[发明专利]基于特征匹配的国际音标字体识别方法

权利要求书

1.一种基于特征匹配的国际音标字体识别方法，其特征在于，包括步骤：a.国际音标字体图像预处理；b.行操作和列操作；c.特征提取；d.建立特征模板库；e.国际音标字体测试。

2.如权利要求1所述的基于特征匹配的国际音标字体识别方法，其特征在于，所述a.国际音标字体图像预处理，包括步骤：

a.1扫描字体图像时，确保同一国际音标的不同字体图像尺寸都相同，得到原字体图像；

a.2使用大津法进行二值化处理；

a.3细化操作。

3.如权利要求1所述的基于特征匹配的国际音标字体识别方法，其特征在于，所述b.行操作和列操作，包括步骤：

b.1行操作：查找各行中连续像素个数大于8的部分，保留两端的两个像素，删除该行中间所有像素，扫描后得到行操作图像；

b.2列操作：查找各列中连续像素数大于8的部分，保留两端的两个像素，删除该列中间所有像素，扫描后得到列操作图像；

b.3进行细化结果图像处理。

4.如权利要求1所述的基于特征匹配的国际音标字体识别方法，其特征在于，所述c.特征提取，包括步骤：

c.1扫描由步骤b得到的图像，如果两幅图像在相同位置都含有像素，那么保留该像素，否则删除该位置的像素；

c.2将两幅图像合并得到一幅新的图像；

c.3滤波操作：选用一个含有奇数个像素的滑动窗口，将该窗口在图像上扫描，合并其中所含的像素点，并重新在被合并的像素点的重心位置赋一个新的像素点，最终得到特征点。

5.如权利要求1所述的基于特征匹配的国际音标字体识别方法，其特征在于，所述d.建立特征模板库，包括步骤：

按步骤a、b和c操作，将各个国际音标的字体特征点矩阵合并成一个元胞数组，然后使用save函数将这个元胞数组转换为一个综合模板库文件。

6.如权利要求1所述的基于特征匹配的国际音标字体识别方法，其特征在于，所述e.国际音标字体测试，包括步骤：

e.1将字体图像的尺寸统一设为63*63像素，然后使用大津法进行二值化；

e.2运用canny算子提取图像边缘，将这个边缘图像和特征模板库中的特征点进行匹配；

e.3若某一个字体的特征点不被包含在边缘图像的内部，则判别此字体不为正确字体，继续选择同一国际音标的其他字体特征点进行测试，直到某一个字体特征点都被包含在边缘图像的内部为止，则此待测国际音标字体为拥有这个特征点的字体，进而输出正确结果。

7.如权利要求2所述的基于特征匹配的国际音标字体识别方法，其特征在于，所述a.3细化操作，包括步骤：

a.3.1将二值化图像中的黑色像素的值赋为1，白色像素的值赋为0；

a.3.2将像素值为1的黑色像素值全部重新赋值为2，且在2*2的窗口内与相邻非零像素一起构成三角形状的非零像素的值赋为3；

a.3.3采用3*3窗口，将该窗口在图像上扫描，把其中含有2到4个相邻的连续黑色像素的非零像素的值赋为4；

a.3.4删除像素值为4的点；

a.3.5按行扫描图像，在不干扰像素连续性的情况下，删除像素值为2和像素值为3的点；

a.3.6将图像中剩余的像素重新赋值为1，继续按照步骤a.3.2至a.3.5所示操作一遍，得到细化图像；

a.3.7再按b至e操作图像中的像素。

8.如权利要求3所述的基于特征匹配的国际音标字体识别方法，其特征在于，所述b.3进行细化结果图片处理，包括步骤：

b.3.1对由步骤a得到的细化图像先进行行操作然后进行列操作，得到的结果像素矩阵为A1；

b.3.2对由步骤a得到的细化图像先进行列操作然后进行行操作，得到的结果像素矩阵为A2；

b.3.3采用特征匹配算法公式：

当A1和A2在同一位置都含有黑色像素，则对新的像素矩阵的同样位置赋值为1，否则赋值为0，由此得到的结果像素矩阵为A0。