圖像檢測方法
2023-05-28 14:58:01
專利名稱：圖像檢測方法
技術領域：
本發明涉及一種圖像檢測技術，尤指一種應用在提交名片圖像給網絡伺服器進行識別之前的圖像檢測方法。
背景技術：
名片是人們經常使用的一種記載和傳遞聯繫方式的媒介，在日常商務活動中往往會涉及大量的名片交換，人們通過名片交換的方式來傳遞聯繫方式，與他人建立聯繫。目前已經在手機和微機中廣泛使用的名片識別技術，是利用圖像處理和光學字符識別(Optical Character Recognition ；OCR)的原理，對相機拍攝或掃描儀掃描得到的名片圖像自動進行處理和識別，然後自動提取出其中的姓名、電話、email等有用信息加入到電子地址簿中，為人們在電子設備中輸入名片上記載的聯繫信息提供了很大的方便。隨著，網絡的大量普及與應用，包括雲計算在內的各種基於網絡伺服器的計算得到了廣泛的使用，基於網絡伺服器的計算可以利用網絡伺服器的計算能力和資源來完成用戶的本地設備上難以完成的計算任務。名片識別的應用方式之一就是用戶利用本地設備拍攝名片圖像，然後將名片圖像傳送給網絡伺服器進行識別，得到網絡伺服器返回的識別結^ ο但是由於拍攝的名片圖像一般比較大，會佔用較多的網絡帶寬，而用戶所拍攝提交的圖像並不一定都是名片的圖像，也不一定都是可以識別的。所以，有必要提出一種圖像檢測方法，以在提交圖像之前先做一個判斷，以節約網絡帶寬，並減輕網絡伺服器的計算負擔。
發明內容
鑑於上述現有技術的缺點，本發明目的在於提供一種圖像檢測方法，以在提交名片圖像給網絡伺服器進行識別之前，先判斷圖像是不是可以識別的名片圖像，確實是符合要求的名片圖像才提交給網絡伺服器進行識別，從而節約網絡帶寬，而且減輕網絡伺服器的計算負擔。為達到上述目的，本發明所提供的圖像檢測方法是檢測是否將該圖像作為名片圖像傳輸予網絡伺服器，該圖像檢測方法包括1)預設圖像環境光線檢測參數、以及圖像清晰度檢測參數；2)獲取圖像；3)依據預設的圖像環境光線檢測參數，判斷所獲取的圖像是否符合環境光線標準，若是，則進至步驟4)，若否，則進至步驟6) ；4)依據預設的清晰度檢測參數，判斷所獲取的圖像是否符合圖像清晰度標準，若是，則進至步驟5)，若否，則進至步驟6) ；5)在所獲取的圖像中選定四個邊緣子區域，分別是左右相對兩側1/4的圖像區域以及上下相對兩側1/4的圖像區域，且每個邊緣子區域均包含所獲取圖像的一個邊緣，檢測所選定的邊緣子區域中是否存在長度大於其所包含的邊緣的長度的1/2的至少一條直線， 並判斷是否至少3個邊緣子區域均檢測到所述直線，若是，則判斷所獲取的圖像為名片圖像，並傳輸予網絡伺服器，若否，則進至步驟6)；以及6)輸出一個圖像不合格提示信息。
在本發明的圖像檢測方 法的一個實施例中，該圖像環境光線檢測參數包括第一灰度界值、第二灰度界值以及第一像素百分比界值。該圖像清晰度檢測參數包括第一梯度界值以及像素個數界值。則上述步驟3)進一步包括計算所獲取圖像中每一個像素的灰度值，並統計所有像素中灰度值大於該第一灰度界值的像素的總個數，且記為第一像素總個數，並統計所有像素中灰度值小於該第二灰度界值的像素的總個數，且記為第二像素總個數，並統計所獲取圖像的總像素個數，且判斷第一像素總個數或者第二像素總個數在圖像的總像素個數中所佔的百分比是否大於第一像素百分比界值，若是，則判斷所獲取的圖像不符合環境光線標準，並進至步驟6)，若否，則進至步驟4)。上述步驟4)進一步包括計算所獲取圖像中每一個像素的梯度值，並統計所有像素中梯度值的絕對值大於該第一梯度界值的像素的總個數，且記為第三像素總個數，並判斷第三像素總個數是否小於該像素個數界值，若是，則判斷所獲取的圖像不符合圖像清晰度標準，並進至步驟6)，若否，則進至步驟 5)。在本發明的圖像檢測方法的另一個實施例中，該圖像清晰度檢測參數包括常數以及第二像素百分比界值。則上述步驟4)進一步包括計算所獲取圖像中每一個像素的梯度值，並將所計算得出的梯度值的絕對值的最大值與該常數相乘，以得到第二梯度界值，並統計所有像素中梯度值的絕對值大於該第二梯度界值的像素的總個數，且記為第四像素總個數，並統計所獲取圖像的總像素個數，且判斷第四像素總個數在圖像的總像素個數中所佔的百分比是否小於第二像素百分比界值，若是，則判斷所獲取的圖像不符合圖像清晰度標準，並進至步驟6)，若否，則進至步驟5)。其中，該常數為大小介於0. 5-1. 0之間的小數。以下結合上述技術方案，說明本發明的有益技術效果。相比於現有技術，本發明首先是預設圖像環境光線以及圖像清晰度檢測參數，然後依據預設的圖像環境光線檢測參數，判斷所獲取的圖像是否符合環境光線標準，若是，則進一步依據預設的清晰度檢測參數，判斷所獲取的圖像是否符合圖像清晰度標準，若是，則在圖像中選定四個邊緣子區域， 分別是左右相對兩側1/4的圖像區域以及上下相對兩側1/4的圖像區域，且每個邊緣子區域均包含所獲取圖像的一個邊緣，檢測所選定的邊緣子區域中是否存在長度大於其所包含的邊緣的長度的1/2的至少一條直線，若至少3個邊緣子區域均檢測到所述直線，則判斷所獲取的圖像為名片圖像，並將符合要求的名片圖像傳輸予網絡伺服器，由此，以屏蔽一些不可識別且不符合要求的圖像發送至網絡伺服器端，從而節約網絡帶寬，並減輕網絡伺服器的計算負擔。
圖1為本發明的圖像檢測方法的第一實施例的操作流程示意圖。圖2為本發明的圖像檢測方法的第二實施例的操作流程示意圖。主要元件符號說明SlOO S109步驟S100， S109，步驟
具體實施例方式以下通過特定的具體實例說明本發明的實施方式，所屬領域的普通技術人員可由本說明書所揭示的內容輕易地了解本發明的其他優點與功效。第一實施例 請參閱圖1，其為顯示本發明的圖像檢測方法的第一實施例的操作流程示意圖。如圖所示，本發明的圖像檢測方法是用以檢測是否將通過攝像頭或掃描儀獲取的圖像作為名片圖像傳輸予網絡伺服器，以下即詳細說明本發明的圖像檢測方法的具體操作步驟。如圖1所示，首先執行步驟S100，預設圖像環境光線檢測參數、以及圖像清晰度檢測參數，其中，該圖像環境光線檢測參數包括第一灰度界值、第二灰度界值以及第一像素百分比界值，該圖像清晰度檢測參數包括第一梯度界值以及像素個數界值。在本實施例中，用於圖像環境光線檢測參數的各個值可分別設定為第一灰度界值為200，第二灰度界值為 50，第一像素百分比界值為90%;用於圖像清晰度檢測參數的各個值可分別設定為該第一梯度界值為32，像素個數界值為圖像的像素總數*0. 001，如圖像的像素總數為1600*1200， 則像素個數界值=1600*1200*0.001 = 1920。接著，進行步驟S101。在步驟SlOl中，獲取圖像。接著，進行步驟S102。在步驟S102中，計算所獲取圖像中每一個像素的灰度值，並統計所有像素中灰度值大於該第一灰度界值的像素的總個數，且記為第一像素總個數，並統計所有像素中灰度值小於該第二灰度界值的像素的總個數，且記為第二像素總個數，並統計所獲取圖像的總像素個數。接著，進行步驟S103。在步驟S103中，判斷第一像素總個數或者第二像素總個數在圖像的總像素個數中所佔的百分比是否大於第一像素百分比界值，若是，則判斷所獲取的圖像不符合環境光線標準(過暗或過亮)，並進至步驟S109，若否，則判斷所獲取的圖像符合環境光線標準，並進至步驟S104。在步驟S104中，計算所獲取圖像中每一個像素的梯度值，並統計所有像素中梯度值的絕對值大於該第一梯度界值的像素的總個數，且記為第三像素總個數。其中，計算圖像中某個像素的梯度值屬於本領域的技術人員所熟識的技術，有多種不同的做法，例如用 sobel算子計算梯度值，在此不贅述。接著，進行步驟S105。在步驟S105中，判斷第三像素總個數是否小於該像素個數界值，若是，則判斷所獲取的圖像不符合圖像清晰度標準(即圖像模糊)，並進至步驟S109，若否，則判斷所獲取的圖像符合圖像清晰度標準，並進至步驟S106。在步驟S106中，在所獲取的圖像中選定四個邊緣子區域，分別是左右相對兩側 1/4的圖像區域以及上下相對兩側1/4的圖像區域，且每個邊緣子區域均包含所獲取圖像的一個完整邊緣。其中，上述四個邊緣子區域的選定方法，以左側1/4的圖像區域為例，是指位於圖像的最左側，寬度為圖像實際寬度的1/4，高度為圖像的實際高度的圖像區域，如此，則與上述左側1/4的圖像區域相對的右側1/4的圖像區域，以及上下相對兩側1/4的圖像區域，均以類似的原理進行選定，於此不再一一贅述。接著，進行步驟S107。在步驟S107中，檢測所選定的邊緣子區域中是否存在長度大於其所包含的邊緣的長度的1/2的至少一條直線，並判斷是否在四個邊緣子區域中的至少3個邊緣子區域中均檢測到所述直線，若是，則進行步驟S108，若否，則進至步驟S109。其中，在某個圖像區域中檢測直線屬於本領域的技術人員所熟識的技術，在此不再予以詳述。在步驟S108中，判斷所獲取的圖像為名片圖像，並傳輸予網絡伺服器。
在步驟S109中，輸出一個圖像不合格提示信息，以提示用戶所獲取的圖像不符合要求，不予傳輸至網絡伺服器進行識別操作。第二實施例 請參閱圖2，是為顯示本發明的圖像檢測方法的第二實施例的操作流程示意圖，其中，與前述實施例的圖像檢測方法(如圖1所示)相同或近似的步驟是以相同或近似的符號表示，並省略詳細的敘述，以使本案的說明更清楚易懂。第二實施例的圖像檢測方法與第一實施例的圖像檢測方法最大不同之處在於，第一實施例的圖像檢測方法中的圖像清晰度的判斷步驟是以第一梯度界值以及像素個數界值為檢測參數進行圖像清晰度的判斷(如圖1所示的步驟S100、S104以及S105)；而第二實施例的圖像檢測方法的圖像清晰度的判斷步驟則是以常數以及第二像素百分比界值為檢測參數進行圖像清晰度的判斷，即，首先，在步驟S100』中預設圖像清晰度檢測參數，該圖像清晰度檢測參數包括常數以及第二像素百分比界值，其中，該常數為大小介於0. 5-1.0 之間的小數，在本實施例中，取該常數為0.9，但不以此為限，然後，在步驟S101』中獲取圖像後，並經過步驟S102』、S103』的執行判斷圖像符合環境光線標準後，執行步驟S104』，計算所獲取圖像中每一個像素的梯度值，並將所計算得出的梯度值的絕對值的最大值與該常數相乘，以得到第二梯度界值，並統計所有像素中梯度值的絕對值大於該第二梯度界值的像素的總個數，且記為第四像素總個數，並統計所獲取圖像的總像素個數，接著，進行步驟S105』，判斷第四像素總個數在圖像的總像素個數中所佔的百分比是否小於第二像素百分比界值，若是，則判斷所獲取的圖像不符合圖像清晰度標準(即圖像模糊)，並進至步驟 S109』，若否，則判斷所獲取的圖像符合圖像清晰度標準，並進至步驟S106』，後續則採用與第一實施例的圖像檢測方法(如圖1所示的步驟S106至步驟S109)相同的處理方式以進一步檢測所獲取的圖像的四個邊緣子區域的至少3個邊緣子區域中是否均有符合條件(即所選定的邊緣子區域中是否存在長度大於其所包含的邊緣的長度的1/2的至少一條直線) 的直線存在，若是，則判斷所獲取的圖像為名片圖像，並傳輸予網絡伺服器，俾供該網絡服務進行相應的名片圖像識別處理，在本實施例中，該第二像素百分比界值可設定為0. 1%。綜上所述，本發明主要是預設圖像環境光線以及圖像清晰度檢測參數，然後依據預設的圖像環境光線檢測參數，判斷所獲取的圖像是否符合環境光線標準，若是，則進一步依據預設的清晰度檢測參數，判斷所獲取的圖像是否符合圖像清晰度標準，若是，則在圖像中選定四個邊緣子區域，分別是左右相對兩側1/4的圖像區域以及上下相對兩側1/4的圖像區域，且每個邊緣子區域均包含所獲取圖像的一個邊緣，檢測所選定的邊緣子區域中是否存在長度大於其所包含的邊緣的長度的1/2的至少一條直線，若至少3個邊緣子區域均檢測到所述直線，則判斷所獲取的圖像為名片圖像，並將符合要求的名片圖像傳輸予網絡伺服器，由此，以屏蔽一些不可識別且不符合要求的圖像發送至網絡伺服器端，從而節約網絡帶寬，並減輕網絡伺服器的計算負擔。上述實施例僅例示性說明本發明的原理及其功效，而非用於限制本發明。任何所屬技術領域的普通技術人員均可在不違背本發明的精神及範疇下，對上述實施例進行修飾與改變。因此，本發明的權利保護範圍，應如所附的權利要求書的範圍所列。
權利要求
1.一種圖像檢測方法，其用以檢測是否將所述圖像作為名片圖像傳輸予網絡伺服器， 其特徵在於，所述圖像檢測方法包括1)預設圖像環境光線檢測參數、以及圖像清晰度檢測參數；2)獲取圖像；3)依據預設的圖像環境光線檢測參數，判斷所獲取的圖像是否符合環境光線標準，若是，則進至步驟4)，若否，則進至步驟6)；4)依據預設的清晰度檢測參數，判斷所獲取的圖像是否符合圖像清晰度標準，若是，則進至步驟5)，若否，則進至步驟6)；5)在所獲取的圖像中選定四個邊緣子區域，分別是左右相對兩側1/4的圖像區域以及上下相對兩側1/4的圖像區域，且每個邊緣子區域均包含所獲取圖像的一個邊緣，檢測所選定的邊緣子區域中是否存在長度大於其所包含的邊緣的長度的1/2的至少一條直線，並判斷是否至少3個邊緣子區域均檢測到所述直線，若是，則判斷所獲取的圖像為名片圖像， 並傳輸予網絡伺服器，若否，則進至步驟6)；以及6)輸出一個圖像不合格提示信息。
2.根據權利要求1所述的圖像檢測方法，其特徵在於，所述圖像環境光線檢測參數包括第一灰度界值、第二灰度界值以及第一像素百分比界值。
3.根據權利要求2所述的圖像檢測方法，其特徵在於，所述步驟3)進一步包括計算所獲取圖像中每一個像素的灰度值，並統計所有像素中灰度值大於所述第一灰度界值的像素的總個數，且記為第一像素總個數，並統計所有像素中灰度值小於所述第二灰度界值的像素的總個數，且記為第二像素總個數，並統計所獲取圖像的總像素個數，且判斷第一像素總個數或者第二像素總個數在圖像的總像素個數中所佔的百分比是否大於第一像素百分比界值，若是，則判斷所獲取的圖像不符合環境光線標準，並進至步驟6)，若否，則進至步驟 4)。
4.根據權利要求1所述的圖像檢測方法，其特徵在於，所述圖像清晰度檢測參數包括第一梯度界值以及像素個數界值。
5.根據權利要求4所述的圖像檢測方法，其特徵在於，所述步驟4)進一步包括計算所獲取圖像中每一個像素的梯度值，並統計所有像素中梯度值的絕對值大於所述第一梯度界值的像素的總個數，且記為第三像素總個數，並判斷第三像素總個數是否小於所述像素個數界值，若是，則判斷所獲取的圖像不符合圖像清晰度標準，並進至步驟6)，若否，則進至步驟5)。
6.根據權利要求1所述的圖像檢測方法，其特徵在於，所述圖像清晰度檢測參數包括常數以及第二像素百分比界值。
7.根據權利要求6所述的圖像檢測方法，其特徵在於，所述步驟4)進一步包括計算所獲取圖像中每一個像素的梯度值，並將所計算得出的梯度值的絕對值的最大值與所述常數相乘，以得到第二梯度界值，並統計所有像素中梯度值的絕對值大於所述第二梯度界值的像素的總個數，且記為第四像素總個數，並統計所獲取圖像的總像素個數，且判斷第四像素總個數在圖像的總像素個數中所佔的百分比是否小於第二像素百分比界值，若是，則判斷所獲取的圖像不符合圖像清晰度標準，並進至步驟6)，若否，則進至步驟5)。
8.根據權利要求7所述的圖像檢測方法，其特徵在於，所述常數為大小介於0.5-1. 0之間的小數。
9.根據權利要求1所述的圖像檢測方法，其特徵在於，所述步驟2)是通過攝像頭或掃描儀獲取圖像。
全文摘要
本發明涉及一種圖像檢測方法，首先預設圖像環境光線以及圖像清晰度檢測參數，然後依據預設的圖像環境光線檢測參數，判斷所獲取的圖像是否符合環境光線標準，若是，則進一步依據預設的清晰度檢測參數，判斷圖像是否符合圖像清晰度標準，若是，則在圖像中選定四個邊緣子區域，分別是左右相對兩側1/4的圖像區域以及上下相對兩側1/4的圖像區域，且每個邊緣子區域均包含所獲取圖像的一個邊緣，檢測所選定的邊緣子區域中是否存在長度大於其所包含的邊緣的長度的1/2的至少一條直線，若至少3個邊緣子區域均檢測到所述直線，則判斷所獲取的圖像為名片圖像，並將符合要求的名片圖像傳輸予網絡伺服器，從而節約網絡帶寬，並減輕網絡伺服器的計算負擔。
文檔編號G06K9/46GK102314607SQ20111022637
公開日2012年1月11日 申請日期2011年8月9日 優先權日2011年8月9日
發明者羅希平, 鎮立新 申請人:上海合合信息科技發展有限公司