一种发票空洞添补方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及一种发票空洞添补方法及系统，包括如下步骤：收集带有发票的原始影像；对所述原始影像进行轮廓搜寻，获取发票轮廓，根据发票轮廓从原始影像中切割出发票影像，并对发票影像进行矫正处理；对矫正后的发票影像两侧区域进行轮廓提取，根据空洞的形状特征筛选出符合特征的空洞轮廓；根据各空洞轮廓所在的位置，从发票影像中选取添补空洞的图像块；利用选取的图像块的像素特征对空洞轮廓所在区域进行像素添补。通过本发明专利技术解决了发票两侧的空洞对机器识别的准确性的影响和发票图片的整体视觉效果整齐美观的问题。体视觉效果整齐美观的问题。体视觉效果整齐美观的问题。

【技术实现步骤摘要】
一种发票空洞添补方法及系统


[0001]本专利技术涉及图像识别修复
，具体为一种发票空洞添补方法及系统。

技术介绍

[0002]我国每年发票消耗量多达数百亿张，但受传统思想观念的影响，财会人员工作模式缺乏创新，大多数财会工作者较倾向于停留在手工时代。人工智能时代，若企业还停留在传统发票管理模式，不仅影响企业的财税管理成本和工作效率，人为误差还可能暴露潜在的财税问题，如何精确且快速的识别发票内容成为重中之重。在现有技术CN1112750378票据识别方法及装置中提出从多种类型的票据中提取出同一种结构化数据的方法。在现有技术中，只考虑到了如何更加高效的提取各种发票上的数据，而没有考虑到发票本身可能存在的问题。发票两侧的空洞原来是作为定位用的，在手工时代并不会影响到识别结果，但是在人工智能时代，机器识别的准确性会受到影响，同时，在视觉效果越来越受到重视的今天，发票两侧的空洞会影响到发票整体的美观程度。

技术实现思路

[0003]为了解决上述现有技术中存在的问题，本专利技术提出了一种发票空洞添补方法及系统。
[0004]本专利技术的技术方案如下：
[0005]一方面，本专利技术提出一种发票空洞添补方法，包括如下步骤：
[0006]收集带有发票的原始影像；
[0007]对所述原始影像进行轮廓搜寻，获取发票轮廓，根据发票轮廓从原始影像中切割出发票影像，并对发票影像进行矫正处理；
[0008]对矫正后的发票影像两侧区域进行轮廓提取，根据空洞的形状特征筛选出符合特征的空洞轮廓；
[0009]根据各空洞轮廓所在的位置，从发票影像中选取添补空洞的图像块；
[0010]利用选取的图像块的像素特征对空洞轮廓所在区域进行像素添补。
[0011]作为优选实施方式，对矫正后的发票影像两侧区域进行轮廓提取，根据空洞的形状特征筛选出符合特征的空洞轮廓的步骤为：
[0012]对矫正后的发票影像进行二值化处理，且分别从矫正后的发票影像的两端切割下空洞所属区域，对切割下的部分进行轮廓提取，获取提取到的轮廓的尺寸数据，包括轮廓的宽w，轮廓的长h，轮廓的宽长比ratio，轮廓宽长比ratio的具体公式如下：
[0013][0014]设定各尺寸数据的筛选阈值，选择尺寸数据满足筛选阈值的轮廓作为初步筛选轮廓；
[0015]根据初步筛选轮廓的中心点横坐标、纵坐标进行分类，将中心点横坐标间的距离
在阈值R内的初步筛选轮廓归为一类，再将每一类中的所有初步筛选轮廓的中心点纵坐标按照从上到下进行排列：
[0016]对每一类中相邻的初步筛选轮廓的中心点进行纵坐标间距计算，统计所述纵坐标间距在阈值T内的初步筛选轮廓个数，纵坐标间距在阈值T内的初步筛选轮廓的个数最多的类中所包括的初步筛选轮廓即为符合特征的空洞轮廓。
[0017]作为优选实施方式，根据各空洞轮廓所在的位置，从发票影像中选取添补空洞的图像块的具体步骤为：
[0018]利用canny算法对切割后空洞所属区域图片进行编译，并提取所有相邻两个初步筛选轮廓的中间区域，比较所述初步筛选轮廓的中间区域内的白色像素的数量，选择白色像素最少的初步筛选轮廓的中间区域作为添补空洞的图像块。
[0019]作为优选实施方式，利用选取的图像块的像素特征对空洞轮廓所在区域进行像素添补的具体步骤为：
[0020]计算图像块区域的亮度平均值Inpaint
Avr
，计算公式如下：
[0021][0022]式中，Pu(i,j)表示图像块区域横纵坐标在i,j位置的亮度值，Nu表示图像块区域内的像素点个数；
[0023]获取空洞区域的外围区域的亮度平均值ContourOut
Avr
，计算公式如下：
[0024][0025]式中，Pc(i,j)表示空洞区域的外围区域的横纵坐标在i,j位置的亮度值，Nc表示空洞区域的外围区域内的像素点个数；
[0026]将图像块区域的亮度平均值缩放到空洞外围区域的亮度平均值大小，缩放公式如下：
[0027]scaleV＝Inpaint
Avr
/ContourOut
Avr
[0028]式中，scaleV表示缩放的比例；
[0029]利用上述缩放的比例scaleV对图像块区域的每个点的亮度进行缩放；
[0030]Pus(i,j)＝Pu(i,j)/scaleV
[0031]完成缩放后利用所述图像块区域对空洞轮廓区域内进行添补。
[0032]另一方面，本专利技术提出一种发票空洞添补系统，包括：
[0033]图像采集模块，收集带有发票的原始影像；
[0034]发票矫正模块，对所述原始影像进行轮廓搜寻，获取发票轮廓，根据发票轮廓从原始影像中切割出发票影像，并对发票影像进行矫正处理；
[0035]轮廓提取模块，对矫正后的发票影像两侧区域进行轮廓提取，根据空洞的形状特征筛选出符合特征的空洞轮廓；
[0036]材料选择模块，根据各空洞轮廓所在的位置，从发票影像中选取添补空洞的图像块；
[0037]空洞添补模块，利用选取的图像块的像素特征对空洞轮廓所在区域进行像素添
补。
[0038]作为优选实施方式，对矫正后的发票影像两侧区域进行轮廓提取，根据空洞的形状特征筛选出符合特征的空洞轮廓的步骤为：
[0039]对矫正后的发票影像进行二值化处理，且分别从矫正后的发票影像的两端切割下空洞所属区域，对切割下的部分进行轮廓提取，获取提取到的轮廓的尺寸数据，包括轮廓的宽w，轮廓的长h，轮廓的宽长比ratio，轮廓宽长比ratio的具体公式如下：
[0040][0041]设定各尺寸数据的筛选阈值，选择尺寸数据满足筛选阈值的轮廓作为初步筛选轮廓；
[0042]根据初步筛选轮廓的中心点横坐标、纵坐标进行分类，将中心点横坐标间的距离在阈值R内的初步筛选轮廓归为一类，再将每一类中的所有初步筛选轮廓的中心点纵坐标按照从上到下进行排列：
[0043]对每一类中相邻的初步筛选轮廓的中心点进行纵坐标间距计算，统计所述纵坐标间距在阈值T内的初步筛选轮廓个数，纵坐标间距在阈值T内的初步筛选轮廓的个数最多的类中所包括的初步筛选轮廓即为符合特征的空洞轮廓。
[0044]作为优选实施方式，根据各空洞轮廓所在的位置，从发票影像中选取添补空洞的图像块的具体步骤为：
[0045]利用canny算法对切割后空洞所属区域图片进行编译，并提取所有相邻两个初步筛选轮廓的中间区域，比较所述初步筛选轮廓的中间区域内的白色像素的数量，选择白色像素最少的初步筛选轮廓的中间区域作为添补空洞的图像块。
[0046]作为优选实施方式，利用选取的图像块的像素特征对空洞轮廓所在区域进行像素添补的具体步骤为：
[0047]计算图像块区域的亮度平均值Inpaint
Avr
，计算公式如下：
[0048][0049]式中，Pu(i,j)表本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种发票空洞添补方法，其特征在于，包括如下步骤：收集带有发票的原始影像；对所述原始影像进行轮廓搜寻，获取发票轮廓，根据发票轮廓从原始影像中切割出发票影像，并对发票影像进行矫正处理；对矫正后的发票影像两侧区域进行轮廓提取，根据空洞的形状特征筛选出符合特征的空洞轮廓；根据各空洞轮廓所在的位置，从发票影像中选取添补空洞的图像块；利用选取的图像块的像素特征对空洞轮廓所在区域进行像素添补。2.根据权利要求1所述的一种发票空洞添补方法，其特征在于，对矫正后的发票影像两侧区域进行轮廓提取，根据空洞的形状特征筛选出符合特征的空洞轮廓的步骤为：对矫正后的发票影像进行二值化处理，且分别从矫正后的发票影像的两端切割下空洞所属区域，对切割下的部分进行轮廓提取，获取提取到的轮廓的尺寸数据，包括轮廓的宽w，轮廓的长h，轮廓的宽长比ratio，轮廓宽长比ratio的具体公式如下：设定各尺寸数据的筛选阈值，选择尺寸数据满足筛选阈值的轮廓作为初步筛选轮廓；根据初步筛选轮廓的中心点横坐标、纵坐标进行分类，将中心点横坐标间的距离在阈值R内的初步筛选轮廓归为一类，再将每一类中的所有初步筛选轮廓的中心点纵坐标按照从上到下进行排列；对每一类中相邻的初步筛选轮廓的中心点进行纵坐标间距计算，统计所述纵坐标间距在阈值T内的初步筛选轮廓个数，纵坐标间距在阈值T内的初步筛选轮廓的个数最多的类中所包括的初步筛选轮廓即为符合特征的空洞轮廓。3.根据权利要求2所述的一种发票空洞添补方法，其特征在于，根据各空洞轮廓所在的位置，从发票影像中选取添补空洞的图像块的具体步骤为：利用canny算法对切割后空洞所属区域图片进行编译，并提取所有相邻两个初步筛选轮廓的中间区域，比较所述初步筛选轮廓的中间区域内的白色像素的数量，选择白色像素最少的初步筛选轮廓的中间区域作为添补空洞的图像块。4.根据权利要求3所述的一种发票空洞添补方法，其特征在于，利用选取的图像块的像素特征对空洞轮廓所在区域进行像素添补的具体步骤为：计算图像块区域的亮度平均值Inpaint
Avr
，计算公式如下：式中，Pu(i,j)表示图像块区域横纵坐标在i,j位置的亮度值，Nu表示图像块区域内的像素点个数；获取空洞区域的外围区域的亮度平均值ContourOut
Avr
，计算公式如下：式中，Pc(i,j)表示空洞区域的外围区域的横纵坐标在i,j位置的亮度值，Nc表示空洞
区域的外围区域内的像素点个数；将图像块区域的亮度平均值缩放到空洞外围区域的亮度平均值大小，缩放公式如下：scaleV＝Inpaint
Avr
/ContourOut
Avr
式中，scaleV表示缩放的比例；利用上述缩放的比例scaleV对图像块区域的每个点的亮度进行缩放；Pus(i,j)＝Pu(i,j)/scaleV完成缩放后利用所述图像块区域对空洞轮廓区域内进行添补。5.一种发票空洞添补系统，其特征在于，包括：图像采集模块，收集带有发票的原始影像；发票矫正模块，对所述原始影像进行轮廓搜寻，获取发票轮廓，根据发票轮廓从原始影像中切割出发票影像，并对发票影像...

【专利技术属性】
技术研发人员：钟德海，
申请(专利权)人：福建捷宇电脑科技有限公司，
类型：发明
国别省市：