[发明专利]一种基于网格特征智能匹配残缺汉字的识别方法

摘要

本发明公开了一种基于网格特征智能匹配残缺汉字的识别方法，包括以下步骤S1将碎纸复原图转化成0‑1矩阵；S2用完整字大小的子矩阵逐行逐列的循环方法来定位汉字的图像位置；S3将步骤S2中得到的残缺汉字进行网格分块分成多个子矩阵，提取特征；S4分别对残缺汉字网格分割后的每一网格子矩阵特征通过标准词库进行智能匹配识别。本发明提供一种基于网格特征智能匹配残缺汉字的识别方法，解决碎纸复原技术虽然由机器进行识别匹配，但行列拼接均有出错的情况导致最终无法对残缺汉字进行识别的问题。

主权项

一种基于网格特征智能匹配残缺汉字的识别方法，特征在于：所述基于网格特征智能匹配残缺汉字的识别方法包括以下步骤：S1：将碎纸复原图转化成0‑1矩阵；S2：根据图像位置定位规则，用完整字大小的子矩阵逐行逐列的循环方法来定位汉字的图像位置；S3：将步骤S2中得到的残缺汉字进行网格分块分成子矩阵，提取特征；S4：分别对残缺汉字网格分割后的每一网格子矩阵特征通过标准词库进行智能匹配识别；步骤S2中所述的图像位置定位规则包括：（1）如果在完整字大小的子矩阵中含有宽/长等于一个字大小的，则确定一个完整字，同时记录位置；（2）如果完整字大小的子矩阵中含有宽/长大于一个字大小的，则确定为1个残缺字，同时记录位置，并且再分别从左右/上下两个反方向循环，再确定一个残缺字，同时记录位置；（3）如果完整字大小的子矩阵中含有宽/长少于一个字大小的，确定为1个残缺字，同时记录位置；所述的步骤S3包括以下子步骤：S31：按照残缺汉字大小，将残缺汉字分成多个子矩阵；S32：对每个子矩阵分别用小波函数分析提取这多个子矩阵图片的多个参数矩阵，将这多个参数矩阵一起作为该残缺字的特征；所述的步骤S4包括以下子步骤：S41：将步骤S3得到的多个网格子矩阵与标准词库中每一个完整汉字的标准特征矩阵进行比较；S42：如果相似度大于某一比例，就判定该残缺字为词库中的这个完整的字；所述基于网格特征智能匹配残缺汉字的识别方法还包括一个建立标准词库子步骤：将每一个完整汉字的多种字号，分别进行网格分解，得到标准特征的多个子矩形，用小波函数提取这个多个子矩阵的多个参数矩阵，确定一个完整汉字的特征值。