文本图像配准方法、装置、设备、存储介质，及程序产品制造方法及图纸

本发明专利技术实施例提供一种文本图像的配准方法、装置、设备、存储介质，及程序产品。其中，所述方法包括：对待配准的第一文本图像和第二文本图像分别进行图像特征提取，获得第一文本图像的第一图像特征点和第二文本图像的第二图像特征点；对第一文本图像的第一文本区域和第二文本图像的第二文本区域分别进行关键点检测；基于第一文本区域和第二文本区域的关键点，从第一图像特征点和第二图像特征点中分别筛选出位于关键点预设范围内的第三图像特征点和第四图像特征点；基于第三图像特征点和第四图像特征点的特征描述数据，获得第一文本图像和第二文本图像的配准结果。通过本实施例，能够提高文本图像配准的效率和准确性。能够提高文本图像配准的效率和准确性。能够提高文本图像配准的效率和准确性。

【技术实现步骤摘要】
文本图像配准方法、装置、设备、存储介质，及程序产品


[0001]本专利技术实施例涉及图像处理
，尤其涉及一种文本图像的配准方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质，以及计算机程序产品。

技术介绍

[0002]图像配准技术是图像处理研究领域的一项热点和难点技术，其目的在于比较和融合针对同一对象在不同条件下获取的图像，例如，针对同一对象在不同时间、不同光照，或者不同拍摄角度下获取的图像。具体来说，对于两张待配准图像，通过一系列操作，得到空间位置变换，把一张图像映射到另一张图像上，也即是将两张图像中空间同一位置的像素点一一对应起来。图像配准技术在目标检测、模型重建、运动估计、特征匹配，肿瘤检测、病变定位、血管造影、地质勘探、航空侦察等领域有着广泛的应用。
[0003]目前，图像配准技术在文本图像上的配准效果不佳，尤其是变化比较复杂的文本图像。如何有效提高文本图像配准的效率和准确性成为当前亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0004]有鉴于此，本专利技术实施例所解决的技术问题之一在于提供一种文本图像的配准方法、装置、电子设备、计算机可读存储介质，以及计算机程序产品，用以解决上述技术问题至少之一。
[0005]根据本专利技术实施例的第一方面，提供了一种文本图像的配准方法。所述方法包括：对待配准的第一文本图像和第二文本图像分别进行图像特征提取，获得所述第一文本图像的第一图像特征点和所述第二文本图像的第二图像特征点；对所述第一文本图像的第一文本区域进行关键点检测，获得所述第一文本区域的关键点，并对所述第二文本图像的第二文本区域进行关键点检测，获得所述第二文本区域的关键点；基于所述第一文本区域的关键点，从所述第一图像特征点中筛选出位于所述第一文本区域的关键点的第一预设范围内的第三图像特征点，基于所述第二文本区域的关键点，从所述第二图像特征点中筛选出位于所述第二文本区域的关键点的第二预设范围内的第四图像特征点；基于所述第三图像特征点的特征描述数据和所述第四图像特征点的特征描述数据，获得所述第一文本图像和所述第二文本图像的配准结果。
[0006]根据本专利技术实施例的第二方面，提供了一种文本图像的配准装置。所述装置包括：特征提取模块，用于对待配准的第一文本图像和第二文本图像分别进行图像特征提取，获得所述第一文本图像的第一图像特征点和所述第二文本图像的第二图像特征点；关键点检测模块，用于对所述第一文本图像的第一文本区域进行关键点检测，获得所述第一文本区域的关键点，并对所述第二文本图像的第二文本区域进行关键点检测，获得所述第二文本区域的关键点；筛选模块，用于基于所述第一文本区域的关键点，从所述第一图像特征点中筛选出位于所述第一文本区域的关键点的第一预设范围内的第三图像特征点，基于所述第二文本区域的关键点，从所述第二图像特征点中筛选出位于所述第二文本区域的关键点的
第二预设范围内的第四图像特征点；配准模块，用于基于所述第三图像特征点的特征描述数据和所述第四图像特征点的特征描述数据，获得所述第一文本图像和所述第二文本图像的配准结果。
[0007]根据本专利技术实施例的第三方面，提供了一种电子设备。所述电子设备包括：处理器；以及存储程序的存储器，其中，所述程序包括指令，所述指令在由所述处理器执行时使所述处理器执行根据本专利技术实施例的第一方面所述的方法。
[0008]根据本专利技术实施例的第四方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行根据本专利技术实施例的第一方面所述的方法。
[0009]根据本专利技术实施例的第五方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，其中，所述计算机程序在被处理器执行时实现本专利技术实施例的第一方面所述的方法。
[0010]根据本专利技术实施例提供的文本图像的配准方案，对待配准的第一文本图像和第二文本图像分别进行图像特征提取，获得第一文本图像的第一图像特征点和第二文本图像的第二图像特征点，并对第一文本图像的第一文本区域和第二文本图像的第二文本区域分别进行关键点检测，再基于第一文本区域和第二文本区域的关键点，从第一图像特征点和第二图像特征点中分别筛选出，位于第一文本区域的关键点的第一预设范围内的第三图像特征点和位于第二文本区域的关键点的第二预设范围内的第四图像特征点，再基于第三图像特征点和第四图像特征点的特征描述数据，对第一文本图像和第二文本图像进行配准。一方面，仅筛选位于文本区域的关键点的预设范围内的部分图像特征点用于文本图像配准，减少了用于文本图像配准的图像特征点的数量，从而可以缩短图像特征点匹配所需的时间，有效提高文本图像配准的效率。另一方面，所筛选到的图像特征点位于文本区域的关键点的预设范围内，保留了对于文本图像配准最有意义的图像特征点，剔除了对于文本图像配准无用的图像特征点，能够提高图像特征点匹配的准确性，进而可以提高文本图像配准的准确性。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术实施例中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0012]图1示出了本专利技术实施例一的文本图像的配准方法的步骤流程图；图2示出了本专利技术实施例二的题目批改方法的步骤流程图；图3示出了本专利技术实施例三的文本图像的配准装置的结构示意图；图4示出了本专利技术实施例四的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0013]为了使本领域的人员更好地理解本专利技术实施例中的技术方案，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本专利技术实施例一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术实施例中的实施
例，本领域普通技术人员所获得的所有其他实施例，都应当属于本专利技术实施例保护的范围。
[0014]下面结合本专利技术实施例附图进一步说明本专利技术实施例具体实现。
[0015]在详细介绍本专利技术实施例的具体实施方式之前，简要说明一下本专利技术实施例的技术方案的设计思路。具体地，基于手工设计特征提取器的方法，如SIFT（Scale Invariant Feature Transform，尺度不变特征转换）、SURF(Speeded Up Robust Features，加速稳健特征)、BRIEF（Binary robust independent elementary features，二元稳健的独立基本特征）等，其检测到的图像特征点对应的特征描述符往往是基于图像特征点附近的像素点的像素值的统计特征，从某种意义上说，只是低层次的特征，而不是表征能力更强的语义等高层次特征，同时，用于文本图像配准的单应矩阵只有八个未知数，因此一般情况下，只需要四对匹配的图像特征点便可以计算得到单应矩阵，而任意一张文本图像上都能提取到上千个图像特征点，在后续匹配图像特征点时需要耗费较长时间，导致文本图像的配准效率较低。此外，在通过相匹配的图像特本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种文本图像的配准方法，其特征在于，所述方法包括：对待配准的第一文本图像和第二文本图像分别进行图像特征提取，获得所述第一文本图像的第一图像特征点和所述第二文本图像的第二图像特征点；对所述第一文本图像的第一文本区域进行关键点检测，获得所述第一文本区域的关键点，并对所述第二文本图像的第二文本区域进行关键点检测，获得所述第二文本区域的关键点；基于所述第一文本区域的关键点，从所述第一图像特征点中筛选出位于所述第一文本区域的关键点的第一预设范围内的第三图像特征点，基于所述第二文本区域的关键点，从所述第二图像特征点中筛选出位于所述第二文本区域的关键点的第二预设范围内的第四图像特征点；基于所述第三图像特征点的特征描述数据和所述第四图像特征点的特征描述数据，获得所述第一文本图像和所述第二文本图像的配准结果。2.根据权利要求1所述的文本图像的配准方法，其特征在于，利用关键点检测模型对所述第一文本图像的第一文本区域进行关键点检测，获得所述第一文本区域的关键点；以及，利用所述关键点检测模型对所述第二文本图像的第二文本区域进行关键点检测，获得所述第二文本区域的关键点。3.根据权利要求2所述的文本图像的配准方法，其特征在于，所述对所述第一文本图像的第一文本区域进行关键点检测，获得所述第一文本区域的关键点，包括：对所述第一文本区域进行文本特征提取，获得所述第一文本区域的文本特征图；基于所述第一文本区域的文本特征图，获得所述第一文本区域的关键点特征图；根据所述第一文本区域的关键点特征图，获得所述第一文本区域的关键点。4.根据权利要求3所述的文本图像的配准方法，其特征在于，所述基于所述第一文本区域的文本特征图，获得所述第一文本区域的关键点特征图，包括：对所述第一文本区域的文本特征图执行卷积操作和反卷积操作，获得所述第一文本区域的文本框中心点特征图、文本框第一角点特征图和文本框第二角点特征图，其中，文本框第一角点和文本框第二角点互为文本框的对角点。5.根据权利要求1所述的文本图像的配准方法，其特征在于，所述基于所述第一文本区域的关键点，从所述第一图像特征点中筛选出位于所述第一文本区域的关键点的第一预设范围内的第三图像特征点，包括：以所述第一文本区域的关键点为圆心，第一预设距离为半径，确定第一圆形筛选区域；从所述第一图像特征点中筛选出位于所述第一圆形筛选区域内的特征点作为所述第三图像特征点。6.根据权利要求1所述的文本图像的配准方法...

【专利技术属性】
技术研发人员：李盼盼，秦勇，
申请(专利权)人：北京世纪好未来教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：