[发明专利]图像检测方法

说明书

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。