一种盲文点检测方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种盲文点检测方法及系统，包括：利用采集设备获取纸版盲文的数字化图像；对该数字化图像的盲文进行盲文点标注；根据标注好的盲文图像，截取以盲文点为中心的盲文点图像区域作为正样本，截取除该盲文点图像区域以外的背景图像区域作为负样本；提取该正样本和该负样本的多个特征，训练级联分类器；在待检测的盲文图像上，利用该级联分类器进行盲文点的检测和定位。由此本发明专利技术可实现对盲文数字化图像的盲文点自动标注。

A method and system for detection of Braille point

The invention relates to a Braille detection method and system, including: obtaining the digital image of the paper Braille with the acquisition equipment, marking the Braille of the digital image, and taking the Braille image area as the positive sample to intercept the Braille point according to the labeled Braille image. The background image area outside the image region is used as a negative sample, and the multiple features of the positive sample and the negative sample are extracted, and the cascade classifier is trained. The cascade classifier is used to detect and locate the Braille points on the Braille images to be detected. The invention can automatically mark the Braille points of the Braille digitized image.

【技术实现步骤摘要】
一种盲文点检测方法及系统
本专利技术涉及盲文标注领域，特别涉及一种盲文点检测方法及系统。
技术介绍
视力残疾人士由于视觉障碍，无法像明眼人一样获取明文信息，主要通过触摸盲文点字符号来阅读盲文获取信息。目前流通的盲文图书数量还较少，无法满足盲人朋友的阅读需求。另一方面，盲文图书馆典藏了很多早期有价值的盲文图书和文献，这些图书由于缺乏盲文的数字化信息，导致再版的人工成本昂贵。而且，在特殊教育领域，盲生试卷的编制和阅卷，还是采用盲文老师手工翻译的方式，耗时费力，缺乏客观性。因此，针对纸质盲文图像的盲文点字自动检测和识别技术具有重要意义。盲文俗称“点字”或“凸字”，由法国人路易·布莱尔于1824年专利技术，是一种依靠触觉感知的文字。盲文图书的一页大概有1000到2000个盲文凸点。盲文的基本组成单位是盲方或者盲符，每个盲方有6个点位，分布在三行两列的矩阵上，根据相应的点位上是否有凸点来代表不同的盲方。盲方根据“国家盲文标准”，按照一定的方距和行距进行排列，组成盲文。为了节约纸张，盲文图书一般采用双面打印方式，即我们得到的盲文图像即含有当前页的凸点区域，又包含凹点区域。凸点和凹点区域会有一定的错位现象，但是在双面盲文的点字密集区域，凸点和凹点往往交错在一起，导致盲文点字的图像表观呈现多样性特点，凹凸点的外观形态也会发生极大的变化，这给双面盲文的盲点检测带来极大的困难和挑战。盲文图像中的凸点或者凹点检测，是盲文识别的基础，而目前还缺乏快速鲁棒的盲文点识别方法。
技术实现思路
为了解决上述纸版盲文点检测技术不够鲁棒，速度较慢，无法适应多样的盲文打印形式和采集形式的问题，本专利技术提出了一种盲文点检测方法及系统。具体地说，本专利技术公开了一种一种盲文点检测方法，其中包括：步骤1、利用采集设备获取纸版盲文的数字化图像；步骤2、对该数字化图像的盲文进行盲文点标注；步骤3、从标注好的盲文图像中截取训练样本，根据该训练样本训练级联分类器，并用训练完成的该级联分类器对待检测盲文图像内的盲文点进行检测，将检测到的各盲文点位置和各盲文点类型信息保存并输出；其中该步骤3包括：步骤31、根据标注好的盲文图像，截取以盲文点为中心的盲文点图像区域作为正样本，截取除该盲文点图像区域以外的背景图像区域作为负样本；步骤32、提取该正样本和该负样本的多个特征，训练级联分类器；步骤33、在待检测的盲文图像上，利用该级联分类器进行盲文点的检测和定位。该盲文点检测方法，其中步骤32中的特征均为哈尔小波特征。该盲文点检测方法，其中该级联分类器为Adaboost级联分类器。该盲文点检测方法，其中步骤1中该采集设备包括扫描仪、摄像机或盲文图像采集仪器；该纸版盲文包括凸点和/或凹点形式的盲文点。该盲文点检测方法，其中步骤33中的检测为基于滑动窗口的检测，利用该级联分类器判别该滑动窗口内的图像区域是盲文点还是背景。本专利技术还提出了一种盲文点检测系统，其中包括：采集模块，用于通过采集设备获取纸版盲文的数字化图像；标注模块，用于对该数字化图像的盲文进行盲文点标注；训练模块，用于从标注好的盲文图像中截取训练样本，根据该训练样本训练级联分类器，并用训练完成的该级联分类器对待检测盲文图像内的盲文点进行检测，将检测到的各盲文点位置和各盲文点类型信息保存并输出；其中该训练模块包括：截取模块，用于根据标注好的盲文图像，截取以盲文点为中心的盲文点图像区域作为正样本，截取除该盲文点图像区域以外的背景图像区域作为负样本；提取模块，用于提取该正样本和该负样本的多个特征，训练级联分类器，在待检测的盲文图像上，利用该级联分类器进行盲文点的检测和定位。该盲文点检测系统，其中提取模块中提取的多个特征均为哈尔小波特征。该盲文点检测系统，其中该级联分类器为Adaboost级联分类器。该盲文点检测系统，其中该采集设备包括扫描仪、摄像机或盲文图像采集仪器；该纸版盲文包括凸点和/或凹点形式的盲文点。该盲文点检测系统，其中该提取模块中的检测为基于滑动窗口的检测，利用该级联分类器判别该滑动窗口内的图像区域是盲文点还是背景。由此本专利技术可实现对盲文数字化图像的盲文点自动标注。附图说明图1为双面盲文图像截图；图2为以点的形式在屏幕上显示盲文方对应盲文点位置的示意图；图3为以“日”字的交叉点形式在屏幕上显示盲文方对应盲文点位置的示意图；图4为已标注完成的盲文方示意图；图5为选择盲文方进行删除的示意图；图6为凸点和凹点的标注结果展示图；图7为基于级联分类器的凸点检测结果展示图；图8为盲文方定位结果示意图；图9为初始的计算机盲文点检测结果图；图10为本专利技术主要步骤框图。具体实施方式为实现上述技术效果，本专利技术由以下步骤组成：步骤1、盲文图像采集；步骤2、盲文点交互式标注；步骤3、盲文点快速检测；为让本专利技术的上述特征和效果能阐述的更明确易懂，下文特举实施例对上述各步骤进行展开描述，并配合说明书附图作详细说明如下。如图10所示，本专利技术包括，步骤1，盲文图像采集：利用采集设备获取纸版盲文的数字化图像。采集方式可以包括扫描仪扫描，摄像机拍照，或者特殊的盲文图像采集仪器等方式。该纸版盲文包括凸点和/或凹点形式的盲文点，纸版盲文可以包括盲文图书或者盲文试卷等，可以是单面印刷或者双面印刷的盲文。单面印刷的盲文每页只包含凸点或者凹点一种形式的盲文点，双面印刷的盲文每页包含凸点和凹点两种形式的盲文点。例如，图1显示了采用扫描仪扫描得到的双面盲文图像的截图，既有凸点又有凹点，在文字密集区，凸点和凹点交互在一起。步骤2，盲文点交互式标注：以盲文方为单位对该数字化图像进行交互式盲文点标注，包括以下步骤：步骤21，将该数字化图像作为待标注的盲文图像显示在屏幕上。例如，图1显示了一个盲文图像的截图。步骤22，通过交互式设备的在该数字化图像上选取某一个盲文的盲文方位置，例如通过交互式设备鼠标点击盲文方的左上角来确定该盲文方位置。步骤23，将属于该盲文方位置的盲文方标识显示在屏幕上。其中盲文方标识可为盲文方对应的6个盲文点，或者盲文方对应的“日”字形方格，例如将所选择的盲文方对应的6个盲文点位置显示在屏幕上，可以直接采用6个点来显示盲文方(如图2所示，其中盲文方对应的盲文点位置以浅灰色点标识)，也可以采用“日”字形方格来表示盲文方标识(如图3所示，其中盲文方对应的盲文点位置以浅灰色矩形框标识)，每个交叉点代表一个盲文点位置。盲文方标识对应的盲文点间距信息，可以参考中国盲文书写规范以及扫描图像的分辨率大小，通过统计的方法提前得到盲文点间距、盲文方间距和行距信息。并且在以上在点选盲文方时，可通过鼠标快捷键来区分是标注凸点盲文方还是凹点盲文方，例如点击鼠标左键代表标注凸点盲文方，点击鼠标右键代表标注凹点盲文方；可通过键盘快捷键进行盲文方位置，大小的微调，从而更精确的匹配盲文图像上的某一个盲文方，例如通过“I”、“K”、“J”、“L”四个键进行盲文方位置上下左右的微调，每次移动一个像素或者多个像素，具体移动的像素数课根据图像采集的分辨率决定。步骤24，通过交互设备为该盲文方标识内的盲文点进行标注(填充)，并在屏幕上实时显示已填充好的盲文点。以标注凸点为例，用交互设备例如是键盘快捷键进行盲文方内盲文点的快速填充，并在屏幕上实时显示已填充好的凸点。凹点盲文方的标注方法类似本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种盲文点检测方法，其特征在于，包括：步骤1、利用采集设备获取纸版盲文的数字化图像；步骤2、对该数字化图像的盲文进行盲文点标注；步骤3、从标注好的盲文图像中截取训练样本，根据该训练样本训练级联分类器，并用训练完成的该级联分类器对待检测盲文图像内的盲文点进行检测，将检测到的各盲文点位置和各盲文点类型信息保存并输出；其中该步骤3包括：步骤31、根据标注好的盲文图像，截取以盲文点为中心的盲文点图像区域作为正样本，截取除该盲文点图像区域以外的背景图像区域作为负样本；步骤32、提取该正样本和该负样本的多个特征，训练级联分类器；步骤33、在待检测的盲文图像上，利用该级联分类器进行盲文点的检测和定位。

【技术特征摘要】
1.一种盲文点检测方法，其特征在于，包括：步骤1、利用采集设备获取纸版盲文的数字化图像；步骤2、对该数字化图像的盲文进行盲文点标注；步骤3、从标注好的盲文图像中截取训练样本，根据该训练样本训练级联分类器，并用训练完成的该级联分类器对待检测盲文图像内的盲文点进行检测，将检测到的各盲文点位置和各盲文点类型信息保存并输出；其中该步骤3包括：步骤31、根据标注好的盲文图像，截取以盲文点为中心的盲文点图像区域作为正样本，截取除该盲文点图像区域以外的背景图像区域作为负样本；步骤32、提取该正样本和该负样本的多个特征，训练级联分类器；步骤33、在待检测的盲文图像上，利用该级联分类器进行盲文点的检测和定位。2.如权利要求1所述的盲文点检测方法，其特征在于，步骤32中的特征均为哈尔小波特征。3.如权利要求1所述的盲文点检测方法，其特征在于，该级联分类器为Adaboost级联分类器。4.如权利要求1所述的盲文点检测方法，其特征在于，步骤1中该采集设备包括扫描仪、摄像机或盲文图像采集仪器；该纸版盲文包括凸点和/或凹点形式的盲文点。5.如权利要求1所述的盲文点检测方法，其特征在于，步骤33中的检测为基于滑动窗口的检测，利用该级联分类器判别该滑动窗口内的图像区域是盲文点还是背景。6.一种盲...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宏，钱跃良，王向东，
申请(专利权)人：中国科学院计算技术研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11