[发明专利]基于笔画特征的字符检测方法

权利要求书

1.基于笔画特征的字符检测方法，步骤如下：

S1：对输入系统的图片进行像素强弱对比分析，获得笔画弯折特征点和笔画结尾特征点；

.对原图像中的每个像素与其周围的12个像素的像素强度做对比，将每个像素小分为以下三种：

（1）

其中，是一个边距，这是检测器的一个参数，让、_、分别表示被标记为较暗、相似、更亮的像素集合，如果存在两组相邻的和(或和),(或)和两组形成一个分区，则像素是一个笔画结尾特征点，如果存在四个连续的集合，，_，,(或，，，)，使得，和，，（或，，则像素是笔画弯折特征点；

S2：对获得的特征点进行连通性测试，得到争取的特征点，确保像素和像素之间的内圆像素也满足强度余量，即； _；因为像素放置在笔画上，则区域中的像素必须和它连接，通过联通测试可以消除一些错误检测到的特征点；

S3：使用非最大抑制算法，除去过于靠近点的特征点，确保算法的高效性；在3*3邻域内执行简单的非最大抑制算法，，，保留具有最高对比度的特征点；

S4：给定区域,为每一个结尾特征点找到一组直线笔画特征点，它与区域交叉，使用下面的迭代算法：

（1）从特征开始，将点移动到像素最暗（最亮）的像素（总是在远离结尾特征点的方向）

（2）连续点是一个直线笔画特征点，如果有四个连续的划分，, ，(或，，，)使得，和，，（或）；

（3）如果点p是一个直线笔画特征点，重复步骤（1），否则终止；区域r的字符笔画面积可以计算如下：

其中和分别对应直线笔画特征点和笔画弯折特征点与区域, （）的重叠部分，是与特征点对应的分区的大小。