一種基于機器視覺的舉牌智能識別方法
【專利摘要】本發明公開了一種基于機器視覺的舉牌智能識別方法。本方法為：1）將每一類別的選票保存為一模板圖像；2）對采集的包含選票文本的場景圖像進行去噪處理；所述場景圖像之間不重疊；3）從去噪處理后的場景圖像中提取包含多個選票信息的文本候選區域的二值圖像；4）對所述文本候選區域的二值圖像進行分割，得到只包含單個選票的矩形候選區域圖像塊；5）將所述候選區域圖像塊與每一所述模板圖像進行匹配，得到每一候選區域圖像塊對應的選票類別。本發明能在復雜場景和可變光照條件下，對大規模群眾舉牌方式投票達到90%以上的票數檢測率和100%對于不同票的識別率，處理時間快。
【專利說明】一種基于機器視覺的舉牌智能識別方法
【技術領域】:
[0001]本發明屬于圖像處理與模式識別【技術領域】，具體涉及一種基于機器視覺的舉牌智能識別方法；通過基于灰度圖像的圖像噪聲去除方法，復雜背景和可變光照條件下自然場景中文本識別方法，以及人機交互系統界面和交互方式的設計實現。
【背景技術】:
[0002]圖像處理與模式識別是一門交叉學科，近幾十年來，圖像處理與模式識別技術取得了顯著的進步，已開始從實驗室慢慢走向市場。隨著圖像處理與模式識別研究工作的不斷發展，針對不同性質圖像和不同模式的識別系統，其識別精度已經很高了，足以滿足市場用戶的需求，已經在工業、家電、通信、汽車電子、醫療、家庭服務和消費電子類產品等領域得以應用。但在計票系統領域，圖像處理與模式識別技術沒有得到充分利用。
[0003]針對大規模人群的計票系統有人工計票，計票機計票兩大種方式。人工計票準確度高，但是需要大量的人力成本；計票機計票效率高，但是存在計票機械成本高，安裝調試不便捷等問題；特別是針對臨時會議場，并且組織人員有限，參加投票人數眾多的場景，這兩種方法都有明顯局限 性。
[0004]目前，市場上出現了電子智能票箱，即采用智能票箱(俗稱:電子票箱)的方式，徹底取代傳統人工唱票計票的模式，真正實現“投票即計票”的目標，以OCR為識別核心，以先進的圖像處理識別技術為依托，可以實現聯網或單機運行，代表將選票投入投票箱的同時，智能票箱就進行了識別和處理，大大提高了計票效率。這類系統的局限性在于需要投票人依次將選票投入箱內，該過程也相對耗時，并且選民對最終的結果沒有直觀性的認識。
【發明內容】
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[0005]針對現有技術存在的技術問題，本發明的目的是提供一種基于機器視覺的舉牌智能識別方法；本發明將傳統的計票問題轉換為圖像處理問題，并利用成熟的模式識別技術手段實現選票的識別，從而提高計票系統的便捷化，提高計票系統的直觀性，在不降低計票系統的準確性基礎上大大降低計票過程所需時間。與人工計票相比，降低人力成本；與現有電子計票系統相比，降低計票設備購買成本。
[0006]本發明的技術內容:
[0007]1.圖像降噪方法、
[0008]基于空間域的中值濾波器是一種常用的非線性平滑濾波器，基本原理是把數字圖像或數字序列中一點的值用該點鄰域內各點的中值代換。設f(x，y)表示數字圖像像素點(x，y)的灰度值，濾波窗口為A的中值濾波器可以定義為:
【權利要求】
1.一種基于機器視覺的舉牌智能識別方法，其步驟為: 1)將每一類別的選票保存為一模板圖像； 2)對采集的包含選票文本的場景圖像進行去噪處理；所述場景圖像之間不重疊； 3)從去噪處理后的場景圖像中提取包含多個選票信息的文本候選區域二值圖像； 4)對所述文本候選區域二值圖像進行分割，得到只包含單個選票的矩形候選區域圖像塊； 5)將所述候選區域圖像塊與每一所述模板圖像進行匹配，得到每一候選區域圖像塊對應的選票類別。
2.如權利要求1所述的方法，其特征在于統計每一類別的選票并將匹配出選票類別的候選區域圖像塊標注在所述場景圖像中。
3.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于計算每一模板圖像的寬高比，利用所述寬高比對所述候選圖像塊進行過濾，然后進行步驟5)。
4.如權利要求3所述的方法，其特征在于利用所述寬高比對所述候選圖像塊進行過濾的方法為:根據模板圖像的寬高比，設定一寬高比上限Hd和下限Ld，濾除寬高比大于設定閾值Hd或者小于設定閾值Ld的候選區域圖像塊。
5.如權利要求1或2所述的方法，其特征在于計算每一模板圖像的占空比，利用所述占空比對所述候選圖像塊進行過濾，然后進行步驟5)。
6.如權利要求5所述的方法，其特征在于利用所述占空比對所述候選圖像塊進行過濾的方法為:根據模板圖像的占空比，設定一占空比上限Ho和下限Lo，濾除占空比大于設定閾值Ho或者小于設定閾值Lo的候選區域圖像塊。
7.如權利要求1所述的方法，其特征在于采用MSER方法提取包含多個選票信息的文本候選區域二值圖像。
8.如權利要求1所述的方法，其特征在于所述模板圖像為矩形圖像，所述候選區域圖像塊為矩形候選區域圖像塊；采用開源計算機視覺數據庫中的連通域對所述文本候選區域二值圖像進行分割，得到只包含單個選票的矩形候選區域圖像塊。
9.如權利要求8所述的方法，其特征在于提取所述矩形候選區域圖像塊的方法為:首先利用Harris邊緣檢測算子，得到二值圖像的邊緣圖；然后提取該邊緣圖中所有邊緣輪廓線閉合的區域，得出其外接矩形；然后從所述二值圖像中截取該外接矩形區域的圖像塊，得到所述矩形候選區域圖像塊。
10.如權利要求1所述的方法，其特征在于所述步驟5)中，首先將所述候選區域圖像塊幾何歸一化，使其與模板圖像大小一致。
【文檔編號】G06K9/54GK103886319SQ201410111626
【公開日】2014年6月25日 申請日期:2014年3月24日 優先權日:2014年3月24日
【發明者】劉宏, 劉夢源, 王燦 申請人:北京大學深圳研究生院