[发明专利]一种基于深度学习的底纹半色调处理方法在审
| 申请号： | 201910149708.6 | 申请日： | 2019-02-28 |
| 公开（公告）号： | CN109831597A | 公开（公告）日： | 2019-05-31 |
| 发明（设计）人： | 林涵阳;俞伟明;张生生;陈玥锟;蔡桥英;郑骁凌 | 申请（专利权）人： | 江苏实达迪美数据处理有限公司 |
| 主分类号： | H04N1/405 | 分类号： | H04N1/405 |
| 代理公司： | 福州元创专利商标代理有限公司 35100 | 代理人： | 蔡学俊 |
| 地址： | 215332 江苏省苏州市*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种基于深度学习的底纹半色调处理方法。首先，对输入的图像进行格式的识别、页数的识别和通道数的识别，然后采用文字抖动方法进行图片的半色调抖动；而后，对识别格式之后的图像进行灰度化处理，采用深度学习模型YOLO进行底纹位置的检测与识别，并将底纹位置的左上和右下的坐标存放在CSV文件中；再而，对图像进行噪点的降噪处理，并对图像进行边框检测，对有边框的位置进行边框加强；最后，设计并实现文字抖动底纹图案，对CSV文件中存放的坐标，即图像的底纹位置，调用相应的抖动底纹图案进行半色调处理，对结果图像进行二值化处理；对底纹半色调处理之后的图像进行格式化输出。 | ||
| 搜索关键词： | 底纹 半色调处理 图像 抖动 边框 底纹图案 格式化 二值化处理 灰度化处理 边框检测 降噪处理 结果图像 半色调 通道数 页数 噪点 调用 学习 输出 检测 图片 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度学习的底纹半色调处理方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1、对输入的图像进行格式的识别、页数的识别和通道数的识别，然后采用文字抖动方法进行图片的半色调抖动；步骤S2、对识别格式之后的图像进行灰度化处理，采用深度学习模型YOLO进行底纹位置的检测与识别，并将底纹位置的左上和右下的坐标存放在CSV文件中；步骤S3、对图像进行噪点的降噪处理，并对图像进行边框检测，对有边框的位置进行边框加强；步骤S4、设计并实现文字抖动底纹图案，对CSV文件中存放的坐标，即图像的底纹位置，调用相应的抖动底纹图案进行半色调处理，对结果图像进行二值化处理；步骤S5、对底纹半色调处理之后的图像进行格式化输出，并使用多核多线程优化算法进行算法速度优化。
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