In English

Förbättrad skanning av kvitton med mobilkameran i mörka förhållanden

Gustav Bergström ; Victor Christoffersson ; Joakim Eliasson ; Magnus Gustaver ; Jacob Lundberg ; Daniel Sunnerberg
Göteborg : Chalmers tekniska högskola, 2017. 62 s.
[Examensarbete för kandidatexamen]

Mobiltelefonen har kommit att bli ett användbart verktyg för att manuellt skanna in dokument såsom kvitton. Detta tack vare dess ständigt förbättrade kameraprestanda samt dess lättillgänglighet. Det kan dock förekomma problem i mörka förhållanden, då störningar uppstår i bilden och kamerablixten reflekteras i kvittots blanka yta. Rapporten beskriver en undersökning av hur olika bildbehandlingsmetoder kan användas för att underlätta skanning av kvitton i mörka förhållanden. Den primära lösningen som utvecklats går ut på att ta en video med mobilkameran för att sedan slå samman de bildrutor som har högst kvalitet till en så kallad superbild. Denna lösning jämförs med kameratekniken HDR, som sammanfogar ett antal bilder tagna med olika exponeringstid, för att ge ett stort ljusomfång. Jämförelsen görs i syfte att hitta den teknik som bäst kan förbättra kvittoskanningen. Texten på det kvitto som skannats läses sedan av med hjälp av en maskinläsare, och bör därmed vara så tydlig som möjligt. Därför har även bildbehandlingsmetoder för att försöka öka kontrasten mellan ljusa och mörka delar på kvittot, och på så vis framhäva texten, undersökts. Då blixtreflektioner ej uppstår har uppmätta resultat visat att kamerans inbyggda HDR-funktion presterar bättre än videobehandling och egenutvecklade HDRlösningar. Vidare har det påvisats att videolösningen har potential att eliminera reflektioner om dessa uppkommer. Däremot har sådana reflektioner ej visat sig vara vanligt förekommande. För att demonstrera resultaten som uppnåddes, utvecklades en mobilapplikation som kan skanna in kvitton i realtid. Rapporten beskriver även utvecklingen av denna applikation, samt en tillhörande serverapplikation som sköter de prestandakrävande bildbehandlingsoperationerna.

Nyckelord: Maskinläsning, Kvitto, Text, HDR, Superbild, OpenCV, Bildbehandling



Publikationen registrerades 2017-09-06. Den ändrades senast 2017-09-06

CPL ID: 251699

Detta är en tjänst från Chalmers bibliotek