購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別技術(shù)的不斷完善，人們對識別的要求也越來越高。商場購物小票，它是消費者購物時由商場或其它商業(yè)機構(gòu)給用戶留存的銷售憑據(jù)。一張小小的購物小票實際上承載著重要的信息，它記錄了消費者的消費習慣，消費水平和消費需求等，也能告訴商家不同的消費者喜歡什么類型的商品，如何根據(jù)消費者的習慣和消費需求擺放商場貨物等。事實上，購物小票給我們提供的信息遠非如此。為了更好的挖掘購物小票背后的價值，我們需要對購物小票進行有效

2、的識別。
　　購物小票圖像的有效識別是我們亟需解決的問題，而字符分割的準確性是影響識別率的重要決定因素，也是一個難點問題。本論文的主要研究內(nèi)容是購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。針對不同超市的購物小票不同和同一家超市由于購物數(shù)量和品種的不同而給顧客的小票不同的特點，按長、中、短的規(guī)則收集購物小票，并經(jīng)掃描儀掃描成質(zhì)量較好的圖像。
　　對現(xiàn)有的灰度化、二值化、平滑去噪、傾斜校正、版面分析等預處理步

3、驟進行了介紹并提出改進算法。特別是在二值化處理中，通過多組的對比實驗，對這些二值化結(jié)果進行分析比較，總結(jié)各種二值化算法的優(yōu)缺點，選擇適用于小票圖像的最佳二值化算法。
　　在進行小票圖像的分割處理時，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，經(jīng)過濾波處理，尋找波谷點，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