[发明专利]基于对抗生成网络的图像印章去除方法、装置及相关设备

说明书

本发明实施例公开了基于对抗生成网络的图像印章去除方法、装置及相关设备。该方法包括：获取不同图像类别的样本图像以及图像处理模型；利用分类模型对样本图像进行图像判别，得到有印章类别的样本图像和无印章类别的样本图像；根据图像类别对图像处理模型进行相应训练；通过预置的损失函数计算训练产生的损失值，根据损失值优化图像处理模型的模型参数，得到最优的图像处理模型；获取待去除印章的目标处理图像，输入至图像处理模型的第一对抗生成网络进行去印章处理，得到目标处理图像对应的无印章图像。该方法通过引导模型在转化生成过程中明确区分两类图像，生成正确的无印章图像，从而实现对有印章图像的印章消除效果。

技术领域

本发明实施例涉及图像检测识别领域，尤其涉及一种基于对抗生成网络的图像印章去除方法、装置及相关设备。

背景技术

随着计算机视觉和人工智能技术的发展，人工智能已被广泛应用在人脸识别、车辆识别、物体检测等各个领域，基于人工智能的OCR文字识别技术也同样有着丰富的应用场景。票据、证件证明文件等图像的光学字符识别在业务办理、政务、财务方面的需求日益增强，由于人工处理随附单据、证件效率较低、相关信息可关联程度不够，亟需高效的自动识别与处理系统，以降低查验、业务办理成本。由于印章是这些票据和证件上必不可少的信息，并且印章会覆盖一些文字信息，严重影响了识别的准确率。

目前大多数研究者对于证件、票据印章的研究主要是印章识别与验证。针对证件、票据印章的消除问题，若通过印章定位，而后直接挖除印章则会丢失印章下的证件、票据内容；若采用过滤颜色的方式来消除，会导致证件、票据中于印章颜色相近的文字变得模糊不清，而且不同证件、票据的印章颜色不同。各种图像处理软件也可用在印章消除上，但需要基于软件进行手动处理，效率低，成本消耗较大。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于对抗生成网络的图像印章去除方法、装置及相关设备，旨在解决现有技术中图像被印章覆盖的区域文字识别准确率低的问题。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于对抗生成网络的图像印章去除方法，其包括：

获取不同图像类别的样本图像以及图像处理模型，其中，所述图像类别包括有印章类别和无印章类别，所述图像处理模型包括第一对抗生成网络、第二对抗生成网络以及分类模型；

利用所述分类模型对样本图像进行图像判别，得到有印章类别的样本图像和无印章类别的样本图像；

将有印章类别的样本图像作为第一原始图像先输入至所述第一对抗生成网络进行去印章处理，得到第一生成图像，并将所述第一生成图像输入所述分类模型进行图像判别；再将所述第一生成图像输入至所述第二对抗生成网络进行印章还原处理，得到第一还原图像，并将所述第一还原图像输入所述分类模型进行图像判别；

将无印章类别的样本图像作为第二原始图像先输入至所述第二对抗生成网络进行印章还原处理，得到第二生成图像，并将所述第二生成图像输入所述分类模型进行图像判别；再将所述第二生成图像输入至所述第一对抗生成网络进行去印章处理，得到第二还原图像，并将所述第二还原图像输入所述分类模型进行图像判别；

根据预置的损失函数计算所述第一原始图像和第一还原图像以及第二原始图像和第二还原图像的损失值，根据所述损失值优化所述图像处理模型的模型参数，得到最优的图像处理模型；

获取待去除印章的目标处理图像，输入至所述第一对抗生成网络进行去印章处理，得到所述目标处理图像对应的无印章图像。

第二方面，本发明实施例提供了一种基于对抗生成网络的图像印章去除装置，其包括：

获取模块，用于获取不同图像类别的样本图像以及图像处理模型，其中，所述图像类别包括有印章类别和无印章类别，所述图像处理模型包括第一对抗生成网络、第二对抗生成网络以及分类模型；