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申请/专利权人：河海大学常州校区

摘要：本发明公开了一种基于主线段的手写签名下划线去除与修复方法，包括以下几个步骤：1输入手写签名图像，对其进行骨架化；2签名骨架图像预处理；3通过Hough变换初步检测出预处理图像中的所有线段；4在已检测出的线段中找到长度最长的线段作为下划线主线段，通过比较其它线段与主线段的方向关系和距离关系，检测出所有下划线线段，并将下划线线段坐标索引存储在动态增长数组aIndex中，并在所述签名骨架图像中去除下划线线段；5断裂笔画修复；6返回去除下划线及笔画修复后的签名骨架图像，整个处理过程结束。本发明有效检测出签名骨架图像中的下划线，并对去除下划线后的笔画进行准确的修复。

主权项：1.一种基于主线段的手写签名下划线去除与修复方法，其特征在于，包括以下几个步骤：1输入手写签名图像，采用基于多边形轮廓的骨架化算法，得到只有单位像素宽度的签名骨架图像；2签名骨架图像预处理：采用高斯滤波器对所述签名骨架图像进行高斯滤波，然后利用Laplace算子检测滤波后图像中的边缘像素，当一个像素Pi的滤波值Lfileri小于阈值τ1时，将其像素值pixeli设置为背景像素值，得到预处理图像；3线段初步检测：通过Hough变换初步检测出预处理图像中的所有线段；4下划线线段去除：在已检测出的线段中找到长度最长的线段作为下划线主线段，通过比较其它线段与主线段的方向关系和距离关系，检测出所有下划线线段，并将下划线线段坐标索引存储在动态增长数组aIndex中，并在所述签名骨架图像中去除下划线线段；5断裂笔画修复：在签名骨架图像中，以每个下划线像素为单位，在其8邻域内找到笔画起点和终点像素，计算各起点和终点像素距离，通过阈值判断进行笔画连接修复；6返回去除下划线及笔画修复后的签名骨架图像，整个处理过程结束。

全文数据：一种基于主线段的手写签名下划线去除与修复方法技术领域[0001]本发明涉及一种基于主线段的手写签名下划线去除与修复方法，属于图像处理及模式识别技术领域。背景技术[0002]21世纪是信息时代，各行各业都将被大数据覆盖，然而数字化产品在给人们带来便利的同时，也给信息安全带来了更大的挑战，日常交易与事务中所涉及人员的身份验证成为一个亟需解决的问题。因手写签名这种特征具有较强的唯一性及稳定性特点，成为了一种比较有效的个人身份鉴别特征。目前通常将手写签名鉴别分为在线和离线两种方式。在线签名采集的是书写者已经书写完毕的签名图像，根据签名中的一些静态信息进行签名鉴别，而在线签名则是采集签名者在书写签名过程中产生的一些动态信息。虽然在线鉴别精度更高，但大多数的签名采集于纸质材料上，具有实时性的动态签名过程很难获取，因此对离线签名的研究具有重要的现实意义。[0003]然而纸质材料上的签名处通常会有下划线，书写者所签写的签名亦经常与下划线相交，因此通过高拍仪拍摄的签名图像中通常带有下划线，这些下划线的存在会降低离线签名鉴伪的准确度。当前通常采用人工使用图像处理软件的方法来去除下划线，这种方法虽然精度较高，但效率很低，因此实现手写签名下划线的自动去除和笔画修复具有重要意义。[0004]目前，与该工作类似的文档下划线去除及票据表格框线去除已有大量文献进行介绍。例如，基于数学形态学去除文档中下划线的方法，该方法在应用时必须知道文本大小并设计相应的结构元素，但笔画和下划线宽度变化较大时，无法有效去除下划线。基于改进Hough变换检测文档下划线，该类方法通常在时间上进行改进，当字符笔画长度与下划线相近且方向相同时，容易出现误检。基于搜索和跟踪类似线段的本地结构作为线段候选像素方法，如利用连通域在文档中搜索并去除直线。当直线像素不连通或者边界不平滑时，这类方法将导致直线像素去除不全，同时当文档中存在水平笔画时，文档中字符像素的过度移除也会经常发生。[0005]上述方法在对直线去除精度要求不高的场合表现较好，但在离线签名鉴伪中，如果下划线去除不全或者笔画像素被错误去除都会大大降低签名鉴伪的准确度，所以现有算法不适用于签名鉴伪领域的下划线去除。因为下划线越细，对去除下划线及笔画修复越有利，同时因离线签名鉴伪要消除颜色、宽度、大小等信息对鉴伪的影响，通常在骨架图像下进行签名鉴别，所以签名的下划线的去除及相应的笔画修复最好在骨架图像上。因离线签名鉴伪应用领域广且实用性高，而当前算法在签名下划线去除方面表现一般，因此，研究高效且准确的手写签名下划线去除及笔画修复算法对于开展离线签名鉴伪工作意义重大。发明内容[0006]针对现有技术存在的不足，本发明目的是提供一种基于主线段的手写签名下划线去除与修复方法，可以有效检测出签名骨架图像中的下划线，并对去除下划线后的笔画进行准确的修复。[0007]为了实现上述目的，本发明是通过如下的技术方案来实现：[0008]本发明的一种基于主线段的手写签名下划线去除与修复方法，包括以下几个步骤：[0009]1输入手写签名图像，采用基于多边形轮廓的骨架化算法，得到只有单位像素宽度的签名骨架图像；[0010]2签名骨架图像预处理:采用高斯滤波器对所述签名骨架图像进行高斯滤波，然后利用Laplace算子检测滤波后图像中的边缘像素，当一个像素Pi的滤波值LfiIeri小于阈值^时，将其像素值pixeh设置为背景像素值，得到预处理图像；[0011]⑶线段初步检测:通过Hough变换初步检测出预处理图像中的所有线段；[0012]4下划线线段去除：在已检测出的线段中找到长度最长的线段作为下划线主线段，通过比较其它线段与主线段的方向关系和距离关系，检测出所有下划线线段，并将下划线线段坐标索引存储在动态增长数组alndex中，并在所述签名骨架图像中去除下划线线段；[0013]5断裂笔画修复:在签名骨架图像中，以每个下划线像素为单位，在其8邻域内找到笔画起点和终点像素，计算各起点和终点像素距离，通过阈值判断进行笔画连接修复；[0014]⑶返回去除下划线及笔画修复后的签名骨架图像，整个处理过程结束。[00Ί5]步骤⑵中，所述Laplace算子公式如下：[0017]步骤⑵中，其中，阈值^为6。[0018]步骤⑶中，设置Hough变换检测角度为-5°，+5°。[0019]步骤⑷中，所有下划线线段的检测方法如下：[0020]设主线段为1〇,其端点坐标为（XQ，yQ、，其它线段为I1，其端点坐标为xi，yi计算Io与Ii斜率差Δki，纵向中点距离差Δdi，其中[0023]设置阈值T2e[0.01，0.15]，T3e[0,20]，当Akiflag[0053]4setflagequalsi；[0054]5end[0055]6setL[flag]asmainsection[0056]8ifΛkii2Adii3then[0057]9Additoalndex；[0058]10end[0059]5如图（5所示，下划线与签名笔画存在相离、相接、相交和重叠四种情况，对去相离和相接，直接去除检测出的下划线线段不会导致笔画改变;对于重叠情况，直接去除下划线后造成的笔画缺陷，在二值化图像下很难对其进行修复;对于相交情况，亦是最常见的情况，直接去除下划线后造成的笔画断裂，可以进行修复。本发明的笔画修复方法主要针对相交这种情况使用。[0060]笔画修复具体如下，从动态数组alndex中读取下划线线段下标索引，并从该线段中读取出相应线段上的像素坐标，在签名骨架图像中，以每个下划线像素为单位，在其8邻域内，将下划线像素上一行的笔画像素标记为起点像素，下划线像素下一行的笔画像素标记为终点像素，起点像素和终点像素集合分别表示为[0063]取起点像素pj、终点像素pk，设其坐标分别为xj，yj、（xk，yk，起点和终点像素之间距离为djk，其中[0065]取阈值T4，i4的值为6,遍历并计算每个起点像素w到每个终点像素pk的距离djk。当djkT4,则将仍与你连线上的像素点设置为笔画像素值，进行笔画补齐。[0066]笔画修复部分伪代码如下：[0067]输入:数组alndex，存储线段像素坐标的二维数组plndex，存储签名骨架图像各像素值的二维数组P，阈值T4;[0068]输出：修复后的签名骨架图像；[0084]⑶返回去除下划线及笔画修复后的签名骨架图像，整个处理过程结束。[0085]以上显示和描述了本发明的基本原理和主要特征和本发明的优点。本行业的技术人员应该了解，本发明不受上述实施例的限制，上述实施例和说明书中描述的只是说明本发明的原理，在不脱离本发明精神和范围的前提下，本发明还会有各种变化和改进，这些变化和改进都落入要求保护的本发明范围内。本发明要求保护范围由所附的权利要求书及其等效物界定。

权利要求：1.一种基于主线段的手写签名下划线去除与修复方法，其特征在于，包括以下几个步骤：1输入手写签名图像，采用基于多边形轮廓的骨架化算法，得到只有单位像素宽度的签名骨架图像；2签名骨架图像预处理:采用高斯滤波器对所述签名骨架图像进行高斯滤波，然后利用Laplace算子检测滤波后图像中的边缘像素，当一个像素Pi的滤波值LfiIeri小于阈值·^时，将其像素值Pixel1设置为背景像素值，得到预处理图像；⑶线段初步检测:通过Hough变换初步检测出预处理图像中的所有线段；⑷下划线线段去除:在已检测出的线段中找到长度最长的线段作为下划线主线段，通过比较其它线段与主线段的方向关系和距离关系，检测出所有下划线线段，并将下划线线段坐标索引存储在动态增长数组alndex中，并在所述签名骨架图像中去除下划线线段；5断裂笔画修复:在签名骨架图像中，以每个下划线像素为单位，在其8邻域内找到笔画起点和终点像素，计算各起点和终点像素距离，通过阈值判断进行笔画连接修复；⑹返回去除下划线及笔画修复后的签名骨架图像，整个处理过程结束。2.根据权利要求1所述的基于主线段的手写签名下划线去除与修复方法，其特征在于，步骤⑵中，所述LapIace算子公式如下：3.根据权利要求1所述的基于主线段的手写签名下划线去除与修复方法，其特征在于，步骤⑵中，其中，阈值τι为6。4.根据权利要求1所述的基于主线段的手写签名下划线去除与修复方法，其特征在于，步骤⑶中，设置Hough变换检测角度为-5°，+5°。5.根据权利要求1所述的基于主线段的手写签名下划线去除与修复方法，其特征在于，步骤⑷中，所有下划线线段的检测方法如下：设主线段为1〇,其端点坐标为其它线段为h，其端点坐标为Xl，yi、;计算Io与Ii斜率差Δki，纵向中点距离差Δdi，其中设置阈值当△1^112且1113,则该线段是属于下划线线段。6.根据权利要求1所述的基于主线段的手写签名下划线去除与修复方法，其特征在于，步骤⑸中，断裂笔画修复具体方法如下，从动态数组alndex中读取下划线线段下标索引，并从该线段中读取出相应线段上的像素坐标;在签名骨架图像中，以每个下划线像素为单位，在其8邻域内，将下划线像素上一行的笔画像素标记为起点像素，下划线像素下一行的笔画像素标记为终点像素，起点像素和终点像素集合分别表示为其中，m为起点像素的总数，η为终点像素的总数，取起点像素pj、终点像素pk，设其坐标分别为xj，yj、（xk，yk，起点和终点像素之间距离为djk，其中取阈值T4,遍历并计算每个起点像素Pj到每个终点像素Pk的距离djk;当djkT4,则将Pj与Pk连线上的像素点设置为笔画像素值，进行笔画补齐。7.根据权利要求6所述的基于主线段的手写签名下划线去除与修复方法，其特征在于，其中，阈值T4的值为6。

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