[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无效
申请号: | 201010252373.X | 申请日: | 2010-08-13 |
公开(公告)号: | CN101901344A | 公开(公告)日: | 2010-12-01 |
发明(设计)人: | 陈凯;谷丛丛;周异;郑琪 | 申请(专利权)人: | 上海交通大学 |
主分类号: | G06K9/46 | 分类号: | G06K9/46;G06K9/20;G06T7/00 |
代理公司: | 上海交达专利事务所 31201 | 代理人: | 王锡麟;王桂忠 |
地址: | 200240 *** | 国省代码: | 上海;31 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 腐蚀 方法 dog 算子 检测 文字 图像 局部 特征 | ||
技术领域
本发明涉及的是一种图像处理技术领域的检测方法,具体是一种基于腐蚀方法和DoG(difference of Gauss即高斯差分)算子检测文字图像局部特征的方法。
背景技术
文字定位和识别一直以来都是图像处理和计算机视觉检测领域的一个重要研究分支。在计算机视觉中,检测局部特征已经得到了成功的应用,比如图像检索、物体识别、文理识别等。目前,已经有很多性能很好的局部特征检测子和描述子,他们具有很高的显著性,对旋转、尺度变化、噪声等有很好的鲁棒性。但是局部特征还没有在文字识别中得到广泛的实际应用。
经过对现有文献的检索发现,传统的文字识别技术是基于OCR(Optical CharacterRecognition)技术,例如X.Chen和A.Yuille在2004年CVPR上发表的论文”Detectingand Reading Text in Natural Scenes.”(“自然场景中文本的检测和识别”),以及K.Jung,K.I.Kim和A.K.Jain在2004年Pattern Recognition上发表的论文”Text informationextraction in images and video:a survey.”(“图像和视频中的文本提取:综述”)。但是在实际应用中,OCR面临的问题主要是抗干扰能力差,例如图像中文字的倾斜、扭曲、断裂、对比度差以及复杂背景等因素。
又经过对现有文献检索发现,Kumar,S在2007年IEEE Transactions on Image Processing上发表的论文”Text extraction and document image segmentation using matched wavel etsand mrf”(“用匹配的wavelets和mrf进行文本提取和文本图像分割”)提出一种全局匹配的小波和Fisher分类器提取文本图像和场景图像中的文本。U.Pal在2007年Proceedings ofthe 9th International Conference on Document Analysis and Recognition上发表的论文”Off-Line Handwritten Character Recognition of Devnagari Script”(“Devnagari的离线手写文字识别”)中提出用灰度特征和模糊神经网络的方法对Devnagari字体进行识别,但是这种方法不能处理背景或者前景变化的文字识别.Campos在2009年ICCV上发表的”CHARACTER RECOGNITION IN NATURE IMAGES.”(自然场景中的文字识别)中用局部特征和bag-of-words的方法识别单字英文和卡纳德语,但是识别率低于70%,而且对于复杂背景中的文字识别效果差。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术中的不足和缺陷,提供了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,本发明解决由于文字特征点数少导致的识别率差的问题。文字的特征点主要是文字的端点和角点,目前大部分的腐蚀方法都能够检测到文字的端点,而大部分角点则被腐蚀掉,因此为了精确定位文字的端点和角点,保留文字结构丰富的局部特征信息,结合改进了腐蚀方法和DOG算子的局部特征检测方法。
本发明是通过以下技术方案实现的:
本发明包括以下步骤:
步骤一,对于给定的文字图像,用MSER(maximally stable extremal regions,即最大稳定的极值区域)方法得到文字的连通区域。
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。
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。
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,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
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。
4)合并上述腐蚀方法得到的特征点。
所述的合并是指:
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