一种基于椭圆离心率的汉字骨架角点检测方法技术

本发明专利技术公开一种基于椭圆离心率的汉字骨架角点检测方法，基于汉字单像素骨架图像中每个黑色像素的8邻域黑色像素，从汉字单像素骨架图像中提取交叉点；将汉字的骨架从交叉点处截断，得到多个笔画段；将笔画段的两个端点作为椭圆两焦点；遍历笔画段所有黑色像素；将笔画段所有黑色像素分别与椭圆两焦点构成椭圆；筛选获得椭圆离心率最小的椭圆；将小于设定离心率阈值的椭圆离心率最小的椭圆对应的黑色像素，作为拟角点；利用参数方程拟合曲线，设定曲率阈值；筛选曲率大于曲率阈值的拟角点，得到角点。本发明专利技术不仅能找到局部特征不明显的角点，还能有效排除特征接近角点的非角点，准确定位角点，从而提高角点检测率。从而提高角点检测率。从而提高角点检测率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于椭圆离心率的汉字骨架角点检测方法


[0001]本专利技术涉及一种基于椭圆离心率的汉字骨架角点检测方法，属于角点检测


技术介绍

[0002]汉字是中国文化的基本体现，与人们的文化生活密切相关。中小学教育对汉字书写越来越重视，但面临着学生多，老师少的问题，评判学生书法作业的效率有一定的瓶颈，且主观性非常强。现在对汉字图像识别的应用已非常广泛，但手写字的自动评分还处于萌芽阶段。汉字笔画的拆分是手写字自动评分的基础，而笔画的角点检测又是笔画拆分的基础。
[0003]目前现有的角点检测方法大多通过局部特征判断，如基于灰度变化和基于模板，这些方法在一般图像中的应用效果较好，可以找出较为明显的角点信息。但将其应用于汉字角点检测的缺陷在于：（1）会被局部的像素抖动影响，导致误检；（2）在比较平滑的拐点处漏检；（3）只能进行亚像素级定位，位置不准确。

技术实现思路

[0004]本专利技术所要解决的技术问题是克服现有技术的“平滑处漏检，以及定位不准确”缺陷，提供一种基于椭圆离心率的汉字骨架角点检测方法。
[0005本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于椭圆离心率的汉字骨架角点检测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）基于汉字单像素骨架图像中每个黑色像素的8邻域黑色像素，从汉字单像素骨架图像中提取交叉点；（2）将汉字的骨架从交叉点处截断，得到多个笔画段；（3）将笔画段的两个端点作为椭圆两焦点；遍历笔画段所有黑色像素；将笔画段所有黑色像素分别与椭圆两焦点构成椭圆；（4）筛选获得椭圆离心率最小的椭圆；将最小的椭圆与设定离心率阈值作比较，得到小于设定离心率阈值的椭圆离心率最小的椭圆，将小于设定离心率阈值的椭圆离心率最小的椭圆对应的黑色像素，作为拟角点；（5）利用参数方程拟合曲线，设定曲率阈值；筛选曲率大于曲率阈值的拟角点，得到角点；（6）若存在角点，则将笔画段在角点处断开，并执行步骤（3）到步骤（6），否则结束运行。2.根据权利要求1所述的一种基于椭圆离心率的汉字骨架角点检测方法，其特征在于，所述步骤（1）包括以下步骤：若汉字单像素骨架图像中黑色像素的8邻域黑色像素个数p=3，则筛选出8邻域黑色像素互相邻接个数u<2的黑色像素作为交叉点；若汉字单像素骨架图像中黑色像素的8邻域黑色像素个数p=4，则筛选出8邻域黑色像素互相邻接个数u<3的黑色像素作为交叉点。3.根据权利要求2所述的一种基于椭圆离心率的汉字骨架角点检测方法，其特征在于，所述步骤（3）包括以下步骤：（31）黑色像素(x,y)与笔画段的两个端点(a
i
,b
i
)分别连线得到向量V
i
，i=1,2：，两个端点之间连线得到向量U：，计算向量V
i
与向量U的夹角C
i
: ，若夹角C
i
不是全部小于特定阈值，则判定笔画段的两个端点连线之间没有黑色像素穿插，将该笔画段的两个端点作为椭圆的焦点(c1,d1)和(c2,d2)；（32）若夹角C
i
全部小于特定阈值，则判定此黑色像素(x,y)穿插在两个端点连线之中，设为焦点(c1,d1)，将任意一个端点(a
i
,b
i
)作为焦点(c2,d2),并将穿插在焦点...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐占洋，李丁宇，熊宁阳，杨盛凯，汤正博，徐益鸣，秦飞扬，王晶弘，张家瑞，陆斌，马彪，林巍，
申请(专利权)人：江苏少儿春互联教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：