[发明专利]基于特征匹配的国际音标字体识别方法

说明书

技术领域

本发明涉及字体识别技术领域，具体指一种基于特征提取国际音标字体识别的方法。 

背景技术

目前，印刷文本的分析涉及到内容的字体识别，虽然光学字符识别技术已经很成熟，但是都很少考虑处理多字体的文本。将字体识别模块加入到光学字符识别设备当中，能很好地改善文本的识别效率和分类结果。针对国际音标的广泛使用，并且光学字符系统缺少识别国际音标字体的功能模块，因此，提出一种简单并且正确率高的方法来实现字体的识别，显得非常有必要。 

现有技术方案中，大多数采用纹理特征以及排版特点进行特征分析。通过纹理提取的特征，其过程复杂，需要对整块文字区域进行处理，并且移除文字间空白区域作为特征提取的预处理操作，进而使用Gabor滤波器、小波变换或其他技术进行特征提取，过程较繁琐。通过排版特点提取的特征，虽然可以代表字体的特性，但是对抗噪声性能不高，并需要在非常高的扫描分辨率下获取字体图像，因此可移植性差，不能很好的应用在国际音标字体识别中。近年来，也有一些其他的字体特征提取的方法，但是没有针对国际音标字体识别的具体方法，识别过程耗时长，提取的特征很复杂，识别率低，而且只是针对个别语种进行识别，通用性不高。 

发明内容

本发明的主要目的是解决现有技术存在的缺失和不足，提供一种特征匹配国际音标的字体进行识别。该方法包括： 

步骤1：对不同大小的不同国际音标字体图像进行预处理，即集统一图像尺寸，使用大津法进行二值化操作，再进行细化操作。 

步骤2：行操作和列操作。 

步骤3：对样本图像进行特征点提取。 

步骤4：各个国际音标字符的不同字体特征点图像建立特征模板库。 

步骤5：对输入的国际音标字体进行测试，匹配特征点，并得出测试结果。 

从上述技术方案可以看出，本发明具有以下优点： 

利用本发明，进行特征点的匹配就可以进行字体的识别，简单而高效，本发明能正确国际音标字体，而且能使用在其他语言中，通用性好。 

附图说明

图1基于特征匹配的国际音标字体识别方法流程框图； 

图2本发明实施例国际音标的原始图像； 

图3本发明实施例国际音标的原始图像； 

图4本发明实施例国际音标的二值化图像； 

图5本发明实施例国际音标的二值化图像； 

图6本发明实施例像素值为3的窗口标记； 

图7本发明实施例像素值为4的窗口标记； 

图8本发明实施例国际音标图片的细化结果； 

图9本发明实施例国际音标图片的细化结果； 

图10行操作和列操作流程框图； 

图11本发明实施例国际音标的行操作效果图； 

图12本发明实施例国际音标的列操作效果图； 

图13本发明实施例国际音标的行操作效果图； 

图14本发明实施例国际音标的列操作效果图； 

图15本发明实施例国际音标的各个字体特征点匹配结果； 

图16本发明实施例国际音标的各个字体特征点匹配结果； 

图17本发明实施例国际音标字体识别结果。 

具体实施方式

以下结合附图和实施例对本发明进一步描述 

本发明的实验测试是在CPU为Intel(R)Core(TM)3.40GHz的电脑上完成， Matlab的版本为MatlabR2011b。 

下面按附图1的流程图详细给出本发明技术方案中所涉及的各个步骤的细节作出说明： 

步骤1：对国际音标字体图像进行预处理。不同的扫描分辨率和字号会对形成不同大小的国际音标图像，为了得到稳定的国际音标结构信息，应使同一国际音标的不同字体图片调整到相同尺寸，选用两个国际音标图像作为演示，得到原字体图像（如附图2和附图3），然后使用大津法对图像进行二值化处理（如附图4和附图5），接下来进行细化操作： 

一、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； 

二、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（如附图6）； 

三、采用3*3窗口，将该窗口在图像上扫描，把其中满足附图7的黑色背景处的像素赋值为4，周围相邻的灰色背景表示像素值非零，白色背景表示像素值为零。 

四、删除像素值为4的点。