基于机器视觉的断裂字符识别研究

• 作者: 李镇锋 王晓龙 管婷欣 郭蓉蓉 陈晓荣
• 来源期刊: 电子测量技术
• 学科: 工学
• 关键词: 印章噪声 字符断裂 图像修复 字符识别
• 年，卷（期）: 2020,（10）
• 所属期刊栏目: 信息技术及图像处理
• 页码范围: 131-134
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.1
• 语种: 中文
• DOI: 10.19651/j.cnki.emt.1903980

摘要

针对当前发票中被印章覆盖的字符识别准确率较低的问题,提出了一种基于像素灰度值检测的字符修补方法.首先,对带印章的一组字符进行三通道的分解得到方便后续处理的R通道图像;其次,根据R通道图像字符中间出现的断层这一情况,遍历图像中灰度值满足特定条件的像素,并通过一系列的阈值条件判断该像素是否属于断裂区域;最后,采用基于反向传播算法的多层感知分类器对已修补的字符进行识别.采用halcon自带的3个字符模板和对原始发票中的字符训练得到的模板分别对修补之后的字符进行识别,后者的识别效果不论在消耗的时间上还是准确率方面较前者都要好,准确率达95.38％.从识别消耗的时间和准确率来讲,提出的方法能够对含印章字符进行快速和准确的识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓荣		28	174	6.0	12.0
2	郭蓉蓉		2	1	1.0	1.0
3	李镇锋		1	0	0.0	0.0
4	管婷欣		1	0	0.0	0.0
5	王晓龙		1	0	0.0	0.0