【技术实现步骤摘要】
文本图像处理方法、文本及卡证图像质量评价方法和装置
本专利技术涉及信息处理
，尤其涉及一种文本图像处理方法、文本及卡证图像质量评价方法和装置。
技术介绍
在对图像进行文本识别过程中，图像质量对文本识别的准确率影响较大，例如，由于抖动或者复杂的光线环境等，会造成所拍摄的图像模糊、反光或者图像太暗，导致文本识别失败。目前，通常是利用神经网络对提取的文本图像块进行质量评价。由于神经网络要求输入的图像的长宽比通常是固定的，而实际应用中提取的文本图像块的长宽比往往不同于神经网络要求的长宽比，这样需要将提取的文本图像块进行大小调整，以满足神经网络的输入要求。然而，目前通常是直接将文本图像块进行压缩或是拉升，这种方式会较大的改变文本图像块的结构和特征，进而改变文本图像块的质量，造成图像质量评价结果较为不准确。可见，现有技术中存在通过压缩或是拉升的方式调整文本图像大小导致文本图像质量较差的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种文本图像处理方法、文本及卡证图像质量评价方法和装置，以解决现有技术...
【技术保护点】
1.一种文本图像处理方法，其特征在于，包括：/n获取待处理的第一文本图像块，其中，所述第一文本图像块的长度和宽度的比值不满足预设比值条件；/n对所述第一文本图像块进行分割，得到N个文本图像子块，其中，N为大于1的整数；/n将所述N个文本图像子块进行拼接，得到第二文本图像块，其中，所述第二文本图像块的长度和宽度的比值满足所述预设比值条件。/n
【技术特征摘要】
1.一种文本图像处理方法，其特征在于，包括：
获取待处理的第一文本图像块，其中，所述第一文本图像块的长度和宽度的比值不满足预设比值条件；
对所述第一文本图像块进行分割，得到N个文本图像子块，其中，N为大于1的整数；
将所述N个文本图像子块进行拼接，得到第二文本图像块，其中，所述第二文本图像块的长度和宽度的比值满足所述预设比值条件。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述第一文本图像块进行分割，得到N个文本图像子块，包括：
计算所述第一文本图像块的长度和宽度的第一比值；
若所述第一比值与预设比值的比值不为整数，则根据所述第一比值与预设比值，调整所述第一文本图像块的长度，以使第二比值与预设比值的比值为N；其中，所述第二比值为调整后的第一文本图像块的长度和宽度的比值；
将调整后的第一文本图像块平均分割成N个文本图像子块。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一比值与预设比值，调整所述第一文本图像块的长度，包括：
若所述第一比值与预设比值的余数小于预设值，则压缩所述第一文本图像块的长度；
若所述第一比值与预设比值的余数大于或等于预设值，则拉伸所述第一文本图像块的长度。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将所述N个文本图像子块进行拼接，得到第二文本图像块，包括：
若N的平方根K为正整数，则将所述N个文本图像子块按照K行和K列进行排列和拼接，得到第二文本图像块；
若N的平方根K不为整数，则将所述N个文本图像子块和M个填充块按照P行和P列进行排列和拼接，得到第二文本图像块，其中，P等于M等于P2与N的差值。
5.一种文本图像质量评价方法，其特征在于，包括：
获取待评价文本图像；
若所述待评价文本图像中存在第一文本图像块，则利用权利要求1-4任一项所述的文本图像处理方法对所述第一文本图像块进行处理，得到第二文本图像块，其中，所述第一文本图像块的长度和宽度的比值不满足预设比值条件；
将所述第二文本图像块输入图像质量评价模型，得到所述第二文本图像块的质量评价结果。
6.一种卡证图像质量评价方法，其特征在于，包括：
提取卡证图像中的卡证区域；
识别所述卡证区域中的文本图像块；
若所述卡证区域中的文本图像块中存在第一文本图像块，则利用权利要求1至4中任一项所述的文本图像处理方法对所述第一文本图像块进行处理，得到第二文本图像块；其中，所述第一文本图像块的长度和宽度的比值不满足预设比值条件；
将所述第二文本图像块输入图像质量评价模型，得到所述第二文本图像块的图像质量评价结果；
根据所述第二文本图像块的图像质量评价结果确定所述卡证图像的图像质量评价结果。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
若所述卡证区域中的文本图像块中存在第三文本图像块，则将所述卡证区域中的第三文本图像块输入至图像质量评价模型，得到所述第三文本图像块的图像质量评价结果，其中，所述第三文本图像块为所述卡证区域中的文...
【专利技术属性】
技术研发人员：沈程隆，赵立军，
申请(专利权)人：马上消费金融股份有限公司，
类型：发明
国别省市：重庆;50
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