MATLAB实现的基于改进OLPP流形学习的图像表格识别系统

资 源 简 介

本项目针对传统LPP算法的局限，引入正交化约束，构建了改进型OLPP特征降维模型。该系统集成了图像预处理技术，能够自动检测图像中的表格区域并提取关键信息，为表格识别提供了高效解决方案。

详 情 说 明

基于改进的OLPP流形学习算法的图像表格识别系统

项目介绍

本项目针对传统LPP（Locality Preserving Projections）算法在表格图像识别中存在的投影非正交性等问题，引入正交性约束条件，开发了改进型正交局部保持投影（OLPP, Orthogonal Locality Preserving Projections）算法。系统将图像预处理技术与OLPP特征降维模型相结合，实现了对图像中表格区域的自动检测、结构分析及关键信息的精准识别。该系统可有效提升表格数据处理任务的自动化水平和识别准确率，适用于文档数字化、表格信息提取等多个应用场景。

功能特性

• 改进的OLPP算法核心：采用正交投影约束，克服传统LPP算法的局限性，实现更鲁棒的特征降维，有效保留数据的局部流行结构。
• 完整的图像处理流水线：包含图像标准化（缩放至500x500像素）、灰度化、降噪、二值化等预处理步骤。
• 自动表格检测与定位：基于处理后的图像特征，自动定位图像中的表格区域，并输出其边界坐标。
• 表格结构分析与信息识别：对检测出的表格进行结构分析，识别行列分隔，并提取单元格内的关键数字与文字信息。

使用方法

1. 准备输入图像：将包含表格的图像（JPG、PNG等格式）放置在项目指定的输入目录下。
2. 运行主程序：执行系统的主入口程序以启动处理流程。
3. 获取输出结果：程序执行完毕后，将在输出目录生成以下结果：

* feature_matrix.txt: 降维后的特征向量矩阵。 * table_bbox.txt: 表格区域的定位坐标信息。 * recognized_text.txt: 识别出的关键信息文本内容。

系统要求

• 操作系统: Windows 10 / 11 或 Linux (Ubuntu 18.04+)
• 软件环境: MATLAB R2020b 或更高版本
• 必要工具包: Image Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox

文件说明

主入口文件作为系统的控制中枢，负责调度和执行整个图像表格识别流程。其核心功能包括：调用图像预处理模块对输入图像进行标准化与增强处理；执行改进的OLPP算法实现图像特征的提取与降维；驱动表格检测与定位模块以获取表格区域坐标；协调表格结构分析并完成关键信息的识别；最终将各项处理结果整合并输出至指定文件。