[發明專利]圖像校正方法、裝置和服務器

在審

• 申請號: 202110546305.2
• 申請日: 2021-05-19
• 公開（公告）號: CN113516599A
• 公開（公告）日: 2021-10-19
• 發明（設計）人: 李兆佳;許明;楊曉誠;郭振宇
• 申請（專利權）人: 中國工商銀行股份有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06K9/36;G06K9/62
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 任默聞;王濤

1.一種圖像校正方法，其特征在于，包括：

獲取包含有目標文本的目標圖像；

對所述目標圖像進行預設的特征處理，以得到目標特征集；其中，所述目標特征集包含有多個穩定特征；

根據所述目標特征集、參照特征集，通過特征匹配，得到匹配特征集；其中，所述參照特征集為基于包含有參照文本的參照圖像，通過進行預設的特征處理所得到的特征集；所述匹配特征集包含有多個匹配特征對；

根據所述匹配特征集，對所述目標圖像進行圖像校正處理，以消除目標圖像中的線性畸變。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述目標文本包括以下至少之一：合同文本、開戶申請書文本、收據文本。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，對所述目標圖像進行預設的特征處理，以得到目標特征集，包括：

根據所述目標圖像，建立關于目標圖像的高斯金字塔；

確定并根據所述高斯金字塔中相鄰層圖像之間的像素值的變化數據，生成相應的差分圖像，以構建對應的高斯差分金字塔；

根據所述高斯差分金字塔，篩選出不同差分圖像之間的相同特征，作為穩定特征，以建立所述目標特征集。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，根據所述目標圖像，建立關于目標圖像的高斯金字塔，包括：

利用基于高斯金字塔尺度空間模型的SIFI算法對目標圖像進行特征提取，并通過進行降階采樣，以得到多個不同尺度的圖像；

調用預設的高斯核函數，對所述多個不同尺度的圖像進行濾波處理，以得到關于目標圖像的高斯金字塔。

5.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述目標特征集、參照特征集，通過特征匹配，得到匹配特征集，包括：

調用預設的搜索算法處理所述目標特征集和參照特征集，從所述目標特征集和參照特征集中分別搜索出相似度符合要求的目標特征和參照特征組合成對應的匹配特征對，以得到所述匹配特征集。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述預設的搜索算法包括：快速最近鄰搜索算法。

7.根據權利要求6所述的方法，其特征在于，根據所述目標特征集、參照特征集，通過特征匹配，得到匹配特征集，包括：

調用預設的搜索算法處理所述目標特征集和參照特征集，從所述參照特征集中搜索出與目標特征集中的目標特征相似度最高的兩個參照特征進行組合，得到多個初始匹配特征對；其中，所述初始匹配特征對包括一個目標特征和兩個參照特征；

計算初始匹配特征對中的兩個參照特征與目標特征之間的相似度距離；

根據所述初始匹配特征對中的兩個參照特征與目標特征之間的相似度距離，建立相應的有效匹配特征對，以得到所述匹配特征集。

8.根據權利要求7所述的方法，其特征在于，根據所述初始匹配特征對中的兩個參照特征與目標特征之間的相似度距離，建立相應的有效匹配特征對，包括：

按照以下方式根據當前初始匹配特征對中的兩個參照特征與目標特征之間的相似度距離，建立當前有效匹配特征對：

根據當前初始匹配特征對中的兩個參照特征與目標特征之間的相似度距離，計算相似度距離的比值；

檢測所述相似度距離的比值是否大于預設的第一閾值，或小于預設的第二閾值；其中，預設的第一閾值大于預設的第二閾值；

在確定所述相似度距離的比值大于預設的第一閾值，或小于預設的第二閾值的情況下，從兩個參照特征中篩選出與目標特征之間的相似度距離小的參照特征，與目標特征組合，作為對應的有效匹配特征對。

9.根據權利要求8所述的方法，其特征在于，在檢測所述相似度距離的比值是否大于預設的第一閾值，或小于預設的第二閾值之后，所述方法還包括：

在確定所述相似度距離的比值小于等于預設的第一閾值，且大于等于預設的第二閾值的情況下，剔除當前初始匹配特征對。