经过第一部分,我们已经较好地提取了图像的文本特征,下面进行文字定位. 主要过程分两步:1、邻近搜索,目的是圈出单行文字;2、文本切割,目的是将单行文本切割为单字.

邻近搜索

我们可以对提取的特征图进行连通区域搜索,得到的每个连通区域视为一个汉字. 这对于大多数汉字来说是适用,但是对于一些比较简单的汉字却不适用,比如“小”、“旦”、“八”、“元”这些字,由于不具有连通性,所以就被分拆开了,如图13. 因此,我们需要通过邻近搜索算法,来整合可能成字的区域,得到单行的文本区域.

直接搜索连通区域,会把诸如“元”之类的字分拆开.png
图13 直接搜索连通区域,会把诸如“元”之类的字分拆开

邻近搜索的目的是进行膨胀,以把可能成字的区域“粘合”起来. 如果不进行搜索就膨胀,那么膨胀是各个方向同时进行的,这样有可能把上下行都粘合起来了. 因此,我们只允许区域向单一的一个方向膨胀. 我们正是要通过搜索邻近区域来确定膨胀方向(上、下、左、右):

邻近搜索* 从一个连通区域出发,可以找到该连通区域的水平外切矩形,将连通区域扩展到整个矩形. 当该区域与最邻近区域的距离小于一定范围时,考虑这个矩形的膨胀,膨胀的方向是最邻近区域的所在方向.

既然涉及到了邻近,那么就需要有距离的概念. 下面给出一个比较合理的距离的定义.

距离

两个示例区域.png
图14 两个示例区域

如上图,通过左上角坐标$(x,y)$和右下角坐标$(z,w)$就可以确定一个矩形区域,这里的坐标是以左上角为原点来算的. 这个区域的中心是$\left(\frac{x+w}{2},\frac{y+z}{2}\right)$. 对于图中的两个区域$S$和$S'$,可以计算它们的中心向量差
$$(x_c,y_c)=\left(\frac{x'+w'}{2}-\frac{x+w}{2},\frac{y'+z'}{2}-\frac{y+z}{2}\right)\tag{10}$$
如果直接使用$\sqrt{x_c^2+y_c^2}$作为距离是不合理的,因为这里的邻近应该是按边界来算,而不是中心点. 因此,需要减去区域的长度:
$$(x'_c,y'_c)=\left(x_c-\frac{w-x}{2}-\frac{w'-x'}{2},y_c-\frac{z-y}{2}-\frac{z'-y'}{2}\right)\tag{11}$$
距离定义为
$$d(S,S')=\sqrt{[\max(x'_c,0)]^2+[\max(y'_c,0)]^2}\tag{12}$$
至于方向,由$(x_c,y_c)$的幅角进行判断即可.

然而,按照前面的“邻近搜索*”方法,容易把上下两行文字粘合起来,因此,基于我们的横向排版假设,更好的方法是只允许横向膨胀:

邻近搜索 从一个连通区域出发,可以找到该连通区域的水平外切矩形,将连通区域扩展到整个矩形. 当该区域与最邻近区域的距离小于一定范围时,考虑这个矩形的膨胀,膨胀的方向是最邻近区域的所在方向,当且仅当所在方向是水平的,才执行膨胀操作.

结果

有了距离之后,我们就可以计算每两个连通区域之间的距离,然后找出最邻近的区域. 我们将每个区域向它最邻近的区域所在的方向扩大4分之一,这样邻近的区域就有可能融合为一个新的区域,从而把碎片整合.

实验表明,邻近搜索的思路能够有效地整合文字碎片,结果如图15.

通过邻近搜索后,圈出的文字区域.png
图15 通过邻近搜索后,圈出的文字区域


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