[发明专利]一种文本校正方法及其系统

权利要求书

1.一种文本校正方法，其特征在于，包括如下步骤：

获取文本图像，基于图像检测模型对所述文本图像进行检测以得到所述文本图像的区域边界坐标；

通过所述区域边界坐标确定校正后的文本图像尺寸；

根据校正后的文本图像尺寸对所述文本图像进行感兴趣区创建、并对圈定的感兴趣区进行切割、融合以实现对所述文本图像的校正。

2.根据权利要求1所述的文本校正方法，其特征在于，所述图像检测模型采用轻量级网络联合特征金字塔网络训练得到，训练过程中的损失函数为文本线分类损失函数与半径损失、正弦角损失、余弦角损失之和；

其中，所述轻量级网络包括多个对应着不同的区间网络模块的子模块；

所述特征金字塔网络包括上一阶段提取的特征图和对应主干网络层组成。

3.根据权利要求2所述的文本校正方法，其特征在于，所述轻量级网络包括C₁、C₂、C₃、C₄子模块，分别对应网络结构中的[0,3]，[4,6]，[7,11]，[11,18]的区间网络模块。

4.根据权利要求3所述的文本校正方法，其特征在于，所述特征金字塔网络采用下述方程实现：

P₄＝C₄

P_i＝conv_3×3(conv_1×1[C_i-1；UpSampling_×2(P_i-1)])，for i＝1，2，3。

5.根据权利要求4所述的文本校正方法，其特征在于，训练过程中，特征金字塔网络阶段后得到的文本图像为原始文本图像分辨率的一半，通过在特征金字塔网络阶段之后，增加上采样层和2个卷积层生成最终的像素级预测结果以得到所述图像检测模型。

6.根据权利要求5所述的文本校正方法，其特征在于，所述像素级预测结果P通过以下方程得到：

P＝UpSampling_×4(P₁)；

P_predict＝conv_1×1(P)。

7.根据权利要求1-6任一项所述的文本校正方法，其特征在于，圈定的感兴趣区为每个方块字的四角坐标围成的区域；

优选地，对感兴趣区的切割方式是沿对角线切分成上三角区域以及下三角区域；

优选地，所述区域边界坐标通过以下计算公式得到校正后的文本图像尺寸：

其中，n为边界点数量，P_i-1，P_i为空间中两个点，(x₁，y₁)、(x₂，y₂)表示空间中两个点P_i-1，P_i的二维坐标值。

8.一种文本校正系统，其特征在于，包括：

检测模块：用于获取文本图像，基于图像检测模型对所述文本图像进行检测以得到所述文本图像的区域边界坐标；

尺寸确定模块：用于通过所述区域边界坐标确定校正后的文本图像尺寸；

校正模块：用于根据校正后的文本图像尺寸对所述文本图像进行感兴趣区创建、并对圈定的感兴趣区进行切割、融合以实现对所述文本图像的校正。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述程序被处理器执行时实现权利要求1-7任一所述文本校正方法的步骤。

10.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-7任一所述的文本校正方法的步骤。