G - Physics – 06 – K
Patent
G - Physics
06
K
G06K 9/34 (2006.01) G06K 9/46 (2006.01)
Patent
CA 2215603
The invention is a method and apparatus to restore the obscured poriton of an image of a sequence of characters or other patterns in the presence of superimposed lines. The character restoration is accomplished by means of two kinds of statistical information, the frequency of occurrence of image pixel value observations on either side of the obscuring line and the frequency of occurrence of character slice transitions within the width of the obscuring line. This statistical information is organized as a Hidden Markov Model. Having estimated the model's probabilities, the Viterbi algorithm is then employed to determine the optimal restoration across the length of the line. Two tasks are performed prior to the character restoration. First the Hidden Markov Model is trained. This task involves scanning across sequences of characters to estimate both observation and tansition probabilities. Model construction is done off-line and typically only once. Prior to the run-time character restoration, the line itself is located using a modified version of the Hough transform. Local eigenfits are employed to reduce the necessary computation.
L'invention concerne un procédé et un appareil pour reconstituer une portion manquant de netteté d'une image, d'une séquence de caractéres ou autres motifs en présence de lignes superposées. La restauration des caractères est réalisée au moyen de deux types d'informations statistiques, en l'occurrence de la fréquence d'apparition de valeurs observées de pixels d'image sur l'un ou l'autre des côtés de la ligne parasite et de la fréquence d'apparition de transition de tranches de caractéres à l'intérieur de la ligne parasite. Cette information statistique est organisée suivant le modèle caché de Markov. Après avoir estimé les probabilités du modèle, l'algorithme de Viterbi est utilisé pour déterminer la restauration optimale suivant la longueur de la ligne. Deux tâches sont effectuées avant la restauration des caractères. La première est l'apprentissage du modèle caché de Markov. Cette opération consiste en un balayage des séquences de caractères, pour estimer les probabilités d'observation et de transition. La construction du modèle s'effectue de manière autonome et normalement une seule fois. Avant l'opération proprement dite de restauration des caractères, la ligne elle-même est localisée en utilisant une version modifiée de la transformation de Hough. Des correspondances locales sont utilisées pour diminuer les calculs nécessaires.
Finlayson & Singlehurst
United Parcel Service Of America Inc.
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Profile ID: LFCA-PAI-O-2012135