图像质量检测方法、装置、设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术用于人工智能领域，涉及区块链领域，公开了一种图像质量检测方法、装置、设备及介质，其中方法部分包括：获取待处理图像，并采用文字定位模型对待处理图像中的文字进行定位，以确定待处理图像中的文字区域，对待处理图像中的文字区域进行索贝尔算子卷积处理，获取文字区域的目标卷积矩阵，再根据目标卷积矩阵中像素的像素值和分布区间，获取文字区域的区域信息，最后根据文字区域的区域信息和预设质量条件确定待处理图像的质量检测结果；本发明专利技术中，能够减少图像背景信息的干扰，提高了质量检测算法的精度，进而提高了图像质量的准确度。度。度。

【技术实现步骤摘要】
图像质量检测方法、装置、设备及介质


[0001]本专利技术涉及人工智能
，尤其涉及一种图像质量检测方法、装置、设备及介质。

技术介绍

[0002]光学字符识别(Optical Character Recognition，OCR)是指对文本资料的图像文件进行分析识别以获取文字信息的过程。文本资料图像信息通常通过扫描仪、照相机等设备获取并存储在图像文件中，然后OCR软件读取、分析图像文件并通过字符识别提取出其中的字符串。然而，ocr的性能容易受到图像质量的影响，若需要识别的图像不够清晰甚至严重模糊，则容易造成后续对图像内文字定位及识别失败，进而造成文字识别任务失败。因此，在进行文字识别之前，对图像的质量把控至关重要。
[0003]现有的图像质量检测方法，一般用边缘检测算子对整张图像进行滤波，然后对得到的滤波结果进行简单的求和或求方差后给出质量评分；或者是通过深度学习的质量检测模型对图像进行质量检测，然后不管是边缘检测算子的质量检测，还是采用深度学习模型的质量检测，都容易受到图像中非文字背景信息的干扰，导致获得的图像质量准确度不高。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种图像质量检测方法、装置、设备及介质，以解决现有图像质量检测中，容易受到图像中非文字背景信息的干扰，导致获得的图像质量准确度不高的问题。
[0005]提供一种图像质量检测方法，包括：
[0006]获取待处理图像，并采用文字定位模型对所述待处理图像中的文字进行定位，以确定所述待处理图像中的文字区域；
[0007]对所述待处理图像中的文字区域进行索贝尔算子卷积处理，获取所述文字区域的目标卷积矩阵；
[0008]根据所述目标卷积矩阵中像素的像素值和所述像素值的分布区间，获取所述文字区域的区域信息；
[0009]根据各所述文字区域的区域信息和预设质量条件确定所述待处理图像的质量检测结果。
[0010]提供一种图像质量检测装置，包括：
[0011]定位模块，用于获取待处理图像，并采用文字定位模型对所述待处理图像中的文字进行定位，以确定所述待处理图像中的文字区域；
[0012]处理模块，用于对所述待处理图像中的文字区域进行索贝尔算子卷积处理，获取所述文字区域的目标卷积矩阵；
[0013]计算模块，用于根据所述目标卷积矩阵中像素的像素值和所述像素值的分布区间，获取所述文字区域的区域信息；
[0014]确定模块，用于根据各所述文字区域的区域信息和预设质量条件确定所述待处理
图像的质量检测结果。
[0015]提供一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述图像质量检测方法的步骤。
[0016]提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述图像质量检测方法的步骤。
[0017]上述图像质量检测方法、装置、设备及介质所提供的一个方案中，通过获取待处理图像，并采用文字定位模型对待处理图像中的文字进行定位，以确定待处理图像中的文字区域，然后对待处理图像中的文字区域进行索贝尔算子卷积处理，获取文字区域的目标卷积矩阵，再根据目标卷积矩阵中像素的像素值和像素值的分布区间，获取文字区域的区域信息，最后根据文字区域的区域信息和预设质量条件确定待处理图像的质量检测结果；本专利技术中，通过对各文字区域进行索贝尔算子卷积处理，再对sobel结果中各像素的像素值进行处理，使变化明显的文字区域边缘在质量得分中得以强化，并弱化了变化度较小的背景中的干扰边缘，能够减少图像背景信息的干扰，提高了质量检测算法的精度，进而提高了图像质量的准确度。
附图说明
[0018]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0019]图1是本专利技术一实施例中图像质量检测方法的一应用环境示意图；
[0020]图2是本专利技术一实施例中图像质量检测方法的一流程示意图；
[0021]图3是图2中步骤S20的一实现流程示意图；
[0022]图4是图3中步骤S21的一实现流程示意图；
[0023]图5是本专利技术一实施例中图像质量检测方法的另一流程示意图；
[0024]图6是图2中步骤S40的一实现流程示意图；
[0025]图7是图6中步骤S41的一实现流程示意图；
[0026]图8是图6中步骤S42的一实现流程示意图；
[0027]图9是本专利技术一实施例中质量评分阈值的一获取流程示意图；
[0028]图10是本专利技术一实施例中图像质量检测装置的一结构示意图；
[0029]图11是本专利技术一实施例中计算机设备的一结构示意图。
具体实施方式
[0030]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0031]本专利技术实施例提供的图像质量检测方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，客
户端通过网络与服务端进行通信。服务端获取用户通过客户端发送的待处理图像，采用文字定位模型对待处理图像中的文字进行定位，以确定待处理图像中的文字区域，然后对待处理图像中的文字区域进行索贝尔算子卷积处理，获取文字区域的目标卷积矩阵，再根据目标卷积矩阵中像素的像素值和像素值的分布区间，获取文字区域的区域信息，最后根据文字区域的区域信息和预设质量条件确定待处理图像的质量检测结果；通过对各文字区域进行索贝尔算子卷积处理，再对sobel结果中各像素的像素值进行处理，使变化明显的文字区域边缘在质量得分中得以强化，并弱化了变化度较小的背景中的干扰边缘，能够减少图像背景信息的干扰，提高了质量检测算法的精度，进而提高了图像质量的准确度，最终进一步提高了图像质量检测的人工智能化，提高了检测效率。
[0032]其中，待处理图像、各文字区域的区域信息和待处理图像的目标质量得分等相关数据存储在服务端的数据库中，在执行图像质量检测方法时，将获取、生成和用到的数据直接存储至数据库，便于后续使用。
[0033]本实施例中的数据库存储于区块链网络中，用于存储基于图神经网络的语义召回方法中用到、生成的数据，如待处理图像、各文字区域的区域信息和待处理图像的目标质量得分等相关数据。本申请所指区块链是分布式数据存储、点对点传输、共识机制、加密算法等计算机技术的新型应用模式。区块链(Blockchain)，本质上是一个去中心化的数据库，是一串使用密码学方法相关联产生的数据块，每一个数据块中包含了一批次网络交易的信息，用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像质量检测方法，其特征在于，包括：获取待处理图像，并采用文字定位模型对所述待处理图像中的文字进行定位，以确定所述待处理图像中的文字区域；对所述待处理图像中的文字区域进行索贝尔算子卷积处理，获取所述文字区域的目标卷积矩阵；根据所述目标卷积矩阵中像素的像素值和所述像素值的分布区间，获取所述文字区域的区域信息；根据各所述文字区域的区域信息和预设质量条件确定所述待处理图像的质量检测结果。2.如权利要求1所述的图像质量检测方法，其特征在于，所述对所述待处理图像中的文字区域进行索贝尔算子卷积处理，获取所述文字区域的目标卷积矩阵，包括：根据各所述文字区域的位置对所述待处理图像进行处理，以获得多个所述文字区域对应的单通道图像；对各所述文字区域对应的单通道图像进行索贝尔算子卷积处理，获得所述文字区域对应的单通道图像在多个方向上的索贝尔算子卷积矩阵；对所述多个方向上的索贝尔算子卷积数据进行均方根计算，获得所述文字区域的目标卷积矩阵。3.如权利要求2所述的图像质量检测方法，其特征在于，所述根据各所述文字区域的位置对所述待处理图像进行处理，以获得多个所述文字区域对应的单通道图像，包括：确定所述待处理图像是否为多通道图像；若所述待处理图像为所述多通道图像，则将所述待处理图像转换为单通道的待处理图像；按照各所述文字区域的位置，将所述单通道的待处理图像进行划分，以获得各所述文字区域对应的单通道图像。4.如权利要求1所述的图像质量检测方法，其特征在于，所述根据各所述文字区域的区域信息和预设质量条件确定所述待处理图像的质量检测结果，包括：根据所述文字区域的区域信息、各所述文字区域与光源的欧式距离确定所述待处理图像的质量；根据所述待处理图像的质量和所述预设质量条件确定所述待处理图像的质量检测结果。5.如权利要求4所述的图像质量检测方法，其特征在于，所述根据所述文字区域的区域信息、各所述文字区域与所述光源的欧式距离确定所述待处理图像的质量，包括：根据各所述文字区域的区域信息确定光源的位置；根据各所述文字区域的位置与所述光源的位置，确定各所述文字区域与所述光源的欧式距离；将与所述光源的欧式距离小于预设...

【专利技术属性】
技术研发人员：游锦成，
申请(专利权)人：平安健康保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：