基于图像处理的发票图像识别方法及系统.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN114694162A(43)申请公布日2022.07.01(21)申请号202210603229.9G06V30/16(2022.01)(22)申请日2022.05.31G06T7/11(2017.01)(71)申请人深圳航天信息有限公司地址518000广东省深圳市宝安区新安街道兴东社区69区洪浪北二路26号信义领御研发中心8栋601(72)发明人仇庆宇李淼巨东敏(74)专利代理机构郑州知倍通知识产权代理事务所(普通合伙)41191专利代理师李玲玲(51)Int.Cl.G06V30/42(2022.01)G06V10/50(2022.01)G06V10/44(2022.01)G06V30/148(2022.01)权利要求书2页说明书7页附图1页(54)发明名称基于图像处理的发票图像识别方法及系统(57)摘要本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于图像处理的发票图像识别方法及系统。该方法包括：获得只包含机打内容的差值图像；根据差值图像中的边缘像素点的梯度直方图；选择一个预设梯度方向的边缘像素点作为角点，同时筛选获得第一角点；获得字符区域，字符区域为一个完整机打字符串的最小外接矩形；利用第一角点之间的结构参数对所有字符区域中的每个字符周围的第一角点进行筛选获得字符区域中所有字符的结构角点；根据字符区域中属于每个字符的结构角点的坐标对字符进行分割并识别。能够大大减少SIFT角点检测所保留的冗余角点，减少了所有像素点的重复运算和判断；进一步减少冗余角点对字符分割的影响，得到精确的字符分割信息。CN114694162ACN114694162A权利要求书1/2页1.一种基于图像处理的发票图像识别方法，其特征在于，该方法包括：将机打发票图像和标准发票模板图像进行作差获得只包含机打内容的差值图像；获得差值图像中的边缘像素点，根据边缘像素点的梯度方向构建梯度直方图；利用梯度直方图选择一个预设梯度方向的边缘像素点作为角点；根据角点邻域范围内像素点的不同梯度方向的数量，以及角点与邻域范围内像素点的梯度幅值的方差获得梯度复杂度；设定梯度阈值，梯度复杂度大于梯度阈值的角点为第一角点；对差值图像进行区域划分，获得字符区域，字符区域为一个完整机打字符串的最小外接矩形；获得字符区域中的第一角点中的位于左上角的角点作为字符区域第一个字符的起始角点，基于起始角点与其最邻近的第一角点的水平方向的偏移距离、竖直方向上的偏移距离和偏移角度获得结构参数；设定结构阈值，将结构参数小于结构阈值的最邻近的第一角点剔除，该过程为角点剔除过程；若起始角点的最邻近的第一角点被剔除，获得与起始角点第二邻近的第一角点进行角点剔除过程，若起始角点的最邻近的第一角点未被剔除，获得与起始角点的最邻近的第一角点的最邻近的第一角点进行角点剔除过程，直至得到第一个字符的结构角点，获得字符区域中所有字符的结构角点；根据字符区域中属于每个字符的结构角点的坐标对字符进行分割，对分割后的字符进行识别。2.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的发票图像识别方法，其特征在于，所述根据边缘像素点的梯度方向构建梯度直方图包括：将360度均匀划分为预设数量的方向范围，统计属于每个方向范围的边缘像素点的个数构建梯度灰度直方图。3.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的发票图像识别方法，其特征在于，所述梯度复杂度为：其中，表示角点的梯度复杂度；表示角点8邻域范围内像素点的不同梯度方向的数量；表示角点8邻域范围内第i个像素点的梯度幅值；表示角点8邻域范围内像素点的梯度幅值的平均值；表示角点8邻域范围的8个像素点。4.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的发票图像识别方法，其特征在于，所述对差值图像进行区域划分，获得字符区域包括：根据差值图像中每个完整的字符串中每个字符的最上方、最下方的第一角点以及完整字符串中最左侧和最右侧的第一角点获得每个完整的字符串的最小外接矩形，所述最小外接矩形为一个字符区域。5.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的发票图像识别方法，其特征在于，在所述获得结构参数之前还包括：在差值图像中建立直角坐标系，以x轴方向作为中心方向，向上和向下各旋转所得到的一个角度范围；以y轴方向作为中心方向，向左和向右各旋转得到的一个角度范围；将两个角度范围进行组合获得一个角度区域，获得该角度区域内的第一角点，记为待剔除角点。6.根据权利要求1所述的一种基于图像处理的发票图像识别方法，其特征在于，所述结2CN114694162A权利要求书2/2页构参数为：其中，在差值图像中建立直角坐标系；表示结构参数；表示起始角点在x轴方向上，即水平方向上与其最邻近的第一角点之间的距离，为偏移距离；表示起始角点在y轴方向上，即竖直方向上与其最邻近的第一角点之间的距离，