本申请提供了一种图像切边方法及装置、存储介质及电子设备，该方法应用于移动设备，通过先对文档图像进行图像预处理，接着利用预先建立的边缘检测模型，对图像预处理后的文档图像中的所述文档区域进行边缘检测，得到所述文档区域的边缘信息，然后依据述边缘信息，对图像预处理后的文档图像中的文档区域进切边处理，得到目标图像，最后在移动设备上显示目标图像。实现了高效、准确地对文档区域进行自动切边，从而提高文档图像的可读性和美观度。并且，本申请方案具有计算复杂度低、内存占用少等优点，能够适用于手机等移动设备上的实时文档切边场景。档切边场景。档切边场景。
【技术实现步骤摘要】
一种图像切边方法及装置、存储介质及电子设备
[0001]本申请涉及图像处理
，尤其涉及一种图像切边方法及装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
[0002]在多种应用场中，文档图像的获取和处理是非常常见的需求，而文档图像中常常存在边框、背景等干扰区域，这些干扰区域会影响文档图像的美观和可读性。因此，如何提供一种能够实现对文档图像中的文档区域进行自动切边的技术方案，成为本领域人员亟需解决的技术问题。
技术实现思路
[0003]本申请提供了一种图像切边方法及装置、存储介质及电子设备，目的在于实现对文档图像中的文档区域进行自动切边。
[0004]为了实现上述目的，本申请提供了以下技术方案：
[0005]一种图像切边方法，应用于移动设备，包括：
[0006]获取对文档进行拍摄所得的文档图像；所述文档图像中包括文档区域，所述文档区域为所述文档的图像区域；
[0007]对所述文档图像进行图像预处理；
[0008]利用边缘检测模型，对图像预处理后的文档图像中的所述文档区域进行边缘检测，得到所述文档区域的边缘信息；所述边缘检测模型基于神经网络预先建立得到；
[0009]依据所述边缘信息，对图像预处理后的文档图像中的所述文档区域进切边处理，得到目标图像；所述目标图像的图像区域为所述文档图像中的文档区域；
[0010]在所述移动设备上显示所述目标图像。
[0011]上述的方法，可选的，所述获取对文档进行拍摄所得的文档图像，包括：
[0012]获取利用所述移动设备的摄像装置对文档进行拍摄所得的文档图像；
[0013]或，
[0014]获取导入的预先对文档进行拍摄所得的文档图像。
[0015]上述的方法，可选的，所述基于神经网络预先建立所述边缘检测模型的过程，包括：
[0016]获取训练数据集；所述训练数据集包括多个训练数据，每个训练数据包括样本图像和该样本图像对应的文档边缘掩码图像，每个样本图像中包括文档区域，所述样本图像对应的文档边缘掩码图像为所述样本图像中包括的文档区域的边缘信息；
[0017]对训练数据集中包括的每个训练数据中的样本图像和文档边缘掩码图像进行图像预处理，得到目标训练数据集；
[0018]利用所述目标训练数据集包括的各个训练数据，对神经网络模型进行训练，得到边缘检测模型；所述神经网络模型包括至少一个编码器和至少一个解码器。
[0019]上述的方法，可选的，所述获取训练数据集，包括：
[0020]获取多个切边图像和多个背景图像，对各个切边图像和各个背景图像进行图像合成，得到多个样本图像，获取每个样本图像的文档边缘掩码图像，将每个样本图像，以及每个样本图像对应的文档边缘掩码图像作为训练数据，将各个训练数据组成训练数据集；其中，切边图像的图像区域为文档区域；
[0021]或，
[0022]获取输入的训练数据集。
[0023]上述的方法，可选的，所述对所述文档图像进行图像预处理，包括：
[0024]将所述文档图像由原始尺寸调整为预设尺寸；所述原始尺寸为所述文档图像的图像尺寸；
[0025]对调整为预设尺寸的文档图像进行归一化处理。
[0026]上述的方法，可选的，所述依据所述边缘信息，对所述文档图像中的所述文档区域进行切边处理，得到目标图像，包括：
[0027]对所述边缘信息进行优化处理，得到构成四边形区域的目标边缘信息；
[0028]依据所述目标边缘信息，对图像预处理后的文档图像中的所述文档区域进行切边处理，得到初始图像；
[0029]对所述初始图像由所述预设尺寸调整至所述原始尺寸，并将调整尺寸后的初始初始图像映射至RGB空间，得到待定图像；
[0030]对所述待定图像进行透视变换操作，得到目标图像。
[0031]上述的方法，可选的，所述对所述边缘信息进行优化处理，得到构成四边形区域的目标边缘信息，包括：
[0032]依据所述边缘信息，对所述文档对所述边缘信息进行开运算和闭运算，得到初始边缘信息；
[0033]判断所述初始边缘信息是否构成四边形区域；
[0034]若所述初始边缘信息不构成四边形区域，则利用边缘检测算法，对所述文档图像进行边缘检测，得到检测结果，依据检测结果，对所述初始边缘信息进行四边形区域拟合，得到构成四边形区域的目标边缘信息；
[0035]若初始边缘信息构成四边形区域，则对所述初始边缘信息进行四边形区域拟合，得到构成四边形区域的目标边缘信息。
[0036]一种图像切边装置，应用于移动设备，包括：
[0037]获取单元，用于获取对文档进行拍摄所得的文档图像；所述文档图像中包括文档区域，所述文档区域为所述文档的图像区域；
[0038]预处理单元，用于对所述文档图像进行图像预处理；
[0039]边缘检测单元，用于利用边缘检测模型，对图像预处理后的文档图像中的所述文档区域进行边缘检测，得到所述文档区域的边缘信息；所述边缘检测模型基于神经网络预先建立得到；
[0040]切边单元，用于依据所述边缘信息，对图像预处理后的文档图像中的所述文档区域进切边处理，得到目标图像；所述目标图像的图像区域为所述文档图像中的文档区域；
[0041]显示单元，用于在所述移动设备上显示所述目标图像。
[0042]一种存储介质，所述存储介质存储有指令集，其中，所述指令集被处理器执行时实现如上述的图像切边方法。
[0043]一种电子设备，包括：
[0044]存储器，用于存储至少一组指令集；
[0045]处理器，用于执行所述存储器中存储的指令集，通过执行所述指令集实现如上述的图像切边方法。
[0046]与现有技术相比，本申请包括以下优点：
[0047]本申请提供了一种图像切边方法及装置、存储介质及电子设备，该方法应用于移动设备，通过先对文档图像进行图像预处理，接着利用预先建立的边缘检测模型，对图像预处理后的文档图像中的所述文档区域进行边缘检测，得到所述文档区域的边缘信息，然后依据述边缘信息，对图像预处理后的文档图像中的文档区域进切边处理，得到目标图像，最后在移动设备上显示目标图像。实现了高效、准确地对文档区域进行自动切边，从而提高文档图像的可读性和美观度。并且，本申请方案具有计算复杂度低、内存占用少等优点，能够适用于手机等移动设备上的实时文档切边场景。
附图说明
[0048]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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申请的实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0049]图1为本申请提供的一种图像切边方法的方法流程图；
[0050]图2为本申请提供的一种图像切边方法的又一方法流程图；
[0051]图3为本申本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种图像切边方法，其特征在于，应用于移动设备，包括：获取对文档进行拍摄所得的文档图像；所述文档图像中包括文档区域，所述文档区域为所述文档的图像区域；对所述文档图像进行图像预处理；利用边缘检测模型，对图像预处理后的文档图像中的所述文档区域进行边缘检测，得到所述文档区域的边缘信息；所述边缘检测模型基于神经网络预先建立得到；依据所述边缘信息，对图像预处理后的文档图像中的所述文档区域进切边处理，得到目标图像；所述目标图像的图像区域为所述文档图像中的文档区域；在所述移动设备上显示所述目标图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取对文档进行拍摄所得的文档图像，包括：获取利用所述移动设备的摄像装置对文档进行拍摄所得的文档图像；或，获取导入的预先对文档进行拍摄所得的文档图像。3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于神经网络预先建立所述边缘检测模型的过程，包括：获取训练数据集；所述训练数据集包括多个训练数据，每个训练数据包括样本图像和该样本图像对应的文档边缘掩码图像，每个样本图像中包括文档区域，所述样本图像对应的文档边缘掩码图像为所述样本图像中包括的文档区域的边缘信息；对训练数据集中包括的每个训练数据中的样本图像和文档边缘掩码图像进行图像预处理，得到目标训练数据集；利用所述目标训练数据集包括的各个训练数据，对神经网络模型进行训练，得到边缘检测模型；所述神经网络模型包括至少一个编码器和至少一个解码器。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取训练数据集，包括：获取多个切边图像和多个背景图像，对各个切边图像和各个背景图像进行图像合成，得到多个样本图像，获取每个样本图像的文档边缘掩码图像，将每个样本图像，以及每个样本图像对应的文档边缘掩码图像作为训练数据，将各个训练数据组成训练数据集；其中，切边图像的图像区域为文档区域；或，获取输入的训练数据集。5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述文档图像进行图像预处理，包括：将所述文档图像由原始尺寸调整为预设尺寸；所述原始尺寸为所述文档图像的图像尺寸；对调整为预设尺寸的文档图像进行归一化处理。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述依据所述边缘信息，对...
【专利技术属性】
技术研发人员：石剑锋，
申请(专利权)人：武汉网幂科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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