[发明专利]基于图像归一化提升自定义模板识别率的方法及设备

说明书

本发明涉及基于图像归一化提升自定义模板识别率的方法，包括如下步骤：获取待识别图和创建模板图；用模板图中所有的固定区域重新生成一张模板特征图；对待识别图和模板特征图，进行surf特征检测，识别并记录每个特征点；将待识别图的特征点与模板特征图中的特征点进行特征匹配，记录匹配成功的特征点的坐标；选出至少四个特征点组，利用透视变换公式，计算出透视变换矩阵；用透视变换矩阵计算待识别图中各像素点变换后的像素值，从而得到透视变换图像。本发明通过提取待识别图和模板图上对应特征点，计算透视变换矩阵，用透视变换矩阵计算待识别图中各像素点变换后的像素值，从而得到透视变换图像。

技术领域

本发明涉及一种基于图像归一化提升自定义模板识别率方法的方法及设备，属于票据自动识别领域。

背景技术

使用固定格式排版的票据，打印出来的纸质票据也会有固定格式，请参阅图1，比如增值税专用发票，都具有“购买方”、“密码区”、“销售方”、“备注”等固定区域。因此，票据也有需要识别的套打区域，这些套打区域也有相对固定的位置。

使用模板自动识别，就是根据某种具有固定格式的票据，设计出一套可重复使用的模板，这种模板包含特定标记中每个需要识别区域的位置和区域的宽、高。按照模板中的位置对扫描或者拍摄后得到的电子版票据进行裁剪，得到精确区域的图像，再自动进行图像识别和OCR识别，可以提高记账处理效率。

在实际使用模板进行票据自动识别时，扫描或者拍摄后得到的票据影像与原始票据图像会存在差异。比如移动拍照时角度、高度、摄像头参数不同，会导致拍照出来的票据内容位置偏移问题。位置偏移，使用固定模板就会出现框不准、框不全等问题，进而裁剪不到正确的识别区域。

为了解决图像输入差异性问题，包括输入图像的尺寸，旋转角度，透视，偏移等问题，本文提出票据模板归一化方法，将待识别的票据图像，变换成标准样票相近的格式，使得需要识别的区域都能够比较准确的出现模板识别框内，以提高最终票据识别率。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于图像归一化提升自定义模板识别率方法，其解决了票据影像与标准样票之间的差异性问题，能够将待识别的票据影像变换成与标准样票相近的格式，使得需要识别的区域都能够比较准确的出现标准样票对应的模板识别框内，以提高最终票据识别率。

本发明的技术方案一如下：

基于图像归一化提升自定义模板识别率的方法，包括如下步骤：

获取待识别图和创建模板图；所述待识别图为需要自动识别的票据影像，所述模板图为票据模板所生成的票据影像；

提取模板图中所有固定区域重新生成一模板特征图；

对待识别图和模板特征图，进行surf特征检测，识别并记录每个特征点，包括特征点的surf特征信息和坐标信息；

将待识别图的特征点与模板特征图中的特征点进行特征匹配，记录匹配成功的特征点及该特征点在识别图和目标特征图上的坐标信息，并标记为一特征点组；

选出至少四个特征点组，利用透视变换公式，计算出透视变换矩阵；

用透视变换矩阵计算待识别图中各像素点变换后的像素值，从而得到透视变换图像，实现图像归一化。

更优地，用两个特征点的surf特征信息计算欧式距离，当欧式距离小于设定阈值时，判定为匹配成功；其中两所述特征点，一个位于待识别图中，另一个位于模板特征图中。

更优地，所述透视变换图像上任意一坐标的像素值的计算过程为：用透视变换图像上的点坐标乘上所述透视变换矩阵，求出该点在待识别图中的坐标，根据求出的坐标从待识别图中获取对应的像素值，将该像素值作为透视变换图像上的点坐标的像素值。