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2016 | OriginalPaper | Buchkapitel

Junction Based Table Detection in Mobile Captured Golf Scorecard Images

verfasst von : Junying Yuan, Haishan Chen, Huiru Cao, Zhonghua Guo

Erschienen in: Industrial IoT Technologies and Applications

Verlag: Springer International Publishing

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Abstract

Table detection in mobile captured images faces many challenges owning to the well-known low image quality. Recently, a few researches pioneer in detecting the tables in rich-text images, but few works for scorecard images which usually lack of texts but are rich in graphics, such as golf scorecard images. In this paper, a junction-relation based table detection method for mobile captured scorecard images is proposed. Firstly, the most distinguished junctions are determined via a simplified pattern matching method, then the fault detections are removed through filtering operations, finally the missed junctions are recovered utilizing the pair-wise relationships among neighboring junctions. The experimental results show that 98.47 % of the junctions from 90 test images are correctly detected, and thus proves the superiority of the proposed method.

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Metadaten
Titel
Junction Based Table Detection in Mobile Captured Golf Scorecard Images
verfasst von
Junying Yuan
Haishan Chen
Huiru Cao
Zhonghua Guo
Copyright-Jahr
2016
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-319-44350-8_18

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