"一种基于结构的票据定位新方法"
在票据自动化处理系统中，票据定位是一项至关重要的步骤，它直接影响到后续的票据识别准确性和处理效率。传统的定位方法可能依赖于色彩对比、纹理分析或者特定图形的检测，但这种方法在面对各种不同结构的票据时可能会遇到挑战。针对这一问题，夏富春和苗夺谦提出了一种创新的基于结构的票据定位方法，该方法主要利用票据的结构特性，特别是主边框上的交叉点数量和相对位置来确定票据的边界。
首先，论文指出，票据定位不仅仅是简单地寻找图像中的感兴趣区域，而是需要从扫描图像中准确地提取出票据的轮廓，以便后续的处理如二值化、边框处理、切割和识别。票据定位的准确性直接影响到整个流程的性能，因此优化此步骤对于提升票据识别的整体效果至关重要。
论文作者观察到不同类型的票据在结构上有显著差异，如大小、边框交叉点、边框宽度和高度等。基于这些观察，他们设计了一个两步方法：特征提取和票据分类。特征提取阶段，研究人员关注如何从复杂的信息中挑选出最具代表性的特征，尤其是主边框交叉点信息。而在票据分类阶段，他们运用分类函数，根据提取的特征对票据进行区分，从而定位出票据的识别区域。
预处理是票据定位的第一步，包括常规处理和特殊处理。常规处理涉及票据的校正、边界清洗以及噪声过滤，以减少图像的不规则性和杂乱元素。特殊处理则专注于确定初步的二值化阈值，这一步有助于简化图像，使得票据的边缘更加明显，便于进一步的特征检测。
具体实施步骤如下：
1. 对当前票据进行预处理，如进行图像摆正，去除背景噪声，以及设定初步的二值化阈值，使图像黑白分明。
2. 提取票据的结构特征，这里主要是主边框上的交叉点。这些特征点提供了票据结构的线索，帮助区分不同类型的票据。
3. 应用分类函数，依据特征点信息对票据进行分类。分类过程能够区分不同结构的票据，从而确定票据的识别区域。
4. 最后，对识别出来的区域进行精确定位，以确保边界清晰，为后续的处理步骤提供准确的票据图像。
实验结果显示，该方法在定位性能和准确性上表现出色。通过利用票据的结构特性，这种方法可以适应不同类型的票据，提高了票据识别的通用性和可靠性。此外，由于它减少了对特定图形或颜色的依赖，这种方法对于处理实际应用中可能出现的复杂和变化的票据场景具有更强的鲁棒性。
总结来说，这种基于结构的票据定位新方法为票据识别提供了一种高效且准确的解决方案，其核心在于对票据结构特征的有效利用，有助于推动票据自动处理技术的发展，提高业务处理效率，减少人工干预，具有重要的理论价值和实践意义。
我的内容管理
展开
