[发明专利]证照噪声检测消除方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及计算机图像处理领域，特别涉及一种证照噪声检测消除方法以及一种证照噪声检测消除系统。

背景技术

噪声的通俗理解为：妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素。而图像噪声则是指：各种妨碍人们对其信息接受的因素。因此，在理论上，噪声可定义为“不可预测，只能用概率统计方法来认识的随机误差。”因而描述噪声的方法可以用其概率分布函数和概率密码分布函数。

信息社会的到来带动了社会管理的创新，随着越来越多的证件照采用电子相片，证件照成为服务社会和管理创新的重要载体，其中证件照的人脸生物特征成为身份确认的主要途径之一。证照图像的噪声会对图片质量产生明显影响，一方面是影响证件制作的美观性，导致证件相片和持证人的真实面貌差别较大，增加了核验难度，给持证人使用证件带来不方便，另一方面是会影响更加高级的证件照应用，例如可能导致人脸生物特征认证系统的失效等。

研究发现，电子相片会出现多种噪声，例如冲击噪声、椒盐噪声、高斯噪声、量化噪声等，其中以冲击噪声对图像质量影响最严重，所以现在一般的噪声检测方法都是将图片转化为灰度图片，然后再检测每个像素点与周围的差异，从而判定此点是不是噪声点，这种经典的做法适合大多数场合下的照片质量检测，并且检测出来的主要是冲击噪声点，即指一幅图像被个别噪声像素破坏，这些像素的亮度与其领域的有显著不同。但是，在证照这种特定的研究对象中，除了冲击噪声，有明显椒盐噪声的图片所占比例也不小，含冲击噪声的图像数量与含有椒盐噪声的图像数量之比大约为14∶1。椒盐噪声是指饱和的冲击噪声，表现为图像被一些白的或黑的像素所破坏，从而对相片的质量产生影响。实验选取1000张含有明显噪声的照片，按照传统方法只能检测出475张照片，显然，如果忽略椒盐噪声，将对证照质量产生明显影响。

噪声是用一种概率来描述，那么一副图像中不同区域里出现噪声的可能性也不一样，如果对一幅图中每点都进行相同的判断则会出现误判，将噪声点判断为非噪声点，或者把非噪声点判断为噪声点。研究发现，证照图像在人像边缘部分出现证照的可能性最大，因此在检测证照图像噪声时，要考虑边缘与非边缘的差别，而传统算法中还没有将图像噪声分为边缘噪声和非边缘噪声两种情况进行检测，导致检测结果的不准确。

发明内容

针对上述现有技术中存在的问题，本发明的目的在于提供一种证照噪声检测消除方法以及一种证照噪声检测消除系统，其同时考虑冲击噪声和椒盐噪声对证照进行噪声检测，提高了噪声判断的准确性，保证了证照的质量。

为达到上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种证照噪声检测消除方法，包括步骤：

读取证照图像，查找证照图像中的人像边缘；

扫描证照图像中的各像素点，并分别判断各像素点是否为人像边缘点：

若为人像边缘点，判断该像素点是否为冲击噪声点，若是冲击噪声点，记录当前冲击噪声点；若不是冲击噪声点，判断该像素点是否为椒盐噪声点，若是椒盐噪声点，记录当前的椒盐噪声点；

若不是人像边缘点，判断该像素点是否为冲击噪声点，若是，记录当前冲击噪声点。

一种证照噪声检测消除系统，包括：

人像边缘查找单元，用于读取证照图像，查找证照图像中的人像边缘；

像素点扫描单元，用于扫描证照图像中的各像素点，并分别判断各像素点是否为人像边缘点：

边缘噪声检测单元，用于在像素点判定单元判定当前像素点为人像边缘点时，判断该当前像素点是否为冲击噪声点，若是冲击噪声点，记录当前冲击噪声点，若不是冲击噪声点，判断该像素点是否为椒盐噪声点，若是椒盐噪声点，记录当前的椒盐噪声点；

非边缘噪声检测单元，用于在像素点判定单元判定当前像素点不是人像边缘点时，判断该像素点是否为冲击噪声点，若是，记录当前冲击噪声点。

根据上述本发明的方案，其考虑了图像的人像边缘与非边缘的差别，基于证照中人像边缘与非边缘的冲击噪声与椒盐噪声不同的特点，是在查找出证照中的人像边缘后，基于像素点是否为人像边缘点用不同的方式对该像素点是否为冲击噪声或者椒盐噪声进行判断，其综合考虑了证照中的冲击噪声与椒盐噪声，并基于证照的特点进行噪声的判断，从而提高了噪声判断的准确性，保证了证照的质量。

附图说明

图1是本发明的证照噪声检测消除方法实施例的流程示意图；

图2是判断人像边缘像素点是否为冲击噪声点的方式实施例的流程示意图；

图3是对人像边缘像素点是否为冲击噪声点的一个具体判断示例；