一种基于机器视觉的举牌智能识别方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于机器视觉的举牌智能识别方法。本方法为：1）将每一类别的选票保存为一模板图像；2）对采集的包含选票文本的场景图像进行去噪处理；所述场景图像之间不重叠；3）从去噪处理后的场景图像中提取包含多个选票信息的文本候选区域的二值图像；4）对所述文本候选区域的二值图像进行分割，得到只包含单个选票的矩形候选区域图像块；5）将所述候选区域图像块与每一所述模板图像进行匹配，得到每一候选区域图像块对应的选票类别。本发明能在复杂场景和可变光照条件下，对大规模群众举牌方式投票达到90%以上的票数检测率和100%对于不同票的识别率，处理时间快。
【专利说明】一种基于机器视觉的举牌智能识别方法
【技术领域】:
[0001]本发明属于图像处理与模式识别【技术领域】，具体涉及一种基于机器视觉的举牌智能识别方法；通过基于灰度图像的图像噪声去除方法，复杂背景和可变光照条件下自然场景中文本识别方法，以及人机交互系统界面和交互方式的设计实现。
【背景技术】:
[0002]图像处理与模式识别是一门交叉学科，近几十年来，图像处理与模式识别技术取得了显著的进步，已开始从实验室慢慢走向市场。随着图像处理与模式识别研究工作的不断发展，针对不同性质图像和不同模式的识别系统，其识别精度已经很高了，足以满足市场用户的需求，已经在工业、家电、通信、汽车电子、医疗、家庭服务和消费电子类产品等领域得以应用。但在计票系统领域，图像处理与模式识别技术没有得到充分利用。
[0003]针对大规模人群的计票系统有人工计票，计票机计票两大种方式。人工计票准确度高，但是需要大量的人力成本；计票机计票效率高，但是存在计票机械成本高，安装调试不便捷等问题；特别是针对临时会议场，并且组织人员有限，参加投票人数众多的场景，这两种方法都有明显局限 性。
[0004]目前，市场上出现了电子智能票箱，即采用智能票箱(俗称:电子票箱)的方式，彻底取代传统人工唱票计票的模式，真正实现“投票即计票”的目标，以OCR为识别核心，以先进的图像处理识别技术为依托，可以实现联网或单机运行，代表将选票投入投票箱的同时，智能票箱就进行了识别和处理，大大提高了计票效率。这类系统的局限性在于需要投票人依次将选票投入箱内，该过程也相对耗时，并且选民对最终的结果没有直观性的认识。
【发明内容】
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[0005]针对现有技术存在的技术问题，本发明的目的是提供一种基于机器视觉的举牌智能识别方法；本发明将传统的计票问题转换为图像处理问题，并利用成熟的模式识别技术手段实现选票的识别，从而提高计票系统的便捷化，提高计票系统的直观性，在不降低计票系统的准确性基础上大大降低计票过程所需时间。与人工计票相比，降低人力成本；与现有电子计票系统相比，降低计票设备购买成本。
[0006]本发明的技术内容:
[0007]1.图像降噪方法、
[0008]基于空间域的中值滤波器是一种常用的非线性平滑滤波器，基本原理是把数字图像或数字序列中一点的值用该点邻域内各点的中值代换。设f(x，y)表示数字图像像素点(x，y)的灰度值，滤波窗口为A的中值滤波器可以定义为:
【权利要求】
1.一种基于机器视觉的举牌智能识别方法，其步骤为: 1)将每一类别的选票保存为一模板图像； 2)对采集的包含选票文本的场景图像进行去噪处理；所述场景图像之间不重叠； 3)从去噪处理后的场景图像中提取包含多个选票信息的文本候选区域二值图像； 4)对所述文本候选区域二值图像进行分割，得到只包含单个选票的矩形候选区域图像块； 5)将所述候选区域图像块与每一所述模板图像进行匹配，得到每一候选区域图像块对应的选票类别。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于统计每一类别的选票并将匹配出选票类别的候选区域图像块标注在所述场景图像中。
3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于计算每一模板图像的宽高比，利用所述宽高比对所述候选图像块进行过滤，然后进行步骤5)。
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于利用所述宽高比对所述候选图像块进行过滤的方法为:根据模板图像的宽高比，设定一宽高比上限Hd和下限Ld，滤除宽高比大于设定阈值Hd或者小于设定阈值Ld的候选区域图像块。
5.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于计算每一模板图像的占空比，利用所述占空比对所述候选图像块进行过滤，然后进行步骤5)。
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于利用所述占空比对所述候选图像块进行过滤的方法为:根据模板图像的占空比，设定一占空比上限Ho和下限Lo，滤除占空比大于设定阈值Ho或者小于设定阈值Lo的候选区域图像块。
7.如权利要求1所述的方法，其特征在于采用MSER方法提取包含多个选票信息的文本候选区域二值图像。
8.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述模板图像为矩形图像，所述候选区域图像块为矩形候选区域图像块；采用开源计算机视觉数据库中的连通域对所述文本候选区域二值图像进行分割，得到只包含单个选票的矩形候选区域图像块。
9.如权利要求8所述的方法，其特征在于提取所述矩形候选区域图像块的方法为:首先利用Harris边缘检测算子，得到二值图像的边缘图；然后提取该边缘图中所有边缘轮廓线闭合的区域，得出其外接矩形；然后从所述二值图像中截取该外接矩形区域的图像块，得到所述矩形候选区域图像块。
10.如权利要求1所述的方法，其特征在于所述步骤5)中，首先将所述候选区域图像块几何归一化，使其与模板图像大小一致。
【文档编号】G06K9/54GK103886319SQ201410111626
【公开日】2014年6月25日 申请日期:2014年3月24日 优先权日:2014年3月24日
【发明者】刘宏, 刘梦源, 王灿 申请人:北京大学深圳研究生院