SCI Библиотека

В статье предлагается новый метод распознавания строений на спутниковых снимках. Представленный метод является гибридным, он основан на алгоритме исключения областей и методе жука. Алгоритм исключения областей представляет собой хорошо известный и эффективный способ сегментации изображения на регионы схожих пикселей по различным признакам: цвет, текстура, яркость, форма и т.д. Метод жука - классический метод контурного анализа, выполняющий последовательное вычерчивание границы между объектом и фоном. В рамках работы предлагаемого алгоритма сначала метод исключения областей выделяет потенциальные области, в которых могут находиться строения и устраняет нежелательные элементы на изображении (растительность, водные поверхности и дороги), которые могут быть ложно распознаны как строения. Далее модифицированный метод жука определяет местоположение и контуры строений. На финальном этапе среди обнаруженных объектов выявляются искусственно созданные объекты, у которых имеется объем. Для реализации проверки объектов на искусственное происхождение и объемность разработаны собственные методы. Представленный алгоритм распознавания показывает хорошую точность распознавания и не требует обучающей выборки. В статье описывается программная реализация предлагаемого метода. Демонстрируются результаты вычислительных экспериментов по оцениванию эффективности метода и сравнению с тремя известными алгоритмами распознавания.

Рассматривается известная задача распознавания ячеек таблиц на изображении. Исследуется обработка налогового российского документа 2-НДФЛ. Несмотря на простую структуру таблиц, способ печати основан на гибком шаблоне. Гибкость формы наблюдается как в части модификаций текстовой информации, так и в области таблиц. Гибкость таблиц состоит в изменении числа и размеров столбцов. Для детектирования таблиц был предложен структурный метод. Входными данными метода являются детектированные горизонтальные и вертикальные отрезки. Поиск отрезков проводился механизмами, реализованными в системе Smart Document Reader. Апробация и внедрение предложенного метода также осуществлялось в системе Smart Document Reader. Кроме детектирования области предполагаемого размещения таблиц решены следующие задачи: поиск ячеек таблиц, именование ячеек таблиц, валидация области таблицы. Валидация области таблицы проводилась для отдельных таблиц, а также для совокупностей таблиц. Применение описаний совокупностей таблиц обеспечило высокую надежность привязки набора таблиц.