CN112132132A - 一种利用表格轮廓实现对金融票据要素点分割的方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种利用表格轮廓实现对金融票据要素点分割的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1针对票据图像，进行腐蚀运算、膨胀运算，得到横向和纵向栅格线图像；S2将横向和纵向栅格线图像进行相加处理得到初始的表格图像；S3将横向和纵向栅格线图像进行相与处理得到交点图像；S4利用S3中交点图像得到各要素点精确坐标值，利用坐标值对S2中得到的初始的表格图像进行定位并分割出单个要素点图像。本发明先通过票据上表格轮廓的提取，进一步获取要素点的坐标范围，实现要素点的精准定位。

Description

一种利用表格轮廓实现对金融票据要素点分割的方法
技术领域
本发明涉及薄片类纸质介质处理领域，特别是涉及一种利用表格轮廓实现对金融票据要素点分割的方法。
背景技术
近年来，在票据业务迅速发展的同时，一些不法分子通过克隆、变造银行票据的手法，用银行票据进行诈骗的案件不时发生。这些案件不仅给银行和客户造成了重大经济损失，而且影响了金融秩序的稳定。为了保证金融行业的正常运转，必须严厉打击这一领域的犯罪活动。这就要求银行的自助设备能够高精准识别出假票、变造票等，防止出现下一步的违法活动。
对票据的识别基础工作是图像处理，而在一些金融票据图像处理过程中，对某些要素点位置的精确提取是非常重要的，有时图像在背景分割旋转矫正后，并不能达到很好的效果，要素点位置很难具体固定在某个范围，通过对要素点所在表格轮廓的精确提取，可以准确地获得要素区域图像，进而提升鉴伪的准确率。
发明内容
本发明的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷，而提供一种利用表格轮廓实现对金融票据要素点分割的方法，先通过票据上表格轮廓的提取，进一步获取要素点的坐标范围，实现要素点的精准定位。
为实现本发明的目的所采用的技术方案是：
一种利用表格轮廓实现对金融票据要素点分割的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1针对票据图像，进行腐蚀运算、膨胀运算，得到横向和纵向栅格线图像；
S2将横向和纵向栅格线图像进行相加处理得到初始的表格图像；
S3将横向和纵向栅格线图像进行相与处理得到交点图像；
S4利用S3中交点图像得到各要素点精确坐标值，利用坐标值对S2中得到的初始的表格图像进行定位并分割出单个要素点图像。
作为优选的，进行提取表格轮廓前，先将票据有效区域与背景分离，得到截取后的票据图像，再将截取后的票据图像旋转至正确位置。
作为优选的，以票据图像侧边的倾斜角度为旋转角度，对票据图像进行旋转。
作为优选的，S1中，首先对票据图像进行二值化处理，再进行腐蚀运算和膨胀运算。
本发明的有益效果在于：
1.可以准确地获得票据要素区域图像，进而提升票据鉴伪的准确率。
2.采用腐蚀运算、膨胀运算的方法，得到横向和纵向栅格线图像，再通过图像相加和相与处理，该方法对于表格轮廓的获取更加精准，从而为下一步更好获得要素点位置打下基础。
附图说明
图1是本发明的流程示意图。
具体实施方式
以下结合具体实施例对本发明作进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
第一步，将票据有效区域与背景分离，得到截取后的票据图像；
读取图像并灰度化，遍历图像所有像素灰度值，累加后求平均值得到图像二值化的阈值，图像二值化后，票据有效区域为其最大连通域，再求最大连通域的最小外接矩形，用最小外接矩形截取图像，即为票据有效区域，得到截取后的票据图像，此图像不含背景，实现与背景的分离。
第二步，将截取后的票据图像旋转至正确位置；
分别从截取后的票据图像两侧，各自截取一个宽度为图像宽度的四分之一、高度与票据图像等高的矩形ROI区域，对图像的矩形ROI区域二值化后，对连通域做边缘提取，从众多边缘中筛选出最外侧有效边缘，即两侧边界的线条轮廓。
对两个线条轮廓进行线性拟合，求出两个线条的倾斜角度，两个角度求和除以2，得到均值角度，以此角度对截取后的票据图像进行旋转。
第三步，针对票据图像提取表格轮廓，包括如下步骤：
首先对旋转后的票据图像进行二值化处理，再进行腐蚀运算和膨胀运算。
对旋转后的票据图像进行二值化处理，得到二值化图像，建立一个高度为3个像素，宽度为票据宽度六分之一的横向矩形滑动窗口，用于进行水平腐蚀运算。建立一个高度为图像高度的六分之一，宽度为3个像素的纵向矩形滑动窗口，用于进行垂直腐蚀运算。
S1针对票据图像，进行腐蚀运算、膨胀运算，得到横向和纵向栅格线图像；
下面针对如何得到横向栅格线图像进行详细说明。此步骤是为了提取表格横线。
使用横向矩形滑动窗口对二值化图像进行腐蚀运算，得到腐蚀后的横向栅格线图像C1。
A⨀B1={C1|(B1)C1⊆A} 公式（1） 腐蚀计算公式；
其中，二值化图像为A，横向矩形滑动窗口为B1，腐蚀后的横向栅格线图像为C1。
继续使用横向矩形滑动窗口B1，对腐蚀后的横向栅格线图像C1再进行膨胀运算，得到膨胀后的横向栅格线图像C11。
C1⨁B1={C11|(B1^)C11⋂C1≠∅} 公式（2） 膨胀计算公式。
下面针对如何得到纵向栅格线图像进行详细说明。此步骤是为了提取表格纵线。
再使用纵向矩形滑动窗口对二值化图像进行腐蚀运算，得到腐蚀后的纵向栅格线图像C2。
A⨀B2={C2|(B2)C2⊆A} 公式（3） 腐蚀计算公式；
其中，二值化图像为A，纵向矩形滑动窗口为B2，腐蚀后的纵向栅格线图像为C2。
继续使用纵向矩形滑动窗口B2，对腐蚀后的纵向栅格线图像C2再进行膨胀运算，得到膨胀后的纵向栅格线图像C22。
C2⨁B2={C22|(B2^)C22⋂C2≠∅} 公式（4） 膨胀计算公式。
S2将两次腐蚀、膨胀后的横向和纵向栅格线图像进行相加处理得到初始的表格图像；
D1 =C11+ C22 公式（5）；
其中，D1 是初始的表格图像。
使用连通域法，提取表格轮廓，计算其最小外接矩形，用于截取原图像中的表格ROI图像。
S3将两次腐蚀、膨胀后的横向和纵向栅格线图像进行相与处理得到交点图像；
E1 = C11⋂C22 公式（6） 交点图像计算公式；
其中，E1 是交点图像。
遍历交点图像，并得到各交点坐标值，根据鉴伪要素点位置分布特征，且其起始位置就是交点位置，筛选出各要素点精确坐标值。
S4利用S3中交点图像得到各要素点精确坐标值，对S2中得到的初始的表格图像进行定位并分割出单个要素点图像，然后再对各要素点分别鉴伪，鉴伪的目的是判断该要素是否存在和发生变造，若要素不存在或发生变造，则认定其为假票。
本方案中提到的要素点指的是票据需要识别鉴伪的内容，例如：用户名、大写金额、账号等。
需要进一步说明的是，本方案中出现了两次二值化处理，第一次是将票据有效区域与背景分离时，第二次是进行腐蚀运算和膨胀运算时，由于同一图片不能先后经过两次以上的二值化，所以本方案中的每次二值化处理的是原图的一个备份，比如先二值化原图的一个备份，计算得到旋转角度，在使用这个角度对原图进行旋转，得到图像后，对这幅图像的一个备份进行二值化，在进行腐蚀运算和膨胀运算。
以上所述仅是本发明的优选实施方式，应当指出的是，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明原理的前提下，还可以做出若干改进和润饰，这些改进和润饰也应视为本发明的保护范围。

Claims (4)

1.一种利用表格轮廓实现对金融票据要素点分割的方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1针对票据图像，进行腐蚀运算、膨胀运算，得到横向和纵向栅格线图像；
S2将横向和纵向栅格线图像进行相加处理得到初始的表格图像；
S3将横向和纵向栅格线图像进行相与处理得到交点图像；
S4利用S3中交点图像得到各要素点精确坐标值，利用坐标值对S2中得到的初始的表格图像进行定位并分割出单个要素点图像。
2.根据权利要求1所述的一种利用表格轮廓实现对金融票据要素点分割的方法，其特征在于，进行提取表格轮廓前，先将票据有效区域与背景分离，得到截取后的票据图像，再将截取后的票据图像旋转至正确位置。
3.根据权利要求2所述的一种利用表格轮廓实现对金融票据要素点分割的方法，其特征在于，以票据图像侧边的倾斜角度为旋转角度，对票据图像进行旋转。
4.根据权利要求1所述的一种利用表格轮廓实现对金融票据要素点分割的方法，其特征在于，S1中，首先对票据图像进行二值化处理，再进行腐蚀运算和膨胀运算。
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