CN115862016A - 一种小尺寸光学字符识别方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明属于图像处理技术领域，为了解决光学字符识别技术无法有效识别小尺寸字符的问题，提供了一种小尺寸光学字符识别方法及系统。其中，小尺寸光学字符识别方法包括对待识别图像进行字符块识别，得到所有字符块的外接矩形；根据所有字符块的外接矩形大小，再结合页面整体尺寸大小，判断出小尺寸字符，进而对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别，对其他字符块执行字符识别，得到识别结果；其中，所述小尺寸字符定义为：字符尺寸占页面整体尺寸的比例小于第一设定比例；或字符尺寸占主体内容字符尺寸的比例小于第二设定比例。其能够对高质量图像中的小尺寸字符进行准确识别。

Description

一种小尺寸光学字符识别方法及系统

技术领域

本发明属于图像处理技术领域，尤其涉及一种小尺寸光学字符识别方法及系统。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

光学字符识别（以下简称OCR）技术，是指针对纸质材料影像或电子文档，通过检测其中图像及图形暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程。

当前，针对倾斜、模糊、噪声等图像，OCR的识别率往往不足以满足业务需求。针对较高质量的图像，OCR已可以实现精准度近100%的识别率。因此，通过获取高质量图像的技术改进，基本可以解决识别率低的问题。然而，即使在较高质量的图像中，当出现少量小尺寸字符（如：像素小于设定值的字符）时，OCR无法将小尺寸字符有效识别。

发明内容

为克服上述现有技术的不足，本发明提供了一种小尺寸光学字符识别方法及系统，对于高质量图像中的小尺寸字符，也能实现准确识别。

为实现上述目的，本发明的一个或多个实施例提供了如下技术方案：

本发明的第一个方面提供了一种小尺寸光学字符识别方法。

一种小尺寸光学字符识别方法，包括以下步骤：

获取待识别图像；

对所述待识别图像进行字符块识别，得到所有字符块的外接矩形；

根据所有字符块的外接矩形大小，再结合页面整体尺寸大小，判断出小尺寸字符，进而对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别，对其他字符块执行字符识别，得到识别结果；

其中，所述小尺寸字符定义为：

字符尺寸占页面整体尺寸的比例小于第一设定比例；或字符尺寸占主体内容字符尺寸的比例小于第二设定比例。

作为一种实施方式，所述主体内容字符尺寸的确定过程为：

对所有字符的外接矩形框包含的像素个数进行频率统计；

将矩形框所包含像素个数差异在预设阈值范围内的视为相同尺寸，进行频率合并，得到多个字符尺寸，将频率最高的矩形框所占像素个数记为主体内容字符尺寸。

作为一种实施方式，对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别的过程包括：

对所述待识别图像进行尺寸放大；

对小尺寸字符所对应的尺寸放大的字符块依次执行边缘检测、连续化处理、二值化处理和反相处理，最后进行字符识别。

作为一种实施方式，在对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别的过程中，进行尺寸放大后，还执行图像增强处理。

作为一种实施方式，对所述待识别图像进行字符块识别包括：

将所述待识别图像转化为灰度图像；

基于连通域的字符段分割方法对所述灰度图像进行字符段分割，得到字符段图像；

对每个字符段图像，基于垂直投影进行单个字符分割，得到单个字符的字符块。

本发明的第二个方面提供了一种小尺寸光学字符识别系统。

一种小尺寸光学字符识别系统，包括：

图像获取模块，其用于获取待识别图像；

字符块识别模块，其用于对所述待识别图像进行字符块识别，得到所有字符块的外接矩形；

字符识别模块，其用于根据所有字符块的外接矩形大小，再结合页面整体尺寸大小，判断出小尺寸字符，进而对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别，对其他字符块执行字符识别，得到识别结果；

其中，所述小尺寸字符定义为：

字符尺寸占页面整体尺寸的比例小于第一设定比例；或字符尺寸占主体内容字符尺寸的比例小于第二设定比例。

作为一种实施方式，所述主体内容字符尺寸的确定过程为：

对所有字符的外接矩形框包含的像素个数进行频率统计；

将矩形框所包含像素个数差异在预设阈值范围内的视为相同尺寸，进行频率合并，得到多个字符尺寸，将频率最高的矩形框所占像素个数记为主体内容字符尺寸。

作为一种实施方式，在所述字符识别模块中，对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别的过程包括：

对所述待识别图像进行尺寸放大；

对小尺寸字符所对应的尺寸放大的字符块依次执行边缘检测、连续化处理、二值化处理和反相处理，最后进行字符识别。

作为一种实施方式，根在所述字符块识别模块中，对所述待识别图像进行字符块识别包括：

将所述待识别图像转化为灰度图像；

基于连通域的字符段分割方法对所述灰度图像进行字符段分割，得到字符段图像；

对每个字符段图像，基于垂直投影进行单个字符分割，得到单个字符的字符块。

作为一种实施方式，在所述字符识别模块中，在对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别的过程中，进行尺寸放大后，还执行图像增强。

以上一个或多个技术方案存在以下有益效果：

本发明提供了一种小尺寸光学字符识别方法，解决了当前主流OCR技术不能识别图像中小尺寸字符的问题，其首先识别字符块，得到所有字符块的外接矩形，再将所有字符块的外接矩形大小作为是否存在小尺寸字符的判断标准，对不存在小尺寸字符的所有字符块执行字符识别，对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别，对其他字符块执行字符识实现了小尺寸字符的准确识别，使得本发明具有灵活性、便捷性、可扩展性、丰富性等特点。

附图说明

构成本发明的一部分的说明书附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。

图1为本发明实施例一的一种小尺寸光学字符识别方法流程图；

图2为本发明实施例的对所述待识别图像中每个小字符对应的字符块流程图；

图3为本发明实施例二的一种小尺寸光学字符识别系统结构示意图。

具体实施方式

应该指出，以下详细说明都是示例性的，旨在对本发明提供进一步的说明。除非另有指明，本文使用的所有技术和科学术语具有与本发明所属技术领域的普通技术人员通常理解的相同含义。

需要注意的是，这里所使用的术语仅是为了描述具体实施方式，而非意图限制根据本发明的示例性实施方式。如在这里所使用的，除非上下文另外明确指出，否则单数形式也意图包括复数形式，此外，还应当理解的是，当在本说明书中使用术语“包含”和/或“包括”时，其指明存在特征、步骤、操作、器件、组件和/或它们的组合。

在不冲突的情况下，本发明中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。

实施例一

参照图1，本实施例公开了一种小尺寸光学字符识别方法，包括以下步骤：

步骤1：获取待识别图像。

所述待识别图像上包含需识别的字符。本领域技术人员可以理解，

步骤2：对所述待识别图像进行字符块识别，得到所有字符块的外接矩形。

所述步骤2具体包括：

步骤2.1：将所述待识别图像转化为灰度图像；

步骤2.2：使用基于连通域的字符段分割方法对所述灰度图像进行字符段分割，得到字符段图像；

步骤2.3：对每个字符段图像，基于垂直投影进行单个字符分割，得到单个字符的字符块。

步骤3：根据所有字符块的外接矩形大小，再结合页面整体尺寸大小，判断出小尺寸字符，进而对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别，对其他字符块执行字符识别，得到识别结果。

具体地，当判断存在小尺寸字符时，确定所述小尺寸字符对应的字符块，执行基于小尺寸字符识别方法进行识别；当判断不存在小尺寸字符时，对所有字符块执行单个字符的识别，得到识别结果。

本领域技术人员可以理解，上述单个字符的识别方法可以采用现有的任意方法，在此不做限定。

所述步骤3中判断是否存在小尺寸字符具体包括：

步骤3.1：根据所述外接矩形框，识别所述待识别图像中主体内容的字符尺寸大小；

步骤3.2：根据所述字符尺寸大小，结合页面整体尺寸大小，判断是否存在小尺寸字符。具体地，所述步骤3.2包括以下步骤：

步骤3.2.1：通过对所有字符的外接矩形框包含的像素个数进行频率统计，将矩形框所包含像素个数差异在一定阈值范围内的视为相同尺寸，进行频率合并，得到多个字符尺寸，将频率最高的矩形框所占像素个数记为主体内容字符尺寸；

步骤3.2.2：分别判断所述多个字符尺寸占页面整体尺寸的比例，将比例小于第一设定比例的字符记为小尺寸字符；同时，还将字符尺寸占主体内容字符尺寸的比例小于第二设定比例的字符记为小尺寸字符。本实施例中，所述第一设定比例记为0.3%，第二设定比例记为1/3。

在其他实施例中，分别判断所述多个字符尺寸所占像素个数是否小于设定像素个数，将小于设定像素个数的字符记为小尺寸字符。

例如：设定像素个数为7.3px。其中，7.3px为A4页面在100%实际页面大小下的word文档7号字。

本领域技术人员可以理解，上文中主体内容可以理解为报告等文件的正文部分，小尺寸字符可能出现在页面下方的注解、图片中的文字说明等地方。

如图2所示，对每个小尺寸字符，基于小尺寸字符识别方法进行识别，具体包括：

步骤a：对所述待识别图像进行尺寸放大处理。

其中，所述待识别图像为jpg、png等形式。

放大尺寸可根据具体业务场景来定，一般至少在两个方向上放大3倍以上，但一般不超过10倍。且要保证二维点阵的两个方向等比例放大（如x方向放大3.5倍，则y方向也放大3.5倍），以确保图像不失真。但放大倍数不宜过大，因为这会导致计算量增加，识别效率变低。

步骤b：对所述待识别图像进行图像增强。

通过图像增强模块，实现图像质量或图像特征更加突出。具体地，可以采用对比度拉伸、平滑和锐化等图像增强方法。

步骤c：对图像增强后的图像进行边缘检测。

该步骤能够实现图像中所有字符边界的识别。通过灰度梯度检验，识别字符边界，并用矩形框标注字符所在区域（字符所占区域）。灰度梯度阈值根据图像实际情况设置，图像质量越高、边界越清晰时，阈值可以设置的越大。值得注意的是，小尺寸字符被放大后，会存在边界断裂的情况，此时采用分水岭算法进行处理。分水岭算法对于字符边界处理等简单问题较为适合，通过设置参数，可以实现不同程度的图像边缘分割。然后采用膨胀、腐蚀的方法进行断裂修复。如果修复效果不佳，再选择区域生长算法进行边界修复。

步骤d：对边缘检测后的图像进行自动填充。由于图像经过放大和重新取样，会导致放大后的图像内部存在空白和孔洞等不连续区域。自动填充模块可以实现图像的不连续区域的连续化处理。

步骤e：对自动填充的图像进行二值化处理。该步骤能够实现图像像素点阵的二值化处理，即大于某一像素灰度值的区域转化为1，否则为0。

步骤f：对二值化处理后的图像进行反相处理。将目标小尺寸字符相应的字符块进行反相处理，使背景区域像素为0，待识别区域像素为1，从而使得字符块中字符所占像素值大于背景所占像素值，有助于提高识别准确率。

步骤g：对反相处理后的图像进行OCR字符识别，将识别的字符按照一定格式（如字符串）输出。

实施例二

参照图3，本实施例提供了一种小尺寸光学字符识别系统，包括：

图像获取模块，其用于获取待识别图像；

字符块识别模块，其用于对所述待识别图像进行字符块识别，得到所有字符块的外接矩形；

字符识别模块，其用于根据所有字符块的外接矩形大小，再结合页面整体尺寸大小，判断出小尺寸字符，进而对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别，对其他字符块执行字符识别，得到识别结果；

其中，所述小尺寸字符定义为：

字符尺寸占页面整体尺寸的比例小于第一设定比例；或字符尺寸占主体内容字符尺寸的比例小于第二设定比例。

在具体实施过程中，对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别的过程包括：首先对所述待识别图像进行尺寸放大；然后对于小尺寸字符对应的字符块，依次执行边缘检测、连续化处理、二值化处理和反相处理，最后进行字符识别。

其中，在所述字符识别模块中，对所述待识别图像进行字符块识别包括：

将所述待识别图像转化为灰度图像；

基于连通域的字符段分割方法对所述灰度图像进行字符段分割，得到字符段图像；

对每个字符段图像，基于垂直投影进行单个字符分割，得到单个字符的字符块。

在所述字符识别模块中，根据所有字符块的外接矩形大小，判断是否存在小尺寸字符包括：

根据所述外接矩形框，识别所述待识别图像中主体内容的字符尺寸大小；

根据所述字符尺寸大小，结合页面整体尺寸大小，判断是否存在小尺寸字符。

具体地，根据所述字符尺寸大小，结合页面整体尺寸大小，判断是否存在小尺寸字符的过程包括：

通过对所有字符的外接矩形框包含的像素个数进行频率统计，将矩形框所包含像素个数差异在一定阈值范围内的视为相同尺寸，进行频率合并，得到多个字符尺寸，将频率最高的矩形框所占像素个数记为主体内容字符尺寸；

分别判断所述多个字符尺寸占页面整体尺寸的比例，将比例小于第一设定比例的字符记为小尺寸字符；同时，还将字符尺寸占主体内容字符尺寸的比例小于第二设定比例的字符记为小尺寸字符。

在所述字符识别模块中，在对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别的过程中，进行尺寸放大后，还执行图像增强。

此处需要说明的是，本实施例中的各个模块与实施例一中的各个步骤一一对应，其具体实施过程相同，此处不再累述。

实施例三

本实施例的目的是提供一种电子设备。

一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如实施例一所述的小尺寸光学字符识别方法中的步骤。

实施例四

本实施例的目的是提供一种计算机可读存储介质。

一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如实施例一所述的小尺寸光学字符识别方法中的步骤。

本领域技术人员应该明白，上述本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算机装置来实现，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而，可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。本发明不限制于任何特定的硬件和软件的结合。

上述虽然结合附图对本发明的具体实施方式进行了描述，但并非对本发明保护范围的限制，所属领域技术人员应该明白，在本发明的技术方案的基础上，本领域技术人员不需要付出创造性劳动即可做出的各种修改或变形仍在本发明的保护范围以内。

Claims (10)

1.一种小尺寸光学字符识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取待识别图像；

对所述待识别图像进行字符块识别，得到所有字符块的外接矩形；

根据所有字符块的外接矩形大小，再结合页面整体尺寸大小，判断出小尺寸字符，进而对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别，对其他字符块执行字符识别，得到识别结果；

其中，所述小尺寸字符定义为：

字符尺寸占页面整体尺寸的比例小于第一设定比例；或字符尺寸占主体内容字符尺寸的比例小于第二设定比例。

2.如权利要求1所述的一种小尺寸光学字符识别方法，其特征在于，所述主体内容字符尺寸的确定过程为：

对所有字符的外接矩形框包含的像素个数进行频率统计；

将矩形框所包含像素个数差异在预设阈值范围内的视为相同尺寸，进行频率合并，得到多个字符尺寸，将频率最高的矩形框所占像素个数记为主体内容字符尺寸。

3.如权利要求1所述的一种小尺寸光学字符识别方法，其特征在于，对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别的过程包括：

对所述待识别图像进行尺寸放大；

对小尺寸字符所对应的尺寸放大的字符块依次执行边缘检测、连续化处理、二值化处理和反相处理，最后进行字符识别。

4.如权利要求3所述的一种小尺寸光学字符识别方法，其特征在于，在对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别的过程中，进行尺寸放大后，还执行图像增强处理。

5.如权利要求1所述的一种小尺寸光学字符识别方法，其特征在于，对所述待识别图像进行字符块识别包括：

将所述待识别图像转化为灰度图像；

基于连通域的字符段分割方法对所述灰度图像进行字符段分割，得到字符段图像；

对每个字符段图像，基于垂直投影进行单个字符分割，得到单个字符的字符块。

6.一种小尺寸光学字符识别系统，其特征在于，包括：

图像获取模块，其用于获取待识别图像；

字符块识别模块，其用于对所述待识别图像进行字符块识别，得到所有字符块的外接矩形；

字符识别模块，其用于根据所有字符块的外接矩形大小，再结合页面整体尺寸大小，判断出小尺寸字符，进而对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别，对其他字符块执行字符识别，得到识别结果；

其中，所述小尺寸字符定义为：

字符尺寸占页面整体尺寸的比例小于第一设定比例；或字符尺寸占主体内容字符尺寸的比例小于第二设定比例。

7.如权利要求6所述的一种小尺寸光学字符识别系统，其特征在于，所述主体内容字符尺寸的确定过程为：

对所有字符的外接矩形框包含的像素个数进行频率统计；

将矩形框所包含像素个数差异在预设阈值范围内的视为相同尺寸，进行频率合并，得到多个字符尺寸，将频率最高的矩形框所占像素个数记为主体内容字符尺寸。

8.如权利要求6所述的一种小尺寸光学字符识别系统，其特征在于，在所述字符识别模块中，对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别的过程包括：

对所述待识别图像进行尺寸放大；

对小尺寸字符所对应的尺寸放大的字符块依次执行边缘检测、连续化处理、二值化处理和反相处理，最后进行字符识别。

9.如权利要求8所述的一种小尺寸光学字符识别系统，其特征在于，在所述字符识别模块中，在对小尺寸字符对应的字符块执行小尺寸字符识别的过程中，进行尺寸放大后，还执行图像增强处理。

10.如权利要求6所述的一种小尺寸光学字符识别系统，其特征在于，在所述字符块识别模块中，对所述待识别图像进行字符块识别包括：

将所述待识别图像转化为灰度图像；

基于连通域的字符段分割方法对所述灰度图像进行字符段分割，得到字符段图像；

对每个字符段图像，基于垂直投影进行单个字符分割，得到单个字符的字符块。

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