[发明专利]一种提取刻划字符轮廓的方法

摘要

本发明公开了一种提取刻划字符轮廓的方法，包括进行光学字符图像的直方图分析，采用多相活动轮廓模型和双水平集方法获取字符的高灰度值区域和低灰度值区域；对获取的高灰度值区域和低灰度值区域分别进行局部直方图分析，根据它们的灰度分布及其对应关系，确定灰度变换系数，将多相图像变换为双相图像；使用能利用局部信息的活动轮廓模型，并采用单水平集方法提取双相图像的轮廓，作为刻划字符的轮廓。所提取的字符轮廓完整、准确，利用其结果可以方便地提取字符的特征。

主权项

1.一种提取刻划字符轮廓的方法，其特征是，包括以下步骤：步骤一，进行光学字符图像的直方图分析，采用多相活动轮廓模型和双水平集方法获取字符的高灰度值区域和低灰度值区域；步骤二，对获取的高灰度值区域和低灰度值区域分别进行局部直方图分析，根据它们的灰度分布及其对应关系，确定灰度变换系数，将多相图像变换为双相图像；步骤三，使用能利用局部信息的活动轮廓模型，并采用单水平集方法提取双相图像的轮廓，作为刻划字符的轮廓；所述步骤二中将多相图像变换为双相图像时背景区域不进行灰度变换，采用高灰度值向低灰度值影射的线性变换方法，利用像素标记法规定需要变换的区域；多相图像变换为双相图像的具体方法为，高灰度值区域ΩH，其灰度均值和方差分别为mH和δH；低灰度值区域ΩL，其灰度均值和方差分别为mL和δL；背景区域为ΩB，其灰度均值和方差分别为mB和δB；图像u0的某一像素u0(i,j)的灰度值为h(i,j)，变换后的灰度值为h'(i,j)，灰度变换过程如下：如果且h(i,j)＞m_H‑δ_H；那么h'(i,j)＝‑(δL/δH)*h(i,j)+mH*(δL/δH)‑mL；所述步骤三中的活动轮廓模型采用LCV模型；LCV模型的能量泛函ELCV由全局项、局部项和规则化项构成：ELCV＝α·EG+β·EL+ER，其中EL、ER和EG分别是全局项、局部项和规则化项，α和β是大于0的常数；引入水平集函数后表示为：u′₀是双相字符图像，C表示光滑闭合的轮廓曲线，c₁和c₂分别是演化曲线C内部和外部的图像灰度均值；φ(x,y)是水平集函数，H(z)和δ(z)分别是海氏函数H(z)和狄拉克函数δ(z)的正则化形式；g_k是窗口大小为k的平均卷积算子，d₁和d₂分别是卷积后的图像与源图像的差值；相应的水平集演化方程为：方程的解就是最终提取的轮廓。