[发明专利]一种图像处理方法、装置、电子设备及介质

说明书

本发明公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：校准所述当前扫描图像得到当前校准图像；根据所述当前纸张的尺寸、所述扫描设备的参数、所述当前校准图像边线数量设置所述当前校准图像的采样区位置和数量；根据各所述当前校准图像中采样区内灰度值、灰度值的均值差、大于预设最高灰度值的百分比，确定所述当前校准图像采样区中的有效采样区；根据所述有效采样区的数量和所述有效采样区的灰度均值差的大小，确定所有所述有效采样区的灰度总均值；根据所有效采样区的灰度总均值对所述当前校准图像进行灰度消除。本发明实施例实现了简化图像处理算法，提高了处理速度，保证了图像识别准确度。

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及介质。

背景技术

当前主流的图像文字增强算法，大多数采用边缘查找、图像模糊、图层叠加、对比增强运算等一系列的算法来实现对图像文字边缘的加强，具体是将图像先进行预处理之后采用粗定位和细定位来识别文字区域和图片区域，将文字区域分离。文字区图像处理，消除背景无效像素，扫描像素确认文字边缘点并持续查找相邻边缘点，记录边缘位置数据。模糊文字区图像原图，将边缘位置加深图与模糊后的边缘叠加，并叠加到原图像。对文字区做动态对比增强使文字整体更清晰。

对于集成度较高、运算量和实时性要求较高的嵌入式设备来讲，由于分离文字使用到的区域判定算法复杂度高且准确性不稳定，大量浮点运算导致运行效率下降。边缘识别虽然通用性效果理想，但是受到输入内容本身特点的影响，若文字连接性和清晰度差时，增大运算量。其中，预处理过程过于繁杂，大量中间层图像的使用，产生较大的内存消耗、而识别算法对于内存和CPU算力有限、占用内存消耗对内存和资源有限的CPU、实时性要求较高的嵌入式系统带来了不小的挑战。

发明内容

本发明提供一种图像处理方法、装置、电子设备及介质，以实现图像处理算法简化的同时提高处理速度，并保证图像识别的准确度。

第一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取扫描设备扫描当前纸张得到的当前扫描图像；

校准所述当前扫描图像得到当前校准图像；根据所述当前纸张的尺寸、所述扫描设备的参数、所述当前校准图像边线数量设置所述当前校准图像的采样区位置和数量；

根据各所述当前校准图像中采样区内灰度值、灰度值的均值差、大于预设最高灰度值的百分比，确定所述当前校准图像采样区中的有效采样区；

根据所述有效采样区的数量和所述有效采样区的灰度均值差的大小，确定所有所述有效采样区的灰度总均值；

根据所有效采样区的灰度总均值对所述当前校准图像进行灰度消除。

进一步的，所述根据各所述当前校准图像中采样区内灰度值、灰度值的均值差、大于预设最高灰度值的百分比，确定所述当前校准图像采样区中的有效采样区，包括：

根据各所述当前校准图像中采样区内灰度值，确定各所述当前校准图像中采样区的灰度均值；

如果所述当前校准图像中采样区的灰度均值处于白色灰度范围内，则将所述当前校准图像中采样区标记为无效；

如果所述当前校准图像中采样区的像素灰度值中最高灰度值占比大于预设占比阈值，则将所述当前校准图像中采样区标记为无效；

如果所述当前校准图像中采样区的灰度均值与采样区内各像素的灰度值差值的均值大于预设阈值，则将所述当前校准图像中采样区标记为无效；

将除所述当前校准图像中标记为无效的采样区之外的采样区标记为有效。

进一步的，所述根据所述有效采样区的数量和所述有效采样区的灰度均值差大小，确定所有所述有效采样区的灰度总均值，包括：