孙玥 杨国为

摘要：为了解决传统基于边缘检测的票据分割遇到的抗噪性及检测精度问题，本文以国家普通发票为研究对象，提出了一种基于霍夫变换与像素疏密程度的票据分割算法。通过对发票进行采集、缩放、灰度化、二值化、边缘检测和膨胀等预处理后，采用霍夫变换和像素疏密程度进行分割。同时，为验证分割出的部分发票的有效性，采用基于OCR技术的字符识别软件进行识别。识别结果表明，该算法将每一部分进行了有效的定位与分割，有较高的识别精确率，且速度快，具有一定的抗干扰性，达到了预期要求。该研究对普通发票的分割具有实际意义。

关键词：霍夫变换;像素疏密程度;票据分割;图像预处理

近年来，尽管电子支付方式层出不穷，但纸质票据的使用仍然是不可或缺的一部分。随着银行各种业务的推出，各种发票数据量也越来越多，如果单靠人力处理会耗费许多时间，因此采取一种高效、高准确率的票据分割方法，不仅能提高工作效率，而且还能提高银行的整体竞争力。随着人工智能时代的来临，发票识别技术得到了发展，票据图像识别是票据处理的重点，而票据的分割是票据识别的关键，分割效果的好坏直接影响识别的准确性。由于票据中的文本方向不定，字体大小不一，字符行间距较小等，为票据的分割带来了较大的困难，因此，人们提出了许多图象分割的理论和算法。目前，常用的分割算法主要有阈值法[1-3]、连通体分析法[4]、基于纹理特征的方法[5-6]和基于边缘的方法[7]。……