邊界優(yōu)化方法及裝置的制造方法
【專利摘要】本公開揭示了一種邊界優(yōu)化方法及裝置，屬于圖片處理領(lǐng)域。所述邊界優(yōu)化方法包括：對(duì)圖片中的圖像進(jìn)行四邊形檢測(cè)，得到包含該圖像的四邊形區(qū)域；將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域，沿該矩形區(qū)域的邊界對(duì)該矩形區(qū)域進(jìn)行切割；分別沿著矩形區(qū)域的四條邊界的內(nèi)邊緣提取至少一個(gè)采樣塊；對(duì)于每條邊界，根據(jù)邊界處提取的各個(gè)采樣塊中的所存在線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算該邊界的邊界離散程度，對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的邊界進(jìn)行邊界優(yōu)化。本公開解決了由于處理器的計(jì)算速度有限，因此智能設(shè)備對(duì)圖片邊界進(jìn)行優(yōu)化所需要的時(shí)間較長的問題；達(dá)到了通過對(duì)圖像進(jìn)行采樣計(jì)算，降低了智能設(shè)備進(jìn)行邊界優(yōu)化前的計(jì)算過程，加快了智能設(shè)備對(duì)圖片邊界進(jìn)行優(yōu)化的速度的效果。
【專利說明】
邊界優(yōu)化方法及裝置
技術(shù)領(lǐng)域
[0001 ]本公開設(shè)及圖片處理領(lǐng)域，特別設(shè)及一種邊界優(yōu)化方法及裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 目前，用戶可W使用智能設(shè)備當(dāng)成掃描儀，對(duì)拍攝后的文檔、證件、海報(bào)等圖片進(jìn) 行分割和矯正，對(duì)圖片的邊界進(jìn)行優(yōu)化，去除圖片邊界的背景區(qū)域。
[0003] 由于對(duì)圖片進(jìn)行分割和矯正是一種高精度的計(jì)算過程，由于處理器的計(jì)算速度有 限，因此智能設(shè)備對(duì)圖片邊界進(jìn)行優(yōu)化所需要的時(shí)間較長。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本公開提供一種邊界優(yōu)化方法及裝置。所述技術(shù)方案如下：
[0005] 根據(jù)本公開實(shí)施例的第一方面，提供一種邊界優(yōu)化方法，所述方法包括:對(duì)圖片中 的圖像進(jìn)行四邊形檢測(cè)，得到包含所述圖像的四邊形區(qū)域;將所述四邊形區(qū)域矯正為矩形 區(qū)域，沿所述矩形區(qū)域的邊界對(duì)所述矩形區(qū)域進(jìn)行切割;分別沿著所述矩形區(qū)域的四條邊 界的內(nèi)邊緣提取至少一個(gè)采樣塊;對(duì)于每條邊界，根據(jù)所述邊界處提取的各個(gè)采樣塊中的 所存在線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算所述邊界的邊界離散程度，對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的邊界 進(jìn)行邊界優(yōu)化。通過先對(duì)圖片中包含圖像的矩形區(qū)域的邊界進(jìn)行初步切割，再對(duì)包含該圖 像的矩形邊界進(jìn)行采樣優(yōu)化，由于圖像的采樣計(jì)算的計(jì)算量比全圖計(jì)算的計(jì)算量小;解決 了由于處理器的計(jì)算速度有限，因此智能設(shè)備對(duì)圖片邊界進(jìn)行優(yōu)化所需要的時(shí)間較長的問 題;達(dá)到了通過對(duì)圖像進(jìn)行采樣計(jì)算，降低了智能設(shè)備進(jìn)行邊界優(yōu)化前的計(jì)算過程，加快了 智能設(shè)備對(duì)圖片邊界進(jìn)行優(yōu)化的速度的效果。
[0006] 可選的，所述將所述四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域，包括:獲取所述四邊形區(qū)域的四 個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算出所述四邊形區(qū)域?qū)?yīng)的矩形區(qū)域的長寬比；根據(jù)所述四邊形區(qū)域的四 個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)和所述矩形區(qū)域的長寬比，計(jì)算出所述四邊形區(qū)域轉(zhuǎn)換為所述矩形區(qū)域的變換 方程;利用所述變換方程將所述四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域。受拍攝角度影響，智能設(shè)備拍 攝文檔、證件、海報(bào)后得到圖片通常并非矩形，因此智能設(shè)備將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域 后，再對(duì)圖像進(jìn)行邊界優(yōu)化，可W提高邊界優(yōu)化的精準(zhǔn)度。
[0007] 可選的，所述對(duì)于每條邊界，根據(jù)所述邊界處提取的各個(gè)采樣塊中的所存在線段 的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算所述邊界的邊界離散程度，包括:對(duì)于每個(gè)采樣塊，對(duì)所述采樣塊中的圖 像進(jìn)行直線檢測(cè)，獲取所述采樣塊中檢測(cè)到的線段W及所述線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo);對(duì)于每 條邊界，根據(jù)所述邊界上所有采樣塊中的各條線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算所述邊界的邊界 離散程度。由于智能設(shè)備所提取的采樣塊中可能包含有圖像的邊界，對(duì)采樣塊進(jìn)行直線掃 描后，可能會(huì)獲取與圖像的邊界上的線段，因此可W根據(jù)采樣塊中的各條線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn) 坐標(biāo)，計(jì)算邊界的邊界離散程度。
[000引可選的，所述對(duì)于每條邊界，根據(jù)所述邊界上所有采樣塊中的各條線段對(duì)應(yīng)的端 點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算所述邊界的邊界離散程度，包括:對(duì)于所述矩形區(qū)域的每條橫向邊界，從所述 橫向邊界上的每個(gè)采樣塊中選取線段組成預(yù)定個(gè)線段組合，每個(gè)線段組合中的線段均來自 于不同的采樣塊，任兩個(gè)線段組合中的線段不完全相同；對(duì)于每個(gè)線段組合，獲取所述線段 組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，將所有端點(diǎn)坐標(biāo)中Y坐標(biāo)的最大值減去Y坐標(biāo)的最小值，得到 所述線段組合的離散程度;將每個(gè)線段組合的離散程度中最小的離散程度作為所述橫向邊 界的邊界離散程度;對(duì)于所述矩形區(qū)域的每條豎向邊界，從所述橫向邊界上的每個(gè)采樣塊 中選取線段組成預(yù)定個(gè)線段組合，每個(gè)線段組合中的線段均來自于不同的采樣塊，任兩個(gè) 線段組合中的線段不完全相同；對(duì)于每個(gè)線段組合，獲取所述線段組合中各條線段的端點(diǎn) 坐標(biāo)，將所有端點(diǎn)坐標(biāo)中X坐標(biāo)的最大值減去X坐標(biāo)的最小值，得到所述線段組合的離散程 度;將每個(gè)線段組合的離散程度中最小的離散程度作為所述豎向邊界的邊界離散程度。由 于一個(gè)采樣塊中可能存在多條線段，因此從每個(gè)采樣塊中選取出線段組成的線段組合可能 有多種，在多個(gè)線段組合中，由于離散程度最小的線段組合中的線段為圖像邊界上的線段 的可能性較大，因此可W將線段組合中最小的離散程度作為該線段組合所在邊界的邊界離 散程度。
[0009] 可選的，在獲取所述采樣塊中檢測(cè)到的線段W及所述線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)之后， 所述方法還包括：當(dāng)所述采樣塊位于所述橫向邊界處時(shí)，對(duì)于所述采樣塊中檢測(cè)到的任一 條線段，計(jì)算所述線段與所述橫向邊界的夾角，將夾角大于預(yù)定夾角闊值的線段進(jìn)行剔除； 當(dāng)所述采樣塊位于所述豎向邊界處時(shí)，對(duì)于所述采樣塊中檢測(cè)到的任一條線段，計(jì)算所述 線段與所述豎向邊界的夾角，將夾角大于預(yù)定夾角闊值的線段進(jìn)行剔除。由于被矯正為矩 形后的圖像的圖像橫向邊界上的線段基本與矩形區(qū)域的橫向邊界上的線段平行，因此在橫 向邊界上的采樣塊中，與橫向邊界的夾角過大的線段為圖像邊界上的線段的可能性較小， 對(duì)于豎向邊界同理。所W將夾角較大的線段剔除，可W提高邊界離散程度計(jì)算的精確性。
[0010] 可選的，所述方法還包括:在獲取所述采樣塊中檢測(cè)到的線段W及所述線段對(duì)應(yīng) 的端點(diǎn)坐標(biāo)之后，對(duì)于所述采樣塊中檢測(cè)到的任一條線段，根據(jù)所述線段的端點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算 所述線段的線段長度，將線段長度小于預(yù)定長度闊值的線段進(jìn)行剔除。由于小于預(yù)定長度 的線段為圖像邊界上的線段的可能性較小，將小于預(yù)定長度的線段剔除，可W提高邊界離 散程度計(jì)算的精確性。
[0011] 可選的，所述對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的邊界進(jìn)行邊界優(yōu)化，包括:對(duì)于所述矩形 區(qū)域的每條橫向邊界，在所述橫向邊界的邊界離散程度低于預(yù)定離散標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，獲取求取所 述邊界離散程度時(shí)所使用的線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)獲取的所有端點(diǎn)坐標(biāo)中的 Y坐標(biāo)求平均，得到所述橫向邊界的Y優(yōu)化坐標(biāo);在所述Y優(yōu)化坐標(biāo)的位置，沿橫向方向?qū)λ?述橫向邊界進(jìn)行切割;對(duì)于所述矩形區(qū)域的每條豎向邊界，在所述豎向邊界的邊界離散程 度低于預(yù)定離散標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，獲取求取所述邊界離散程度時(shí)所使用的線段組合中各條線段的端 點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)獲取的所有端點(diǎn)坐標(biāo)中的X坐標(biāo)求平均，得到所述豎向邊界的X優(yōu)化坐標(biāo);在所述 X優(yōu)化坐標(biāo)的位置，沿豎向方向?qū)λ鲐Q向邊界進(jìn)行切割。為了確定較為合適的邊界切割位 置，智能設(shè)備可W對(duì)求取邊界離散程度時(shí)所使用的線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)求平 均，來獲取較為合適的切割坐標(biāo)。
[0012] 可選的，所述對(duì)圖片中的圖像進(jìn)行四邊形檢測(cè)，得到包含所述圖像的四邊形區(qū)域， 包括:縮小所述圖片，對(duì)縮小后的所述圖片中的圖像進(jìn)行四邊形檢測(cè)，得到包含所述圖像的 四邊形區(qū)域。由于圖像的分辨率與智能設(shè)備優(yōu)化圖片邊界所花的時(shí)長呈正相關(guān)，將圖片縮 小來降低圖片的分辨率后，再對(duì)該圖像進(jìn)行邊界優(yōu)化可W有效加快智能設(shè)備優(yōu)化圖片邊界 的速度。
[0013] 可選的，所述將所述四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域，沿所述矩形區(qū)域的邊界對(duì)所述 矩形區(qū)域進(jìn)行切割，包括:將所述四邊形區(qū)域矯正為所述矩形區(qū)域，沿所述矩形區(qū)域的邊界 對(duì)所述矩形區(qū)域進(jìn)行切割，放大切割后的所述矩形區(qū)域。由于放大矩形區(qū)域后，圖片畫面的 分辨率提高，在初步切割后未完全優(yōu)化掉的部分會(huì)顯示出來，對(duì)放大后的矩形區(qū)域進(jìn)一步 采樣優(yōu)化，使得邊界優(yōu)化的效果更好。
[0014] 根據(jù)本公開實(shí)施例的第二方面，提供一種邊界優(yōu)化裝置，所述裝置包括:檢測(cè)模 塊，被配置為對(duì)圖片中的圖像進(jìn)行四邊形檢測(cè)，得到包含所述圖像的四邊形區(qū)域;切割模 塊，被配置為將所述檢測(cè)模塊檢測(cè)出的所述四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域，沿所述矩形區(qū)域 的邊界對(duì)所述矩形區(qū)域進(jìn)行切割;提取模塊，被配置為分別沿著所述矩形區(qū)域的四條邊界 的內(nèi)邊緣提取至少一個(gè)采樣塊;優(yōu)化模塊，被配置為對(duì)于每條邊界，根據(jù)所述邊界處提取的 各個(gè)采樣塊中的所存在線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算所述邊界的邊界離散程度，對(duì)邊界離散程度 符合標(biāo)準(zhǔn)的邊界進(jìn)行邊界優(yōu)化。
[0015] 可選的，所述切割模塊，包括:第一計(jì)算子模塊，被配置為獲取所述檢測(cè)模塊檢測(cè) 出的所述四邊形區(qū)域的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算出所述四邊形區(qū)域?qū)?yīng)的矩形區(qū)域的長寬比； 第二計(jì)算子模塊，被配置為根據(jù)所述檢測(cè)模塊檢測(cè)出的所述四邊形區(qū)域的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)和 所述第一計(jì)算子模塊計(jì)算出的所述矩形區(qū)域的長寬比，計(jì)算出所述四邊形區(qū)域轉(zhuǎn)換為所述 矩形區(qū)域的變換方程;矯正子模塊，被配置為利用所述第二計(jì)算子模塊計(jì)算出的所述變換 方程將所述四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域。
[0016] 可選的，所述優(yōu)化模塊，包括:獲取子模塊，被配置為對(duì)于每個(gè)采樣塊，對(duì)所述采樣 塊中的圖像進(jìn)行直線檢測(cè)，獲取所述采樣塊中檢測(cè)到的線段W及所述線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐 標(biāo);第=計(jì)算子模塊，被配置為對(duì)于每條邊界，根據(jù)所述邊界上所有采樣塊中的各條線段對(duì) 應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算所述邊界的邊界離散程度。
[0017] 可選的，所述計(jì)算子模塊，包括:第四計(jì)算子模塊，被配置為對(duì)于所述矩形區(qū)域的 每條橫向邊界，從所述橫向邊界上的每個(gè)采樣塊中選取線段組成預(yù)定個(gè)線段組合，每個(gè)線 段組合中的線段均來自于不同的采樣塊，任兩個(gè)線段組合中的線段不完全相同；對(duì)于每個(gè) 線段組合，獲取所述線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，將所有端點(diǎn)坐標(biāo)中Y坐標(biāo)的最大值減 去Y坐標(biāo)的最小值，得到所述線段組合的離散程度;將每個(gè)線段組合的離散程度中最小的離 散程度作為所述橫向邊界的邊界離散程度;第五計(jì)算子模塊，被配置為對(duì)于所述矩形區(qū)域 的每條豎向邊界，從所述橫向邊界上的每個(gè)采樣塊中選取線段組成預(yù)定個(gè)線段組合，每個(gè) 線段組合中的線段均來自于不同的采樣塊，任兩個(gè)線段組合中的線段不完全相同；對(duì)于每 個(gè)線段組合，獲取所述線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，將所有端點(diǎn)坐標(biāo)中X坐標(biāo)的最大值 減去X坐標(biāo)的最小值，得到所述線段組合的離散程度;將每個(gè)線段組合的離散程度中最小的 離散程度作為所述豎向邊界的邊界離散程度。
[0018] 可選的，所述裝置還包括:第一剔除模塊，被配置為在獲取所述采樣塊中檢測(cè)到的 線段W及所述線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)之后，當(dāng)所述采樣塊位于所述橫向邊界處時(shí)，對(duì)于所述 采樣塊中檢測(cè)到的任一條線段，計(jì)算所述線段與所述橫向邊界的夾角，將夾角大于預(yù)定夾 角闊值的線段進(jìn)行剔除；第二剔除模塊，被配置為在獲取所述采樣塊中檢測(cè)到的線段W及 所述線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)之后，當(dāng)所述采樣塊位于所述豎向邊界處時(shí)，對(duì)于所述采樣塊中 檢測(cè)到的任一條線段，計(jì)算所述線段與所述豎向邊界的夾角，將夾角大于預(yù)定夾角闊值的 線段進(jìn)行剔除。
[0019] 可選的，所述裝置還包括:第=剔除模塊，被配置為在所述獲取子模塊獲取所述采 樣塊中檢測(cè)到的線段W及所述線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)之后，對(duì)于所述采樣塊中檢測(cè)到的任一 條線段，根據(jù)所述線段的端點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算所述線段的線段長度，將線段長度小于預(yù)定長度闊 值的線段進(jìn)行剔除。
[0020] 可選的，所述優(yōu)化模塊，包括:第一切割子模塊，被配置為對(duì)于所述第四計(jì)算子模 塊計(jì)算的所述矩形區(qū)域的每條橫向邊界，在所述橫向邊界的邊界離散程度低于預(yù)定離散標(biāo) 準(zhǔn)時(shí)，獲取求取所述邊界離散程度時(shí)所使用的線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)獲取的 所有端點(diǎn)坐標(biāo)中的Y坐標(biāo)求平均，得到所述橫向邊界的Y優(yōu)化坐標(biāo);在所述Y優(yōu)化坐標(biāo)的位 置，沿橫向方向?qū)λ鰴M向邊界進(jìn)行切割;第二切割子模塊，被配置為對(duì)于所述矩形區(qū)域的 每條豎向邊界，在所述第五計(jì)算子模塊計(jì)算的所述豎向邊界的邊界離散程度低于預(yù)定離散 標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，獲取求取所述邊界離散程度時(shí)所使用的線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)獲取 的所有端點(diǎn)坐標(biāo)中的X坐標(biāo)求平均，得到所述豎向邊界的X優(yōu)化坐標(biāo);在所述X優(yōu)化坐標(biāo)的位 置，沿豎向方向?qū)λ鲐Q向邊界進(jìn)行切割。
[0021] 可選的，所述檢測(cè)模塊，還被配置為:縮小所述圖片，對(duì)縮小后的所述圖片中的圖 像進(jìn)行四邊形檢測(cè)，得到包含所述圖像的四邊形區(qū)域。
[0022] 可選的，所述切割模塊，還被配置為:將所述四邊形區(qū)域矯正為所述矩形區(qū)域，沿 所述矩形區(qū)域的邊界對(duì)所述矩形區(qū)域進(jìn)行切割，放大切割后的所述矩形區(qū)域。
[0023] 根據(jù)本公開實(shí)施例的第=方面，提供一種邊界優(yōu)化裝置，所述裝置包括：
[0024] 處理器；
[0025] 用于存儲(chǔ)所述處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器；
[00%]其中，所述處理器被配置為：
[0027] 對(duì)圖片中的圖像進(jìn)行四邊形檢測(cè)，得到包含所述圖像的四邊形區(qū)域；
[0028] 將所述四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域，沿所述矩形區(qū)域的邊界對(duì)所述矩形區(qū)域進(jìn)行 切割；
[0029] 分別沿著所述矩形區(qū)域的四條邊界的內(nèi)邊緣提取至少一個(gè)采樣塊；
[0030] 對(duì)于每條邊界，根據(jù)所述邊界處提取的各個(gè)采樣塊中的所存在線段的端點(diǎn)坐標(biāo)， 計(jì)算所述邊界的邊界離散程度，對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的邊界進(jìn)行邊界優(yōu)化。
[0031] 應(yīng)當(dāng)理解的是，W上的一般描述和后文的細(xì)節(jié)描述僅是示例性的，并不能限制本 公開。
【附圖說明】
[0032] 此處的附圖被并入說明書中并構(gòu)成本說明書的一部分，示出了符合本公開的實(shí)施 例，并于說明書一起用于解釋本公開的原理。
[0033] 圖IA是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種邊界優(yōu)化方法的流程圖；
[0034] 圖IB是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域方法的流程圖；
[0035] 圖IC是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的分別沿著矩形區(qū)域的四條邊界的內(nèi)邊緣提取 至少一個(gè)采樣塊的示意圖；
[0036] 圖ID是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域的示意圖；
[0037] 圖化是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域的示意圖；
[0038] 圖IF是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的計(jì)算邊界的邊界離散程度方法的流程圖；
[0039] 圖IG是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的計(jì)算橫向邊界的邊界離散程度方法的流程圖；
[0040] 圖IH是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的計(jì)算豎向邊界的邊界離散程度方法的流程圖； [0041 ]圖II是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的線段剔除方法的流程圖；
[0042] 圖IJ是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的橫向邊界進(jìn)行邊 界優(yōu)化方法的流程圖；
[0043] 圖IK是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的豎向邊界進(jìn)行邊 界優(yōu)化方法的流程圖；
[0044] 圖2A是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種邊界優(yōu)化裝置的框圖；
[0045] 圖2B是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種邊界優(yōu)化裝置的框圖；
[0046] 圖3是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種用于優(yōu)化邊界的裝置的框圖。
【具體實(shí)施方式】
[0047] 運(yùn)里將詳細(xì)地對(duì)示例性實(shí)施例進(jìn)行說明，其示例表示在附圖中。下面的描述設(shè)及 附圖時(shí)，除非另有表示，不同附圖中的相同數(shù)字表示相同或相似的要素。W下示例性實(shí)施例 中所描述的實(shí)施方式并不代表與本公開相一致的所有實(shí)施方式。相反，它們僅是與如所附 權(quán)利要求書中所詳述的、本公開的一些方面相一致的裝置和方法的例子。
[0048] 在實(shí)際應(yīng)用中，用戶可W使用智能設(shè)備當(dāng)成掃描儀，對(duì)拍攝后的文檔、證件、海報(bào) 等圖片進(jìn)行分割和矯正，對(duì)圖片的邊界進(jìn)行優(yōu)化，去除圖片邊界的背景區(qū)域。由于對(duì)圖片進(jìn) 行分割和矯正是一種高精度的計(jì)算過程，由于處理器的計(jì)算速度有限，因此智能設(shè)備對(duì)圖 片邊界進(jìn)行優(yōu)化所需要的時(shí)間較長。為了能加快智能設(shè)備對(duì)圖片邊界進(jìn)行優(yōu)化的速度，本 實(shí)施例中智能設(shè)備先對(duì)圖片中包含圖像的矩形區(qū)域的邊界進(jìn)行初步切割，再對(duì)包含該圖像 的矩形邊界進(jìn)行采樣優(yōu)化，W實(shí)現(xiàn)對(duì)圖片邊界的快速優(yōu)化。下面結(jié)合圖1A、圖1B、圖IE至圖 IJ對(duì)邊界優(yōu)化方法進(jìn)行描述。
[0049] 圖IA是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種邊界優(yōu)化方法的流程圖，該邊界優(yōu)化方法 應(yīng)用于智能設(shè)備中，該智能設(shè)備可W為移動(dòng)電話，平板設(shè)備、移動(dòng)電腦等，如圖IA所示，該邊 界優(yōu)化方法包括W下步驟。
[0050] 在步驟101中，對(duì)圖片中的圖像進(jìn)行四邊形檢測(cè)，得到包含該圖像的四邊形區(qū)域。
[0051] 可選的，縮小圖片，對(duì)縮小后的該圖片中的圖像進(jìn)行四邊形檢測(cè)，得到包含該圖像 的四邊形區(qū)域。
[0052] 在步驟102中，將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域，沿該矩形區(qū)域的邊界對(duì)該矩形區(qū)域 進(jìn)行切割。
[0053] 獲取四邊形區(qū)域的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算出該四邊形區(qū)域?qū)?yīng)的矩形區(qū)域的長寬 比，根據(jù)四邊形區(qū)域的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)和矩形區(qū)域的長寬比，計(jì)算出該四邊形區(qū)域轉(zhuǎn)換為該 矩形區(qū)域的變換方程，利用該變換方程將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域，沿該矩形區(qū)域的邊 界對(duì)該矩形區(qū)域進(jìn)行切割。
[0054] 可選的，將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域，沿該矩形區(qū)域的邊界對(duì)該矩形區(qū)域進(jìn)行 切割，放大切割后的該矩形區(qū)域。
[0055] 在步驟103中，分別沿著矩形區(qū)域的四條邊界的內(nèi)邊緣提取至少一個(gè)采樣塊。
[0056] 圖IC是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的分別沿著矩形區(qū)域的四條邊界的內(nèi)邊緣提取 至少一個(gè)采樣塊的示意圖，如圖IC所示，沿該矩形區(qū)域10的邊界對(duì)該矩形區(qū)域10進(jìn)行切割 后，沿著切割后的矩形區(qū)域10的四條邊界的內(nèi)邊緣提取至少一個(gè)采樣塊，每個(gè)采樣塊(采樣 塊20至采樣塊25)的四條邊均位于該切割后的矩形區(qū)域內(nèi)，且每個(gè)采樣塊(采樣塊20至采樣 塊25)的四條邊中存在一條邊與該矩形區(qū)域的一條邊界重合。
[0057] 需要說明的時(shí)，采樣塊可W在邊界上被均勻提取，可W被非均勻提取。
[0058] 需要說明的是，本實(shí)施中W采樣塊為矩形進(jìn)行舉例說明，但本實(shí)施例并不限定采 樣塊的具體形狀。
[0059] 在步驟104中，對(duì)于每條邊界，根據(jù)邊界處提取的各個(gè)采樣塊中的所存在線段的端 點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算該邊界的邊界離散程度，對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的邊界進(jìn)行邊界優(yōu)化。
[0060] 矩形區(qū)域存在四條邊界，在四條邊界中，兩條為橫向邊界，兩條為豎向邊界。由于 橫向邊界的邊界離散程度與Y坐標(biāo)相關(guān)，豎向邊界的邊界離散程度與X坐標(biāo)相關(guān)，因此邊界 離散程度需要依據(jù)該邊界的方向區(qū)分計(jì)算。
[0061] 對(duì)邊界上的各個(gè)采樣塊中的圖像進(jìn)行直線檢測(cè)，獲取各個(gè)采樣塊中檢測(cè)到的線段 W及該線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)。對(duì)于每條邊界，根據(jù)邊界上所有采樣塊中的各條線段對(duì)應(yīng)的 端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算該邊界的邊界離散程度，對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的邊界進(jìn)行邊界優(yōu)化。
[0062] 運(yùn)里所講的邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的邊界是指邊界離散程度低于預(yù)定離散標(biāo)準(zhǔn) 的邊界。
[0063] 綜上所述，本公開實(shí)施例中提供的邊界優(yōu)化方法，通過先對(duì)圖片中包含圖像的矩 形區(qū)域的邊界進(jìn)行初步切割，再對(duì)包含該圖像的矩形邊界進(jìn)行采樣優(yōu)化，由于圖像的采樣 計(jì)算的計(jì)算量比全圖計(jì)算的計(jì)算量小;解決了由于處理器的計(jì)算速度有限，因此智能設(shè)備 對(duì)圖片邊界進(jìn)行優(yōu)化所需要的時(shí)間較長的問題;達(dá)到了通過對(duì)圖像進(jìn)行采樣計(jì)算，降低了 智能設(shè)備進(jìn)行邊界優(yōu)化前的計(jì)算過程，加快了智能設(shè)備對(duì)圖片邊界進(jìn)行優(yōu)化的速度的效 果。
[0064] 在一種可能實(shí)現(xiàn)的方式中，受拍攝角度影響，智能設(shè)備拍攝文檔、證件、海報(bào)后得 到圖片通常并非矩形，為了提高邊界優(yōu)化的精準(zhǔn)度，智能設(shè)備可W將四邊形區(qū)域矯正為矩 形區(qū)域后，再對(duì)圖像進(jìn)行邊界優(yōu)化。圖IB是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的將四邊形區(qū)域矯正 為矩形區(qū)域方法的流程圖，如圖IB所示，該將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域方法包括W下步 驟。圖IA中的步驟102可W替換為下述步驟102a至步驟102c。
[0065] 在步驟102a中，獲取四邊形區(qū)域的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算出該四邊形區(qū)域?qū)?yīng)的矩 形區(qū)域的長寬比。
[0066] 圖ID是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域的示意圖，如圖 ID所示，智能設(shè)備在圖片30中建立坐標(biāo)系后，可W獲取四邊形區(qū)域40的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)，利用 透視投影方程計(jì)算出該四邊形區(qū)域10對(duì)應(yīng)的矩形區(qū)域的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)40a、40b、40c和40d， 根據(jù)矩形區(qū)域的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算出該矩形區(qū)域的長寬比。
[0067] 在步驟102b中，根據(jù)四邊形區(qū)域的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)和矩形區(qū)域的長寬比，計(jì)算出該 四邊形區(qū)域轉(zhuǎn)換為該矩形區(qū)域的變換方程。
[0068] 運(yùn)里所講的變換方程可W為單應(yīng)變換。
[0069] 在步驟102c中，利用變換方程將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域。
[0070] 圖IE是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域的示意圖，如圖 化所示，利用單應(yīng)變換可W將四邊形區(qū)域40矯正為矩形區(qū)域10。
[0071] 在本實(shí)施例中，將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域后，再對(duì)圖像進(jìn)行邊界優(yōu)化，可W提 高邊界優(yōu)化的精準(zhǔn)度。
[0072] 在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，由于智能設(shè)備所提取的采樣塊中可能包含有圖像的邊 界，對(duì)采樣塊進(jìn)行直線掃描后，可能會(huì)獲取與圖像的邊界上的線段，因此可W根據(jù)采樣塊中 的各條線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算邊界的邊界離散程度。圖IF是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出 的計(jì)算邊界的邊界離散程度方法的流程圖，如圖IF所示，該計(jì)算邊界的邊界離散程度方法 包括W下步驟。
[0073] 在步驟104a中，對(duì)于每個(gè)采樣塊，對(duì)采樣塊中的圖像進(jìn)行直線檢測(cè)，獲取該采樣塊 中檢測(cè)到的線段W及該線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)。
[0074] 當(dāng)智能設(shè)備利用變換方程將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域，沿矩形區(qū)域的邊界對(duì)該 矩形區(qū)域進(jìn)行切割后，智能設(shè)備可W在矩形區(qū)域重新建立坐標(biāo)系，對(duì)所提取的所有采樣塊 中的圖像進(jìn)行直線檢測(cè)，獲取采樣塊中檢測(cè)到的線段W及該線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)。
[0075] 運(yùn)里所講的直線檢測(cè)的方法可W為LSD、霍夫變換等。
[0076] 在步驟104b中，對(duì)于每條邊界，根據(jù)邊界上所有采樣塊中的各條線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn) 坐標(biāo)，計(jì)算該邊界的邊界離散程度。
[0077] 對(duì)于橫向邊界邊界來講，邊界離散程度是指該橫向邊界上的端點(diǎn)坐標(biāo)中的最大X 坐標(biāo)與最小X坐標(biāo)之差。為了減少智能設(shè)備的計(jì)算量，運(yùn)本實(shí)施例僅利用采樣塊中檢測(cè)到的 線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)來計(jì)算邊界的邊界離散程度。圖IG是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的計(jì)算 橫向邊界的邊界離散程度方法的流程圖，如圖IG所示，該計(jì)算橫向邊界的邊界離散程度方 法包括W下步驟。
[0078] 在步驟104bl中，對(duì)于矩形區(qū)域的每條橫向邊界，從該橫向邊界上的每個(gè)采樣塊中 選取線段組成預(yù)定個(gè)線段組合，每個(gè)線段組合中的線段均來自于不同的采樣塊，任兩個(gè)線 段組合中的線段不完全相同。
[0079] 舉例來講，智能設(shè)備在一條橫向邊界上提取了3個(gè)采樣方塊，在第一個(gè)采樣方塊中 檢測(cè)到1條線段，在第二個(gè)采樣方塊中檢測(cè)到2條線段，在第=個(gè)采樣方塊中檢測(cè)到2條線 段。
[0080] 其中，第一個(gè)采樣方塊中線段的坐標(biāo)為[(1，2)，（3,4)];
[0081] 第二個(gè)采樣方塊中線段的坐標(biāo)為[(1，2)，（3,4)]，[(2,3)，（4,5)];
[0082] 第S個(gè)采樣方塊中線段的坐標(biāo)為[(3,4)，（4,5)]，[(4,5)，（6,7)]。
[0083] 那么，從該橫向邊界上的每個(gè)采樣塊中選取線段組成預(yù)定個(gè)線段組合后，各個(gè)線 段組合可能為：
[0084] 第一個(gè)線段組合:[(1，2)，（3,4)]，[(1，2)，（3,4)]，[(3,4)，（4,5)];
[0085] 第二個(gè)線段組合：[(1，2)，（3,4)]，[(1，2)，（3,4)]，[(4,5)，（6,7)];
[0086] 第S個(gè)線段組合：[(1，2)，（3,4)]，[(2,3)，（4,5)]，[(3,4)，（4,5)];
[0087] 第四個(gè)線段組合：[(1,2),(3,4)]，[(2,3),(4,5)]，[(4,5),(6,7)]。
[0088] 在步驟104b2中，對(duì)于每個(gè)線段組合，獲取該線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，將 所有端點(diǎn)坐標(biāo)中Y坐標(biāo)的最大值減去Y坐標(biāo)的最小值，得到該線段組合的離散程度。
[0089] W下述4個(gè)線段組合進(jìn)行舉例：
[0090] 第一個(gè)線段組合:[(1，2)，（3,4)]，[(1，2)，（3,4)]，[(3,4)，（4,5)];
[0091] 第二個(gè)線段組合:[(1，2)，（3,4)]，[(1，2)，（3,4)]，[(4,5)，（6,7)];
[0092] 第S個(gè)線段組合：[(1，2)，（3,4)]，[(2,3)，（4,5)]，[(3,4)，（4,5)];
[0093] 第四個(gè)線段組合：[(1，2)，（3,4)]，[(2,3)，（4,5)]，[(4,5)，（6,7)]。
[0094] 其中，第一個(gè)線段組合中端點(diǎn)坐標(biāo)Y坐標(biāo)的最大值為5，Y坐標(biāo)的最小值為2,該第一 個(gè)線段組合的離散程度為3(5-2 = 3);
[00M]第二個(gè)線段組合中端點(diǎn)坐標(biāo)Y坐標(biāo)的最大值為7，Y坐標(biāo)的最小值為2,該第二個(gè)線 段組合的離散程度為5(7-2 = 5);
[0096] 第=個(gè)線段組合中端點(diǎn)坐標(biāo)Y坐標(biāo)的最大值為5，Y坐標(biāo)的最小值為2,該第=個(gè)線 段組合的離散程度為3(5-2 = 3);
[0097] 第四個(gè)線段組合中端點(diǎn)坐標(biāo)Y坐標(biāo)的最大值為5，Y坐標(biāo)的最小值為2,該第四個(gè)線 段組合的離散程度為5 (7-2 = 5)。
[0098] 在步驟104b3中，將每個(gè)線段組合的離散程度中最小的離散程度作為該橫向邊界 的邊界離散程度。
[0099] 假設(shè)某一條橫向邊界上的采樣塊中，獲取到4個(gè)線段組合。第一個(gè)線段組合的離散 程度為3，第二個(gè)線段組合的離散程度為5，第=個(gè)線段組合的離散程度為3，第四個(gè)線段組 合的離散程度為7。那么，該橫向邊界的邊界離散程度則為3。
[0100] 圖IH是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的計(jì)算豎向邊界的邊界離散程度方法的流程圖， 如圖IH所示，該計(jì)算豎向邊界的邊界離散程度方法包括W下步驟。
[0101] 在步驟104b4中，對(duì)于矩形區(qū)域的每條豎向邊界，從橫向邊界上的每個(gè)采樣塊中選 取線段組成預(yù)定個(gè)線段組合，每個(gè)線段組合中的線段均來自于不同的采樣塊，任兩個(gè)線段 組合中的線段不完全相同。
[0102] 在步驟104b5中，對(duì)于每個(gè)線段組合，獲取該線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，將 所有端點(diǎn)坐標(biāo)中X坐標(biāo)的最大值減去X坐標(biāo)的最小值，得到該線段組合的離散程度。
[0103] 在步驟104b6中，將每個(gè)線段組合的離散程度中最小的離散程度作為該豎向邊界 的邊界離散程度。
[0104] 需要說明的是，步驟104bl至步驟104b3為計(jì)算橫向邊界的邊界離散程度方法，步 驟104b4至步驟104b6為計(jì)算豎向邊界的邊界離散程度方法。由于兩種計(jì)算方法相類似，差 別僅在于橫向邊界的邊界離散程度與Y坐標(biāo)相關(guān)，豎向邊界的邊界離散程度與X坐標(biāo)相關(guān)， 因此本實(shí)施例不對(duì)步驟104b4至步驟104b6寶述說明。
[0105] 在本實(shí)施例中，由于一個(gè)采樣塊中可能存在多條線段，因此從每個(gè)采樣塊中選取 出線段組成的線段組合可能有多種，在多個(gè)線段組合中，由于離散程度最小的線段組合中 的線段為圖像邊界上的線段的可能性較大，因此可W將線段組合中最小的離散程度作為該 線段組合所在邊界的邊界離散程度。
[0106] 在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，被矯正為矩形后的圖像的圖像橫向邊界上的線段基本 與矩形區(qū)域的橫向邊界上的線段平行，因此在橫向邊界上的采樣塊中，與橫向邊界的夾角 過大的線段為圖像邊界上的線段的可能性較小，對(duì)于豎向邊界同理。所W將夾角較大的線 段剔除，可W提高邊界離散程度計(jì)算的精確性。圖II是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的線段剔 除方法的流程圖，如圖11所示，該線段剔除方法包括W下步驟。
[0107] 在步驟104c中，當(dāng)采樣塊位于橫向邊界處時(shí)，對(duì)于該采樣塊中檢測(cè)到的任一條線 段，計(jì)算該線段與該橫向邊界的夾角，將夾角大于預(yù)定夾角闊值的線段進(jìn)行剔除。
[0108] 獲取線段的端點(diǎn)坐標(biāo)后，根據(jù)下述公式可W求出線段與該橫向邊界的夾角，其中， (xl，yl)和(x2，y2)分別為線段的兩個(gè)端點(diǎn)坐標(biāo)。
[0109]
[0110] 在步驟104d中，當(dāng)采樣塊位于豎向邊界處時(shí)，對(duì)于該采樣塊中檢測(cè)到的任一條線 段，計(jì)算該線段與該豎向邊界的夾角，將夾角大于預(yù)定夾角闊值的線段進(jìn)行剔除。
[0111] 需要說明的是，步驟l〇4d與步驟104c的計(jì)算過程相同，本實(shí)施例不對(duì)步驟104d寶 述說明。
[0112] 在另一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，將長度較短的線段剔除，也可W提高邊界離散程度 計(jì)算的精確性。
[0113] 在步驟104e中，在獲取采樣塊中檢測(cè)到的線段W及該線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)之后， 對(duì)于該采樣塊中檢測(cè)到的任一條線段，根據(jù)該線段的端點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算該線段的線段長度，將 線段長度小于預(yù)定長度闊值的線段進(jìn)行剔除。
[0114] 假設(shè)預(yù)定長度闊值為10,智能設(shè)備將會(huì)將采樣塊中所檢測(cè)到的線段中長度小于10 的線段進(jìn)行剔除。
[0115] 運(yùn)里所講的預(yù)定長度闊值可W為固定長度，可W與采樣塊邊界長度相關(guān)，也可W 與矩形邊界的長度相關(guān)，本實(shí)施例不限定預(yù)定長度闊值的具體長度。
[0116] 在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，為了確定較為合適的邊界切割位置，智能設(shè)備可W對(duì) 求取邊界離散程度時(shí)所使用的線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)求平均，來獲取較為合適的 切割坐標(biāo)。圖IJ是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的橫向邊界進(jìn)行邊 界優(yōu)化方法的流程圖，如圖IJ所示，該對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的橫向邊界進(jìn)行邊界優(yōu)化 方法包括W下步驟。
[0117] 在步驟104fl中，對(duì)于矩形區(qū)域的每條橫向邊界，在該橫向邊界的邊界離散程度低 于預(yù)定離散標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，獲取求取該邊界離散程度時(shí)所使用的線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐 標(biāo)，對(duì)獲取的所有端點(diǎn)坐標(biāo)中的Y坐標(biāo)求平均，得到該橫向邊界的Y優(yōu)化坐標(biāo)。
[0118] 舉例來說，設(shè)橫向邊界的邊界離散程度為5,求取該邊界離散程度時(shí)所使用的線段 組合為：[(1，2)，（3,4)]，[(1，2)，（3,4)]，[(3,4)，（4,5)]。
[0119] 當(dāng)預(yù)定離散標(biāo)準(zhǔn)為7時(shí)，由于該橫向邊界的邊界離散程度低于預(yù)定離散標(biāo)準(zhǔn)（5< 7 )，智能設(shè)備計(jì)算出該橫向邊界的Y優(yōu)化坐標(biāo)為3.5 [(2+4+2+4+4巧)/6 ]。
[0120] 當(dāng)預(yù)定離散標(biāo)準(zhǔn)為3時(shí)，由于該橫向邊界的邊界離散程度低于預(yù)定離散標(biāo)準(zhǔn)（5〉 3)，智能設(shè)備將判定該橫向邊界不能被優(yōu)化，將不執(zhí)行后續(xù)操作。
[0121] 在步驟104f2中，在該Y優(yōu)化坐標(biāo)的位置，沿橫向方向?qū)υ摍M向邊界進(jìn)行切割。
[0122] 圖IK是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的豎向邊界進(jìn)行邊 界優(yōu)化方法的流程圖，如圖化所示，該對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的豎向邊界進(jìn)行邊界優(yōu)化 方法包括W下步驟。
[0123] 在步驟104gl中，對(duì)于矩形區(qū)域的每條豎向邊界，在該豎向邊界的邊界離散程度低 于預(yù)定離散標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，獲取求取該邊界離散程度時(shí)所使用的線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐 標(biāo)，對(duì)獲取的所有端點(diǎn)坐標(biāo)中的X坐標(biāo)求平均，得到該豎向邊界的X優(yōu)化坐標(biāo)。
[0124] 在步驟104g2中，在該X優(yōu)化坐標(biāo)的位置，沿豎向方向?qū)υ撠Q向邊界進(jìn)行切割。
[0125] 需要說明的是，步驟104fl至步驟104f2為計(jì)算橫向邊界的邊界離散程度方法，步 驟104gl至步驟104g2為計(jì)算豎向邊界的邊界離散程度方法。由于兩種計(jì)算方法相類似，差 別僅在于橫向邊界的邊界離散程度與Y坐標(biāo)相關(guān)，豎向邊界的邊界離散程度與X坐標(biāo)相關(guān)， 因此本實(shí)施例不對(duì)步驟104gl至步驟104g2寶述說明。
[0126] 下述為本公開裝置實(shí)施例，可W用于執(zhí)行本公開方法實(shí)施例。對(duì)于本公開裝置實(shí) 施例中未披露的細(xì)節(jié)，請(qǐng)參照本公開方法實(shí)施例。
[0127] 圖2A是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種邊界優(yōu)化裝置的框圖，該邊界優(yōu)化裝置應(yīng) 用于智能設(shè)備中，該智能設(shè)備可W為移動(dòng)電話，平板設(shè)備、移動(dòng)電腦等，如圖2A所示，該邊界 優(yōu)化裝置包括但不限于:檢測(cè)模塊201、切割模塊202、提取模塊203和優(yōu)化模塊204。
[0128] 檢測(cè)模塊201，被配置為對(duì)圖片中的圖像進(jìn)行四邊形檢測(cè)，得到包含該圖像的四邊 形區(qū)域。
[0129] 切割模塊202,被配置為將檢測(cè)模塊201檢測(cè)出的四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域，沿 該矩形區(qū)域的邊界對(duì)該矩形區(qū)域進(jìn)行切割。
[0130] 提取模塊203,被配置為分別沿著矩形區(qū)域的四條邊界的內(nèi)邊緣提取至少一個(gè)采 樣塊。
[0131] 圖IC是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的分別沿著矩形區(qū)域的四條邊界的內(nèi)邊緣提取 至少一個(gè)采樣塊的示意圖，如圖IC所示，沿該矩形區(qū)域30的邊界對(duì)該矩形區(qū)域30進(jìn)行切割 后，沿著切割后的矩形區(qū)域30的四條邊界的內(nèi)邊緣提取至少一個(gè)采樣塊，每個(gè)采樣塊(采樣 塊40至采樣塊45)的四條邊均位于該切割后的矩形區(qū)域內(nèi)，且每個(gè)采樣塊(采樣塊40至采樣 塊45)的四條邊中存在一條邊與該矩形區(qū)域的一條邊界重合。
[0132] 需要說明的時(shí)，采樣塊可W在邊界上被均勻提取，可W被非均勻提取。
[0133] 需要說明的是，本實(shí)施中W采樣塊為矩形進(jìn)行舉例說明，但本實(shí)施例并不限定采 樣塊的具體形狀。
[0134] 優(yōu)化模塊204，被配置為對(duì)于每條邊界，根據(jù)邊界處提取的各個(gè)采樣塊中的所存在 線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算該邊界的邊界離散程度，對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的邊界進(jìn)行邊界 優(yōu)化。
[0135] 矩形區(qū)域存在四條邊界，在四條邊界中，兩條為橫向邊界，兩條為豎向邊界。由于 橫向邊界的邊界離散程度與Y坐標(biāo)相關(guān)，豎向邊界的邊界離散程度與X坐標(biāo)相關(guān)，因此邊界 離散程度需要依據(jù)該邊界的方向區(qū)分計(jì)算。
[0136] 運(yùn)里所講的邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的邊界是指邊界離散程度低于預(yù)定離散標(biāo)準(zhǔn) 的邊界。
[0137] 在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，請(qǐng)參見圖2B，其是根據(jù)另一示例性實(shí)施例示出的一種 邊界優(yōu)化裝置的框圖，該邊界優(yōu)化裝置應(yīng)用于智能設(shè)備中，該智能設(shè)備可W為移動(dòng)電話，平 板設(shè)備、移動(dòng)電腦等，如圖2B所示，該切割模塊202,包括:第一計(jì)算子模塊202a、第二計(jì)算子 模塊202b和矯正子模塊202c。
[0138] 第一計(jì)算子模塊202a，被配置為獲取檢測(cè)模塊201檢測(cè)出的四邊形區(qū)域的四個(gè)頂 點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算出該四邊形區(qū)域?qū)?yīng)的矩形區(qū)域的長寬比。
[0139] 圖ID是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域的示意圖，如圖 ID所示，智能設(shè)備在圖片20中建立坐標(biāo)系后，可W獲取四邊形區(qū)域10的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)，利用 透視投影方程計(jì)算出該四邊形區(qū)域10對(duì)應(yīng)的矩形區(qū)域的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)10a、10b、10c和IOcU 根據(jù)矩形區(qū)域的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算出該矩形區(qū)域的長寬比。
[0140] 第二計(jì)算子模塊20化，被配置為根據(jù)檢測(cè)模塊201檢測(cè)出的四邊形區(qū)域的四個(gè)頂 點(diǎn)坐標(biāo)和矩形區(qū)域的長寬比，計(jì)算出該四邊形區(qū)域轉(zhuǎn)換為該矩形區(qū)域的變換方程。
[0141] 運(yùn)里所講的變換方程可W為單應(yīng)變換。
[0142] 矯正子模塊202c，被配置為利用第二計(jì)算子模塊20化計(jì)算出的變換方程將四邊形 區(qū)域矯正為矩形區(qū)域。
[0143] 在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，仍舊參見圖2B所示，該優(yōu)化模塊204,包括:獲取子模塊 204a和第=計(jì)算子模塊204b。
[0144] 獲取子模塊204a，被配置為對(duì)于每個(gè)采樣塊，對(duì)采樣塊中的圖像進(jìn)行直線檢測(cè)，獲 取該采樣塊中檢測(cè)到的線段W及該線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)。
[0145] 當(dāng)智能設(shè)備利用變換方程將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域，沿矩形區(qū)域的邊界對(duì)該 矩形區(qū)域進(jìn)行切割后，智能設(shè)備可W在矩形區(qū)域重新建立坐標(biāo)系，對(duì)所提取的所有采樣塊 中的圖像進(jìn)行直線檢測(cè)，獲取采樣塊中檢測(cè)到的線段W及該線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)。
[0146] 運(yùn)里所講的直線檢測(cè)的方法可W為LSD、霍夫變換等。
[0147] 第=計(jì)算子模塊204b，被配置為對(duì)于每條邊界，根據(jù)邊界上所有采樣塊中的各條 線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算該邊界的邊界離散程度。
[0148] 在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，仍舊參見圖2B所示，該第S計(jì)算子模塊204b，包括:第 四計(jì)算子模塊204bl和第五計(jì)算子模塊204b2。
[0149] 第四計(jì)算子模塊204bl，被配置為對(duì)于矩形區(qū)域的每條橫向邊界，從該橫向邊界上 的每個(gè)采樣塊中選取線段組成預(yù)定個(gè)線段組合，每個(gè)線段組合中的線段均來自于不同的采 樣塊，任兩個(gè)線段組合中的線段不完全相同；對(duì)于每個(gè)線段組合，獲取該線段組合中各條線 段的端點(diǎn)坐標(biāo)，將所有端點(diǎn)坐標(biāo)中Y坐標(biāo)的最大值減去Y坐標(biāo)的最小值，得到該線段組合的 離散程度;將每個(gè)線段組合的離散程度中最小的離散程度作為該橫向邊界的邊界離散程 度。
[0150] 第五計(jì)算子模塊204b2,被配置為對(duì)于矩形區(qū)域的每條豎向邊界，從橫向邊界上的 每個(gè)采樣塊中選取線段組成預(yù)定個(gè)線段組合，每個(gè)線段組合中的線段均來自于不同的采樣 塊，任兩個(gè)線段組合中的線段不完全相同；對(duì)于每個(gè)線段組合，獲取該線段組合中各條線段 的端點(diǎn)坐標(biāo)，將所有端點(diǎn)坐標(biāo)中X坐標(biāo)的最大值減去X坐標(biāo)的最小值，得到該線段組合的離 散程度;將每個(gè)線段組合的離散程度中最小的離散程度作為該豎向邊界的邊界離散程度。
[0151] 在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，仍舊參見圖2B所示，該裝置還包括:第一剔除模塊205 和第二剔除模塊206。
[0152] 第一剔除模塊205,被配置為在獲取采樣塊中檢測(cè)到的線段W及該線段對(duì)應(yīng)的端 點(diǎn)坐標(biāo)之后，當(dāng)該采樣塊位于橫向邊界處時(shí)，對(duì)于該采樣塊中檢測(cè)到的任一條線段，計(jì)算該 線段與該橫向邊界的夾角，將夾角大于預(yù)定夾角闊值的線段進(jìn)行剔除。
[0153] 獲取線段的端點(diǎn)坐標(biāo)后，根據(jù)下述公式可W求出線段與該橫向邊界的夾角，其中， (xl，yl)和(x2，y2)分別為線段的兩個(gè)端點(diǎn)坐標(biāo)。
[0154]
[0155] 第二剔除模塊206,被配置為在獲取采樣塊中檢測(cè)到的線段W及該線段對(duì)應(yīng)的端 點(diǎn)坐標(biāo)之后，當(dāng)該采樣塊位于豎向邊界處時(shí)，對(duì)于該采樣塊中檢測(cè)到的任一條線段，計(jì)算該 線段與該豎向邊界的夾角，將夾角大于預(yù)定夾角闊值的線段進(jìn)行剔除。
[0156] 在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，仍舊參見圖2B所示，該裝置還包括:第=剔除模塊207。
[0157] 第=剔除模塊207,被配置為在獲取子模塊204b獲取采樣塊中檢測(cè)到的線段W及 該線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)之后，對(duì)于該采樣塊中檢測(cè)到的任一條線段，根據(jù)該線段的端點(diǎn)坐 標(biāo)計(jì)算該線段的線段長度，將線段長度小于預(yù)定長度闊值的線段進(jìn)行剔除。
[0158] 運(yùn)里所講的預(yù)定長度闊值可W為固定長度，可W與采樣塊邊界長度相關(guān)，也可W 與矩形邊界的長度相關(guān)，本實(shí)施例不限定預(yù)定長度闊值的具體長度。
[0159] 在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，仍舊參見圖2B所示，該優(yōu)化模塊204,包括:第一切割子 模塊204c和第二切割子模塊204d。
[0160] 第一切割子模塊204c，被配置為對(duì)于矩形區(qū)域的每條橫向邊界，在第四計(jì)算子模 塊204c計(jì)算的該橫向邊界的邊界離散程度低于預(yù)定離散標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，獲取求取該邊界離散程度 時(shí)所使用的線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)獲取的所有端點(diǎn)坐標(biāo)中的Y坐標(biāo)求平均，得 到該橫向邊界的Y優(yōu)化坐標(biāo);在該Y優(yōu)化坐標(biāo)的位置，沿橫向方向?qū)υ摍M向邊界進(jìn)行切割。
[0161] 第二切割子模塊204d，被配置為對(duì)于矩形區(qū)域的每條豎向邊界，在第五計(jì)算子模 塊204d計(jì)算的該豎向邊界的邊界離散程度低于預(yù)定離散標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，獲取求取該邊界離散程度 時(shí)所使用的線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)獲取的所有端點(diǎn)坐標(biāo)中的X坐標(biāo)求平均，得 到該豎向邊界的X優(yōu)化坐標(biāo);在該X優(yōu)化坐標(biāo)的位置，沿豎向方向?qū)υ撠Q向邊界進(jìn)行切割。
[0162] 在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，仍舊參見圖2B所示，該檢測(cè)模塊201，還被配置為:縮小 圖片，對(duì)該圖片中的圖像進(jìn)行四邊形檢測(cè)，得到包含該圖像的四邊形區(qū)域。
[0163] 在一種可能的實(shí)現(xiàn)方式中，仍舊參見圖2B所示，該切割模塊202,還被配置為:將四 邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域，沿該矩形區(qū)域的邊界對(duì)該矩形區(qū)域進(jìn)行切割，放大切割后的該 矩形區(qū)域。
[0164] 綜上所述，本公開實(shí)施例中提供的邊界優(yōu)化裝置，通過先對(duì)圖片中包含圖像的矩 形區(qū)域的邊界進(jìn)行初步切割，再對(duì)包含該圖像的矩形邊界進(jìn)行采樣優(yōu)化，由于圖像的采樣 計(jì)算的計(jì)算量比全圖計(jì)算的計(jì)算量小;解決了由于處理器的計(jì)算速度有限，因此智能設(shè)備 對(duì)圖片邊界進(jìn)行優(yōu)化所需要的時(shí)間較長的問題;達(dá)到了通過對(duì)圖像進(jìn)行采樣計(jì)算，降低了 智能設(shè)備進(jìn)行邊界優(yōu)化前的計(jì)算過程，加快了智能設(shè)備對(duì)圖片邊界進(jìn)行優(yōu)化的速度的效 果。
[0165] 在本實(shí)施例中，將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域后，再對(duì)圖像進(jìn)行邊界優(yōu)化，可W提 高邊界優(yōu)化的精準(zhǔn)度。
[0166] 在本實(shí)施例中，受拍攝角度影響，智能設(shè)備拍攝文檔、證件、海報(bào)后得到圖片通常 并非矩形，因此智能設(shè)備將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域后，再對(duì)圖像進(jìn)行邊界優(yōu)化，可W提 高邊界優(yōu)化的精準(zhǔn)度。
[0167] 在本實(shí)施例中，由于一個(gè)采樣塊中可能存在多條線段，因此從每個(gè)采樣塊中選取 出線段組成的線段組合可能有多種，在多個(gè)線段組合中，由于離散程度最小的線段組合中 的線段為圖像邊界上的線段的可能性較大，因此可W將線段組合中最小的離散程度作為該 線段組合所在邊界的邊界離散程度。
[0168] 在本實(shí)施例中，為了確定較為合適的邊界切割位置，智能設(shè)備可W對(duì)求取邊界離 散程度時(shí)所使用的線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)求平均，來獲取較為合適的切割坐標(biāo)。
[0169] 在本實(shí)施例中，由于圖像的分辨率與智能設(shè)備優(yōu)化圖片邊界所花的時(shí)長呈正相 關(guān)，將圖片縮小來降低圖片的分辨率后，再對(duì)該圖像進(jìn)行邊界優(yōu)化可W有效加快智能設(shè)備 優(yōu)化圖片邊界的速度。
[0170] 在本實(shí)施例中，由于放大矩形區(qū)域后，圖片畫面的分辨率提高，在初步切割后未完 全優(yōu)化掉的部分會(huì)顯示出來，對(duì)放大后的矩形區(qū)域進(jìn)一步采樣優(yōu)化，使得邊界優(yōu)化的效果 更好。
[0171] 本公開一示例性實(shí)施例提供了一種邊界優(yōu)化獲取裝置，該合法安裝包獲取裝置包 括:處理器、用于存儲(chǔ)處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器；
[0172] 其中，處理器被配置為：
[0173] 對(duì)圖片中的圖像進(jìn)行四邊形檢測(cè)，得到包含該圖像的四邊形區(qū)域；
[0174] 將四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域，沿該矩形區(qū)域的邊界對(duì)該矩形區(qū)域進(jìn)行切割；
[0175] 分別沿著矩形區(qū)域的四條邊界的內(nèi)邊緣提取至少一個(gè)采樣塊；
[0176] 對(duì)于每條邊界，根據(jù)邊界處提取的各個(gè)采樣塊中的所存在線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算 該邊界的邊界離散程度，對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的邊界進(jìn)行邊界優(yōu)化。
[0177] 圖3是根據(jù)一示例性實(shí)施例示出的一種用于優(yōu)化邊界的裝置的框圖。例如，裝置 300可W是移動(dòng)電話，計(jì)算機(jī)，數(shù)字廣播終端，消息收發(fā)設(shè)備，游戲控制臺(tái)，平板設(shè)備，醫(yī)療設(shè) 備，健身設(shè)備，個(gè)人數(shù)字助理等。
[0178] 參照?qǐng)D3,裝置300可W包括W下一個(gè)或多個(gè)組件:處理組件302,存儲(chǔ)器304,電源 組件306，多媒體組件308，音頻組件310，輸入/輸出（I/O)接口312，傳感器組件314，W及通 信組件316。
[0179] 處理組件302通?？刂蒲b置300的整體操作，諸如與顯示，電話呼叫，數(shù)據(jù)通信，相 機(jī)操作和記錄操作相關(guān)聯(lián)的操作。處理組件302可W包括一個(gè)或多個(gè)處理器318來執(zhí)行指 令，W完成上述的方法的全部或部分步驟。此外，處理組件302可W包括一個(gè)或多個(gè)模塊，便 于處理組件302和其他組件之間的交互。例如，處理組件302可W包括多媒體模塊，W方便多 媒體組件308和處理組件302之間的交互。
[0180] 存儲(chǔ)器304被配置為存儲(chǔ)各種類型的數(shù)據(jù)W支持在裝置300的操作。運(yùn)些數(shù)據(jù)的示 例包括用于在裝置300上操作的任何應(yīng)用程序或方法的指令，聯(lián)系人數(shù)據(jù)，電話簿數(shù)據(jù)，消 息，圖片，視頻等。存儲(chǔ)器304可W由任何類型的易失性或非易失性存儲(chǔ)設(shè)備或者它們的組 合實(shí)現(xiàn)，如靜態(tài)隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(SRAM)，電可擦除可編程只讀存儲(chǔ)器化EPROM)，可擦除可編 程只讀存儲(chǔ)器化PROM)，可編程只讀存儲(chǔ)器(PROM)，只讀存儲(chǔ)器(ROM)，磁存儲(chǔ)器，快閃存儲(chǔ) 器，磁盤或光盤。
[0181] 電源組件306為裝置300的各種組件提供電力。電源組件306可W包括電源管理系 統(tǒng)，一個(gè)或多個(gè)電源，及其他與為裝置300生成、管理和分配電力相關(guān)聯(lián)的組件。
[0182] 多媒體組件308包括在裝置300和用戶之間的提供一個(gè)輸出接口的屏幕。在一些實(shí) 施例中，屏幕可W包括液晶顯示器化CD)和觸摸面板(TP)。如果屏幕包括觸摸面板，屏幕可 W被實(shí)現(xiàn)為觸摸屏，W接收來自用戶的輸入信號(hào)。觸摸面板包括一個(gè)或多個(gè)觸摸傳感器W 感測(cè)觸摸、滑動(dòng)和觸摸面板上的手勢(shì)。觸摸傳感器可W不僅感測(cè)觸摸或滑動(dòng)動(dòng)作的邊界，而 且還檢測(cè)與觸摸或滑動(dòng)操作相關(guān)的持續(xù)時(shí)間和壓力。在一些實(shí)施例中，多媒體組件308包括 一個(gè)前置攝像頭和/或后置攝像頭。當(dāng)裝置300處于操作模式，如拍攝模式或視頻模式時(shí)，前 置攝像頭和/或后置攝像頭可W接收外部的多媒體數(shù)據(jù)。每個(gè)前置攝像頭和后置攝像頭可 W是一個(gè)固定的光學(xué)透鏡系統(tǒng)或具有焦距和光學(xué)變焦能力。
[0183] 音頻組件310被配置為輸出和/或輸入音頻信號(hào)。例如，音頻組件310包括一個(gè)麥克 風(fēng)(MIC)，當(dāng)裝置300處于操作模式，如呼叫模式、記錄模式和語音識(shí)別模式時(shí)，麥克風(fēng)被配 置為接收外部音頻信號(hào)。所接收的音頻信號(hào)可W被進(jìn)一步存儲(chǔ)在存儲(chǔ)器304或經(jīng)由通信組 件316發(fā)送。在一些實(shí)施例中，音頻組件310還包括一個(gè)揚(yáng)聲器，用于輸出音頻信號(hào)。
[0184] I/O接口 312為處理組件302和外圍接口模塊之間提供接口，上述外圍接口模塊可 W是鍵盤，點(diǎn)擊輪，按鈕等。運(yùn)些按鈕可包括但不限于：主頁按鈕、音量按鈕、啟動(dòng)按鈕和鎖 定按鈕。
[0185] 傳感器組件314包括一個(gè)或多個(gè)傳感器，用于為裝置300提供各個(gè)方面的狀態(tài)評(píng) 估。例如，傳感器組件314可W檢測(cè)到裝置300的打開/關(guān)閉狀態(tài)，組件的相對(duì)定位，例如組件 為裝置300的顯示器和小鍵盤，傳感器組件314還可W檢測(cè)裝置300或裝置300-個(gè)組件的位 置改變，用戶與裝置300接觸的存在或不存在，裝置300方位或加速/減速和裝置300的溫度 變化。傳感器組件314可W包括接近傳感器，被配置用來在沒有任何的物理接觸時(shí)檢測(cè)附近 物體的存在。傳感器組件314還可W包括光傳感器，如CMOS或CCD圖像傳感器，用于在成像應(yīng) 用中使用。在一些實(shí)施例中，該傳感器組件314還可W包括加速度傳感器，巧螺儀傳感器，磁 傳感器，壓力傳感器或溫度傳感器。
[0186] 通信組件316被配置為便于裝置300和其他設(shè)備之間有線或無線方式的通信。裝置 300可W接入基于通信標(biāo)準(zhǔn)的無線網(wǎng)絡(luò)，如Wi-FiJG或3G，或它們的組合。在一個(gè)示例性實(shí) 施例中，通信組件316經(jīng)由廣播信道接收來自外部廣播管理系統(tǒng)的廣播信號(hào)或廣播相關(guān)信 息。在一個(gè)示例性實(shí)施例中，通信組件316還包括近場(chǎng)通信(NFC)模塊，W促進(jìn)短程通信。例 如，在NFC模塊可基于射頻識(shí)別(RFID)技術(shù)，紅外數(shù)據(jù)協(xié)會(huì)(IrDA)技術(shù)，超寬帶(UWB)技術(shù)， 藍(lán)牙(BT)技術(shù)和其他技術(shù)來實(shí)現(xiàn)。
[0187] 在示例性實(shí)施例中，裝置300可W被一個(gè)或多個(gè)應(yīng)用專用集成電路(ASIC)、數(shù)字信 號(hào)處理器（DSP)、數(shù)字信號(hào)處理設(shè)備（DSPD)、可編程邏輯器件（PLD)、現(xiàn)場(chǎng)可編程口陣列 (FPGA)、控制器、微控制器、微處理器或其他電子元件實(shí)現(xiàn)，用于執(zhí)行上述邊界優(yōu)化方法。
[0188] 在示例性實(shí)施例中，還提供了一種包括指令的非臨時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，例 如包括指令的存儲(chǔ)器304,上述指令可由裝置300的處理器318執(zhí)行W完成上述邊界優(yōu)化方 法。例如，非臨時(shí)性計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)可W是ROM、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM) XD-R0M、磁帶、 軟盤和光數(shù)據(jù)存儲(chǔ)設(shè)備等。
[0189] 本領(lǐng)域技術(shù)人員在考慮說明書及實(shí)踐運(yùn)里公開的發(fā)明后，將容易想到本公開的其 它實(shí)施方案。本申請(qǐng)旨在涵蓋本公開的任何變型、用途或者適應(yīng)性變化，運(yùn)些變型、用途或 者適應(yīng)性變化遵循本公開的一般性原理并包括本公開未公開的本技術(shù)領(lǐng)域中的公知常識(shí) 或慣用技術(shù)手段。說明書和實(shí)施例僅被視為示例性的，本公開的真正范圍和精神由下面的 權(quán)利要求指出。
[0190]應(yīng)當(dāng)理解的是，本公開并不局限于上面已經(jīng)描述并在附圖中示出的精確結(jié)構(gòu)，并 且可W在不脫離其范圍進(jìn)行各種修改和改變。本公開的范圍僅由所附的權(quán)利要求來限制。
【主權(quán)項(xiàng)】
1. 一種邊界優(yōu)化方法，其特征在于，所述方法包括： 對(duì)圖片中的圖像進(jìn)行四邊形檢測(cè)，得到包含所述圖像的四邊形區(qū)域； 將所述四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域，沿所述矩形區(qū)域的邊界對(duì)所述矩形區(qū)域進(jìn)行切 割； 分別沿著所述矩形區(qū)域的四條邊界的內(nèi)邊緣提取至少一個(gè)采樣塊； 對(duì)于每條邊界，根據(jù)所述邊界處提取的各個(gè)采樣塊中的所存在線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算 所述邊界的邊界離散程度，對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的邊界進(jìn)行邊界優(yōu)化。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述將所述四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域， 包括： 獲取所述四邊形區(qū)域的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算出所述四邊形區(qū)域?qū)?yīng)的矩形區(qū)域的長寬 比； 根據(jù)所述四邊形區(qū)域的四個(gè)頂點(diǎn)坐標(biāo)和所述矩形區(qū)域的長寬比，計(jì)算出所述四邊形區(qū) 域轉(zhuǎn)換為所述矩形區(qū)域的變換方程； 利用所述變換方程將所述四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)于每條邊界，根據(jù)所述邊界處提取 的各個(gè)采樣塊中的所存在線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算所述邊界的邊界離散程度，包括： 對(duì)于每個(gè)采樣塊，對(duì)所述采樣塊中的圖像進(jìn)行直線檢測(cè)，獲取所述采樣塊中檢測(cè)到的 線段以及所述線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)； 對(duì)于每條邊界，根據(jù)所述邊界上所有采樣塊中的各條線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算所述 邊界的邊界離散程度。4. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述對(duì)于每條邊界，根據(jù)所述邊界上所有 采樣塊中的各條線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算所述邊界的邊界離散程度，包括： 對(duì)于所述矩形區(qū)域的每條橫向邊界，從所述橫向邊界上的每個(gè)采樣塊中選取線段組成 預(yù)定個(gè)線段組合，每個(gè)線段組合中的線段均來自于不同的采樣塊，任兩個(gè)線段組合中的線 段不完全相同；對(duì)于每個(gè)線段組合，獲取所述線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，將所有端點(diǎn) 坐標(biāo)中Y坐標(biāo)的最大值減去Y坐標(biāo)的最小值，得到所述線段組合的離散程度;將每個(gè)線段組 合的離散程度中最小的離散程度作為所述橫向邊界的邊界離散程度； 對(duì)于所述矩形區(qū)域的每條豎向邊界，從所述橫向邊界上的每個(gè)采樣塊中選取線段組成 預(yù)定個(gè)線段組合，每個(gè)線段組合中的線段均來自于不同的采樣塊，任兩個(gè)線段組合中的線 段不完全相同；對(duì)于每個(gè)線段組合，獲取所述線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，將所有端點(diǎn) 坐標(biāo)中X坐標(biāo)的最大值減去X坐標(biāo)的最小值，得到所述線段組合的離散程度;將每個(gè)線段組 合的離散程度中最小的離散程度作為所述豎向邊界的邊界離散程度。5. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，在獲取所述采樣塊中檢測(cè)到的線段以及所 述線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)之后，所述方法還包括： 當(dāng)所述采樣塊位于所述橫向邊界處時(shí)，對(duì)于所述采樣塊中檢測(cè)到的任一條線段，計(jì)算 所述線段與所述橫向邊界的夾角，將夾角大于預(yù)定夾角閾值的線段進(jìn)行剔除； 當(dāng)所述采樣塊位于所述豎向邊界處時(shí)，對(duì)于所述采樣塊中檢測(cè)到的任一條線段，計(jì)算 所述線段與所述豎向邊界的夾角，將夾角大于預(yù)定夾角閾值的線段進(jìn)行剔除。6. 根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法還包括： 在獲取所述采樣塊中檢測(cè)到的線段以及所述線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)之后，對(duì)于所述采樣 塊中檢測(cè)到的任一條線段，根據(jù)所述線段的端點(diǎn)坐標(biāo)計(jì)算所述線段的線段長度，將線段長 度小于預(yù)定長度閾值的線段進(jìn)行剔除。7. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的邊界進(jìn)行 邊界優(yōu)化，包括： 對(duì)于所述矩形區(qū)域的每條橫向邊界，在所述橫向邊界的邊界離散程度低于預(yù)定離散 標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，獲取求取所述邊界離散程度時(shí)所使用的線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)獲取 的所有端點(diǎn)坐標(biāo)中的Y坐標(biāo)求平均，得到所述橫向邊界的Y優(yōu)化坐標(biāo);在所述Y優(yōu)化坐標(biāo)的位 置，沿橫向方向?qū)λ鰴M向邊界進(jìn)行切割； 對(duì)于所述矩形區(qū)域的每條豎向邊界，在所述豎向邊界的邊界離散程度低于預(yù)定離散標(biāo) 準(zhǔn)時(shí)，獲取求取所述邊界離散程度時(shí)所使用的線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)獲取的 所有端點(diǎn)坐標(biāo)中的X坐標(biāo)求平均，得到所述豎向邊界的X優(yōu)化坐標(biāo);在所述X優(yōu)化坐標(biāo)的位 置，沿豎向方向?qū)λ鲐Q向邊界進(jìn)行切割。8. 根據(jù)權(quán)利要求1至7中任一所述的方法，其特征在于，所述對(duì)圖片中的圖像進(jìn)行四邊 形檢測(cè)，得到包含所述圖像的四邊形區(qū)域，包括： 縮小所述圖片，對(duì)縮小后的所述圖片中的圖像進(jìn)行四邊形檢測(cè)，得到包含所述圖像的 四邊形區(qū)域。9. 根據(jù)權(quán)利要求1至7中任一所述的方法，其特征在于，所述將所述四邊形區(qū)域矯正為 矩形區(qū)域，沿所述矩形區(qū)域的邊界對(duì)所述矩形區(qū)域進(jìn)行切割，包括： 將所述四邊形區(qū)域矯正為所述矩形區(qū)域，沿所述矩形區(qū)域的邊界對(duì)所述矩形區(qū)域進(jìn)行 切割，放大切割后的所述矩形區(qū)域。10. -種邊界優(yōu)化裝置，其特征在于，所述裝置包括： 檢測(cè)模塊，被配置為對(duì)圖片中的圖像進(jìn)行四邊形檢測(cè)，得到包含所述圖像的四邊形區(qū) 域； 切割模塊，被配置為將所述檢測(cè)模塊檢測(cè)出的所述四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域，沿所 述矩形區(qū)域的邊界對(duì)所述矩形區(qū)域進(jìn)行切割； 提取模塊，被配置為分別沿著所述矩形區(qū)域的四條邊界的內(nèi)邊緣提取至少一個(gè)采樣 塊； 優(yōu)化模塊，被配置為對(duì)于每條邊界，根據(jù)所述邊界處提取的各個(gè)采樣塊中的所存在線 段的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算所述邊界的邊界離散程度，對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的邊界進(jìn)行邊界 優(yōu)化。11. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述切割模塊，包括： 第一計(jì)算子模塊，被配置為獲取所述檢測(cè)模塊檢測(cè)出的所述四邊形區(qū)域的四個(gè)頂點(diǎn)坐 標(biāo)，計(jì)算出所述四邊形區(qū)域?qū)?yīng)的矩形區(qū)域的長寬比； 第二計(jì)算子模塊，被配置為根據(jù)所述檢測(cè)模塊檢測(cè)出的所述四邊形區(qū)域的四個(gè)頂點(diǎn)坐 標(biāo)和所述第一計(jì)算子模塊計(jì)算出的所述矩形區(qū)域的長寬比，計(jì)算出所述四邊形區(qū)域轉(zhuǎn)換為 所述矩形區(qū)域的變換方程； 矯正子模塊，被配置為利用所述第二計(jì)算子模塊計(jì)算出的所述變換方程將所述四邊形 區(qū)域矯正為矩形區(qū)域。12. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述優(yōu)化模塊，包括： 獲取子模塊，被配置為對(duì)于每個(gè)采樣塊，對(duì)所述采樣塊中的圖像進(jìn)行直線檢測(cè)，獲取所 述采樣塊中檢測(cè)到的線段以及所述線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)； 第三計(jì)算子模塊，被配置為對(duì)于每條邊界，根據(jù)所述邊界上所有采樣塊中的各條線段 對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算所述邊界的邊界離散程度。13. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述計(jì)算子模塊，包括： 第四計(jì)算子模塊，被配置為對(duì)于所述矩形區(qū)域的每條橫向邊界，從所述橫向邊界上的 每個(gè)采樣塊中選取線段組成預(yù)定個(gè)線段組合，每個(gè)線段組合中的線段均來自于不同的采樣 塊，任兩個(gè)線段組合中的線段不完全相同；對(duì)于每個(gè)線段組合，獲取所述線段組合中各條線 段的端點(diǎn)坐標(biāo)，將所有端點(diǎn)坐標(biāo)中Y坐標(biāo)的最大值減去Y坐標(biāo)的最小值，得到所述線段組合 的離散程度;將每個(gè)線段組合的離散程度中最小的離散程度作為所述橫向邊界的邊界離散 程度； 第五計(jì)算子模塊，被配置為對(duì)于所述矩形區(qū)域的每條豎向邊界，從所述橫向邊界上的 每個(gè)采樣塊中選取線段組成預(yù)定個(gè)線段組合，每個(gè)線段組合中的線段均來自于不同的采樣 塊，任兩個(gè)線段組合中的線段不完全相同；對(duì)于每個(gè)線段組合，獲取所述線段組合中各條線 段的端點(diǎn)坐標(biāo)，將所有端點(diǎn)坐標(biāo)中X坐標(biāo)的最大值減去X坐標(biāo)的最小值，得到所述線段組合 的離散程度;將每個(gè)線段組合的離散程度中最小的離散程度作為所述豎向邊界的邊界離散 程度。14. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括： 第一剔除模塊，被配置為在獲取所述采樣塊中檢測(cè)到的線段以及所述線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn) 坐標(biāo)之后，當(dāng)所述采樣塊位于所述橫向邊界處時(shí)，對(duì)于所述采樣塊中檢測(cè)到的任一條線段， 計(jì)算所述線段與所述橫向邊界的夾角，將夾角大于預(yù)定夾角閾值的線段進(jìn)行剔除； 第二剔除模塊，被配置為在獲取所述采樣塊中檢測(cè)到的線段以及所述線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn) 坐標(biāo)之后，當(dāng)所述采樣塊位于所述豎向邊界處時(shí)，對(duì)于所述采樣塊中檢測(cè)到的任一條線段， 計(jì)算所述線段與所述豎向邊界的夾角，將夾角大于預(yù)定夾角閾值的線段進(jìn)行剔除。15. 根據(jù)權(quán)利要求12所述的裝置，其特征在于，所述裝置還包括： 第三剔除模塊，被配置為在所述獲取子模塊獲取所述采樣塊中檢測(cè)到的線段以及所述 線段對(duì)應(yīng)的端點(diǎn)坐標(biāo)之后，對(duì)于所述采樣塊中檢測(cè)到的任一條線段，根據(jù)所述線段的端點(diǎn) 坐標(biāo)計(jì)算所述線段的線段長度，將線段長度小于預(yù)定長度閾值的線段進(jìn)行剔除。16. 根據(jù)權(quán)利要求10所述的裝置，其特征在于，所述優(yōu)化模塊，包括： 第一切割子模塊，被配置為對(duì)于所述矩形區(qū)域的每條橫向邊界，在所述第四計(jì)算子模 塊計(jì)算的所述橫向邊界的邊界離散程度低于預(yù)定離散標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，獲取求取所述邊界離散程度 時(shí)所使用的線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)獲取的所有端點(diǎn)坐標(biāo)中的Y坐標(biāo)求平均，得 到所述橫向邊界的Y優(yōu)化坐標(biāo);在所述Y優(yōu)化坐標(biāo)的位置，沿橫向方向?qū)λ鰴M向邊界進(jìn)行 切割； 第二切割子模塊，被配置為對(duì)于所述矩形區(qū)域的每條豎向邊界，在所述第五計(jì)算子模 塊計(jì)算的所述豎向邊界的邊界離散程度低于預(yù)定離散標(biāo)準(zhǔn)時(shí)，獲取求取所述邊界離散程度 時(shí)所使用的線段組合中各條線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，對(duì)獲取的所有端點(diǎn)坐標(biāo)中的X坐標(biāo)求平均，得 到所述豎向邊界的X優(yōu)化坐標(biāo);在所述X優(yōu)化坐標(biāo)的位置，沿豎向方向?qū)λ鲐Q向邊界進(jìn)行 切割。17. 根據(jù)權(quán)利要求10至16中任一所述的裝置，其特征在于，所述檢測(cè)模塊，還被配置為： 縮小所述圖片，對(duì)縮小后的所述圖片中的圖像進(jìn)行四邊形檢測(cè)，得到包含所述圖像的 四邊形區(qū)域。18. 根據(jù)權(quán)利要求10至16中任一所述的裝置，其特征在于，所述切割模塊，還被配置為： 將所述四邊形區(qū)域矯正為所述矩形區(qū)域，沿所述矩形區(qū)域的邊界對(duì)所述矩形區(qū)域進(jìn)行 切割，放大切割后的所述矩形區(qū)域。19. 一種邊界優(yōu)化裝置，其特征在于，所述裝置包括： 處理器； 用于存儲(chǔ)所述處理器可執(zhí)行指令的存儲(chǔ)器； 其中，所述處理器被配置為： 對(duì)圖片中的圖像進(jìn)行四邊形檢測(cè)，得到包含所述圖像的四邊形區(qū)域； 將所述四邊形區(qū)域矯正為矩形區(qū)域，沿所述矩形區(qū)域的邊界對(duì)所述矩形區(qū)域進(jìn)行切 割； 分別沿著所述矩形區(qū)域的四條邊界的內(nèi)邊緣提取至少一個(gè)采樣塊； 對(duì)于每條邊界，根據(jù)所述邊界處提取的各個(gè)采樣塊中的所存在線段的端點(diǎn)坐標(biāo)，計(jì)算 所述邊界的邊界離散程度，對(duì)邊界離散程度符合標(biāo)準(zhǔn)的邊界進(jìn)行邊界優(yōu)化。
【文檔編號(hào)】G06T7/00GK106023136SQ201610285586
【公開日】2016年10月12日
【申請(qǐng)日】2016年4月29日
【發(fā)明人】楊松, 李明浩, 陳志軍
【申請(qǐng)人】北京小米移動(dòng)軟件有限公司