[發明專利]基于SVM的票據圖像分類方法

有效

• 申請號: 201610593126.3
• 申請日: 2016-07-26
• 公開（公告）號: CN106096667B
• 公開（公告）日: 2017-11-10
• 發明（設計）人: 邵一婷;車少帥;于志文;胡笳;沈宇
• 申請（專利權）人: 江蘇鴻信系統集成有限公司
• 主分類號: G06K9/62
• 分類號: G06K9/62;G06K9/46;G06K9/36
• 代理公司: 南京鐘山專利代理有限公司32252
• 代理人: 戴朝榮

1.基于SVM的票據圖像分類方法，其特征在于：包括以下步驟：

（1）選取多張標準票據圖像，作為樣本進行SVM分類器訓練，得到性能優化的SVM分類器；截取每一種類型的標準票據中的公章圖像并將所有的公章圖像組合成一幅公章模板；

（2）對待識別的原圖像進行二值化，通過Hough變換檢測直線的方法提取二值化后的圖像中的所有的直線，設定兩條直線之間的距離閾值，將圖像中直線之間的距離小于距離閾值的兩條直線合并成一條直線；設定直線數目的最大數目閾值和最小數目閾值，若圖像中所有直線的數目不在最大數目閾值和最小數目閾值之間，則將此待識別的原圖像分類為非識別票據圖像，否則執行步驟（3）；

（3）對待識別的原圖像進行傾斜校正；

（4）根據公章的亮度特征設定公章的最大灰度閾值和最小灰度閾值，選取待識別的原圖像中灰度值在最大灰度閾值和最小灰度閾值之間的所有像素，判斷選取的每個像素的顏色并過濾不屬于公章部分顏色范圍的像素點從而得到輪廓集合，從輪廓集合中剔除面積較小的輪廓從而得到待識別的原圖像中公章的輪廓；

（5）將步驟（4）得到的公章輪廓與步驟（1）得到的公章模板進行匹配，若匹配不成功，則將待識別的原圖像分類為非識別票據圖像，若匹配成功，則執行步驟（6）；

（6）提取公章輪廓的HOG特征，作為步驟（1）中性能優化的SVM分類器的輸入，得出待識別的原圖像的票據類型；

所述對待識別的原圖像進行傾斜校正，包括：

以待識別的原圖像的左上角為原點，待識別的原圖像的水平向右方向為X軸的正方向，待識別的原圖像的垂直向下方向為Y軸的正方向，建立坐標系；

通過Hough變換檢測直線的方法提取待識別的原圖像中的所有直線，將待識別的原圖像中的直線與X軸的正方向的夾角作為直線角度；

查找待識別的原圖像中兩條直線之間的夾角為90度的所有直線對，將所有直線對中角度最小的直線角度作為待識別的原圖像的旋轉角度，將待識別的原圖像進行逆時針旋轉，實現待識別的原圖像的傾斜較正；

若沒有查找到待識別的原圖像中的夾角為90度的直線對，通過Hough變換檢測直線的方法選取待識別的原圖像的所有直線中的最長直線，選取最長直線與X軸的正方向的夾角作為待識別的原圖像的旋轉角度，將待識別的原圖像進行逆時針旋轉，實現待識別的原圖像的傾斜較正。

2.根據權利要求1所述的基于SVM的票據圖像分類方法，其特征在于：所述對待識別的原圖像進行二值化，包括：

設定灰度閾值，將待識別的原圖像中灰度值低于灰度閾值的像素點的灰度值設置為1，將待識別的原圖像中灰度值高于灰度閾值的像素點的灰度值設置為0，從而實現待識別的原圖像的二值化。

3.根據權利要求1所述的基于SVM的票據圖像分類方法，其特征在于：所述判斷選取的每個像素的顏色并過濾不屬于公章部分顏色范圍的像素點從而得到輪廓集合，包括：

將待識別的原圖像的RGB顏色空間轉換到HSV顏色空間，根據HSV顏色空間中的三個顏色分量的值判斷選取的每個像素的顏色；

過濾不屬于公章部分的顏色范圍的像素點從而得到輪廓集合。

4.根據權利要求1所述的基于SVM的票據圖像分類方法，其特征在于：所述選取多張標準票據圖像，作為樣本進行SVM分類器訓練，得到性能優化的SVM分類器，包括：

設定SVM分類器的數目，準備訓練樣本集合，包括正樣本集和負樣本集，正樣本集為多張一種類別標準票據的圖像，負樣本集為多張其它類別標準票據的圖像；

手動截取所有正樣本集中的公章輪廓和負樣本集中的公章輪廓；

提取所有正樣本集中的公章輪廓的HOG特征和負樣本集中的公章輪廓的HOG特征，進行SVM分類器訓練，得到性能優化的SVM分類器。