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【发明授权】卡片图像增强方法_信雅达系统工程股份有限公司_201711191889.6 

申请/专利权人:信雅达系统工程股份有限公司

申请日:2017-11-24

公开(公告)日:2020-03-20

公开(公告)号:CN107845080B

主分类号:G06T5/00(20060101)

分类号:G06T5/00(20060101);G06T5/30(20060101);G06T3/00(20060101);G06T7/13(20170101);G06T5/40(20060101)

优先权:

专利状态码:有效-授权

法律状态:2020.03.20#授权;2018.04.20#实质审查的生效;2018.03.27#公开

摘要:本发明提供了一种卡片图像增强方法,包括以下步骤:获得移动端采集的卡片图像;对采集的卡片图像进行去噪处理,获得第一卡片图像;将第一卡片图像从RGB空间变换到YCrCb空间,提取其中的Y空间图像对第一卡片图像是否存在高光进行判定;若第一卡片图像存在高光区域,则通过转换高光区域的亮度特征去除高光区域,获得第二卡片图像;对第二卡片图像进行倾斜校正,获得第三卡片图像;对第三卡片图像进行光学字符识别,输出识别结果。通过将卡片图像从RGB空间转换到YCrCb空间,根据提取的Y空间图像来确定卡片图像高光,并通过转换高光区域的亮度特征去除高光;以此,对卡片图像的高光和倾斜问题进行快速去除与校正,以提高后续的光学字符识别的识别率。

主权项:1.一种卡片图像增强方法,其特征在于,包括以下步骤:获得移动端采集的卡片图像;对采集的卡片图像进行去噪处理,获得第一卡片图像;将第一卡片图像从RGB空间变换到YCrCb空间,提取其中的Y空间图像对第一卡片图像是否存在高光进行判定;若所述第一卡片图像存在高光区域,则通过转换高光区域的亮度特征去除高光区域,获得第二卡片图像;对所述第二卡片图像进行倾斜校正,获得第三卡片图像;对所述第三卡片图像进行光学字符识别,输出识别结果;所述将第一卡片图像从RGB空间变换到YCrCb空间,提取其中的Y空间图像对第一卡片图像是否存在高光进行判定,具体包括以下步骤:将第一卡片图像从RGB空间变换到YCrCb空间,提取其中的Y空间图像作为待检测图像;设定高光检测阈值,将待检测图像中低于高光检测阈值的像素值设定为0;对待检测图像进行二值化处理,然后进行形态学操作,获得第一卡片图像高光区域,形态学操作包括开运算和腐蚀;根据腐蚀后的图像,确认第一卡片图像是否高光;所述若第一卡片图像存在高光区域,则通过转换高光区域的亮度特征去除高光区域,获得第二卡片图像,具体包括以下步骤:对Y空间图像中亮度Y值进行归一化处理,获得归一化后Y图像;对归一化后Y图像进行直方图均衡化操作,获得均衡化Y图像;对均衡后的Y图像,根据图像亮度变换准则通过转换多项式用新的亮度y值替换掉原来的亮度Y值,获取第二卡片图像。

全文数据:卡片图像增强方法技术领域[0001]本发明涉及图像处理技术领域,特别涉及一种用于移动端采集的卡片图像增强方法。背景技术[0002]在人们的日常生活中,经常需要从证件中获取相关信息。一般情况下,我们都是通过扫描仪等成像设备采集证件等卡片图像,然后运用图像处理技术将图像进行一些必须的处理,最后用光学字符识别OpticalCharacterRecognition,OCR技术识别和提取卡片图像中的相关信息。近些年来,随着移动通信和互联网技术的发展,大量的移动终端设备如智能手机、平板电脑等走进我们的生活,逐渐成为人们生活中不可缺少的一部分。这些移动设备都拥有摄像功能,在金融、互联网等相关行业中得到了广泛应用,同时也对传统的卡片图像处理和识别带来了新的变革和挑战。对于移动端采集的卡片图像,常见的两个问题是图像存在高光和倾斜,这使得卡片图像中相关信息可能无法识别或是识别结果出错,最终可能导致相关信息录入失败。因此,需要对移动端采集的卡片图像高光和倾斜进行快速去除和校正。[0003]单幅图像的高光检测与去除一直是个难点。目前主要的方法如下:第一种方法是补色,通过提取周围图像特征,进行图像区域填充从而去除高光,其缺点是处理的信息量大,处理速度缓慢,并且会丢失高光区域中原有的图像特征。第二种方法是根据反射模型来去除高光,其缺点是如果发射模型过于简单,则修复的结果较差;如果反射模型过于复杂,则处理速度很慢,同时算法的适用性较差。第三种方法是光照约束补色,将通常的补色方法与光照约束条件相结合来去除高光,其缺点是算法复杂,处理的信息量大,处理速度缓慢。综上所述,传统的方法去除高光存在计算量过大,处理速度缓慢的问题。发明内容[0004]本发明提供一种卡片图像增强方法,解决现有上述的问题。[0005]为解决上述问题,本发明实施例提供一种卡片图像增强方法,包括以下步骤:[0006]获得移动端采集的卡片图像;[0007]对采集的卡片图像进行去噪处理,获得第一卡片图像;[0008]将第一^^片图像从RGB空间变换到YCrCb空间,提取其中的Y空间图像对第一^^片图像是否存在高光进行判定;[0009]若所述第一卡片图像存在高光区域,则通过转换高光区域的亮度特征去除高光区域,获得第二卡片图像;[0010]X寸所述第二卡片图像进行倾斜校正,获得第三卡片图像;[0011]对所述第三卡片图像进行光学字符识别,输出识别结果。[0012]作为一种实施方式,所述将第一~^片图像从RGB空间变换到YCrCb空间,提取其中的Y空间图像对第一卡片图像是否存在高光进行判定,具体包括以下步骤:[0013]将第一卡片图像从RGB空间变换到YCrCb空间,提取其中的Y空间图像作为待检测图像;[0014]设定高光检测阈值,将待检测图像中低于高光检测阈值的像素值设定为〇;[0015]对待检测图像进行二值化处理,然后进行形态学操作,获得第一卡片图像高光区域,形态学操作包括开运算和腐蚀;[0016]根据腐蚀后的图像,确认第一卡片图像是否高光。[0017]作为一种实施方式,所述若第一~片图像存在高光区域,则通过转换高光区域的亮度特征去除高光区域,获得第二卡片图像,具体包括以下步骤:[0018]对Y空间图像中亮度Y值进行归一化处理,获得归一化后Y图像;[0019]对归一化后Y图像进行直方图均衡化操作,获得均衡化Y图像;’[0020]对均衡后的Y图像,根据图像亮度变换准则通过转换多项式用新的亮度“直替换掉原来的亮度Y值,获取第二卡片图像。[0021]作为一种实施方式,所述对Y空间图像中亮度Y值进行归一化处理为将亮度Y值的最大值映射为1,亮度Y值的最小值映射为〇。[0022]作为一种实施方式,所述转换多项式为:[0023]y=2•5208Y5-4•8316Y4+2•3675Y3-0•4013Y2+0•9998Y。[0024]作为一种实施方式,所述对第二卡片图像进行倾斜校正,获得第三卡片图像,具体包括以下步骤:[0025]将第二卡片图像进行灰度化;[0026]然后利用Canny算子进行边缘检测,获得第二卡片二值化图像;[0027]对第二卡片二值化图像,利用最小二乘法计算出边缘直线的斜率;[0028]根据斜率计算得到角度,然后将图像进行旋转,获得第三卡片图像。[0029]作为一种实施方式,采用中值过滤法对采集的卡片图像进行去噪处理。[0030]本发明相比于现有技术的有益效果在于:通过将移动端采集的卡片图像从RGB空间转换到YOCb空间,根据提取的Y空间图像来确定卡片图像是否存在高光;若果存在高光,则通过转换^光区域的亮度特征去除高光,然后进行倾斜校正;以此,对卡片图像的高光和倾斜问题进行快速去除与校正,以提高后续的光学字符识别的识别率。附图说明[0031]图1为本发明卡片图像增强方法的流程图;[0032]图2为本发明卡片图像增强方法步骤300流程示意图;[0033]图3为本发明卡片图像增强方法步骤4〇〇流程示意图;[0034]图4为本发明卡片图像增强方法步骤500流程示意图;[0035]图5为移动端采集的原始卡片图像;[0036]图6为经本发明卡片图像增强方法处理后的第一卡片图像高光区域;[0037]图7为经本发明卡片图像增强方法去除高光后获得的第二卡片图像;[0038]图8为经本发明卡片图像增强方法倾斜校正后获得的第三卡片图像。具体实施方式[0039]以下结合附图,对本发明上述的和另外的技术特征和优点进行清楚、完整地描述,显然,所描述的实施例仅仅是本发明的部分实施例,而不是全部实施例。[0040]如图1所示,一种卡片图像增强方法,包括以下步骤:[0041]S100:获得移动端采集的卡片图像,如图5所示;[0042]S2〇0:对采集的卡片图像进行去噪处理,获得第一卡片图像,在本实施例中,采用中值过滤法对采集的卡片图像进行去噪处理;[0043]S300:将第一卡片图像从RGB空间变换到YCrCb空间,提取其中的Y空间图像对第一卡片图像是否存在高光进行判定;[0044]S400:若所述第一卡片图像存在高光区域,则通过转换高光区域的亮度特征去除高光区域,获得第二卡片图像;[0045]S5〇0:对所述第二卡片图像进行倾斜校正,获得第三卡片图像;[0046]seoo:对所述第三卡片图像进行光学字符识别OCR,输出识别结果。[0047]如图2所示,其中,步骤S300具体包括以下内容:[0048]S301:将第一卡片图像从RGB空间变换到YCrCb空间,提取其中的Y空间图像作为待检测图像;[0049]S3〇2:设定高光检测阈值,将待检测图像中低于高光检测阈值的像素值设定为〇;[0050]S3〇3:对待检测图像进行二值化处理,然后进行形态学操作,获得第一卡片图像高光区域,如图6所示,在本实施例中,形态学操作包括开运算和腐蚀;[0051]S304:根据腐蚀后的图像,确认第一卡片图像是否高光。[0052]如图3所示,步骤S400具体包括以下内容:[0053]S401:对Y空间图像中亮度Y值进行归一化处理,获得归一化后Y图像,在本实施例中,归一化处理为将亮度Y值的最大值映射为1,亮度Y值的最小值映射为〇;[00M]S402:对归一化后Y图像进行直方图均衡化操作,获得均衡化Y图像;[0055]S403:对均衡后的Y图像,根据图像亮度变换准则通过转换多项式用新的亮度丫值替换掉原来的亮度Y值,获取第二卡片图像,如图7所示,在本实施例中,转换多项式为:y=2.5208Y5-4.8316Y4+2.3675Y3-0.4013Y2+0_9998Y,图像亮度变换准则是降低图像中高光区域的亮度的同时,保证图像亮度较低的区域的亮度基本不变,因此,本发明综合考虑图像亮度变换准则和计算量,采用五次多项式进行转换。""[OO56]传统的图像倾斜校正方法主要包括基于Fourier变换的方法,基于H〇Ugh变换的方法,基于投影的方法,基于交叉相关性的方法和K-最近邻簇方法等。这些方法的主要缺点是计算量过大,而且有些算法适应性较差。^[0057]在本实施例中,如图4所示,倾斜校正步骤S500具体包括以下内容:[0058]S501:将第二卡片图像进行灰度化;[0059]Sf502:然后利用Canny算子进行边缘检测,获得第二卡片二值化图像;[0060]Sf503:对第二卡片二值化图像,利用最小二乘法计算出边缘直线的斜率;_1]SS04:根据斜率计算得到角度,然后将图像进行旋转,获得第三卡片图像,如图晰不〇[0062]与传统的图像倾斜校正方法相比,本发明采用的倾斜校正方法能对倾斜的卡片图像进行快速校正,方法简单,计算量小,易于实现。、L〇〇63」本友明通过将移动端采集的卡片图像从RGB空间转换到YCrCb空间,根据提取的Y空间图像来确定卡片图像是否存在高光;若果存在高光,则通过转换高光区域的亮度特征去除高光;以此,对卡片图像的高光和倾斜问题进行快速去除与校正,以提高后续的光学字符识别的识别率。[0064]以上所述的具体实施例,对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步的详细说明,应当理解,以上所述仅为本发明的具体实施例而己,并不用于限定本发明的保护范围。特别指出,对于本领域技术人员来说,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

权利要求:1.一种卡片图像增强方法,其特征在于,包括以下步骤:获得移动端米集的卡片图像;对采集的卡片图像进行去噪处理,获得第一^^片图像;将第一卡片图像从RGB空间变换到YCrCb空间,提取其中的Y空间图像对第一卡片图像是否存在高光进行判定;若所述第一卡片图像存在高光区域,则通过转换高光区域的亮度特征去除高光区域,获得第二卡片图像;对所述第二卡片图像进行倾斜校正,获得第三卡片图像;对所述第三卡片图像进行光学字符识别,输出识别结果。2.根据权利要求1所述的卡片图像增强方法,其特征在于,所述将第一卡片图像从RGB空间变换到YCrCb空间,提取其中的Y空间图像对第一卡片图像是否存在高光进行判定,具体包括以下步骤:将第一卡片图像从RGB空间变换到YCrCb空间,提取其中的Y空间图像作为待检测图像;设定高光检测阈值,将待检测图像中低于高光检测阈值的像素值设定为0;对待检测图像进行二值化处理,然后进行形态学操作,获得第一卡片图像高光区域,形态学操作包括开运算和腐蚀;根据腐蚀后的图像,确认第一卡片图像是否高光。3.根据权利要求2所述的卡片图像增强方法,其特征在于,所述若第一卡片图像存在高光区域,则通过转换高光区域的亮度特征去除高光区域,获得第二卡片图像,具体包括以下步骤:对Y空间图像中亮度Y值进行归一化处理,获得归一化后Y图像;对归一化后Y图像进行直方图均衡化操作,获得均衡化Y图像;对均衡后的Y图像,根据图像亮度变换准则通过转换多项式用新的亮度y值替换掉原来的亮度Y值,获取第二卡片图像。4.根据权利要求3所述的卡片图像增强方法,其特征在于,所述对Y空间图像中亮度Y值进行归一化处理为将亮度Y值的最大值映射为1,亮度Y值的最小值映射为〇。5.根据权利要求3所述的卡片图像增强方法,其特征在于,所述转换多项式为:y=2.5208Y5-4.8316Y4+2.3675Y3-〇.4013Y2+0.9998Y〇6.根据权利要求1〜5中任意一项所述的卡片图像增强方法,其特征在于,所述对第二卡片图像进行倾斜校正,获得第三卡片图像,具体包括以下步骤:将第二卡片图像进行灰度化;然后利用Canny算子进行边缘检测,获得第二卡片二值化图像;对第二卡片二值化图像,利用最小二乘法计算出边缘直线的斜率;根据斜率计算得到角度,然后将图像进行旋转,获得第三卡片图像。7.根据权利要求1所述的卡片图像增强方法,其特征在于,采用中值过滤法对采集的卡片图像进行去噪处理。

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