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文檔簡介
1、表格在人們的日常工作和生活中扮演著重要的角色,它的形式多樣,用途廣泛。隨著無紙化辦公的普及,一套高準(zhǔn)確率、高效率和健壯的表格識別系統(tǒng)能夠大大提高工作效率,從而產(chǎn)生巨大的經(jīng)濟(jì)效益,因此,表格識別成為圖像處理的研究熱點。 本文在研究總結(jié)現(xiàn)有表格識別相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)上,給出了一套表格識別的處理流程,即圖像預(yù)處理,圖像邊緣檢測和提取,數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)處理,表格線提取和表格線合并。 圖像預(yù)處理是表格識別的第一步,預(yù)處理的效果直接關(guān)系到表格
2、識別的準(zhǔn)確率。由于表格文檔的背景噪聲比較復(fù)雜,而且在后期處理中都是對局部區(qū)域進(jìn)行的,所以本文采用了改進(jìn)的模糊閾值算法對圖像進(jìn)行二值化處理,獲得了較好的效果。下一步,根據(jù)最小二乘法的原理,本文給出了基于最小二乘法的傾斜校正算法。 在綜合比較了常用的幾種圖像邊緣檢測的算子的性能之后,本文采用Canny算子對圖像進(jìn)行邊緣檢測和提取,并且使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對提取邊緣圖像進(jìn)行了膨脹運算,腐蝕運算,開運算和閉運算等操作,增強(qiáng)了圖像邊緣提取的準(zhǔn)確
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