專利名稱：基于cema算法和紋理塊匹配修復(fù)技術(shù)的自動(dòng)提取與去除彩色圖像內(nèi)文字的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種基于CEMA算法和紋理塊匹配修復(fù)技術(shù)的自動(dòng)提取與去除彩色圖像內(nèi)文字的方法，屬于圖像分割及圖像修復(fù)領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)、多媒體技術(shù)的飛速發(fā)展，以彩色圖像為主的多媒體信息迅速成為重要的通用信息媒體。在彩色圖像中，文字信息(如新聞標(biāo)題、旁白等等)包含了豐富的高層語義信息，自動(dòng)提取出這些文字，通過對(duì)它們的識(shí)別和分析，對(duì)于圖像高層語義的索引和檢索是非常有幫助的。此外，還可將提取出的文字從原圖中去除，同時(shí)修復(fù)被文字所遮擋的背景區(qū)域，然后添加上多語種的文字，這對(duì)于不同語種間的圖像交流和圖像的再次使用也是很有意義的。彩色圖像內(nèi)文字的自動(dòng)提取方法主要有四類紋理分析法、區(qū)域分析法、學(xué)習(xí)分析法和邊緣分析法。(I)紋理分析法此法是利用紋理特征去判別一個(gè)像素點(diǎn)或像素塊是否屬于文字。因字符區(qū)域通常是全圖紋理較豐富的區(qū)域，實(shí)現(xiàn)對(duì)紋理的尋找即可以找到相關(guān)的字符區(qū)域。紋理分析法有一定的通用性，但對(duì)于文字的字體和風(fēng)格比較敏感，存在著定位不準(zhǔn)和算法復(fù)雜度高的缺點(diǎn)，而且計(jì)算非常耗時(shí)，效率比較低。(2)區(qū)域分析法把字符作為滿足特定啟發(fā)式規(guī)則的單色區(qū)域來檢測(cè)。假設(shè)每個(gè)字符的像素都有相似的顏色，那么用圖像分割的方法或顏色聚類的方法或連通區(qū)域分析技術(shù)即可把字符從背景中分割出來，然后再使用一些簡(jiǎn)單的啟發(fā)式規(guī)則，如區(qū)域的尺寸和長(zhǎng)寬比或者基線等來對(duì)分割到的區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步篩選即可得到字符。然而，圖像中文字并不總是單色的，故這種方法對(duì)于復(fù)雜背景圖像來說，其魯棒性較差，基于區(qū)域的方法只適用于二值圖像，不適用于彩色圖像。(3)學(xué)習(xí)分析法使用SVM機(jī)制來自動(dòng)定位提取視頻字幕的方案，即首先對(duì)每幅視頻圖像按照NXN大小切分成若干圖像子塊，然后把每個(gè)子塊分別人工訓(xùn)練標(biāo)注為字幕和非字幕兩類，并通過提取圖像的子塊特征向量來訓(xùn)練SVM分類器。對(duì)于測(cè)試圖像，則首先將其切分成子塊，然后應(yīng)用訓(xùn)練好的SVM分類器對(duì)其進(jìn)行判斷，最后通過后期處理進(jìn)行去噪和合成，即可得到字幕提取結(jié)果?；趯W(xué)習(xí)的方法作為一種智能識(shí)別方法，雖在相當(dāng)程度上解決了許多傳統(tǒng)方法遇到的問題，但由于其需要事先通過選取樣本來對(duì)分類學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行訓(xùn)練，所以，訓(xùn)練樣本集與測(cè)試樣本集的相似程度就決定了該方法的最終識(shí)別效果。(4)邊緣分析法因文字筆畫豐富，文字區(qū)域的邊緣非常豐富，所以該方法首先檢測(cè)出圖像的垂直邊緣，然后通過平滑濾波等方法來將垂直邊緣連接成為文字塊，再使用一些啟發(fā)式規(guī)則來對(duì)文字塊進(jìn)行進(jìn)一步篩選。
此法可以達(dá)到快速檢測(cè)文字的效果，但該方法不能適應(yīng)圖像背景的復(fù)雜變化。傳統(tǒng)的邊緣分析法通過尋找垂直邊緣來檢測(cè)文字會(huì)造成一定的誤檢，但邊緣分析法恰恰考慮到了文字及文字區(qū)域的相關(guān)特征，有效的避免了紋理分析法、區(qū)域分析法的算法復(fù)雜度高、耗時(shí)，且定位不準(zhǔn)的缺陷。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于提供基于CEMA算法和紋理塊匹配修復(fù)技術(shù)的自動(dòng)提取與去除彩色圖像內(nèi)文字的方法，在傳統(tǒng)的文字提取方法一邊緣檢測(cè)分析法的基礎(chǔ)上提出了基于垂直、水平、對(duì)角三個(gè)方向的邊緣檢測(cè)方法，并以此為基礎(chǔ)，運(yùn)用形態(tài)學(xué)及邏輯“與”運(yùn)算，建立了一種新的彩色圖像內(nèi)文字的自動(dòng)提取方法(CEMA);在實(shí)現(xiàn)了文字提取后，運(yùn)用紋理塊匹配修復(fù)技術(shù)修復(fù)原有彩色圖像內(nèi)被文字所遮擋的背景，即實(shí)現(xiàn)了文字的去除。為達(dá)到上述目的，本發(fā)明所采用的技術(shù)方案是基于CEMA算法和紋理塊匹配修復(fù)技術(shù)的自動(dòng)提取與去除彩色圖像內(nèi)文字的方法，包括以下步驟
(1).文字提取；
(2).文字去除。所述的步驟(I)包括a.垂直、水平、對(duì)角方向的彩色邊緣檢測(cè)；b.灰度化、二值化；c.形態(tài)學(xué)處理形成連通域；d.邏輯與運(yùn)算定位文字區(qū)域；e.文字區(qū)域的提取。所述的步驟(2)包括f.文字區(qū)域的后處理；g.基于紋理塊匹配的圖像修復(fù)。由于上述技術(shù)方案的采用，本發(fā)明與現(xiàn)有技術(shù)相比，具有以下優(yōu)點(diǎn)該方法從彩色原圖中提取出垂直、水平、對(duì)角三個(gè)方向的邊緣圖像，然后分別對(duì)這三幅邊緣圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理得到三幅不同的連通域圖，最后，將這三幅連通域圖進(jìn)行邏輯“與”運(yùn)算，去除噪聲，得到最終的文字區(qū)域。這種方法有以下優(yōu)點(diǎn)
⑴算法簡(jiǎn)單，計(jì)算速度快。(2)算法有效，文字提取率高。(3)魯棒性強(qiáng)。能提取出彩色圖像內(nèi)水平、垂直或傾斜的顏色一致或漸變的文字。本發(fā)明綜合運(yùn)用文字提取算法及圖像修復(fù)技術(shù)，能高速度高準(zhǔn)確性高性能地從彩色圖像中提取出文字并將背景修復(fù)完好，這是目前所有其他文獻(xiàn)都沒做到的。采用基于紋理塊匹配的修復(fù)法，很好地完成了圖像修復(fù)的目標(biāo)。


圖1為本發(fā)明流程 圖2為垂直方向檢測(cè) 圖3為水平方向檢測(cè) 圖4為對(duì)角方向檢測(cè) 圖5為檢測(cè)算子掃描像素的順序圖。
具體實(shí)施例方式如圖1所示，本發(fā)明包括以下步驟
(I):文字提取圖像中的文字與背景之間存在著明顯的邊緣輪廓，且字符排列有序，字體基本相同?；谝陨咸攸c(diǎn)，本發(fā)明提出了基于彩色邊緣檢測(cè)、形態(tài)學(xué)和邏輯與運(yùn)算的文字提取算法一CEMA (Color-Edge detection, Morphology, logic operator “And，，)。a.垂直、水平、對(duì)角方向的彩色邊緣檢測(cè)
由于彩色圖像中的文字與背景有較強(qiáng)的對(duì)比度，表現(xiàn)為在文字與背景的交界處，存在十分明顯的高頻區(qū)域，因此可以用提取邊緣的方法來估計(jì)出文字可能存在的區(qū)域。在分析了傳統(tǒng)的文字提取方法的基礎(chǔ)上，本發(fā)明提出用三個(gè)簡(jiǎn)單的不同方向的彩色邊緣檢測(cè)算子來代替原來單一的垂直方向的檢測(cè)，如下圖2至3所示，
這三個(gè)檢測(cè)算子分別作用于彩色圖像的紅、綠、藍(lán)三個(gè)分量上來提取邊緣，以像素點(diǎn)(i, j)為例，定義垂直方向彩色邊緣檢測(cè)(其它方向的檢測(cè)算子雷同)如下
權(quán)利要求
1.一種基于CEMA算法和紋理塊匹配修復(fù)技術(shù)的自動(dòng)提取與去除彩色圖像內(nèi)文字的方法，其特征在于，包括以下步驟 (1).文字提??； (2).文字去除。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于CEMA算法和紋理塊匹配修復(fù)技術(shù)的自動(dòng)提取與去除彩色圖像內(nèi)文字的方法，其特征在于，所述的步驟(I)包括a.垂直、水平、對(duì)角方向的彩色邊緣檢測(cè)；b.灰度化、二值化；c.形態(tài)學(xué)處理形成連通域；d.邏輯與運(yùn)算定位文字區(qū)域；e.文字區(qū)域的提取。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于CEMA算法和紋理塊匹配修復(fù)技術(shù)的自動(dòng)提取與去除彩色圖像內(nèi)文字的方法，其特征在于，所述的步驟(2)包括f.文字區(qū)域的后處理；g.基于紋理塊匹配的圖像修復(fù)。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于CEMA算法和紋理塊匹配修復(fù)技術(shù)的自動(dòng)提取與去除彩色圖像內(nèi)文字的方法，包括(1)文字提??；(2)文字去除。該方法從彩色原圖中提取出垂直、水平、對(duì)角三個(gè)方向的邊緣圖像，然后分別對(duì)這三幅邊緣圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理得到三幅不同的連通域圖，最后，將這三幅連通域圖進(jìn)行邏輯“與”運(yùn)算，去除噪聲，得到最終的文字區(qū)域。這種方法有以下優(yōu)點(diǎn)⑴算法簡(jiǎn)單，計(jì)算速度快。⑵算法有效，文字提取率高。⑶魯棒性強(qiáng)。能提取出彩色圖像內(nèi)水平、垂直或傾斜的顏色一致或漸變的文字。綜合運(yùn)用文字提取算法及圖像修復(fù)技術(shù)，很好地完成了圖像修復(fù)的目標(biāo)。
文檔編號(hào)G06K9/54GK103049756SQ20121046283
公開日2013年4月17日 申請(qǐng)日期2012年11月16日 優(yōu)先權(quán)日2012年11月16日
發(fā)明者季麗琴, 孫艷 申請(qǐng)人:健雄職業(yè)技術(shù)學(xué)院