表格識(shí)別的研究.pdf

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(wú)紙化辦公的普及，一套高準(zhǔn)確率、高效率和健壯的表格識(shí)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(shí)別成為圖像處理的研究熱點(diǎn)。 本文在研究總結(jié)現(xiàn)有表格識(shí)別相關(guān)技術(shù)的基礎(chǔ)上，給出了一套表格識(shí)別的處理流程，即圖像預(yù)處理，圖像邊緣檢測(cè)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(shí)別的第一步，預(yù)處理的效果直接關(guān)系到表格

2、識(shí)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(duì)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(duì)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(cè)的算子的性能之后，本文采用Canny算子對(duì)圖像進(jìn)行邊緣檢測(cè)和提取，并且使用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)對(duì)提取邊緣圖像進(jìn)行了膨脹運(yùn)算，腐蝕運(yùn)算，開(kāi)運(yùn)算和閉運(yùn)算等操作，增強(qiáng)了圖像邊緣提取的準(zhǔn)確