[发明专利]图像识别方法及系统

权利要求书

1.一种图像识别方法，其特征在于，该图像识别方法包括：

S₁、从待识别的图片中获取该图片包含的图像；

S₂、将该图像切分成若干切片，每个切片包含一个字符；

S₃、根据每一切片的像素点，分别计算每一切片对应的形状上下文；

S₄、根据形状上下文的特征值进行搜索，找到与切片所包含的字符最接近的样本作为识别结果。

2.如权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，步骤S₁包括：

S₁₁、将待识别的图片进行灰度处理；

S₁₂、将灰度处理后的图片进行二值化处理；

S₁₃、对二值化处理后的图片包含的图像进行描边处理；

S₁₄、去除该图像中孤立的像素点；

S₁₅、补齐该图像的边缘。

3.如权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，S₂包括：

S₂₁、根据联通分量将该图像切分成x个切片，x为正整数；

S₂₂、若x等于该图像包含的字符数，则执行S₃，若x小于该图像包含的字符数，则根据横向投影将该x个切片切分成若干个切片。

4.如权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，S₃包括对每一切片分别执行以下步骤：

S₃₁、将切片中每一像素点分别转换成对数极坐标；

S₃₂、将每一对数极坐标分别转换为一维矩阵；

S₃₃、将所有的一维矩阵合并成一m*n的二维矩阵，m为切片的像素点数，n为一维矩阵的长度，该m*n的二维矩阵为切片对应的形状上下文。

5.如权利要求4所述的图像识别方法，其特征在于，S₃₁包括：

S₃₁₁、将待转换为对数极坐标的像素点作为极坐标的圆心，半径为切片中像素点之间的最大距离，并对半径进行归一化处理。

6.如权利要求5所述的图像识别方法，其特征在于，S₃₂通过以下步骤将对数极坐标转换为一维矩阵：

S₃₂₁、将极坐标圆的半径和角度进行等量划分；

S₃₂₂、根据划分后每个区域内的像素点数得出二维矩阵；

S₃₂₃、将S₃₂₂得到的二维矩阵转化成一维矩阵；

S₃₂₄、将一维矩阵进行一维傅里叶变换。

7.如权利要求1所述的图像识别方法，其特征在于，S₄包括：

S₄₁、根据形状上下文的特征值在样本库中进行搜索，利用匈牙利算法进行二分图匹配，找到距离最近的样本作为识别结果。

8.一种图像识别系统，其特征在于，该图像识别系统包括：

一获取单元，用于从待识别的图片中获取该图片包含的图像；

一切分单元，用于将该图像切分成若干切片，每个切片包含一个字符；

一计算单元，用于根据每一切片的像素点，分别计算每一切片对应的形状上下文；

一识别单元，用于根据形状上下文的特征值进行搜索，找到与切片所包含的字符最接近的样本作为识别结果。

9.如权利要求8所述的图像识别系统，其特征在于，该获取单元包括：

一灰度处理模块，用于将待识别的图片进行灰度处理；

一二值化处理模块，用于将灰度处理后的图片进行二值化处理；

一描边模块，用于对二值化处理后的图片包含的图像进行描边处理；

一去除模块，用于去除该图像中孤立的像素点；

一图像生长模块，用于补齐该图像的边缘。