一种直线段检测和提取方法技术

本发明专利技术提供一种直线段检测和提取方法，所述方法包括步骤S1：对一幅扫描二值图像，计算二值图像像素点周围的游长直方图，并提取对应的游长方向与长度特征；步骤S2：对二值图像上每个前景像素点，构造一个圆弧形邻域结构，并利用像素点周围的游长特征进行局部直线段的检测；步骤S3：对检测到的局部直线段进行聚类合并，得到具有全局意义的长直线段。与传统方法相比，该技术仅需设置待检测直线段的最小长度，可有效的避免传统直线段检测方法中存在的虚检和漏检。本发明专利技术应用于票据图像中图形目标的自动检测和提取，在图形矢量化、表格分析、银行票据自动处理等领域有着广阔的应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及文本图像处理、图形基元检测与提取，特别涉及。
技术介绍
直线段的检测与提取是文本图像分析与理解研究中的一个重要课题，它在图形矢量化、图形特征提取、目标识别等领域中有着广泛的应用，如在银行票据自动处理系统中用于对表格的自动分析，以及对票据中印章图形的自动识别与提取等。现有的直线段检测技术大致可分为两类基于霍夫变换(Hough Transform)的方法与非霍夫变换的方法。基于霍夫变换的直线段检测方法首先通过将图像空间中的点映射到对应的参数空间，并进行投票累积，然后在累加器中寻找局部极大值点来检测直线。最后将检测到的直线反映射至原图像，来确定直线段的端点。这种方法具有较高的鲁棒性， 抗噪能力强，能检测到断裂或破损的直线段。然而，由于要采用一个较大的二维累加器， 霍夫变换方法通常会占用较多的内存，且计算量大。此外，由于霍夫变换本质上采用了一种一对多的投票机制，投票过程中会产生大量的虚假投票，从而导致在参数空间寻找局部极值点时较困难，易检测出大量虚假直线段。针对此情况，许多研究者陆续提出了多种改进算法,如随机霍夫变换(Randomized Hough Transform)，层本文档来自技高网...

【技术保护点】
１．一种直线段检测和提取方法，其特征在于包括步骤如下：步骤Ｓ１：对一幅扫描二值图像，计算二值图像上每个像素点周围的游长直方图，并提取对应的游长方向与长度特征；步骤Ｓ２：对二值图像上每个前景像素点，构造一个圆弧形邻域结构，并利用像素点周围的游长特征进行局部直线段的检测；步骤Ｓ３：对检测到的局部直线段进行聚类合并，得到具有全局意义的长直线段。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：孟高峰，潘春洪，向世明，高亮，
申请(专利权)人：中国科学院自动化研究所，
类型：发明
国别省市：11