[發明專利]一種檢測票據要素的方法、裝置、終端設備和存儲介質

有效

• 申請號: 201910877787.2
• 申請日: 2019-09-17
• 公開（公告）號: CN112530079B
• 公開（公告）日: 2022-10-11
• 發明（設計）人: 張姣姣
• 申請（專利權）人: 深圳怡化電腦股份有限公司;深圳市怡化時代科技有限公司;深圳市怡化金融智能研究院
• 主分類號: G07D7/20
• 分類號: G07D7/20
• 代理公司: 深圳中一聯合知識產權代理有限公司 44414
• 代理人: 黃志云

本申請涉及圖像處理技術領域，提出一種檢測票據要素的方法、裝置、終端設備和存儲介質。該方法在獲取待測票據的原始灰度圖像之后，會在該圖像中選取一塊區域，將該區域內各個像素點的灰度值設置為一個特定的灰度值，這個操作相當于往灰度值圖像中額外添加一個具有要素的目標區域。當票據無要素或者要素和圖像背景的對比度很低的時候，往票據的灰度值圖像中添加額外的目標區域，能夠在一定程度上增加灰度圖像中目標和背景之間的對比度，獲得更準確的最大類間方差，從而改善采用大津算法執行二值化處理的效果，使得后續可以獲得更準確的票據要素檢測結果。在二值化處理之后，會將添加的目標區域還原為背景區域，從而避免對后續的檢測要素產生影響。

技術領域

本申請涉及圖像處理技術領域，尤其涉及一種檢測票據要素的方法、裝置、終端設備和存儲介質。

背景技術

一張票據想要做后續的OCR識別，首先需要檢測戶名、賬號、大小寫金額等要素的有無，當要素檢測為有的時候才會獲取要素的位置，從而為后續的要素識別或者鑒偽做準備。

目前，票據要素的檢測通常會采用圖像二值化的方式，將票據的要素和圖像背景區分開，然后再進行票據要素有無的判斷。

其中，一種常用的圖像二值化方式是OTSU，即大津算法，其本質是求目標與背景的最大類間方差來動態獲取二值化閾值。當票據有要素且要素和圖像背景的對比度較高時，采用OTSU能夠獲得準確的票據要素檢測結果。然而，當票據無要素或者要素和圖像背景的對比度很低的時候，最大類間方差位置的灰度值并不是期望的二值化閾值，此時會產生非常雜亂的二值化結果，從而導致票據要素的有無檢測出現錯誤。

發明內容

有鑒于此，本申請實施例提供了一種檢測票據要素的方法、裝置、終端設備和存儲介質，當票據無要素或者要素和圖像背景的對比度很低的時候，也能獲得準確的票據要素檢測結果。

本申請實施例的第一方面提供了一種檢測票據要素的方法，包括：

獲取待測票據的原始灰度圖像；

在所述原始灰度圖像中選取第一區域，并將所述第一區域內各個像素點的灰度值設置為第一灰度值，得到第一灰度圖像，所述第一區域的面積為所述原始灰度圖像面積的預設比例，所述第一灰度值大于所述原始灰度圖像各個像素點的平均灰度值，或者小于所述原始灰度圖像各個像素點的平均灰度值；

使用大津算法對所述第一灰度圖像執行二值化處理，得到第一二值化圖像；

將所述第一二值化圖像中所述第一區域內各個像素點的灰度值設置為第二灰度值，得到第二二值化圖像，其中，若所述第一灰度值大于所述原始灰度圖像各個像素點的平均灰度值，則所述第二灰度值為0，若所述第一灰度值小于所述原始灰度圖像各個像素點的平均灰度值，則所述第二灰度值為255；

根據所述第二二值化圖像判斷所述待測票據是否具有要素。

本申請實施例在獲取待測票據的原始灰度圖像之后，會在該圖像中選取一塊區域，將該區域內各個像素點的灰度值設置為一個特定的灰度值，這個操作相當于往灰度值圖像中額外添加一個具有要素的目標區域。當票據無要素或者要素和圖像背景的對比度很低的時候，往票據的灰度值圖像中添加額外的目標區域，能夠在一定程度上增加灰度圖像中目標和背景之間的對比度，獲得更準確的最大類間方差，從而改善采用大津算法執行二值化處理的效果，使得后續可以獲得更準確的票據要素檢測結果。另外，在二值化處理之后，會將二值化圖像中該區域內的各個像素點的灰度值設置為0或者255，這個操作相當于將添加的目標區域還原為背景區域，從而避免添加目標區域對后續的檢測要素產生影響。

進一步的，在得到第二二值化圖像之后，還可以包括：

在所述原始灰度圖像中選取第二區域，并將所述第二區域內各個像素點的灰度值設置為所述第一灰度值，得到第二灰度圖像，所述第二區域和所述第一區域不相交；