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研究生:曾詠超
研究生(外文):Tseng, Yung-Chao
論文名稱:病歷表影像的分割與內容元件的分類
論文名稱(外文):Form Segmentation and Component Classification for Clinic Data Image Analysis
指導教授:蔡文祥蔡文祥引用關係
指導教授(外文):Wen-Hsiang Tsai
學位類別:碩士
校院名稱:國立交通大學
系所名稱:資訊科學學系
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:1997
畢業學年度:86
語文別:中文
論文頁數:90
中文關鍵詞:病歷表表格分割分類破碎字
外文關鍵詞:clinic dataformsegmentationclassificationbroken stroke
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本論文提出了病歷表影像分割與其內容元件分類的方法。首先,提出
一修改的赫夫演算法,可以偵測出病歷表影像中有文字雜訊干擾的連續線
段。基於這個演算法,我們又提出了抽取影像中表格框線的遞迴演算法,
可以結構化地抽取表格框線,並以樹狀結構排列。在抽取表格框線後,我
們提出了幾種修補遮罩來修補表格框線抽取過程中所造成的破碎字,並以
尋找連接元件的方式,與幾項合併技巧,將影像中的內容元件分割出來。
最後,我們提出幾個用來分辨預先印刷元件或是手寫填入元件的特徵,與
一個倒傳遞類神經網路,將病歷表影像中的內容元件分類。藉由實驗的結
果,可以證明我們所提出的方法是可行的。

An integrated approach to form segmentation and component
classification forclinic data image analysis is proposed. First,
a modified Hough algorithm isproposed, which can be used to
detect consecutive line segments from noisy formsin a clinic
data image. Based on this algorithm, a top-down recursive form
frameextraction algorithm is proposed, by which form frames in a
clinic data imageare extracted structurally. After form frame
extraction, a restoration maskingmethod is proposed, which is
used to restore the broken strokes resulting fromframe
extraction. Then, a component extraction and merge method is
proposed forform content extraction. Finally, several features
and a back propagation neuralnetwork are used for classification
of preprinted components and filled-in hand-written components.
Experimental results are shown to prove the feasibility ofthe
proposed approach.


QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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