【技术实现步骤摘要】
字符图像的残缺区域检测和残缺字符图像恢复方法
本专利技术涉及机器学习
，尤其涉及基于图像聚类的残缺区域检测，基于生成对抗网络的残缺字符图像恢复方法。
技术介绍
字符是我们与外界沟通的重要媒介之一，人类获取的信息中有90％来源于眼睛捕捉到的画面，而字符无疑是最为重要的信息获取方式，也是我们和其他动物的一个重要的区分。随着计算机技术的发展，用计算机技术捕捉字符图像以及检测识别字符变得越来越成熟。然而，现实生活中，我们常常会遇到字符残缺的现象，一部分是由于在户外场景下，会受到风吹日晒等影响广告牌或者海报等受到破坏，另一方面则是在原有的字符上面被重新打印或者是涂鸦上了字符，使得原本的字符无法很好地辨识，如图1。
技术实现思路
在现有的技术下，我们很难对这些已经破损的字符进行识别，识别的结果往往和真实的结果相差甚远，因此，本专利技术的目的是提供一种可用于对原有破损字符图像恢复的方法，方便后续计算机对字符的识别和理解。本专利技术首先提出一种对残缺字符进行分割的方法，所述方法包括：一种残缺字符图像分割方法，其特征在于包括如下步骤：对原始图像进行二值化处理，将字符部分与背景图像...
【技术保护点】
1.一种残缺字符图像分割方法，其特征在于包括如下步骤：对原始图像进行二值化处理，将字符部分与背景图像进行区分；对二值化的图像进行边缘检测，再对边缘检测后的图像进行霍夫变换，获取字符部分的倾斜角，对其进行倾斜矫正；对倾斜矫正的图像进行竖直方向投影，得到像素级的投影直方图，在投影直方图中寻找合适的阈值对原始图像进行分割，得到单个残缺字符图像。
【技术特征摘要】
1.一种残缺字符图像分割方法，其特征在于包括如下步骤：对原始图像进行二值化处理，将字符部分与背景图像进行区分；对二值化的图像进行边缘检测，再对边缘检测后的图像进行霍夫变换，获取字符部分的倾斜角，对其进行倾斜矫正；对倾斜矫正的图像进行竖直方向投影，得到像素级的投影直方图，在投影直方图中寻找合适的阈值对原始图像进行分割，得到单个残缺字符图像。2.如权利要求1所述的残缺字符图像分割方法，其特征在于，先将原始图像进行顶帽变换，再对其进行局部二值化，消除光照不均匀因素的影响。3.一种图像中字符残缺部分检测方法，其特征在于，对残缺字符图像进行K均值聚类，将每个像素点归属到背景区域、字符区域以及残缺区域其中之一，将字符区域，残缺区域以及背景区域做一个分离，所述残缺区域作为待恢复区域。4.如权利要求3所述的图像中字符残缺部分检测方法，其特征在于，聚类的优化目标是最小化各个类的平方误差：其中K表示聚类的类别数目，Ck表示第k个簇，x表示来自Ck的某个像素点，uk表示第k个聚类均值向量5.如权利要求3所述的图像中字符残缺部分检测方法，其特征在于包括如下步骤：1)先随机设定3个点作为初始聚类中心2)将每个点指派到最近的聚类中心，形成3个簇3)重新计算每个簇的聚类中心4)循环进行2)和3)操作，直至每个簇不发生变化或者达到最大迭代次数。6.一种单个残缺字符图像的恢复方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：先采集大量完整的单个字符图像，用其训练生成对抗网络WGAN，使WGAN的生成器有较好的字符图像生成效果，判别器有较强的真伪图像判别能力，将两部分网络的权值固定；将一个随机给定的向量输入一个全连接神经网络，得到的输入向量作为对抗网络WGAN生成器的输入，通过生成器生成一幅单个字符图像，将这幅图像与待恢复的单个残缺字符图像进行比较，计算两者除去单个残缺字符图像待恢复区域以外的均方误差作为第一部分的损失函数；将通过生成器生成的图像与单个残缺字符图像进行融合，在残缺字符图像待恢复区域填补上对应位置生成的图像，将融合后的图像送入对抗网络WGAN的判别器，得到是否是假的概率，作为第二部分损失函数；将两部分的损失函数做加权和，作为整体的损失函数，通过梯度下降法优化全连接神经网络的权值，通过迭代优化的方式得到最终融合图像。7.如权利要求6所述的单个残...
【专利技术属性】
技术研发人员：涂庆红，唐董琦，路通，
申请(专利权)人：南京互连智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。