英

1.一種基于漢字筆畫特征的中文文本圖像倒置判別方法，包括下列步驟：

(1)判斷輸入掃描文本圖像類型，如果是灰度圖像，則保持不變；如果是彩色圖像，則將將其轉換為灰度圖像，用I表示灰度圖像；

(2)對灰度圖像I進行去噪、對比度增強以及二值化處理，得到的二值化處理結果用B表示；

(3)將B劃分為大小相等的36個子區域，選擇靠近中心位置的16個子區域作為候選文本區域，用T_i,i＝1,2,...,16,表示；

(4)對于每個候選文本區域，按照下式計算其相應的中文本點的數目并做歸一化處理，得到表示各候選文本子區域的特征的R_i：

式中，(s,t)∈T_i表示R_i中的各像素點坐標，B(s,t)表示對像素點(s,t)二值化處理的結果，M×N為灰度圖像I的總像素點數；

(5)預設兩個小于1的閾值TH₂和TH₃，對于某個T_i，如果滿足TH₂R_iTH₃，則將相應的候選文本區域選為特征提取所用的文本區域，用H_k,k＝1,2,...,K,表示用于特征提取的文本區域集合，K為文本區域的總數；

(6)選擇兩個模板，模板1為用于描述漢字中左撇和右捺組成結構的“人”形筆畫檢測模板2為用于描述漢字中的橫折筆畫的形的筆畫檢測模板；

(7)使用筆畫特征提取算法，計算文本區域所對應的特征值：N₁、N₂、M₁和M₂，筆畫特征提取算法如下：

1)對于某個用于特征提取的文本區域H_k，用形態學細化技術對文本點進行細化處理，最終得到單像素寬的文字骨架結構信息，用S表示細化結果；

2)使用模板1和模板2，分別對S進行模板匹配，對于模板1，過程是：對于H_k中的某一個骨架點，將其與模板1的參考點位置對齊，然后對骨架點鄰域內與模板1對應位置上各點進行“同或”運算；計算H_k內各骨架點“同或”運算結果的累加值，并做歸一化處理，計算結果用U_k(j)表示，其中j表示H_k中的骨架點的序號，對于H_k中第j個骨架點，如果滿足U_k(j)TH₃，則將該點標記為第1類特征點；對于模板2，按照類似的過程標記第2類特征點；

3)對于每個H_k中的所有骨架點，使用步驟2)判斷該點是否是兩類特征點，并分別對文本圖像的第1類特征點和第2類特征點數進行累加，將兩類特征點的總數分別作為兩個特征值，用N₁和N₂表示；

4)將細化結果S旋轉180°，處理結果用S′表示，對S′重復步驟2)和步驟3)，用M₁和M₂表示S′對應的第1類特征點和第2類特征點的總數；

(8)文本圖像倒置檢測：

1)根據特征量N₁、N₂、M₁和M₂，計算復合特征值F，即有

2)預設一個大于0.6的閾值TH₄，根據F的取值大小，判別文本圖像是否存在倒置，即有

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，取TH₂＝0.2，TH₃＝0.4；閾值TH₄在0.6～0.8之間取值。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，步驟(2)的步驟如下：

1)采用模板為3×3的中值濾波技術對灰度圖像I進行去噪，處理結果用G表示；

2)采用CLAHE技術，對濾波結果圖像G進行對比度增強處理，處理結果用E表示；

3)使用Otsu法計算E的全局閾值TH₁，并使用全局閾值TH₁對E進行二值化處理，處理結果用B表示。