[发明专利]一种图像处理方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取原始文档图像；

将所述原始文档图像输入文档图像分割模型进行文档图像语义分割，得到所述原始文档图像中每个像素对应的文档类别信息；

基于所述文档类别信息，计算所述原始文档图像对应的文档图像质量指标；

当所述文档图像质量指标满足预设质量条件时，将所述原始文档图像作为目标文档图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文档类别信息包括第一类文本、第二类文本，所述第一类文本对应的像素的文本质量高于所述第二类文本对应的像素的文本质量；所述基于所述文档类别信息，计算所述原始文档图像对应的文档图像质量指标包括：

根据所述文档类别信息，确定所述第一类文本对应的第一像素数量，以及所述第二类文本对应的第二像素数量；

根据所述第一像素数量和所述第二像素数量，计算所述第一类文本对应的像素占比信息；

将所述像素占比信息作为所述文档图像质量指标。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文档类别信息包括第一类文本对应的第一概率、第二类文本对应的第二概率，以及文档背景对应的第三概率，所述第一类文本对应的像素的文本质量高于所述第二类文本对应的像素的文本质量；所述基于所述文档类别信息，计算所述原始文档图像对应的文档图像质量指标包括：

分别获取所述第一类文本对应的第一权重、所述第二类文本对应的第二权重，以及所述文档背景对应的第三权重；

根据所述每个像素对应的第一概率、第二概率、第三概率，以及所述第一权重、第二权重、第三权重进行加权求和，得到所述每个像素对应的质量加权值；

根据所述质量加权值，确定所述原始文档图像对应的文档图像质量指标。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取多个标注有文档类别标签的样本文档图像；

基于所述多个标注有文档类别标签的样本文档图像，对预设神经网络模型进行文档图像语义分割的训练，在文档图像语义分割的训练中调整所述预设神经网络模型的模型参数直至所述预设神经网络模型满足预设收敛条件，得到所述文档图像分割模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，每个文档类别标签包括第一类文本、第二类文本或文档背景；所述第一类文本对应的样本文档图像的文本质量高于所述第二类文本对应的样本文档图像的文本质量，所述获取多个标注有文档类别标签的样本文档图像包括：

获取多个样本原始文档图像；

将所述多个样本原始文档图像输入预设文本内容识别模型进行文本内容识别，得到多个标注有内容识别结果的文本识别区域；

确定每个文本识别区域的真实文本信息；

根据所述每个文本识别区域的真实文本信息和内容识别结果，确定所述每个文本识别区域对应的识别置信结果；

将所述识别置信结果表征识别正确的文本识别区域，作为标注为所述第一类文本的样本文档图像，且将所述识别置信结果表征识别错误的文本识别区域，作为标注为所述第二类文本的样本文档图像；

根据所述多个标注有内容识别结果的文本识别区域，确定所述多个样本原始文档图像中的文档背景区域；

将所述文档背景区域作为标注为所述文档背景的样本文档图像。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

当所述文档图像质量指标不满足所述预设质量条件时，获取更新文档图像；

将所述更新文档图像作为所述原始文档图像，执行将所述原始文档图像输入文档图像分割模型进行文档图像语义分割，至基于所述文档类别信息，计算所述原始文档图像对应的文档图像质量指标的步骤，直到所述文档图像质量指标满足预设质量条件。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述目标文档图像输入文本内容识别模型进行文本内容识别，得到业务内容数据；

将所述业务内容数据存储于本地。