[发明专利]用于移除文本的基于二值化和归一化的修补

权利要求书

1.一种计算机实现方法，用于在原始图像中查找文本掩模以提取用于修补的文本，其特征在于，包括：

通过一个或多个处理器应用边缘检测以检测所述原始图像中的文本的边缘作为边缘掩模；

所述一个或多个处理器使用所述边缘掩模查找所述文本的一组分层闭合边缘轮廓，并在所述闭合边缘轮廓中填充标记为可能的文本的像素作为轮廓掩模；

通过所述一个或多个处理器对所述原始图像应用二值化方法以将所述原始图像转换为二值图像并检测所述二值图像中所述文本的笔画边缘；

通过所述一个或多个处理器基于所述二值图像中的所述文本的所述检测到的笔画边缘对所述二值图像进行分割，并对每个图像分区应用至少一个二值化方法以获得至少一个二值掩模候选作为用于修补的前景；

通过所述一个或多个处理器将所述边缘掩模、所述轮廓掩模和所述二值掩模中的至少两个组合成融合掩模，对所述原始图像应用所述融合掩模以提取所述原始图像中的所述文本，并获得不包含所述文本的所述原始图像的原始背景；以及

通过所述一个或多个处理器在提取所述文本的所述原始图像的各个部分进行修补。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：在应用所述边缘检测之前将所述原始图像转换为灰度图像。

3.根据权利要求1至2中任一项所述的方法，其特征在于，应用所述边缘检测包括对所述原始图像应用形态学梯度边缘检测算法或Sobel算子边缘检测算法中的至少一个，以检测所述原始图像中的所述文本的所述边缘。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述使用所述边缘掩模查找所述文本的一组分层闭合边缘轮廓包括对所述原始图像应用所述形态学梯度边缘检测算法以创建形态学梯度轮廓掩模，对所述灰度图像应用所述Sobel算子边缘检测算法以创建Sobel轮廓掩模，以及将所述形态学梯度轮廓掩模与所述Sobel轮廓掩模相结合以创建所述轮廓掩模。

5.根据权利要求1至4中任一项所述的方法，其特征在于，还包括应用连接组件法来填充由所述轮廓掩模限定的像素以填充所述闭合边缘轮廓。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述对所述原始图像应用二值化方法以将所述原始图像转换为二值图像并检测所述二值图像中所述文本的笔画边缘包括以下至少一项：

在所述原始图像的色度、亮度和饱和度色彩空间中对亮度通道进行二值化，以增强所述原始图像的对比度；

对LAB色彩空间二值化的对比度受限的自适应直方图均衡进行二值化，以增强所述原始图像的所述对比度；

通过应用主成分分析二值化对LAB色彩空间的所述亮度通道进行二值化，以增强所述原始图像的所述对比度；以及

从每种二值化方法生成的二值图像中选择最佳的二值图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对所述原始图像应用二值化方法以将所述原始图像转换为二值图像并检测所述二值图像中所述文本的笔画边缘包括以下至少一项：

在所述原始图像的所述色度、亮度和饱和度色彩空间中取所述二值化后的亮度通道的逆值；

取所述LAB色彩空间二值化的所述二值化后的对比度受限的自适应直方图均衡的逆值；

取所述主成分分析二值化的逆值；以及

从所述每个二值化方法和每个逆二值化方法生成的二值图像中选择最优二值图像。

8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述二值图像中的所述文本的所述检测到的笔画边缘对所述二值图像进行分割包括：通过水平和垂直直方图投影将所述二值图像分割为子图像，以及将所述子图像二值化。

9.根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，还包括：通过所述一个或多个处理器对所述二值图像进行归一化，以将所述文本设置为第一色彩的像素，将所述背景设置为第二色彩的像素，并从所述至少一个二值掩模候选中选择最佳二值掩模。