(19)国家知识产权局
(12)发明 专利申请
(10)申请公布号
(43)申请公布日
(21)申请 号 202210983357.0
(22)申请日 2022.08.16
(71)申请人 平安科技 (深圳) 有限公司
地址 518000 广东省深圳市福田区福田街
道福安社区益田路5033号平 安金融中
心23楼
(72)发明人 谢凯西
(74)专利代理 机构 深圳市世联合知识产权代理
有限公司 4 4385
专利代理师 郝少剑
(51)Int.Cl.
G06V 10/25(2022.01)
G06V 10/28(2022.01)
G06V 10/44(2022.01)
G06V 10/764(2022.01)
(54)发明名称
图像模糊度 的评估方法、 装置、 计算机设备
及存储介质
(57)摘要
本申请实施例属于人工智能领域, 涉及一种
图像模糊度的评估方法, 包括: 获取待处理的文
档图像; 基于预设的二值化方法获取所述文档图
像的感兴趣区域, 并从所述 感兴趣区域中提取梯
度特征; 基于所述梯度特征生 成所述文档图像的
模糊特征; 将所述模糊特征输入至预先训练得到
的模糊评估模 型内, 通过所述模糊评估模型输出
与所述模糊特征对应的模糊度数值; 基于所述模
糊度数值生成所述文档图像的模糊度评估结果。
本申请还提供一种图像模糊度的评估装置、 计算
机设备及存储介质。 此外, 本申请还涉及区块链
技术, 模糊度数值可存储于区块链中。 本申请通
过使用模糊评估模型对文档图像进行模糊评估
处理, 提高了对于文档图像的模糊度评估的处理
效率与准确性。
权利要求书2页 说明书14页 附图3页
CN 115311451 A
2022.11.08
CN 115311451 A
1.一种图像模糊度的评估方法, 其特 征在于, 包括下述 步骤:
获取待处 理的文档图像;
基于预设的二值化方法获取所述文档图像的感兴趣区域, 并从所述感兴趣区域中提取
梯度特征;
基于所述梯度特 征生成所述文档图像的模糊特 征;
将所述模糊特征输入至预先训练得到的模糊评估模型内, 通过所述模糊评估模型输出
与所述模糊特 征对应的模糊度数值;
基于所述模糊度数值 生成所述文档图像的模糊度评估结果。
2.根据权利要求1所述的图像模糊度的评估方法, 其特征在于, 所述基于预设的二值化
方法获取所述文档图像的感兴趣区域, 并从所述感兴趣区域中提取梯度特征 的步骤, 具体
包括:
将所述文档图像转换为灰度图像;
基于所述 二值化方法对所述灰度图像进行处 理, 得到所述感兴趣区域;
基于预设的卷积核对所述灰度图像进行卷积处理, 得到与所述灰度图像对应的梯度
图;
使用所述感兴趣区域对所述梯度图进行掩码处理, 得到所述感兴趣区域中的梯度特
征。
3.根据权利要求2所述的图像模糊度的评估方法, 其特征在于, 所述基于所述二值化方
法对所述灰度图像进行处 理, 得到所述感兴趣区域的步骤, 具体包括:
使用预设尺寸的高斯权重卷积核对所述灰度图像进行卷积处理, 得到相应的卷积结
果;
将所述卷积结果减去预设参数 得到阈值图;
将所述灰度图像与阈值图进行比较处理, 遍历所述灰度图像中包含的所有像素, 若所
述灰度图像中的指 定像素的值大于等于所述阈值图中对应像素的值, 则将所述指 定像素的
值标记为255, 否则将所述指定像素的值标记为0, 在完成对所述灰度图像的遍历处理后得
到相应的二值图; 其中, 所述指定像素为所述灰度图像中包含的所有像素中的任意一个像
素;
将所述二值图中值 为255的目标像素作为所述文档图像的感兴趣区域。
4.根据权利要求2所述的图像模糊度的评估方法, 其特征在于, 所述基于预设的卷积核
对所述灰度图像进行 卷积处理, 得到与所述灰度图像对应的梯度图的步骤, 具体包括:
使用预设的第一卷积核对所述灰度图像进行 卷积处理, 得到对应的第一梯度图;
使用预设的第二卷积核对所述灰度图像进行 卷积处理, 得到对应的第二梯度图;
基于预设计算公式对所述第 一梯度图与 所述第二梯度图进行计算处理, 得到与所述灰
度图像对应的梯度图。
5.根据权利要求1所述的图像模糊度的评估方法, 其特征在于, 所述基于所述梯度 特征
生成所述文档图像的模糊特 征的步骤, 具体包括:
计算所有所述梯度特 征的平均值;
将所述平均值作为所述文档图像的模糊特 征。
6.根据权利要求1所述的图像模糊度的评估方法, 其特征在于, 所述基于所述模糊度 数权 利 要 求 书 1/2 页
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2值生成所述文档图像的模糊度评估结果的步骤, 具体包括:
获取预设的模糊度阈值;
将所述模糊度 数值与所述模糊度阈值进行比较, 判断所述模糊度 数值是否小于所述模
糊度阈值;
若小于所述模糊度阈值, 则生成所述文档图像为清晰图像的第一模糊度评估结果;
若不小于所述模糊度阈值, 则生成所述文档图像为模糊图像的第二模糊度评估结果。
7.根据权利要求1所述的图像模糊度的评估方法, 其特征在于, 在所述将所述模糊特征
输入至预先训练得到的模糊评估模型内, 通过所述模糊评估模型输出与所述模糊特征对应
的模糊度数值的步骤之前, 还 包括:
获取预先收集的文档图像样本;
对所述文档图像样本进行 标签标注处 理, 得到对应的文档图像数据集;
对于所述文档图像数据集中的每一张指定文档图像, 获取所述指定文档图像的指定感
兴趣区域, 从所述指定感兴趣区域中提取指定梯度特征, 并基于所述指定梯度特征生成指
定模糊特 征;
基于所述指定模糊特征以及与所述指定文档图像对应的标签, 生成相应的文档图像特
征数据集;
调用预设的逻辑回归 模型;
基于随机梯度下降法, 使用所述文档图像特征数据集对所述逻辑回归模型进行训练,
得到所述模糊评估 模型。
8.一种图像模糊度的评估 装置, 其特 征在于, 包括:
第一获取模块, 用于获取待处 理的文档图像;
第二获取模块, 用于基于预设的二值化方法获取所述文档图像的感兴趣区域, 并从所
述感兴趣区域中提取梯度特 征;
第一生成模块, 用于基于所述梯度特 征生成所述文档图像的模糊特 征;
输出模块, 用于将所述模糊特征输入至预先训练得到的模糊评估模型内, 通过所述模
糊评估模型输出与所述模糊特 征对应的模糊度数值;
第二生成模块, 用于基于所述模糊度数值 生成所述文档图像的模糊度评估结果。
9.一种计算机设备, 包括存储器和处理器, 所述存储器中存储有计算机可读指令, 所述
处理器执行所述计算机可读指令时实现如权利要求1至7中任一项所述的图像模糊度的评
估方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质, 其特征在于, 所述计算机可读存储介质上存储有计算机
可读指令, 所述计算机可读指 令被处理器执行时实现如权利要求 1至7中任一项 所述的图像
模糊度的评估方法的步骤。权 利 要 求 书 2/2 页
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专利 图像模糊度的评估方法、装置、计算机设备及存储介质
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