[发明专利]一种基于PHOG特征的电路图中电气符号识别方法

权利要求书

1.一种基于PHOG特征的电路图中电气符号识别方法，包括以下步骤；

步骤1、对电路图图像进行图像采集及图像预处理；

步骤2、对电路图图像进行水平直线和垂直直线提取；

步骤3、对电路图图像进行图像分割，获取电路图中的电气符号；

步骤4、基于PHOG算法，提取电路图图像中电气符号和样本电气符号的特征点；

步骤5、利用样本电气符号的PHOG特征，对SVM分类器进行分类训练，产生最优分类面；通过最优分类面，对提取得电路图图像中电气符号的PHOG特征进行识别。

2.按权利要求1所述基于PHOG特征的电路图中电气符号识别方法，其特征在于，步骤3具体包括以下步骤：

步骤3.1、将步骤1预处理后图像减去步骤2得水平直线图像和垂直直线图像，得到电气符号的图像；

步骤3.2、对电气符号的图像采用形态学闭运算进行修复，结构元素SE的选取采用如下公式：

SE＝strel('disk',R)

其中，strel('disk',R)为闭运算的结构元素表达式，'disk'表示闭运算中指定形状、即圆形，R表示圆形结构元素半径、取0.5w，w为直线宽度；

步骤3.3、检查经步骤3.2修复后图像中缺损的电气符号，判定其缺损部分，若缺损部分对应于步骤2得到水平直线或垂直直线图像中的任意条直线线段，则认定该直线线段为该电气符号的一部分，将该直线线段图像与步骤3.2修复后图像进行相加，得到再次修复后的图像，最后去除图像上的连接点；

步骤3.4、将步骤3.3得到的图像与步骤1预处理后图像进行与运算，得到分割后的电气符号图像。

3.按权利要求1所述基于PHOG特征的电路图中电气符号识别方法，其特征在于，步骤1中所述图像预处理依次包括图像二值化、去噪和电路图中的字符去除；其中，图像二值化采用大津算法；去噪采用八邻域搜索算法计算连通域的面积，若连通域的面积小于8个像素，则认定为噪音并去除；电路图中的字符去除采用全局阈值法从图像中去除文本。

4.按权利要求1所述基于PHOG特征的电路图中电气符号识别方法，其特征在于，步骤2所述水平直线和垂直直线提取的具体过程为：

以10个像素为步长，采取从上到下、从左到右的扫描方式对电路图图像进行扫描，将扫描结果用直方图表示，取直方图顶点的值作为直线宽度w；其中，对于每一条扫描线宽度，通过计算连续的白到黑、黑到白的两个转折点之间的距离得到；

采用形态学开运算提取水平线段或垂直线段，结构元素SE的选取采用如下公式：

SE＝strel('line',LEN,DEG)

其中，strel('line',LEN,DEG)为开运算的结构元素表达式，'line'表示开运算中指定形状、即直线；LEN表示直线长度、选取为5w；DEG表示角度、为0或90，当DEG为0时、得到水平直线段，当DEG为90时，得到垂直直线段。

5.按权利要求1所述基于PHOG特征的电路图中电气符号识别方法，其特征在于，步骤5中采用LIBSVM工具箱进行SVM分类训练，SVM分类训练中，采用直方图交叉核进行分类。