[发明专利]一种快速的复杂背景图像中维语文字定位方法

权利要求书

1.一种快速的复杂背景图像中维语文字定位方法，其特征在于，包括：

基于检测模版从图像中检测笔划关键点；检测模版为一个7×7像素的方形模版，待检测像素p位于模版中心，待检测像素点p外围的8个像素所构成的方形区域为第一检测区域；第一检测区域外围的16个像素所构成的方形区域为第二检测区域；第二检测区域外围的24个像素所构成的方形区域为第三与第四检测区域，其中，第四检测区域为方形区域中4个顶点与4个边框中点所占的区域，其余则为第三检测区域；

结合检测到的笔划关键点与洪泛算法提取图像中的文字组件；

基于文字组件相似性进行组件聚类，实现文字行的构造；

利用HOG+SVM系统构成的行分类器，对文字行进行HOG特征提取，以及文字行与非文字行的二分类；

其中，检测笔划关键点时，首先，将输入的图像从彩色图转换为灰度图，然后，基于检测模版对灰度图中每一像素进行验证，从而检测出笔划关键点；

位于检测区域的每个像素点x都会通过一个映射函数来判断其与待检测像素p的比较关系，映射函数定义为：

其中，t为设定的边缘阈值，I_p、I_x对应于待检测像素点p、像素点x的像素值；映射值0、1、2对应的表示待检测像素点p与像素点x亮度相似、待检测像素点p比像素点x亮、待检测像素点p比像素点x暗；

检测候选关键点，候选关键点满足的条件为：在第二检测区域中存在两段位置连续的像素点分别被映射为0和1，或者0和2；由此获得两个连续的像素点集P₀和P₁，或者P₀和P₂；并且，|P₀|＜8；

再根据|P₀|的大小判断笔划关键点的种类：

1)笔划端点的第一判定条件为：|P₀|＜5，满足条件后再进行笔划相关性判别；

2)笔划交叉点的第一判定条件为：|P₀|＝5，满足条件后再进行笔划相关性判别；

3)笔划弯点第一判定条件为：5＜|P₀|＜8，满足条件后再进行笔划相关性判别；

通过上述方式检测出所有笔划关键点并区分种类；

对所有检测到的笔划关键点进行非极大值抑制：对于出现在3×3邻域范围内的笔划关键点做响应值比较，保留响应值最大的笔划关键点，去除邻域内的其他笔划关键点；响应值的计算公式为：

上式中，y表示像素集P₁或P₂中的像素点，I_y表示像素点y的像素值。

2.根据权利要求1所述的一种快速的复杂背景图像中维语文字定位方法，其特征在于，该方法还包括对像素点集P₀进行内部相似性规则和外部区分性规则的检测：

内部相似性规则检测：检测像素点集P₀内外像素点与位于检测模版中心的待检测像素点的相似性，以保证找到的笔划关键点不是一个孤立的点而是笔划的一部分；

外部区分性规则检测：检测像素点集P₁或P₂内外像素点与位于检测模版中心的待检测像素点的区分性，以保证笔划关键点与背景的区分性；

其中，像素点集P₀、P₁或P₂内像素点是指第一检测区域中的像素点，外像素点是指第三与第四检测区域中的像素点。