[发明专利]一种基于纵横直方图的字体识别方法

摘要

本发明涉及一种基于纵横直方图的字体识别方法，属于字体识别技术领域。本发明通过收集TTC字体文件，从中提取字符的纵向特征向量及横向特征向量，建立字体特征数据库，由用户上传单个字符的图像形式信息及对应的字符文字信息，利用现代切割技术及字符形状特征，对图像进行特定的灰度化、二值化处理后提取字符特征并生成纵向特征向量及横向特征向量，与数据库中所有字符为用户输入的字符文字信息的数据分别计算其基于纵向直方图的字体识别度及基于横向直方图的字体识别度，通过融合算法计算最终字体识别度，最后通过排序输出识别度最高的字体集合。本发明解决了现有技术对字体进行识别时存在的准确性欠佳及人机交互不灵活等现象。

主权项

1.一种基于纵横直方图的字体识别方法，其特征在于：Step0：采集字体文件及字符图像，对图像进行预处理，并创建字体特征数据库；具体实施步骤如Step0.1～Step0.5所示；Step0.1：收集TTC字体文件，其TTC字体文件包括但不限于宋体、黑体、微软雅黑，记TTC字体文件数量为K；Step0.2：从TTC字体文件中提取出每个字符所对应的图像，即字符图像大小为l×w,单位为像素点；将字符图像作为输入源，生成该字符所对应的字符矩阵Il×w，该矩阵中的元素值即为该像素点的灰度值；定义ξ为灰度二值化阈值，对矩阵Il×w进行公式(1)所示二值化处理，得到二值化矩阵I′l×w，其中I′(i,j),i∈[1,l],j∈[1,w]为元素值；Step0.3：将二值化矩阵I′l×w进行公式(2)所示纵向叠加处理，生成纵向特征向量{z1,z2,…,zl}；Step0.4：将二值化矩阵I′l×w进行公式(3)所示横向叠加处理，生成横向特征向量{h1,h2,…,hw}；Step0.5：将所有字符以及所对应的纵向特征向量{z1,z2,…,zl}、横向特征向量{h1,h2,…,hw}字体信息等存入数据库，组建字体特征数据库；Step1：由用户上传单个字符的图像形式信息X，并指出该字符所对应的字符文字信息X′；Step2：利用现代切割技术及字符形状特征，将图像X以l:w的比例剪切至待测字符X′尽可能铺满图像为止，但要将其字符重心处于图像的中心，并留取合适的边距，生成待测字符X′的修整图像Step3：将待测字符X′的修整图像按比例压缩至l×w像素点，共计N个像素点，随后生成待测字符X′的修整图像所对应的字符矩阵X_l×w，该矩阵中的元素值即为该像素点的灰度值；依然以ξ为灰度二值化阈值，对矩阵X_l×w进行公式(4)所示二值化处理，得到二值化矩阵X′_l×w，其中X′(i,j),i∈[1,l],j∈[1,w]为元素值；Step4：将二值化矩阵X′l×w进行公式(5)所示纵向叠加处理，生成纵向特征向量{xz1,xz2,…,xzl}；Step5：将二值化矩阵I′l×w进行公式(6)所示横向叠加处理，生成横向特征向量{xh1,xh2,…,xhw}；Step6：由字符文字信息X′调取字体特征数据库中字体信息为F的对应字符，以及对应的纵向特征向量{fz1,fz2,…,fzl}、横向特征向量{fh1,fh2,…,fhw}，通过余弦定理算法公式(7)、公式(8)计算其与待测字符X′之间基于纵向直方图的字体识别度Sbdz(X,F)及基于横向直方图的字体识别度Sbdh(X,F)，最后通过融合公式(9)计算最终字体识别度Sbd(X,F)；Step7：遍历字体特征数据库中所有字符为用户输入的字符文字信息X′的数据，对其中的每个字体信息Fi,i∈[1,K]都经Step3步骤计算其与待测字符X′之间的字体识别度Sbd(X,Fi),i∈[1,K]；将按照从大到小的顺序排序，提取出前θ个字体信息并输出。