破解发票OCR识别光照困局：算法赋能提升识别率

在发票OCR识别领域，光照不均问题犹如一颗顽固的“绊脚石”，严重制约着识别准确率与效率。暗光环境下，发票图像细节模糊，关键信息难以捕捉；反光区域则会造成局部过曝，干扰识别系统的正常判断。针对这一难题，Retinex算法与局部对比度归一化技术为提升暗光或反光图像的识别率提供了有力解决方案。

Retinex算法基于人眼视觉系统对光照和反射的分离原理，将图像分解为光照分量和反射分量。在发票OCR识别场景中，当遇到暗光图像时，Retinex算法能够精准分离出微弱的光照信息，并通过对反射分量的增强，凸显出发票上的文字、数字等关键信息。例如，在夜间仓库中扫描发票，由于光线不足，发票图像整体偏暗，传统OCR识别系统可能无法准确识别发票号码、金额等重要内容。而应用Retinex算法后，它可以将暗光图像中的反射分量进行合理放大，使原本模糊不清的文字变得清晰可辨，大大提高了OCR识别系统对暗光发票图像的识别准确率。

对于反光图像，Retinex算法同样能发挥重要作用。反光区域的光照分量过强，会导致反射分量信息丢失。Retinex算法通过调整光照分量和反射分量的比例，抑制过强的光照分量，恢复被反光掩盖的反射分量信息。比如，在阳光直射下扫描发票，发票表面可能会出现局部反光，使得部分文字无法被正常识别。利用Retinex算法处理后，能够有效消除反光影响，还原发票的真实信息，让OCR识别系统能够准确读取发票内容。

局部对比度归一化技术则是从图像局部区域入手，提升图像的整体对比度。在发票OCR识别中，它通过对图像进行分块处理，计算每个局部区域的对比度，并根据预设的规则对对比度进行调整。对于暗光图像，局部对比度归一化技术可以增强局部区域的对比度，使文字与背景的区分更加明显。以一张在昏暗角落拍摄的发票为例，图像整体对比度低，文字与背景颜色相近，难以识别。经过局部对比度归一化处理后，各局部区域的对比度得到提升，文字更加突出，OCR识别系统的识别能力也随之增强。

在反光图像处理方面，局部对比度归一化技术能够针对反光区域进行针对性调整。它可以识别出反光区域，并降低这些区域的对比度，避免反光对周围正常区域的影响。同时，增强非反光区域的对比度，保证发票信息的完整性。

Retinex算法与局部对比度归一化技术为发票OCR识别中的光照不均问题提供了有效的解决方案。通过这两种技术的结合应用，能够显著提升暗光或反光发票图像的识别率，推动发票OCR识别技术在更复杂环境下的广泛应用，为企业财务处理、税务申报等工作带来更高的效率与准确性。