Halcon利用颜色信息提取背景相似的字符区域

本文以一个例子说明利用颜色信息进行目标提取。如图所示，图（a）为输入的原始图像,目标为提取出字符区域。由图（a）可见，文字与背景颜色非常相近，如果使用灰度图进行阈值处理，可能不容易得到理想的区域。这里介绍使用颜色信息的提取方法，将原图进行通道分解，然后选择区分度比较明显的通道图像进行区域分割。

首先使用read_image 算子读取图像，然后将彩色图像分解为R、G、B3个通道。由于字符颜色和背景颜色属于同一色调但饱和度不同，因此可以转化成饱和度图像观察其差异。这里使用trans_from_rgb算子将RGB彩色图像转化为HSV图像。然后对饱和度图像进行阈值处理，提取出灰度值比较高的部分。最后经过膨胀等形态学处理，完整地提取出字符区域。
图（a）为输入的原始图像，图（b）到（d）分别为分解后的红色、绿色、蓝色通道图像，图（e）到（g）分别为色调、饱和度、明度通道图像，图（h）为经阈值处理后提取到的字符图像。程序代码如下；

*读取待检测图像
read_image (Image, 'm105.jpg')
*将原始图像进行通道分离，得到红、绿、蓝3个分量的图像
decompose3 (Image, Red, Green, Blue)
*将R、G、B3 个分量的图像转化为H（色调）、S（饱和度）、v（明度）图像
trans_from_rgb (Red, Green, Blue, ImageResultH, ImageResultS, ImageResultl, 'hsv')
*对饱和度图像进行阈值处理，分割出高饱和度区域，即字符区域的大致范围
threshold (ImageResults, High, 192,255)
*区域分割
reduce_domain (ImageResultH, High, ImageReduced)
*进行膨胀操作
dilation_circle (ImageReduced, RegionDilation， 3.5)
*开运算，使边缘更清晰
opening_circle (RegionDilation, RegionChars, 5.5)
dev_clear_window ()
dev_display (RegionChars)

如此，即可通过颜色通道的分解，提取出理想的字符区域。