[发明专利]一种基于模板匹配的字符识别方法

权利要求书

1.一种基于模板匹配的字符识别方法，其特征在于，该方法包括下述步骤：

(1)获取待识别的单个字符图像；

(2)首先获取待识别的字符图像中字符的原始尺度，并在原始尺度的基础上分别增加和减少F个像素作为两个新的尺度，分别以原始尺度和两个新的尺度在原始图像中截取包含字符的子图像，得到三个子图像；F的取值范围为1～3；

(3)对步骤(2)得到的三个子图像进行二值化；

(4)对步骤(3)中得到的二值化处理后的图像进行归一化，得到字符的三幅二值图像；

(5)将步骤(4)中得到的归一化后的同一字符的三幅二值图像分别与模板库中的每一个标准模板字符图像进行模板匹配，得到相关系数值；

(6)将步骤(5)中得到27个相关系数值按大小进行排序，选择最大的相关系数值对应的标准模板字符图像，以该标准模板字符图像所对应的字符类别作为待识别字符图像的字符类别，完成识别过程。

2.根据权利要求1所述的基于模板匹配的字符识别方法，其特征在于，步骤(5)中的模板库的构建过程为：根据待识别字符的类型，采集已知类别的字符图像，将它们二值化，并具有同样大小的尺度，作为标准模板字符图像，标准模板字符的字体与待识别字符的字体相同，所有的标准模板字符图像构成模板库。

3.根据权利要求1所述的基于模板匹配的字符识别方法，其特征在于，步骤(2)获取待识别的字符图像中字符的原始尺度的过程为：

如果待识别的字符图像中只有单个字符，则字符的原始尺度等同于输入的字符图像的大小；如果识别一组连续排列的字符串中的每个字符，则根据先验知识和字符间的上下文关系得到的一组字符尺度数值进行推断，得到一个最佳的原始尺度。

4.根据权利要求3所述的基于模板匹配的字符识别方法，其特征在于，如果识别一组连续排列的字符串中的每个字符，获取待识别的字符图像中字符的原始尺度的具体过程如下：

(4.1)筛选可能的字符区域：

对待识别的字符图像进行二值化，然后对二值图像进行标记，得到若干连通域，定义连通域的高度和宽度为该连通域的外接矩形的高度和宽度，如果连通域的高度与该字符图像的高度之差小于等于dis₁，且宽度之差小于dis₂，由该连通域才有可能是字符，则该连通域作为候选连通域；其中dis₁的取值范围在(0，2]之间、dis₂的取值范围在(0，4]之间；

(4.2)寻找最优高度和宽度：

统计所有候选的连通域的各个高度值出现的次数，然后按高度值的大小顺序，将每个连通域的高度值出现的次数和它前后相邻的高度值出现的次数进行累加，得到一组新的计数值，取计数值最大者所对应的连通域的高度作为最优高度；然后根据该最优高度值对应的连通域，确定最优宽度；

(4.3)判断每个字符是否需要调整：

对待识别的字符图像进行二值分割及标记，获取字符的连通域，将该连通域的面积最大的外接矩形的高度与上述最优高度进行比较，如果该连通域的面积最大的外接矩形的高度与上述最优高度相等，再将该连通域的面积最大的外接矩形的宽高比与上述最优宽高比进行比较，如果仍然相等，则将该连通域的面积最大的外接矩形的高度和宽度作为待识别的字符图像的高度和宽度，否则将待识别的字符图像的高度及宽度值调整为最优高度及最优宽度，由此得到待识别的字符图像中字符的原始尺度；

所述最优宽高比是指最优宽度与最优高度之比。

5.根据权利要求1所述的基于模板匹配的字符识别方法，其特征在于，步骤(3)对三个子图像进行二值化的具体过程为：

在待识别的字符图像的行和列上分别取起始坐标(x₀，y₀)和终止坐标(x₁，y₁)，获得包含字符区域的局部图像，计算该局部图像的OTSU阈值，作为待识别的字符图像的二值分割门限，再利用该二值分割门限对待识别的字符图像进行二值化；设定x₀值的大小为待识别的字符图像高度的1/4，x₁值得大小为待识别的字符图像高度值的3/4；y₀的取值范围为0～待识别的字符图像宽度的1/8，y₁的取值范围为待识别的字符图像宽度的7/8～待识别的字符图像宽度。