[发明专利]一种图像文字检测方法

摘要

本发明涉及一种图像文字检测方法，基于全新步骤流程设计，适用面更广，并且检出率更高，不再受限于扫描件白底黑字或者黑底白字标准字体检测，可以在不同场景复杂的环境中，如照片，游行横幅，手写文字等各种场景下，将图片上的文字检测出来，且具有更高的工作效率。

主权项

一种图像文字检测方法，用于检测获取图片中的文字，其特征在于，包括如下步骤：步骤A.将待检测图像按预设比例放大，再对待检测图像进行灰度处理，然后对经灰度处理后的待检测图像进行锐化处理；其中，步骤A包括如下步骤：步骤A01.通过三次多项式应用高阶插值法对待检测图像按预设比例放大，再对待检测图像进行灰度处理；其中，三次多项式高阶插值放大：在图像放大过程中，放大会对图像的细节产生模糊作用，会影响后面的处理效果，这里在图像的放大过程中采用三次多项式来逼近理论上最佳插值函数从而保证图像细节放大的同时不失真，所采用的三次多项式如下：S(x)=1-2|x|2+|x|30≤|x|<14-8|x|+5|x|2-|x|31≤|x|<20|x|≥2]]>上式中，S为三次多项高阶插值函数，|x|是周围像素沿x方向与原点的距离，待求像素点(x,y)的灰度值由其周围的16个像素点的灰度值加权得到，计算公式如下：f(x,y)＝f(i+u,j+v)＝A*B*C其中：A=S(1+v)S(v)S(1-v)S(2-v)TC=S(1+u)S(u)S(1-u)S(2-u)]]>B=f(i-1,j-1)f(i-1,j)f(i-1,j+1)f(i-1,j+2)f(i,j-1)f(i,j)f(i,j+1)f(i,j+2)f(i+1,j-1)f(i+1,j)f(i+1,j+1)f(i+1,j+2)f(i+2,j-1)f(i+2,j)f(i+2,j+1)f(i+2,j+2)]]>(i,j)为待检测图像的原始图像中任意一个像素点的坐标，u和v分别表示待检测图像的原始图像在经比例放大过程中横坐标与纵坐标的偏移量，S为三次多项高阶插值函数，B为待检测图像的原始图像中(i,j)像素点周围16个像素点的灰度值所组成的矩阵，A和C为利用三次多项高阶插值函数求出的像素点灰度权重向量；步骤A02.通过高斯‑拉普拉斯算子对经灰度处理后的待检测图像进行锐化处理；步骤B.采用边缘提取算法提取待检测图像上的图像边缘特征，并获得图像边缘二值化图；步骤C.针对图像边缘二值化图，采用基于边缘的区域提取算法提取图像边缘二值化图中的字符初级连通域；步骤D.按预设筛选条件，针对各个字符初级连通域进行筛选，获得各个相互独立的字符候选连通域；步骤E.采用层次聚类算法针对具有邻接关系的字符候选连通域进行聚类，获得文本初级候选区域集合；步骤F.针对文本初级候选区域集合中的各个文本初级候选区域进行特征提取，并按预设文本筛选条件，针对文本候初级选区域集合进行筛选，排除非文本初级候选区域，获得文本候选区域集合；步骤G.针对文本候选区域集合中各个文本候选区域进行特征提取，然后通过预先训练好的分类器对各个文本候选区域进行分类，排除掉伪文本候选区域，获得文本区域，即获得待检测图像中的文本区域。