本说明书提供了图像校正方法、装置和服务器，基于该图像校正方法，可以先通过对该目标图像进行预设的特征处理，得到包含有多个对于线性变换具有稳定性的稳定特征的第一目标特征集；再利用基于参照图像所得到的预设的线性变换矩阵处理第一目标特征集，以去除目标图像在获取过程中出现的随机噪声，得到精度较高符合要求的第二目标特征集；进而可以利用第二目标特征集对该目标图像进行相应的校正处理。从而可以有效地针对包含有文本字符较多的目标证件且存在线性畸变的目标图像，较好地适用于多种不同类型的线性畸变场景，精准地消除目标图像中的线性畸变和随机噪声，得到效果较好、精度较高的校正后的目标图像。精度较高的校正后的目标图像。精度较高的校正后的目标图像。
【技术实现步骤摘要】
图像校正方法、装置和服务器
[0001]本说明书属于人工智能
，尤其涉及图像校正方法、装置和服务器。
技术介绍
[0002]在一些业务办理场景中，客户往往需要向业务办理人员提供并展示诸如行驶证等所包含的文本字符较多的证件。
[0003]通常业务办理人员会先拍摄包含有上述证件的图像，再对该图像进行OCR识别(光学字符识别)，以提取使用证件中相关的文本信息。
[0004]但是，业务办理人员所直接拍摄得到的证件图像的质量相对较差，往往会存在线性畸变、随机噪声等干扰因素，影响后续OCR识别的精度。
[0005]针对上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。
技术实现思路
[0006]本说明书提供了一种图像校正方法、装置和服务器，能够有效地针对包含有文本字符较多的目标证件且存在线性畸变的目标图像，较好地适用于多种不同类型的线性畸变场景，精准地消除目标图像中的线性畸变和随机噪声，得到效果较好、精度较高的校正后的目标图像。
[0007]本说明书实施例提供的一种图像校正方法，包括：
[0008]获取包含有目标证件的目标图像；其中，所述目标证件为所包含的文本字符的字符数大于预设的字符数阈值的证件；
[0009]对所述目标图像进行预设的特征处理，以得到第一目标特征集；其中，所述第一目标特征集包含有多个稳定特征；
[0010]利用预设的线性变换矩阵，处理所述第一目标特征集，得到符合要求的第二目标特征集；其中，所述预设的线性变换矩阵为预先基于参照图像得到的；所述参照图像为包含有参照证件的图像；
[0011]根据所述第二目标特征集，对所述目标图像进行图像校正处理，以消除目标图像中的线性畸变。
[0012]在一些实施例中，所述目标证件包括行驶证。
[0013]在一些实施例中，在所述目标证件包括行驶证的情况下，所述稳定特征包括以下至少之一：证件名称、号牌号码、车辆类型、所有人、品牌型号、车辆识别代码。
[0014]在一些实施例中，所述预设的线性变换矩阵按照以下方式构建：
[0015]获取包含有参照证件的参照图像；其中，所述参照证件为与目标证件版式相同的证件，所述参照图像为包含有参照证件且不存在线性畸变的图像；
[0016]对所述参照图像进行预设的特征处理，以得到第一参照特征集；
[0017]根据所述第一参照特征集，构建预设的线性变换矩阵。
[0018]在一些实施例中，根据所述第一参照特征集，构建预设的线性变换矩阵，包括：
[0019]对所述第一参照特征集进行SVD分解，得到对应的特征向量集；
[0020]从所述特征向量集中，筛选出所对应的特征值大于预设的特征阈值的特征向量作为主成分向量，以构建得到所述预设的线性变换矩阵。
[0021]在一些实施例中，在根据所述第一参照特征集，构建预设的线性变换矩阵之后，所述方法还包括：
[0022]利用所述线性变换矩阵对所述第一参照特征集进行线性变换处理，得到第二参照特征集。
[0023]在一些实施例中，根据所述第二目标特征集，对所述目标图像进行图像校正处理，包括：
[0024]根据所述第二目标特征集、第二参照特征集，通过特征匹配，得到匹配特征集；其中，所述匹配特征集包含有多个匹配特征对；
[0025]根据所述匹配特征集，对所述目标图像进行线性变换处理。
[0026]在一些实施例中，对所述目标图像进行预设的特征处理，以得到第一目标特征集，包括：
[0027]根据所述目标图像，建立关于目标图像的高斯金字塔；
[0028]确定并根据所述高斯金字塔中相邻层图像之间的像素值的变化数据，生成相应的差分图像，以构建对应的高斯差分金字塔；
[0029]根据所述高斯差分金字塔，筛选出不同差分图像之间的相同特征，作为稳定特征，以建立所述第一目标特征集。
[0030]在一些实施例中，在根据所述高斯差分金字塔，筛选出不同差分图像之间的相同特征，作为稳定特征之后，所述方法还包括：
[0031]检测目标图像中是否包含有副页证件；
[0032]在确定所述目标图像中包含有副页证件的情况下，从所述稳定特征中确定出属于副页证件的稳定特征，作为干扰特征；
[0033]过滤所述稳定特征中的干扰特征。
[0034]在一些实施例中，从所述稳定特征中确定出属于副页证件的稳定特征，包括：
[0035]根据与所述目标证件相匹配的目标版式规则，确定出主页证件与副页证件中特征的相对距离；
[0036]根据所述特征的相对距离，从所述稳定特征中确定出属于副页证件的稳定特征。
[0037]本说明书实施例还提供了一种图像校正装置，包括：
[0038]获取模块，用于获取包含有目标证件的目标图像；其中，所述目标证件为所包含的文本字符的字符数大于预设的字符数阈值的证件；
[0039]第一处理模块，用于对所述目标图像进行预设的特征处理，以得到第一目标特征集；其中，所述第一目标特征集包含有多个稳定特征；
[0040]第二处理模块，用于利用预设的线性变换矩阵，处理所述第一目标特征集，得到符合要求的第二目标特征集；其中，所述预设的线性变换矩阵为预先基于参照图像得到的；所述参照图像为包含有参照证件的图像；
[0041]校正模块，用于根据所述第二目标特征集，对所述目标图像进行图像校正处理，以消除目标图像中的线性畸变。
[0042]本说明书实施例还提供了一种服务器，包括处理器以及用于存储处理器可执行指令的存储器，所述处理器执行所述指令时实现：获取包含有目标证件的目标图像；其中，所述目标证件为所包含的文本字符的字符数大于预设的字符数阈值的证件；对所述目标图像进行预设的特征处理，以得到第一目标特征集；其中，所述第一目标特征集包含有多个稳定特征；利用预设的线性变换矩阵，处理所述第一目标特征集，得到符合要求的第二目标特征集；其中，所述预设的线性变换矩阵为预先基于参照图像得到的；所述参照图像为包含有参照证件的图像；根据所述第二目标特征集，对所述目标图像进行图像校正处理，以消除目标图像中的线性畸变。
[0043]本说明书实施例还提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机指令，所述指令被执行时实现：获取包含有目标证件的目标图像；其中，所述目标证件为所包含的文本字符的字符数大于预设的字符数阈值的证件；对所述目标图像进行预设的特征处理，以得到第一目标特征集；其中，所述第一目标特征集包含有多个稳定特征；利用预设的线性变换矩阵，处理所述第一目标特征集，得到符合要求的第二目标特征集；其中，所述预设的线性变换矩阵为预先基于参照图像得到的；所述参照图像为包含有参照证件的图像；根据所述第二目标特征集，对所述目标图像进行图像校正处理，以消除目标图像中的线性畸变。
[0044]本说明书提供的一种图像校正方法、装置和服务器，可以先通过对该目标图像进行预设的特征处理，得到包含有多个对于线性变换具有稳定性的稳定特征的第一目本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像校正方法，其特征在于，包括：获取包含有目标证件的目标图像；其中，所述目标证件为所包含的文本字符的字符数大于预设的字符数阈值的证件；对所述目标图像进行预设的特征处理，以得到第一目标特征集；其中，所述第一目标特征集包含有多个稳定特征；利用预设的线性变换矩阵，处理所述第一目标特征集，得到符合要求的第二目标特征集；其中，所述预设的线性变换矩阵为预先基于参照图像得到的；所述参照图像为包含有参照证件的图像；根据所述第二目标特征集，对所述目标图像进行图像校正处理，以消除目标图像中的线性畸变。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标证件包括以下至少之一：行驶证、房产证、学生证。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述目标证件包括行驶证的情况下，所述稳定特征包括以下至少之一：证件名称、号牌号码、车辆类型、所有人、品牌型号、车辆识别代码。4.根据权利要求2所述的方法去，其特征在于，所述预设的线性变换矩阵按照以下方式构建：获取包含有参照证件的参照图像；其中，所述参照证件为与目标证件版式相同的证件，所述参照图像为包含有参照证件且不存在线性畸变的图像；对所述参照图像进行预设的特征处理，以得到第一参照特征集；根据所述第一参照特征集，构建预设的线性变换矩阵。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，根据所述第一参照特征集，构建预设的线性变换矩阵，包括：对所述第一参照特征集进行SVD分解，得到对应的特征向量集；从所述特征向量集中，筛选出所对应的特征值大于预设的特征阈值的特征向量作为主成分向量，以构建得到所述预设的线性变换矩阵。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，在根据所述第一参照特征集，构建预设的线性变换矩阵之后，所述方法还包括：利用所述线性变换矩阵对所述第一参照特征集进行线性变换处理，得到第二参照特征集。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，根据所述第二目标特征集，对所述目标图像进行图像校正处理，包括：根据所述第二目标特征集、第二参照特征集，通过特征匹配，得到匹配特征集；其中，所述匹配特征集包含有多个匹配特征对；根据所述匹配特征集，对所述目标图...
【专利技术属性】
技术研发人员：李兆佳，邓坤元，张亚，李铁岭，
申请(专利权)人：中国工商银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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