一种票据扫描图像的矫正系统及矫正方法与流程

本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其涉及一种票据扫描图像的矫正系统及矫正方法。

背景技术：

opencv(opensourcecomputervisionlibrary)是一个基于bsd许可发行的跨平台计算机视觉库，可以运行在linux、windows、android和macos操作系统上。它轻量级而且高效——由一系列c函数和少量c++类构成，同时提供了python、ruby、matlab等语言的接口，实现了图像处理和计算机视觉方面的很多通用算法。

大型公司的财务人员每天需要繁琐地处理大量的票据，随着公司业务量的提升，公司可能面临着财务人员短缺，业务处理不及时的问题，这时我们就需要借助计算机视觉中ocr技术进行自动识别和处理。然而扫描件中票据并不规则的粘贴，以常见的报销票据为例，我们往往会把许多票据混合且无规律的贴到一张或多张a4纸大小的纸张上，然后对这些粘贴票据的纸张进行扫描，再进行后续的识别处理。为提升票据处理的便捷性和识别精度，此时就需要对票据进行角度矫正的操作。可是这些扫描件中的票据都是靠人工进行矫正，增大了人力、物力和时间的投入。为了解决上述问题，我们发明一种自动矫正扫描件中票据的方法，从而达到提高票据处理自动化程度的效果。

边缘(edge)是指图像局部强度变化最显著的部分。主要存在于目标与目标、目标与背景、区域与区域(包括不同色彩)之间，是图像分割、纹理特征和形状特征等图像分析的重要基础。为了将票据从背景中识别出来，我们需要用到边缘检测，其中常见的边缘检测算法有：sobel算子、roberts算子、prewitt算子、laplacian算子、canny算子。其中soble算子不能将图像主题和北京严格地分开，roberts算法对边缘定位的精度不是很高，prewitt算子对噪声有抑制作用，但边缘检测精度仍然不够；laplacian算子因为采用的是二阶导数，所以该算子对噪声具有无法接受的敏感性；而在本发明中所采用canny算子在抑制噪声，和边缘检测精度都有较好的效果。

技术实现要素：

针对现有技术存在的不足之处，本发明的目的在于提供一种票据扫描图像的矫正系统及矫正方法，通过票据扫描模块扫描的票据图像为彩色图像，在进行矫正之前需要先进行票据图像的预处理，然后通过边缘检测算法提取出票据图像的轮廓信息，同时提取出票据图像的偏转角度，最后利用偏转角度信息对票据进行角度矫正，以有利于后续对票据进行ocr识别处理。

本发明的目的通过下述技术方案实现：

一种票据扫描图像的矫正系统，包括票据扫描模块、图像去噪模块、图像灰度化模块、图像二值化模块、图像边缘检测模块、角度提取模块和票据图像矫正模块，所述票据扫描模块、图像去噪模块、图像灰度化模块、图像二值化模块、图像边缘检测模块、角度提取模块、票据图像矫正模块依次电通信连接，所述票据扫描模块用于对票据进行扫描得到票据原始扫描图像，所述图像去噪模块用于对票据原始扫描图像进行图像去噪处理，所述图像灰度化模块用于对去噪处理后的票据图像进行图像灰度化处理，所述图像二值化模块用于对灰度化处理后的票据图像进行图像二值化处理，所述图像边缘检测模块用于提取二值化处理后的票据图像的边缘数据，所述角度提取模块用于根据图像边缘检测模块所提取到的票据图像边缘数据计算提取出票据图像偏转角度，所述票据图像矫正模块用于按照票据图像偏转角度矫正票据扫描模块扫描所得到票据原始扫描图像。

一种票据扫描图像的矫正方法，包括票据扫描图像的矫正系统，所述票据扫描图像的矫正系统包括票据扫描模块、图像去噪模块、图像灰度化模块、图像二值化模块、图像边缘检测模块、角度提取模块和票据图像矫正模块，所述票据扫描模块、图像去噪模块、图像灰度化模块、图像二值化模块、图像边缘检测模块、角度提取模块、票据图像矫正模块依次电通信连接，所述票据扫描模块用于对票据进行扫描得到票据原始扫描图像，所述图像去噪模块用于对票据原始扫描图像进行图像去噪处理，所述图像灰度化模块用于对去噪处理后的票据图像进行图像灰度化处理，所述图像二值化模块用于对灰度化处理后的票据图像进行图像二值化处理，所述图像边缘检测模块用于提取二值化处理后的票据图像的边缘数据，所述角度提取模块用于根据图像边缘检测模块所提取到的票据图像边缘数据计算提取出票据图像偏转角度，所述票据图像矫正模块用于按照票据图像偏转角度矫正票据扫描模块扫描所得到票据原始扫描图像；其矫正方法如下：

a、票据扫描模块对票据进行图像扫描并得到票据原始扫描图像；

b、图像去噪模块对步骤a所得到的票据原始扫描图像进行图像去噪处理，并得到去噪处理后的票据图像，所述图像去噪处理包括双边滤波和中值滤波平滑处理；

c、图像灰度化模块对步骤b中去噪处理后的票据图像进行图像灰度化处理，并得到灰度化处理后的票据图像；

d、图像二值化模块对步骤c中灰度化处理后的票据图像进行图像二值化处理，并得到二值化处理后的票据图像；

e、图像边缘检测模块提取步骤d中二值化处理后的票据图像的边缘数据，图像边缘检测模块采用canny算子对二值化处理后的票据图像进行提取，然后得到票据图像边缘数据；

f、角度提取模块步骤e中所得到的票据图像边缘数据计算提取出步骤a中票据原始扫描图像的票据图像偏转角度；

g、票据图像矫正模块按照步骤f所提取的票据图像偏转角度并根据角度进行仿射变换而矫正步骤a所得到的票据原始扫描图像，并最终得到票据矫正后图像。

本发明较现有技术相比，具有以下优点及有益效果：

本发明通过票据扫描模块扫描的票据图像为彩色图像，在进行矫正之前需要先进行票据图像的预处理，然后通过边缘检测算法提取出票据图像的轮廓信息，同时提取出票据图像的偏转角度，最后利用偏转角度信息对票据进行角度矫正，以有利于后续对票据进行ocr识别处理。

附图说明

图1为本发明矫正系统的原理结构框图；

图2为本发明矫正方法的流程示意图；

图3为实施例中票据扫描模块所扫描的票据原始扫描图像的效果展示说明图；

图4为实施例中图像灰度化模块对票据原始扫描图像灰度化处理后的效果展示说明图；

图5为实施例中图像二值化模块对灰度化处理后的票据图像进行图像二值化处理后的效果展示说明图；

图6为实施例中最终得到的票据矫正后图像的效果展示说明图。

具体实施方式

下面结合实施例对本发明作进一步地详细说明：

实施例

如图1所示，一种票据扫描图像的矫正系统，包括票据扫描模块、图像去噪模块、图像灰度化模块、图像二值化模块、图像边缘检测模块、角度提取模块和票据图像矫正模块，所述票据扫描模块、图像去噪模块、图像灰度化模块、图像二值化模块、图像边缘检测模块、角度提取模块、票据图像矫正模块依次电通信连接，所述票据扫描模块用于对票据进行扫描得到票据原始扫描图像(如图3所示的图像)，所述图像去噪模块用于对票据原始扫描图像进行图像去噪处理，所述图像灰度化模块用于对去噪处理后的票据图像进行图像灰度化处理，(如图4所示的图像)所述图像二值化模块用于对灰度化处理后的票据图像进行图像二值化处理(如图5所示的图像)，所述图像边缘检测模块用于提取二值化处理后的票据图像的边缘数据，所述角度提取模块用于根据图像边缘检测模块所提取到的票据图像边缘数据计算提取出票据图像偏转角度，所述票据图像矫正模块用于按照票据图像偏转角度矫正票据扫描模块扫描所得到票据原始扫描图像。

如图2所示，一种票据扫描图像的矫正方法，包括票据扫描图像的矫正系统，所述票据扫描图像的矫正系统包括票据扫描模块、图像去噪模块、图像灰度化模块、图像二值化模块、图像边缘检测模块、角度提取模块和票据图像矫正模块，所述票据扫描模块、图像去噪模块、图像灰度化模块、图像二值化模块、图像边缘检测模块、角度提取模块、票据图像矫正模块依次电通信连接，所述票据扫描模块用于对票据进行扫描得到票据原始扫描图像，所述图像去噪模块用于对票据原始扫描图像进行图像去噪处理，所述图像灰度化模块用于对去噪处理后的票据图像进行图像灰度化处理，所述图像二值化模块用于对灰度化处理后的票据图像进行图像二值化处理，所述图像边缘检测模块用于提取二值化处理后的票据图像的边缘数据，所述角度提取模块用于根据图像边缘检测模块所提取到的票据图像边缘数据计算提取出票据图像偏转角度，所述票据图像矫正模块用于按照票据图像偏转角度矫正票据扫描模块扫描所得到票据原始扫描图像；其矫正方法如下：

a、如图3所示，票据扫描模块对票据进行图像扫描并得到票据原始扫描图像(如图3所示的图像)；

b、图像去噪模块对步骤a所得到的票据原始扫描图像进行图像去噪处理，并得到去噪处理后的票据图像，所述图像去噪处理包括双边滤波和中值滤波平滑处理；

c、如图4所示，图像灰度化模块对步骤b中去噪处理后的票据图像进行图像灰度化处理，并得到灰度化处理后的票据图像(如图4所示的图像)；

d、如图5所示，图像二值化模块对步骤c中灰度化处理后的票据图像进行图像二值化处理，并得到二值化处理后的票据图像(如图5所示的图像)，具体为：先获取灰度化处理后的票据图像内容，然后再根据合理的阈值进行二值化处理；

e、图像边缘检测模块提取步骤d中二值化处理后的票据图像的边缘数据，图像边缘检测模块采用canny算子对二值化处理后的票据图像进行提取，然后得到票据图像边缘数据；本发明利用canny算子对二值化处理后的票据图像进行边缘检测，得到票据在整个图像中的位置，这时就能够提取到票据相对整个图像所偏转角度；

f、角度提取模块步骤e中所得到的票据图像边缘数据计算提取出步骤a中票据原始扫描图像的票据图像偏转角度；

g、票据图像矫正模块按照步骤f所提取的票据图像偏转角度矫正步骤a所得到的票据原始扫描图像，如图6所示，并最终得到票据矫正后图像(如图6所示的图像)。本发明根据检测到的票据边缘和提取到的票据图像偏转角度，利用opencv中的仿射变换函数就能对能票据进行矫正，从而更有利于后面对票据进行ocr识别处理；

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。