[发明专利]识别文档图像的方法和装置及其拍摄方法

权利要求书

1.一种识别文档图像的方法，所述方法包括：

通过将与比较像素不相似的每个像素和比较像素进行比较来将所述每个像素确定为特征点，从而从输入图像提取包括关于特征点的信息的主特征，其中，比较像素与所述每个像素隔开预定距离；

通过将包括特征点的总数的标准的预设主分类标准应用于主特征，来将输入图像分类为文档图像或非文档图像；

当通过应用预设主分类标准将输入图像分类为文档图像或非文档图像的结果为确定输入图像不是文档图像时，将存在于输入图像的预设区域中的分离形态确定为字符预测区域；

获得包括各个字符预测区域的形态的最小面积矩形；

提取包括关于获得的最小面积矩形的斜率的信息的次特征；

通过将包括针对斜率的不同的标准的预设次分类标准应用于次特征，来将输入图像分类为文档图像或非文档图像。

2.如权利要求1所述的方法，其中，预设主分类标准包括通过使用机器学习算法预先设置的分类标准，使得当针对主特征提取的特征点的总数增加时以及当特征点的颜色值的偏差减小时，输入图像被分类为文档图像。

3.如权利要求1或2所述的方法，其中，将输入图像转换为黑白图像，

其中，当确定特征点时，将与被确定的像素放射式地隔开预定距离的十六个外围像素设置为比较像素。

4.如权利要求1所述的方法，其中，次特征还包括：

关于输入图像的特征点的总数的信息；

关于特征点的比较像素中具有最低颜色值的比较像素的颜色值的信息，

其中，次分类标准包括非线性分类标准，其中，非线性分类标准通过使用机器学习算法被预先设置，使得当斜率的偏差减小时、当特征点的总数增加时以及当具有最低颜色值的比较像素的颜色值的偏差减小时，输入图像被分类为文档图像，

其中，已针对次特征提取了斜率、特征点的总数和颜色值。

5.如权利要求1或4所述的方法，其中，将输入图像转换为二进制码图像，

其中，当提取次特征时，邻近字符的形态通过形态膨胀操作彼此连接。

6.一种用于识别文档图像的装置，所述装置包括：

相机单元，被构造为拍摄外部目标对象；

图像处理单元，被构造为：

对由相机单元拍摄的图像和从外部装置传送的图像中的至少一个图像执行图像处理操作，

通过将与比较像素不相似的每个像素和比较像素进行比较来将所述每个像素确定为特征点，从而从输入图像提取包括关于特征点的信息的主特征，其中，比较像素与所述每个像素隔开预定距离，

通过将包括特征点的总数的标准的预设主分类标准应用于主特征，来将输入图像分类为文档图像或非文档图像，

当通过应用预设主分类标准将输入图像分类为文档图像或非文档图像的结果为确定输入图像不是文档图像时，将存在于输入图像的预设区域中的分离形态确定为字符预测区域，

获得包括各个字符预测区域的形态的最小面积矩形，

提取包括关于获得的最小面积矩形的斜率的信息的次特征，

通过将包括针对斜率的不同的标准的预设次分类标准应用于次特征，来将输入图像分类为文档图像或非文档图像。

7.如权利要求6所述的装置，其中，预设主分类标准包括通过使用机器学习算法预先设置的分类标准，使得当针对主特征提取的特征点的总数增加时以及当特征点的颜色值的偏差减小时，输入图像被分类为文档图像。

8.如权利要求6或7所述的装置，其中，图像处理单元被构造为将输入图像转换为黑白图像，

其中，图像处理单元被构造为当确定特征点时，将与被确定的像素放射式地隔开预定距离的十六个外围像素设置为比较像素。