[发明专利]一种二值工程图中的字符检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及图像字符检测领域，特别是一种方便快捷准确的二值工程图中的字符检测方法。

背景技术

在自然场景图像中进行字符检测对于各类计算机视觉问题有着重要的作用，并可在此基础上探索自动导航、图像检索、基于内容的视频摘要等研究。此外，在基于内容的图像检索技术中，字符检测算法也扮演着重要的角色。

传统的二值工程图中的字符检测方法有着对图元和图元之间粘连相交情况，或者字符串方向的限制，而且为了检测字符单元会进行耗时的非字符单元检测与移除工作。因此如何解决实际中存在的大量噪音和各种退化情况以及基于内容检索的实际需要，已成为进一步扩展各类基于字符检测应用的瓶颈之一。

发明内容

发明目的：本发明所要解决的技术问题是针对现有技术的不足，提供一种二值工程图中的字符检测方法。

为了实现本发明所述的目的，本发明提供的一种二值工程图中的字符检测方法，其特征是，包含以下步骤：(1)提取二值工程图中的局部一致性单元(local consecutive segment简称LCS)，得到局部一致性单元集合，所述局部一致性单元为一段方向和宽度不变的线段；

(2)对局部一致性单元集合进行筛选，得到字符型局部一致性单元，并根据邻接性归并字符型局部一致性单元；

(3)根据几何特征对字符型局部一致性单元中的字符区域进行筛选，得到字符块；

(4)对所述字符块通过霍夫(Hough)变换找到字符串。

本发明步骤(1)中，提取二值工程图的局部一致性单元包括以下步骤：

逐行扫描二值工程图，对于扫描过程中遇到的黑色行程r，进行以下步骤，所述黑色行程为一行的连续黑色像素：

寻找所有和黑色行程r邻接的局部一致性单元；

遍历邻接的局部一致性单元，计算归属函数e(r，S)，若归属函数e(r，S)等于1则将黑色行程r加入局部一致性单元S，否则创建一个新的局部一致性单元S_new，并将黑色行程r放入其中；归属函数e(r，S)的计算方法如下式：

e(r,S)=1,r∈SifD(r,S)<T0,otherwise;]]>

最小差异度函数D(r，S)为黑色行程r和局部一致性单元S之间的相对偏差；T为设定阈值，取值范围为正数；由于实际的图纸中会有不同程度的退化，所以即便是属于同一直线段的单元之间也会有一定的偏差值，通过T值的选择可以使得算法具有较好的抗干扰和抗退化能力。实际中使用的T值可由可容忍的笔划宽度的畸变范围计算得出，较大的T值会使得到的LCS单元的笔划宽度差别较大(less-segment)，而较小的T值会让得到的LCS单元过于细小(over-segment)。这是一个经验性的阈值，经过大量实验，取得T＝2.6时可以取得很好的效果。

对于r来说，可能会有多个LCS与之相邻接，本发明选择具有最小差异度函数D(r，S)值的局部一致性单元进行归属判断，公式为：