購(gòu)物小票圖像分割算法的研究.pdf

1、隨著OCR技術(shù)的不斷發(fā)展以及印刷體字符識(shí)別技術(shù)的不斷完善，人們對(duì)識(shí)別的要求也越來越高。商場(chǎng)購(gòu)物小票，它是消費(fèi)者購(gòu)物時(shí)由商場(chǎng)或其它商業(yè)機(jī)構(gòu)給用戶留存的銷售憑據(jù)。一張小小的購(gòu)物小票實(shí)際上承載著重要的信息，它記錄了消費(fèi)者的消費(fèi)習(xí)慣，消費(fèi)水平和消費(fèi)需求等，也能告訴商家不同的消費(fèi)者喜歡什么類型的商品，如何根據(jù)消費(fèi)者的習(xí)慣和消費(fèi)需求擺放商場(chǎng)貨物等。事實(shí)上，購(gòu)物小票給我們提供的信息遠(yuǎn)非如此。為了更好的挖掘購(gòu)物小票背后的價(jià)值，我們需要對(duì)購(gòu)物小票進(jìn)行有效

2、的識(shí)別。
　　購(gòu)物小票圖像的有效識(shí)別是我們亟需解決的問題，而字符分割的準(zhǔn)確性是影響識(shí)別率的重要決定因素，也是一個(gè)難點(diǎn)問題。本論文的主要研究?jī)?nèi)容是購(gòu)物小票圖像的字符分割算法。主要內(nèi)容包括：
　　數(shù)據(jù)采集。針對(duì)不同超市的購(gòu)物小票不同和同一家超市由于購(gòu)物數(shù)量和品種的不同而給顧客的小票不同的特點(diǎn)，按長(zhǎng)、中、短的規(guī)則收集購(gòu)物小票，并經(jīng)掃描儀掃描成質(zhì)量較好的圖像。
　　對(duì)現(xiàn)有的灰度化、二值化、平滑去噪、傾斜校正、版面分析等預(yù)處理步

3、驟進(jìn)行了介紹并提出改進(jìn)算法。特別是在二值化處理中，通過多組的對(duì)比實(shí)驗(yàn)，對(duì)這些二值化結(jié)果進(jìn)行分析比較，總結(jié)各種二值化算法的優(yōu)缺點(diǎn)，選擇適用于小票圖像的最佳二值化算法。
　　在進(jìn)行小票圖像的分割處理時(shí)，在行分割階段，由于行與行之間可能存在粘連的問題，提出了一種基于投影直方圖二次分析的方法。把直方圖看作波形信號(hào)，經(jīng)過濾波處理，尋找波谷點(diǎn)，即行切分的位置，該方法能有效的解決行與行之間過密的分割問題。在字分割階段，提出了一種用于漢字部件間合