[发明专利]一种结合最大极值稳定区域和笔画宽度变化的文本定位方法

权利要求书

1.一种结合最大极值稳定区域和笔画宽度变化的文本定位方法，其特征在于：所述文本定位方法包括如下步骤：

(1)利用MSER进行对文本域进行检测：对原始图像进行灰度化，并用0-255的整数来表示图像中各像素点的灰度值；在图像灰度值范围内任取一阈值，灰度值小于阈值的像素点定义为黑色，大于阈值的像素点为白色，当阈值为0时，整个图像为白色，在阈值从0到255变化过程中，黑色区域稳定不变且区域梯度最小，则该区域为最大稳定极值区域；

(2)Canny算子边缘化处理图像：利用高斯滤波器平滑图像，对滤波后的图像计算其梯度幅度和梯度方向，对梯度幅度进行非极大值抑制，找出图像梯度中的局部极大值点，并将非局部最大值点置零，以此细化图像边缘，用双阈值算法检测和连接边缘；

(3)获取图像笔画宽度特征：对每一个边缘像素点，在垂直于边缘的梯度方向上定义一条射线，沿射线方向寻找对应的另一边缘像素点，在梯度方向上找到另一边缘像素点，且该点的梯度方向与原梯度方向近似相反，则这两个边缘像素点的距离被认为是笔画宽度；未找到对应像素点或对应像素点梯度方向不近似相反，则丢弃该射线，在更为复杂的笔画环境中，沿未舍弃的射线计算所有像素点的笔画宽度中值m，并将射线上所有笔画宽度值大于m的像素点笔画宽度中值都设为m；

(4)形态学运算处理图像：对图像使用开、闭运算，开运算先对图像进行腐蚀操作，去除图像的边缘毛刺，然后进行膨胀操作，填充图像细小缝隙和小孔，闭运算先进行膨胀操作，填补图像的断裂区域，轮廓缺口，然后进行腐蚀操作，平滑图像边缘；

(5)候选文本域生成：将文本像素点根据规则聚集成候选文本域，相邻像素点笔画宽度值在阈值范围内则归为同一连通域，计算连通域的宽高比及面积比，将超过阈值范围的连通域作为非文本域滤除；

(6)文本域合并：对单字文本域作进一步过滤，相邻单字文本域内笔画宽度均值比、高度比、及像素点颜色均值比超过阈值，将偏差较大的连通域作为噪声滤除，将剩余连通域聚集成连，形成连续文本域。

2.根据权利要求1所述的结合最大极值稳定区域和笔画宽度变化的文本定位方法，其特征在于：所述利用MSER进行对文本域进行检测的步骤中，最大稳定极值区域是一种依赖于区域内部和边界像素关系，根据稳定性判定条件来获取最大稳定极值区域的算法；对于输入图像进行灰度化，在0-255的图像灰度值范围内任取一阈值，Q1，….，Qi，…是一系列嵌套极值区域，且满足q(i)＝|Qi+Δ\Qi-Δ|/|Qi|在i*有局部最小值，则Qi*是最大极值稳定区域MSER。