[发明专利]一种基于灰度分布极化与均化的背景分离方法

说明书

本发明公开了一种基于灰度分布极化与均化的背景分离方法，包括如下步骤：第一步，统计整个字符串区域不同灰度值的个数，并求出各灰度值占整个区域像素点灰度值的比例；第二步，对于灰度值等于和低于预设阈值的像素点的比例保持不变，对于灰度值大于预设阈值的像素点的比例依次进行后向累加，完成阶梯匀化；第三步，将获得的新灰度值的像素点进行反映射，形成新的图像，与原图像相比，预设阈值以下像素点的灰度值保持不变，预设阈值以上像素点的灰度值增大；第四步，根据新灰度值绘制新图像的灰度直方图，并利用双峰法完成动态阈值的选取；第五步，通过动态阈值进行图像的背景分离。

技术领域

本发明属于金融票据图像处理技术领域，尤其涉及一种基于灰度分布极化与均化的背景分离方法。

背景技术

图像分割是字符串提取要解决的基础问题，基于阈值的分割的方法难点就在于阈值确定。阈值选择的恰当与否对分割的效果起着决定性的作用。

针对一般纯色背景来说，考虑时间与硬件条件，统计待分割字符串图像素值点的均值作为阈值来分割图像可以满足分割要求，但是对于双背景字符串的分割，需要考虑到深浅背景对于字符的影响，双阈值甚至多阈值会有很好的分割效果，但是时间计算成本会增大。

发明内容

本发明的目的是针对现有技术中存在的技术缺陷，而提供一种基于灰度分布极化与均化的背景分离方法，采用直方图累加的方法，综合考虑双背景像素对于字符影响，完成阈值的动态获取，很好的解决双背景字符串的分割难题。

为实现本发明的目的所采用的技术方案是：

一种基于灰度分布极化与均化的背景分离方法，包括如下步骤：

第一步，统计整个字符串区域不同灰度值的个数，并求出各灰度值占整个区域像素点灰度值的比例；

第二步，对于灰度值等于和低于预设阈值的像素点的比例保持不变，对于灰度值大于预设阈值的像素点的比例依次进行后向累加，完成阶梯匀化；

第三步，将获得的新灰度值的像素点进行反映射，形成新的图像，与原图像相比，预设阈值以下像素点的灰度值保持不变，预设阈值以上像素点的灰度值增大；

第四步，根据新灰度值绘制新图像的灰度直方图，并利用双峰法完成动态阈值的选取；

第五步，通过动态阈值进行图像的背景分离。

作为优选的，第二步中，预设阈值取决于不同灰度值的占比情况，且预设阈值等于不同灰度值中的某一个值。

作为优选的，第二步中，对于灰度值大于预设阈值的像素点的比例依次进行后向累加的具体操作是：

001，将大于预设阈值像素点的灰度值按照从小到大进行排列，每个灰度值记为一类，共计若干类，其中等于预设阈值的灰度值记为第0类；

002，从第1类开始将灰度值进行增大计算，首先计算增大比例：计算后第1类灰度值的新占比等于前1类灰度值的占比加上第1类灰度值的原占比，其中灰度值的新占比即为增大比例；

003，依次对所有灰度值均按照第1类的计算方法进行增大比例的计算，计算后每一类灰度值的新占比等于前一类灰度值的占比加上当前类灰度值的原占比；

004，大于预设阈值像素点的新灰度值计算公式如下：

其中：是新灰度值，是灰度值的新占比，是原灰度值。

作为优选的，若计算得到的新灰度值大于255，则将该像素点的灰度值记为255。

本发明的有益效果在于：