[发明专利]一种扫描答卷图像的边界定位方法

摘要

本发明提出一种依据背景灰度与前景的灰度差别特征的图像边界定位方法，根据扫描答卷图像先计算图像的边界特征点，根据这些边界特征点可以计算图像边界对应的直线方程，根据直线方程之间的交点可以获取扫描图像的边界，最终完成把扫描图像从扫描背景中分割出来。本发明提出了边界特征点计算方法和边界特征点对应的直线方程估计算法；边界特征点计算时，提出了边界特征点的自适应调整算法；设计了扫描答卷图像的倾斜角度的估计算法，倾斜角度估计精度可达0.01角度。该扫描答卷图像边界定位方法具有准确率高、算法时间复杂度低且易于实现的优点，广泛应用于扫描答卷图像的扫描、分析、识别等领域。

主权项

一种扫描答卷图像的边界定位方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)根据扫描答卷图像计算图像的边界特征点；(2)计算扫描答卷图像的倾斜角度；(3)根据边界特征点和倾斜角度计算扫描答卷图像边界对应的直线方程；(4)根据获取的直线方程之间的交点可以获取扫描图像的边界，完成将扫描图像从扫描背景中分割出来；步骤(1)包括如下步骤：(1.1)检测底边边界特征点；(1.2)检测顶边边界特征点；(1.3)检测左边边界特征点；(1.4)检测右边边界特征点；所述步骤(1.1)包括如下步骤：(1)记底边边界特征点检测的图像列的位置总数为Nh，取Nh＝32，图像的宽度表示为W，图像高度表示为H，记底边边界特征点检测的图像列的位置为pi，则图像列的位置的步长Sh可表示为：Sh＝W/Nh   (3)(2)所有的图像列的位置的集合表示为：Ph＝{pi|i*Sh},i＝0,1,2,...(Nh‑1)  (4)(3)依次判断每个图像列位置上对应的像素位置是否满足底边边界特征点检测条件，每个图像列最多检测一个特征点，当检测到一个特征点时，该列的检测停止，边界特征点判断位置最大到图像的高度H的一半，并且总是从底向上的顺序依次判断；(4)按照步长检测得到的底边边界特征点的总数Dh，如果(Dh/Nh)<Rh成立，取Rh＝0.80，重新调整步长Sh为Sh'如下：Sh'＝Sh*(Dh/Nh)   (5)经过列的步长调整后，根据公式(6)调整列位置的总数Nh为Nh'：Nh'＝W/Sh'   (6)(5)输出所有的底边边界特征点坐标。