专利名称 ---【 基于局部梯度分布的拍摄图像优选方法及装置 】

基本信息
申请号
CN201810492704.3
申请日
20180522
公开(公告)号
CN108805033B
公开(公告)日
20181113
申请(专利权)人
中国科学院自动化研究所
申请人地址
100190 北京市海淀区中关村东路95号
发明人
史存召;王淼;王春恒; 专利类型 发明专利
摘要
本发明属于模式识别领域,具体涉及一种基于局部梯度分布的拍摄图像优选方法及装置,旨在解决如何在获取的多张目标文档的图像中快速准确地选择出最清晰的一张图像的问题。为此目的,本发明提供的优选方法包括:获取目标文档的多张尺寸一致的拍摄图像,并设置多个大小一致的第一候选框;计算每个第一候选框内图像的第一边缘信息强度,根据第一边缘信息强度的降序选取第二候选框;对目标文档的每张拍摄图像,计算每张所述拍摄图像的第一评估值和第二评估值;从第一评估值最高的图像和第二评估值最高的图像中选取满足预设条件的图像,并作为优选拍摄图像。本发明提供的优选方法适用于多种类型的文档图像,对于文档图像识别性能的提高有着重要意义。
主权项
1.一种基于局部梯度分布的拍摄图像优选方法,其特征在于包括:获取目标文档的多张尺寸一致的拍摄图像;基于所述拍摄图像的尺寸信息,设置多个大小一致的第一候选框;基于任一所述拍摄图像,利用设定的第一边缘检测阈值,计算每个第一候选框内图像的第一边缘信息强度,根据所述第一边缘信息强度的降序选取设定数量的第一候选框,并定义为第二候选框;对所述目标文档的每张所述拍摄图像,基于设定的第二边缘检测阈值和第三边缘检测阈值分别计算每个所述第二候选框内图像的第二边缘信息强度和第三边缘信息强度,并通过加权平均的方法得到每张所述拍摄图像的第一评估值和第二评估值,选取第一评估值最高的图像和第二评估值最高的图像;其中,“通过加权平均的方法得到每张所述拍摄图像的第一评估值和第二评估值”的步骤包括:按照下式所示的方法计算所述第一评估值和第二评估值:其中,所述value_1为第一评估值,所述value_2为第二评估值,所述q为第二候选框的编号且q=1~n,所述value1 q为第二边缘信息强度且 所述value2q为第三边缘信息强度且 所述s1是第二边缘检测阈值,所述s2是第三边缘检测阈值,s1≠s2,所述Wp为预设的加权系数;所述加权系数Wp的计算公式为:其中,所述p为第一候选框的编号,所述valuep为第p个第一候选框内图像的第一边缘信息强度,所述s3是第一边缘检测阈值,s3≥0,所述 为第一候选框内图像的梯度幅值为k的个数;从所述第一评估值最高的图像和所述第二评估值最高的图像中选取满足预设条件的图像,并作为优选拍摄图像。

 

IPC信息
IPC主分类号
G06K9/00

 

法律状态信息
法律状态公告日
20181113
法律状态
公开 法律状态信息
CN201810492704 20181113 公开 公开
法律状态公告日
20181207
法律状态
实质审查的生效 法律状态信息
CN201810492704 20181207 实质审查的生效 实质审查的生效IPC(主分类):G06K 9/00
法律状态公告日
20201218
法律状态
授权 法律状态信息
CN201810492704 20201218 授权 授权

 

代理信息
代理机构名称
北京市恒有知识产权代理事务所(普通合伙) 11576
代理人姓名
郭文浩


| 联系我们 | 网站地图 | 版权声明 |

版权:中国科学院 主办:中国科学院科技促进发展局 承办:中国科学院成都文献情报中心 蜀ICP备05003827号-12

建议使用1024×768 分辨率 IE6.0以上版本浏览器