[发明专利]表格线检测方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请涉及一种表格线检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品，可用于金融领域或其他领域。所述方法包括：获取表格线图像，对表格线图像进行多尺度变换，获得多尺度图像集，根据多尺度图像集，通过区域生长和区域融合，获得融合后的表格线图像，通过直线检测算法，在融合后的表格线图像中提取得到表格线。采用本方法通过对表格线图像进行多尺度变换，获得的多尺度图像集能够表现出更清晰的表格线特征，通过区域生长和区域融合，能够将带有不同特征的多尺度图像集进行特征融合，这种在直线检测算法的基础上结合多尺度变换提取出表格线的方法，能够提高表格线检测的准确率。

技术领域

本申请涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种表格线检测方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。

背景技术

表格是数据记录的重要载体，表格图像对日常生活中记录信息有着重要的地位，随着日常信息的爆炸式增长，普通表格已经无法满足我们的日常需求，T型表格和无序表格更多的应用于工作和生活中。表格图像识别，核心在于表格线的检测，由于多样表格的出现，表格线间的联系不再强烈，同时表格图像更多时候会出现表格倾斜的现象，对表格线的检测准确率有着不同程度的影响。

目前表格线检测方法普遍采用基于像素点的表格线检测，然而基于像素点的表格线检测对样本质量要求较高，针对T型表格以及不清晰的表格线，存在表格线检测准确率低的问题。

发明内容

基于此，有必要针对传统表格线检测准确率低的问题，提供一种能够提高表格线检测准确率的表格线检测方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。

第一方面，本申请提供了一种表格线检测方法。所述方法包括：

获取表格线图像；

对表格线图像进行多尺度变换，获得多尺度图像集；

根据多尺度图像集，通过区域生长和区域融合，获得融合后的表格线图像；

通过直线检测算法，在融合后的表格图像中提取得到表格线。

在其中一个实施例中，对表格线图像进行多尺度变换，获得多尺度图像集包括：

获取表格线图像的像素值；

将表格线图像的像素值与高斯核函数做卷积运算，获得表格线图像的尺度空间；

更新高斯核函数的标准差，返回将表格线图像的像素值与高斯核函数做卷积运算，获得表格线图像的尺度空间的步骤；

归集不同尺度空间下对应的多尺度图像，得到多尺度图像集。

在其中一个实施例中，根据多尺度图像集，通过区域生长和区域融合，获得融合后的表格线图像包括：

根据多尺度图像集，通过区域生长，获得多尺度图像集的生长区域；

根据多尺度图像集的生长区域，通过区域融合，获得融合后的表格线图像。

在其中一个实施例中，根据多尺度图像集，通过区域生长，获得多尺度图像集的生长区域包括：

获取多尺度图像集的梯度值；

将多尺度图像中的当前像素点梯度值与相邻像素点的梯度值求差，获得梯度差值；

若梯度差值小于或者等于预设阈值，则将当前像素点和相邻像素点结合，获得结合后的像素点；

将结合后的像素点赋给当前像素点，返回将多尺度图像中的当前像素点梯度值与相邻像素点的梯度值求差，获得梯度差值的步骤；

根据结合后的像素点，获得多尺度图像的生长区域；

归集所有多尺度图像的生长区域，获得多尺度图像集的生长区域。