CN104966092B - 一种图像处理方法和装置 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种图像处理方法，该方法包括：将原始图像分割为子图像区域；对每一个子图像区域分别进行校正；将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像。本发明能够校正变形图片，从而提高对变形图片的识别率。本发明还公开了一种图像处理装置。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及的是一种图像处理方法和装置。
背景技术
在进行图片识别时，如果图片发生扭曲、模糊、缺失等变形情况，则会导致图片识别失误，影响图片识别的结果。
因此，如何提高对变形图片的识别率，是需要解决的问题。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种图像处理方法和装置，能够校正变形图片，从而提高对变形图片的识别率。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种图像处理方法，该方法包括：
将原始图像分割为子图像区域；
对每一个子图像区域分别进行校正；
将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像。
进一步地，该方法还包括下述特点：
将原始图像分割为子图像区域，包括：
根据原始图像的构图特征对原始图像进行分割，生成子图像区域。
进一步地，该方法还包括下述特点：
将原始图像分割为子图像区域，包括：
将原始图像分割为N个大小相同的子图像区域；其中，N为大于或等于1的整数。
进一步地，该方法还包括下述特点：
对每一个子图像区域分别进行校正，包括：
对每一个子图像区域，采用像素连续性预测方式对该子图像区域进行修复，具体包括：
对该子图像区域的像素进行扫描，在扫描到一个新像素n时，将该新像素的灰度值Gn与前一个扫描的像素的灰度值Gn-1进行比较，如二者之间的灰度值的差的绝对值|Gn-Gn-1|大于阈值，则对该新像素的灰度值Gn进行修正，使修正后的新像素的灰度值Gn'与前一个扫描的像素的灰度值Gn-1的差Gn'-Gn-1，与所述新像素之前扫描的两个像素的灰度值的差Gn-1-Gn-2相等。
进一步地，该方法还包括下述特点：
将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像，包括：
将校正后的各子图像区域拼接在一起；
对拼接后的图像进行平滑处理，生成校正后的图像。
进一步地，该方法还包括下述特点：
图像的构图特征，包括以下至少一种：色彩、构图元素、构图结构。
为了解决上述技术问题，本发明提供了一种图像处理装置，包括：
分割模块，用于将原始图像分割为子图像区域；
校正模块，用于对每一个子图像区域分别进行校正；
拼接模块，用于将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像。
进一步地，该装置还包括下述特点：
分割模块，用于将原始图像分割为子图像区域，包括：
根据原始图像的构图特征对原始图像进行分割，生成子图像区域。
进一步地，该装置还包括下述特点：
将原始图像分割为子图像区域，包括：
将原始图像分割为N个大小相同的子图像区域；其中，N为大于或等于1的整数。
进一步地，该装置还包括下述特点：
校正模块，用于对每一个子图像区域分别进行校正，包括：
对每一个子图像区域，采用像素连续性预测方式对该子图像区域进行修复，具体包括：
对该子图像区域的像素进行扫描，在扫描到一个新像素n时，将该新像素的灰度值Gn与前一个扫描的像素的灰度值Gn-1进行比较，如二者之间的灰度值的差的绝对值|Gn-Gn-1|大于阈值，则对该新像素的灰度值Gn进行修正，使修正后的新像素的灰度值Gn'与前一个扫描的像素的灰度值Gn-1的差Gn'-Gn-1，与所述新像素之前扫描的两个像素的灰度值的差Gn-1-Gn-2相等。
进一步地，该装置还包括下述特点：
拼接模块，用于将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像，包括：
将校正后的各子图像区域拼接在一起；
对拼接后的图像进行平滑处理，生成校正后的图像。
进一步地，该装置还包括下述特点：
图像的构图特征，包括以下至少一种：色彩、构图元素、构图结构。
与现有技术相比，本发明提供的一种图像处理方法和装置，根据原始图像的构图特征对原始图像进行分割，对分割成的每一个子图像区域分别进行校正，将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像，该方法对校正后的图像进行识别，能够提高对变形图片的识别率。
附图说明
图1为本发明实施例的一种图像处理方法的流程图。
图2为本发明实施例的一种图像处理装置的结构示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，下文中将结合附图对本发明的实施例进行详细说明。需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互任意组合。
如图1所示，本发明实施例提供了一种图像处理方法，该方法包括：
S10，将原始图像分割为子图像区域；
S20，对每一个子图像区域分别进行校正；
S30，将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像；
所述方法还可以包括下述特点：
较佳地，将原始图像分割为子图像区域，包括：
将原始图像分割为N个大小相同的子图像区域；其中，N为大于或等于1的整数；
比如，每一个子图像区域为矩形，该矩形的长为100像素，宽为100像素；
较佳地，将原始图像分割为子图像区域，包括：
根据原始图像的构图特征对原始图像进行分割，生成子图像区域；
较佳地，图像的构图特征，包括以下至少一种：色彩、构图元素、构图结构；
其中，色彩特征比如：色彩对比度等；
其中，构图元素特征比如：物体、文字等；
其中，构图结构特征比如：上下结构、左右结构等；
比如，如果图片颜色分明，则可以使用色彩特征作为分割依据；如果图片的构图结构符合规则的上下结构，则可以将结构特征作为分割依据；如果图片包含文字，则可以将文字特征作为分割依据。
较佳地，对每一个子图像区域分别进行校正，包括：
对每一个子图像区域，采用像素连续性预测方式对该子图像区域进行修复，具体包括：
对该子图像区域的像素进行扫描；
在扫描到一个新像素n时，将该新像素的灰度值Gn与前一个扫描的像素的灰度值Gn-1进行比较，如二者之间的灰度值的差的绝对值|Gn-Gn-1|大于阈值，则对该新像素的灰度值Gn进行修正，使修正后的新像素的灰度值Gn'与前一个扫描的像素的灰度值Gn-1的差Gn'-Gn-1，与所述新像素之前扫描的两个像素的灰度值的差Gn-1-Gn-2相等。
比如，连续三个像素(像素1，像素2，像素3)灰度值分别是：251,252,256。那么系统将把灰度值差大于3的像素3(灰度值为256)检测出来，然后对像素3的灰度值进行校正，将像素3的灰度值调整为253，可以看出，这三个像素重新排序成：251,252,253。
较佳地，将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像，包括：
将校正后的各子图像区域拼接在一起；
对拼接后的图像进行平滑处理，生成校正后的图像。
如图2所示，本发明实施例提供了一种图像处理装置，包括：
分割模块，用于将原始图像分割为子图像区域；
校正模块，用于对每一个子图像区域分别进行校正；
拼接模块，用于将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像。
所述装置还可以包括下述特点：
较佳地，分割模块，用于将原始图像分割为子图像区域，包括：
根据原始图像的构图特征对原始图像进行分割，生成子图像区域。
其中，图像的构图特征，包括以下至少一种：色彩、构图元素、构图结构。
较佳地，将原始图像分割为子图像区域，包括：
将原始图像分割为N个大小相同的子图像区域；其中，N为大于或等于1的整数。
较佳地，校正模块，用于对每一个子图像区域分别进行校正，包括：
对每一个子图像区域，采用像素连续性预测方式对该子图像区域进行修复，具体包括：
对该子图像区域的像素进行扫描，在扫描到一个新像素n时，将该新像素的灰度值Gn与前一个扫描的像素的灰度值Gn-1进行比较，如二者之间的灰度值的差的绝对值|Gn-Gn-1|大于阈值，则对该新像素的灰度值Gn进行修正，使修正后的新像素的灰度值Gn'与前一个扫描的像素的灰度值Gn-1的差Gn'-Gn-1，与所述新像素之前扫描的两个像素的灰度值的差Gn-1-Gn-2相等。
较佳地，拼接模块，用于将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像，包括：
将校正后的各子图像区域拼接在一起；
对拼接后的图像进行平滑处理，生成校正后的图像。
上述实施例提供的一种图像处理方法和装置，根据原始图像的构图特征对原始图像进行分割，对分割成的每一个子图像区域分别进行校正，将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像，该方法对校正后的图像进行识别，能够提高对变形图片的识别率。
本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序来指令相关硬件完成，所述程序可以存储于计算机可读存储介质中，如只读存储器、磁盘或光盘等。可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现，相应地，上述实施例中的各模块/单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本发明不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。
需要说明的是，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
Claims (10)
1.一种图像处理方法，该方法包括：
将原始图像分割为子图像区域；
对每一个子图像区域分别进行校正；
将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像；
其中，所述对每一个子图像区域分别进行校正，包括：
对每一个子图像区域，采用像素连续性预测方式对该子图像区域进行修复，具体包括：
对该子图像区域的像素进行扫描，在扫描到一个新像素n时，将该新像素的灰度值Gn与前一个扫描的像素的灰度值Gn-1进行比较，如二者之间的灰度值的差的绝对值|Gn-Gn-1|大于阈值，则对该新像素的灰度值Gn进行修正，使修正后的新像素的灰度值Gn'与前一个扫描的像素的灰度值Gn-1的差Gn'-Gn-1，与所述新像素之前扫描的两个像素的灰度值的差Gn-1-Gn-2相等。
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
将原始图像分割为子图像区域，包括：
根据原始图像的构图特征对原始图像进行分割，生成子图像区域。
3.如权利要求1所述的方法，其特征在于：
将原始图像分割为子图像区域，包括：
将原始图像分割为N个大小相同的子图像区域；其中，N为大于或等于1的整数。
4.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于：
将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像，包括：
将校正后的各子图像区域拼接在一起；
对拼接后的图像进行平滑处理，生成校正后的图像。
5.如权利要求2所述的方法，其特征在于：
图像的构图特征，包括以下至少一种：色彩、构图元素、构图结构。
6.一种图像处理装置，包括：
分割模块，用于将原始图像分割为子图像区域；
校正模块，用于对每一个子图像区域分别进行校正；
拼接模块，用于将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像；
其中，所述对每一个子图像区域分别进行校正，包括：
对每一个子图像区域，采用像素连续性预测方式对该子图像区域进行修复，具体包括：
对该子图像区域的像素进行扫描，在扫描到一个新像素n时，将该新像素的灰度值Gn与前一个扫描的像素的灰度值Gn-1进行比较，如二者之间的灰度值的差的绝对值|Gn-Gn-1|大于阈值，则对该新像素的灰度值Gn进行修正，使修正后的新像素的灰度值Gn'与前一个扫描的像素的灰度值Gn-1的差Gn'-Gn-1，与所述新像素之前扫描的两个像素的灰度值的差Gn-1-Gn-2相等。
7.如权利要求6所述的装置，其特征在于：
分割模块，用于将原始图像分割为子图像区域，包括：
根据原始图像的构图特征对原始图像进行分割，生成子图像区域。
8.如权利要求6所述的装置，其特征在于：
将原始图像分割为子图像区域，包括：
将原始图像分割为N个大小相同的子图像区域；其中，N为大于或等于1的整数。
9.如权利要求6或7或8所述的装置，其特征在于：
拼接模块，用于将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像，包括：
将校正后的各子图像区域拼接在一起；
对拼接后的图像进行平滑处理，生成校正后的图像。
10.如权利要求7所述的装置，其特征在于：
图像的构图特征，包括以下至少一种：色彩、构图元素、构图结构。
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