[发明专利]一种图像文档关键图案的提取方法

权利要求书

1.一种图像文档关键图案的提取方法，其特征在于按以下步骤进行：

一、获取源图像文档，并对在源图像文档进行二值化和骨架化处理，获得处理图像M，并在处理图像M中确定所要查阅的关键图案，并以其中一个关键图案作为模板S，模板S的长a和宽b由人工确定；

二、确定模板S的重心，在模板S中确定每个像素点在该模板S中的邻域方向角基准特征X’、重心夹角基准特征Y’和重心距离基准特征Z’，并用这些基准特征建立参考表；

三、采集处理图像M中每个图案像素的邻域方向角特征X，将每个图案像素的邻域方向角特征X与所述邻域方向角基准特征X’进行比较，找出与邻域方向角基准特征X’邻域方向角相匹配的匹配图案像素D；

四、引用参考表中的重心夹角基准特征Y’和重心距离基准特征Z’，并投射到所述匹配图案像素D上，用该匹配图案像素D的重心夹角和重心距离，在处理图像M中对关键图案的重心进行虚拟关键图案还原投票，定位出图像文档中所有的真实关键图案。

2.根据权利要求1所述的一种图像文档关键图案的提取方法，其特征在于；所述像素点邻域方向角的获取方法为：

第一步：确定图案像素点A的边长为r的正方形，其邻域是以点A为中心，边长为r的文档图像的子图像；

第二步：统计该子图像周边的邻域边界点，将相邻的边界点组成N个集合，即邻域边界点集；

第三步：以图案像素点A所在横轴正方为邻域方向角起始边，按逆时针旋转，每个邻域边界点集中点与图案像素点A的连线为邻域方向角终止边，获取每个邻域边界点集的方向角，其范围是[0，360)；

第四步：统计出图案像素A所有邻域边界点集的方向角，即该图案像素点A的N个图案像素邻域方向角。

3.根据权利要求1所述的一种图像文档关键图案的提取方法，其特征在于：所述每个图案像素在模板S中的重心夹角为：对于模板S中的每个字符像素横轴正方向和它与模板S重心连线构成的向量V沿逆时针方向所成夹角为重心夹角，即从横轴正方向开始，按逆时针方向旋转到V所经过的角度，其范围是[0，360)。

4.根据权利要求1所述的一种图像文档关键图案的提取方法，其特征在于：所述每个图案像素在模板S中的重心距离为：每个字符像素点到模板S重心的距离长度。

5.根据权利要求1或3或4所述的一种图像文档关键图案的提取方法，其特征在于；所述模板S重心为：该模板S中所有像素点X向坐标和的平均值，所有像素点Y向坐标和的平均值。

6.根据权利要求1所述的一种图像文档关键图案的提取方法，其特征在于：所述参考表为：邻域方向角基准特征X’、重心夹角基准特征Y’和重心距离基准特征Z’，其中邻域方向角基准特征X’包含N个值，它们构成了参考表中的一行；

在匹配过程中，对文档图像中的每个字符像素点提取N个邻域方向角特征，用这些方向角与参考表中每一行的对应方向角的值进行比较，如果匹配度大于设定阈值，则在文档图像中用重心夹角和重心距离进行虚拟关键图案还原投票，最终根据票数在参数空间中形成局部峰值，定位出真实关键图案的位置。

7.根据权利要求1或6所述的一种图像文档关键图案的提取方法，其特征在于：设经过二值化和骨架化的获得处理图像M和待检索的源图像文档分别为R和I，其中R＝{r_ij|i＝1，…，m；j＝1，…，n}，I＝{i_xy|x＝1，…，k；j＝1，…，l}，k＞m，l＞n参考表为RTable(rt)＝{rt_s|s＝1，…，z}，邻域边长为2t+1，角度差阈值为ta，虚拟关键图案为S，S＝{s_xy|x＝1，…，k；j＝1，…，l}，k＞m，l＞n，匹配度阈值为tm，R中字符像素个数为area(R)，匹配度定义为s_xy和area(R)的比值，匹配过程和投票算法如下：Algorithm2：Vote(R，I，Rtable，ta，tm)

Step1：将S中所有s_xy置0，依次读取I中的每个字符像素i_xy，(i_xy≠0)，在给定邻域t中计算它的DirectionAngle(i_xy)；

Step2：对于每一个i_xy，依次读取参考表的每一行的方向角：RTable(rt_s，1)，将DirectionAngle(i_xy)和RTable(rt_s，1)中方向角个数进行比较，如果不相等，转Step3；将这两组方向角依次对应求差的绝对值d_k，置d_k＝min(d_k，mod(360，d_k))；若所有d_k＜＝ta，用RTable(rt_s，2)和RTable(rt_s，3)计算模板图像中以字符像素rt_s为起点、重心点G为终点的向量v，在参数空间图像S中做向量运算i_xy+v得到的投票点s_xy，将s_xy处的投票数加1；

Step3：若rt_s＜RTable项数，取下一个rt_s，转Step2；置rt_s为1，若i_xy不是I中最后一个字符像素，取下一个i_xy，转Step2；

Step4：统计S中所有s_xy，s_xy/area(R)＞tm，将其作为匹配点在文档图像中画出与模板图像对应的外包矩形，算法结束。