文本图像的摩尔纹的检测方法与流程

文本图像的摩尔纹的检测方法
【技术领域】
1.本发明涉及摩尔纹检测技术领域，尤其涉及一种文本图像的摩尔纹的检测方法。


背景技术：

2.在ocr识别合同文档、票据的应用场景下，由于用户提供的验证图像多为手机拍照的图像，这些图像由于拍摄设备感光元件与显示器之间的波的干涉效应，容易导致摩尔纹的产生，摩尔纹的出现大大影响了ocr的识别结果，降低了ocr的识别效率。
3.因此，如何检测出带有摩尔纹的文本图像，以便后续对摩尔纹进行处理，以提升ocr识别的精度及效率，便成了所要解决的重点。


技术实现要素：

4.为克服上述的技术问题，本发明提供了一种文本图像的摩尔纹的检测方法。
5.本发明解决技术问题的方案是提供一种文本图像的摩尔纹的检测方法，包括如下步骤：
6.步骤s1：输入一张图像的灰度图；
7.步骤s2：对灰度图进行傅里叶变换得到频谱图；
8.步骤s3：将频谱图进行中心化；
9.步骤s4：对中心化的频谱图计算均值并进行二值化处理；
10.步骤s5：进行腐蚀处理；
11.步骤s6：自适应提取中间区域的连通区域；
12.步骤s7：进行互斥处理并统计非中心区域的连通域个数；
13.步骤s8：设置连通域个数阈值，将非中心区域的连通域个数与连通域个数阈值进行比较以确定文本图像是否有摩尔纹。
14.优选地，通过步骤s4后，中心化的频谱图转换成黑白的二值图像，并下采样到固定大小。
15.优选地，在步骤s5中，对二值图像进行腐蚀处理。
16.优选地，通过步骤s5，二值图像中的亮点会以连通区域的形式存在。
17.优选地，在步骤s8中，存在摩尔纹的文本图像的连通域的个数为不存在摩尔纹的文本图像的连通域的个数的至少10倍。
18.相对于现有技术，本发明的文本图像的摩尔纹的检测方法具有如下优点：
19.通过本发明的检测方法，在频谱图下精准地表示出摩尔纹的剧烈变换信息，采用图像处理操作进行自适应处理及描述，方式较为简单，无需进行深度学习即能较为准确地识别出文本图像是否带有摩尔纹，为后续对摩尔纹的处理提供了前提条件，有利于提升ocr识别的精度与效率。
【附图说明】
20.图1是本发明文本图像的摩尔纹的检测方法的具体流程示意图。
【具体实施方式】
21.为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施实例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用于解释本发明，并不用于限定本发明。
22.请参阅图1,本发明提供一种文本图像的摩尔纹的检测方法，包括如下步骤：
23.步骤s1：输入一张图像的灰度图；
24.步骤s2：对灰度图进行傅里叶变换得到频谱图；
25.步骤s3：将频谱图进行中心化。具体为将图像的低频信息移至图像的中心。在进行傅里叶变换后的频谱图中的低频信息表示为图像强度，包括亮度、灰度，变化缓慢的像素点，为背景信息；高频信息表示为图像强度变化剧烈的像素点，为图像边缘、噪声、摩尔纹等。
26.进一步地，步骤s4：对中心化的频谱图计算均值并进行二值化处理。
27.在该步骤后，其中中心化的频谱图转换成黑白的二值图像，并下采样到固定大小。
28.进一步地，步骤s5：进行腐蚀处理。
29.具体为对二值图像进行腐蚀处理。
30.在进行该步骤后，二值图像中的亮点会以连通区域的形式存在。
31.进一步地，步骤s6：自适应提取中间区域的连通区域。
32.具体地，位于中间区域的连通区域主要为低频信息，为二值图像中图像强度变化缓慢的像素点，为背景信息，该部分应予以保留。
33.步骤s7：进行互斥处理并统计非中心区域的连通域个数。
34.具体地，在自适应提取中间区域的连通区域后，通过采用互斥处理，对非中心区域的连通域个数进行统计。
35.步骤s8：设置连通域个数阈值，将非中心区域的连通域个数与连通域个数阈值进行比较以确定文本图像是否有摩尔纹。
36.具体地，在相同尺寸下，存在摩尔纹文本图像的连通域个数与不存在摩尔纹文本图像的连通域个数在数量级上存在明显差异，其中，存在摩尔纹的文本图像的连通域的个数为不存在摩尔纹的文本图像的连通域的个数的至少10倍。因此，可将连通域个数阈值设置在为不存在摩尔纹的文本图像的连通域个数的5-8倍，倍数既不会过大，也不会过小，有利于降低误判概率，及提升确定出文本图像存在摩尔纹的准确程度。
37.相对于现有技术，本发明的文本图像的摩尔纹的检测方法具有如下优点：
38.通过本发明的检测方法，在频谱图下精准地表示出摩尔纹的剧烈变换信息，采用图像处理操作进行自适应处理及描述，方式较为简单，无需进行深度学习即能较为准确地识别出文本图像是否带有摩尔纹，为后续对摩尔纹的处理提供了前提条件，有利于提升ocr识别的精度与效率。
39.以上所述仅为本发明的较佳实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是在本发明的构思之内所作的任何修改，等同替换和改进等均应包含在本发明的专利保护范围内。


技术特征：
1.一种文本图像的摩尔纹的检测方法，其特征在于：所述文本图像的摩尔纹的检测方法包括如下步骤：步骤s1：输入一张图像的灰度图；步骤s2：对灰度图进行傅里叶变换得到频谱图；步骤s3：将频谱图进行中心化；步骤s4：对中心化的频谱图计算均值并进行二值化处理；步骤s5：进行腐蚀处理；步骤s6：自适应提取中间区域的连通区域；步骤s7：进行互斥处理并统计非中心区域的连通域个数；步骤s8：设置连通域个数阈值，将非中心区域的连通域个数与连通域个数阈值进行比较以确定文本图像是否有摩尔纹。2.如权利要求1所述的文本图像的摩尔纹的检测方法，其特征在于：通过步骤s4后，中心化的频谱图转换成黑白的二值图像，并下采样到固定大小。3.如权利要求2所述的文本图像的摩尔纹的检测方法，其特征在于：在步骤s5中，对二值图像进行腐蚀处理。4.如权利要求3所述的文本图像的摩尔纹的检测方法，其特征在于：通过步骤s5，二值图像中的亮点会以连通区域的形式存在。5.如权利要求1所述的文本图像的摩尔纹的检测方法，其特征在于：在步骤s8中，存在摩尔纹的文本图像的连通域的个数为不存在摩尔纹的文本图像的连通域的个数的至少10倍。

技术总结
本发明涉及摩尔纹检测技术领域，尤其涉及一种文本图像的摩尔纹的检测方法，包括如下步骤：步骤S1：输入一张图像的灰度图；步骤S2：对灰度图进行傅里叶变换得到频谱图；步骤S3：将频谱图进行中心化；步骤S4：对中心化的频谱图计算均值并进行二值化处理；步骤S5：进行腐蚀处理；步骤S6：自适应提取中间区域的连通区域；步骤S7：进行互斥处理并统计非中心区域的连通域个数；步骤S8：设置连通域个数阈值，将非中心区域的连通域个数与连通域个数阈值进行比较以确定文本图像是否有摩尔纹。以确定文本图像是否有摩尔纹。以确定文本图像是否有摩尔纹。


技术研发人员：陈淑华 石朵伟
受保护的技术使用者：深圳前海环融联易信息科技服务有限公司
技术研发日：2021.11.05
技术公布日：2022/2/8