【本科启蒙论文】图像处理技术在文字识别领域的应用
前言：因为不想在本科期间认真写的文章，只是给课程评个分就消失，所以在专栏投一下稿。
这个系列就叫【本科启蒙论文】
摘要：图像中的文字识别技术受众广泛，在各大文字编辑软件中都是炙手可热的收费服务。本篇主要介绍了文字识别技术的基本实现原理、传统的OCR技术、文字识别的MATLAB实现、业内技术现状、以及腾讯旗下的领头技术标准，以此来介绍图像处理技术在文字识别领域的情况。
关键词：计算机视觉、图像处理技术、文字识别、OCR技术
随着知识爆炸，借助纸质媒体、网络媒体等途径，我们每天都在接触大量的信息。但是当我们发现某些信息是有启发性、有价值的，又苦于如何将这些信息保存下来。由于这些信息的载体丰富多样，有的是纸质书，有的是网页报道，有的是PDF文件，没有按照统一的方式存储，不利于对其进行整理归纳。再加上这些内容往往是不可直接修改的，无法对里面的内容编辑整理。举个例子：当我们看书发现一篇文章写得针砭时弊，想记录下来同时写点感想，此时我们通常需要将文章部分内容输入到word等编辑器中，然后再写下自己的心得体会；又比如当我们手握一大堆纸质报表，需要核算其中的数据信息，此时我们通常需要将报表内容输入到Excel中，然后才能进行数据分析。这种繁琐的工作限制了我们的想象，我们百分之九十左右的时间基本花费在将这些内容转成word、Excel等编辑器中，严重影响学习工作效率。如果能够高效自动地将优质纸质文档转成可直接编辑的电子文档，将极大解放键盘上忙碌的双手，提高学习工作的效率。
随着图像分析技术不断发展，我们可以将各类非同源文档通过移动终端转成图片，然后通过相关技术重建出可以直接编辑的电子文档，具体流程如下：获得用户拍摄或者上传的图片；交由图像AI进行相关处理；最后生成可编辑的电子文档[1]。
将纸质文档转为电子文档的时候，通常使用的方法是将纸质文档拍照后进行OCR识别，将照片中的文字提取出来，然后复制粘贴为电子文档[1]。
OCR文字识别技术
光学字符识别简称为“OCR”。是指对包含文本资料的图像文件进行分析处理，获取文字及版面信息的技术。主要过程包含：图像输入、图像预处理、版面分析、字符切割、字符识别、版面恢复、图像后处理与核对。
由于OCR只能识别图片中的文字，用户在粘贴之后还需要进行重新将电子文档排版、修正，这将会花费用户大量的时间。同时因拍摄的纸质文档中会存在大量的文字外内容，例如表格、图片、段落样式、文字样式、排版，如果使用单一的OCR通过检测暗、亮的模式确定其形状，然后用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的能力，则无法将图片中的数据准确的识别，并且图片等不需要识别的内容也无法保留下来。如下图所示因无法判断是否为图片，将地图中的文字也进行了识别，并且表格也无法保留，导致后期需要大量的时间进行文档的修改。
MATLAB实现文字识别[2]
我们已经学习过使用的MATLAB软件就可以使用代码实现图片中的文字识别。
从人的思维方式出发，我们发现识别文字主要有三步。一、提取文字。找到想要查询的字。二、特征提取。找到想要查询的文字的特征或者结构组成。三、识别文字。在字典中找到对应的字。在程序中我们依然是执行这三步。依次对原始图像进行灰度处理：将要处理的图片以二维矩阵形式存储并进行中值滤波。中值滤波可以消除图片中的噪声,是空域内的非线性滤波；膨胀和腐蚀：边缘检测算法,强度小于阈值0.25的边缘被省略掉，对边缘检测后的图像进行腐蚀后进行平滑处理；选择文字区域：移除干扰的小方块之后选择剩余的文字区域；进行字符分割：按照字符的间隔进行自动的字符分割；创建字符模板；字符与数据库中进行匹配；对图像中文字识别输出；
业内技术现状
主流市场的文字识别软件能够识别出图片中的表格、图片、公式、段落样式、文字样式、排版等内容，并可以在保证内容不丢失的情况下直接插入到文档中，将纸质文档一键转换成可直接编辑的电子文档。它们解决了传统方案中识别内容丢失和文档格式不兼容等问题，减少了用户后期重复编辑的时间，大大提升了用户的工作效率[1]。
他们的系统框架主要包括以下三个环节：
（1）先对文档进行版面分析，版面分析是对版面内的图像、文本、表格信息和位置关系进行自动分析、识别和理解的过程，决定了恢复出来文档的完整性和质量;
（2）版面分析得到段落、图片、表格等结构化信息后，再进行OCR识别和表格恢复; （3）生成用户可以直接编辑的格式。
目前业界在版面分析领域，一般采用对二值化图像提取连通域的方法，设计人为经验规则提取相应特征，然后利用决策树、SVM分类器得到每个区域的类别。整个流程依赖人为设计的特征，对倾斜旋转图像不够鲁棒，泛化性较差。在OCR识别领域：主要通过深度学习如Faster-RCNN、EAST算法、LSTM\RNN等技术检测识别文本行。在表格恢复领域：目前业界一般利用Canny算子提取边缘，计算单元格坐标位置从而恢复出表格，对模糊等低质图像效果不理想，后处理繁杂。
因此,针对版面分析、表格重建痛点问题，腾讯会议利用端到端深度学习模型对文档图像进行语义分割，进而提取结构化的语义信息，最后对不同类型的区域进行相应的增强恢复。特别针对表格重建，同时引入CNN提取表格边线，免去许多复杂后处理流程。
腾讯使用的文字识别技术[1]
腾讯的技术方案从用户的角度出发，能够实现对包含文档的图像进行检测，对扭曲的文档进行校正。然后通过版面分析模块，得到段落、图表等兴趣区域，针对每个区域进行相应增强恢复处理。最后根据阅读顺序，生成用户可以直接编辑的电子文档。
输入模块主要是进行预处理操作，分为自动框选和扭曲矫正两个步骤。自动框选利用HED深度学习模型对图片中文档区域进行框选，扭曲矫正算法利用DocNet深度学习模型对文档图片进行扭曲矫正。这两个步骤目的是生成高质量的文档图片，提供版面分析效果。
版面分析模块利用了图像分割模型UNet对文档版面进行学习，分割出图片中的段落、表格、图片、公式等元素，为了处理多栏、环绕等复杂版面，我们特意设计的版本分割线的学习，这样有利用提高版本分析的效果。后处理模块，主要是对图像分割模型产生mask图片进行处理，处理mask图像中的相交、包含等区域，划分出各个类型的子块，根据各个子块的位置以及分割线生成版面信息。
排版模块的工作是根据版面信息生成最终的word文档，对于不同类型的子块进行差异化处理。对于文字类型的子块，组段算法是利用OCR技术对文字块图片的文字信息进行组段，生成有语义信息的段落，并且利用了图像分割技术对文字块进行字体识别，识别出文字块中粗体、斜体、下划线、宋体、隶书等字体信息。对于表格类型的子块，运用图像分割技术对表格框线像素进行识别，再结合OCR文本框坐标关系，推断出单元格的位置，最后对单元格内容进行分析，进一步得到单元格字号和对齐方式。而对于图片、公式类型，直接切图输出图片。最后，为了提高用户的阅读体验，腾讯设计了阅读顺序算法，根据子块的位置、语义信息，复原文档的阅读排序[1]。
未来展望
如果运用深度学习针对拍照图片中文档的格式进行学习识别，采用实体抽取技术实现了一键提取图片中文档的表格、图片、公式、段落样式、文字样式、排版等格式，并将包含文字、段落、排版的内容自动插入到电子文档中，如图片中识别出表格和表格的内容，会把图片中的表格还原成一个真的电子表格并插入到文档中。相比传统的OCR文档识别，就可以更加完整地恢复文档中的表格、段落样式、文字样式、和文档版面。使这一项文字识别技术真正成为一项生产力工具。在未来也能够结合更多的技术创新，如实时翻译、多语言识别等技术，取代更多传统的职业技术，为人们的生活带来更多的便利。
2018年由阿里云举行的天池ICPR MTWI 2018 挑战赛接受了1424名队伍的报名[3]。选手们就网络图像的文本检测的主题，在大赛上摩擦出激烈的火花，也创造出许多的技术。为文字识别提取技术开拓出一篇蓝海。
在2021年的CVPR顶会上，PaddleOCR团队对最新发布版本内容进行了技术深入解读。2021年9月7日发布的V2.3版本CP推理速度相对于PP-OCR server提升了220%，效果相比PP-OCR mobile提升了7%[4]。
短短几年的快速发展，显示出该领域的仍未展先出的潜力。相信相关从业者、也就人员也会在这项技术走入普通民众的办公工具中的路上，对这项技术更加的完善，粉饰。创造出更多的价值。
参考文献
[1] totoralin.走进AI时代的文档识别技术之文档重建[J/OL]..2019-06-17.
[2]矮脚兽.MATLAB数字图像处理-识别广告牌上的文字[J/OL].2020-6-22.
[3]阿里云.天池大赛.ICPR MTWI 2018 挑战赛二：网络图像的文本检测[EB/OL]
[4] PaddlePaddle.PaddleOCRv2.3[EB/OL]
