[发明专利]使用耗尽中心线的高速OCR解码

说明书

一种用于模板匹配的方法可以包括：迭代地选择用来投射在候选字符的中心线上的点的模板组；进行模板匹配分析；向每个模板组分配得分；以及选择具有最高分配得分的模板组。例如，该得分可以取决于模板点至符号的主追踪路径的中心和/或边界的接近度。另外，可以将一个或多个具有顶级级别的模板组选择用于模板点至符号印刷边界的接近度的次级分析。该方法可以进一步包括使用具有最高得分的模板来解释候选符号。

技术领域

本发明涉及使用图像处理技术的光学字符识别，并且更特别地涉及用于模板匹配和符号解释的方法。

背景技术

一般来说，光学字符识别（OCR）尝试使用图像处理技术来解码符号。通常，这样的方法是耗时的，因为它包括四处移动轮廓模板，并对每个位置执行计算。需要能够进行有效光学字符识别的高速方法。

为了提高光学字符识别，已经做了几次尝试。例如，Chatterjee的美国专利No. 5,317,652公开了一种实施同时处理和矢量相关的字符识别系统。具体来说，缓冲器中的字符图像与表示为由点组成的离散字符骨架的字符模板相关联。尽管参考文献公开了中心线模板周围点的比较，但它没有提到基于印刷字符内部或外部的点数目来分配模板得分。Walch的美国专利No. 7,724,958公开了一种用于将字符和书写样本转换为数学图形之后使用光学字符识别来辨识手写样本中的特征的生物手写辨识系统。参考文献提到使用OCR来比较所存储的和当前图像的中心线。然而，为了给字符匹配评分，模板被叠加在实际图像上，并且然后分析实际图像的像素。该方法不使用一组有限点的分析来对字符匹配评分。Bach等人的美国专利No. 6,628,808公开了一种使用拓扑分析来验证被扫描图像的方法。为了在给定的候选位置对字符匹配评分，将模板叠加在实际图像上，并分析落在模板上的中心线像素下面的实际图像上的像素。类似于美国专利No. 7,724,958，该方法依赖于像素分析，并且没有提到利用一组有限点进行的中心线分析，并且因此可能是相当耗时的。

因此，存在对具有可与条码扫描时间相当的OCR解码时间的快速且有效模板匹配方法的需要。

发明内容

因此，本发明包括用于模板匹配和符号解释的方法。

在一个示例性实施例中，一种用于字符解释的方法包括：迭代地选择用来投在字符上的中心线模板；确定中心线模板的每个构成部分关于字符的主追踪路径的位置；评估投射模板的得分；选择具有最高得分的中心线模板；以及使用所选模板来解释字符。

在另一示例性实施例中，一种用于模板匹配的方法包括：迭代地选择用来投射在候选字符的中心线上的点的模板组；进行模板匹配分析，和向每个模板分配得分；以及选择具有最高分配得分的模板组。

在还有的另一示例性实施例中，本发明包括一种用于符号识别的方法。该方法包括选择点阵列，并且将其投射在符号的图像上；基于阵列点关于符号印刷的位置的初级分析来确定阵列的级别（rank）；重复该过程以便向一组点阵列的每个点阵列分配级别；选择一个或多个具有顶级级别的点阵列来对阵列点至符号印刷边界的接近度进行次级分析；以及使用次级分析的结果来为符号识别选择点阵列。

在下面的详细描述以及其附图内进一步解释前面提到的说明性总结、以及本发明的其他示例性目标和/或优点、和完成本发明的方式。

附图说明

图1A示意性地描绘用于OCR解码的典型模板的示例性实施例。

图1B示意性地描绘耗尽中心线模板的示例性实施例。

图1C示意性地描绘画在相同轴线上的图1A和1B中的模板的组合。

图2示意性地描绘根据一个实施例的用于字符解释的方法。

图3示意性地描绘根据一个实施例的用于模板匹配的方法。

图4示意性地描绘根据一个实施例的用于符号识别的方法。