一种基于框线特征和像素分布的表格文档图像分类方法

摘要

本发明涉及一种基于框线特征和像素分布的表格文档图像分类方法，首先对待分类图像进行灰度化和二值化，接着对得到的二值图像进行基于连通域分析的框线增强操作，对框线增强之后的图像进行基于深度学习方法的图像去噪；对经过预处理的待测图像，用基于形态学的直线检测方法分别检测并提取出横、纵框线，并将其细化，然后采用基于Npcanny的直线检测方法获取框线条数信息；对横框线图像进行水平方向投影，对纵框线进行垂直方向投影，并记录投影后的位置以及像素值，将得到的框线坐标与长度信息与模板库中已录入的标准模板信息进行匹配，筛选出与待分类图像相似度最高的模板图像，最后输出待分类图像的分类结果。本发明能够有效地对表格文档图像进行分类。