[发明专利]基于结构特征的字符识别方法

权利要求书

1.一种基于结构特征的字符识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一，在人民币灰度图像上定位冠字号区域，取得冠字号的灰度图并进行倾斜校正；

步骤二，对倾斜校正后的灰度图进行预处理，并根据目标图像的亮度直方图确定二值化阈值，对目标图像进行二值化处理，获得二值化图；

步骤三，对二值化图进行连通域标记，根据标记结果提取单个字符的二值化图；

步骤四，最后根据字符结构特征对单个字符的二值化图进行识别。

2.根据权利要求1所述的一种基于结构特征的字符识别方法，其特征在于：所述步骤二中，对倾斜校正后的灰度图进行预处理为：先对图像进行1∶4放大，然后在3×3的邻域使用卷积h进行滤波，其中，h=1/16121242121.]]>

3.根据权利要求2所述的一种基于结构特征的字符识别方法，其特征在于：所述步骤二中，根据图像的亮度直方图确定二值化阈值的方法为，threshold＝grayF+(grayB-grayF)/3；公式中的grayB为背景的平均亮度，像素按亮度排序后取中间像素的亮度；grayF为前景字符的平均亮度；阈值threshold由公式进行迭代运算确定，结果四舍五入取整，终止条件是阈值threshold与上一次迭代结果相同。

4.根据权利要求3所述的一种基于结构特征的字符识别方法，其特征在于：在步骤三中，对二值化图进行连通域标记为：图像的二值化和连通域标记同步完成，对于判断为字符背景的连通域，分配小于零的编号，判断为前景字符的连通域，分配大于零的编号，对图像采用逐列或逐行的三次扫描的方法进行连通域标记，第一次标记与前一列相同的像素点；第二次标记这一列中已标记的相邻且相同的像素点，同时合并相连的连通域；第三次标记剩下的像素点，分配新的编号。

5.根据权利要求4所述的一种基于结构特征的字符识别方法，其特征在于：在步骤四中根据字符的结构特征逐步缩写字符的范围，直至最后确定是某一个字符。

6.根据权利要求5所述的一种基于结构特征的字符识别方法，其特征在于：所述连通域的参数主要有：编号、范围参数和像素数，所述范围参数包括起始和结束的行/列号，

对连通域某行/列特征的描述为：行宽/列高、像素数、与设定直线交汇次数。

7.根据权利要求6所述的一种基于结构特征的字符识别方法，其特征在于：在步骤四中首先对A至Z和0至9的共计36个字符进行连通域特性判定，将字符区分为四组，第一组为A、D、O、P、Q、R、4、6、9和0，第二组为I和1，第三组为B和8，剩余字符为第四组，然后对四组字符根据字符的结构特征逐步缩写字符的范围，直至最后确定是某一个字符。

8.根据权利要求7所述的一种基于结构特征的字符识别方法，其特征在于：在根据字符的结构特征逐步缩写字符的范围中使用的判定方法包括：由字符连通域特性判定、由字符左边列特性判定、由字符右边列特性判定、由字符顶部行特性判定、由字符底部行特性判定、由字符中间列特性判定、由字符右1/4处列特性判定、由字符1/3、1/2和2/3三处列特性判定、由字符上1/3处行特性判定和结合冠字号编排规则判定、由字符连通域宽高比判定。