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，可以先根据预设的线性畸变校正规则，通过对所述目标图像进行第一图像校正处理，实现针对线性畸变的粗粒度校正，得到第一次校正后的中间图像；再确定出目标图像中的文本字符的平均偏转角，并利用目标图像中目标证件版式规整的特性，根据上述文本字符的平均偏转角，通过对中间图像进行第二图像校正处理，实现针对线性畸变的细粒度校正，最终得到校正后的目标图像。从而可以有效地针对包含有较少的文本字符但版式规整的目标证件，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，得到效果较好、精度较高的校正后的目标图像。校正后的目标图像。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身份证等所包含的文本字符相对较少的证件。
[0003]通常业务办理人员会先拍摄得到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)，以提取并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包含有证件的图像的质量相对较差。例如，受拍摄方式、拍摄设备、拍摄环境等因素的影响，拍摄得到的用于后续OCR识别的图像往往会存在线性畸变，影响后续OCR识别的精度。
[0005]基于现有的图像校正方法，通常需要先确定出图像中证件轮廓的边缘角点，再依赖证件轮廓的边缘角点进行线性畸变的校正。但是，上述方法在具体实施时要求图像中证件轮廓必须是完整的。而在许多线性畸变场景中，证件轮廓的边缘也可能存在遗失，导致基于现有的图像校正方法难以精准、有效地实现针对线性畸变的校正处理。
[0006]此外，对于诸如身份证等所包含的文本字符相对较少的证件，所能提取并利用的特征相对较少，这也进一步增加了针对该类图像的校正处理难度。
[0007]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
[0008]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较少的文本字符但版式规整的目标证件，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，得到效果较好、精度较高的校正后的目标图像。
[0009]本说明书实施例提供的一种图像校正方法，包括：
[0010]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小于等于预设的字符数阈值的证件；
[0011]根据预设的线性畸变校正规则，对所述目标图像进行第一图像校正处理，得到中间图像；
[0012]确定目标图像中的文本字符的平均偏转角；
[0013]根据所述文本字符的平均偏转角，对所述中间图像进行第二图像校正处理，以得到校正后的目标图像。
[0014]在一些实施例中，所述目标证件包括以下至少之一：身份证、社保卡、医保卡。
[0015]在一些实施例中，确定目标图像中的文本字符的平均偏转角，包括：
[0016]对所述目标图像进行形态学膨胀和腐蚀处理，得到处理后的目标图像；
[0017]对所述处理后的目标图像中的字符进行霍夫直线检测，以确定出目标图像中的文
本字符的平均偏转角。
[0018]在一些实施例中，根据所述文本字符的平均偏转角，对所述中间图像进行第二图像校正处理，包括：
[0019]通过根据所述文本字符的平均偏转角，将所述中间图像进行相应的逆旋转。
[0020]在一些实施例中，在获取包含有目标证件的目标图像之后，所述方法还包括：
[0021]从多个预设的版式规则中确定出与目标证件匹配的目标版式规则；
[0022]根据所述目标版式规则，识别并过滤所述目标图像中的无效字符。
[0023]在一些实施例中，根据预设的线性畸变校正规则，对所述目标图像进行第一图像校正处理，包括：
[0024]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；
[0025]根据所述第一目标特征集、参照特征集，对所述目标图像进行第一图像校正处理；其中，所述参照特征集为预先基于包含有参照证件的参照图像，通过进行预设的特征处理所得到的特征集。
[0026]在一些实施例中，在所述目标证件包括身份证的情况下，所述稳定特征包括以下至少之一：姓名、性别、出生、住址、年、月、日。
[0027]在一些实施例中，在得到所述第一目标特征集之后，所述方法还包括：
[0028]利用预设的线性变换矩阵，处理所述第一目标特征集，以消除随机噪声，得到符合要求的第二目标特征集；
[0029]相应的，根据所述第二目标特征集、参照特征集，对所述目标图像进行第一图像校正处理。
[0030]在一些实施例中，根据所述第二目标特征集、参照特征集，对所述目标图像进行第一图像校正处理，包括：
[0031]根据所述第二目标特征集、参照特征集，通过特征匹配，确定出对应的匹配特征集；其中，所述匹配特征集包含有多个匹配特征对；
[0032]根据所述匹配特征集，通过数据拟合得到由目标图像映射到参照图像的单应性矩阵；
[0033]利用所述单应性矩阵，对所述目标图像进行线性变换处理。
[0034]在一些实施例中，根据所述文本字符的平均偏转角，对所述中间图像进行第二图像校正处理，以得到校正后的目标图像之后，所述方法还包括：
[0035]根据与目标证件相匹配的目标版式规则，对所述校正后的目标图像进行切片处理，得到多个切片图像；其中，所述切片图像携带有所对应的切片标识；
[0036]根据切片标识，从所述多个切片图像中筛选出目标切片图像；
[0037]调用与所述目标切片图像的切片标识匹配的OCR识别模型处理所述目标切片图像，以获取目标文本信息。
[0038]本说明书实施例还提供了一种图像校正装置，包括：
[0039]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小于等于预设的字符数阈值的证件；
[0040]第一校正模块，用于根据预设的线性畸变校正规则，对所述目标图像进行第一图
像校正处理，得到中间图像；
[0041]确定模块，用于确定目标图像中的文本字符的平均偏转角；
[0042]第二校正模块，用于根据所述文本字符的平均偏转角，对所述中间图像进行第二图像校正处理，以得到校正后的目标图像。
[0043]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以下内容：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小于等于预设的字符数阈值的证件；根据预设的线性畸变校正规则，对所述目标图像进行第一图像校正处理，得到中间图像；确定目标图像中的文本字符的平均偏转角；根据所述文本字符的平均偏转角，对所述中间图像进行第二图像校正处理，以得到校正后的目标图像。
[0044]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小于等于预设的字符数阈值的证件；根据预设的线性畸变校正规则，对所述目标图像进行第一图像校正处理，得到中间图像；确定目标图像中的文本字符的平均偏转角；根据所述文本字符的平均偏转角，对所述中间图像进行第二图像校正处理，以得到校正后的目标图像。
[0045]本说明书提供的一种图像校正方法、装置和服本文档来自技高网...
【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小于等于预设的字符数阈值的证件；根据预设的线性畸变校正规则，对所述目标图像进行第一图像校正处理，得到中间图像；确定目标图像中的文本字符的平均偏转角；根据所述文本字符的平均偏转角，对所述中间图像进行第二图像校正处理，以得到校正后的目标图像。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：身份证、社保卡、医保卡。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定目标图像中的文本字符的平均偏转角，包括：对所述目标图像进行形态学膨胀和腐蚀处理，得到处理后的目标图像；对所述处理后的目标图像中的字符进行霍夫直线检测，以确定出目标图像中的文本字符的平均偏转角。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述文本字符的平均偏转角，对所述中间图像进行第二图像校正处理，包括：通过根据所述文本字符的平均偏转角，将所述中间图像进行相应的逆旋转。5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取包含有目标证件的目标图像之后，所述方法还包括：从多个预设的版式规则中确定出与目标证件匹配的目标版式规则；根据所述目标版式规则，识别并过滤所述目标图像中的无效字符。6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，根据预设的线性畸变校正规则，对所述目标图像进行第一图像校正处理，包括：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；根据所述第一目标特征集、参照特征集，对所述目标图像进行第一图像校正处理；其中，所述参照特征集为预先基于包含有参照证件的参照图像，通过进行预设的特征处理所得到的特征集。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在所述目标证件包括身份证的情况下，所述稳定特征包括以下至少之一：姓名、性别、出生、住址、年、月、日。8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，在得到所述第一目标特征集之后，所述方法还包括：...
【专利技术属性】
技术研发人员：李兆佳，许政伟，姜璐，周宇哲，
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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