[发明专利]基于内容的文本图像颠倒判断及校正方法有效
申请号: | 201811192521.6 | 申请日: | 2018-10-13 |
公开(公告)号: | CN109409363B | 公开(公告)日: | 2021-11-12 |
发明(设计)人: | 林嘉宇;刘荧 | 申请(专利权)人: | 长沙芯希电子科技有限公司 |
主分类号: | G06K9/32 | 分类号: | G06K9/32 |
代理公司: | 国防科技大学专利服务中心 43202 | 代理人: | 王文惠 |
地址: | 410073 湖南省长*** | 国省代码: | 湖南;43 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 内容 文本 图像 颠倒 判断 校正 方法 | ||
1.一种基于内容的文本图像颠倒判断及校正方法,设文本图像已经过倾斜校正,其特征在于,包括以下步骤:
S1:对文本图像进行行切分;
S2:剔除非文字行,保留文字行;
S3:取任意文字行L,使得文字行L的长度满足设定的范围;
S4:对文字行L进行OCR,计算文字行L的代价函数值,OCR是指光学字符识别;
S5:颠倒文字行L得到文字行L1;
S6:对文字行L1进行OCR,计算文字行L1的代价函数值;
S7:如果文字行L的代价函数值大于文字行L1的代价函数值,则文字行L是正向的,不需要颠倒;否则,认为文字行L是颠倒的,则进行颠倒校正;
上述所述文字行的代价函数值,具有的特征是:对同一文字行而言,正向文字行代价函数值显著不同于颠倒文字行代价函数值;
计算所述文字行的代价函数值的方法如下:对文字行L任一部分,如果以单词为颗粒度处理,则检查若干个字符是否组合成合法单词或单词片段;计算每一个合法单词或单词片段的代价函数值,将所有的合法单词或单词片段的代价函数值相加,得到该部分的代价函数值;计算合法单词或单词片段的代价函数值,使用单词出现概率子代价函数值和单词长度子代价函数值之和;单词出现概率越高,则出现概率子代价函数值越大;单词长度越长,则长度子代价函数值越大;
又:对文字行L任一部分,如果以字符为颗粒度处理,则检查OCR识别出的每一个字符,计算每一个字符的代价函数值,将所有的字符代价函数值相加得到该部分的代价函数值;字符在日常使用中出现的概率越大,其代价函数值越大。
2.根据权利要求1所述的基于内容的文本图像颠倒判断及校正方法,其特征在于,对文本图像进行行切分,采用下述步骤:
对文本图像先进行二值化;再对二值化图像进行前景像素点的游程连接,形成二值化游程连接图;
对二值化游程连接图,统计其水平方向上每行的前景像素点数量;对任意一行,如果该行的前景像素点数量小于设定的投影阈值,则认为该行是空白像素行,否则是非空白像素行;投影阈值根据实际情况设定;
计算相邻的非空白像素行的行数,得到非空白行的高度。
3.根据权利要求2所述的基于内容的文本图像颠倒判断及校正方法,其特征在于,剔除非文字行,保留文字行的过程如下:
计算所有的非空白行的高度text_lines_height(i)的平均值,得到平均文字行高度mean_text_lines_height,其中i是非空白行的序号;
用mean_text_lines_height作为阈值,检查各非空白行的高度text_lines_height(i),再按照下述三种情况进行处理:
情况1:如果text_lines_height(i)mean_text_lines_height,则认为该行是非文字行;
情况2:如果text_lines_height(i)mean_text_lines_height,此时认为该行是非文字行;
情况3:如果不属于情况1和情况2,则认为该行是文字行。
4.根据权利要求3所述的基于内容的文本图像颠倒判断及校正方法,其特征在于,选取任意文字行L时,如果选取的文字行的长度大于mean_text_lines_height的N1倍,并且小于mean_text_lines_height的N2倍,则令该行是文字行L,自然数N1和N2的取值根据经验获得。
5.根据权利要求4所述的基于内容的文本图像颠倒判断及校正方法,其特征在于,计算文字行L的代价函数值时:
对OCR识别出的每一个字符进行下述判断:即判断字符适合以单词为颗粒度处理还是以字符为颗粒度处理;如果判断结果是字符适合以单词为颗粒度处理,则将文字行L划分为适合以单词为颗粒度处理的部分;如果判断结果是适合以字符为颗粒度处理,则将文字行L划分为适合以字符为颗粒度处理的部分;
基于上述的判断,计算文字行L每一部分的代价函数值,将每一部分的代价函数值相加得到文字行L的代价函数值。
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