一种基于经典统计方法实现的图片的快速矫正方法技术

本发明专利技术提供一种基于经典统计方法实现的图片的快速矫正方法，包括：对待处理图像进行灰度化处理，得到灰度图像；进行二值化处理，得到亮部像素点；利用FoF聚类做团性分析，选出目标图纸的区域；对目标图纸的区域的点坐标做旋转投影和固定角度投影；根据待处理图像顶点坐标和目标图纸顶点坐标得到透视变换矩阵，根据矩阵和待处理图像进行透视变换得到旋转投影和固定角度投影步骤矫正后的图像，选择矫正效果较好的图像输出。本发明专利技术的图片的快速矫正方法解决了图像矫正准确率较低的问题，同时简化图像矫正操作步骤和降低运行时间，以提高用户工作效率。工作效率。工作效率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于经典统计方法实现的图片的快速矫正方法


[0001]本专利技术涉及图像处理领域，具体涉及一种基于经典统计方法实现的图片的快速矫正方法。

技术介绍

[0002]在日常生活中，人们有时需要将某些证件用手机拍摄发送给其他人，或者有上传票据、试卷之类需求等等。如果用手机直接进行拍摄，得到的图像中除了需要的目标外，还会有不需要的背景区域，同时由于图像倾斜，导致图像可读性变差或者拍摄的图像不方便使用，而图像矫正方法就可以解决这些问题，使得矫正后的图像刚好就是所需的目标图纸。在得到拍摄的图像之后，通过算法检测出目标图纸的四个角点，然后通过透视变化来得到需要的图像。
[0003]对于四个角点的检测，典型的检测角点的方法包括：基于灰度图像的角点检测、基于二值图像的角点检测、基于轮廓曲线的角点检测。但是上述这些方法很容易会检测出其它不是所需要的“角点”，为后续的透视变换带来了很大的麻烦，还可能会无法顺利的变换出需要的图像。因此，现有的技术方案通过边缘检测的方法检测出四条边，从而确定四个角点，而不是直接用角点检测来检测四个点，例如，基于Canny边缘检测和Hough变换的图像矫正方法能够检测出四条边进而确定四个角点。
[0004]具体来说，现有的基于Canny边缘检测和Hough变换的图像矫正方法，其包括：首先将图像灰度化，然后利用Canny边缘检测算子提取图像边缘(得到的边缘有噪点且不完整)，二值化之后再通过Hough变换去除部分噪点，进行直线检测边，找到目标图纸的四个边，通过四个边的交点找到目标图纸的四个角点，最后利用开源计算机视觉库opencv对目标图纸进行透视变换，得到矫正之后的图像。
[0005]现有的基于Canny边缘检测和Hough变换的图像矫正方法的缺点在于：1)现有技术对部分数据集中目标图纸的四个角点识别不准确，以至于无法顺利的变换出需要的图像，图像矫正效果不佳；
[0006]2)现有技术结构复杂，运行时间较长。

技术实现思路

[0007]本专利技术旨在提供一种基于经典统计方法实现的图片的快速矫正方法，以解决图像矫正准确率较低的问题，同时简化图像矫正操作步骤和降低运行时间，以提高用户工作效率。
[0008]为了实现上述目的，本专利技术提供一种基于经典统计方法实现的图片的快速矫正方法，包括：
[0009]S1：对待处理图像进行灰度化处理，得到灰度图像；
[0010]S2：对灰度化处理之后的灰度图像进行二值化处理，得到亮部像素点；
[0011]S3：利用FoF聚类对亮部像素点做团性分析，团性分析得到的最大的团对应目标图
纸，从而选出目标图纸的区域；
[0012]S4：对目标图纸的区域的亮部像素点的坐标做旋转投影和固定角度投影，以分别确定目标图纸的4个顶点；
[0013]S5：根据待处理图像的4个顶点的坐标和旋转投影得到的目标图纸的4个顶点的坐标得到第一透视变换矩阵，根据第一透视变换矩阵和待处理图像进行透视变换得到旋转投影步骤矫正后的图像；
[0014]S6：根据待处理图像的4个顶点的坐标和固定角度投影得到的目标图纸的4个顶点的坐标得到第二透视变换矩阵，根据第二透视变换矩阵和待处理图像进行透视变换得到固定角度投影步骤矫正后的图像；
[0015]S7：比较步骤S5和步骤S6得到的图像是否一致，若一致，则任选一图像输出；否则，选择矫正效果较好的图像输出。
[0016]在所述步骤S1之前，还包括步骤S0：使用python中的PIL库读取待处理图像，并将其数据转换成二维数据。
[0017]在所述步骤S1中，在进行灰度化处理时，采用的灰度化公式为：
[0018]gray＝R
×
0.299+G
×
0.587+B
×
0.114，
[0019]其中，gray为灰度值，R代表红色像素值，G代表绿色像素值，B代表蓝色像素值；或者
[0020]在所述步骤S1中，在进行灰度化处理时，采用的灰度化公式为：
[0021]gray＝{[R^2.2+(1.5
×
G)^2.2+(0.6
×
B)^2.2]/[1+1.5^2.2+0.6^2.2]}^(1/2.2)，
[0022]其中，gray为灰度值，R代表红色像素值，G代表绿色像素值，B代表蓝色像素值。
[0023]在所述步骤S2中，进行二值化处理包括：首先设定一个灰度阈值，把灰度大于灰度阈值的像素的灰度更新为灰度极大值，把灰度小于这个灰度阈值的像素的灰度更新为灰度极小值，从而实现二值化，进而选出亮部像素点。
[0024]所述灰度阈值的取值采用直方图双峰法和核密度估计法中的一种；
[0025]所述直方图双峰法包括：
[0026]S21：获取灰度图像的灰度统计直方图，该灰度统计直方图为双峰图；步骤S22：取灰度统计直方图的两个峰之间的谷底所对应的灰度值为灰度阈值；
[0027]所述核密度估计法包括：
[0028]S21
’
：采用非参核估计对灰度图像的数据进行拟合，得到核密度估计曲线，所述核密度估计曲线为双峰图；步骤S22
’
：取核密度估计曲线的两个峰之间的谷底所对应的灰度值为灰度阈值。
[0029]其中，选纵坐标值最大的点为双峰图的第一峰，其对应的灰度值记为p；
[0030]双峰图的第二峰的灰度值x根据下面公式计算得到：
[0031]argmax D＝(x
‑
p)2×
hist(x)，
[0032]其中，x为灰度值，hist(x)是灰度值对应的双峰图的纵坐标值。
[0033]在所述步骤S3之前，还包括步骤S30：利用python中numpy库的random.choice()从所有亮部像素点中随机选取预定比例的亮部像素点。
[0034]所述步骤S4包括：
[0035]S41：以待处理图像的下边为x轴，左边为y轴，左下顶点为原点O建立坐标系，并设A＝(1,1)，B＝(1,
‑
1)；
[0036]S42：对目标图纸的区域中的亮部像素点进行旋转投影；
[0037]S43：对目标图纸的区域中的亮部像素点进行固定角度投影。
[0038]所述步骤S42包括：
[0039]S421：对亮部像素点分别在直线OA和OB上做投影；
[0040]S422：做完投影后令直线OA和OB同时以O点为中心沿顺时针方向旋转1
°
，然后对亮部像素点分别在直线OA和OB旋转之后得到的两条新的直线OA和OB上做投影；
[0041]S423：重复步骤S422，直到直线OA和OB已经沿顺时针旋转90
°
；
[0042]S424：在直线OA及旋转得到的直线上所做的投影中，找出投影最大值和最小值之差最大的那一次投影，投影最大值和最小值对应的像素点作为第一条对角线的两本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于经典统计方法实现的图片的快速矫正方法，其特征在于，包括：步骤S1：对待处理图像进行灰度化处理，得到灰度图像；步骤S2：对灰度化处理之后的灰度图像进行二值化处理，得到亮部像素点；步骤S3：利用FoF聚类对亮部像素点做团性分析，团性分析得到的最大的团对应目标图纸，从而选出目标图纸的区域；步骤S4：对目标图纸的区域的亮部像素点的坐标做旋转投影和固定角度投影，以分别确定目标图纸的4个顶点；步骤S5：根据待处理图像的4个顶点的坐标和旋转投影得到的目标图纸的4个顶点的坐标得到第一透视变换矩阵，根据第一透视变换矩阵和待处理图像进行透视变换得到旋转投影步骤矫正后的图像；步骤S6：根据待处理图像的4个顶点的坐标和固定角度投影得到的目标图纸的4个顶点的坐标得到第二透视变换矩阵，根据第二透视变换矩阵和待处理图像进行透视变换得到固定角度投影步骤矫正后的图像；步骤S7：比较步骤S5和步骤S6得到的图像是否一致，若一致，则任选一图像输出；否则，选择矫正效果较好的图像输出。2.根据权利要求1所述的基于经典统计方法实现的图片的快速矫正方法，其特征在于，在所述步骤S1之前，还包括步骤S0：使用python中的PIL库读取待处理图像，并将其数据转换成二维数据。3.根据权利要求1所述的基于经典统计方法实现的图片的快速矫正方法，其特征在于，在所述步骤S1中，在进行灰度化处理时，采用的灰度化公式为：gray＝R
×
0.299+G
×
0.587+B
×
0.114，其中，gray为灰度值，R代表红色像素值，G代表绿色像素值，B代表蓝色像素值；或者在所述步骤S1中，在进行灰度化处理时，采用的灰度化公式为：gray＝{[R^2.2+(1.5
×
G)^2.2+(0.6
×
B)^2.2]/[1+1.5^2.2+0.6^2.2]}^(1/2.2)，其中，gray为灰度值，R代表红色像素值，G代表绿色像素值，B代表蓝色像素值。4.根据权利要求1所述的基于经典统计方法实现的图片的快速矫正方法，其特征在于，在所述步骤S2中，进行二值化处理包括：首先设定一个灰度阈值，把灰度大于灰度阈值的像素的灰度更新为灰度极大值，把灰度小于这个灰度阈值的像素的灰度更新为灰度极小值，从而实现二值化，进而选出亮部像素点。5.根据权利要求1所述的基于经典统计方法实现的图片的快速矫正方法，其特征在于，所述灰度阈值的取值采用直方图双峰法和核密度估计法中的一种；所述直方图双峰法包括：步骤S21：获取灰度图像的灰度统计直方图，该灰度统计直方图为双峰图；步骤S2...

【专利技术属性】
技术研发人员：董平，王凯阳，
申请(专利权)人：上海对外经贸大学，
类型：发明
国别省市：