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针对目前已有的问卷图像版面分析算法无法自动识别信息填写区域和无法处理无固定格式的问卷图像等问题,提出了一种连通区域和神经网络相结合的问卷图像版面分析算法.首先获得扫描得到的问卷图像的中心有效图形,接着提出并应用了一种针对问卷图像的快速倾斜矫正方法,对中心有效图像进行倾斜矫正;再利用水平投影进行行分割得到问卷行;然后提取每个问卷行的首个连通区域判断是否存在表格区域即表格问卷行,若存在表格问卷行,则对其进行表格区域分布分析和表格类型判断,得到可能的答案区域,否则直接对文本问卷行进行分析,得到可能的答案区域;最后利用神经网络判断筛选区域的类型,得到最终的答案填写区域.针对问卷图像的实验结果表明,该算法可以准确地识别各种问卷图像中的信息填写区域. 相似文献
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基于字线分离的表格识别预处理算法 总被引:1,自引:1,他引:0
表格文本图像版面中存在的大量的非表格框线对象,干扰正确提取表格框架结构.提出了一种基于字线分离的预处理算法.该算法在不提取表格框线的前提下,采用图像分块和连通域分析,实现字线分离.实验结果表明,该算法能够滤除大部分文字像素,准确有效突出表格文本图像中的框线信息,达到了预处理目的,是后续表格特征提取和识别的有效预备步骤. 相似文献
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版面分割是版面分析的重要组成部分,经过大量的研究,如今已到了一个比较成熟的阶段。对基于连通域的版面分割算法进行了改进,能有效快速地分割较为复杂的版面图像,同时有效减少原有算法中阈值引起的分割错误的情况。先对文本图像进行单个字体的区域扩充,使后续的连通间距统计更为准确和方便,再通过连通间距的统计对图像进行模糊整合,进行文本图像的连通区域分割。实验结果表明,改进的基于连通域的算法分割版面准确,速度快,适用范围广,对于较为复杂的版面分割更具有优越性。 相似文献
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文本定位是图像中文本提取的前提与基础。针对场景图像中背景复杂和光照影响,提出一种由粗略到精确的文本定位算法。该算法首先在边缘图像上利用连通区域分析进行粗略定位得到文本候选区域,然后提取候选区域的方向梯度直方图特征和改进的局部二值模式特征进行分类,去除虚假文本达到精确定位。仿真实验结果表明,该算法能够有效地降低背景复杂与光照不均的影响,在场景图像中准确地定位文本区域。 相似文献
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一种基于Bayesian的图像分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于Bayesian的图像分类算法,该算法首先从原始数字图像出发,通过分析图像的特征分布特点,对图像的局部区域扫描分析,然后抽取目标图像的特征元素,得到其颜色、纹理、形状等特征,最后利用Bayesian分类器来实现图像的快速自动分类.实验结果表明,该算法能够有效提取图像的局部特征,从而快速、准确地实现图像分类. 相似文献
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