孫玥 楊國(guó)為

摘要：為了解決傳統(tǒng)基于邊緣檢測(cè)的票據(jù)分割遇到的抗噪性及檢測(cè)精度問題，本文以國(guó)家普通發(fā)票為研究對(duì)象，提出了一種基于霍夫變換與像素疏密程度的票據(jù)分割算法。通過對(duì)發(fā)票進(jìn)行采集、縮放、灰度化、二值化、邊緣檢測(cè)和膨脹等預(yù)處理后，采用霍夫變換和像素疏密程度進(jìn)行分割。同時(shí)，為驗(yàn)證分割出的部分發(fā)票的有效性，采用基于OCR技術(shù)的字符識(shí)別軟件進(jìn)行識(shí)別。識(shí)別結(jié)果表明，該算法將每一部分進(jìn)行了有效的定位與分割，有較高的識(shí)別精確率，且速度快，具有一定的抗干擾性，達(dá)到了預(yù)期要求。該研究對(duì)普通發(fā)票的分割具有實(shí)際意義。

關(guān)鍵詞：霍夫變換;像素疏密程度;票據(jù)分割;圖像預(yù)處理

近年來，盡管電子支付方式層出不窮，但紙質(zhì)票據(jù)的使用仍然是不可或缺的一部分。隨著銀行各種業(yè)務(wù)的推出，各種發(fā)票數(shù)據(jù)量也越來越多，如果單靠人力處理會(huì)耗費(fèi)許多時(shí)間，因此采取一種高效、高準(zhǔn)確率的票據(jù)分割方法，不僅能提高工作效率，而且還能提高銀行的整體競(jìng)爭(zhēng)力。隨著人工智能時(shí)代的來臨，發(fā)票識(shí)別技術(shù)得到了發(fā)展，票據(jù)圖像識(shí)別是票據(jù)處理的重點(diǎn)，而票據(jù)的分割是票據(jù)識(shí)別的關(guān)鍵，分割效果的好壞直接影響識(shí)別的準(zhǔn)確性。由于票據(jù)中的文本方向不定，字體大小不一，字符行間距較小等，為票據(jù)的分割帶來了較大的困難，因此，人們提出了許多圖象分割的理論和算法。目前，常用的分割算法主要有閾值法[1-3]、連通體分析法[4]、基于紋理特征的方法[5-6]和基于邊緣的方法[7]。其中，閾值法是對(duì)灰度圖像取一個(gè)閾值，按照這個(gè)閾值對(duì)圖像進(jìn)行二值化分割，該方法對(duì)于復(fù)雜圖像計(jì)算量較大;連通體分析法是將圖像中各連通區(qū)域找出并標(biāo)記，該方法計(jì)算量大，對(duì)于有噪聲的情況計(jì)算效率不高;基于紋理特征方法是提取文字圖像所具有的紋理特征，但是紋理的提取具有一定的困難;基于邊緣的方法是先檢測(cè)圖像中邊緣點(diǎn)，連接成輪廓后構(gòu)成分割區(qū)域，其難點(diǎn)在于噪聲產(chǎn)生的偽邊緣會(huì)導(dǎo)致不合理的輪廓，從而產(chǎn)生位置偏差。經(jīng)典的邊緣檢測(cè)方法是構(gòu)造roberts梯度算子和Sobel梯度算子等微分算子，該方法雖然邊緣檢測(cè)速度快，但往往會(huì)得到斷續(xù)的、不完整的結(jié)構(gòu)信息，且對(duì)噪聲較為敏感。因此，本文提出一種基于霍夫變換與像素疏密程度的新方法，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)票據(jù)的精確分割。該研究具有實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

1 研究對(duì)象及實(shí)驗(yàn)環(huán)境

本文以票據(jù)為研究對(duì)象，主要對(duì)發(fā)票的不同區(qū)域進(jìn)行分割，實(shí)驗(yàn)中選用的發(fā)票是國(guó)家普通發(fā)票，實(shí)驗(yàn)環(huán)境采用Matlab軟件。國(guó)家普通發(fā)票樣票如圖1所示。

2 算法總體流程與圖像的預(yù)處理

2.1 算法總體流程

對(duì)采集的圖像進(jìn)行預(yù)處理，處理內(nèi)容主要包括灰度化、二值化、邊緣檢測(cè)和膨脹等，對(duì)預(yù)處理后的圖像進(jìn)行霍夫變換，檢測(cè)出想要得到的最長(zhǎng)的5條直線，按照直線對(duì)發(fā)票進(jìn)行初步分割，將發(fā)票分成6部分，按照每個(gè)部分不同的特點(diǎn)進(jìn)行預(yù)處理，處理好后，按照像素的疏密程度，對(duì)6塊區(qū)域進(jìn)行分割，得到最終想要的結(jié)果。算法流程圖如圖2所示。

2.2 圖像的預(yù)處理

預(yù)處理是票據(jù)分割系統(tǒng)中的重要環(huán)節(jié)，預(yù)處理結(jié)果的好壞，直接影響分割系統(tǒng)中分割正確率的高低[8]。圖像預(yù)處理是特征提取至關(guān)重要的步驟，一般直接輸入的圖像都會(huì)存在噪聲的干擾等質(zhì)量問題，直接對(duì)原圖像進(jìn)行處理，識(shí)別精度不大。本文對(duì)圖像的預(yù)處理主要包括縮放、灰度化、二值化、邊緣檢測(cè)、膨脹等。預(yù)處理框圖如圖3所示。

1） 縮放?？s放可以精確的將圖像處理為理想的大小。為便于處理，要合理選擇圖像的高度和寬度，以防圖像發(fā)生畸變。

2） 灰度化。由于圖像大部分是RGB顏色模式，但實(shí)際上RGB并不能反映圖像的形態(tài)特征，對(duì)圖像分割沒有實(shí)質(zhì)性作用，因此要對(duì)圖像進(jìn)行灰度化處理。常見的灰度化處理方法有3種：最大值法、平均值法和加權(quán)平均法[9]。

3） 二值化。即把灰度圖像轉(zhuǎn)換成二值圖像。二值化的關(guān)鍵在于閾值選擇，最實(shí)用的方法是選取一個(gè)閾值與圖像中的所有像素點(diǎn)進(jìn)行比較，如果圖像中點(diǎn)的灰度值大于所選取的閾值，則將此值置為1;如果圖像中點(diǎn)的灰度值小于選取的閾值，則將此值置為0[10]。

4） 邊緣檢測(cè)。邊緣檢測(cè)的目的是標(biāo)記數(shù)字圖像中亮度有變化的點(diǎn)，一般存在于文字與背景之間，即邊緣。本文主要采用Sobel進(jìn)行邊緣處理，Sobel算子是一種基于一階導(dǎo)數(shù)的用來檢測(cè)邊緣的算子，在該算子中加入采用局部平均的運(yùn)算，所以對(duì)噪聲具有很好的消除作用。對(duì)象素位置的影響，Sobel算子做了加權(quán)，與Prewitt算子和Roberts算子相比，Sobel算子效果更好[11-13]。

5） 膨脹。二值圖像的膨脹是在一個(gè)大型二值圖上，將一個(gè)小型二值圖逐點(diǎn)運(yùn)算，根據(jù)計(jì)算結(jié)果使圖像實(shí)現(xiàn)放大，從而取名膨脹。在對(duì)圖像做膨脹處理時(shí)，如果結(jié)構(gòu)元素中只要有黑色點(diǎn)與它對(duì)應(yīng)的大圖像素點(diǎn)相同，即發(fā)生膨脹作用，使圖像像素?cái)U(kuò)大[14-15]。

3 霍夫變換檢測(cè)直線

圖像處理中的一種特征提取技術(shù)——霍夫變換（Hough Transform），即在一個(gè)參數(shù)空間中，通過計(jì)算累計(jì)結(jié)果局部最大值，得到一個(gè)符合該特定形狀的集合，為霍夫變換結(jié)果[16]。用來檢測(cè)圖像中的直線是經(jīng)典的霍夫變換，后來霍夫變換擴(kuò)展到對(duì)圓和橢圓等任意形狀物體的識(shí)別?；舴蜃儞Q運(yùn)用兩個(gè)坐標(biāo)空間之間的變換，將一個(gè)空間中具有相同形狀的曲線或直線，映射到另一個(gè)坐標(biāo)空間的一個(gè)點(diǎn)上，形成峰值，因此把檢測(cè)任意形狀的問題轉(zhuǎn)

一般來說，對(duì)于點(diǎn)（x0，y0），可以將通過這個(gè)點(diǎn)的所有的一族直線統(tǒng)一定義為r=x-0cos θ+y0sin θ，也就是說每一對(duì)（rθ，θ）代表一條通過點(diǎn)（x0，y0）的直線。如果對(duì)于一個(gè)點(diǎn)（x0，y0），在極坐標(biāo)平面繪出全部通過它的直線，將得到一條正弦曲線。如果存在兩個(gè)不同點(diǎn)繪出的曲線在平面相交，也就是說它們通過同一條直線。而越多曲線相交于一點(diǎn)，即用該交點(diǎn)來表示直線時(shí)，由更多的點(diǎn)組成[17]。因此，可以通過設(shè)置直線上點(diǎn)的閾值大小，說明多少條曲線相交才認(rèn)為這是一條直線;點(diǎn)數(shù)少的無法形成直線，識(shí)別出的是斷斷續(xù)續(xù)的虛線，出現(xiàn)誤檢;點(diǎn)數(shù)過多的可能會(huì)忽略了較細(xì)的直線，出現(xiàn)漏檢[18]?；舴蜃儞Q就是要追蹤圖像中每個(gè)點(diǎn)對(duì)應(yīng)曲線間的交點(diǎn)。只要超過了上述所說的閾值，就可以認(rèn)為在原圖像中為一條直線。

對(duì)發(fā)票圖像進(jìn)行預(yù)處理后，霍夫變換檢測(cè)出最長(zhǎng)的5條直線，根據(jù)檢測(cè)出的5條直線，將發(fā)票橫向分割成6部分。其中，含有單價(jià)的部分如圖5所示。

4 按像素疏密程度分割

按照像素分割圖像，即將每部分的圖像像素縱向進(jìn)行求和，觀察橫向像素的密度，如果像素為零或較小，說明橫向像素為空或較少;同理，如果縱向像素比較高，說明橫向有較多字符存在。在霍夫矩陣中，找到極坐標(biāo)下的極值點(diǎn)，并在平面坐標(biāo)中畫出已找到的直線，每個(gè)極值點(diǎn)對(duì)應(yīng)1條直線，實(shí)現(xiàn)了對(duì)發(fā)票各個(gè)部分的分割。

選取圖5進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，求得其像素分布圖如圖6所示。由圖6可以看出，圖像各個(gè)部分的像素分布及疏密程度非常清晰，在霍夫矩陣中求其峰值，則可得到理想的直線。

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

5.1 分割實(shí)驗(yàn)結(jié)果

采用霍夫變換和像素疏密程度2種方法，在Matlab編程環(huán)境下，對(duì)發(fā)票部分進(jìn)行分割，為了驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)的有效性，采取噪聲相對(duì)較大的發(fā)票（圖片相對(duì)噪聲較大，不與展示）進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，單價(jià)分割結(jié)果如圖7所示，數(shù)量分割結(jié)果如圖8所示。由圖7和圖8可以看出，基于霍夫變換與像素疏密程度的分割算法，有效的將發(fā)票部分進(jìn)行分割，分割準(zhǔn)確率較高，即使文字大小不一，本文仍然能夠較為準(zhǔn)確的進(jìn)行定位與分割。

5.2 在線OCR識(shí)別

將感興趣的部分（比如單價(jià)部分）進(jìn)行識(shí)別，同時(shí)與文獻(xiàn)[2]分割結(jié)果進(jìn)行對(duì)比，以此驗(yàn)證分割出部分發(fā)票的有效性。本文采用基于OCR技術(shù)的字符識(shí)別軟件[19-20]，OCR識(shí)別結(jié)果如圖9所示，其他分割方法OCR識(shí)別結(jié)果如圖10所示。由圖9和圖10可以看出，采用本文分割方法識(shí)別出的單價(jià)部分非常清楚，說明該方法可用于普通發(fā)票的分割。

6 結(jié)束語

針對(duì)票據(jù)的分割問題，本文提出了一種改進(jìn)的基于霍夫變換和像素疏密程度的分割方法。首先對(duì)采集的圖像進(jìn)行一系列預(yù)處理，然后進(jìn)行霍夫變換求取直線，最后基于像素疏密程度方法完成整個(gè)票據(jù)的分割過程。由實(shí)驗(yàn)結(jié)果可以看出，與其他方法相比，本文方法在用于OCR識(shí)別時(shí)，具有較高的識(shí)別精確率，且速度快，具有一定的抗干擾性，達(dá)到了預(yù)期要求。該設(shè)計(jì)對(duì)普通發(fā)票的分割具有實(shí)際意義。接下來將對(duì)背景非常復(fù)雜的噪聲發(fā)票圖像進(jìn)行研究，這也是實(shí)際中亟需解決的問題，同時(shí)還要注意開展不同識(shí)別技術(shù)的研究。

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