[发明专利]基于局部梯度分布的拍摄图像优选方法及装置

权利要求书

1.一种基于局部梯度分布的拍摄图像优选方法，其特征在于包括：

获取目标文档的多张尺寸一致的拍摄图像；

基于所述拍摄图像的尺寸信息，设置多个大小一致的第一候选框；

基于任一所述拍摄图像，利用设定的第一边缘检测阈值，计算每个第一候选框内图像的第一边缘信息强度，根据所述第一边缘信息强度的降序选取设定数量的第一候选框，并定义为第二候选框；

对所述目标文档的每张所述拍摄图像，基于设定的第二边缘检测阈值和第三边缘检测阈值分别计算每个所述第二候选框内图像的第二边缘信息强度和第三边缘信息强度，并通过加权平均的方法得到每张所述拍摄图像的第一评估值和第二评估值，选取第一评估值最高的图像和第二评估值最高的图像；其中，“通过加权平均的方法得到每张所述拍摄图像的第一评估值和第二评估值”的步骤包括：

按照下式所示的方法计算所述第一评估值和第二评估值：

其中，所述value_1为第一评估值，所述value_2为第二评估值，所述q为第二候选框的编号且q＝1～n，所述value1_q为第二边缘信息强度且所述value2_q为第三边缘信息强度且所述s1是第二边缘检测阈值，所述s2是第三边缘检测阈值，s1≠s2，所述W_p为预设的加权系数；

所述加权系数W_p的计算公式为：

其中，所述p为第一候选框的编号，所述value_p为第p个第一候选框内图像的第一边缘信息强度，所述s3是第一边缘检测阈值，s3≥0，所述为第一候选框内图像的梯度幅值为k的个数；

从所述第一评估值最高的图像和所述第二评估值最高的图像中选取满足预设条件的图像，并作为优选拍摄图像。

2.根据权利要求1所述的基于局部梯度分布的拍摄图像优选方法，其特征在于，所述方法还包括：

对拍摄图像进行灰度化处理；

将所述灰度处理化后的拍摄图像中目标候选框内的图像尺寸调整至预设的目标尺寸；

利用预设的像素图像检测算法，计算调整至所述目标尺寸的图像的梯度幅值并对所计算的梯度幅值进行归一化处理；

根据所述归一化处理后的梯度幅值和预设的目标阈值，获取所述目标候选框内图像的边缘信息强度；

其中，当所述目标候选框是第一候选框时，所述目标阈值是第一边缘检测阈值且所述边缘信息强度是第一边缘信息强度；当所述目标候选框是第二候选框时，所述目标阈值是第二边缘检测阈值和第三边缘检测阈值且所述边缘信息强度是第二边缘信息强度和第三边缘信息强度。

3.根据权利要求2所述的基于局部梯度分布的拍摄图像优选方法，其特征在于，所述像素图像检测算法是基于Sobel算子或Roberts算子或Prewitt算子的像素图像检测算法。

4.根据权利要求1-3中任一项所述的基于局部梯度分布的拍摄图像优选方法，其特征在于，“从所述第一评估值最高的图像和所述第二评估值最高的图像中选取满足预设条件的图像，并作为优选拍摄图像”的步骤包括：

根据设定的阈值T1和阈值T2，并利用下式从所述第一评估值最高的图像和所述第二评估值最高的图像中选取优选拍摄图像：

其中，所述k表示优选拍摄图像，所述k1表示第一评估值最高的图像，所述k2表示第二评估值最高的图像，所述value_1(k1)为图像k1的第一评估值，所述value_2(k2)为图像k2的第二评估值，所述null表示未选取出优选拍摄图像。

5.根据权利要求2所述的基于局部梯度分布的拍摄图像优选方法，其特征在于，“将所述灰度处理化后的拍摄图像中目标候选框内的图像尺寸调整至预设的目标尺寸”的步骤包括：

利用双线性插值算法，对所述灰度处理化后的拍摄图像进行插值处理来将目标候选框内的图像尺寸调整至预设的目标尺寸。