[发明专利]一种面向字轮字符的全字半字识别方法

权利要求书

1.一种面向字轮字符的全字半字识别方法，其特征在于，包括如下步骤：

(1)读取全字轮的特征模板曲线F＝f^wheel(k)，0≤k≤M；读取10个字符位置特征值Q(i)，i＝0,1,2,…,9；全字轮的特征模板曲线是根据10个字符的单一图像特征拼接而形成的，使用字符的横向特征，全字轮的特征模板曲线F的建立具体包括如下步骤：

(101)针对字轮上的10个字符，采集每个字符的完整图像，并进行二值化，记为其中，i＝0,1,2,…,9表示字符的编号，W_i和H_i'分别表示字符图像的宽度和高度，以像素为单位；

(102)对字符图像的每一行h，统计有效像素个数作为每行的特征值，找出第一个由白变黑的像素横坐标位置x_n1和最后一个由黑变白的像素的横坐标位置x_n2，则，每行的特征值1≤h≤H_i'；

(103)字符图像中有效字符的上方和下方为空白部分，对应行的特征值为0，去除这些行的特征值，得字符图像的特征曲线fⁱ(t)，0≤t≤H_i”，其中，横坐标t是对非0特征值对应行号h的重新映射，非0特征值的最小行号h_min映射为0，非0特征值的最大行号h_max映射为H_i”，fⁱ(t)函数值取对应的行特征值，即，

(104)对字符0到9，依次执行步骤(101)至(103)，计算各自特征曲线fⁱ(t)；按照01234567890的顺序，将11个字符特征曲线在横坐标方向上拼接，形成全字轮的特征模板曲线F＝f^wheel(k)，0≤k≤M，

10个字符位置特征值为Q(i)，i＝0,1,2,…,9，建立位置特征值包括如下步骤：

(10A)根据步骤(104)求得字符图像的特征曲线fⁱ(t)，0≤t≤H_i”；

(10B)计算字符位置特征值Q(i)，即

(10C)对字符0到9，依次执行步骤(10A)和(10B)，得到10个字符的位置特征值；

(2)采集字轮视窗图像并提取其特征曲线G＝g^window(l)，0≤l≤N；提取字轮视窗图像的特征曲线G＝g^window(l)，0≤l≤N，包括如下步骤：

(201)针对实际采集的字轮视窗图像，对其进行二值化，记为其中，W和H分别表示字轮视窗图像的宽度和高度，以像素为单位；

(202)对字轮视窗图像的每一行h，统计有效像素个数作为每行的特征值，1≤h≤H，找出第一个由白变黑的像素横坐标位置x_n1和最后一个由黑变白的像素的横坐标位置x_n2，则每行的特征值1≤h≤H；

(203)字轮视窗图像中有效字符的上方、下方、字符间隔部分为空白，对应行的特征值为0，去除这些行的特征值，得字轮视窗图像的特征曲线g^window(l)，0≤l≤N，其中，横坐标l是对非0特征值g_h对应行号h的重新映射，非0特征值的最小行号h_min映射为0，非0特征值的最大行号h_max映射为N，g(t)函数值取对应的行特征值，即，

(3)将字轮视窗图像特征曲线在全字轮模板曲线上以步长为1滑动，计算每个位置p处的匹配度Hit(p)，0≤p≤(M-N)，匹配度最大的位置记为p_max；

(4)取为视窗特征曲线G在全字轮特征曲线F上的命中位置；

(5)比较p_hit和字符位置特征值Q(i)，i＝0,1,2,…,9，如果p_hit落入区间[Q(r),Q(r+1))，则字轮视窗图像的读数为r。

2.如权利要求1所述的面向字轮字符的全字半字识别方法，其特征在于，步骤(3)中，将字轮视窗图像特征曲线在全字轮模板曲线上以步长为1滑动，计算每个位置p处的匹配度Hit(p)，0≤p≤(M-N)，匹配度最大的位置记为p_max，步骤(3)所述的匹配度计算，其特征在于包括如下步骤：

(301)将p初始化为0，从全字轮的特征模板曲线F＝f^wheel(k)的横坐标为0处开始匹配字轮视窗图像的特征曲线G＝g^window(l)，将Hit(p)初始化为0；

(302)对于每个整数l,0≤l≤N,如果|f^wheel(p+l)-g^window(l)|ERR，则Hit(p)＝Hit(p)+1，ERR是误差门限值，设置为5；

(303)如果p等于(M-N+1)，则匹配结束；否则p＝p+1，重复(301)和(302)，计算新的Hit(p)。