[发明专利]文本图像的清晰度识别方法

说明书

本申请实施例提供了一种文本图像的清晰度识别方法，涉及图像识别技术领域，该方法包括将获取的文本图像进行归一化处理，得到归一化图像；以归一化图像中各像素点的像素值所构成的向量矩阵，作为预先训练的文字检测模型的输入进行运算，得到文字置信度特征图，文字置信度特征图中像素点的灰度值代表其所在区域为文字的置信度；对文字置信度特征图进行二值化处理，得到二值化图像；提取出二值化图像中的文字区域；计算文本图像中与文字区域对应的目标区域的纹理变化值；基于纹理变化值和/或文字区域的数量确定出文本图像的清晰度。本申请实施例提供的文本图像的清晰度识别方法可提高文本图像的清晰度识别效率。

技术领域

本申请涉及图像识别技术领域，尤其涉及一种文本图像的清晰度识别方法。

背景技术

在对文本图像进行识别过程中，常常需要对文本图像的清晰度进行识别。

目前，对于文本图像的清晰度识别，常用的方案是首先对全部文字进行检测定位，随后进行文字识别，最后对于已知特点字段的识别结果进行判定。然而，采用这样的方式，不仅对测试问题提出了多种要求，同时文字检测识别模型的运算对资源也提出了很高要求，导致识别的效率较低。

因此，如何提供一种有效的方案以提高文本图像的清晰度识别效率，已成为现有技术中一亟待解决的问题。

发明内容

本申请实施例提供一种文本图像的清晰度识别方法，用以解决现有技术存在的文本图像的清晰度识别效率较低的问题。

为解决上述技术问题，本申请实施例是这样实现的：

本申请实施例提供了一种文本图像的清晰度识别方法，包括：

将获取的文本图像进行归一化处理，得到归一化图像；

将依据所述归一化图像中各像素点的像素值所构建的向量矩阵，作为预先训练的文字检测模型的输入进行运算，得到与所述归一化图像对应的文字置信度特征图，其中，所述文字置信度特征图中各像素点的灰度值，表征所述归一化图像中与所述各像素点对应的像素点位于文本区域的置信度；

对所述文字置信度特征图进行二值化处理，得到二值化图像；

提取出所述二值化图像中灰度值为1的第一目标区域；

计算所述文本图像中与所述第一目标区域对应的第二目标区域的纹理变化值；

基于所述纹理变化值和所述第一目标区域的数量确定出所述文本图像的清晰度，或基于所述纹理变化值确定出所述文本图像的清晰度。

在一个可能的设计中，所述提取出所述二值化图像中灰度值为1的第一目标区域，包括：

通过连通域分析算法提取出所述二值化图像中的灰度值为1的至少一个备选区域；

将所述至少一个备选区域中宽度大于预设宽度、高度大于预设高度且宽高比例处于预设比例范围内的区域作为所述第一目标区域。

在一个可能的设计中，所述计算所述文本图像中与所述第一目标区域对应的第二目标区域的纹理变化值，包括：

计算所述第二目标区域中各像素点的图像纹理值；

基于所述第二目标区域中各像素点的图像纹理值，确定出所述第二目标区域中相邻像素点之间的纹理变化值；

将所有纹理变化值中数值大小处于预设排名的纹理变化值作为所述第二目标区域的纹理变化值。

在一个可能的设计中，所述方法还包括：

对所述第二目标区域进行模糊处理；

所述计算所述第二目标区域中各像素点的图像纹理值，包括：