专利名称：证件图像倒置检测校正的方法
技术领域：
本发明涉及一种应用于证件图像倒置检测校正的方法，具体来说，涉及一种利用人脸肤色定位，并结合投影统计来确定图像是否倒置的方法。
背景技术：
从证件中获取相关的信息，已越来越多的出现在社会民生的众多领域中，随着计算机技术、图像处理和光学文字识别算法的成熟，利用计算机进行证件信息自动识别录入已经成为可能，这种获取信息手段的出
现将极大的提高业务双方的办事效率。基于计算机OCR的证件信息采集系统可以广泛应用于公安、银行、电信、邮政、铁路、民航、证券、民政、出入境、部队、网吧和酒店等部门行业中，可以节省大量的人力和物力，具有相当广阔的应用前景。
证件信息釆集系统可分为图像采集、图像预处理、证件定位、图像分割、字符识别五个主要步骤，证件图像倒置检测校正是证件定位、图像分割间的一个重要处理过程，证件图像会由于证件放置的随意性而出现倒置现象，这不仅会给下一步图像分割带来困难，甚至导致证件信息不能正确识别。
证件图像的倒置检测校正是证件信息采集系统中一个重要的课题，为了尽量避免证件成像倒置的问题，可以对采集设备和采集步骤、使用方法等进行一些相应的限制，但是考虑到系统的健壮性和可扩展性(如适应于不同大小的证件)，同时还要给予用户最大程度上的使用自由度，所以要杜绝证件图像成像倒置现象比较困难，但若不对证件进行相应的倒置检测校正，则会对证件图像进行信息子图块(如头像、姓名、证件号码等信息块)的分割带来很大的困难，最显著问题的就是会由于信息缺损、字符变形等因素而导致字符识别和信息提取出错。
通常情况下，证件的图像采集是在一个四周黑暗的特定环境中完成的，它比常见的车牌识别系统的成像环境要好得多，保证了对成像过程受到的千扰具有较好的可预测性，通常拍摄到的证件图像较为清晰，效果比较好，物平面与镜头平面也是平行的，即不会出现透视成像现象
(Perspective Imaging)。同时，由于证件如二代身份证等的头像是彩色的，故为人脸肤色检测、RGB轮廓勾勒提供了良好的基础。
发明内容
针对以上的不足，本发明提供了一种能够快速自动判定证件图像是否倒置，若倒置，并及时更正的证件图像倒置检测校正的方法。本发明的证件图像倒置检测校正的方法包括
1) 图像采集利用图像采集工具获取证件的彩色图像；
2) 转换色彩空间将上述步骤得到的证件图像的RGB色彩空间转换成HIS色彩空间；
3) 人脸检测根据人脸肤色约束条件将上述步骤得到的图像转换成
二值图像；4) 人脸切割根据二值图像中人脸部分的二值图像将步骤1)得到的人脸部分图像切割出来；
5) 提取人脸轮廓利用RGB边缘提取法，得到人脸的边缘二值图
像；
6) 水平投影统计检测证件倒置。
所述步骤1)还包括步骤11):将步骤1)获取的证件彩色图像进行缩放。
所述步骤3)还包括31):将步骤3)得到的人脸的二值图像进行中
值滤波操作，得到一幅只剩下人脸部分的二值图像。
对人脸的二值图像进行中值滤波操作采用的是9X9的模板。所述步骤5)中利用RGB边缘提取法提取人脸轮廓的过程包括51)定义原人脸图像像素/(/J)的红、绿、蓝分量为c、 g。 b,，相同行/("W)的红、绿、蓝分量为^ g2、 b2，相同列/(/,y + l)的红、绿、蓝分量为r;、 g3、 b3，上述分量先自增1.5倍，然后根据下面的公式得到处理
后图像g(Z,/)的红、绿、蓝分量为r、 g、 b:
r = 2xV""2)2+(。_r3)2
52) 将步骤51)得到的r、 g、 b这三个分量用灰度公式转换为灰度值g， = 0.11x6 + 0.5xg + 0.39xr ;
53) 根据约束条件，将该灰度值转换为0或255:6麵r戸/i/e ，g，>2oo ;
54) 遍历整幅人脸图像，重复进行步骤51) 52)操作，直至遍历完毕，可得到一幅人脸轮廓的二值图像。
所述步骤6)水平投影统计检测证件倒置过程包括61)将人脸轮廓的二值图像分成上、下两部分A^和A^61)如果AA,-A^ <15，则可断定图像倒置，应将图像旋转180。；反之，
则判断图像为正常。
本发明的有益效果本发明的证件图像倒置检测校正方法在保持图像人脸轮廓信息不变的情况下将图像縮小，从而参与人脸肤色定位和图像的轮廓提取操作的像素大大减少，这不仅提高了算法效率，还保证了算法检测的准确性高，鲁棒性强、可靠性高。
图1为本发明证件图像倒置检测校正方法流程图；图2为本发明证件原始图像(由于证件涉及私人信息，故在证件图像部分区域进行了信息抹除，下同)；'
图3为本发明根据人脸肤色检测得到的二值图像；
图4为利用9X9模板进行中值滤波后的二值图像；
图5为根据检测到的人脸位置切割出来的人脸部分图像；
图6为利用RGB轮廓提取法提取出来的人脸轮廓图7为利用约束条件将人脸轮廓图转换成的二值图像；
图8为利用水平投影统计法检测到图像倒置后旋转正常图像。
具体实施例方式
下面结合附图对本发明进行进一步阐述，但不作为对本发明的限定，本发明的理想目标输出是一幅没有倒置的证件图像。
如图1所示，为本发明的证件图像倒置自动检测校正方法总体流程图，它包括
1、 图像采集
首先是进行证件图像采集，可以利用常见的网络摄像头、数码相机、扫描仪或购买一些证件识读仪摄取图像。在本发明中，由于成像背景环境很好，拍摄到的证件图像比较清晰，适合后续的处理工作。
鉴于证件都有一幅彩色头像，故本发明采用基于肤色定位人脸，然后根据人脸特征来检测图像是否倒置，最后输出正常图像。
2、 縮小图像
由于只需利用人脸来检测图像是否倒置，将图像縮小到一定的程度并不会改变图像中人脸的相关信息，但图像过小则会适得其反。故需将上述步骤获取的证件彩色图像复制后以适当的縮小因子将之缩小，以减少算法的运算量。
3、 转换色彩空间
将该图像的RGB色彩空间转换为HIS色彩空间，转换公式为-<formula>formula see original document page 8</formula>
其中，R、 G、 B表示己归一化到[O, l]范围的RGB色彩空间的红色、绿色、蓝色三通道的颜色分量；H、 I、 S表示HIS色彩空间的色度、亮度、饱和度分量；6> = arccoS<
》-G)余5)]
[(")2争5)(G-《
，代表像素点与
HIS色彩空间的红色轴之间的夹角
4、 人脸检测
根据下面的人脸肤色约束条件将图像转换为二值图像
0.003 <i/< 0.1740.040 <S< 0.3520.352 </<l
转换后的图像还存在一些干扰噪声，必须滤除这些干扰噪声。
5、 中值滤波
利用9X9的模板对二值图像进行中值滤波操作，可将干扰噪声滤除，从而得到一幅只剩下人脸部分的二值图像。
6、 人脸切割
根据人脸二值图将前面縮小图的人脸部分图像切割出来，此时图像尺寸将更小，参与运算的像素数量也更少，从而后续的运算速度会得到大大提高。
7、 提取人脸轮廓
利用RGB边缘提取法，得到人脸的边缘二值图像，方法如下Stepl:设原人脸图像像素/G,/)的红、绿、蓝分量为r。 gl、 b,，相同行/G + l,力的红、绿、蓝分量为^、 g2、 b2，相同列/(/，/ + 1)的红、绿、蓝分量为6、 g3、 b3，上述分量先自增1.5倍，然后根据下面的公式得到处理后图像g(/，乃的红、绿、蓝分量为r、 g、 b，这三个分量可以通过下式计算得到<formula>formula see original document page 10</formula>
Step2:将Stepl得到的r、 g、 b这三个分量用灰度公式转换为灰度值: gray = 0.11 xZ) + 0,5 x g + 0.39 x r
Step3:根据约束条件，将该灰度值转换为0或255:
L. , ("255, g—200,
&離戸/"叫0 gra"200
Step4:遍历整幅图像，重复进行Stepl Step3操作，直至遍历完毕， 此时可得到一幅人脸轮廓的二值图像。 8、水平投影统计检测证件倒置
将人脸分成上、下两部分"、7V2，根据人脸特征可知，带眼睛、眉 毛部分的线条像素之和总是比只带鼻子、嘴唇部分的线条像素之和多， 因此可采用水平投影统计方法统计上下部分图像的像素之和，然后根据 两者的大小来确定图像是否倒置如果iV,-乂 <15，即上部分与下部分轮
廓线条像素之差小于15，则可断定图像倒置(因为人脸上半部分包括眼 睛、眉毛，比人脸下半部分包括的鼻子、嘴巴的轮廓像素要多得多。)， 应将图像旋转180°;反之，则判断图像为正常。
至此，倾斜与倒置检测算法结束，输出一幅正常的证件图像。
具体实施例
使用一个USB网络摄像头，分辨率为640X480，拍摄一幅水平摆放 的第二代居民身份证件图像。
由图2可见，证件图像存在倒置现象，可通过人脸肤色定位人脸部分，然后根据人脸轮廓特征，利用水平投影统计法来检测图像是否存在 倒置现象。
将图2縮小为原来大小的1/4，以减少运算量，然后根据人脸肤色约 束条件，将图像二值化，如图3所示。
此时二值图中存在大量的干扰噪声，对它进行9X9的中值滤波，可 将噪声滤除，如图4所示。
由图4可知，此时二值图中只剩下人脸部分，将人脸部分的图像剪 切出来，如图5所示，进一步减少运算量。
根据式RGB边缘提取法可得到人脸部分的轮廓图6，再由灰度值的
约束条件，将轮廓图转换为二值图像，如图7所示。
将图7分为上、下两半"、乂，分别利用水平投影统计法对这两部 分分别进行统计轮廓线条像素点的总和，得到iV,52、 乂=85，由7V,- <15可知源图像倒置了，故将图2旋转180。即可将图像还原为正常，如图 8所示。
由整个算法及其结果可见本发明能够正确检测出证件图像是否放倒 置，从而将之还原，给予用户更高的使用自由度。由于本算法充分利用 縮小后图像的色彩与人脸肤色、人脸轮廓特征不变的特点，大大减少了 算法的运算量，提高了程序的运行速度，从而达到高效、可靠、鲁棒性 强、容错性好的设计要求。
权利要求
1、一种证件图像倒置检测校正的方法，其特征在于，它包括1)图像采集利用图像采集工具获取证件的彩色图像；2)转换色彩空间将上述步骤得到的证件图像的RGB色彩空间转换成HIS色彩空间；3)人脸检测根据人脸肤色约束条件将上述步骤得到的图像转换成二值图像；4)人脸切割根据二值图像中人脸部分的二值图像将步骤1)得到的人脸部分图像切割出来；5)提取人脸轮廓利用RGB边缘提取法，得到人脸的边缘二值图像；6)水平投影统计检测证件倒置。
2、 根据权利要求1所述的证件图像倒置检测校正的方法，其特征在 于，所述步骤1)还包括步骤11):将步骤1)获取的证件彩色图像进行 縮放。
3、 根据权利要求1或2所述的证件图像倒置检测校正的方法，其特 征在于，所述步骤3)还包括31):将步骤3)得到的。
4、 根据权利要求3所述的证件图像倒置检测校正的方法，其特征在 于，所述对人脸的二值图像进行中值滤波操作采用的是9X9的模板。
5、 根据权利要求1或4所述的证件图像倒置检测校正的方法，其特 征在于，所述步骤5)中利用RGB边缘提取法提取人脸轮廓的过程包括:[51)定义原人脸图像像素/(/，力的红、绿、蓝分量为《、gl、 lv相同行/(/+1,_/)的红、绿、蓝分量为^、 g2、 b2，相同列/(" + l)的红、绿、蓝 分量为,3、 g3、 b3，上述分量先自增1.5倍，然后根据下面的公式得到处理 后图像g(/,/;)的红、绿、蓝分量为r、 g、 b:"2xV(夂—62)2+(夂-63)252) 将步骤51)得到的r、 g、 b这三个分量用灰度公式转换为灰度值: g， = 0.11x6 +0.5xg +0.39 xr ;53) 根据约束条件，将该灰度值转换为0或255:,. , (255 g一200,54) 遍历整幅人脸图像，重复进行步骤51) ~ 52)操作，直节遍历 完毕，可得到一幅人脸轮廓的二值图像。
6、根据权利要求1或4所述的证件图像倒置检测校正的方法，其特 征在于，所述步骤6)水平投影统计检测证件倒置过程包括 61)将人脸轮廓的二值图像分成上、下两部分yv,和^; 61)如果W,-A^ <15，则可断定图像倒置，应将图像旋转180。；反之，则判断图像为正常。
全文摘要
本发明公开了一种证件图像倒置检测校正的方法，包括1)利用图像采集工具获取证件彩色图像；2)按照一定比例因子缩小证件图像；3)将证件图像RGB色彩空间转换成HIS色彩空间；4)利用人脸肤色约束条件将HIS图像转换成二值图像；5)将二值图像进行中值滤波，得到只剩下人脸部分的二值图像；6)根据人脸部分二值图像将人脸部分图像切割出来；7)利用RGB边缘提取法，得到人脸边缘二值图像；8)利用水平投影统计检测证件倒置。本发明证件图像倒置检测校正方法在保持图像人脸轮廓信息不变的情况下将图像缩小，从而参与人脸肤色定位和图像的轮廓提取操作的像素大大减少，不仅提高了算法效率，还保证了算法检测的准确性高、鲁棒性强和可靠性高。
文档编号G06T7/00GK101655981SQ200910192159
公开日2010年2月24日 申请日期2009年9月9日 优先权日2009年9月9日
发明者文旭桦, 朱雄泳, 谭洪舟, 郑俊辉 申请人:谭洪舟