CN102314607B

CN102314607B - 图像检测方法

Info

Publication number: CN102314607B
Application number: CN 201110226374
Authority: CN
Inventors: 镇立新; 罗希平
Original assignee: Shanghai Hehe Information Technology Development Co Ltd
Current assignee: Shanghai Hehe Information Technology Development Co Ltd
Priority date: 2011-08-09
Filing date: 2011-08-09
Publication date: 2013-05-15
Anticipated expiration: 2031-08-09
Also published as: CN102314607A

Abstract

本发明涉及一种图像检测方法，首先预设图像环境光线以及图像清晰度检测参数，然后依据预设的图像环境光线检测参数，判断所获取的图像是否符合环境光线标准，若是，则进一步依据预设的清晰度检测参数，判断图像是否符合图像清晰度标准，若是，则在图像中选定四个边缘子区域，分别是左右相对两侧1/4的图像区域以及上下相对两侧1/4的图像区域，且每个边缘子区域均包含所获取图像的一个边缘，检测所选定的边缘子区域中是否存在长度大于其所包含的边缘的长度的1/2的至少一条直线，若至少3个边缘子区域均检测到所述直线，则判断所获取的图像为名片图像，并将符合要求的名片图像传输予网络服务器，从而节约网络带宽，并减轻网络服务器的计算负担。

Description

图像检测方法

技术领域

本发明涉及一种图像检测技术，尤指一种应用在提交名片图像给网络服务器进行识别之前的图像检测方法。

背景技术

名片是人们经常使用的一种记载和传递联系方式的媒介，在日常商务活动中往往会涉及大量的名片交换，人们通过名片交换的方式来传递联系方式，与他人建立联系。

目前已经在手机和微机中广泛使用的名片识别技术，是利用图像处理和光学字符识别(Optical Character Recognition；OCR)的原理，对相机拍摄或扫描仪扫描得到的名片图像自动进行处理和识别，然后自动提取出其中的姓名、电话、email等有用信息加入到电子地址簿中，为人们在电子设备中输入名片上记载的联系信息提供了很大的方便。

随着，网络的大量普及与应用，包括云计算在内的各种基于网络服务器的计算得到了广泛的使用，基于网络服务器的计算可以利用网络服务器的计算能力和资源来完成用户的本地设备上难以完成的计算任务。名片识别的应用方式之一就是用户利用本地设备拍摄名片图像，然后将名片图像传送给网络服务器进行识别，得到网络服务器返回的识别结果。

但是由于拍摄的名片图像一般比较大，会占用较多的网络带宽，而用户所拍摄提交的图像并不一定都是名片的图像，也不一定都是可以识别的。所以，有必要提出一种图像检测方法，以在提交图像之前先做一个判断，以节约网络带宽，并减轻网络服务器的计算负担。

发明内容

鉴于上述现有技术的缺点，本发明目的在于提供一种图像检测方法，以在提交名片图像给网络服务器进行识别之前，先判断图像是不是可以识别的名片图像，确实是符合要求的名片图像才提交给网络服务器进行识别，从而节约网络带宽，而且减轻网络服务器的计算负担。

为达到上述目的，本发明所提供的图像检测方法是检测是否将该图像作为名片图像传输予网络服务器，该图像检测方法包括：1)预设图像环境光线检测参数、以及图像清晰度检测参数；2)获取图像；3)依据预设的图像环境光线检测参数，判断所获取的图像是否符合环境光线标准，若是，则进至步骤4)，若否，则进至步骤6)；4)依据预设的清晰度检测参数，判断所获取的图像是否符合图像清晰度标准，若是，则进至步骤5)，若否，则进至步骤6)；5)在所获取的图像中选定四个边缘子区域，分别是左右相对两侧1/4的图像区域以及上下相对两侧1/4的图像区域，且每个边缘子区域均包含所获取图像的一个边缘，检测所选定的边缘子区域中是否存在长度大于其所包含的边缘的长度的1/2的至少一条直线，并判断是否至少3个边缘子区域均检测到所述直线，若是，则判断所获取的图像为名片图像，并传输予网络服务器，若否，则进至步骤6)；以及6)输出一个图像不合格提示信息。

在本发明的图像检测方法的一个实施例中，该图像环境光线检测参数包括第一灰度界值、第二灰度界值以及第一像素百分比界值。该图像清晰度检测参数包括第一梯度界值以及像素个数界值。则上述步骤3)进一步包括：计算所获取图像中每一个像素的灰度值，并统计所有像素中灰度值大于该第一灰度界值的像素的总个数，且记为第一像素总个数，并统计所有像素中灰度值小于该第二灰度界值的像素的总个数，且记为第二像素总个数，并统计所获取图像的总像素个数，且判断第一像素总个数或者第二像素总个数在图像的总像素个数中所占的百分比是否大于第一像素百分比界值，若是，则判断所获取的图像不符合环境光线标准，并进至步骤6)，若否，则进至步骤4)。上述步骤4)进一步包括：计算所获取图像中每一个像素的梯度值，并统计所有像素中梯度值的绝对值大于该第一梯度界值的像素的总个数，且记为第三像素总个数，并判断第三像素总个数是否小于该像素个数界值，若是，则判断所获取的图像不符合图像清晰度标准，并进至步骤6)，若否，则进至步骤5)。

在本发明的图像检测方法的另一个实施例中，该图像清晰度检测参数包括常数以及第二像素百分比界值。则上述步骤4)进一步包括：计算所获取图像中每一个像素的梯度值，并将所计算得出的梯度值的绝对值的最大值与该常数相乘，以得到第二梯度界值，并统计所有像素中梯度值的绝对值大于该第二梯度界值的像素的总个数，且记为第四像素总个数，并统计所获取图像的总像素个数，且判断第四像素总个数在图像的总像素个数中所占的百分比是否小于第二像素百分比界值，若是，则判断所获取的图像不符合图像清晰度标准，并进至步骤6)，若否，则进至步骤5)。其中，该常数为大小介于0.5-1.0之间的小数。

以下结合上述技术方案，说明本发明的有益技术效果。相比于现有技术，本发明首先是预设图像环境光线以及图像清晰度检测参数，然后依据预设的图像环境光线检测参数，判断所获取的图像是否符合环境光线标准，若是，则进一步依据预设的清晰度检测参数，判断所获取的图像是否符合图像清晰度标准，若是，则在图像中选定四个边缘子区域，分别是左右相对两侧1/4的图像区域以及上下相对两侧1/4的图像区域，且每个边缘子区域均包含所获取图像的一个边缘，检测所选定的边缘子区域中是否存在长度大于其所包含的边缘的长度的1/2的至少一条直线，若至少3个边缘子区域均检测到所述直线，则判断所获取的图像为名片图像，并将符合要求的名片图像传输予网络服务器，由此，以屏蔽一些不可识别且不符合要求的图像发送至网络服务器端，从而节约网络带宽，并减轻网络服务器的计算负担。

附图说明

图1为本发明的图像检测方法的第一实施例的操作流程示意图。

图2为本发明的图像检测方法的第二实施例的操作流程示意图。

【主要元件符号说明】

S100～S109 步骤

S100’～S109’ 步骤

具体实施方式

以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，所属领域的普通技术人员可由本说明书所揭示的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。

第一实施例

请参阅图1，其为显示本发明的图像检测方法的第一实施例的操作流程示意图。如图所示，本发明的图像检测方法是用以检测是否将通过摄像头或扫描仪获取的图像作为名片图像传输予网络服务器，以下即详细说明本发明的图像检测方法的具体操作步骤。

如图1所示，首先执行步骤S100，预设图像环境光线检测参数、以及图像清晰度检测参数，其中，该图像环境光线检测参数包括第一灰度界值、第二灰度界值以及第一像素百分比界值，该图像清晰度检测参数包括第一梯度界值以及像素个数界值。在本实施例中，用于图像环境光线检测参数的各个值可分别设定为：第一灰度界值为200，第二灰度界值为50，第一像素百分比界值为90％；用于图像清晰度检测参数的各个值可分别设定为：该第一梯度界值为32，像素个数界值为图像的像素总数*0.001，如图像的像素总数为1600*1200，则像素个数界值＝1600*1200*0.001＝1920。接着，进行步骤S101。

在步骤S101中，获取图像。接着，进行步骤S102。

在步骤S102中，计算所获取图像中每一个像素的灰度值，并统计所有像素中灰度值大于该第一灰度界值的像素的总个数，且记为第一像素总个数，并统计所有像素中灰度值小于该第二灰度界值的像素的总个数，且记为第二像素总个数，并统计所获取图像的总像素个数。接着，进行步骤S103。

在步骤S103中，判断第一像素总个数或者第二像素总个数在图像的总像素个数中所占的百分比是否大于第一像素百分比界值，若是，则判断所获取的图像不符合环境光线标准(过暗或过亮)，并进至步骤S109，若否，则判断所获取的图像符合环境光线标准，并进至步骤S104。

在步骤S104中，计算所获取图像中每一个像素的梯度值，并统计所有像素中梯度值的绝对值大于该第一梯度界值的像素的总个数，且记为第三像素总个数。其中，计算图像中某个像素的梯度值属于本领域的技术人员所熟识的技术，有多种不同的做法，例如用sobel算子计算梯度值，在此不赘述。接着，进行步骤S105。

在步骤S105中，判断第三像素总个数是否小于该像素个数界值，若是，则判断所获取的图像不符合图像清晰度标准(即图像模糊)，并进至步骤S109，若否，则判断所获取的图像符合图像清晰度标准，并进至步骤S106。

在步骤S106中，在所获取的图像中选定四个边缘子区域，分别是左右相对两侧1/4的图像区域以及上下相对两侧1/4的图像区域，且每个边缘子区域均包含所获取图像的一个完整边缘。其中，上述四个边缘子区域的选定方法，以左侧1/4的图像区域为例，是指位于图像的最左侧，宽度为图像实际宽度的1/4，高度为图像的实际高度的图像区域，如此，则与上述左侧1/4的图像区域相对的右侧1/4的图像区域，以及上下相对两侧1/4的图像区域，均以类似的原理进行选定，于此不再一一赘述。接着，进行步骤S107。

在步骤S107中，检测所选定的边缘子区域中是否存在长度大于其所包含的边缘的长度的1/2的至少一条直线，并判断是否在四个边缘子区域中的至少3个边缘子区域中均检测到所述直线，若是，则进行步骤S108，若否，则进至步骤S109。其中，在某个图像区域中检测直线属于本领域的技术人员所熟识的技术，在此不再予以详述。

在步骤S108中，判断所获取的图像为名片图像，并传输予网络服务器。

在步骤S109中，输出一个图像不合格提示信息，以提示用户所获取的图像不符合要求，不予传输至网络服务器进行识别操作。

第二实施例

请参阅图2，是为显示本发明的图像检测方法的第二实施例的操作流程示意图，其中，与前述实施例的图像检测方法(如图1所示)相同或近似的步骤是以相同或近似的符号表示，并省略详细的叙述，以使本案的说明更清楚易懂。

第二实施例的图像检测方法与第一实施例的图像检测方法最大不同之处在于，第一实施例的图像检测方法中的图像清晰度的判断步骤是以第一梯度界值以及像素个数界值为检测参数进行图像清晰度的判断(如图1所示的步骤S100、S104以及S105)；而第二实施例的图像检测方法的图像清晰度的判断步骤则是以常数以及第二像素百分比界值为检测参数进行图像清晰度的判断，即，首先，在步骤S100’中预设图像清晰度检测参数，该图像清晰度检测参数包括常数以及第二像素百分比界值，其中，该常数为大小介于0.5-1.0之间的小数，在本实施例中，取该常数为0.9，但不以此为限，然后，在步骤S101’中获取图像后，并经过步骤S102’、S103’的执行判断图像符合环境光线标准后，执行步骤S104’，计算所获取图像中每一个像素的梯度值，并将所计算得出的梯度值的绝对值的最大值与该常数相乘，以得到第二梯度界值，并统计所有像素中梯度值的绝对值大于该第二梯度界值的像素的总个数，且记为第四像素总个数，并统计所获取图像的总像素个数，接着，进行步骤S105’，判断第四像素总个数在图像的总像素个数中所占的百分比是否小于第二像素百分比界值，若是，则判断所获取的图像不符合图像清晰度标准(即图像模糊)，并进至步骤S109’，若否，则判断所获取的图像符合图像清晰度标准，并进至步骤S106’，后续则采用与第一实施例的图像检测方法(如图1所示的步骤S106至步骤S109)相同的处理方式以进一步检测所获取的图像的四个边缘子区域的至少3个边缘子区域中是否均有符合条件(即所选定的边缘子区域中是否存在长度大于其所包含的边缘的长度的1/2的至少一条直线)的直线存在，若是，则判断所获取的图像为名片图像，并传输予网络服务器，俾供该网络服务进行相应的名片图像识别处理，在本实施例中，该第二像素百分比界值可设定为0.1％。

综上所述，本发明主要是预设图像环境光线以及图像清晰度检测参数，然后依据预设的图像环境光线检测参数，判断所获取的图像是否符合环境光线标准，若是，则进一步依据预设的清晰度检测参数，判断所获取的图像是否符合图像清晰度标准，若是，则在图像中选定四个边缘子区域，分别是左右相对两侧1/4的图像区域以及上下相对两侧1/4的图像区域，且每个边缘子区域均包含所获取图像的一个边缘，检测所选定的边缘子区域中是否存在长度大于其所包含的边缘的长度的1/2的至少一条直线，若至少3个边缘子区域均检测到所述直线，则判断所获取的图像为名片图像，并将符合要求的名片图像传输予网络服务器，由此，以屏蔽一些不可识别且不符合要求的图像发送至网络服务器端，从而节约网络带宽，并减轻网络服务器的计算负担。

上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何所属技术领域的普通技术人员均可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰与改变。因此，本发明的权利保护范围，应如所附的权利要求书的范围所列。

Claims

1.一种图像检测方法，其用以检测是否将所述图像作为名片图像传输予网络服务器，其特征在于，所述图像检测方法包括：

1)预设图像环境光线检测参数、以及图像清晰度检测参数；

2)获取图像；

3)依据预设的图像环境光线检测参数，判断所获取的图像是否符合环境光线标准，若是，则进至步骤4)，若否，则进至步骤6)；所述图像环境光线检测参数包括第一灰度界值、第二灰度界值以及第一像素百分比界值；计算所获取图像中每一个像素的灰度值，并统计所有像素中灰度值大于所述第一灰度界值的像素的总个数，且记为第一像素总个数，并统计所有像素中灰度值小于所述第二灰度界值的像素的总个数，且记为第二像素总个数，并统计所获取图像的总像素个数，且判断第一像素总个数或者第二像素总个数在图像的总像素个数中所占的百分比是否大于第一像素百分比界值，若是，则判断所获取的图像不符合环境光线标准，并进至步骤6)，若否，则进至步骤4)；

4)依据预设的清晰度检测参数，判断所获取的图像是否符合图像清晰度标准，若是，则进至步骤5)，若否，则进至步骤6)；所述图像清晰度检测参数包括第一梯度界值以及像素个数界值；计算所获取图像中每一个像素的梯度值，并统计所有像素中梯度值的绝对值大于所述第一梯度界值的像素的总个数，且记为第三像素总个数，并判断第三像素总个数是否小于所述像素个数界值，若是，则判断所获取的图像不符合图像清晰度标准，并进至步骤6)，若否，则进至步骤5)；

5)在所获取的图像中选定四个边缘子区域，分别是左右相对两侧1/4的图像区域以及上下相对两侧1/4的图像区域，且每个边缘子区域均包含所获取图像的一个边缘，检测所选定的边缘子区域中是否存在长度大于其所包含的边缘的长度的1/2的至少一条直线，并判断是否至少3个边缘子区域均检测到所述直线，若是，则判断所获取的图像为名片图像，并传输予网络服务器，若否，则进至步骤6)；以及

6)输出一个图像不合格提示信息。

2.根据权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，所述图像清晰度检测参数包括常数以及第二像素百分比界值。

3.根据权利要求2所述的图像检测方法，其特征在于，所述步骤4)进一步包括：计算所获取图像中每一个像素的梯度值，并将所计算得出的梯度值的绝对值的最大值与所述常数相乘，以得到第二梯度界值，并统计所有像素中梯度值的绝对值大于所述第二梯度界值的像素的总个数，且记为第四像素总个数，并统计所获取图像的总像素个数，且判断第四像素总个数在图像的总像素个数中所占的百分比是否小于第二像素百分比界值，若是，则判断所获取的图像不符合图像清晰度标准，并进至步骤6)，若否，则进至步骤5)。

4.根据权利要求3所述的图像检测方法，其特征在于，所述常数为大小介于0.5-1.0之间的小数。

5.根据权利要求1所述的图像检测方法，其特征在于，所述步骤2)是通过摄像头或扫描仪获取图像。