專(zhuān)利名稱(chēng)：一種基于局部對(duì)象和塊匹配的掃描證書(shū)圖像檢索方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種掃描證書(shū)圖像檢索技術(shù)，具體的說(shuō)是一種基于局部對(duì)象和塊匹配的掃描證書(shū)圖像檢索方法。
背景技術(shù)：
最近幾年來(lái)，圖像檢索是一個(gè)非常受歡迎的話題，其檢索對(duì)象包括海里游的，在天空中飛翔的及地上走的。并且圖像檢索已被廣泛應(yīng)用到多媒體數(shù)據(jù)處理、醫(yī)學(xué)圖像檢索和圖像查重。盡管已有大量的圖像檢索系統(tǒng)針對(duì)不同種類(lèi)圖像數(shù)據(jù)集，但在掃描證書(shū)圖像檢索方面則關(guān)注較少，而這些掃描證書(shū)圖像往往是申請(qǐng)獎(jiǎng)勵(lì)或公司拓展的重要輔助材料。為了保證這類(lèi)證書(shū)圖像的合法利用，避免同張證書(shū)被多次利用，在特殊的掃描證書(shū)數(shù)據(jù)集里的掃描圖像查重對(duì)于某些檢索系統(tǒng)是非常重要的，這有點(diǎn)類(lèi)似于文件的相似性檢查。目前適用于比較流行的基于內(nèi)容的圖像檢索系統(tǒng)的圖像特征有顏色、紋理、形狀以及空間位置關(guān)系，但掃描證書(shū)圖像質(zhì)量低，種類(lèi)繁多，版面形式多樣，既包含具有特定意義的圖像標(biāo)志，同時(shí)又包含對(duì)于獲獎(jiǎng)情況的簡(jiǎn)明扼要描述，因此，僅僅利用現(xiàn)有算法要實(shí)現(xiàn)從海量圖像庫(kù)中查找是否存在與待測(cè)證書(shū)相似的圖像文件是有困難的。因此，我們就得具體分析掃描圖像的特征，選取能更好地表述證書(shū)圖像特點(diǎn)的特征。如何借助計(jì)算機(jī)技術(shù)快速準(zhǔn)確對(duì)附件證明材料一掃描圖像一進(jìn)行相似性檢測(cè)是國(guó)家科學(xué)技術(shù)獎(jiǎng)勵(lì)評(píng)審迫切需要解決的問(wèn)題。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題是，針對(duì)現(xiàn)有對(duì)掃描證書(shū)不怎么關(guān)注的問(wèn)題，提供一種基于局部對(duì)象和塊匹配的掃描證書(shū)圖像檢索方法，為證書(shū)的相似性檢索提供一種簡(jiǎn)單、有效的方法。本發(fā)明所采用的技術(shù)方案如下:一種基于局部對(duì)象和塊匹配的掃描證書(shū)圖像檢索方法，包括如下步驟:A:輸入待查詢(xún)掃描證書(shū)圖像；B:對(duì)輸入的證書(shū)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括濾波和傾斜校正；C:對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的證書(shū)圖像利用Hough變換進(jìn)行圓章定位，對(duì)定位得到的圓章所在的外接矩形進(jìn)行分割提取，得到圓章區(qū)域，將圓章區(qū)域大小調(diào)整為100*100后分塊處理，提取圓章區(qū)域分塊后的子塊的灰度值特征，所有子塊的灰度值特征構(gòu)成圓章的灰度特征向量，其中所述子塊的灰度值特征是指子塊內(nèi)所有像素點(diǎn)的灰度值之和；D:提取圓章區(qū)域的HSV顏色特征向量；E:建立證書(shū)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)；證書(shū)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中的每一幅證書(shū)圖像按照上述步驟A D進(jìn)行處理，得到并記錄數(shù)據(jù)庫(kù)中每幅掃描證書(shū)圖像的圓章的灰度特征向量和HSV顏色特征向量，即建立一個(gè)掃描證書(shū)圖像的特征向量索引；F:依次計(jì)算待查詢(xún)證書(shū)圖像的特征向量與圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅掃描證書(shū)圖像的特征向量的歐式距離D，并按照計(jì)算得到的歐式距離大小，從小到大排序，返回滿足設(shè)定的閾值要求的掃描證書(shū)圖像作為檢索的結(jié)果；歐式距離D即為兩幅圖的總相似度，其表達(dá)式如下:D=a XD1+^ XD2其中，α和β是權(quán)重系數(shù)，α和β分另I」取值為5和I,
權(quán)利要求
1.一種基于局部對(duì)象和塊匹配的掃描證書(shū)圖像檢索方法，其特征在于，包括如下步驟: A:輸入待查詢(xún)掃描證書(shū)圖像； B:對(duì)輸入的證書(shū)圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括濾波和傾斜校正； C:對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的證書(shū)圖像利用Hough變換進(jìn)行圓章定位，對(duì)定位得到的圓章所在的外接矩形進(jìn)行分割提取，得到圓章區(qū)域，將圓章區(qū)域大小調(diào)整為100*100后分塊處理，提取圓章區(qū)域分塊后的子塊的灰度值特征，所有子塊的灰度值特征構(gòu)成圓章的灰度特征向量，其中所述子塊的灰度值特征是指子塊內(nèi)所有像素點(diǎn)的灰度值之和； D:提取圓章區(qū)域的HSV顏色特征向量； E:建立證書(shū)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)； 證書(shū)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中的每一幅證書(shū)圖像按照上述步驟A D進(jìn)行處理，得到并記錄數(shù)據(jù)庫(kù)中每幅掃描證書(shū)圖像的圓章的灰度特征向量和HSV顏色特征向量，即建立一個(gè)掃描證書(shū)圖像的特征向量索引； F:依次計(jì)算待查詢(xún)證書(shū)圖像的特征向量與圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅掃描證書(shū)圖像的特征向量的歐式距離D，并按照計(jì)算得到的歐式距離大小，從小到大排序，返回滿足設(shè)定的閾值要求的掃描證書(shū)圖像作為檢索的結(jié)果； 歐式距離D即為兩幅圖的總相似度，其表達(dá)式如下:D= a XD1+ β XD2 其中，α和β是權(quán)重系數(shù)，α和β分別取值為5和I,
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于局部對(duì)象和塊匹配的掃描證書(shū)圖像檢索方法，其特征在于，所述步驟B中的濾波是利用高斯濾波器對(duì)掃描證書(shū)圖像進(jìn)行噪聲濾除； 所述傾斜校正包括以下幾個(gè)步驟: 1)利用OpenCV中的cvFindContours庫(kù)函數(shù)獲取進(jìn)行濾波后的掃描證書(shū)圖像的外圍邊緣線； 2)利用Hough變換檢測(cè)獲得經(jīng)步驟I)中得到的四條邊緣線中的一條邊緣線，該邊緣線的傾斜角度為angle，即邊緣線與垂直線的夾角； 3)利用下面的旋轉(zhuǎn)矩陣對(duì)圖像進(jìn)行校正:
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于局部對(duì)象和塊匹配的掃描證書(shū)圖像檢索方法，其特征在于，在所述步驟C中對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的證書(shū)圖像利用Hough變換進(jìn)行圓章定位，對(duì)定位得到的圓章所在的外接矩形進(jìn)行分割提取，得到圓章區(qū)域，將圓章區(qū)域大小調(diào)整為100*100后分塊處理，提取圓章區(qū)域分塊后的子塊的灰度值特征，所有子塊的灰度值特征構(gòu)成圓章的灰度特征向量，其中所述子塊的灰度值特征是指子塊內(nèi)所有像素點(diǎn)的灰度值之和； 具體操作步驟如下: 1)圓章定位的方法是指，利用Hough變換對(duì)預(yù)處理后的掃描證書(shū)圖像進(jìn)行圓檢測(cè)得到掃描證書(shū)圖像中的圓章位置和大小，設(shè)定Hough變換中圓檢測(cè)半徑α為:α =0.034*width+0.038*height,其中width和height分別是指預(yù)處理后的掃描證書(shū)圖像的寬和高； 2)將上述步驟I)得到的圓章的外接矩形割出來(lái)，并將包含圓章的外接四邊形的大小規(guī)整為100*100，所述外接四邊形即為圓章區(qū)域； 3)將上述步驟2)得到的大小為100*100的圓章區(qū)域分塊成大小為10*10的子塊，依次計(jì)算各子塊的灰度值，各小塊灰度值的平方根為Si, i=0, I, 2...99，并將平方根值進(jìn)行歸一化處理，即使得平方根值歸一化后的取值范圍為
。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于局部對(duì)象和塊匹配的掃描證書(shū)圖像檢索方法，其特征在于，所述步驟D中提取圓章區(qū)域HSV顏色特征向量，其具體操作步驟如下: 1)首先將色度H、飽和度S及亮度V三個(gè)分量分別非均勻量化為8份、4份和4份:
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于局部對(duì)象和塊匹配的掃描證書(shū)圖像檢索方法，其特征在于，所述步驟F中的閾值為0.048。
全文摘要
本發(fā)明公開(kāi)了一種基于局部對(duì)象和塊匹配的掃描證書(shū)圖像檢索方法，通過(guò)對(duì)輸入的證書(shū)圖像進(jìn)行濾波和傾斜校正的預(yù)處理，對(duì)經(jīng)過(guò)預(yù)處理的證書(shū)圖像利用Hough變換進(jìn)行圓章定位、分割、大小調(diào)整及分塊，提取圓章分塊后的子塊的灰度特征向量和圓章區(qū)域的HSV空間的顏色特征向量；建立證書(shū)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)，對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)中的每一幅證書(shū)圖像按照上述步驟進(jìn)行處理，得到并記錄數(shù)據(jù)庫(kù)中每幅掃描證書(shū)圖像的圓章的灰度特征向量和HSV顏色特征向量，依次計(jì)算待查詢(xún)證書(shū)圖像的特征向量與證書(shū)圖像數(shù)據(jù)庫(kù)中每一幅掃描證書(shū)圖像的特征向量的歐式距離D，并按照計(jì)算得到的歐式距離大小，返回滿足設(shè)定的閾值要求的掃描證書(shū)圖像作為檢索的結(jié)果；通過(guò)結(jié)合圓章的灰度特征與HSV顏色特征，能簡(jiǎn)單快速的區(qū)分及檢索不同種類(lèi)的證書(shū)。
文檔編號(hào)G06F17/30GK103150330SQ20131001631
公開(kāi)日2013年6月12日 申請(qǐng)日期2013年1月16日 優(yōu)先權(quán)日2013年1月16日
發(fā)明者張昊, 黃玲, 劉獻(xiàn)如 申請(qǐng)人:中南大學(xué)