一种图像处理方法、装置、电子设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像处理方法、装置、电子设备及介质，该方法包括：校准所述当前扫描图像得到当前校准图像；根据所述当前纸张的尺寸、所述扫描设备的参数、所述当前校准图像边线数量设置所述当前校准图像的采样区位置和数量；根据各所述当前校准图像中采样区内灰度值、灰度值的均值差、大于预设最高灰度值的百分比，确定所述当前校准图像采样区中的有效采样区；根据所述有效采样区的数量和所述有效采样区的灰度均值差的大小，确定所有所述有效采样区的灰度总均值；根据所有效采样区的灰度总均值对所述当前校准图像进行灰度消除。本发明专利技术实施例实现了简化图像处理算法，提高了处理速度，保证了图像识别准确度。

【技术实现步骤摘要】
一种图像处理方法、装置、电子设备及介质
本专利技术实施例涉及计算机技术，尤其涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及介质。
技术介绍
当前主流的图像文字增强算法，大多数采用边缘查找、图像模糊、图层叠加、对比增强运算等一系列的算法来实现对图像文字边缘的加强，具体是将图像先进行预处理之后采用粗定位和细定位来识别文字区域和图片区域，将文字区域分离。文字区图像处理，消除背景无效像素，扫描像素确认文字边缘点并持续查找相邻边缘点，记录边缘位置数据。模糊文字区图像原图，将边缘位置加深图与模糊后的边缘叠加，并叠加到原图像。对文字区做动态对比增强使文字整体更清晰。对于集成度较高、运算量和实时性要求较高的嵌入式设备来讲，由于分离文字使用到的区域判定算法复杂度高且准确性不稳定，大量浮点运算导致运行效率下降。边缘识别虽然通用性效果理想，但是受到输入内容本身特点的影响，若文字连接性和清晰度差时，增大运算量。其中，预处理过程过于繁杂，大量中间层图像的使用，产生较大的内存消耗、而识别算法对于内存和CPU算力有限、占用内存消耗对内存和资源有限的CPU、实时性要求较高的嵌入式系统带来了不小的挑战。
技术实现思路
本专利技术提供一种图像处理方法、装置、电子设备及介质，以实现图像处理算法简化的同时提高处理速度，并保证图像识别的准确度。第一方面，本专利技术实施例提供了一种图像处理方法，其特征在于，包括：获取扫描设备扫描当前纸张得到的当前扫描图像；校准所述当前扫描图像得到当前校准图像；根据所述当前纸张的尺寸、所述扫描设备的参数、所述当前校准图像边线数量设置所述当前校准图像的采样区位置和数量；根据各所述当前校准图像中采样区内灰度值、灰度值的均值差、大于预设最高灰度值的百分比，确定所述当前校准图像采样区中的有效采样区；根据所述有效采样区的数量和所述有效采样区的灰度均值差的大小，确定所有所述有效采样区的灰度总均值；根据所有效采样区的灰度总均值对所述当前校准图像进行灰度消除。进一步的，所述根据各所述当前校准图像中采样区内灰度值、灰度值的均值差、大于预设最高灰度值的百分比，确定所述当前校准图像采样区中的有效采样区，包括：根据各所述当前校准图像中采样区内灰度值，确定各所述当前校准图像中采样区的灰度均值；如果所述当前校准图像中采样区的灰度均值处于白色灰度范围内，则将所述当前校准图像中采样区标记为无效；如果所述当前校准图像中采样区的像素灰度值中最高灰度值占比大于预设占比阈值，则将所述当前校准图像中采样区标记为无效；如果所述当前校准图像中采样区的灰度均值与采样区内各像素的灰度值差值的均值大于预设阈值，则将所述当前校准图像中采样区标记为无效；将除所述当前校准图像中标记为无效的采样区之外的采样区标记为有效。进一步的，所述根据所述有效采样区的数量和所述有效采样区的灰度均值差大小，确定所有所述有效采样区的灰度总均值，包括：如果所述当前校准图像中有效采样区的数量大于3且各所述有效采样区的灰度均值之间差值小于预设有效采样区均值差，则根据所述当前校准图像中各所述有效采样区的灰度均值计算出所有所述有效采样区的灰度总均值。进一步的，所述根据所有效采样区的灰度总均值对所述当前校准图像进行灰度消除，包括：根据所述有效采样区的灰度总均值，确定所述当前校准图像灰度调整的上限；将所述当前校准图像中灰度值大于所述当前校准图像灰度调整的上限像素的灰度值，设置为所述当前校准图像的最高灰度值。进一步的，所述根据所有效采样区的灰度总均值对所述当前校准图像进行灰度消除之后，还包括：如果根据所述灰度消除图像重新确定有效采样区的灰度总均值小于预设灰度值，则根据所述重新确定有效采样区的灰度总均值确定第二灰度上限，根据所述第二灰度上限对所述灰度消除图像进行二次灰度消除，得到灰度消除图像。进一步的，所述根据所有效采样区的灰度总均值对所述当前校准图像进行灰度消除之后，还包括：根据所述灰度消除图像及所述灰度消除图像的边缘数据，确定所述灰度消除图像中待加深像素及像素加深灰度值；根据所述灰度消除图像中待加深像素及像素加深灰度值，确定所述灰度消除图像对应的黑白二值图像；根据所述黑白二值图像的扫描边缘数据中凹凸点对所述黑白二值图像进行毛刺去除，得到文本图像。进一步的，所述根据所述灰度消除图像及所述灰度消除图像的边缘数据，确定所述灰度消除图像中待加深像素及像素加深灰度值，包括：根据所述灰度消除图像的边缘数据，确定所述灰度消除图像的灰度突变区；将所述灰度突变区以9个像素为单元进行划分，得到灰度突变区；根据各所述灰度突变区对应的扫描方向、中心点灰度值、标签像素灰度均值，确定所述灰度消除图像中待加深像素及像素加深灰度值。进一步的，所述根据所述灰度消除图像中待加深像素及像素加深灰度值，确定所述灰度消除图像对应的黑白二值图像，包括：根据所述灰度消除图像中待加深像素及像素加深灰度值对所述灰度消除图像进行灰度加深，得到加深文本图像；将所述加深文本图像利用半色调算法转化为所述灰度消除图像对应的黑白二值图像。进一步的，所述根据所述黑白二值图像的扫描边缘数据中凹凸点对所述黑白二值图像进行毛刺去除，得到文本图像，包括：根据获取的所述黑白二值图像的边缘数据，确定所述黑白二值图像中凹凸点的位置；将符合像素点距离的所述凹点位置进行补点操作；将符合像素点距离的所述凸点位置进行去除操作。第二方面，本专利技术实施例还提供了一种图像处理方装置，其特征在于，包括：图像获取模块，用于获取扫描设备扫描当前纸张得到的当前扫描图像；位置设置模块，用于校准所述当前扫描图像得到当前校准图像；根据所述当前纸张的尺寸、所述扫描设备的参数、所述当前校准图像边线数量设置所述当前校准图像的采样区位置和数量；有效确定模块，用于根据各所述当前校准图像中采样区内灰度值、灰度值的均值差、大于预设最高灰度值的百分比，确定所述当前校准图像采样区中的有效采样区；均值确定模块，用于根据所述有效采样区的数量和所述有效采样区的灰度均值差的大小，确定所有所述有效采样区的灰度总均值；灰度消除模块，用于根据所有效采样区的灰度总均值对所述当前校准图像进行灰度消除。第三方面，本专利技术实施例还提供了一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，用于存储一个或多个程序，当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行，使得所述一个或多个处理器实现所述的图像处理方法。第四方面，本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现所述的图像处理方法。本专利技术通过获取扫描设备扫描当前纸张得到的当前扫描图像；校准所述当前扫描图像得到当前校准图像；根据所述当前纸张的尺寸、所述扫描设备的参数、所述当前校准图像边线数量设置所述当前校准图本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：/n获取扫描设备扫描当前纸张得到的当前扫描图像；/n校准所述当前扫描图像得到当前校准图像；根据所述当前纸张的尺寸、所述扫描设备的参数、所述当前校准图像边线数量设置所述当前校准图像的采样区位置和数量；/n根据各所述当前校准图像中采样区内灰度值、灰度值的均值差、大于预设最高灰度值的百分比，确定所述当前校准图像采样区中的有效采样区；/n根据所述有效采样区的数量和所述有效采样区的灰度均值差的大小，确定所有所述有效采样区的灰度总均值；/n根据所有效采样区的灰度总均值对所述当前校准图像进行灰度消除。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取扫描设备扫描当前纸张得到的当前扫描图像；
校准所述当前扫描图像得到当前校准图像；根据所述当前纸张的尺寸、所述扫描设备的参数、所述当前校准图像边线数量设置所述当前校准图像的采样区位置和数量；
根据各所述当前校准图像中采样区内灰度值、灰度值的均值差、大于预设最高灰度值的百分比，确定所述当前校准图像采样区中的有效采样区；
根据所述有效采样区的数量和所述有效采样区的灰度均值差的大小，确定所有所述有效采样区的灰度总均值；
根据所有效采样区的灰度总均值对所述当前校准图像进行灰度消除。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据各所述当前校准图像中采样区内灰度值、灰度值的均值差、大于预设最高灰度值的百分比，确定所述当前校准图像采样区中的有效采样区，包括：
根据各所述当前校准图像中采样区内灰度值，确定各所述当前校准图像中采样区的灰度均值；
如果所述当前校准图像中采样区的灰度均值处于白色灰度范围内，则将所述当前校准图像中采样区标记为无效；
如果所述当前校准图像中采样区的像素灰度值中最高灰度值占比大于预设占比阈值，则将所述当前校准图像中采样区标记为无效；
如果所述当前校准图像中采样区的灰度均值与采样区内各像素的灰度值差值的均值大于预设阈值，则将所述当前校准图像中采样区标记为无效；
将除所述当前校准图像中标记为无效的采样区之外的采样区标记为有效。


3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述有效采样区的数量和所述有效采样区的灰度均值差大小，确定所有所述有效采样区的灰度总均值，包括：
如果所述当前校准图像中有效采样区的数量大于3且各所述有效采样区的灰度均值之间差值小于预设有效采样区均值差，则根据所述当前校准图像中各所述有效采样区的灰度均值计算出所有所述有效采样区的灰度总均值。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所有效采样区的灰度总均值对所述当前校准图像进行灰度消除，包括：
根据所述有效采样区的灰度总均值，确定所述当前校准图像灰度调整的上限；
将所述当前校准图像中灰度值大于所述当前校准图像灰度调整的上限像素的灰度值，设置为所述当前校准图像的最高灰度值。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所有效采样区的灰度总均值对所述当前校准图像进行灰度消除之后，还包括：
如果根据所述灰度消除图像重新确定有效采样区的灰度总均值小于预设灰度值，则根据所述重新确定有效采样区的灰度总均值确定第二灰度上限，根据所述第二灰度上限对所述灰度消除图像进行二次灰度消除，得到灰度消除图像。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所有效采样区的灰度总均值对所述当前校准图像进行灰度消除之后，还包括：
根据所述灰度消除图像及所...

【专利技术属性】
技术研发人员：李红兵，吴健，秦可勇，高晖，张浩，
申请(专利权)人：江苏阿瑞斯智能设备有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏;32