申请/专利权人：北京工业大学

申请日：2023-12-10

公开（公告）日：2024-02-02

公开（公告）号：CN117496518A

主分类号：G06V30/146

分类号：G06V30/146;G06V30/412;G06V30/164;G06V30/18;G06V30/19;G06V10/82;G06N3/0464;G06N3/08

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2024.02.23#实质审查的生效;2024.02.02#公开

摘要：本发明公开了基于文本检测和表格检测的电子卷宗图像智能矫正方法，首先对图像进行预处理，消除对边界线检测的影响。然后利用文本检测算法构建文本检测模型，计算图像中文本区域文本的边界线范围；利用目标检测算法构建表格检测模型，计算图像中表格区域表格的边界线范围；利用轻量级深度学习神经网络框架构建大角度识别模型，识别电子卷宗图像的大范围倾斜角度。根据拟合后的边界线得到文本区域的倾斜角度，根据拟合后的边界线得到表格区域的倾斜角度，对文本图像和表格图像采用不同的矫正方式。最后对图像进行后处理。本方法通过深度学习的方式训练得到的模型能达到更好的矫正效果，有效减少因人为操作不当导致的矫正效果不理想等问题。

主权项：1.基于文本检测和表格检测的电子卷宗图像智能矫正方法，其特征在于，首先对图像进行预处理，消除对边界线检测的影响；然后利用文本检测算法构建文本检测模型，计算图像中文本区域文本的边界线范围；利用目标检测算法构建表格检测模型，计算图像中表格区域表格的边界线范围；利用轻量级深度学习神经网络框架构建大角度识别模型，识别电子卷宗图像的大范围倾斜角度；接下来根据拟合后的边界线得到文本区域的倾斜角度，根据拟合后的边界线得到表格区域的倾斜角度，对文本图像和表格图像采用不同的矫正方式；对图像进行后处理，包括利用构建的大角度识别模型识别电子卷宗图像的大范围倾斜角度并进行旋转矫正。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 北京工业大学 基于文本检测和表格检测的电子卷宗图像智能矫正方法

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