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[發(fā)明專利]一種圖片的二值化方法、裝置及終端有效

專利信息
申請(qǐng)?zhí)枺?/td> 201710031170.X 申請(qǐng)日: 2017-01-17
公開(公告)號(hào): CN106874906B 公開(公告)日: 2023-02-28
發(fā)明(設(shè)計(jì))人: 劉銀松;郭安泰 申請(qǐng)(專利權(quán))人: 騰訊科技(上海)有限公司
主分類號(hào): G06V20/62 分類號(hào): G06V20/62;G06V30/162;G06V30/19
代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202 代理人: 郝傳鑫;賈允
地址: 201200 上海市浦*** 國(guó)省代碼: 上海;31
權(quán)利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關(guān)鍵詞: 一種 圖片 二值化 方法 裝置 終端
【權(quán)利要求書】:

1.一種圖片的二值化方法,其特征在于,所述方法包括:

獲取待處理圖片,所述待處理圖片中包含文字;

分別使用多個(gè)預(yù)設(shè)的二值化處理方法對(duì)所述待處理圖片進(jìn)行獨(dú)立的二值化處理,每個(gè)二值化方法得到一個(gè)處理結(jié)果;

根據(jù)所述處理結(jié)果,得到處理結(jié)果集合;

計(jì)算所述處理結(jié)果集合中的每一個(gè)處理結(jié)果的文字置信度;

選取文字置信度最高的處理結(jié)果作為對(duì)所述待處理圖片的二值化結(jié)果;

所述預(yù)設(shè)的二值化處理方法包括基于滑動(dòng)窗的二值化方法,所述基于滑動(dòng)窗的二值化方法,包括:將窗口設(shè)置于所述待處理圖片的預(yù)設(shè)位置;判斷所述窗口內(nèi)的像素與相關(guān)像素是否屬于連續(xù)的圖案;所述相關(guān)像素為窗口外與所述窗口相鄰的像素;若否,則對(duì)所述窗口內(nèi)的像素進(jìn)行局部二值化;判斷所述窗口是否到達(dá)所述預(yù)設(shè)軌跡的終點(diǎn);若否,則按照預(yù)設(shè)軌跡滑動(dòng)所述窗口;返回判斷所述窗口內(nèi)的像素與窗口外的相鄰像素是否屬于連續(xù)的圖案的步驟。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述計(jì)算所述處理結(jié)果集合中的每一個(gè)處理結(jié)果的文字置信度包括:

獲取處理結(jié)果中每一個(gè)文字的置信度;

根據(jù)預(yù)設(shè)的文字置信度算法和每一個(gè)文字的置信度計(jì)算所述處理結(jié)果的文字置信度。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述獲取處理結(jié)果中每一個(gè)文字的置信度包括:

將所述處理結(jié)果輸入預(yù)設(shè)的基于光學(xué)字符識(shí)別的學(xué)習(xí)引擎;

得到所述學(xué)習(xí)引擎輸出的置信度。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法,其特征在于,所述根據(jù)預(yù)設(shè)的文字置信度算法和每一個(gè)文字的置信度計(jì)算所述處理結(jié)果的文字置信度包括:

設(shè)定處理結(jié)果中每一個(gè)文字對(duì)應(yīng)的權(quán)值;

計(jì)算所述處理結(jié)果的加權(quán)平均置信度:根據(jù)每一個(gè)文字的置信度和所述文字對(duì)應(yīng)的權(quán)值對(duì)置信度進(jìn)行加權(quán)求和;由加權(quán)求和的結(jié)果除以所述處理結(jié)果中的文字的數(shù)量得到加權(quán)平均置信度;

將所述加權(quán)平均置信度作為文字置信度。

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述預(yù)設(shè)的二值化處理方法還包括基于顏色值統(tǒng)計(jì)的二值化方法。

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法,其特征在于,所述局部二值化包括:

得到窗口內(nèi)的像素的顏色分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果;

根據(jù)所述統(tǒng)計(jì)結(jié)果設(shè)定閾值,所述閾值用于區(qū)分所述待處理圖片的前景和背景;

根據(jù)所述閾值對(duì)所述窗口內(nèi)的像素進(jìn)行二值化。

7.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法,其特征在于,所述基于顏色值統(tǒng)計(jì)的二值化方法包括:

得到所述待處理圖片的像素的顏色分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果;

基于所述顏色分布統(tǒng)計(jì)結(jié)果,使用預(yù)設(shè)的顏色聚類算法得到兩個(gè)目標(biāo)顏色;

根據(jù)所述兩個(gè)目標(biāo)顏色設(shè)定前景顏色和背景顏色;

依次計(jì)算所述待處理圖片的像素的第一距離和第二距離,并根據(jù)計(jì)算結(jié)果判定所述像素的歸屬;所述第一距離為所述像素的顏色與所述前景顏色之間的歐幾里得距離,所述第二距離為所述像素顏色與所述背景顏色之間的歐幾里得距離;

根據(jù)判定結(jié)果對(duì)所述待處理圖片中的像素進(jìn)行二值化。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的方法,其特征在于,所述依次計(jì)算所述待處理圖片的像素的第一距離和第二距離,并根據(jù)計(jì)算結(jié)果判定所述像素的歸屬包括:

若所述第一距離小于第二距離,則判定所述像素歸屬于前景;

若所述第一距離大于第二距離,則判定所述像素歸屬于背景。

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