一種圖像處理方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及的是一種圖像處理方法和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002]在進行圖片識別時，如果圖片發(fā)生扭曲、模糊、缺失等變形情況，則會導(dǎo)致圖片識別失誤，影響圖片識別的結(jié)果。
[0003]因此，如何提高對變形圖片的識別率，是需要解決的問題。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種圖像處理方法和裝置，能夠校正變形圖片，從而提高對變形圖片的識別率。
[0005]為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種圖像處理方法，該方法包括:
[0006]將原始圖像分割為子圖像區(qū)域；
[0007]對每一個子圖像區(qū)域分別進行校正；
[0008]將校正后的各子圖像區(qū)域拼接成校正后的圖像。
[0009]進一步地，該方法還包括下述特點:
[0010]將原始圖像分割為子圖像區(qū)域，包括:
[0011]根據(jù)原始圖像的構(gòu)圖特征對原始圖像進行分割，生成子圖像區(qū)域。
[0012]進一步地，該方法還包括下述特點:
[0013]將原始圖像分割為子圖像區(qū)域，包括:
[0014]將原始圖像分割為N個大小相同的子圖像區(qū)域；其中，N為大于或等于I的整數(shù)。
[0015]進一步地，該方法還包括下述特點:
[0016]對每一個子圖像區(qū)域分別進行校正，包括:
[0017]對每一個子圖像區(qū)域，采用像素連續(xù)性預(yù)測方式對該子圖像區(qū)域進行修復(fù)，具體包括:
[0018]對該子圖像區(qū)域的像素進行掃描，在掃描到一個新像素η時，將該新像素的灰度值6?與前一個掃描的像素的灰度值G n_i進行比較，如二者之間的灰度值的差的絕對值
Gn-GlriI大于閾值，則對該新像素的灰度值Gn?行修正，使修正后的新像素的灰度值Gn’與前一個掃描的像素的灰度值Glri的差G ； -Glri，與所述新像素之前掃描的兩個像素的灰度值的差Glri _Gn_2相等。
[0019]進一步地，該方法還包括下述特點:
[0020]將校正后的各子圖像區(qū)域拼接成校正后的圖像，包括:
[0021]將校正后的各子圖像區(qū)域拼接在一起；
[0022]對拼接后的圖像進行平滑處理，生成校正后的圖像。
[0023]進一步地，該方法還包括下述特點:
[0024]圖像的構(gòu)圖特征，包括以下至少一種:色彩、構(gòu)圖元素、構(gòu)圖結(jié)構(gòu)。
[0025]為了解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明提供了一種圖像處理裝置，包括:
[0026]分割模塊，用于將原始圖像分割為子圖像區(qū)域；
[0027]校正模塊，用于對每一個子圖像區(qū)域分別進行校正；
[0028]拼接模塊，用于將校正后的各子圖像區(qū)域拼接成校正后的圖像。
[0029]進一步地，該裝置還包括下述特點:
[0030]分割模塊，用于將原始圖像分割為子圖像區(qū)域，包括:
[0031]根據(jù)原始圖像的構(gòu)圖特征對原始圖像進行分割，生成子圖像區(qū)域。
[0032]進一步地，該裝置還包括下述特點:
[0033]將原始圖像分割為子圖像區(qū)域，包括:
[0034]將原始圖像分割為N個大小相同的子圖像區(qū)域；其中，N為大于或等于I的整數(shù)。
[0035]進一步地，該裝置還包括下述特點:
[0036]校正模塊，用于對每一個子圖像區(qū)域分別進行校正，包括:
[0037]對每一個子圖像區(qū)域，采用像素連續(xù)性預(yù)測方式對該子圖像區(qū)域進行修復(fù)，具體包括:
[0038]對該子圖像區(qū)域的像素進行掃描，在掃描到一個新像素η時，將該新像素的灰度值6?與前一個掃描的像素的灰度值G n_i進行比較，如二者之間的灰度值的差的絕對值
Gn-GlriI大于閾值，則對該新像素的灰度值Gn?行修正，使修正后的新像素的灰度值Gn’與前一個掃描的像素的灰度值Glri的差G ； -Glri，與所述新像素之前掃描的兩個像素的灰度值的差Glri _Gn_2相等。
[0039]進一步地，該裝置還包括下述特點:
[0040]拼接模塊，用于將校正后的各子圖像區(qū)域拼接成校正后的圖像，包括:
[0041]將校正后的各子圖像區(qū)域拼接在一起；
[0042]對拼接后的圖像進行平滑處理，生成校正后的圖像。
[0043]進一步地，該裝置還包括下述特點:
[0044]圖像的構(gòu)圖特征，包括以下至少一種:色彩、構(gòu)圖元素、構(gòu)圖結(jié)構(gòu)。
[0045]與現(xiàn)有技術(shù)相比，本發(fā)明提供的一種圖像處理方法和裝置，根據(jù)原始圖像的構(gòu)圖特征對原始圖像進行分割，對分割成的每一個子圖像區(qū)域分別進行校正，將校正后的各子圖像區(qū)域拼接成校正后的圖像，該方法對校正后的圖像進行識別，能夠提高對變形圖片的識別率。
【附圖說明】
[0046]圖1為本發(fā)明實施例的一種圖像處理方法的流程圖。
[0047]圖2為本發(fā)明實施例的一種圖像處理裝置的結(jié)構(gòu)示意圖。
【具體實施方式】
[0048]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚明白，下文中將結(jié)合附圖對本發(fā)明的實施例進行詳細說明。需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互任意組合。
[0049]如圖1所示，本發(fā)明實施例提供了一種圖像處理方法，該方法包括:
[0050]S10，將原始圖像分割為子圖像區(qū)域；
[0051]S20，對每一個子圖像區(qū)域分別進行校正；
[0052]S30，將校正后的各子圖像區(qū)域拼接成校正后的圖像；
[0053]所述方法還可以包括下述特點:
[0054]較佳地，將原始圖像分割為子圖像區(qū)域，包括:
[0055]將原始圖像分割為N個大小相同的子圖像區(qū)域；其中，N為大于或等于I的整數(shù)；
[0056]比如，每一個子圖像區(qū)域為矩形，該矩形的長為100像素，寬為100像素；
[0057]較佳地，將原始圖像分割為子圖像區(qū)域，包括:
[0058]根據(jù)原始圖像的構(gòu)圖特征對原始圖像進行分割，生成子圖像區(qū)域；
[0059]較佳地，圖像的構(gòu)圖特征，包括以下至少一種:色彩、構(gòu)圖元素、構(gòu)圖結(jié)構(gòu)；
[0060]其中，色彩特征比如:色彩對比度等；
[0061]其中，構(gòu)圖元素特征比如:物體、文字等；
[0062]其中，構(gòu)圖結(jié)構(gòu)特征比如:上下結(jié)構(gòu)、左右結(jié)構(gòu)等；
[0063]比如，如果圖片顏色分明，則可以使用色彩特征作為分割依據(jù)；如果圖片的構(gòu)圖結(jié)構(gòu)符合規(guī)則的上下結(jié)構(gòu)，則可以將結(jié)構(gòu)特征作為分割依據(jù)；如果圖片包含文字，則可以將文字特征作為分割依據(jù)。
[0064]較佳地，對每一個子圖像區(qū)域分別進行校正，包括:
[0065]對每一個子圖像區(qū)域，采用像素連續(xù)性預(yù)測方式對該子圖像區(qū)域進行修復(fù)，具體包括:
[0066]對該子圖像區(qū)域的像素進行掃描；
[0067]在掃描到一個新像素η時，將該新像素的灰度值6?與前一個掃描的像素的灰度值Glri進行比較，如二者之間的灰度值的差的絕對值IGn-Glri I大于閾值，則對該新像素的灰度值Gn?行修正，使修正后的新像素的