[发明专利]一种噪声污染下的名片区域图像分割提取方法

摘要

本发明公开了一种噪声污染下的名片区域图像分割提取方法，包括如下步骤：（1）色彩通道转换：彩色图转换到灰度图；（2）多循环双边滤波抑制噪声；（3）种子生长实现背景去除；（4）形态学修正去除瑕疵毛刺。本发明方法针对名片图像，结合相关参数的设计，考虑灰度转化、双边滤波抑制噪声、种子生长、形态学修正等，实现名片区域的快速分割提取。在本发明方法中，只要一幅输入手机拍摄的名片图像，即可迅速获取较好的分割结果，从分割结果可直接获取名片区域。本发明方法可应用于手机图像、相机拍摄图像等名片提取处理，为名片最后的识别提供辅助。

主权项

一种噪声污染下的名片区域图像分割提取方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤一：彩色图转换到灰度图对于原始图像O，为红绿蓝三通道图像，首先将其转换到灰度、色调、饱和度三通道；对于O中的任意一个像素p，其变换到该空间的灰度图I，色调图Se，饱和度图Bao的对应像素的公式为：$\left[\begin{array}{c}{I}_p\\ {\mathrm{Se}}_p\\ {\mathrm{Bao}}_p\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}0.299& 0.587& 0.114\\ 0.596& -0.274& -0.322\\ 0.211& -0.523& 0.312\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}{R}_p\\ G_p\\ B_p\end{array}\right]$则最后获取了灰度图I；步骤二：多循环双边滤波抑制噪声根据步骤(1)获取的I，本发明提出自适应双边滤波方法来进一步处理而抑制噪声；双边滤波器的模型如下式所示，对I中任意一个像素点p都满足下面方程：$J_p=\frac{1}{W_p}\underset{q\∈\mathrm{\Ω}}{\mathrm{\Σ}}{I}_q{G}_{{\mathrm{\σ}}_c}\left(\right||p-q|\left|\right)G_{{\mathrm{\σ}}_s}\left(\right||I_p-I_q|\left|\right)$$W_p=\underset{q\∈\mathrm{\Ω}}{\mathrm{\Σ}}{G}_{{\mathrm{\σ}}_c}\left(\right||p-q|\left|\right)G_{{\mathrm{\σ}}_s}\left(\right||I_p-I_q|\left|\right)$上面式子中，p表示整幅图中任意像素点的坐标；q表示滤波窗口中某像素点的坐标；Ω为滤波窗口像素坐标的集合，其可以认为是滤波窗口大小；I_p表示原图像在p点的灰度值；I_q表示待滤波的图像在q点的灰度值；J_p表示滤波后的图像p点的灰度值；G_σ代表标准差为σ的高斯滤波函数；σ_c表示空间滤波窗中空间临近权重的标准差；σ_s表示强度相似权重的标准差；W_p表示归一化项；||·||表示求绝对值；多循环的方式尽可能地抑制噪声，也就是选用不同的σ_c与σ_s，对图像进行多次滤波，实现噪声的抑制；滤波的程度从轻到重；最后获取了实现最佳滤波的图像J；步骤三：种子生长实现背景去除从步骤二中获取的滤波图像J，需要进行背景去除；选取四个角落附近上的点作为种子点，对于种子矩阵S，其尺寸为M×N与图像J等同，距离边界k个像素的位置：S(k,k)＝1；S(k,N‑k)＝1；S(M‑k,k)＝1；S(M‑k,N‑k)＝1；而S的其他点都是0；种子生长的准则定义为灰度差，可设计为Δv，也就是说，生长必须满足像素点与当前种子点的灰度差不大于Δv；其生长结束的条件也就是灰度差大于Δv；通过在J图上的种子生长操作，最后获取了去除背景后的图像f；步骤四：形态学修正从步骤三中得到图f后，分割的区域可能会有些瑕疵毛刺，因此需要进行修正；本发明中，提出利用形态学方法进行修正；结构元素的不同，可以实现不同程度与不同方向的修正；那么最终的修正结果U由下式决定：式子中，和表示腐蚀和膨胀操作，具体的计算方式为：$f\⊕B=\underset{m,n}{\max }(f(x-m,y-n)+B(m,n))$$\mathrm{f\ΘB}=\underset{m,n}{\min }(f(x+m,y+n)-B(m,n))$于是，获取了分割结果U。