證件圖像倒置檢測校正的方法

2023-06-02 14:38:56 1

專利名稱：證件圖像倒置檢測校正的方法
技術領域：
本發明涉及一種應用於證件圖像倒置檢測校正的方法，具體來說，涉及一種利用人臉膚色定位，並結合投影統計來確定圖像是否倒置的方法。
背景技術：
從證件中獲取相關的信息，已越來越多的出現在社會民生的眾多領域中，隨著計算機技術、圖像處理和光學文字識別算法的成熟，利用計算機進行證件信息自動識別錄入已經成為可能，這種獲取信息手段的出
現將極大的提高業務雙方的辦事效率。基於計算機OCR的證件信息採集系統可以廣泛應用於公安、銀行、電信、郵政、鐵路、民航、證券、民政、出入境、部隊、網吧和酒店等部門行業中，可以節省大量的人力和物力，具有相當廣闊的應用前景。
證件信息釆集系統可分為圖像採集、圖像預處理、證件定位、圖像分割、字符識別五個主要步驟，證件圖像倒置檢測校正是證件定位、圖像分割間的一個重要處理過程，證件圖像會由於證件放置的隨意性而出現倒置現象，這不僅會給下一步圖像分割帶來困難，甚至導致證件信息不能正確識別。
證件圖像的倒置檢測校正是證件信息採集系統中一個重要的課題，為了儘量避免證件成像倒置的問題，可以對採集設備和採集步驟、使用方法等進行一些相應的限制，但是考慮到系統的健壯性和可擴展性(如適應於不同大小的證件)，同時還要給予用戶最大程度上的使用自由度，所以要杜絕證件圖像成像倒置現象比較困難，但若不對證件進行相應的倒置檢測校正，則會對證件圖像進行信息子圖塊(如頭像、姓名、證件號碼等信息塊)的分割帶來很大的困難，最顯著問題的就是會由於信息缺損、字符變形等因素而導致字符識別和信息提取出錯。
通常情況下，證件的圖像採集是在一個四周黑暗的特定環境中完成的，它比常見的車牌識別系統的成像環境要好得多，保證了對成像過程受到的千擾具有較好的可預測性，通常拍攝到的證件圖像較為清晰，效果比較好，物平面與鏡頭平面也是平行的，即不會出現透視成像現象
(Perspective Imaging)。同時，由於證件如二代身份證等的頭像是彩色的，故為人臉膚色檢測、RGB輪廓勾勒提供了良好的基礎。

發明內容
針對以上的不足，本發明提供了一種能夠快速自動判定證件圖像是否倒置，若倒置，並及時更正的證件圖像倒置檢測校正的方法。本發明的證件圖像倒置檢測校正的方法包括
1) 圖像採集利用圖像採集工具獲取證件的彩色圖像；
2) 轉換色彩空間將上述步驟得到的證件圖像的RGB色彩空間轉換成HIS色彩空間；
3) 人臉檢測根據人臉膚色約束條件將上述步驟得到的圖像轉換成
二值圖像；4) 人臉切割根據二值圖像中人臉部分的二值圖像將步驟1)得到的人臉部分圖像切割出來；
5) 提取人臉輪廓利用RGB邊緣提取法，得到人臉的邊緣二值圖
像；
6) 水平投影統計檢測證件倒置。
所述步驟1)還包括步驟11):將步驟1)獲取的證件彩色圖像進行縮放。
所述步驟3)還包括31):將步驟3)得到的人臉的二值圖像進行中
值濾波操作，得到一幅只剩下人臉部分的二值圖像。
對人臉的二值圖像進行中值濾波操作採用的是9X9的模板。所述步驟5)中利用RGB邊緣提取法提取人臉輪廓的過程包括51)定義原人臉圖像像素/(/J)的紅、綠、藍分量為c、 g。 b,，相同行/("W)的紅、綠、藍分量為^ g2、 b2，相同列/(/,y + l)的紅、綠、藍分量為r;、 g3、 b3，上述分量先自增1.5倍，然後根據下面的公式得到處理
後圖像g(Z,/)的紅、綠、藍分量為r、 g、 b:
r = 2xV""2)2+(。_r3)2
52) 將步驟51)得到的r、 g、 b這三個分量用灰度公式轉換為灰度值g， = 0.11x6 + 0.5xg + 0.39xr ;
53) 根據約束條件，將該灰度值轉換為0或255:6麵r戸/i/e ，g，>2oo ;
54) 遍歷整幅人臉圖像，重複進行步驟51) 52)操作，直至遍歷完畢，可得到一幅人臉輪廓的二值圖像。
所述步驟6)水平投影統計檢測證件倒置過程包括61)將人臉輪廓的二值圖像分成上、下兩部分A^和A^61)如果AA,-A^ <15，則可斷定圖像倒置，應將圖像旋轉180。；反之，
則判斷圖像為正常。
本發明的有益效果本發明的證件圖像倒置檢測校正方法在保持圖像人臉輪廓信息不變的情況下將圖像縮小，從而參與人臉膚色定位和圖像的輪廓提取操作的像素大大減少，這不僅提高了算法效率，還保證了算法檢測的準確性高，魯棒性強、可靠性高。


圖1為本發明證件圖像倒置檢測校正方法流程圖；圖2為本發明證件原始圖像(由於證件涉及私人信息，故在證件圖像部分區域進行了信息抹除，下同)；'
圖3為本發明根據人臉膚色檢測得到的二值圖像；
圖4為利用9X9模板進行中值濾波後的二值圖像；
圖5為根據檢測到的人臉位置切割出來的人臉部分圖像；
圖6為利用RGB輪廓提取法提取出來的人臉輪廓圖7為利用約束條件將人臉輪廓圖轉換成的二值圖像；
圖8為利用水平投影統計法檢測到圖像倒置後旋轉正常圖像。
具體實施例方式
下面結合附圖對本發明進行進一步闡述，但不作為對本發明的限定，本發明的理想目標輸出是一幅沒有倒置的證件圖像。
如圖1所示，為本發明的證件圖像倒置自動檢測校正方法總體流程圖，它包括
1、 圖像採集
首先是進行證件圖像採集，可以利用常見的網絡攝像頭、數位相機、掃描儀或購買一些證件識讀儀攝取圖像。在本發明中，由於成像背景環境很好，拍攝到的證件圖像比較清晰，適合後續的處理工作。
鑑於證件都有一幅彩色頭像，故本發明採用基於膚色定位人臉，然後根據人臉特徵來檢測圖像是否倒置，最後輸出正常圖像。
2、 縮小圖像
由於只需利用人臉來檢測圖像是否倒置，將圖像縮小到一定的程度並不會改變圖像中人臉的相關信息，但圖像過小則會適得其反。故需將上述步驟獲取的證件彩色圖像複製後以適當的縮小因子將之縮小，以減少算法的運算量。
3、 轉換色彩空間
將該圖像的RGB色彩空間轉換為HIS色彩空間，轉換公式為-formula see original document page 8
其中，R、 G、 B表示己歸一化到[O, l]範圍的RGB色彩空間的紅色、綠色、藍色三通道的顏色分量；H、 I、 S表示HIS色彩空間的色度、亮度、飽和度分量；6> = arccoS<
》-G)餘5)]
[(")2爭5)(G-《
，代表像素點與
HIS色彩空間的紅色軸之間的夾角
4、 人臉檢測
根據下面的人臉膚色約束條件將圖像轉換為二值圖像
0.003 <i/< 0.1740.040 <S< 0.3520.352 </<l
轉換後的圖像還存在一些幹擾噪聲，必須濾除這些幹擾噪聲。
5、 中值濾波
利用9X9的模板對二值圖像進行中值濾波操作，可將幹擾噪聲濾除，從而得到一幅只剩下人臉部分的二值圖像。
6、 人臉切割
根據人臉二值圖將前面縮小圖的人臉部分圖像切割出來，此時圖像尺寸將更小，參與運算的像素數量也更少，從而後續的運算速度會得到大大提高。
7、 提取人臉輪廓
利用RGB邊緣提取法，得到人臉的邊緣二值圖像，方法如下Stepl:設原人臉圖像像素/G,/)的紅、綠、藍分量為r。 gl、 b,，相同行/G + l,力的紅、綠、藍分量為^、 g2、 b2，相同列/(/，/ + 1)的紅、綠、藍分量為6、 g3、 b3，上述分量先自增1.5倍，然後根據下面的公式得到處理後圖像g(/，乃的紅、綠、藍分量為r、 g、 b，這三個分量可以通過下式計算得到formula see original document page 10
Step2:將Stepl得到的r、 g、 b這三個分量用灰度公式轉換為灰度值: gray = 0.11 xZ) + 0,5 x g + 0.39 x r
Step3:根據約束條件，將該灰度值轉換為0或255:
L. , ("255, g—200,
&離戸/"叫0 gra"200
Step4:遍歷整幅圖像，重複進行Stepl Step3操作，直至遍歷完畢， 此時可得到一幅人臉輪廓的二值圖像。 8、水平投影統計檢測證件倒置
將人臉分成上、下兩部分"、7V2，根據人臉特徵可知，帶眼睛、眉 毛部分的線條像素之和總是比只帶鼻子、嘴唇部分的線條像素之和多， 因此可採用水平投影統計方法統計上下部分圖像的像素之和，然後根據 兩者的大小來確定圖像是否倒置如果iV,-乂 <15，即上部分與下部分輪
廓線條像素之差小於15，則可斷定圖像倒置(因為人臉上半部分包括眼 睛、眉毛，比人臉下半部分包括的鼻子、嘴巴的輪廓像素要多得多。)， 應將圖像旋轉180°;反之，則判斷圖像為正常。
至此，傾斜與倒置檢測算法結束，輸出一幅正常的證件圖像。
具體實施例
使用一個USB網絡攝像頭，解析度為640X480，拍攝一幅水平擺放 的第二代居民身份證件圖像。
由圖2可見，證件圖像存在倒置現象，可通過人臉膚色定位人臉部分，然後根據人臉輪廓特徵，利用水平投影統計法來檢測圖像是否存在 倒置現象。
將圖2縮小為原來大小的1/4，以減少運算量，然後根據人臉膚色約 束條件，將圖像二值化，如圖3所示。
此時二值圖中存在大量的幹擾噪聲，對它進行9X9的中值濾波，可 將噪聲濾除，如圖4所示。
由圖4可知，此時二值圖中只剩下人臉部分，將人臉部分的圖像剪 切出來，如圖5所示，進一步減少運算量。
根據式RGB邊緣提取法可得到人臉部分的輪廓圖6，再由灰度值的
約束條件，將輪廓圖轉換為二值圖像，如圖7所示。
將圖7分為上、下兩半"、乂，分別利用水平投影統計法對這兩部 分分別進行統計輪廓線條像素點的總和，得到iV,52、 乂=85，由7V,- <15可知源圖像倒置了，故將圖2旋轉180。即可將圖像還原為正常，如圖 8所示。
由整個算法及其結果可見本發明能夠正確檢測出證件圖像是否放倒 置，從而將之還原，給予用戶更高的使用自由度。由於本算法充分利用 縮小後圖像的色彩與人臉膚色、人臉輪廓特徵不變的特點，大大減少了 算法的運算量，提高了程序的運行速度，從而達到高效、可靠、魯棒性 強、容錯性好的設計要求。
權利要求
1、一種證件圖像倒置檢測校正的方法，其特徵在於，它包括1)圖像採集利用圖像採集工具獲取證件的彩色圖像；2)轉換色彩空間將上述步驟得到的證件圖像的RGB色彩空間轉換成HIS色彩空間；3)人臉檢測根據人臉膚色約束條件將上述步驟得到的圖像轉換成二值圖像；4)人臉切割根據二值圖像中人臉部分的二值圖像將步驟1)得到的人臉部分圖像切割出來；5)提取人臉輪廓利用RGB邊緣提取法，得到人臉的邊緣二值圖像；6)水平投影統計檢測證件倒置。
2、 根據權利要求1所述的證件圖像倒置檢測校正的方法，其特徵在 於，所述步驟1)還包括步驟11):將步驟1)獲取的證件彩色圖像進行 縮放。
3、 根據權利要求1或2所述的證件圖像倒置檢測校正的方法，其特 徵在於，所述步驟3)還包括31):將步驟3)得到的。
4、 根據權利要求3所述的證件圖像倒置檢測校正的方法，其特徵在 於，所述對人臉的二值圖像進行中值濾波操作採用的是9X9的模板。
5、 根據權利要求1或4所述的證件圖像倒置檢測校正的方法，其特 徵在於，所述步驟5)中利用RGB邊緣提取法提取人臉輪廓的過程包括:[51)定義原人臉圖像像素/(/，力的紅、綠、藍分量為《、gl、 lv相同行/(/+1,_/)的紅、綠、藍分量為^、 g2、 b2，相同列/(" + l)的紅、綠、藍 分量為,3、 g3、 b3，上述分量先自增1.5倍，然後根據下面的公式得到處理 後圖像g(/,/;)的紅、綠、藍分量為r、 g、 b:"2xV(夂—62)2+(夂-63)252) 將步驟51)得到的r、 g、 b這三個分量用灰度公式轉換為灰度值: g， = 0.11x6 +0.5xg +0.39 xr ;53) 根據約束條件，將該灰度值轉換為0或255:,. , (255 g一200,54) 遍歷整幅人臉圖像，重複進行步驟51) ~ 52)操作，直節遍歷 完畢，可得到一幅人臉輪廓的二值圖像。
6、根據權利要求1或4所述的證件圖像倒置檢測校正的方法，其特 徵在於，所述步驟6)水平投影統計檢測證件倒置過程包括 61)將人臉輪廓的二值圖像分成上、下兩部分yv,和^; 61)如果W,-A^ <15，則可斷定圖像倒置，應將圖像旋轉180。；反之，則判斷圖像為正常。
全文摘要
本發明公開了一種證件圖像倒置檢測校正的方法，包括1)利用圖像採集工具獲取證件彩色圖像；2)按照一定比例因子縮小證件圖像；3)將證件圖像RGB色彩空間轉換成HIS色彩空間；4)利用人臉膚色約束條件將HIS圖像轉換成二值圖像；5)將二值圖像進行中值濾波，得到只剩下人臉部分的二值圖像；6)根據人臉部分二值圖像將人臉部分圖像切割出來；7)利用RGB邊緣提取法，得到人臉邊緣二值圖像；8)利用水平投影統計檢測證件倒置。本發明證件圖像倒置檢測校正方法在保持圖像人臉輪廓信息不變的情況下將圖像縮小，從而參與人臉膚色定位和圖像的輪廓提取操作的像素大大減少，不僅提高了算法效率，還保證了算法檢測的準確性高、魯棒性強和可靠性高。
文檔編號G06T7/00GK101655981SQ200910192159
公開日2010年2月24日 申請日期2009年9月9日 優先權日2009年9月9日
發明者文旭樺, 朱雄泳, 譚洪舟, 鄭俊輝 申請人:譚洪舟