[發明專利]一種圖像處理方法、裝置、電子設備及介質

在審

• 申請號: 202110232061.0
• 申請日: 2021-03-02
• 公開（公告）號: CN112950588A
• 公開（公告）日: 2021-06-11
• 發明（設計）人: 李紅兵;吳健;秦可勇;高暉;張浩
• 申請（專利權）人: 江蘇阿瑞斯智能設備有限公司
• 主分類號: G06T7/00
• 分類號: G06T7/00;G06T5/00
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 孟金喆

本發明公開了一種圖像處理方法、裝置、電子設備及介質，該方法包括：校準所述當前掃描圖像得到當前校準圖像；根據所述當前紙張的尺寸、所述掃描設備的參數、所述當前校準圖像邊線數量設置所述當前校準圖像的采樣區位置和數量；根據各所述當前校準圖像中采樣區內灰度值、灰度值的均值差、大于預設最高灰度值的百分比，確定所述當前校準圖像采樣區中的有效采樣區；根據所述有效采樣區的數量和所述有效采樣區的灰度均值差的大小，確定所有所述有效采樣區的灰度總均值；根據所有效采樣區的灰度總均值對所述當前校準圖像進行灰度消除。本發明實施例實現了簡化圖像處理算法，提高了處理速度，保證了圖像識別準確度。

技術領域

本發明實施例涉及計算機技術，尤其涉及一種圖像處理方法、裝置、電子設備及介質。

背景技術

當前主流的圖像文字增強算法，大多數采用邊緣查找、圖像模糊、圖層疊加、對比增強運算等一系列的算法來實現對圖像文字邊緣的加強，具體是將圖像先進行預處理之后采用粗定位和細定位來識別文字區域和圖片區域，將文字區域分離。文字區圖像處理，消除背景無效像素，掃描像素確認文字邊緣點并持續查找相鄰邊緣點，記錄邊緣位置數據。模糊文字區圖像原圖，將邊緣位置加深圖與模糊后的邊緣疊加，并疊加到原圖像。對文字區做動態對比增強使文字整體更清晰。

對于集成度較高、運算量和實時性要求較高的嵌入式設備來講，由于分離文字使用到的區域判定算法復雜度高且準確性不穩定，大量浮點運算導致運行效率下降。邊緣識別雖然通用性效果理想，但是受到輸入內容本身特點的影響，若文字連接性和清晰度差時，增大運算量。其中，預處理過程過于繁雜，大量中間層圖像的使用，產生較大的內存消耗、而識別算法對于內存和CPU算力有限、占用內存消耗對內存和資源有限的CPU、實時性要求較高的嵌入式系統帶來了不小的挑戰。

發明內容

本發明提供一種圖像處理方法、裝置、電子設備及介質，以實現圖像處理算法簡化的同時提高處理速度，并保證圖像識別的準確度。

第一方面，本發明實施例提供了一種圖像處理方法，其特征在于，包括：

獲取掃描設備掃描當前紙張得到的當前掃描圖像；

校準所述當前掃描圖像得到當前校準圖像；根據所述當前紙張的尺寸、所述掃描設備的參數、所述當前校準圖像邊線數量設置所述當前校準圖像的采樣區位置和數量；

根據各所述當前校準圖像中采樣區內灰度值、灰度值的均值差、大于預設最高灰度值的百分比，確定所述當前校準圖像采樣區中的有效采樣區；

根據所述有效采樣區的數量和所述有效采樣區的灰度均值差的大小，確定所有所述有效采樣區的灰度總均值；

根據所有效采樣區的灰度總均值對所述當前校準圖像進行灰度消除。

進一步的，所述根據各所述當前校準圖像中采樣區內灰度值、灰度值的均值差、大于預設最高灰度值的百分比，確定所述當前校準圖像采樣區中的有效采樣區，包括：

根據各所述當前校準圖像中采樣區內灰度值，確定各所述當前校準圖像中采樣區的灰度均值；

如果所述當前校準圖像中采樣區的灰度均值處于白色灰度范圍內，則將所述當前校準圖像中采樣區標記為無效；

如果所述當前校準圖像中采樣區的像素灰度值中最高灰度值占比大于預設占比閾值，則將所述當前校準圖像中采樣區標記為無效；

如果所述當前校準圖像中采樣區的灰度均值與采樣區內各像素的灰度值差值的均值大于預設閾值，則將所述當前校準圖像中采樣區標記為無效；

將除所述當前校準圖像中標記為無效的采樣區之外的采樣區標記為有效。

進一步的，所述根據所述有效采樣區的數量和所述有效采樣區的灰度均值差大小，確定所有所述有效采樣區的灰度總均值，包括：