印章识别技术二.ppt

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针对制、防非法窜改等就成为了有待解决的问题。

针对这一问题，我们将研究方向定为印章识别技术。

这一问题，我们将研究方向定为印章识别技术。

1简单的手工技术：

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简单的手工技术：

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2传统对比方法：

传统对比方法：

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传统对比方法：

3计算机图像处理技术：

计算机图像处理技术：

计算机图像处理技术：

计算机图像处理技术：

印章识别技术的现状印章识别技术的现状印章识别技术的现状印章识别技术的现状银行中采用卡片本册印章银行中采用卡片本册印章库手工折角比对库手工折角比对票据中的印章的位置、方向、颜色深浅以及漏票据中的印章的位置、方向、颜色深浅以及漏白特征都是相同的。

外部特征不明显白特征都是相同的。

外部特征不明显采用图像处理技术中的去噪、去背景、采用图像处理技术中的去噪、去背景、二值化、边缘提取等对印章图像进行处二值化、边缘提取等对印章图像进行处理。

理。

印章识别的关键技术印章识别的关键技术印章识别过程印章识别过程印章识别过程印章识别过程印章识别过程印章识别过程处理过程处理过程二二值值化化、边边缘缘提提取取图图像像的的去去噪噪去去背背景景预处理过程预处理过程预处理过程预处理过程印印章章修修复复印印章章分分割割图像的去噪图像的去噪图像的去噪图像的去噪1什么叫做图像噪声？

噪声对人的影响噪声可以理解为“妨碍人们感觉器官对所接收的信源信息理解的因素”。

例如一幅黑白图片，对其接收起干扰作用的亮度分布即可称为图像噪声。

2如何消除图像噪声？

实际的印章图像噪声污染并不是特别严重，图像的能量大部分集中在幅度谱的低频段和中频段，而噪声一般位于空间频率较高的区域，因此，对图像进行低通滤波就可以消除图像噪声。

其方法是使图像经过一个二维的低通数字滤波器，即对图像和滤波器的冲击响应函数进行卷积。

卷积卷积卷积卷积判断噪声的类型判断噪声的类型判断噪声的类型判断噪声的类型从本质上讲,可以将噪声的消除视为模式识别的两类分类问题如果噪声叠加在背景区域,则将噪声置为背景;如果噪声叠加在目标区域,则将噪声置为目标。

如果该邻域内目标点数量多于背景点数量,则可以认为该噪声点处于目标区域内,噪声点应被置为目标点反之则将噪声点置为背景点。

基于色彩模型的图像提取基于色彩模型的图像提取基于色彩模型的图像提取基于色彩模型的图像提取RGB模型中彩色图像包括三个独立的基色平面，分别叫做红、绿、蓝基色平面，彩色图像中的每个像素点都以三基色表示。

利用非线性变换，可以将RGB色彩模型推导出更适于颜色分割的HSI色彩模型。

HSI色彩模型是与设备无关的色彩模型，它从人的视觉系统出发，用色调（Hue），饱和度（Saturation）和亮度（Intensity）来描述色彩。

HSI色彩模型有两个底部对接的圆锥体立体模型来表示，其中轴I表示亮度，径向S表示饱和度，圆周方向H表示色度去背景去背景去背景去背景提取印章的红色部分，大多数印章是盖在浅底色的纸张上，此外，可能还和深色的签名或者网格重叠。

一般来说，签名或网格为黑色或者蓝色，印章为红色，背景为亮度较高的浅色。

因此，首先可以计算各点的灰度值，将灰度值较大的背景色去掉，并可以同时将灰度值很小的黑色部分去掉。

最常用的RGB颜色模型。

图像中每点红色分量为R，绿色分量为G，蓝色分量为B，设亮度为0.587g+0.1146。

通过多张印章图像进行试验，发现浅色背景亮度均大于220，而黑色部分的亮度均小于100,可先将l220,l200的像素点rgb值均置为255，其他像素点值均置为0，就完成了图像的二值化。

边缘提取边缘提取边缘提取边缘提取二值化后的图像轮廓提取就是将图像的内部点掏空。

如果图中有一点为黑，且其相邻的八个点都为黑，那它就是一个内部点，将该点置为白色即可。

原始图像经过预处理过程之后，加上图像的放大缩小、平移及旋转，就可以与标准印章匹配计算相似度，这样就可以构成一个可运用于实际中的完整的印章识别系统对于污染比较严重的印章处理对于污染比较严重的印章处理对于污染比较严重的印章处理对于污染比较严重的印章处理特别是一些用于鉴别印章真伪的重要特征被污染了的印章图像，不能用上述算法进行恢复。

本文算法在修复被污染区域的时候，也会将这个本身存在的缺陷一起修复，那么在后面与标准印章匹配计算相似度时，会将可能为真的印章图像判为假。

人工干预确定阈值人工干预确定阈值人工干预确定阈值人工干预确定阈值在多数情况下,自动确定的阈值能够较好地划分图象。

但如果印章图象比较特殊或者处理要求很高的时候,就需要人机交互选择阈值了。

可以有两种方法根据直方图由人直接决定阈值。

由人工采样图象中的若干个印章像素点。

它们的HSI值能够代表目标的特征,通过对SI乘以不同的比例因子,即可得到SI的阈值。

印章分割印章分割印章分割印章分割印章轮廓线和内部都可能存在缺损，针对印章轮廓和内部文字的特点，印章的轮廓线较粗，内部文字的笔画纤细，应该采用不同的修复方法，所以首先要对印章进行分割处理。

这里我们主要采用基于边缘的图像分割算法来实现对印章的分割处理。

图像的边缘分割算法图像的边缘分割算法图像的边缘分割算法图像的边缘分割算法图像的边缘是图像最基本的特征之一，所谓边缘是指其周围像素灰度有阶跃变化的像素的集合。

边缘广泛的存在于物体与背景之间、物体和物体之间，它是图像分割所依赖的重要特征。

边缘检测方法试图通过检测不同区域间的边缘来解决图像分割问题。

图像的边缘分割算法图像的边缘分割算法图像的边缘分割算法图像的边缘分割算法Roberts算子法边缘是对应着周围像素灰度有阶跃变化或屋顶状变化的像素集合，边缘的锐利程度决定了图像灰度的梯度的大小。

在数字处理中首先对图像在空间域上的连续二维函数进行抽样，用有限个像素去表示定义域，用每个像素值表示图像的灰度值。

对数字图像的梯度表示可以用水平和垂直差分来逼近。

Roberts算子可以表示为：

它是对一个22的模板进行的操作。

分别对图像的所有像素求其用Roberts算子表示的梯度值后，再寻找一个适当的阈值，大于闽值的标记1，小于阈值的标为0，就可以得到用RobenS算法计算出的边缘图像。

印章修复印章修复印章修复印章修复印章轮廓的完整性容易受“空穴”影响，造成“空穴”的原因可能是盖章是力度不均，或者印章轮廓被文字或者图案覆盖。

先使用膨胀算法对二值物体的边缘扩充，填补了物体中的空洞；再使用腐蚀算法使物体的边界点向内部收缩。

通过运算得到的印章轮廓，清除“空穴”的干扰，而且保持印章原有轮廓的大小不变，起到很好的修复效果。

L/O/G/OThankYou!

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