本申請(qǐng)涉及圖像處理領(lǐng)域，具體而言，涉及一種圖像字符信息的識(shí)別方法、圖像字符信息的識(shí)別裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及電子裝置。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有技術(shù)中，以票據(jù)圖像為例的圖像中文字識(shí)別主要采用光學(xué)字符識(shí)別技術(shù)，即使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)來(lái)檢測(cè)和識(shí)別字符，然后將其轉(zhuǎn)換為可編輯格式。盡管已經(jīng)取得了很大的進(jìn)展，可以應(yīng)用于各種場(chǎng)景，但在處理票據(jù)圖像時(shí)仍然面臨以下問(wèn)題：

2、(1)當(dāng)前已有的票據(jù)圖像識(shí)別系統(tǒng)在處理復(fù)雜的低分辨率或模糊存在噪聲的文字圖像時(shí)，可能出現(xiàn)錯(cuò)誤的識(shí)別結(jié)果。尤其是對(duì)于手寫(xiě)、或非標(biāo)準(zhǔn)化文字的票據(jù)圖像，識(shí)別準(zhǔn)確率可能更低。

3、(2)識(shí)別結(jié)果受到圖像質(zhì)量的影響極大，當(dāng)前票據(jù)圖像識(shí)別系統(tǒng)對(duì)圖像質(zhì)量要求較高，對(duì)于采集環(huán)境過(guò)暗、光線不均勻、或者其他圖像失真的情況，識(shí)別準(zhǔn)確率下降嚴(yán)重。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)的主要目的在于提供一種圖像字符信息的識(shí)別方法、圖像字符信息的識(shí)別裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)及電子裝置，以至少解決現(xiàn)有技術(shù)中圖片中的字符信息識(shí)別不準(zhǔn)確的問(wèn)題。

2、根據(jù)本申請(qǐng)的一方面，提供了一種圖像字符信息的識(shí)別方法，包括：獲取待識(shí)別圖像，所述待識(shí)別圖像包括至少一個(gè)字符信息；至少對(duì)所述待識(shí)別圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，以增加所述待識(shí)別圖像的照度，得到預(yù)處理圖像；提取所述預(yù)處理圖像的圖像特征，得到多個(gè)目標(biāo)圖像特征，并獲取多個(gè)所述目標(biāo)圖像特征的概率分布，得到目標(biāo)概率分布，其中，所述目標(biāo)圖像特征為所述字符信息對(duì)應(yīng)的圖像特征；采用ctc算法對(duì)所述目標(biāo)概率分布進(jìn)行處理，得到所述待識(shí)別圖像的識(shí)別結(jié)果。

3、可選地，至少對(duì)所述待識(shí)別圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，以增加所述待識(shí)別圖像的照度，得到預(yù)處理圖像，包括：采用非局部均值去噪算法對(duì)所述待識(shí)別圖像進(jìn)行去噪處理，得到第一處理圖像；對(duì)所述第一處理圖像進(jìn)行雙邊伽馬變換處理，得到第二處理圖像；對(duì)所述第二處理圖像進(jìn)行形態(tài)學(xué)處理，得到第三處理圖像，其中，所述形態(tài)學(xué)處理包括腐蝕處理和膨脹處理；采用canny邊緣算法對(duì)所述第三處理圖像進(jìn)行處理，得到所述第三處理圖像的輪廓信息；根據(jù)所述輪廓信息，對(duì)所述第三處理圖像進(jìn)行霍夫變換處理，得到所述預(yù)處理圖像。

4、可選地，采用非局部均值去噪算法對(duì)所述待識(shí)別圖像進(jìn)行去噪處理，得到第一處理圖像，包括：對(duì)所述待識(shí)別圖像進(jìn)行分割處理，得到多個(gè)圖像塊；分別計(jì)算當(dāng)前圖像塊的平均像素值與其他圖像塊的平均像素值的歐氏距離，得到多個(gè)歐氏距離，其中，所述當(dāng)前圖像塊為任意一個(gè)所述圖像塊，所述其他圖像塊為多個(gè)所述圖像塊中除所述當(dāng)前圖像塊以外的任意一個(gè)所述圖像塊；確定多個(gè)所述歐氏距離中的最大值對(duì)應(yīng)的所述其他圖像塊為所述當(dāng)前圖像塊對(duì)應(yīng)的相似圖像塊；對(duì)所述其他圖像塊的像素值的權(quán)重進(jìn)行加權(quán)平均處理，得到更新像素值，其中，所述其他圖像塊的像素值的權(quán)重與所述歐氏距離呈正比；采用所述更新像素值分別對(duì)多個(gè)所述圖像塊的像素值進(jìn)行更新，得到所述第一處理圖像。

5、可選地，所述第一處理圖像包括多個(gè)第一像素點(diǎn)，所述第二處理圖像包括多個(gè)第二像素點(diǎn)，對(duì)所述第一處理圖像進(jìn)行雙邊伽馬變換處理，得到第二處理圖像，包括：獲取所述第一像素點(diǎn)的位置信息s0(x0，y0)；根據(jù)公式s1(x1，y1)＝α(1-(1-s0(x0，y0))γ)+(1-α)(1-(1-s0(x，y)1/γ)γ)對(duì)所述第一像素點(diǎn)進(jìn)行雙邊伽馬變換處理，得到對(duì)應(yīng)的所述第二像素點(diǎn)的位置信息s1(x1，y1)，其中，γ為伽馬指數(shù)，x0與x1一一對(duì)應(yīng)設(shè)置，y0與y1一一對(duì)應(yīng)設(shè)置，所述伽馬指數(shù)的取值范圍為2～2.5，α為所述第一處理圖像的歸一化像素的平均值。

6、可選地，提取所述預(yù)處理圖像的圖像特征，得到多個(gè)目標(biāo)圖像特征，包括：獲取歷史圖像，所述歷史圖像為當(dāng)前時(shí)刻之前獲取得到的圖像，所述歷史圖像包括至少一個(gè)所述字符信息；將所述預(yù)處理圖像輸入至多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中，得到所述目標(biāo)圖像特征，其中，所述多尺度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為使用所述歷史圖像和所述歷史圖像的圖像特征訓(xùn)練得到的。

7、可選地，獲取多個(gè)所述目標(biāo)圖像特征的概率分布，得到目標(biāo)概率分布，包括：將多個(gè)所述目標(biāo)圖像特征依次輸入至雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型中，得到所述目標(biāo)概率分布，其中，所述雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)模型包括依次連接的反向?qū)雍颓跋驅(qū)?，所述反向?qū)雍退銮跋驅(qū)臃謩e包括多個(gè)依次連接的長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)單元。

8、可選地，采用ctc算法對(duì)所述目標(biāo)概率分布進(jìn)行處理，得到所述待識(shí)別圖像的識(shí)別結(jié)果，包括：計(jì)算所述目標(biāo)概率分布的累加條件概率，以將所述目標(biāo)概率分布轉(zhuǎn)換為多個(gè)字符序列，得到所述識(shí)別結(jié)果，其中，所述字符信息包括所述字符序列。

9、根據(jù)本申請(qǐng)的另一方面，提供了一種圖像字符信息的識(shí)別裝置，包括：獲取單元，用于獲取待識(shí)別圖像，所述待識(shí)別圖像包括至少一個(gè)字符信息；處理單元，用于至少對(duì)所述待識(shí)別圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，以增加所述待識(shí)別圖像的照度，得到預(yù)處理圖像；提取單元，用于提取所述預(yù)處理圖像的圖像特征，得到多個(gè)目標(biāo)圖像特征，并獲取多個(gè)所述目標(biāo)圖像特征的概率分布，得到目標(biāo)概率分布，其中，所述目標(biāo)圖像特征為所述字符信息對(duì)應(yīng)的圖像特征；識(shí)別單元，用于采用ctc算法對(duì)所述目標(biāo)概率分布進(jìn)行處理，得到所述待識(shí)別圖像的識(shí)別結(jié)果。

10、根據(jù)本申請(qǐng)的再一方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包括存儲(chǔ)的程序，其中，在所述程序運(yùn)行時(shí)控制所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行任意一種所述的方法。

11、根據(jù)本申請(qǐng)的又一方面，提供了一種電子裝置，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器被設(shè)置為通過(guò)所述計(jì)算機(jī)程序執(zhí)行任意一種所述的方法。

12、應(yīng)用本申請(qǐng)的技術(shù)方案，提供了一種圖像字符信息的識(shí)別方法，首先，獲取待識(shí)別圖像，所述待識(shí)別圖像包括至少一個(gè)字符信息；再至少對(duì)所述待識(shí)別圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，以增加所述待識(shí)別圖像的照度，得到預(yù)處理圖像；然后，提取所述預(yù)處理圖像的圖像特征，得到多個(gè)目標(biāo)圖像特征，并獲取多個(gè)所述目標(biāo)圖像特征的概率分布，得到目標(biāo)概率分布，其中，所述目標(biāo)圖像特征為所述字符信息對(duì)應(yīng)的圖像特征；最后，采用ctc算法對(duì)所述目標(biāo)概率分布進(jìn)行處理，得到所述待識(shí)別圖像的識(shí)別結(jié)果。通過(guò)在字符識(shí)別之前進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，以增強(qiáng)圖像的照度，考慮了圖像采集過(guò)程中環(huán)境的光照不均勻問(wèn)題，與現(xiàn)有技術(shù)中只運(yùn)用深度學(xué)習(xí)的識(shí)別方法相比，在處理低質(zhì)量的圖像方面識(shí)別精確度更高。其次，提取圖像特征后，通過(guò)計(jì)算目標(biāo)圖像特征的概率分布，可以進(jìn)一步在處理圖像特征過(guò)程中避免出現(xiàn)語(yǔ)義問(wèn)題。最后，使用ctc算法處理輸出票據(jù)圖像中的文字。因此，上述方案可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化、智能化的圖像中的字符信息識(shí)別和處理，提高識(shí)別準(zhǔn)確性。解決了現(xiàn)有技術(shù)中圖片中的字符信息識(shí)別不準(zhǔn)確的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)特征：

1.一種圖像字符信息的識(shí)別方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，至少對(duì)所述待識(shí)別圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，以增加所述待識(shí)別圖像的照度，得到預(yù)處理圖像，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，采用非局部均值去噪算法對(duì)所述待識(shí)別圖像進(jìn)行去噪處理，得到第一處理圖像，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一處理圖像包括多個(gè)第一像素點(diǎn)，所述第二處理圖像包括多個(gè)第二像素點(diǎn)，對(duì)所述第一處理圖像進(jìn)行雙邊伽馬變換處理，得到第二處理圖像，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，提取所述預(yù)處理圖像的圖像特征，得到多個(gè)目標(biāo)圖像特征，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，獲取多個(gè)所述目標(biāo)圖像特征的概率分布，得到目標(biāo)概率分布，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，采用ctc算法對(duì)所述目標(biāo)概率分布進(jìn)行處理，得到所述待識(shí)別圖像的識(shí)別結(jié)果，包括：

8.一種圖像字符信息的識(shí)別裝置，其特征在于，包括：

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包括存儲(chǔ)的程序，其中，在所述程序運(yùn)行時(shí)控制所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行權(quán)利要求1至7中任意一項(xiàng)所述的方法。

10.一種電子裝置，包括存儲(chǔ)器和處理器，其特征在于，所述存儲(chǔ)器中存儲(chǔ)有計(jì)算機(jī)程序，所述處理器被設(shè)置為通過(guò)所述計(jì)算機(jī)程序執(zhí)行權(quán)利要求1至7中任意一項(xiàng)所述的方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N圖像字符信息的識(shí)別方法、裝置、存儲(chǔ)介質(zhì)及電子裝置。該方法包括：獲取待識(shí)別圖像，待識(shí)別圖像包括至少一個(gè)字符信息；至少對(duì)待識(shí)別圖像進(jìn)行圖像增強(qiáng)處理，以增加待識(shí)別圖像的照度，得到預(yù)處理圖像；提取預(yù)處理圖像的圖像特征，得到多個(gè)目標(biāo)圖像特征，并獲取多個(gè)目標(biāo)圖像特征的概率分布，得到目標(biāo)概率分布，其中，目標(biāo)圖像特征為字符信息對(duì)應(yīng)的圖像特征；采用CTC算法對(duì)目標(biāo)概率分布進(jìn)行處理，得到待識(shí)別圖像的識(shí)別結(jié)果。解決了現(xiàn)有技術(shù)中圖片中的字符信息識(shí)別不準(zhǔn)確的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)研發(fā)人員：湯世強(qiáng),許艷松,范麗文,王希斌,劉新宇
受保護(hù)的技術(shù)使用者：中國(guó)郵政儲(chǔ)蓄銀行股份有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/5/8