[发明专利]一种盲文点检测方法及系统

权利要求书

1.一种盲文点检测方法，其特征在于，包括：

步骤1、利用采集设备获取纸版盲文的数字化图像；

步骤2、对该数字化图像的盲文进行以盲文方为单位的盲文点标注，并保存标注信息；

步骤3、从标注好的盲文图像中截取训练样本，根据该训练样本训练级联分类器，并用训练完成的该级联分类器对待检测盲文图像内的盲文点进行检测，将检测到的各盲文点位置和各盲文点类型信息保存并输出；

其中该步骤2具体包括：

步骤21、将该数字化图像显示在屏幕上；

步骤22、通过交互式设备在该数字化图像上选取某一个盲文的盲文方位置；

步骤23、将属于该盲文方位置的盲文方标识显示在屏幕上，该标识包括该盲文方包含的六个盲文点的位置信息；

步骤24、通过数字键为该盲文方标识内实际存在的盲文点进行标注，并在屏幕上实时显示已标注完成的盲文点；

步骤25、移动该盲文方位置至下一个盲文方，或执行该步骤22选取下一个盲文的盲文方位置，重复执行该步骤23和步骤24直到对该数字化图像内全部盲文点完成标注；

步骤26、将标注的盲文点位置信息和类别信息进行保存，类别信息包括凸点或者凹点；

该步骤3具体包括：

步骤31、根据标注好的盲文图像中的盲文点位置和类别标注信息，截取以盲文点为中心的盲文点图像区域作为正样本，截取除盲文点图像区域以外的图像区域作为负样本，该盲文点为凸点或凹点；

步骤32、提取该正样本和该负样本的哈尔小波特征，训练级联分类器；

步骤33、对待检测的盲文图像，采用滑动窗口策略在盲文图像中截取图像区域，利用该级联分类器判别该滑动窗口内的图像区域是盲文点还是背景。

2.如权利要求1所述的盲文点检测方法，其特征在于，该级联分类器为Adaboost级联分类器。

3.一种盲文点检测系统，其特征在于，包括：

采集模块，用于通过采集设备获取纸版盲文的数字化图像；

标注模块，用于对该数字化图像的盲文进行以盲文方为单位的盲文点标注，并保存标注信息；

训练模块，用于从标注好的盲文图像中截取训练样本，根据该训练样本训练级联分类器，并用训练完成的该级联分类器对待检测盲文图像内的盲文点进行检测，将检测到的各盲文点位置和各盲文点类型信息保存并输出；

其中该训练模块包括：

截取模块，用于根据标注好的盲文图像中的盲文点标注信息，截取以盲文点为中心的盲文点图像区域作为正样本，截取除该盲文点图像区域以外的背景图像区域作为负样本；

提取模块，对待检测的盲文图像，采用滑动窗口策略在盲文图像中截取图像区域，利用该级联分类器判别该滑动窗口内的图像区域是盲文点还是背景；

该标注模块具体包括：

模块21、将该数字化图像显示在屏幕上；

模块22、通过交互式设备在该数字化图像上选取某一个盲文的盲文方位置；

模块23、将属于该盲文方位置的盲文方标识显示在屏幕上，该标识包括该盲文方包含的六个盲文点的位置信息；

模块24、通过数字键为该盲文方标识内实际存在的盲文点进行标注，并在屏幕上实时显示已标注完成的盲文点；

模块25、移动该盲文方位置至下一个盲文方，或执行该模块22选取下一个盲文的盲文方位置，重复执行该模块23和模块24直到对该数字化图像内全部盲文点完成标注；

模块26、保存标注的盲文点位置信息和类别信息，类别信息包括凸点或者凹点。

4.如权利要求3所述的盲文点检测系统，其特征在于，该级联分类器为Adaboost级联分类器。