[发明专利]一种图像分割提取方法

说明书

本发明涉及一种图像分割提取方法，其解决了现有技术对证件图像信息采集时效率低、效果差的技术问题，其包括以下步骤：主控模块获取彩色图像后，将彩色图像转为灰度图像；对灰度图像进行阈值过滤，换为二值图像；对二值图像计算连通区域；获取连通区域的边缘点集合；搜索连通区域角点；根据角点，判断连通区域的长边和短边，将连通区域的图像截取出来。本发明广泛用于模式识别、图像处理技术领域。

技术领域

本发明涉及模式识别、图像处理技术领域，尤其是涉及一种图像分割提取方法。

背景技术

在现有的证件图像信息采集装置中，当对证件拍照时，存在以下问题，一是当证件放置于识别区域内，再通过人工手动通过点击鼠标或触摸屏等操作命令按钮，控制拍照过程的进行，此类的执行流程效率很低，操作不方便；二是对于拍照获得的图像不支持自适应裁剪或者裁剪的速度慢，效果不好。

发明内容

本发明就是为了解决现有技术对证件图像信息采集时效率低、效果差的技术问题，提供了效率高、效果好的一种图像分割提取方法。

本发明提供的图像分割提取方法，包括如下步骤：

步骤1，主控模块获取彩色图像后，将彩色图像转为灰度图像；

步骤2，对灰度图像进行阈值过滤，转换为二值图像；

步骤3，对二值图像计算连通区域；

步骤4，获取连通区域的边缘点集合；

步骤5，搜索连通区域角点；

步骤6，根据角点，判断连通区域的长边和短边，将连通区域的图像截取出来。

优选地，步骤1中彩色图像转为灰度图像的转换算法为：

I(x，y)＝a·R(x，y)+b·G(X，y)+c·B(x，y)

其中R(x，y)，G(x，y)，B(x，y)分别为像素(x，y)处的R,G,B值，I(x，y)为转换后的灰度值；a，b，c的值分别为0.2125,0.7154,0.0721。

优选地，步骤2中，阈值过滤算法采用Ostu算法，步骤如下：

(1)计算每个灰度值在整个图像的数量n_i，i取值从0～255；

(2)计算每个灰度值出现在图像中的概率p_i，M是图像总体像素个数；

(3)设分割阈值为t，将灰度分为两类，每一类出现的概率为和每一类的平均灰度为与其中从1到M循环递增t，计算类间方差当最大时，对应的t即为所求的最佳分割或二值化的阈值。

优选地，步骤3中，计算连通区域的标记采用两遍扫描算法，其步骤如下：

(1)第一次扫描：

访问当前像素I(x,y)，如果I(x,y)＝＝1：

1)如果I(x,y)的邻域中像素值都为0，则赋予I(x,y)一个新的label：

label+＝1，I(x,y)＝label；

2)如果I(x,y)的邻域中有像素值>1的像素Neighbors：

a、将Neighbors中的最小值赋予给I(x,y):

I(x,y)＝min{Neighbors}；

b、记录Neighbors中各个值(label)之间的相等关系，即这些值(label)同属同一个连通区域；