一種圖像分割提取方法
【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及模式識別、圖像處理技術領域，尤其是涉及一種圖像分割提取方法。
【背景技術】
[0002] 在現(xiàn)有的證件圖像信息采集裝置中，當對證件拍照時，存在以下問題，一是當證件 放置于識別區(qū)域內，再通過人工手動通過點擊鼠標或觸摸屏等操作命令按鈕，控制拍照過 程的進行，此類的執(zhí)行流程效率很低，操作不方便；二是對于拍照獲得的圖像不支持自適應 裁剪或者裁剪的速度慢，效果不好。

【發(fā)明內容】

[0003] 本發(fā)明就是為了解決現(xiàn)有技術對證件圖像信息采集時效率低、效果差的技術問 題，提供了效率高、效果好的一種圖像分割提取方法。
[0004] 本發(fā)明提供的圖像分割提取方法，包括如下步驟：
[0005] 步驟1，主控模塊獲取彩色圖像后，將彩色圖像轉為灰度圖像；
[0006] 步驟2,對灰度圖像進行閾值過濾，轉換為二值圖像；
[0007] 步驟3,對二值圖像計算連通區(qū)域；
[0008] 步驟4,獲取連通區(qū)域的邊緣點集合；
[0009] 步驟5,搜索連通區(qū)域角點；
[0010] 步驟6,根據(jù)角點，判斷連通區(qū)域的長邊和短邊，將連通區(qū)域的圖像截取出來。
[0011] 優(yōu)選地，步驟1中彩色圖像轉為灰度圖像的轉換算法為：
[0012] I(X，y) =a·R(X，y)+b·G(X，y)+c·B(X，y)
[0013] 其中R(x，y)，G(x，y)，B(x，y)分別為像素（x，y)處的R,G,B值，I(x，y)為轉換后 的灰度值；a，b，c的值分別為0. 2125, 0. 7154, 0. 0721。
[0014] 優(yōu)選地，步驟2中，閾值過濾算法采用Ostu算法，步驟如下：
[0015] (1)計算每個灰度值在整個圖像的數(shù)量叫，i取值從0~255 ;
[0016] (2)計算每個灰度值出現(xiàn)在圖像中的概率Pl，p:丨=Μ是圖像總體像素個數(shù)；
[0017] (3)設分割閾值為t，將灰度分為兩類，每一類出現(xiàn)的概率為
％和
季一類的平均灰度為:? :::: ^與恥::::5^，其c
從1到Μ循環(huán)遞增t，計算類間方?
最大時，對應的t即為所求的最佳分割或二值化的閾值。
[0018] 優(yōu)選地，步驟3中，計算連通區(qū)域的標記采用兩遍掃描算法，其步驟如下：
[0019] (1)第一次掃描：
[0020] 訪問當前像素I(X，y)，如果I(X，y) = = 1 :
[0021] 1)如果I(x，y)的領域中像素值都為0,則賦予I(x，y) -個新的label:
[0022] label+ = 1,I(x,y) =label；
[0023] 2)如果I(X，y)的領域中有像素值>1的像素Neighbors:
[0024]a、將Neighbors中的最小值賦予給I(x,y):
[0025]I(x,y) =min{Neighbors}；
[0026]b、記錄Neighbors中各個值（label)之間的相等關系，即這些值（label)同屬同 一個連通區(qū)域；
[0027]labelSet[i] = {label_m,··，label_n}，labelSet[i]中的所有l(wèi)abel都屬于同 一個連通區(qū)域；
[0028] (2)第二次掃描：
[0029]訪問當前像素I(X，y)，如果I(X，y) >1 :
[0030] 找到與label= I(X，y)同屬相等關系的一個最小label值，賦予給I(X，y);
[0031] 完成掃描后，圖像中具有相同label值的像素就組成了同一個連通區(qū)域。
[0032] 優(yōu)選地，步驟3中，計算連通區(qū)域的標記采用種子填充算法，其步驟如下：
[0033] (1)掃描圖像，直到當前像素點I(X，y)= = 1 :
[0034] 1)將I(x，y)作為種子，并賦予其一個label，然后將該種子相鄰的所有前景像素 都壓入棧中；
[0035] 2)彈出棧頂像素，賦予其相同的label，然后再將與該棧頂像素相鄰的所有前景 像素都壓入棧中；
[0036] 3)重復步驟2)，直到棧為空；
[0037] 此時，便找到了圖像I中的一個連通區(qū)域，該區(qū)域內的像素值被標記為label;
[0038] (2)重復第⑴步，直到掃描結束，掃描結束后，就可以得到圖像I中所有的連通區(qū) 域。
[0039] 優(yōu)選地，步驟4中，定義邊緣點集合E，指定需要掃描的連通區(qū)域的label;
[0040] (1)逐行掃描圖像，直至所有的行被掃描一遍：
[0041] 1)自左向右掃描圖像，如果當前像素I(x，y)的label與當前連通區(qū)域的label- 致，將I(X，y)點加入集合E中，停止掃描；
[0042] 2)自右向左掃描圖像，如果當前像素I(x，y)的label與當前連通區(qū)域的label- 致，停止掃描；如果集合E中不包含I(X，y)點，將I(X，y)點加入集合E中；
[0043] (2)逐列掃描圖像，直至所有的列被掃描一遍：
[0044] 1)自上向下掃描圖像，如果當前像素I(x，y)的label與當前連通區(qū)域的label- 致，停止掃描；如果集合E中不包含I(X，y)點，將I(X，y)點加入集合E中；
[0045] 2)自下向上掃描圖像，如果當前像素I(x，y)的label與當前連通區(qū)域的label- 致，停止掃描；如果集合E中不包含I(X，y)點，將I(X，y)點加入集合E中；
[0046] 掃描結束后，就可以得到圖像I中所有的連通區(qū)域的邊緣點集合。
[0047] 優(yōu)選地，步驟5中搜索連通區(qū)域角點的過程如下：
[0048] (1)指定需要搜索角點的連通區(qū)域R的label，計算R的boundingbox;
[0049] ⑵如果boundingbox的寬高小于用戶指定值，則跳過R，對下一個區(qū)域進行搜 索；
[0050] (3)計算 R 的 bounding box 的中心點 0 ;
[0051 ] (4)掃描R的邊緣點，找到離點0最遠的點A ;掃描R的邊緣點，找到離點A最遠的 點C;掃描R的邊緣點，計算離直線AC最遠的點B和點D;
[0052] (5)返回A、B、C、D四個角點。
[0053] 本發(fā)明的有益效果是：（1)易用性好，用戶只需要將證件放置于證件承載區(qū)，采集 軟件會自動提取證件區(qū)域圖像并進行識別。本發(fā)明優(yōu)化圖像分割提取算法，在證件承載區(qū) 域范圍內，可對證件照片進行任意位置分割提取。（2)圖像分割提取精準，可以精確提取證 件圖像區(qū)域，節(jié)省系統(tǒng)存儲空間。
[0054] 本發(fā)明進一步的特征，將在以下【具體實施方式】的描述中，得以清楚地記載。
【附圖說明】
[0055] 圖1是本發(fā)明的結構示意圖。
[0056] 10.主控模塊；20.攝像頭；30.補光模塊；40.顯示屏；50.紅外感應模塊；51.控 制單元；52.紅外發(fā)射單元；53.紅外接收單元。
【具體實施方式】
[0057] 以下參照附圖，以具體實施例對本發(fā)明作進一步詳細說明。
[0058] 如圖1所示，證件圖像采集裝置包括主控模塊10、攝像頭20、補光模塊30、顯示屏 40和紅外感應模塊50,攝像頭20與主控模塊10連接，補光模塊30與主控模塊10連接，顯 示屏40與主控模塊10連接，紅外感應模塊50與主控模塊10連接。
[0059] 紅外感應模塊50包括控制單元51、紅外發(fā)射單元52、紅外接收單元53,紅外發(fā)射 單元52與控制單元51連接，紅外接收單元53與控制單元51連接，控制單元51與主控模 塊10連接。
[0060] 主控模塊10為工業(yè)級控制主板或計算機，運行證件識別軟件，外接帶有USB通信 接口和GPI0等接口，顯示屏40與GPI0接口連接，攝像頭20、補光模塊30和紅外感應模塊 50均與USB通信接口連接。
[0061] 紅外感應模塊50為反射型紅外器件，紅外發(fā)射單元52用于向外發(fā)出紅外光，當紅 外光遇到物體，可反射回來，被紅外接收單元53獲取，根據(jù)是否接收到紅外光，紅外感應模 塊50輸出不同的高或低電平。
[0062] 攝像頭20用于對證件拍照，將采集到的圖像信息傳送給主控模塊10。補光模塊 30設有LED元件、開關控制芯片及外圍電路，其中開關控制芯片的使能管腳受主控模塊10 的10 口控制，以實現(xiàn)LED元件的亮滅。當主控模塊10的10 口置高時，開關控制芯片工作， LED元件獲得電流點亮，當主控模塊10的10 口置低時，開關控制芯片不工作，LED元件無法 點殼。
[0063] 顯示屏40為觸摸顯示屏，提供觸摸功能，用于顯示系統(tǒng)和軟件界面，以實現(xiàn)對系 統(tǒng)和軟件的操作。
[0064] 此外，各組成部分由電源模塊提供電源。
[0065] 上述裝置安裝在為證件拍照識別的物理載體的拍照腔體內。拍照腔體向上的開 口處安裝透明玻璃，被配置為證件放置區(qū)域和識讀區(qū)域。紅外感應模塊50、攝像頭20安裝 于拍照腔體的底部，均向上照射，當拍照腔體頂部的透明玻璃處放置證件時，紅外感應模塊 50向上發(fā)射的紅外光被明顯反射回去，紅外感應模塊50接收到反射回的紅外光后，輸出電 平，該電平傳遞至主控模塊10,主控模塊10控制補光模塊30開啟，攝像頭20進行拍照，所 拍照片傳至主控模塊10。相反地，若拍照腔體頂部的透明玻璃處未放置證件，紅外感應模塊 50中接收不到反射回的紅外光，主控模塊10根據(jù)紅外感應模塊50傳遞的電平進行判斷，不 開啟攝像頭20和補光1?塊30。
[0066]主控模塊10接收到攝像頭20傳送的彩色圖像后，對彩色圖像進行處理的過程如 下：
[0067] 步驟1，將彩色圖像轉為灰度圖像，轉換算法為：
[0068]I(X，y) =a·R(X，y)+b·G(X，y)+c·B(X，y)
[0069]其中R(x，y)，G(x，y)，B(x，y)分別為像素（x，y)處的R,G,B值，I(x，y)為轉換 后的灰度值；a，b，c的值分別為0. 2125, 0. 7154, 0. 0721。
[0070] 步驟2,對灰度圖像進行閾值過濾，轉換為二值圖像。閾值過濾算法采用Ostu算 法，步驟如下：
[0071] (1)計算每個灰度值在整個圖像的數(shù)量叫，i取值從0~255。
[0072] (2)計算每個灰度值出現(xiàn)在圖像中的概率ppPiΜ是圖像總體像素個數(shù)。
[0073] (3)設分割閾值為t，將灰度分為兩類。每一類出現(xiàn)的概率為戰(zhàn)§ 胸和
[一類的平