对比文件名称：2002-10-31_US2002159636A_发明申请_US20020159636A1 GENERALIZED TEXT LOCALIZATION IN IMAGES
目标专利名称：用于减少多个限界区的系统和方法 CN107636589B
本次调用模型名称：DeepSeek-R1
### 特征比对表格
| 技术特征描述以及公开性判断结果 | 对比文件原文引用 | 公开性论述 |
| **技术特征A《直接公开》** | 第[0041]段：“Referring to FIG. 2, an image 50 is scaled into multiple image 52, 54, 56, 58, and 60 of different sizes... A fixed scale text adapter is applied to classify pixels in the edge orientation image to create images 72, 74, 76, 78, and 80... Initial text bounding boxes are created from saliency map 84...” 第[0060]段及图3：“FIG. 3 illustrates date and time in an image in a video frame 110 and examples of initial bounding boxes...” | 对比文件公开了通过对输入图像进行多尺度缩放、特征提取和分类，生成多个初始文本边界框（initial bounding boxes）的技术方案。该过程对应于目标专利中“基于图像产生多个限界区”的技术特征。在对比文件中，产生多个边界框的作用是定位图像中的文本区域，与目标专利中为后续处理和选择提供候选对象的作用相同。本领域技术人员能够毫无疑义地得出该技术方案。 |
| **技术特征B《隐含公开》** | 第[0086]-[0090]段：“A text color histogram provides a measure... A background color histogram may provide a measure... a difference histogram is calculated between the text and background histograms. The maximum color of the difference histogram is very likely to correspond to the text color... Based on the estimated text color... we estimate whether a text bounding box contains normal text or inverse text...” | 对比文件公开了通过计算文本边界框内（如中心行）与框外（如上、下相邻行）区域的色彩直方图差异，来估计文本颜色、判断文本类型（正常或反色），这隐含了基于颜色差异（即色差准则）来区分或确认文本边界框（即限界区子集）的技术构思。然而，对比文件的整个文本定位和分割过程是针对整个图像自动进行的，并未明确记载基于一个外部输入或指定的“选定区域”来指导边界框子集的确定。目标专利中的“选定区域”（如用户触摸点）用于引导和约束选择过程，这是一个关键区别。因此，虽然色差准则被隐含公开，但结合“选定区域”这一特定约束条件的完整技术特征B未被直接公开。本领域技术人员通过对比文件公开的色彩差异比较方法，有可能推断出将其作为一种准则用于区分边界框，但无法毫无疑义地得出其必须与一个“选定区域”结合使用。 |
| **技术特征C《直接公开》** | 第[0086]-[0090]段：“A text color histogram provides a measure of the amount of the quantized colors included text in a bounding box. The measure may be of a sample of the text, for example, the four center rows of the text bounding box... A background color histogram may provide a measure of the amount of the quantized colors included in portions of the background. For example, the portions could be two rows directly above and below the text box (four rows together)... a difference histogram is calculated between the text and background histograms.” | 对比文件明确公开了计算文本边界框内部区域（如四中心行）的色彩直方图，以及该边界框外部相邻区域（如上、下两行）的色彩直方图，并通过计算差异直方图来比较两者。这实质上就是计算“限界区（文本边界框）与相应环绕区（框外相邻背景区域）之间的色彩距离”。该比较用于确定文本颜色，其作用在于区分文本与背景，与目标专利中利用色彩距离区分限界区的作用在本质上相同。本领域技术人员能够直接且毫无疑义地得出该技术方案。 |
| **技术特征D《直接公开》** | 第[0031]段：“The text segmentation stage (block 14) removes the background (non-text pixels) and creates an output signal. The output signal on output 44 is an image text representation... The bitmap may be used by text recognition software to identify the particular text that has been localized and segmented by blocks 10 and 14.” | 对比文件公开了在文本定位（产生边界框）和修订（确定有效边界框子集）之后，基于这些边界框（子集）进行文本分割，移除背景，生成可用于OCR识别的文本图像表示。这对应于目标专利中“基于所述多个限界区的所述子集来处理所述图像”。处理的目的（如提取对象信息）是相似的。因此，该技术特征被直接公开。 |
| **技术特征E《未公开》** | 对比文件全文未记载相关内容。 | 对比文件在确定文本边界框子集（如通过投影轮廓分析修订初始框）的过程中，未提及任何基于边界框中心与某个“选定区域”之间距离的“居中性”准则。其修订准则主要基于文本行/列的投影轮廓特征和绝对大小阈值，而非相对位置居中性。因此，该技术特征既未被直接公开，也未被隐含公开。 |
| **技术特征F《直接公开》** | 同技术特征C引用部分（第[0086]-[0090]段）。 | 如对技术特征C的论述，对比文件明确公开了计算并比较文本边界框（限界区）内部与外部的色彩直方图，以确定文本颜色。这完全公开了“基于每一限界区的色彩直方图与每一相应环绕区的色彩直方图之间的比较”这一技术特征。 |
| **技术特征G《未公开》** | 第[0081]段：“boxes with height<mintextheight... or height>maxtextheight... are classified as non-text regions and therefore discarded.” | 对比文件公开了根据预定义的绝对最小和最大文本高度阈值来丢弃不符合的边界框。这并非基于所产生的“多个限界区的平均大小”（如均值或中值）来作为筛选准则。目标专利中的“平均大小”是一个动态计算的统计量，用于相对比较。对比文件未公开此概念。 |
| **技术特征H《未公开》** | 对比文件全文未记载相关内容。 | 由于技术特征G（基于平均大小）未被公开，其进一步限定的“中值大小和均值大小中的至少一者”自然也未被公开。 |
| **技术特征I《直接公开》** | 第[0031]段：“The bitmap may be used by text recognition software to identify the particular text...” | 对比文件明确公开了将处理后的图像（文本位图）用于文本识别软件进行识别。这对应于目标专利中“处理所述图像包括执行对象辨识”。尽管目标专利权利要求中列举了多种其他处理方式（如跟踪、聚焦等），但“对象辨识”已被具体公开。因此，该技术特征被部分直接公开。 |
| **技术特征J《直接公开》** | 第[0043]段：“One way is to use the gradient image of the RGB... in order to calculate the complex-values edge orientation image E. E serves as our feature for text localization.” 结合第[0041]-[0042]段的多尺度检测流程。 | 对比文件公开了通过计算输入图像的梯度来获得边缘方向特征图（E），并将此特征用于在多尺度图像上进行文本检测和定位，从而产生初始文本边界框。这属于一种“基于梯度的限界区产生算法”。其作用是利用梯度特征检测潜在对象区域，与目标专利中基于梯度的算法作用相同。 |
| **技术特征K《未公开》** | 对比文件全文未记载相关内容。 | 对比文件未公开基于“居中性准则”拒绝边界框的操作。其大小相关的拒绝操作是基于绝对阈值（如最小/最大高度），而非目标专利中可能涉及的“第一大小准则”（例如相对于平均大小）。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征L《直接公开》** | 同技术特征B、C引用部分（第[0086]-[0090]段）。 | 对比文件公开了基于文本与背景的颜色直方图差异（即色差准则）来估计文本颜色和类型，这一过程隐含了选择那些文本与背景颜色差异显著的边界框（即满足色差准则）。虽然未明确表述为“选择”，但该差异分析是判断文本框有效性和属性的关键步骤，本领域技术人员可以理解其具有筛选作用。因此，“选择满足色差准则...的限界区”这一部分被直接公开。但对比文件未公开任何关于“第二大小准则”的内容。 |
| **技术特征M《未公开》** | 对比文件全文未记载相关内容。 | 对比文件未公开任何关于“经加权中值大小或经加权均值大小”的概念，也未公开基于此的“第二大小准则”。因此，该技术特征未被公开。 |
| **技术特征N《未公开》** | 对比文件全文未记载相关内容。 | 对比文件未公开任何关于“居中性准则”的操作，因此更谈不上“使居中性准则未能产生多个其余限界区”的拒绝步骤。该技术特征未被公开。 |
| **技术特征O《直接公开》** | 同技术特征C引用部分（第[0086]-[0090]段）。 | 对比文件公开了计算文本边界框内部区域与外部环绕区域色彩直方图差异的方法。计算差异直方图即是在确定两者之间的“色彩距离”。因此，“确定所述多个其余限界区中的每一者与相应环绕区之间的色彩距离”被直接公开。 |
| **技术特征P《隐含公开》** | 第[0089]段：“The maximum color of the difference histogram is very likely to correspond to the text color...” | 对比文件指出，在文本与背景的差异直方图中，最大值对应的颜色很可能是文本颜色。这隐含了在颜色分析中，关注的是差异最大的特征。虽然对比文件未明确将“具有最大色彩距离”作为从多个候选框中选择一个的唯一准则，但本领域技术人员基于其教导——即文本与背景应在颜色上差异显著（最大差异对应文本），可以合理推断出，在需要从多个候选区域中选择最可能是文本的区域时，选择那个与背景色彩距离最大的区域是一种显而易见的实施方式。因此，该技术特征被隐含公开。 |
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