[发明专利]非均匀光照的文本图像的亮度补偿分割方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种对非均匀光照文本图像进行分割的亮度补偿算法，属于计算机图像处理 技术领域。

背景技术

图像分割的目的是把图像中的物体从背景中区分出来，对于文本图像就是使灰度图像或 彩色图像中的字符和线条从背景中分离出来。图像分割是文本图像自动识别的一个基本的预 处理技术，分割质量的好坏直接决定了后续的图像或文字识别的效果。

数码照相机、数码摄像机和带摄像功能的手机等电子设备的出现，实现了以自然光为光 源的图像摄入技术，大大方便了图像的获取。但是这些设备获得的是非均匀光照图像，对于 图像分割则带来了负面的影响。对于均匀光照的文本图像，几乎所有的整体阈值方法都能对 文本图像进行自动的分割，并得到清晰的文本二值图[1-9]。非均匀光照的文本图像，情况则 完全不同。二十多年来作为文本图像的分析和识别的一个基本问题，已经从多个方面对之进 行了研究，提出了分区分割，自适应窗口分割，基于边界点的分割曲面等方法[10-13]。但是 目前非均匀光照文本图像的分割技术生成的二值图像基本上不能满足光学字符识别的需要。 对于非均匀光照的文本图像，全局阈值会使低照度的区域大片变黑，或使高照度的区域大片 变白。基于窗口的分割技术的一个主要缺陷则是会把较大的背景区域错分为前景区域，产生 所谓的“幽灵斑点”[13]。

发明内容

本发明提出了一种用于处理非均匀光照文本图像的分割技术。我们采用照度补偿的方法把非均匀光照 文本图像转换成等效的均匀光照图像，然后用全域自动阈值方法(如大津展之方法[2]，Kapur方法[5]， Kittler方法[7]等)对生成的均匀光照图像进行分割，可以克服非均匀光照引起的困难，获得可供后续的 文本分析和光学字符识别利用的二值图像。

1、图像灰度值与照度

光照补偿方法的基础是Stockhan[14-15]的物体照度理论。Stockhan[14]的理论认为，图像 中物体的亮度(由对应于物体的位置处的像素灰度值表示)由该物体表面的照度(illumination) 及其反射率(reflectance)共同作用的结果。以和分别表示点处的照度和反 射率，则图像上与该点对应的像素灰度值为：

当照度是坐标的函数时，生成的是非均匀光照的图像。

我们可以根据Stockhan的照度理论，来推算在均匀照度i₀的作用下，由文本生成的 文本图像的灰度函数：

运用公式(1)，有：

因此如果能获得生成图像时的照度分布函数，我们就可以得到均匀光照下文本的灰度图像。

2、照度分布函数的估算

尽管我们不能得到图像上每一位置处的照度值，但是对于文本图像我们可以对照度分布 函数作一估算。对于文本图像，物体表面反射率是个二值函数，字符和纸面分别有接 近0和1的两种反射率。

设原图是宽为l_w，高为l_h的灰度图像(以像素为长度单位)。如原图像是彩色图像，可以 用通常的平均法把彩色图像转换为灰度图。我们把原图像分成边长为l_s的正方形子图像，每 个子图像有N_s□l_s²个像素。如l_w和l_h能整除l_s，那么可以把原图分为s_w□s_h个子图像，并以 记子图像的位置。其中符号表示a除以b的整数部分。。

用表示原图像第m行第n列上像素的灰度值。对每个子图像计算平均灰度。用 表示位置处的子图像的平均灰度，则有

假定子图像中背景像素和前景像素之比大致相等，那么就可以用作为第个子图像 中心位置像素的相对照度。

3、光度补偿的插值方法

对于子图像中心以外位置处的照度，我们可以用插值的方法进行计算。对于第个子图像， 我们用其最近邻的四个子图像的照度，即用和 进行插值计算。插值函数取二次函数：

很容易得到插值函数中的系数的计算公式：

于是如位于第个子图像内，则其灰度值为

4、均匀照度下文本的灰度图像