[發明專利]票據圖像快速紅章檢測方法、系統、裝置

在審

• 申請號: 202010644890.5
• 申請日: 2020-07-07
• 公開（公告）號: CN111797830A
• 公開（公告）日: 2020-10-20
• 發明（設計）人: 史存召
• 申請（專利權）人: 因凡科技（北京）有限公司
• 主分類號: G06K9/32
• 分類號: G06K9/32;G06K9/46;G06K9/38;G06K9/62
• 代理公司: 北京市恒有知識產權代理事務所(普通合伙) 11576
• 代理人: 郭文浩

1.一種票據圖像快速紅章檢測方法，其特征在于，該方法包括：

步驟S100，獲取待檢測的票據圖像，作為輸入圖像；

步驟S200，提取所述輸入圖像中各像素點的多顏色空間特征；所述多顏色空間特征包括Lab顏色特征、HSV顏色特征、RGB顏色特征；

步驟S300，基于各像素點的多顏色空間特征，通過預訓練的SVM分類器對像素點進行分類，得到紅章像素點的分類結果圖，作為第一結果圖；

步驟S400，將所述第一結果圖進行形態學膨脹，并進行連通域標記；

步驟S500，對各標記的連通域，依次判斷其寬、高、以及寬高比是否在設定的閾值范圍內，若是，則將其在所述輸入圖像中的位置及其對應的第一結果圖作為檢測結果進行輸出。

2.根據權利要求1所述的票據圖像快速紅章檢測方法，其特征在于，步驟S300中“通過預訓練的SVM分類器對像素點進行分類，得到紅章像素點的分類結果圖”，其方法為：

對所述輸入圖像，基于其各像素點的多顏色空間特征，結合預訓練的SVM分類器學習的線性參數，得到其對應的預測圖像；

將所述預測圖像中的各像素點進行歸一化處理，并判斷歸一化結果是否大于等于設定的閾值，若是，則將其對應的分類結果圖標記為1，作為紅章像素點。

3.根據權利要求2所述的票據圖像快速紅章檢測方法，其特征在于，“將所述預測圖像中的各像素點進行歸一化處理”，其方法為：

其中，y_(i,j)表示預測圖像Y_Img中坐標(i,j)處的像素值，min(y)表示Y_Img中最小像素值，max(y)表示Y_Img中最大像素值，M_(i,j)表示歸一化后的預測圖像在(i,j)處的像素值。。

4.根據權利要求1所述的票據圖像快速紅章檢測方法，其特征在于，步驟S400中“將所述第一結果圖進行形態學膨脹”，其方法為：

將所述第一結果圖進行二值化；

通過最近鄰差值法將二值化后的第一結果圖進行設定尺寸的縮放，并通過矩形核進行形態學膨脹。

5.根據權利要求1所述的票據圖像快速紅章檢測方法，其特征在于，步驟S400中的連通域標記的方法為：采用基于行程的標記法實現連通域的提取。

6.根據權利要求1所述的票據圖像快速紅章檢測方法，其特征在于，步驟S500中“對各標記的連通域，依次判斷其寬、高、以及寬高比是否在設定的閾值范圍內”，其方法為：

0.1*H＜h＜0.6*H

0.1*W＜w＜0.6*W

1/3＜w/h＜3

其中，w、h表示各標記的連通域的寬、高，W、h表示待檢測的票據圖像的寬、高。

7.一種票據圖像快速紅章檢測系統，其特征在于，該系統包括：待檢測圖像獲取模塊、多顏色空間特征提取模塊、分類模塊、連通域標記模塊、輸出模塊；

所述待檢測圖像獲取模塊，配置為獲取待檢測的票據圖像，作為輸入圖像；

所述多顏色空間特征提取模塊，配置為提取所述輸入圖像中各像素點的多顏色空間特征；所述多顏色空間特征包括Lab顏色特征、HSV顏色特征、RGB顏色特征；

所述分類模塊，配置為基于各像素點的多顏色空間特征，通過預訓練的SVM分類器對像素點進行分類，得到紅章像素點的分類結果圖，作為第一結果圖；

所述連通域標記模塊，配置為將所述第一結果圖進行形態學膨脹，并進行連通域標記；

所述輸出模塊，配置為對各標記的連通域，依次判斷其寬、高、以及寬高比是否在設定的閾值范圍內，若是，則將其在所述輸入圖像中的位置及其對應的第一結果圖作為檢測結果進行輸出。

8.一種存儲裝置，其中存儲有多條程序，其特征在于，所述程序應用由處理器加載并執行以實現權利要求1-6任一項所述的票據圖像快速紅章檢測方法。

9.一種處理裝置，包括處理器、存儲裝置；處理器，適用于執行各條程序；存儲裝置，適用于存儲多條程序；其特征在于，所述程序適用于由處理器加載并執行以實現權利要求1-6任一項所述的票據圖像快速紅章檢測方法。