CN112132851A - 一种针对金融票据图像旋转角度的计算方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种针对金融票据图像旋转角度的计算方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：获得票据图像中左侧或右侧中任意一侧的区域图像，得到二值化图像；步骤二：对二值化后的图像进行边缘提取得到边缘图像，利用遍历法得到目标边缘和目标边缘的坐标值；步骤三：利用目标边缘点的坐标值获取图像最佳旋转角度，旋转票据图像。采用该方法得到的旋转角度更加精准，保证票据进入图像扫描传感器之前处于方正的状态，进一步提高票据识别率。

Description

一种针对金融票据图像旋转角度的计算方法
技术领域
本发明涉及薄片类纸质介质处理领域，特别是涉及一种金融票据图像旋转角度的计算方法。
背景技术
在对票据图像进行处理的过程中，进入图像扫描传感器的图像因各种机械运动并不都是处于方正的状态，都会略有些偏斜。
所以非常重要的一步是对图像进行旋转，按某一角度旋转后，其有效方位决定着后续鉴伪算法的成败。由于票据图像的四个边角经常发生卷边、折角、模糊暗淡等状况，使得常用的矩形拟合方法、线性拟合方法均难以精确求得票据图像的旋转角度，角度不准确，图像按其角度旋转后，更无法保证方位的正确。
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，而提供一种针对金融票据图像旋转角度的计算方法，采用该方法得到的旋转角度更加精准，保证票据进入图像扫描传感器之前处于方正的状态，进一步提高票据识别率。
为实现本发明的目的所采用的技术方案是：
一种针对金融票据图像旋转角度的计算方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：获得票据图像中左侧或右侧中任意一侧的区域图像，得到二值化图像；
步骤二：对二值化后的图像进行边缘提取得到边缘图像，利用遍历法得到目标边缘和目标边缘的坐标值；
步骤三：利用目标边缘点的坐标值获取图像最佳旋转角度，旋转票据图像。
作为优选的，步骤一中先将票据图像灰度化，然后截取灰度化图像的左侧或右侧中任意一侧的矩形区域图像，采用二值化方法对矩形区域图像处理得到二值化图像。
作为优选的，步骤二中对二值化后的图像进行边缘提取前，先进行去噪，去除孤立噪点对边缘的影响。
作为优选的，步骤二中，对步骤一种得到的二值化图像，先进行高斯平滑处理，然后在垂直方向上做微分求导，保留其信号变化率高的成分，即得到边缘区域图像。
作为优选的，步骤二中，计算边缘区域图像中边缘的最小外接矩形，用最小外接矩形截取边缘区域图像，得到边缘图像。
作为优选的，步骤二中，使用一个中心点坐标为边缘图像的中心，且宽度与边缘图像的宽相等，高度小于边缘图像的矩形，截取边缘图像，得到去掉边缘顶部与底部的分离边缘图像，依次遍历分离边缘图像中每个边缘的像素点坐标，获得分离边缘图像中边缘的所有像素横向坐标点列，按由小到大进行排序，最小的坐标值对应的边缘为目标边缘。
作为优选的，步骤三中获取图像最佳旋转角度的步骤如下：
步骤（1）：假设步骤二中得到的目标边缘上的总像素数为n，目标边缘上每个像素点的横坐标为X(x1,x2,x3,......,xn),纵坐标为Y(y1,y2,y3,......,yn)。
步骤（2）：遍历目标边缘上所有像素点，利用公式1计算相邻像素点斜率ki,i= 1,2,3....n，再利用公式2求n个斜率的平均斜率值kav；
Figure 183604DEST_PATH_IMAGE001
公式1；
Figure 585766DEST_PATH_IMAGE002
公式2。
步骤（3）：将平均斜率值通过公式3，得到角度 A，A为图像的最佳旋转角度；
Figure 848120DEST_PATH_IMAGE003
公式3。
本发明的有益效果在于：
本发明公开的计算方法能够更加精确的计算出票据倾斜的角度，更有助于将图像旋转至正确的位置，进而提高票据要素的提取及鉴伪的准确率。
附图说明
图1是倾斜票据灰度图像示意图。
图2是截取的边缘图像。
图3是提取的目标边缘。
具体实施方式
以下结合附图和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。
图像倾斜角度的确定，在现有技术中一般都是先进行边缘检测，找出图像与背景的交线，然后通一定的算法确定图像的倾斜角度，常用的算法较多，包括矩形拟合方法、线性拟合方法、最小二乘法、两点法等等。鉴于常规方法在票据图像倾斜角度的计算中有一定的缺点，因此本申请中公开了一种计算方法可以精确求得票据图像的旋转角度。
一种针对金融票据图像旋转角度的计算方法，包括如下步骤。
步骤一：获得票据图像中左侧或右侧中任意一侧的区域图像，得到二值化图像。实际操作中获取票据任意一侧的区域图像即可，本实施例中以左侧为例展开说明。
步骤一中先将票据图像灰度化，然后截取灰度化图像的左侧中的矩形区域图像，采用二值化方法对矩形区域图像处理得到二值化图像。
步骤二：对二值化后的图像进行边缘提取得到边缘图像，利用遍历法得到目标边缘和目标边缘的坐标值。
步骤二中对二值化后的图像进行边缘提取前，先进行去噪，去除孤立噪点对边缘的影响。
边缘提取的步骤为：对步骤一种得到的二值化图像，先进行高斯平滑处理，然后在垂直方向上做微分求导，保留其信号变化率高的成分，即得到边缘区域图像。再计算边缘区域图像中边缘的最小外接矩形，再用最小外接矩形截取边缘区域图像，得到精确的边缘图像。
使用一个中心点坐标为边缘图像的中心，且宽度与边缘图像的宽相等，高度小于边缘图像的矩形，实际操作中多采用高度为边缘图像3/4的矩形，截取边缘图像，得到去掉边缘顶部与底部的分离边缘图像，依次遍历分离边缘图像中每个边缘的像素点坐标，获得分离边缘图像中边缘的所有像素横向坐标点列，按由小到大进行排序，最小的坐标值对应的边缘为目标边缘。
步骤三：利用目标边缘点的坐标值获取图像最佳旋转角度，旋转票据图像。
步骤三中获取图像最佳旋转角度的步骤如下：
步骤（1）：假设步骤二中得到的目标边缘上的总像素数为n，目标边缘上每个像素点的横坐标为X(x1,x2,x3,......,xn),纵坐标为Y(y1,y2,y3,......,yn)。
步骤（2）：遍历目标边缘上所有像素点，利用公式1计算相邻像素点斜率ki,i= 1,2,3....n，再利用公式2求n个斜率的平均斜率值kav；
Figure 903801DEST_PATH_IMAGE001
公式1；
Figure 986027DEST_PATH_IMAGE002
公式2。
步骤（3）：将平均斜率值通过公式3，得到角度 A，A为图像的最佳旋转角度；
Figure 926301DEST_PATH_IMAGE003
公式3。
将10000个样本，通过本发明的方法以及常规的矩形拟合算法、线性拟合算法分别进行角度计算，从表中可以看出，本发明的方法旋转角度计算准确率达到95%以上，远高于另外两种方法。
阈值计算方法 样本总数 计算旋转角度准确个数 计算旋转角度失败个数 旋转角度计算准确率
本发明计算方法 10000 9586 414 95.86%
矩形拟合算法 10000 7835 2165 78.35%
线性拟合算法 10000 8356 1644 83.56%
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 (7)

1.一种针对金融票据图像旋转角度的计算方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤一：获得票据图像中左侧或右侧中任意一侧的区域图像，得到二值化图像；
步骤二：对二值化后的图像进行边缘提取得到边缘图像，利用遍历法得到目标边缘和目标边缘的坐标值；
步骤三：利用目标边缘点的坐标值获取图像最佳旋转角度，旋转票据图像。
2.根据权利要求1所述的一种针对金融票据图像旋转角度的计算方法，其特征在于，步骤一中先将票据图像灰度化，然后截取灰度化图像的左侧或右侧中任意一侧的矩形区域图像，采用二值化方法对矩形区域图像处理得到二值化图像。
3.根据权利要求1所述的一种针对金融票据图像旋转角度的计算方法，其特征在于，步骤二中对二值化后的图像进行边缘提取前，先进行去噪，去除孤立噪点对边缘的影响。
4.根据权利要求1所述的一种针对金融票据图像旋转角度的计算方法，其特征在于，步骤二中，对步骤一种得到的二值化图像，先进行高斯平滑处理，然后在垂直方向上做微分求导，保留其信号变化率高的成分，即得到边缘区域图像。
5.根据权利要求4所述的一种针对金融票据图像旋转角度的计算方法，其特征在于，步骤二中，计算边缘区域图像中边缘的最小外接矩形，用最小外接矩形截取边缘区域图像，得到边缘图像。
6.根据权利要求1所述的一种针对金融票据图像旋转角度的计算方法，其特征在于，步骤二中，使用一个中心点坐标为边缘图像的中心，且宽度与边缘图像的宽相等，高度小于边缘图像的矩形，截取边缘图像，得到去掉边缘顶部与底部的分离边缘图像，依次遍历分离边缘图像中每个边缘的像素点坐标，获得分离边缘图像中边缘的所有像素横向坐标点列，按由小到大进行排序，最小的坐标值对应的边缘为目标边缘。
7.根据权利要求1所述的一种针对金融票据图像旋转角度的计算方法，其特征在于，步骤三中获取图像最佳旋转角度的步骤如下：
步骤（1）：假设步骤二中得到的目标边缘上的总像素数为n，目标边缘上每个像素点的横坐标为X(x1,x2,x3,......,xn),纵坐标为Y(y1,y2,y3,......,yn)；
步骤（2）：遍历目标边缘上所有像素点，利用公式1计算相邻像素点斜率ki,i= 1,2,3....n，再利用公式2求n个斜率的平均斜率值kav；
Figure DEST_PATH_IMAGE002A
公式1；
Figure DEST_PATH_IMAGE004A
公式2；
步骤（3）：将平均斜率值通过公式3，得到角度 A，A为图像的最佳旋转角度；
Figure DEST_PATH_IMAGE006A
公式3。
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