图像分割方法

本发明涉及图像处理，具体地，涉及一种图像分割方法。

背景技术：

1、图像分割是指把图像划分成多个子区域并提取出感兴趣目标的技术和过程，常用于目标检测、图像识别等计算机视觉领域。基于图像的目标分割、特征提取的自动识别技术广泛应用车牌识别、证件信息识别、仪表示值识别等多个领域，可避免人工操作的失误，实现目标信息的自动化处理，提高信息的处理效率。其中目标分割的准确率直接影响自动识别的可靠性。因此，研究自然场景下的图像目标分割对提高目标自动识别系统的可靠性和智能化程度具有重要意义。

2、现有技术中常用的目标分割方法有：基于模板匹配的目标分割方法、基于纹理的目标分割方法、基于机器学习的目标分割方法以及基于边缘检测的目标分割方法等，这些方法易受到外界条件（例如光照不均、划痕缺陷等）的影响，难以确保自然光照下目标分割的准确率。相较于上述目标分割方法，笔画宽度变换(stroke width transform, swt)方法通过提取目标的笔画宽度信息实现目标分割，具有较好的抗噪性。但swt方法在提取笔画宽度信息时易受其灰度梯度方向夹角阈值的影响：当灰度梯度方向夹角阈值设置较小时，难以提取完整的目标笔画；当灰度梯度方向夹角阈值设置较大时，容易误将背景提取为目标笔画，导致目标之间粘连和/或目标与背景粘连，无法准确将目标分割，影响目标分割的准确率。

技术实现思路

1、（一）要解决的技术问题

2、本发明提供一种图像分割方法，用于至少部分解决上述技术问题之一。

3、（二）技术方案

4、本发明实施例提供图像分割方法，包括：获取待分割字符图像的第一笔画连通区域以及第一笔画连通区域中包含的笔画点的笔画宽度；调整灰度梯度方向夹角阈值，基于调整后的夹角阈值获取多个第二笔画连通区域以及每一第二笔画连通区域中笔画点的笔画宽度；构建第一笔画连通区域与每一第二笔画连通区域的凸包；基于笔画宽度和凸包从多个第二笔画连通区域中选择目标第二笔画连通区域；将目标第二笔画连通区域与相邻或重叠的第一笔画连通区域合并，得到第三笔画连通区域；去除第三笔画连通区域中的噪声区域，得到待分割字符区域；对待分割字符区域进行分组，去除待分割字符区域的噪声区域，输出最终的字符分割结果。

5、可选地，获取待分割字符图像的第一笔画连通区域以及第一笔画连通区域中包含的笔画点的笔画宽度，包括：获取待分割字符图像的边缘点，计算边缘点的灰度梯度方向；将边缘点作为起始边缘点，沿起始边缘点的灰度梯度方向确定终止边缘点；基于起始边缘点和终止边缘点确定笔画点；计算笔画点的笔画宽度，将笔画宽度之比小于预设阈值的相邻笔画点确定为第一笔画连通区域。

6、可选地，沿起始边缘点的灰度方向确定终止边缘点，包括：获取起始边缘点的灰度梯度方向上的其他边缘点；计算起始边缘点与其他边缘点的灰度梯度反方向的夹角；基于夹角确定终止边缘点；其中，终止边缘点为夹角满足预设条件的第一个其他边缘点。

7、可选地，第二笔画连通区域包括漏检字符笔画连通区域、误检字符笔画连通区域、背景笔画连通区域中的至少一项。

8、可选地，构建第一笔画连通区域与每一第二笔画连通区域的凸包，包括：对第一笔画连通区域与每一第二笔画连通区域执行如下操作：分别提取第一笔画连通区域和第二笔画连通区域的边界点；基于边界点的坐标确定第一凸包点；分别构建第一凸包点到多个边界点的第一向量，并计算多个第一向量与指定方向的夹角；将最小夹角对应的边界点作为第二凸包点，构建第二凸包点到剩余边界点的第二向量，并计算多个第二向量与指定方向的夹角；将最小夹角对应的边界点作为第三凸包点，重复上述步骤，直至获取所有凸包点；依次连接所有凸包点，得到第一笔画连通区域与第二笔画连通区域的凸包。

9、可选地，该方法还包括：在纵坐标最小的边界点的数量大于1的情况下，选择横坐标、纵坐标均为最小的边界点作为第一凸包点；在最小夹角对应的边界点的数量大于1的情况下，将与上一凸包点距离最大的边界点作为目标凸包点。

10、可选地，基于笔画宽度和凸包从多个第二笔画连通区域中选择目标第二笔画连通区域，包括：计算第一笔画连通区域的第一平均笔画宽度和第二笔画连通区域的第二平均笔画宽度；判断第一平均笔画宽度和第二平均笔画宽度是否满足第一预设条件；合并第二笔画连通区域的凸包以及第一笔画连通区域的凸包，得到新凸包；判断新凸包的面积变化率是否满足第二预设条件；在第二笔画连通区域同时满足第一预设条件和第二预设条件的情况下，确定该第二笔画连通区域为目标第二笔画连通区域。

11、可选地，将目标第二笔画连通区域与相邻或重叠的第一笔画连通区域合并，得到第三笔画连通区域，包括：基于笔画点的坐标对第一笔画连通区域中的笔画点进行编号，将编号最小的笔画点确定为根节点；将目标第二笔画连通区域中的所有笔画点作为相邻或重叠的第一笔画连通区域中根节点下的子节点，得到第三笔画连通区域。

12、可选地，去除第三笔画连通区域中的噪声区域，得到待分割字符区域，包括：计算第三笔画连通区域中各区域的长宽比，去除第三笔画连通区域中长宽比小于预设阈值的噪声区域，得到第四笔画连通区域；对第四笔画连通区域进行形态学膨胀，将满足第三预设条件的两个及以上的第四笔画连通区域进行合并，得到待分割字符区域；其中，第三预设条件包括：膨胀后的第四笔画连通区域重叠，且第四笔画连通区域中笔画点的平均笔画宽度差值小于预设阈值。

13、可选地，对待分割字符区域进行分组，去除待分割字符区域的噪声区域，输出最终的字符分割结果，包括：对待分割字符区域进行分组，得到多个待分割字符区域组；分别计算各待分割字符区域组的面积，基于面积确定噪声区域；去除噪声区域，确定字符分割结果。

14、（三）有益效果

15、本发明提供的图像分割方法至少包括以下有益效果：

16、基于笔画宽度变换提取初始字符笔画连通区域，并自动调整灰度梯度方向夹角阈值，从而提取其它笔画连通区域，利用字符笔画区域合并前后凸包面积变化率对字符笔画连通区域进行准确合并，完整提取字符笔画，并有效剔除误检笔画区域，提高图像分割方法的准确率。其中，笔画宽度变换的灰度梯度方向夹角阈值无需手动设置，避免了灰度梯度方向夹角阈值对字符分割准确率影响较大的问题，有效提高图像分割方法的准确度和抗噪能力。

技术特征：

1.一种图像分割方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述获取待分割字符图像的第一笔画连通区域以及所述第一笔画连通区域中包含的笔画点的笔画宽度，包括：

3.根据权利要求2所述的图像分割方法，其特征在于，所述沿所述起始边缘点的灰度方向确定终止边缘点，包括：

4.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述第二笔画连通区域包括漏检字符笔画连通区域、误检字符笔画连通区域、背景笔画连通区域中的至少一项。

5.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述构建所述第一笔画连通区域与每一第二笔画连通区域的凸包，包括：

6.根据权利要求5所述的图像分割方法，其特征在于，该方法还包括：

7.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述基于所述笔画宽度和所述凸包从所述多个第二笔画连通区域中选择目标第二笔画连通区域，包括：

8.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述将所述目标第二笔画连通区域与相邻或重叠的第一笔画连通区域合并，得到第三笔画连通区域，包括：

9.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述去除所述第三笔画连通区域中的噪声区域，得到待分割字符区域，包括：

10.根据权利要求1所述的图像分割方法，其特征在于，所述对所述待分割字符区域进行分组，去除所述待分割字符区域的噪声区域，输出最终的字符分割结果，包括：

技术总结本发明提供一种图像分割方法，应用于图像处理技术领域，该方法包括：获取待分割字符图像的第一笔画连通区域以及第一笔画连通区域中包含的笔画点的笔画宽度；调整灰度梯度方向夹角阈值，基于调整后的夹角阈值获取多个第二笔画连通区域以及每一第二笔画连通区域中笔画点的笔画宽度；构建第一笔画连通区域与每一第二笔画连通区域的凸包；基于笔画宽度和凸包从多个第二笔画连通区域中选择目标第二笔画连通区域；将目标第二笔画连通区域与相邻或重叠的第一笔画连通区域合并，得到第三笔画连通区域；去除第三笔画连通区域中的噪声区域，得到待分割字符区域；对待分割字符区域进行分组，去除待分割字符区域的噪声区域，输出最终的字符分割结果。技术研发人员：王有争,郝灿,王颖,崔成君,董登峰,王博受保护的技术使用者：中国科学院微电子研究所技术研发日：技术公布日：2024/9/29