[发明专利]基于局部梯度分布的拍摄图像优选方法及装置

说明书

本发明属于模式识别领域，具体涉及一种基于局部梯度分布的拍摄图像优选方法及装置，旨在解决如何在获取的多张目标文档的图像中快速准确地选择出最清晰的一张图像的问题。为此目的，本发明提供的优选方法包括：获取目标文档的多张尺寸一致的拍摄图像，并设置多个大小一致的第一候选框；计算每个第一候选框内图像的第一边缘信息强度，根据第一边缘信息强度的降序选取第二候选框；对目标文档的每张拍摄图像，计算每张所述拍摄图像的第一评估值和第二评估值；从第一评估值最高的图像和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。本发明提供的优选方法适用于多种类型的文档图像，对于文档图像识别性能的提高有着重要意义。

技术领域

本发明属于模式识别领域，具体涉及一种基于局部梯度分布的拍摄图像优选方法及装置。

背景技术

随着人工智能的热潮日渐高涨，相关的技术如图像处理、模式识别、计算机视觉等也得到了迅速的发展。图像中的文字能表达高层语义信息，因此对图像中的文字进行自动检测和识别的需求越来越大，文字识别技术能够实现文字信息的高速、自动地输入，节约了大量的人力资源，而文档图像广泛存在于交通、金融、物流、税务、行政管理等各个领域中，文档识别技术具有极大的经济效益和广泛的社会价值。而随着智能终端快速普及，手机相机逐渐成为采集图像的重要方式，使得基于拍照的文档自动识别技术得到快速的发展。然而，拍照图像容易受到复杂背景、不均匀光照、低分辨率、抖动等各种因素的影响，给拍照文档的识别造成了困难，因此，如何获取高质量的文档图像，成为影响识别性能的重要环节，为此，本发明提出了一种基于局部梯度分布的拍摄图像优选方法及装置，能够从获取的多张文档图像中，快速准确地选择出最清晰的一张，用于后期的识别，对于文档图像识别性能的提高有着重要的意义。

发明内容

为了解决现有技术中的上述问题，即为了解决如何在获取的多张目标文档的图像中快速准确地选择出最清晰的一张图像的问题。为此目的，本发明的第一方面，提供了一种基于局部梯度分布的拍摄图像优选方法，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；

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。

进一步地，本发明提供的一个优选技术方案为：

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。

进一步地，本发明提供的一个优选技术方案为：