基于有向单连通链的表格框线检测算法

表格框线检测是表格识别的基础.现有的表格框线检测算法或者速度慢,或者鲁棒性差,而且没有充分利用表格框线之间的约束信息提出了一种基于所定义的图像结构基元“有向单连通链”的自底向上表格框线检测算法.在此算法中,有向单连通链是一种黑像素游程序列,作为非常合适的矢量基元,在引入一定表格框线约束信息的条件下合并单连通链,有效地去除伪框线,补全断裂的框线,提高了算法的鲁棒性,可以准确而快速地提取表格框线.通过滤除噪声单连通链,加快单连通链的合并速度,算法速度提高了3～10倍,满足了实用要求、实验证明,该算法具有速度较快、鲁棒性高、抗任意角度的倾斜、抗断裂等优点.

基于游程聚类的表格框线检测算法

现有的基于游程的表格框线检测算法检测速度快,但对于复杂表格框线检测质量不高,甚至出现大量错误。提出一种基于游程层次聚类的表格框线检测算法。首先,把可能属于同一条横线或纵线的游程划分到一个游程组,定义了两条框之间的相似度;然后以这组游程为初始原子类,通过层次聚类迭代地选择相似度最大的两条横线或纵线合并为一条框线。当相似度最大的两条框线相似度小于预先设定的一个阈值或仅剩下一条框线时迭代停止。针对图像中的标题和说明段等文字信息形成的线条,提出亲属表格线的概念,删除不包含两条亲属表格线的线段,最后对提取的框线进行二次提取。为了对算法加速,提出对各游程组并行聚类。实验结果表明,该算法相比现有算法对一些复杂表格的框线识别率提高了50%以上。

任意倾角表格框线的快速检测

表格的识别近年来受到了越来越多的关注,已取得一些行之有效的成果。其中的部分算法可抗任意角度的倾斜,然而其运行效率却都低于投影类方法。而投影方法虽然效率很高,但不能处理严重倾斜的表格。文章给出一种新的检测倾斜表格框线的途径。算法利用数字影像中直线段的结构特征高效地检测出表格的一条边框线,并由此获得所需的角度值,进而沿着角度所指定的方向迅速搜索出边框线。整个检测方法的效率类似于投影法,同时可抗任意角度的旋转。

基于直线段检测器的多阈值图像表格框线提取算法

针对传统表格结构识别算法中,前期图像预处理工作量大、复杂表格结构识别率低、高分辨率和高复杂度表格时间开销过于大的问题,提出先对图像表格结构利用直线段检测器进行框线检测,再利用双阈值直线判断规则,对本应属于同一直线的多条线段进行合并细化,最后对横纵线交点处缺失或过长线段,采用表格结构整体框线对齐的快速识别算法。实验结果表明,该算法既可以对图像高分辨率下简单表格和复杂表格准确识别,也可以满足图像低分辨率中简单表格和复杂表格的识别需求,可以容忍一定倾斜角度,因此减少了图像预处理工作,缩短了检测时间,甚至可以对非严格定义表格结构进行精准识别,进一步推动图像表格结构通用识别算法的进程。

表格型文档自动识别系统及其应用

随着文档影像系统的广泛应用,文档图像自动处理已成为当前的一个研究热点。对表格型文档自动识别系统中的若干关键技术进行了研究。首先,在版面分析中,提出了基于框线检测的文档分类方法;其次,根据表格型文档图像的特点,介绍了相应的识别域提取、框线去除以及手写字符串分割方法;最后,在手写数字识别部分,设计了一种基于形状上下文特征和梯度特征的组合识别方法。最后将该系统应用于银行票据小写金额识别,通过真实表格型票据进行仿真实验,证明了系统的有效性,系统识别率达到了实用的水平。