CN111666886A - 一种医疗单证结构化知识提取的图像预处理方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种医疗单证结构化知识提取的图像预处理方法，属于医疗单证信息提取技术领域，目的在于解决现有医疗单证信息处理效率低、智能化程度低的问题。其包括以下步骤：(1)基于医疗单证的图像建立预设模型，进入步骤2；(2)获取待识别图像，将获取的待识别图像输入到预设模型中，预设模型对待识别的图像进行比对，判断待识别图像的各项参数是否与预设模型的参数一致，若是，进入步骤3，若否，预设模型对待识别图像不一致的参数进行调节，使待识别图像的参数与预设模型的参数一致，进入步骤3；(3)将符合预设模型的待识别图像进行保存，供后续处理。本发明适用于医疗单证结构化知识提取的图像预处理方法。

Description

一种医疗单证结构化知识提取的图像预处理方法
技术领域
本发明属于医疗单证信息提取技术领域，具体涉及一种医疗单证结构化知识提取的图像预处理方法。
背景技术
医院门诊和住院费用结算时中存在大量的纸质医疗票据，这些医疗票据是医院和社区门诊用于结算费用的统计信息。然而长期以来，由于医院和社区门诊的医疗票据管理工作的手段落后，造成了一系列麻烦和问题，一直困扰着医院的管理人员。在医疗票据信息的处理工作方面，绝大多数医院和几乎所有社区门诊仍停留在“人工分散处理、纸质的库房保存、人工的查询更新”的阶段，这成为了阻碍医疗产业信息化发展的一大根源。因此，为了解决这一薄弱环节，提供一种“集中、统一、高效、规范”的医疗票据信息处理方法，已经成为了医院亟待解决的问题。
发明内容
本发明的目的在于：提供一种医疗单证结构化知识提取的图像预处理方法，解决现有医疗单证信息处理效率低、智能化程度低的问题。
本发明采用的技术方案如下：
一种医疗单证结构化知识提取的图像预处理方法，包括以下步骤：
(1)基于医疗单证的图像建立预设模型，进入步骤2；
(2)获取待识别图像，将获取的待识别图像输入到预设模型中，预设模型对待识别的图像进行比对，进入步骤3；
(3)预设模型判断待识别图像的角度与预设模型是否出现偏差，若是，预设模型对待识别图像的角度进行自动矫正，进入步骤4，若否，直接进入步骤4；
(4)预设模型判断待识别图像的视角与预设模型出现偏差，若是，预设模型对待识别图像的视角进行自动矫正，进入步骤5，若否，直接进入步骤5；
(5)预设模型判断待识别图像的噪声是否大于预设模型的参考值，若是，预设模型对待识别图像进行自动去噪，进入步骤6，若否，直接进入步骤6；
(6)预设模型判断待识别图像的清晰度是否低于预设模型的参考值，若是，预设模型对待识别图像清晰度进行自动增强，进入步骤7，若否，直接进入步骤7；
(7)将符合预设模型的待识别图像进行保存，供后续处理。
进一步地，所述步骤4中待识别图像的视角自动矫正的过程为：将待识别图像的特征部分的四角顶点设置打锚点，计算图像尺寸，调整图像尺寸与预设模型的参数一致，待识别图像的特征部分即与背景进行分离，待识别图像的角度完成自动矫正。
综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：
1、本发明中，通过将待识别图像与预设模型进行比对，对待识别图像的角度、视角、噪声、清晰度、亮度、对比度等参数进行调节，确保待识别的图像符合预设模型的参数，确保能够准确进行后续进行文本检测与识别。依靠建立医疗单证的预设模型，并通过预设模型对待识别图像进行预处理，大大提高了医疗单证信息处理效率，同时也使医疗单证信息处理过程更加智能化。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合实施例，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以解释本发明，并不用于限定本发明。
一种医疗单证结构化知识提取的图像预处理方法，包括以下步骤：
(1)基于医疗单证的图像建立预设模型，进入步骤2；
(2)获取待识别图像，将获取的待识别图像输入到预设模型中，预设模型对待识别的图像进行比对，进入步骤3；
(3)预设模型判断待识别图像的角度与预设模型是否出现偏差，若是，预设模型对待识别图像的角度进行自动矫正，进入步骤4，若否，直接进入步骤4；
(4)预设模型判断待识别图像的视角与预设模型出现偏差，若是，预设模型对待识别图像的视角进行自动矫正，进入步骤5，若否，直接进入步骤5；
(5)预设模型判断待识别图像的噪声是否大于预设模型的参考值，若是，预设模型对待识别图像进行自动去噪，进入步骤6，若否，直接进入步骤6；
(6)预设模型判断待识别图像的清晰度是否低于预设模型的参考值，若是，预设模型对待识别图像清晰度进行自动增强，进入步骤7，若否，直接进入步骤7；
(7)将符合预设模型的待识别图像进行保存，供后续处理。
进一步地，所述步骤4中待识别图像的视角自动矫正的过程为：将待识别图像的特征部分的四角顶点设置打锚点，计算图像尺寸，调整图像尺寸与预设模型的参数一致，待识别图像的特征部分即与背景进行分离，待识别图像的角度完成自动矫正。
本发明在实施过程中，通过将待识别图像与预设模型进行比对，对待识别图像的角度、视角、噪声、清晰度、亮度、对比度等参数进行调节，确保待识别的图像符合预设模型的参数，确保能够准确进行后续进行文本检测与识别。依靠建立医疗单证的预设模型，并通过预设模型对待识别图像进行预处理，大大提高了医疗单证信息处理效率，同时也使医疗单证信息处理过程更加智能化。
实施例1
一种医疗单证结构化知识提取的图像预处理方法，包括以下步骤：
(1)基于医疗单证的图像建立预设模型，进入步骤2；
(2)获取待识别图像，将获取的待识别图像输入到预设模型中，预设模型对待识别的图像进行比对，进入步骤3；
(3)预设模型判断待识别图像的角度与预设模型是否出现偏差，若是，预设模型对待识别图像的角度进行自动矫正，进入步骤4，若否，直接进入步骤4；
(4)预设模型判断待识别图像的视角与预设模型出现偏差，若是，预设模型对待识别图像的视角进行自动矫正，进入步骤5，若否，直接进入步骤5；
(5)预设模型判断待识别图像的噪声是否大于预设模型的参考值，若是，预设模型对待识别图像进行自动去噪，进入步骤6，若否，直接进入步骤6；
(6)预设模型判断待识别图像的清晰度是否低于预设模型的参考值，若是，预设模型对待识别图像清晰度进行自动增强，进入步骤7，若否，直接进入步骤7；
(7)将符合预设模型的待识别图像进行保存，供后续处理。
实施例2
在实施例1的基础上，所述步骤4中待识别图像的视角自动矫正的过程为：将待识别图像的特征部分的四角顶点设置打锚点，计算图像尺寸，调整图像尺寸与预设模型的参数一致，待识别图像的特征部分即与背景进行分离，待识别图像的角度完成自动矫正。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则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保护范围之内。

Claims (2)

1.一种医疗单证结构化知识提取的图像预处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)基于医疗单证的图像建立预设模型，进入步骤2；
(2)获取待识别图像，将获取的待识别图像输入到预设模型中，预设模型对待识别的图像进行比对，进入步骤3；
(3)预设模型判断待识别图像的角度与预设模型是否出现偏差，若是，预设模型对待识别图像的角度进行自动矫正，进入步骤4，若否，直接进入步骤4；
(4)预设模型判断待识别图像的视角与预设模型出现偏差，若是，预设模型对待识别图像的视角进行自动矫正，进入步骤5，若否，直接进入步骤5；
(5)预设模型判断待识别图像的噪声是否大于预设模型的参考值，若是，预设模型对待识别图像进行自动去噪，进入步骤6，若否，直接进入步骤6；
(6)预设模型判断待识别图像的清晰度是否低于预设模型的参考值，若是，预设模型对待识别图像清晰度进行自动增强，进入步骤7，若否，直接进入步骤7；
(7)预设模型判断待识别图像的亮度是否符合预设模型参考值范围，若是，直接进入步骤8，若否，预设模型对待识别图像的亮度进行自动调节，进入步骤8；
(8)预设模型判断待识别图像的对比度是否符合预设模型参考值范围，若是，直接进入步骤9，若否，预设模型对待识别图像的对比度进行自动调节，进入步骤9；
(9)将符合预设模型的待识别图像进行保存，供后续处理。
2.按照权利要求1所述的一种医疗单证结构化知识提取的图像预处理方法，其特征在于，所述步骤4中待识别图像的视角自动矫正的过程为：将待识别图像的特征部分的四角顶点设置打锚点，计算图像尺寸，调整图像尺寸与预设模型的参数一致，待识别图像的特征部分即与背景进行分离，待识别图像的角度完成自动矫正。
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