灰度值G ；与前一个扫描的像素的灰度值Glri的差G； -Glri，与所述新像素之前扫描的两个像素的灰度值的差Glr1-Glrf相等。
[0068]比如，连续三个像素(像素1，像素2，像素3)灰度值分别是:251，252，256。那么系统将把灰度值差大于3的像素3 (灰度值为256)检测出来，然后对像素3的灰度值进行校正，将像素3的灰度值调整为253，可以看出，这三个像素重新排序成:251，252，253。
[0069]较佳地，将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像，包括:
[0070]将校正后的各子图像区域拼接在一起；
[0071 ] 对拼接后的图像进行平滑处理，生成校正后的图像。
[0072]如图2所示，本发明实施例提供了一种图像处理装置，包括:
[0073]分割模块，用于将原始图像分割为子图像区域；
[0074]校正模块，用于对每一个子图像区域分别进行校正；
[0075]拼接模块，用于将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像。
[0076]所述装置还可以包括下述特点:
[0077]较佳地，分割模块，用于将原始图像分割为子图像区域，包括:
[0078]根据原始图像的构图特征对原始图像进行分割，生成子图像区域。
[0079]其中，图像的构图特征，包括以下至少一种:色彩、构图元素、构图结构。
[0080]较佳地，将原始图像分割为子图像区域，包括:
[0081]将原始图像分割为N个大小相同的子图像区域；其中，N为大于或等于I的整数。
[0082]较佳地，校正模块，用于对每一个子图像区域分别进行校正，包括:
[0083]对每一个子图像区域，采用像素连续性预测方式对该子图像区域进行修复，具体包括:
[0084]对该子图像区域的像素进行扫描，在扫描到一个新像素η时，将该新像素的灰度值6?与前一个扫描的像素的灰度值G n_i进行比较，如二者之间的灰度值的差的绝对值
Gn-GlriI大于阈值，则对该新像素的灰度值Gn?行修正，使修正后的新像素的灰度值Gn’与前一个扫描的像素的灰度值Glri的差G ； -Glri，与所述新像素之前扫描的两个像素的灰度值的差Glri _Gn_2相等。
[0085]较佳地，拼接模块，用于将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像，包括:
[0086]将校正后的各子图像区域拼接在一起；
[0087]对拼接后的图像进行平滑处理，生成校正后的图像。
[0088]上述实施例提供的一种图像处理方法和装置，根据原始图像的构图特征对原始图像进行分割，对分割成的每一个子图像区域分别进行校正，将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像，该方法对校正后的图像进行识别，能够提高对变形图片的识别率。
[0089]本领域普通技术人员可以理解上述方法中的全部或部分步骤可通过程序来指令相关硬件完成，所述程序可以存储于计算机可读存储介质中，如只读存储器、磁盘或光盘等。可选地，上述实施例的全部或部分步骤也可以使用一个或多个集成电路来实现，相应地，上述实施例中的各模块/单元可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。本发明不限制于任何特定形式的硬件和软件的结合。
[0090]需要说明的是，本发明还可有其他多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。
【主权项】
1.一种图像处理方法，该方法包括: 将原始图像分割为子图像区域； 对每一个子图像区域分别进行校正； 将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于: 将原始图像分割为子图像区域，包括: 根据原始图像的构图特征对原始图像进行分割，生成子图像区域。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于: 将原始图像分割为子图像区域，包括: 将原始图像分割为N个大小相同的子图像区域；其中，N为大于或等于I的整数。4.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于: 对每一个子图像区域分别进行校正，包括: 对每一个子图像区域，采用像素连续性预测方式对该子图像区域进行修复，具体包括: 对该子图像区域的像素进行扫描，在扫描到一个新像素η时，将该新像素的灰度值Gn与前一个扫描的像素的灰度值Glri进行比较，如二者之间的灰度值的差的绝对值IGn-Glri大于阈值，则对该新像素的灰度值Gn?行修正，使修正后的新像素的灰度值G η’与前一个扫描的像素的灰度值Glri的差G n’-Glri，与所述新像素之前扫描的两个像素的灰度值的差Gn-1_Gn-2相等。5.如权利要求1或2或3所述的方法，其特征在于: 将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像，包括: 将校正后的各子图像区域拼接在一起； 对拼接后的图像进行平滑处理，生成校正后的图像。6.如权利要求2所述的方法，其特征在于: 图像的构图特征，包括以下至少一种:色彩、构图元素、构图结构。7.一种图像处理装置，包括: 分割模块，用于将原始图像分割为子图像区域； 校正模块，用于对每一个子图像区域分别进行校正； 拼接模块，用于将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像。8.如权利要求7所述的装置，其特征在于: 分割模块，用于将原始图像分割为子图像区域，包括: 根据原始图像的构图特征对原始图像进行分割，生成子图像区域。9.如权利要求7所述的装置，其特征在于: 将原始图像分割为子图像区域，包括: 将原始图像分割为N个大小相同的子图像区域；其中，N为大于或等于I的整数。10.如权利要求7或8或9所述的装置，其特征在于: 校正模块，用于对每一个子图像区域分别进行校正，包括: 对每一个子图像区域，采用像素连续性预测方式对该子图像区域进行修复，具体包括: 对该子图像区域的像素进行扫描，在扫描到一个新像素η时，将该新像素的灰度值Gn与前一个扫描的像素的灰度值Glri进行比较，如二者之间的灰度值的差的绝对值IGn-Glri大于阈值，则对该新像素的灰度值Gn?行修正，使修正后的新像素的灰度值G n’与前一个扫描的像素的灰度值Glri的差G n’-Glri，与所述新像素之前扫描的两个像素的灰度值的差Gn-1_Gn-2相等。11.如权利要求7或8或9所述的装置，其特征在于: 拼接模块，用于将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像，包括: 将校正后的各子图像区域拼接在一起； 对拼接后的图像进行平滑处理，生成校正后的图像。12.如权利要求8所述的装置，其特征在于: 图像的构图特征，包括以下至少一种:色彩、构图元素、构图结构。
【专利摘要】本发明公开了一种图像处理方法，该方法包括：将原始图像分割为子图像区域；对每一个子图像区域分别进行校正；将校正后的各子图像区域拼接成校正后的图像。本发明能够校正变形图片，从而提高对变形图片的识别率。本发明还公开了一种图像处理装置。
【IPC分类】G06K9/54
【公开号】CN104966092
【申请号】CN201510335049
【发明人】郭强
【申请人】中国联合网络通信集团有限公司
【公开日】2015年10月7日
【申请日】2015年6月16日