【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及扫描件处理领域，更具体的说是涉及一种扫描件处理方法。
技术介绍
1、随着智能手机和平板电脑等移动设备的普及，人们对于移动办公和便捷处理文件的需求也日益增加。现代智能手机的摄像头像素和拍摄质量不断提高，足以满足一般文件扫描的需求，同时硬件设备也越来越轻薄便携，方便随身携带。随着数字图像处理技术的不断发展，如图像去噪、边缘检测、文本识别等技术的不断优化，可以在移动设备上实现高质量的图像处理和文本识别。然而实际使用中，扫描件的质量会受到图片质量的影响，例如当环境光线不均的情况下，拍摄得到的图片容易出现明暗分布不均匀的情况，暗区在扫描件处理后体现为背景颜色较深，容易掩盖图片原本的内容，影响后续图像识别的精度。
技术实现思路
1、针对现有技术存在的不足，本专利技术的目的在于提供一种扫描件处理方法，用于克服现有技术中的上述缺陷，并能够缓解外界光线不均匀导致的图像识别精度问题。
2、为实现上述目的，本专利技术提供了如下技术方案：
3、一种扫描件处理方法，包括
4、获取待处理图片以定义为图片信息；
5、对所述图片信息并进行灰度化处理并生成灰度图像信息；
6、利用滤波器对灰度图像信息进行去噪并生成去噪图像信息；
7、使用拉普拉斯算子模板对去噪图像信息进行锐化并得到锐化图像信息；
8、增强锐化图像信息的对比度，以得到最终图像。
9、在本专利技术中，优选的，在所述对所述图片信息并进行灰度化的步骤
10、gray＝0.299*r+0.587*g+0.114*b，
11、其中r、g、b分别表示彩色图像中的红、绿、蓝三个通道的像素值，gray表示计算后该像素点灰度图像中该像素的灰度值。
12、在本专利技术中，优选的，在所述利用滤波器对灰度图像信息进行去噪的步骤中，具体包括以下步骤：获取灰度图像信息中每一像素点的自身像素值和若干周围像素值，所述周围像素值具体为与该像素点相邻的像素点的像素值，计算自身像素值和若干周围像素值的均值作为该像素点新的像素值以得到去噪图像信息。
13、在本专利技术中，优选的，在所述使用拉普拉斯算子模板对去噪图像信息进行锐化的步骤中，具体包括以下步骤：针对去噪图像中的每一个像素点，将其周围的像素点带入拉普拉斯算子模板中进行计算，拉普拉斯算子的计算公式如下：
14、
15、其中，i表示输入的去噪图像信息，x和y表示图像的水平方向的位置和垂直方向的位置，和表示在x和y方向上的二阶导数，
16、利用拉普拉斯算子模板对去噪图像信息进行卷积操作，将去噪图像上像素点的灰度值与卷积核上的数值相乘，并将所有相乘后的值相加作为卷积核中间像素对应的去噪图像信息上像素的灰度值，重复值各个像素点均完成操作，其中卷积核具体为[0 1 0 1 -4 10 1 0](3*3)。
17、在本专利技术中，优选的，在所述增强锐化图像信息的对比度的步骤中，具体包括以下步骤：计算锐化图像信息的平均亮度值和亮度标准差，根据平均亮度值和亮度标准差调节锐化图像信息的亮度，将调整后的亮度值进行直方图均衡化以增强对比度。
18、在本专利技术中，优选的，在得到最终图像前，将经增强对比度的图像信息划分为若干子图像信息，计算各个子图像信息内各个像素的灰度均值以定义为初始子灰度值，对各个子图像信息的初始子灰度值按照子图像信息的划分方向进行加权平均计算并得到两个方向的灰度阈值，分别将各个初始子灰度值与灰度阈值进行比对并进行二值化处理，得到两个方向的灰度值图像信息，将这两个图像进行比对，若差异度大于预设差异值，则重新划分子图像信息并增加子图像信息的总数，重复操作至差异度小于等于预设差异值。
19、在本专利技术中，优选的，所述灰度阈值的计算公式具体为：
20、
21、
22、其中fp(k)、fq(k)表示子图像信息再第一方向和第二方向上的灰度阈值，k表示对应子图像信息在第一方向或者第二方向上的位置，s表示大于1的常数，e(i)表示初始子灰度值，tp表示在第一方向上子图像信息的数量，tq表示再第二方向上子图像信息的数量。
23、在本专利技术中，优选的，在将各个初始子灰度值与灰度阈值进行比对并进行二值化处理中，若初始灰度值大于等于灰度阈值，则将对应的子图像信息的色值调节为0，若初始灰度值小于灰度阈值，则将对应的子图像信息的色值调节为1。
24、本专利技术的有益效果：
25、1、本专利技术通过灰度化处理、去噪处理、锐化以及增强对比度处理，首先利用灰度化处理减少数据的处理量，减少数据处理时间，同时可以使得文本和图像更加突出和清晰，提高识别和处理的准确性和效率，而后通过去噪去除干扰，提高图像信息的质量和可读性，而后锐化则可以增强图像中的高频信息，使得边缘更加清晰，使得图像和文本更加突出，而后增强对比度能够均衡图像内像素值的分布；
26、2、本专利技术通过子图像信息的划分，分块计算初始子灰度值，目的在于解决由于环境光照不均导致的图像底色不均匀，根据子图像信息的划分方向分别计算两个方向上的灰度阈值，其中任一像素点的灰度阈值与该像素点所在位置相关联，像素点的灰度阈值权重随着距离而改变，距离大的像素点灰度阈值的权重更小，进而使得计算后的结果更加贴近实际，以便于获得精度更高的扫描件。
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1.一种扫描件处理方法，其特征在于：包括
2.根据权利要求1所述的一种扫描件处理方法，其特征在于：在所述对所述图片信息并进行灰度化的步骤中，具体包括：获取图片信息中各个像素点的RGB色值并计算灰度值，灰度值计算公式具体为：
3.根据权利要求1所述的一种扫描件处理方法，其特征在于：在所述利用滤波器对灰度图像信息进行去噪的步骤中，具体包括以下步骤：获取灰度图像信息中每一像素点的自身像素值和若干周围像素值，所述周围像素值具体为与该像素点相邻的像素点的像素值，计算自身像素值和若干周围像素值的均值作为该像素点新的像素值以得到去噪图像信息。
4.根据权利要求1所述的一种扫描件处理方法，其特征在于：在所述使用拉普拉斯算子模板对去噪图像信息进行锐化的步骤中，具体包括以下步骤：针对去噪图像中的每一个像素点，将其周围的像素点带入拉普拉斯算子模板中进行计算，拉普拉斯算子的计算公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种扫描件处理方法，其特征在于：在所述增强锐化图像信息的对比度的步骤中，具体包括以下步骤：计算锐化图像信息的平均亮度值和亮度标准差，根据平均亮度值
6.根据权利要求1所述的一种扫描件处理方法，其特征在于：在得到最终图像前，将经增强对比度的图像信息划分为若干子图像信息，计算各个子图像信息内各个像素的灰度均值以定义为初始子灰度值，对各个子图像信息的初始子灰度值按照子图像信息的划分方向进行加权平均计算并得到两个方向的灰度阈值，分别将各个初始子灰度值与灰度阈值进行比对并进行二值化处理，得到两个方向的灰度值图像信息，将这两个图像进行比对，若差异度大于预设差异值，则重新划分子图像信息并增加子图像信息的总数，重复操作至差异度小于等于预设差异值。
7.根据权利要求6所述的一种扫描件处理方法，其特征在于：所述灰度阈值的计算公式具体为：
8.根据权利要求6所述的一种扫描件处理方法，其特征在于：在将各个初始子灰度值与灰度阈值进行比对并进行二值化处理中，若初始灰度值大于等于灰度阈值，则将对应的子图像信息的色值调节为0，若初始灰度值小于灰度阈值，则将对应的子图像信息的色值调节为1。
...【技术特征摘要】
1.一种扫描件处理方法，其特征在于：包括
2.根据权利要求1所述的一种扫描件处理方法，其特征在于：在所述对所述图片信息并进行灰度化的步骤中，具体包括：获取图片信息中各个像素点的rgb色值并计算灰度值，灰度值计算公式具体为：
3.根据权利要求1所述的一种扫描件处理方法，其特征在于：在所述利用滤波器对灰度图像信息进行去噪的步骤中，具体包括以下步骤：获取灰度图像信息中每一像素点的自身像素值和若干周围像素值，所述周围像素值具体为与该像素点相邻的像素点的像素值，计算自身像素值和若干周围像素值的均值作为该像素点新的像素值以得到去噪图像信息。
4.根据权利要求1所述的一种扫描件处理方法，其特征在于：在所述使用拉普拉斯算子模板对去噪图像信息进行锐化的步骤中，具体包括以下步骤：针对去噪图像中的每一个像素点，将其周围的像素点带入拉普拉斯算子模板中进行计算，拉普拉斯算子的计算公式如下：
5.根据权利要求1所述的一种扫描件处理方法，其特征在于：在所述增强锐化图像信息的对比度的步骤中，具体包括以下步骤：计算锐化图像信息的平均亮度值和...
【专利技术属性】
技术研发人员：董世国，孙红杰，
申请(专利权)人：杭州钱湾科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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