CN110737364A - 一种安卓系统下触摸书写加速的控制方法 - Google Patents

一种安卓系统下触摸书写加速的控制方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及触摸书写技术领域，具体地说，涉及一种安卓系统下触摸书写加速的控制方法。其包括如下步骤：接收触摸信号，触摸屏接收触摸信号并识别书写的图像数据；图像处理，将识别的图像数据进行预处理；特征提取，提取预处理后图像数据的特征部分；特征匹配，将提取的特征部分和数据库内部特征进行匹配；输出结果，输出特征进行匹配的数据。该安卓系统下触摸书写加速的控制方法中，采用特征提取方法，提取预处理后图像数据的特征部分，以便于通过提取的文字特征和数据库进行特征匹配，快速识别文字图像信息，并准确输入匹配的文字信息，提升触摸书写的速度。

Description

一种安卓系统下触摸书写加速的控制方法
技术领域
本发明涉及触摸书写技术领域，具体地说，涉及一种安卓系统下触摸书写加速的控制方法。
背景技术
目前，电脑触摸屏设备作为多媒体查询终端机、销售终端机、财政交易和ATM机、工业控制与医疗设备以及游戏机等广泛应用于图书馆、博物馆、旅游景点、购物中心、餐馆、医院及娱乐场所等，但目前的，触摸手写由于识别效率低，进而导致书写速度较慢。
发明内容
本发明的目的在于提供一种安卓系统下触摸书写加速的控制方法，以解决上述背景技术中提出的问题。
为实现上述目的，本发明提供一种安卓系统下触摸书写加速的控制方法，包括如下步骤：
S1、接收触摸信号，触摸屏接收触摸信号并识别书写的图像数据；
S2、图像处理，将识别的图像数据进行预处理；
S3、特征提取，提取预处理后图像数据的特征部分；
S4、特征匹配，将提取的特征部分和数据库内部特征进行匹配；
S5、输出结果，输出特征进行匹配的数据。
作为优选，所述S1中，接收触摸信号步骤如下：
S1.1、显示书写笔画轨迹；
S1.2、检测书写输入是否有效；
S1.3、识别书写痕迹为基本笔画。
作为优选，所述S1.1中，显示书写笔画轨迹步骤如下：
S1.1.1、检测程序响应信息；
S1.1.2、程序响应信息时对感应位置像素点进行着色。
作为优选，所述S1.3中，识别书写痕迹为基本笔画步骤如下：
S1.3.1、从起始位置开始，并每隔五个像素点记录位置；
S1.3.2、计算两相邻记录点的相对位置的方向；
S1.3.3、计算起点和终点距离及相对位置，并结合S1.3.2两相邻记录点的方向，识别书写笔画信息；
S1.3.4、将识别出的每一笔画按顺序排列，形成书写图像数据。
作为优选，所述S2中，图像处理步骤如下：
S2.1、图像平滑去噪处理，采用中值滤波对图像进行平滑处理；
S2.2、图像二值化处理，根据像素的灰度值处理成黑白两种颜色；
S2.3、图像归一化处理，二值化处理后将不同尺寸的图像统一像素。
作为优选，所述S3中，特征提取采用图像分割算法，逐级分析字符图像的结构，获取结构特征信息。
作为优选，所述图像分割算法采用阈值法图像分割，其定义如下：
设(x,y)是二维码数字图像的平面坐标，图像灰度级的取值范围是G＝{0,1,2,…,L-1}，位于坐标点(x,y)上的像素点的灰度级表示为f(x,y)。设t∈G为分割阈值，B＝{b0,b1}代表一个二值灰度级，并且b0,b1∈G，于是图像函数f(x,y)在阈值t上的分割结果可以表示为：
Figure BDA0002263053300000021
作为优选，所述S4中，特征匹配采用SIFT算法，其算法步骤如下：
S4.1、检测尺度空间极值，以初步确定关键点位置和所在尺度；
S4.2、精炼特征点位置，通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度，同时去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点，以增强匹配稳定性、提高抗噪声能力；
S4.3、计算特征点的描述信息，利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数，使算子具备旋转不变性；
S4.4、生成本地特征点描述符。
与现有技术相比，本发明的有益效果：
1、该安卓系统下触摸书写加速的控制方法中，对图像进行平滑去噪处理、二值化处理和归一化处理，去除文字图像中的干扰因素，以便于更准确识别文字图像的特征信息。
2、该安卓系统下触摸书写加速的控制方法中，采用特征提取方法，提取预处理后图像数据的特征部分，以便于通过提取的文字特征和数据库进行特征匹配，快速识别文字图像信息，并准确输入匹配的文字信息，提升触摸书写的速度。
附图说明
图1为本发明的整体流程框图；
图2为本发明的接收触摸信号流程框图；
图3为本发明的显示书写笔画轨迹流程框图；
图4为本发明的识别书写痕迹为基本笔画流程框图；
图5为本发明的图像处理框图；
图6为本发明的SIFT算法流程框图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
请参阅图1-图6所示，本发明提供一种技术方案：
本发明提供一种安卓系统下触摸书写加速的控制方法，包括如下步骤：
S1、接收触摸信号，触摸屏接收触摸信号并识别书写的图像数据；
S2、图像处理，将识别的图像数据进行预处理；
S3、特征提取，提取预处理后图像数据的特征部分；
S4、特征匹配，将提取的特征部分和数据库内部特征进行匹配；
S5、输出结果，输出特征进行匹配的数据。
本实施例中，S1中，接收触摸信号步骤如下：
S1.1、显示书写笔画轨迹；
S1.2、检测书写输入是否有效；
S1.3、识别书写痕迹为基本笔画。
进一步的，S1.1中，显示书写笔画轨迹步骤如下：
S1.1.1、检测程序响应信息；
S1.1.2、程序响应信息时对感应位置像素点进行着色。
其中，用户按住触摸屏、移动手指、抬起手指脱离触摸屏的过程可认定为一个基本笔画的完成过程。
再进一步的，S1.3中，识别书写痕迹为基本笔画步骤如下：
S1.3.1、从起始位置开始，并每隔五个像素点记录位置；
S1.3.2、计算两相邻记录点的相对位置的方向；
S1.3.3、计算起点和终点距离及相对位置，并结合S1.3.2两相邻记录点的方向，识别书写笔画信息；
S1.3.4、将识别出的每一笔画按顺序排列，形成书写图像数据。
其中，以触摸屏下边缘为X轴，左边缘为Y轴建立二维坐标系，作为基本笔画坐标系，如手写轨迹完全平行于X轴，则可识别手写笔画为“横”；如轨迹完全平行于Y轴，则识别为“竖”；当轨迹组成的直线斜率为1或-1时，可识别为“撇”或“捺”；当识别结果为以上两种或两种以上组合时，可认为用户写下“折”。
其中，计算两相邻记录点的相对位置的方向方法为：点1记为(x1,y1)，点2记为(x2,y2)，其中|x1-x2|＝5，设程序认可偏角在α以内仍为同一方向，如果x2＞x1，且|y2-y1|≤5，则记录用户手写方向为“右”，记入文本数组S，其他方向识别方法类似。
值得说明的是，S2中，图像处理步骤如下：
S2.1、图像平滑去噪处理，采用中值滤波对图像进行平滑处理；
S2.2、图像二值化处理，根据像素的灰度值处理成黑白两种颜色；
S2.3、图像归一化处理，二值化处理后将不同尺寸的图像统一像素。
其中，由于手写体数字由于其随机性大，断笔，连笔、飞白状况时常发生，因此采用中值滤波减少灰度图像的一些不该出现的黑白噪声。
其中，图像二值化处理采用整体阈值法中的双峰法，针对目标与背景的灰度级有明显差别的图像，其灰度直方图的分布呈双峰状，两个波峰分别与图像中的目标和背景相对应，波谷与图像边缘相对，应当在分割阈值位于谷底时，图像分割可取得最好的效果。
其中，图像归一化处理代码如下：
ans＝imread(0.bmp')；％读入图片0.bmp，28x28像素图像
imshow(ans)
[r,c]＝size(ans)；％r是原图像的高度，c是宽度
fori＝2:(r-1)
forj＝2:(c-1)
n＝i/(r/14)；
n＝ceil(n)；
m＝j/(c/10)；
m＝ceil(m)；
M(n,m)＝(ans(j)+ans(ij+1)+ans(ij-1)+ans(i-1j))/4；
N(n,m)＝floor(M(n,m)；
end
end
imshow(N)
S3中，特征提取采用图像分割算法，逐级分析字符图像的结构，获取结构特征信息。
进一步的，图像分割算法采用阈值法图像分割，其定义如下：
设(x,y)是二维码数字图像的平面坐标，图像灰度级的取值范围是G＝{0,1,2,…,L-1}，位于坐标点(x,y)上的像素点的灰度级表示为f(x,y)。设t∈G为分割阈值，B＝{b0,b1}代表一个二值灰度级，并且b0,b1，于是图像函数f(x,y)在阈值t上的分割结果可以表示为：
Figure BDA0002263053300000061
具体的，S4中，特征匹配采用SIFT算法，其算法步骤如下：
S4.1、检测尺度空间极值，以初步确定关键点位置和所在尺度；
S4.2、精炼特征点位置，通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度，同时去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点，以增强匹配稳定性、提高抗噪声能力；
S4.3、计算特征点的描述信息，利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数，使算子具备旋转不变性；
S4.4、生成本地特征点描述符。
其中，SIFT特征匹配算法包括两个阶段：第一阶段是SIFT特征的生成，即从多幅待匹配图像中提取出对尺度缩放、旋转、亮度变化无关的特征向量；第二阶段是SIFT特征向量的匹配。
值得说明的是，当两幅图像的SIFT特征向量生成后，采用关键点特征向量的欧式距离来作为两幅图像中关键点的相似性判定度量，即：给定N个数据点组成的数据集合P，假设它们中的绝大多数是由一个参数未知的特定的模型产生的，该模型的参数至少需要n个数据点求出，N＞n，该模型求解步骤如下：
1)从P中随机选取n个数据点的子集Sl；
2)由选取的这n个数据点计算出一个模型M；
3)对数据集合中其余的N-n个数据点，计算出它们与模型M之间的距离,记录在Ml的某个误差允许范围内的P中数据点的个数count。
在重复步骤1)-3)k次之后，对应最大count值的模型即为所求模型，数据集合p中的这count个数据即为内点，其余的N-count个数据点即为外点。
以上显示和描述了本发明的基本原理、主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的仅为本发明的优选例，并不用来限制本发明，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

Claims (8)

1.一种安卓系统下触摸书写加速的控制方法，包括如下步骤：
S1、接收触摸信号，触摸屏接收触摸信号并识别书写的图像数据；
S2、图像处理，将识别的图像数据进行预处理；
S3、特征提取，提取预处理后图像数据的特征部分；
S4、特征匹配，将提取的特征部分和数据库内部特征进行匹配；
S5、输出结果，输出特征进行匹配的数据。
2.根据权利要求1所述的安卓系统下触摸书写加速的控制方法，其特征在于：所述S1中，接收触摸信号步骤如下：
S1.1、显示书写笔画轨迹；
S1.2、检测书写输入是否有效；
S1.3、识别书写痕迹为基本笔画。
3.根据权利要求2所述的安卓系统下触摸书写加速的控制方法，其特征在于：所述S1.1中，显示书写笔画轨迹步骤如下：
S1.1.1、检测程序响应信息；
S1.1.2、程序响应信息时对感应位置像素点进行着色。
4.根据权利要求2所述的安卓系统下触摸书写加速的控制方法，其特征在于：所述S1.3中，识别书写痕迹为基本笔画步骤如下：
S1.3.1、从起始位置开始，并每隔五个像素点记录位置；
S1.3.2、计算两相邻记录点的相对位置的方向；
S1.3.3、计算起点和终点距离及相对位置，并结合S1.3.2两相邻记录点的方向，识别书写笔画信息；
S1.3.4、将识别出的每一笔画按顺序排列，形成书写图像数据。
5.根据权利要求1所述的安卓系统下触摸书写加速的控制方法，其特征在于：所述S2中，图像处理步骤如下：
S2.1、图像平滑去噪处理，采用中值滤波对图像进行平滑处理；
S2.2、图像二值化处理，根据像素的灰度值处理成黑白两种颜色；
S2.3、图像归一化处理，二值化处理后将不同尺寸的图像统一像素。
6.根据权利要求1所述的安卓系统下触摸书写加速的控制方法，其特征在于：所述S3中，特征提取采用图像分割算法，逐级分析字符图像的结构，获取结构特征信息。
7.根据权利要求6所述的安卓系统下触摸书写加速的控制方法，其特征在于：所述图像分割算法采用阈值法图像分割，其定义如下：
设(x，y)是二维码数字图像的平面坐标，图像灰度级的取值范围是G＝{0，1，2，...，L-1}，位于坐标点(x，y)上的像素点的灰度级表示为f(x，y)。设t∈G为分割阈值，B＝{b0，b1}代表一个二值灰度级，并且b0，b1∈G，于是图像函数f(x，y)在阈值t上的分割结果可以表示为：
Figure FDA0002263053290000021
8.根据权利要求1所述的安卓系统下触摸书写加速的控制方法，其特征在于：所述S4中，特征匹配采用SIFT算法，其算法步骤如下：
S4.1、检测尺度空间极值，以初步确定关键点位置和所在尺度；
S4.2、精炼特征点位置，通过拟和三维二次函数以精确确定关键点的位置和尺度，同时去除低对比度的关键点和不稳定的边缘响应点，以增强匹配稳定性、提高抗噪声能力；
S4.3、计算特征点的描述信息，利用关键点邻域像素的梯度方向分布特性为每个关键点指定方向参数，使算子具备旋转不变性；
S4.4、生成本地特征点描述符。
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