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龍圖騰網恭喜南昌航空大學申請的專利一種形變表格結構識別方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN114973283B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-13發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202210573606.9，技術領域涉及：G06V30/412；該發明授權一種形變表格結構識別方法是由鐘婧婷;楊詞慧;葉小麗設計研發完成，并于2022-05-24向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種形變表格結構識別方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種形變表格結構識別方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：圖像預處理、字符去除、角點定位、輪廓獲取、單元格定位。本發明的優點在于：該方法對于形變表格存在的背景、光照、物理形變等干擾，提供一種形變表格結構識別方法。該方法能夠有效去除圖像中的字符，準確獲取圖像中的角點信息，同時定位單元格的位置。此方法能夠有效適用于形變表格的結構識別，不僅抗干擾能力強、準確率高，還具有較好的應用前景。

本發明授權一種形變表格結構識別方法在權利要求書中公布了：1.一種形變表格結構識別方法，其特征在于，該方法包括以下步驟：1圖像預處理；對輸入的含有表格的原始圖像i進行圖像增強、二值化及骨架提取，得到第一二值圖像I1；2字符去除；采用字符去除算法將第一二值圖像I1中存在的大部分字符去除，得到第二二值圖像I2；然后進一步判斷像素點四個鄰接矩形區域中黑色像素點的個數，將第二二值圖像I2中的所有字符去除，得到第三二值圖像I3；3角點定位；首先采用角點檢測算法對第三二值圖像I3中的角點進行檢測，得到第一角點集合P1；然后對第一角點集合P1中的角點進行聚類，得到第二角點集合P2；最后對第二角點集合P2中不符合條件的角點進行篩選，得到原始圖像I的角點集合P3；4輪廓獲取；將第三二值圖像I3水平方向上寬度為1的像素刪除，獲取只保留水平線的第四二值圖像I4；獲取第四二值圖像I4中所有的輪廓Con1，Con2，..，Conβ，其中β為第四二值圖像I4中的輪廓總數；5單元格定位；對角點集合P3中的所有角點進行分類，將角點集合P3中屬于輪廓的角點加入到點集其中得到角點集合point1，point2，...，pointβ；然后根據角點集合point1，point2，...，pointβ中的每一個角點的位置，確定原始圖像i中每一個單元格的左上角頂點、右上角頂點、右下角頂點、左下角頂點的坐標，得到單元格坐標集合CP；上述步驟1中對輸入的含有表格的原始圖像I進行圖像增強、二值化及骨架提取，具體采用了以下方法：1.1對輸入的原始圖像I采用圖像增強算法進行圖像增強，得到圖像增強結果圖像I01，然后采用圖像二值化算法對圖像增強結果圖像I01進行圖像二值化，得到圖像增強結果二值圖像I02；1.2采用骨架提取算法對圖像增強結果二值圖像I02進行骨架提取，得到第一二值圖像I1：上述步驟2中采用字符去除算法將第一二值圖像I1中存在的大部分字符去除，具體采用了以下方法：2.1遍歷第一二值圖像I1中的每一個像素點，通過像素點的八鄰域鄰接關系提取第一二值圖像I1中的連通區域Areaj，其中j＝1,2,…,N，N為第一二值圖像I1中連通區域的總數，將提取到的所有連通區域存儲在連通區域集合Area中；2.2對于每一個連通區域Areaj，通過對以下行列式進行求解，計算連通區域Areaj的協方差矩陣Sj的特征值λjt，其中t＝1,2， 其中，分別表示連通區域Areaj中所有像素點的橫坐標平均值和縱坐標平均值，xj和yj分別表示連通區域Areaj中像素點的橫坐標和縱坐標，j＝1,2,…,N，N為第一二值圖像I1中連通區域的總數；2.3遍歷連通區域集合Area中的每一個連通區域Areaj，對連通區域Areaj的協方差矩陣Sj的特征值進行判斷，其中j＝1,2,…,N，N為第一二值圖像I1中連通區域的總數，如果特征值滿足 其中，th2、th3、th4為設置的閾值，Cj為連通區域Areaj的像素點數，且連通區域Areaj的像素點數Cj滿足Cj＜th47則將該連通區域Areaj從連通區域集合Area中刪除，即可得到第二二值圖像I2；上述步驟2中進一步判斷像素點四個鄰接矩形區域中黑色像素點的個數，將第二二值圖像I2中的所有字符去除，得到第三二值圖像I3，具體采用了以下方法：2.4遍歷第二二值圖像I2中每一個像素點，將灰度值為0的像素點存儲于集合WP中；集合WP中每一個像素點poα，設其橫坐標為xα、縱坐標為yα，上鄰接矩形區域Rect1左上角坐標點的橫坐標為xα-λ1、縱坐標為yα-λ2，右下角坐標點的橫坐標為xα+λ1、縱坐標為yα；下鄰接矩形區域Rect2左上角坐標點的橫坐標為xα-λ1、縱坐標為yα，右下角坐標點的橫坐標為xα+λ1、縱坐標為yα+λ2；左鄰接矩形區域Rect3左上角坐標點的橫坐標為xα-λ2、縱坐標為yα-λ1，右下角坐標點的橫坐標為xα、縱坐標為yα+λ1；右鄰接矩形區域Rect4左上角坐標點的橫坐標為xα、縱坐標為yα-λ1，右下角坐標點的橫坐標為xα+λ2、縱坐標為yα+λ1，其中λ1、λ2為設定的坐標距離閾值；計算像素點poα上、下、左、右四個鄰接矩形區域Rect1、Rect2、Rect3、Rect4中黑色像素點的個數其中α＝1,2,...,M，M為集合WP中像素點總數；2.5對于像素點poα的鄰接矩形區域Recti，其中i＝1,2,3,4；如果其黑色像素點的個數大于1，則將鄰接矩形區域Recti的黑色像素存在值賦值1，反之為0： 2.6計算像素點poα的四個鄰接矩形區域的黑色像素存在值之和Cα，計算公式如下： 2.7若像素點poα四個鄰接矩形區域的Cα值為1，則將該像素點poα視為端點，將該像素點poα添加到集合EP中；若像素點poα四個鄰接矩形區域的Cα值為2，則將該像素點poα視為連接點，將該像素點poα添加到集合LP中；其他情況則將該像素點poα視為交叉點，將該像素點poα添加到集合IP中；2.8對集合EP、LP中的噪聲點進行濾除，得到第三二值圖像I3。

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