[发明专利]基于腐蚀方法和DoG算子检测文字图像局部特征的方法

权利要求书

1.一种基于腐蚀方法和DoG算子检测文字图像局部特征的方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一，对于给定的文字图像，用MSER方法得到文字的连通区域；

步骤二，对得到的每一个文字连通区域，用改进的迭代腐蚀方法检测文字的端点和角点，然后合并相似的点，得到腐蚀方法后的特征点；

步骤三，对于步骤一中的文字图像，用DoG算子检测文字图像中尺度空间中稳定的特征点；

步骤四，合并步骤二和步骤三中相似的特征点，合并后的特征点为丰富的文字局部特征信息，即得到最终文字图像总的特征点。

2.根据权利要求1所述的基于腐蚀方法和DoG算子检测文字图像局部特征的方法，其特征是，步骤一中所述的MSER方法是指仿射不变区域对文字区域精确的定位，得到文字连通区域的方法。

3.根据权利要求1所述的基于腐蚀方法和DoG算子检测文字图像局部特征的方法，其特征是，步骤二中所述的迭代腐蚀方法是指：

1)对于连通区域内的每个像素点p，计算剩余权重RW(p)，如果RW(p)＜＝0，则这个点被腐蚀掉，未被腐蚀掉点的W(p)＝RW(p)；

2)判断被腐蚀掉的点p是否为特征点；

3)循环执行步骤1)和2)，直到连通区域内所有像素点都被腐蚀掉；

其中：

W(p)：点p的权重，且初始权重W(p)＝6；

RW(p)：每轮腐蚀后点p的剩余权重，RW(p)＝W(p)-(8-N(p))；

M(p)：按顺时针方向对点p的8邻接点进行遍历，连续的不属于同一连通分量的点的个数。

4.根据权利要求3所述的基于腐蚀方法和DoG算子检测文字图像局部特征的方法，其特征是，步骤2)中所述的特征点，如果符合以下条件之一，则被腐蚀掉的点p是特征点：

a.如果S(p)＞1并且N(p)＜＝1；

b.如果S(p)＞1并且N(p)＜＝3并且M(p)＞＝5；

其中：

N(p)：连通区域内与点p相邻的8-邻域点的个数；

S(p)：点p的尺度，S(p)＝r(p)/2，其中r(p)为点p被腐蚀的轮数。

5.根据权利要求1所述的基于腐蚀方法和DoG算子检测文字图像局部特征的方法，其特征是，步骤三中所述的DoG算子是在高斯差分空间找到尺度空间中的极大值来找到稳定的特征点。

6.根据权利要求1所述的基于腐蚀方法和DoG算子检测文字图像局部特征的方法，其特征是，步骤二中所述的合并是指：

a.如果多个特征点具有相同的尺度，特征点之间的距离小于尺度的0.8倍，则合并为新的特征点，新特征点的坐标为这几个特征点坐标的平均值，尺度不变；

b.如果某两个特征点的尺度不同，并且特征点之间的距离小于大尺度的0.8倍，则删除尺度小的特征点。

7.根据权利要求1所述的基于腐蚀方法和DoG算子检测文字图像局部特征的方法，其特征是，步骤四中所述的合并步骤二和三中的特征点，具体是指：

1)首先将步骤二最终得到的特征点的尺度缩小1.3倍；

2)然后与步骤三DoG得到的特征点合并。

8.根据权利要求1所述的基于腐蚀方法和DoG算子检测文字图像局部特征的方法，其特征是，步骤四中所述的特征点合并，其原则如下：

a.如果多个特征点具有相同的尺度，特征点之间的距离小于尺度的0.4倍，则合并为新的特征点，新特征点的坐标为这几个特征点坐标的平均值，尺度不变；

b.如果某两个特征点的尺度不同，并且特征点之间的距离小于大尺度的0.4倍，则删除尺度小的特征点。