[发明专利]一种流程图连接关系识别方法

说明书

本发明提出了一种流程图连接关系识别方法，其技术特征在于：首先依据流程图中连接线的局部特征形式地定义角点分类；其次针对流程图图元间连接规范定义连接关系的角点组合规则；然后提取并识别流程图像中连接关系上的角点，并基于角点组合识别连接关系；最后将识别结果以文本形式输出。本发明基于角点特征识别流程图像中的连接关系，为准确识别流程图结构提供了新技术支撑。

技术领域

本发明属于图像识别技术领域，特别涉及一种流程图连接关系识别方法。

背景技术

现有计算机信息检索系统主要采用基于文本匹配的检索技术，但化工、制药、机械、信息技术等领域中的文档往往还包含大量流程图像，这些图像蕴含丰富的信息，对于检索和查新至关重要。

流程图可以直观地描述一个工作过程的具体步骤，具有重要的语义。目前对于流程图连接关系的识别主要基于直线的提取来识别，但过度依赖图像轮廓特征很难理解图像语义。由于流程图像特征和语义之间存在着明显的语义鸿沟，这种“鸿沟”主要体现在流程图中连接关系的多样使得结构的一种语义有多种表现形式，为了尽能地缩小语义鸿沟对流程图像检索的影响，需要一种新的流程图结构中连接关系识别方法。

发明内容

本发明的目的在于提供一种流程图连接关系的识别方法，首先将与连接线相关的角点进行分类定义，然后对然后针对图元之间的连接规范与逻辑定义角点连接组合规则；最后基于角点连接组合规则设计连接关系识别算法，实现流程图中连接关系的识别，识别结果以文本形式输出。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案是：

一种流程图连接关系的识别方法步骤包括：

S1分类定义连接线相关角点；

S2定义连接关系角点组合规则；

S3提取并识别输入流程图中与连接关系相关的角点，具体步骤如下：

S31流程图像预处理及结构层提取；

对原始流程图像进行二值化、降噪处理，通过连通域提取方法进行图文分割得到原始流程图像中结构层，对提取的流程图结构进行单像素化处理。

S32流程图像角点检测；

通过CSS算法利用曲率检测出与直线型元素相关的角点，过滤掉曲线型结构元素上的圆角点和虚假角点。

不同尺度σ下的曲率计算公式为：

其中t是弧长参数，σ是尺度参数，分别为曲线l上一点的坐标x(t)和y(t)与一维高斯核函数g(μ，σ)的一阶导数和二阶导数的卷积；

圆角点判定方法为：

其中u为候选角点的位置参数，K(u)是候选角点的曲率，T(u)为与角点支持域自适应的动态局部阈值，与候选角点u处的局部平均曲率成正比，当R_c＝1时表示角点为圆角点,给予滤除。

其中C_c为需要判定的候选角点，∠C_c为角点C_c的角，θ_obtuse为真角点的最大钝角值，θ_obtuse的经验取值为162°，当C_cθ_obtuse时，C_c为虚假角点。

通过Harris算法检测与曲线型元素相关的角点，首先求输入图像I对应的x和y轴方向的一阶偏导I_x和I_y，利用高斯核G_x,y对其平滑，并构造自相关矩阵M，其中，是卷积算子。通过自相关矩阵的特征值α、β(α≥β)来构造角点响应R并判决角点，R＝αβ-k(α+β)²，其中，k(k＝0.04)是错误角点响应抑制常数。