[发明专利]一种字符分割方法、装置以及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种字符分割方法，其特征在于，包括：

获取字符区域图像，并将所述字符区域图像转换为灰度图像；

利用模糊C均值聚类算法对所述灰度图像进行聚类分析，并根据所述聚类分析的结果对所述灰度图像执行二值化处理，得到二值图像；

利用投影法从所述二值图像中获取至少一个字符定位块；

根据所述至少一个字符定位块的位置信息对所述字符区域图像进行字符分割。

2.如权利要求1所述的字符分割方法，其中利用模糊C均值聚类算法对所述灰度图像进行聚类分析之前，还包括：

利用canny算子对所述灰度图像进行边缘检测，得到边缘图像；

利用霍夫变换方程对所述边缘图像进行直线检测，得到所述边缘图像的边界线；

根据所述边界线去除所述灰度图像的边界部分。

3.如权利要求2所述的字符分割方法，其中利用canny算子对所述灰度图像进行边缘检测之前，还包括：

检测所述灰度图像的图像质量特征；

由所述灰度图像的图像质量特征自适应地调整所述canny算子的参数；

其中，所述图像质量特征包括全局对比度和/或全局灰度均值。

4.如权利要求2所述的字符分割方法，其中利用canny算子对所述灰度图像进行边缘检测之前，所述方法还包括：

对所述灰度图像进行滤波处理；

其中，所述滤波处理包括中值滤波和/或高斯滤波。

5.如权利要求1所述的字符分割方法，其中利用模糊C均值聚类算法对所述灰度图像进行聚类分析之前，还包括：

对所述灰度图像进行对数变换。

6.如权利要求1所述的字符分割方法，其中利用模糊C均值聚类算法对所述灰度图像进行聚类分析，并根据所述聚类分析的结果对所述灰度图像执行二值化处理，包括：

利用所述模糊C均值聚类算法对所述灰度图像进行聚类以获取C个簇；

根据所述C个簇的聚类中心分别确定所述C个簇的属性；

确定所述灰度图像的任意一个像素点分别对应于所述C个簇的C个隶属度；

根据所述隶属度对所述C个簇进行排序以确定其中的N个簇，并根据所述N个簇的属性确定所述灰度图像的任意一个像素点的属性；

根据所述灰度图像的任意一个像素点的属性对所述灰度图像进行二值化处理；

其中，所述C、N为正整数，且所述C大于所述N。

7.如权利要求1所述的字符分割方法，其中利用投影法从所述二值图像中获取至少一个字符定位块之后，所述方法包括：

检测所述至少一个字符定位块中的每一个字符定位块的前景像素面积；

根据所述前景像素面积从所述至少一个字符定位块中检测出干扰块，并从所述至少一个字符定位块中剔除所述干扰块；

其中，所述干扰块的所述前景像素面积至少小于所述至少一个字符定位块中的M个字符定位块的所述前景像素面积，其中所述M为预设字符个数。

8.如权利要求1所述的字符分割方法，其中利用垂直投影法从所述二值图像中获取至少一个字符定位块之后，所述方法包括：

利用非最近抑制算法从所述至少一个字符定位块中剔除干扰块。

9.如权利要求7或8所述的字符分割方法，其中根据所述至少一个字符定位块的位置信息对所述字符区域图像进行字符分割，包括：

确定所述至少一个字符定位块的平均宽度；

若在所述至少一个字符定位块中存在宽度小于所述平均宽度的目标字符定位块，则根据所述目标字符定位块的位置信息与所述平均宽度对所述字符区域图像进行字符分割。