学位论文 > 优秀研究生学位论文题录展示

购物小票图像识别之预处理算法研究

作　者: 徐艳
导　师: 黄襄念
学　校: 西华大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 购物小票预处理版面分析字符切分
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2013年
下　载: 13次
引　用: 0次
阅　读: 论文下载

内容摘要

购物小票是消费者购物时由商场或其它商业机构给用户留存的销售凭据，又被称作购物收据。它是消费者经济行为的一种真实记录，可以通过对它的分析为市场营销、经济发展策略等服务。通过分析购物小票，我们能够得到许多信息，如消费者的消费水平，消费习惯，对某些商品的喜爱程度等。同时，商家则通过分析小票得到更多的商业信息，消费者的亲朋好友也能通过分析小票了解消费者的生活状况等。本文是在结合市场需求和人们日常生活需要的基础上，对超市购物小票图像识别的预处理阶段进行了一定程度的研究，所做的工作主要有以下几个部分：对采集到的小票图像进行分类，并在进行图像的灰度化，二值化，平滑去噪以及倾斜校正处理之前，对部分小票图像上存在邮戳或划痕的情况进行了处理。同时对图像处理的各阶段算法进行了比较。对经过前期处理后的小票图像进行版面分析，本文根据购物小票的特点选用基于膨胀算法的版面分析方法对小票版面进行文本块的分割。对购物小票图像进行字符分割处理，提出了基于字符最大高度和宽度和基于连通域的两种分割方法,实验效果比较令人满意。对分割后的字符进行归一化和细化处理。本文使用了一种基于数学形态学的细化方法，并对该方法进行了改进，比较了两种算法的优劣。实验证明，改进的细化算法在交叉点处的处理效果更好，笔画更平滑。

全文目录

摘要  4-5
Abstract  5-8
1 绪论  8-15
  1.1 课题研究背景及意义  8-11
  1.2 OCR 技术的发展与现状  11-13
  1.3 本文主要工作及组织结构  13-15
    1.3.1 主要工作  13
    1.3.2 本文的组织结构  13-15
2 购物小票的图像采集及预处理  15-28
  2.1 购物小票样本采集  15
  2.2 购物小票图像预处理  15-27
    2.2.1 预处理概述  15-16
    2.2.2 去干扰色  16-17
    2.2.3 图像灰度化  17-18
    2.2.4 平滑去噪  18-21
    2.2.5 图像的二值化  21-25
    2.2.6 倾斜校正  25-27
  2.3 本章小结  27-28
3 版面分析  28-40
  3.1 版面分析的方法  28-29
  3.2 投影法  29-31
  3.3 连通域法  31-34
    3.3.1 提取连通域  32
    3.3.2 合并连通域  32-34
  3.4 基于膨胀算法的版面分析法  34-38
    3.4.1 膨胀算法介绍  34-35
    3.4.2 算法实现过程  35-37
    3.4.3 膨胀尺度选择  37-38
  3.5 实验结果  38-39
  3.6 本章小结  39-40
4 字符分割方法  40-48
  4.1 字符分割的基本知识  40
  4.2 行字分割  40-47
    4.2.1 行分割  40-42
    4.2.2 字切分  42-47
  4.3 本章小结  47-48
5 图像的归一化与细化  48-53
  5.1 归一化  48-49
    5.1.1 位置归一化  48
    5.1.2 大小归一化  48-49
  5.2 汉字的细化  49-52
    5.2.1 细化基本知识  49-50
    5.2.2 细化的算法  50
    5.2.3 数学形态学细化  50-51
    5.2.4 改进细化算法  51
    5.2.5 实验结果与分析  51-52
  5.3 本章小结  52-53
6 工作总结及展望  53-55
  6.1 工作总结  53
  6.2 对今后工作的研究和展望  53-55
参考文献  55-57
攻读硕士学位期间发表的论文及科研成果  57-58
致谢  58-59

购物小票图像识别之预处理算法研究

内容摘要

全文目录

相似论文