一種基于Harris角點(diǎn)檢測(cè)的表格文檔直線交叉點(diǎn)提取優(yōu)化算法

(廣東工業(yè)大學(xué) 廣東 廣州 510006)

角點(diǎn)被普遍認(rèn)為是二維圖像亮度變化劇烈或者圖像邊緣曲線上曲率極大值的點(diǎn)[1]。角點(diǎn)檢測(cè)廣泛應(yīng)用于特征提取、圖像拼接、形狀分析、圖像匹配(FPM特征點(diǎn)匹配)、相機(jī)標(biāo)定等領(lǐng)域。目前，角點(diǎn)檢測(cè)技術(shù)可以分為兩類：一種是基于圖像灰度的方法，如Susan算法[2]，Harris算法[1]等；另一種基于輪廓的方法，如Kitchen算法[3]。第一類算法對(duì)噪聲比較敏感，存在檢測(cè)精度和準(zhǔn)確率的缺點(diǎn)。第二類算法比較依賴邊緣線，魯棒性不高。

本文針對(duì)表格文檔的交叉點(diǎn)特征提取，對(duì)Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法進(jìn)行優(yōu)化，將計(jì)算灰度變化的矩形窗口函數(shù)改為十字形窗口函數(shù)，減少了計(jì)算量，提高了交叉點(diǎn)的檢測(cè)精度和準(zhǔn)確率。通過實(shí)驗(yàn)對(duì)改進(jìn)后算法進(jìn)行驗(yàn)證。

一、Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法

Harris算法原理是計(jì)算圖像窗口W沿任意方向移動(dòng)后的計(jì)算灰度變化。設(shè)以像素點(diǎn)(x,y)為中心的小窗口在X和Y方向上移動(dòng)分別u和v，則灰度變化量解析式為：

將Ex,y化為二次型：Ex,y=[u,v]M[u,v]T

定義角點(diǎn)響應(yīng)函數(shù)R(x,y)=det(M)-k(trace(M))2

其中，det(M)為矩陣M的行列式，trace(M)為矩陣的跡，k為經(jīng)驗(yàn)值，一般取0.04。當(dāng)目標(biāo)像素點(diǎn)的R值大于給定閾值時(shí)，則該店像素點(diǎn)為角點(diǎn)。

二、優(yōu)化的Harris角點(diǎn)檢測(cè)算法

為了提高Harris算法對(duì)表格交叉點(diǎn)的檢測(cè)精度和效率，本文對(duì)計(jì)算像素點(diǎn)矩形鄰域用到的窗口函數(shù)wx,y改進(jìn)為十字形窗口函數(shù)wx,y。如圖1所示，原始算法使用9*9的矩形窗口函數(shù)，改進(jìn)后算法使用同等規(guī)格的十字形窗口函數(shù)。圖中每個(gè)小格代表一個(gè)像素點(diǎn)，黑色格子表示目標(biāo)像素點(diǎn)，白色格子代表鄰域像素點(diǎn)。

圖1

圖2

三、實(shí)驗(yàn)結(jié)果及分析

為了驗(yàn)證本文改進(jìn)算法的有效性，利用表格圖片進(jìn)行驗(yàn)證。本實(shí)驗(yàn)中，在PC(Intel(R)Core(TM)i5-4200M CPU @ 2.50GHz、4.0GB內(nèi)存)機(jī)上用Visual Studio 2012進(jìn)行實(shí)驗(yàn)。窗口分別取9*9矩形窗口和與之對(duì)應(yīng)的十字形窗口。實(shí)驗(yàn)結(jié)果如下：

圖3 矩形窗口

圖4 十字形窗口

由實(shí)驗(yàn)結(jié)果統(tǒng)計(jì)可得下表1：

表1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果對(duì)比

由表可知，改進(jìn)后的Harris算法有更高的精度和更高的準(zhǔn)確度。原始算法易受表格文字的干擾而出現(xiàn)很高的誤檢率，而改進(jìn)后的算法魯棒性更強(qiáng)。

四、結(jié)論

原始的Harris算法易受表格文字等干擾而存在誤檢率高的缺陷。通過將窗口函數(shù)修改為十字形窗口，更好地?cái)M合表格直線交叉點(diǎn)的特征，提高了表格交點(diǎn)的檢測(cè)精度和準(zhǔn)確率，并且降低了文字等噪聲的干擾，具有更好的魯棒性。實(shí)驗(yàn)證明了本文方法的有效性和準(zhǔn)確性。