[發(fā)明專利]一種基于像素提取的矩形標志位的檢測方法

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• 申請日: 2022-02-09
• 公開（公告）號: CN114565924A
• 公開（公告）日: 2022-05-31
• 發(fā)明（設計）人: 江人杰
• 申請（專利權(quán)）人: 南京紅松信息技術有限公司
• 主分類號: G06V30/40
• 分類號: G06V30/40;G06V30/146;G06V30/16;G06V30/18
• 代理公司: 南京正聯(lián)知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 32243
• 代理人: 王素琴

本發(fā)明涉及一種基于像素提取的矩形標志位的檢測方法，步驟為：S1：對采集的圖像進行圖像修復和特征提取，獲得平均池化的特征圖；S2：對步驟S1中獲得的平均池化的特征圖利用圖像特征進行全局標志位模糊搜索，獲得圖像中可能存在的所有的標志位；S3對圖像中獲取的每一個標志位進行精準定位還原；S4：返回符合標準的標志位信息。該基于像素提取的矩形標志位的檢測方法不僅符合智能閱卷的需求，而且還可以適用于不同的場景，提高程序的穩(wěn)定性和可擴展性。

技術領域

本發(fā)明屬于計算機圖像處理技術領域，尤其涉及一種基于像素提取的矩形標志位的檢測方法。

背景技術

伴隨著計算機技術和光學掃描的發(fā)展，智能化自動錄入答卷也越來越普及。其中智能化錄入答卷通常伴隨著一系列的問題，例如掃描顛倒，傾斜等。在答卷上加入標志位是一種有效解決上述問題的辦法。通過對于關鍵標志位的檢測，可以判斷答卷的方向，角度并矯正和還原答卷。

一般標志位的檢測是通過計算機圖像技術檢測特殊顏色的矩形框，獲取到矩形框的位置和大小等信息。傳統(tǒng)的方法存在兩個弊端，第一個弊端是需要答卷的標志位為特殊的顏色，這對于印刷和掃描的需求較高，對于使用者存在一定的門檻，可兼容性較差。第二個弊端是答卷的標志位周圍要盡量保持整潔，不能存在污跡，涂改，但是這些噪聲影響可能是學生在答卷過程中不可避免所造成的，尤其是低年級的學生，這在一定程度上降低了程序的穩(wěn)定性(圖2所示)。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術問題是提供一種基于像素提取的矩形標志位檢測方法，不僅可以檢測灰度印刷的標志位，而且可以在標志位有一定干擾的情況下進行準確的檢測。

為了解決上述技術問題，本發(fā)明采用的技術方案是：該基于像素提取的矩形標志位的檢測方法，具體包括以下步驟：

S1：對采集的圖像進行圖像修復和特征提取，獲得平均池化的特征圖；

S2：對步驟S1中獲得的平均池化的特征圖利用圖像特征進行全局標志位模糊搜索，獲得圖像中可能存在的所有的標志位；

S3：對圖像中獲取的每一個標志位進行精準定位還原；

S4：返回符合標準的標志位信息。

采用上述技術方案，首先獲取試卷的掃描圖像文件，對圖形進行特征提取，然后利用圖像特征進行全局標志位模糊搜索，搜索到多個可能的標志位信息，接著對于每個標志位信息進行局部精準提取和坐標還原，最后返回每個黑色矩形標志位的位置信息和大小信息，該基于像素提取的矩形標志位的檢測方法不僅符合智能閱卷的需求，而且還可以適用于不同的場景，提高程序的穩(wěn)定性和可擴展性。

作為本發(fā)明的優(yōu)選技術方案，所述步驟S1的具體步驟為：

S11：對采集的圖像全局二值化處理，再檢測所述圖像的輪廓，并進行空洞填充，最終得到修復后的圖像；

S12：接著對步驟S11中修復后的圖像進行平均池化處理，提取圖像的像素亮度的特征圖。

作為本發(fā)明的優(yōu)選技術方案，所述步驟S2的具體步驟為：

S21：根據(jù)步驟S12中得到的平均池化的特征圖再進行一次圖像輪廓的檢測，對于符合條件一的輪廓，記作內(nèi)輪廓集合in_counters；

S22：再對步驟S11中得到的修復后圖像進行一次圖像輪廓的檢測，記作外輪廓集合out_counters；

S23：對外輪廓集合和內(nèi)輪廓集合中進行輪廓匹配，獲得的匹配結(jié)果則為由多個內(nèi)輪廓和外輪廓組成的二維集合。這些組合為可能存在的標志位，將在后續(xù)的步驟中被更精確的計算還原。