[发明专利]表格单据中表格框线检测方法及系统

权利要求书

1.一种表格单据中表格框线检测方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1，获取拍摄的纸质表格单据的图像；

S2，计算图像的倾斜角度并对图像进行角度校正，使图像中的表格处于水平竖直状态；

S3，使用基于深度学习的表格线段交点检测模型检测校正后的图像，记录图像中表格线段交点的位置和类型；

S4，利用该表格线段交点的位置和类型，对交点进行处理，剔除错误识别的交点，补齐遗漏的、未识别的交点；

S5，精确定位最终有效的交点位置，根据交点的位置和类型，在水平和竖直方向上连接相邻的交点，以恢复表格形状；

步骤S2中，计算图像的倾斜角度并对图像进行角度校正具体包括：

S21，将获取拍摄的纸质表格单据的彩色图像转换为灰度图像；

S22，使用双边滤波算法对图像进行降噪，使用直方图均衡化方法增强图像，然后使用自适应二值化方法得到二值图像；

S23，使用canny边缘检测算子从二值图像中获得边缘图像；

S24，使用霍夫变换算法和形态学操作提取边缘图像中的直线信息，将提取的直线分成水平和竖直两个方向，每种类型的直线选择长度最长的前20条，对这20条直线的斜率进行直方图统计，通过角度旋转90°将垂直方向的直线斜率转换到水平方向的斜率，设置一个角度范围阈值α，统计斜率差异在α范围内直线数量总和最多的直线，计算这些直线斜率均值作为图像倾斜角度，利用图像倾斜角度计算旋转矩阵，对原始图像进行仿射变换校正图像角度。

2.根据权利要求1所述的表格单据中表格框线检测方法，其特征在于，步骤S3中，表格线段交点检测模型通过以下步骤获取：

S31，收集不同角度、不同光照、不同种类的情况下拍摄的纸质表格单据图像作为样本图像；

S32，用图像倾斜校正方法校正该样本图像；

S33，使用矩形框标注样本图像表格中线段交点的位置；

S34，使用标注好的样本图像训练目标检测深度神经网络模型，获得针对表格交点的目标检测模型，即表格线段交点检测模型。

3.根据权利要求1所述的表格单据中表格框线检测方法，其特征在于，步骤S4中，剔除错误识别的交点，补齐遗漏的、未识别的交点具体包括：

S41，确定表格四个顶点，初步确定表格位置，并剔除表格位置之外的交点；

S42，遍历每一个交点，沿着其水平方向和垂直方向，根据交点位置和类型查找和当前交点组成最小单元格的交点，在上、下、左、右四个方向上分别查找；

S43、在只检测到3个交点的情况下，根据交点类型和位置，补齐单元格缺失的第4个交点；

S44，遍历所有交点后，检测是否出现线段相交的交点，比较交点所在的连通体区域的大小，删除较小连通区域的所有交点。

4.根据权利要求3所述的表格单据中表格框线检测方法，其特征在于，步骤S5具体包括：

S51，每一行的点的y值取均值，作为该行的位置，对齐每一行，其中，y表示交点y轴坐标或者是行坐标；

S52，每一列的点的x值取均值，作为该列的位置，对齐每一列，其中，x表示交点x轴坐标或者是列坐标；

S53，根据每个交点的类型，在水平、竖直方向连接线段组成表格的单元格，以恢复表格形状。