[发明专利]一种基于汉字笔画特征的中文文本图像倒置判别方法

权利要求书

1.一种基于汉字笔画特征的中文文本图像倒置判别方法，包括下列步骤：

(1)判断输入扫描文本图像类型，如果是灰度图像，则保持不变；如果是彩色图像，则将将其转换为灰度图像，用I表示灰度图像；

(2)对灰度图像I进行去噪、对比度增强以及二值化处理，得到的二值化处理结果用B表示；

(3)将B划分为大小相等的36个子区域，选择靠近中心位置的16个子区域作为候选文本区域，用T_i,i＝1,2,...,16,表示；

(4)对于每个候选文本区域，按照下式计算其相应的中文本点的数目并做归一化处理，得到表示各候选文本子区域的特征的R_i：

式中，(s,t)∈T_i表示R_i中的各像素点坐标，B(s,t)表示对像素点(s,t)二值化处理的结果，M×N为灰度图像I的总像素点数；

(5)预设两个小于1的阈值TH₂和TH₃，对于某个T_i，如果满足TH₂R_iTH₃，则将相应的候选文本区域选为特征提取所用的文本区域，用H_k,k＝1,2,...,K,表示用于特征提取的文本区域集合，K为文本区域的总数；

(6)选择两个模板，模板1为用于描述汉字中左撇和右捺组成结构的“人”形笔画检测模板2为用于描述汉字中的横折笔画的形的笔画检测模板；

(7)使用笔画特征提取算法，计算文本区域所对应的特征值：N₁、N₂、M₁和M₂，笔画特征提取算法如下：

1)对于某个用于特征提取的文本区域H_k，用形态学细化技术对文本点进行细化处理，最终得到单像素宽的文字骨架结构信息，用S表示细化结果；

2)使用模板1和模板2，分别对S进行模板匹配，对于模板1，过程是：对于H_k中的某一个骨架点，将其与模板1的参考点位置对齐，然后对骨架点邻域内与模板1对应位置上各点进行“同或”运算；计算H_k内各骨架点“同或”运算结果的累加值，并做归一化处理，计算结果用U_k(j)表示，其中j表示H_k中的骨架点的序号，对于H_k中第j个骨架点，如果满足U_k(j)TH₃，则将该点标记为第1类特征点；对于模板2，按照类似的过程标记第2类特征点；

3)对于每个H_k中的所有骨架点，使用步骤2)判断该点是否是两类特征点，并分别对文本图像的第1类特征点和第2类特征点数进行累加，将两类特征点的总数分别作为两个特征值，用N₁和N₂表示；

4)将细化结果S旋转180°，处理结果用S′表示，对S′重复步骤2)和步骤3)，用M₁和M₂表示S′对应的第1类特征点和第2类特征点的总数；

(8)文本图像倒置检测：

1)根据特征量N₁、N₂、M₁和M₂，计算复合特征值F，即有

2)预设一个大于0.6的阈值TH₄，根据F的取值大小，判别文本图像是否存在倒置，即有

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，取TH₂＝0.2，TH₃＝0.4；阈值TH₄在0.6～0.8之间取值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤(2)的步骤如下：

1)采用模板为3×3的中值滤波技术对灰度图像I进行去噪，处理结果用G表示；

2)采用CLAHE技术，对滤波结果图像G进行对比度增强处理，处理结果用E表示；

3)使用Otsu法计算E的全局阈值TH₁，并使用全局阈值TH₁对E进行二值化处理，处理结果用B表示。