CN109447068A - 一种从图像中分离***并校准***的方法 - Google Patents

一种从图像中分离***并校准***的方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开一种从图像中分离***并校准***的方法，该方法包含以下步骤：建立原始公章的数据集；对待识别的图像进行倾斜校正；采用椭圆、圆形和矩形三种形状检测算法对图像进行形状检测，从而定位公章，并将公章从待识别的图像中分离；进行初步配准，初步识别为一致***与可疑***。该发明可以初步实现***的真伪鉴定。本发明的方法能快速有效的检测图像中存在的***,具有检测精度高、速度快、抗干扰性强等优点。

Description

一种从图像中分离***并校准***的方法
技术领域
本发明涉及图像文字识别领域，具体涉及一种从图像中分离***并校准***的方法。
背景技术
随着计算机技术的不断发展，伪造***的难度大大降低，从而导致伪造印鉴引起的犯罪活动屡禁不止，自动化印鉴真伪鉴别技术的研究在现代社会至关重要。***的定位与配准作为判断***真伪的关键步骤，直接关系到判断结果的速度和正确性。如何高效地实现***的定位与配准成为识别***真伪亟待解决的问题。
发明内容
本发明针对现有技术的不足，提出一种从图像中分离***并校准***的方法，该方法具体包括如下步骤：
步骤1：建立原始公章的数据集；
步骤2：获取原始图像中的待识别的图像的最大包围框的轮廓，对待识别的图像进行倾斜校正；
步骤3：将待识别的图像由RGB颜色空间模型转化到HSI颜色空间模型，采用阈值控制法提取红色分量，并把彩色图像灰度化；
步骤4：采用椭圆、圆形和矩形三种形状检测算法对步骤3灰度化的图像进行形状检测，从而定位获取包围公章的最小的矩形轮廓和公章在待识别的图像中的位置，并将包围公章的最小的矩形轮廓从待识别的图像中分离；
步骤5：采用基于Harris角点特征的方法对原始***和步骤4中提取的***图像进行位置上的初步配准，然后再对两个***在小角度范围内进行旋转和平移，搜索最佳位置，完成精确配准；
步骤6：通过正差以及负差定量化配准结果，通过计算差图像来初步评判***真伪，将待测***分为一致***与可疑***。
优选地，所述的步骤4中具体包括以下步骤：
(1)将步骤3得到的灰度图像转化为二值图像；
(2)采用图像细化算法，从二值图像得到骨架图；
(3)分别采用椭圆、圆形和矩形三种形状检测算法对骨架图进行形状检测，其中，矩形***的形状检测是对数字直线的准则和数字直线的特征进行检测，以线段元为最小单位构造直线，检测出所有的直线后，通过比较直线的长度和方向快速定位出图像中的矩形；椭圆***的形状检测是采用基于曲线弧分割的思想进行检测，根据轮廓点间相互的连接性对细化图像中的轮廓像素点进行跟踪，将轮廓从交点处分割成弧段，在每一个连续的轮廓弧段中随机采样取点带入椭圆方程求出参数值；圆形***的形状检测与椭圆***的形状检测的方法相同。
(4)找出***在待识别的图像中所处的位置，并将单个***分离。
优选地，所述的步骤5具体包括以下步骤：
(1)提取原始***和步骤4中提取的***图像的Harris角点，进行匹配，根据匹配的角点对求出变换矩阵，完成初步配准；
(2)将两个***图像在小角度范围内进行旋转和平移，搜索最佳位置，完成精配准。
优选地，所述的步骤6中的正差指原始***图像比待测***图像多的像素个数，负差指原始***图像比待测***图像少的像素个数。
优选地，所述的步骤2中，采用种子填充法获取原始图像中的待识别的图像中最大包围框的轮廓。
本发明的有益效果：
本发明提出一种从图像中分离***并校准***的方法，实现***与图像分离，能够自动化的初步判断***真伪。
附图说明
图1为本发明的从图像中分离***并校准***工作流程图。
具体实施方式
下面根据附图和优选实施例详细描述本发明，本发明的目的和效果将变得更加明白，以下结合附图和实施例，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仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
如图1所示，一种从图像中分离***并校准***的方法，具体包括如下步骤：
步骤1：建立原始公章的数据集；
通过扫描或拍照的方式得到高质量的多种类型的图像，截取图像中的公章图像的矩形轮廓，建立原始公章的数据集；
步骤2：采用种子填充法获取原始图像中的待识别的图像的最大包围框的轮廓，对待识别的图像进行倾斜校正；
通过Hough变换检测直线的方法提取待识别的原图像中最大包围框的轮廓的所有直线，选取最大包围框的轮廓的所有直线与水平方向的最小夹角为旋转角度进行校正；
步骤3：将待识别的图像由RGB颜色空间模型转化到HSI颜色空间模型，采用阈值控制法提取红色分量，并把彩色图像灰度化；
在HSI空间模型中，红色分量色度变化为0°到20°以及340°到360°，当角度在这两个区间内时，色度的余弦值大于0.94。
如果所有像素点出来，经过红色分量提取处理后的图像中包含***图像以及其他的红色干扰信息，如红色的文字、红色的图标等等。图像中除了***特征角点还会有其他的特征角点被检测到，如果直接在这样的图像上提取角点作为配准依据，将会严重影响配准精度，所以在配准操作执行之前，对图像角点提取区域加以限制，需要准确定位出***在测试图像中的位置，尽可能减少噪声的干扰。
步骤4：采用椭圆、圆形和矩形三种形状检测算法对步骤3灰度化的图像进行形状检测，从而定位获取包围公章的最小的矩形轮廓和公章在待识别的图像中的位置，并将包围公章的最小的矩形轮廓从待识别的图像中分离；
(1)将步骤3得到的灰度图像转化为二值图像；
(2)采用图像细化算法，从二值图像得到骨架图；
(3)分别采用椭圆、圆形和矩形三种形状检测算法对骨架图进行形状检测，其中，矩形***的形状检测是对数字直线的准则和数字直线的特征进行检测，以线段元为最小单位构造直线，检测出所有的直线后，通过比较直线的长度和方向快速定位出图像中的矩形；椭圆***的形状检测是采用基于曲线弧分割的思想进行检测，根据轮廓点间相互的连接性对细化图像中的轮廓像素点进行跟踪，将轮廓从交点处分割成弧段，在每一个连续的轮廓弧段中随机采样取点带入椭圆方程求出参数值；圆形***的形状检测与椭圆***的形状检测的方法相同。
(4)找出***在待识别的图像中所处的位置，并将单个***分离。
***定位是指根据***的几何形状特征，确定***在图像中所处位置，得到单个***图像，***图像的定位可以减少无用特征角点的数目，使后续处理的计算量大大减小，提高配准操作的准确性以及速度。
步骤5：采用基于Harris角点特征的方法对原始***和步骤4中提取的***图像进行位置上的初步配准，然后再对两个***在小角度范围内进行旋转和平移，搜索最佳位置，完成精确配准；
(1)提取原始***和步骤4中提取的***图像的Harris角点，进行匹配，根据匹配的角点对求出变换矩阵，完成初步配准；
(2)将两个***图像在小角度范围内进行旋转和平移，搜索最佳位置，完成精配准。
待测***图像和预留***图像的位置是不对应的，所以不能直接进行比较和分析。***配准是指将待测***图像中的点按照某种空间映射关系映射到预留***图像中。提取后的待测***与预留***之间存在的某种旋转与平移关系，在进行待测***的识别前，先对这两幅图像进行配准。***图像配准的精度直接决定了后续***相似度计算的可靠性。
步骤6：通过正差以及负差定量化配准结果，通过计算差图像来初步评判***真伪，将待测***分为一致***与可疑***。
通过设置正差和负差都小于预设的阈值，计算差图像来初步评判***真伪，将待测***分为一致***与可疑***。正差是指预留***图像比待测***图像多的像素个数，负差是指预留***图像比待测***图像少的像素个数。
本领域普通技术人员可以理解，以上所述仅为发明的优选实例而已，并不用于限制发明，尽管参照前述实例对发明进行了详细的说明，对于本领域的技术人员来说，其依然可以对前述各实例记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换。凡在发明的精神和原则之内，所做的修改、等同替换等均应包含在发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种从图像中分离***并校准***的方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：
步骤1：建立原始公章的数据集；
步骤2：获取原始图像中的待识别的图像的最大包围框的轮廓，对待识别的图像进行倾斜校正；
步骤3：将待识别的图像由RGB颜色空间模型转化到HSI颜色空间模型，采用阈值控制法提取红色分量，并把彩色图像灰度化；
步骤4：采用椭圆、圆形和矩形三种形状检测算法对步骤3灰度化的图像进行形状检测，从而定位获取包围公章的最小的矩形轮廓和公章在待识别的图像中的位置，并将包围公章的最小的矩形轮廓从待识别的图像中分离；
步骤5：采用基于Harris角点特征的方法对原始***和步骤4中提取的***图像进行位置上的初步配准，然后再对两个***在小角度范围内进行旋转和平移，搜索最佳位置，完成精确配准；
步骤6：通过正差以及负差定量化配准结果，通过计算差图像来初步评判***真伪，将待测***分为一致***与可疑***。
2.根据权利要求1所述的从图像中分离***并校准***的方法，其特征在于，所述的步骤4中具体包括以下步骤：
(1)将步骤3得到的灰度图像转化为二值图像；
(2)采用图像细化算法，从二值图像得到骨架图；
(3)分别采用椭圆、圆形和矩形三种形状检测算法对骨架图进行形状检测，其中，矩形***的形状检测是对数字直线的准则和数字直线的特征进行检测，以线段元为最小单位构造直线，检测出所有的直线后，通过比较直线的长度和方向快速定位出图像中的矩形；椭圆***的形状检测是采用基于曲线弧分割的思想进行检测，根据轮廓点间相互的连接性对细化图像中的轮廓像素点进行跟踪，将轮廓从交点处分割成弧段，在每一个连续的轮廓弧段中随机采样取点带入椭圆方程求出参数值；圆形***的形状检测与椭圆***的形状检测的方法相同。
(4)找出***在待识别的图像中所处的位置，并将单个***分离。
3.根据权利要求1所述的一种基于票据分类以及票据上公章的提取分离方法，其特征在于：所述的步骤5具体包括以下步骤：
(1)提取原始***和步骤4中提取的***图像的Harris角点，进行匹配，根据匹配的角点对求出变换矩阵，完成初步配准；
(2)将两个***图像在小角度范围内进行旋转和平移，搜索最佳位置，完成精配准。
4.根据权利要求1所述的从图像中分离***并校准***的方法，其特征在于：所述的步骤6中的正差指原始***图像比待测***图像多的像素个数，负差指原始***图像比待测***图像少的像素个数。
5.根据权利要求1所述的从图像中分离***并校准***的方法，其特征在于：所述的步骤2中，采用种子填充法获取原始图像中的待识别的图像中最大包围框的轮廓。
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