[發明專利]一種分離醫療票據紅色印章的方法

在審

• 申請號: 201711379703.X
• 申請日: 2017-12-20
• 公開（公告）號: CN108010040A
• 公開（公告）日: 2018-05-08
• 發明（設計）人: 李進文;張成棟;羅寶娟;嚴京旗
• 申請（專利權）人: 南通艾思達智能科技有限公司
• 主分類號: G06T7/11
• 分類號: G06T7/11;G06T7/13;G06K9/46
• 代理公司: 北京東方盛凡知識產權代理事務所(普通合伙) 11562
• 代理人: 牟炳彥

本發明涉及一種分離醫療票據紅色印章的方法，所述方法包括如下步驟：步驟110，獲取圖像數據；步驟120，圖像預處理；步驟130，獲得紅色印章疑似區域；步驟140，提取紅色印章區域；步驟150，恢復印章區域文本。本發明利用圖像bgr三通道圖像兩次差分初步獲得紅色印章區域，然后結合印章特征濾除非印章區域，最后結合印章圖案坐標位置作為掩模處理得到印章除去之后的文本信息，通用性強，盡可能多的過濾了非印章的文本，達到了票據印章圖案與文本字符分離的目的，為票據完整信息識別創造了條件。

技術領域

本發明屬于目標檢測和圖像處理技術領域，涉及一種分離醫療票據紅色印章的方法。

背景技術

票據加蓋印章是票據行為生效的重要條件，也是票據行為表現形式中應記載的事項。因此，印章是鑒別各類票據文件真實性、有效性的重要手段之一。一張票據的完整信息包含票據本身文本信息和印章信息。當印章加蓋在文本區域中，需要對印章和文字進行分離提取。然后，將印章圖像和文本字符分別送到各自識別器中識別，獲得票據完整信息。通常，醫療票據加蓋的印章來自不同的醫療機構，因此這些印章的大小、形狀、蓋印的具體位置分布以及蓋章時所受用力、印泥質量、光照等因素都會各不相同，最終呈現在票據上印章圖案會丟失信息。

將紅色印章從票據中提取出來的技術，目前業界已有研究，主要有三大類：一類使用顏色模型基于顏色通道分離的方法，使用彩色模型中RGB或YCBCR通道間差值、二維投影方法提取印章圖像；第二類是基于機器學習的方法，使用K-means聚類方法分類；第三類是基于卷積神經網絡的方法，利用Fast-RCNN模型訓練，檢測印章圖像。第二類和第三類方法，對于印章信息完整、色彩鮮艷的票據可達到效果，同時，第三類方法需要訓練大量同一版式印章的不同蓋印特征的樣本，這需要前期收集和制作大量的樣本。

發明內容

本發明提供一種分離醫療票據紅色印章的方法以解決目前存在的不能區分相近色文本和背景的干擾，及需要進行模型學習和收集大量印章樣本的弊端就行改進。

本發明的具體技術方案如下：

一種分離醫療票據紅色印章的方法，該方法包括以下步驟：

步驟110，獲取圖像數據；

步驟120，圖像預處理；

步驟130，獲得紅色印章疑似區域；

步驟140，提取紅色印章區域；

步驟150，恢復印章區域文本；

步驟160，結束。

進一步，步驟110中獲取圖像數據的方法可為以下方法之一：

方法1是用數碼相機拍攝得到的圖像數據；

方法2是用手機拍攝得到的圖像數據；

方法3是用掃描儀得到的圖像數據；

方法4是打開一個預先存在的圖像數據的文件，讀取該文件中的數據并按照標準算法解壓后得到的圖像數據。

進一步，步驟210，去除黑邊，背景填充：邊緣梯度檢測，找到臨界線，使用（b，g，r）中值組合填充；

步驟220，亮度尺度變換：分離三通道得到bgr圖像，對每一通道亮度尺度因子k設置為128/Mean(Channel)；

步驟230，尺寸歸一化。

進一步，所述步驟130包括如下步驟：

步驟310，第一次差分：分別獲取r-g，g-b差分圖像rg，gb：當r-g出現小于0情況，將該位置像素置0，同理，g-b出現小于0的情況，將該位置像素置0；