一种面向数字人文的档案图片视觉处理系统

技术领域

本发明涉及图片视觉处理技术领域，更具体地说，本发明涉及一种面向数字人文的档案图片视觉处理系统。

背景技术

现有的档案图片视觉处理系统，通过对纸质档案进行检测扫描，将纸质档案转换成图片档案，再将图片档案进行存储，纸质档案不便于存储，档案信息不能联网，档案查找时比较繁琐，将纸质档案转换为图片，可以方便地进行档案存储，便于进行档案的线上查看，降低档案存储难度，提高档案的线上查看的效率。

然而上述技术中仍有不足，上述系统在使用过程中，只能手动进行纸质档案的转换，并且在进行档案扫描时，生成的档案图片可能会出现一系列问题，系统无法根据这些问题对图像进行纠正，也无法对用户进行提醒，出现这些问题时，只能通过人工操作进行照片的重新获取，步骤较为复杂，使得档案图片的录入进程缓慢，无法进行大规模的档案图片录入，现有技术在进行档案图片生成时，无法对图片的状态进行检测，也无法对档案图片的生成进行控制和纠正，大大降低了工作效率，增加了档案图片转换的难度。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明的提供一种面向数字人文的档案图片视觉处理系统，通过增加档案扫描秒生成预处理图片，并对生成的图片完整度、清晰度、偏斜程度进行计算之后对出现问题的图片进行校正，以解决上述背景技术中提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

优选的，档案扫描模块用于系统对学生的纸质档案进行扫描，并生成纸质档案的预处理图片，所述档案扫描模块包括：

扫描仪扫描单元：系统控制扫描仪对平台上的学生纸质档案进行扫描；

预处理图片生成单元：纸质档案经过扫描后，系统生成该学生档案的预处理图片，并将图片内的信息存储在数据库中。

优选的，图片基础数据采集模块，根据生成的纸质档案的预处理图片，获取图片和档案信息并进行编号，所述图片基础数据采集模块包括：

图片信息获取单元：通过系统进行纸质档案的扫描，进行档案数据的存储，提取档案信息和档案图片信息；

数据整合编号单元：对采集到的信息进行整理并编号，具体包括：档案内的元素区域个数A、图片内的元素区域个数n、图片内被遮挡的第n个元素区域面积C

优选的，图片完整程度计算模块，根据对图片内容与档案内容的匹配程度以及遮挡区域的计算，计算出生成的预处理档案图片的完整程度，确定图片是否完整，所述图片完整程度计算模块具体包括：

图片与档案匹配值计算单元：提取多个档案与图片中的同类元素，并由同类元素组成的数组，计算图片与纸质档案的匹配程度：F

元素区域完整程度值计算单元：根据个元素所在区域被遮挡的面积，计算出个元素区域的完整程度值，

图片完整程度值计算单元：计算整个图片的完整程度，整个图片的完整程度由图片与档案的匹配程度以及图片的元素区域完整程度影响，

优选的，图片清晰度检验模块，利用sobel算子对生成的预处理档案照片进行清晰度计算，并确认预处理清晰度是否合格，所述图片清晰度检验模块具体包括：

目标点确定单元：在图片I中选取一个目标点，并记作I(x,y)；

梯度数值计算单元：利用sobel算子计算图片的梯度函数值，设Sobel卷积核为Gx,Gy，则图片目标点的梯度值为

Tenengrad值计算单元：该图片的Tenengrad值为：

清晰度判断单元：根据图片的Tenengrad值，判断图片清晰度是否合格，图片Tenengrad值大于T，则图片清晰度合格，否则图片清晰度不合格。

优选的，图片内容偏斜角度计算模块，通过计算图片中档案内容里目标点间的余弦值判断预处理图片中的档案内容是否发生偏斜，并得出图片中档案内容的偏斜角度，所述图片内容偏斜角度计算模块具体包括：

目标点选定单元：将图片中的档案内容进行定位并确定档案内容区域，进行框架构造，确定档案内容区域的上限和下限，得到上限与下限中点，分别记为U

角度余弦值计算单元：根据目标点构造目标点的向量，分别为

偏斜角判断单元：判断cosθ是否为1，若cosθ＝1则图片内容未发生偏斜，cosθ≠1，即预处理图片中的档案内容发生偏斜，并根据cosθ的值计算出图片档案内容的偏斜角度。

优选的，图片校正与提示模块：用于对预处理图片进行初次校正和二次计算，据二次计算后的结果，判断该图片是否需要用户进行二次扫描操作并生成最终档案图片，所述图片校正与提示模块具体包括：

残缺图片校正单元：对不完整的图片进行初次校正，通过控制扫描仪镜头的偏转，直至将整个学生档案记录在镜头之中，通过计算图片遮挡程度，将计算结果传输至用户终端，提醒用户进行纸质档案遮挡物的清除；

模糊图片校正单元：根据图片的清晰程度值，进行多次镜头聚焦采集并计算，直至采集到的图片清晰度大于T；

偏斜图片校正单元：计算出偏斜图片的偏斜角θ，再根据偏斜角θ，对图片进行旋转，校正图片，并进行校正后的二次计算，直至生成偏斜角度为0的档案图片；

最终档案图片认定模块：将经过校正的预处理图片和图片的数据传输至用户端，并向用户提供图片认定的判断指令，用户通过判断指令，自主选择接收或拒绝将系统处理过图片认定为最终图片，系统将用户的选择结果传输至系统后台终端，后台终端根据用户的选择进行档案的二次扫描或者进行认定图片的录入。

本发明的技术效果和优点：

本发明通过对学生纸质档案进行扫描录入，生成档案的预处理图片，系统对预处理图片进行计算，计算出图片的完整程度、清晰度以及图片中档案内容的偏斜程度，通过上述数据对档案预处理图片进行校正和二次计算，并将校正后的结果传输至用户端口，向用户提供判断指令，帮助用户进行图片认定或进行档案重新扫描的操作，通过用户的操作，系统后台对图片进行存储或对档案进行再次扫描，有助于提高学生档案图片生成的效率和美观程度，保证对图片做出有效合适的处理，方便用户进行档案图片的生成和存储。

附图说明

图1为本发明的系统结构框图。

图2为本发明的系统流程图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

本实施例提供了如图1所示一种面向数字人文的档案图片视觉处理系统，包括档案扫描模块、图片基础数据采集模块、图片完整程度计算模块、图片清晰度检验模块、图片内容偏斜角度计算模块以及图片校正与提示模块。

所述档案扫描模块用于系统利用扫描仪的扫描镜头，对学生的纸质档案进行扫描，将纸质档案中的内容扫描存储至系统内，并生成纸质档案的预处理图片，所述图片基础数据采集模块用于系统根据生成的纸质档案的预处理图片，获取图片和档案信息并进行编号，所述图片完整程度计算模块用于系统根据对图片内容与档案内容的匹配程度以及遮挡区域的计算，计算出生成的预处理档案图片的完整程度，判断图片是否完整，所述图片清晰度检验模块利用sobel算子对生成的预处理档案照片进行清晰度计算，并确认清晰度是否合格，所述图片内容偏斜角度计算模块用于系统根据目标点的坐标，计算目标点之间余弦值的大小，通过目标点间的余弦值判断预处理图片中的档案内容是否发生偏斜，并得出图片中档案内容的偏斜角度，所述图片校正与提示模块对图片内容不完整、不清晰、内容偏斜的图片进行校正，对校正后的结果进行二次计算，根据二次计算后的结果，判断该图片是否需要用户进行二次扫描操作并生成最终档案图片，并将最终档案图片传输至系统数据库和用户端口。

本实施与现有技术的区别在于图片完整程度计算模块、图片清晰度检验模块以及图片内容偏斜角度计算模块，图片完整度计算模块增加计算功能，根据档案图片与纸质档案中元素匹配程度以及档案图片遮挡面积，计算档案图片的完整程度，图片清晰度检验模块增加图片清晰度计算功能，根据sobel算子计算出图片的Tenengrad值，根据Tenengrad值判断图片的清晰度，图片内容偏斜角度计算模块增加向量坐标余弦值计算功能，根据定位图片内容上限与下限的中点坐标，计算出二者的向量余弦值，并根据向量余弦值的大小，判断图片内容是否发生偏斜，上述技术保证了档案生成的图片具有美观性，并查找除了图片中存在的问题，降低了用户的操作次数，上述过程是现有技术不具备的。

如图2本实施例提供一种面向数字人文的档案图片视觉处理系统的系统流程图，具体包括下列步骤：

101、通过档案扫描模块对学生的纸质档案进行扫描，并生成纸质档案的预处理图片，进行学生纸质档案扫描和图片生成的具体步骤为：

A1、系统控制扫描仪对平台上的学生纸质档案进行扫描；

A2、纸质档案经过扫描后，系统生成该学生档案的预处理图片，并将图片内的信息存储在数据库中。

102、通过图片基础数据采集模块，根据系统生成的纸质档案的预处理图片，获取图片和档案信息并进行编号，进行信息采集以及整合编号的具体步骤为：

B1、通过系统进行纸质档案的扫描，进行档案数据的存储，提取档案信息和档案图片信息；

B2、对采集到的信息进行整理并编号，具体包括：档案内的元素区域个数A、图片内的元素区域个数n、图片内被遮挡的第n个元素区域面积C

在这里需要说明的是：图片和档案信息的采集不仅是对二者内容上的采集还包括图片的像素量图片的规格数据等，对这些数据进行采集和编号有助于接下来系统对图片进行完整度，清晰度以及图片偏斜程度的计算。

103、通过图片完整程度计算模块，对图片内容与档案内容的匹配程度以及遮挡区域的计算，计算出生成的预处理档案图片的完整程度，确定图片是否完整，进行图片完整程度计算的具体步骤为：

C1、提取多个档案与图片中的同类元素，并由同类元素组成的数组，计算图片与纸质档案的匹配程度：F

C2、根据个元素所在区域被遮挡的面积，计算出个元素区域的完整程度值，

C3、计算整个图片的完整程度，整个图片的完整程度由图片与档案的匹配程度以及图片的元素区域完整程度影响，

在这里需要说明的是：档案和档案图片中由许多元素组成，计算图片与档案中元素的匹配程度从侧面反映了图片的完整程度，档案中的某些元素没有扫描到图片中，那种图片与档案的元素匹配程度会下降，当档案被遮挡时，生成的图片的完整度也会下降，因此系统需要进行图片匹配程度以及遮挡程度的计算。

105、通过图片清晰度检验模块，利用sobel算子对生成的预处理档案照片进行清晰度计算，并确认预处理清晰度是否合格，进行档案预处理图片清晰度计算和判断的具体步骤为：

D1、在图片I中选取一个目标点，并记作I(x,y)；

D2、利用sobel算子计算图片的梯度函数值，设Sobel卷积核为Gx,Gy，则图片目标点的梯度值为

D3、计算该图片的Tenengrad值：

D4、根据图片的Tenengrad值，判断图片清晰度是否合格，图片Tenengrad值大于T，则图片清晰度合格，否则图片清晰度不合格；

在这里需要说明的是：sobel算子是检测图片清晰度的重要算子之一，在这里不做过多的叙述，利用sobel算子计算出图片的Tenengrad值，Tenengrad值越大，证明图片越清晰，在这里设定一阈值T，对Tenengrad值的大小做出约束，有助于帮助系统判断图像是否清晰，以及扫描镜头是否需要进行多次聚焦以扫描清晰的档案图片。

106、通过图片内容偏斜角度计算模块，通过计算图片中档案内容里目标点间的余弦值判断预处理图片中的档案内容是否发生偏斜，并得出图片中档案内容的偏斜角度，进行图片偏斜角度计算和判断的具体步骤为：

E1、将图片中的档案内容进行定位并确定档案内容区域，进行框架构造，确定档案内容区域的上限和下限，得到上限与下限中点，分别记为U

E2、根据目标点构造目标点的向量，分别为

E3、判断cosθ是否为1，若cosθ＝1则图片内容未发生偏斜，cosθ≠1，即预处理图片中的档案内容发生偏斜，并根据cosθ的值计算出图片档案内容的偏斜角度；

在这里需要说明的是：确定图片内容上限与下限中点的坐标，有助于进行图片内容偏斜角度的计算，当图片内容发生偏斜的时候，由目标点构成的向量坐标的余弦值会发生改变，图片正常时余弦值为1，图片偏斜时，余弦值不为1，因此通过计算向量坐标的余弦值就可以判断图片内容是否发生偏斜，也可以判断出偏斜角度，有助于接下来系统对图片进行校正。

107、通过图片校正与提示模块，对预处理图片进行初次校正和二次计算，根据二次计算后的结果，判断该图片是否需要用户进行二次扫描操作并生成最终档案图片，进行图片校正和提醒用户确认的具体步骤为：

F1、对不完整的图片进行初次校正，通过控制扫描仪镜头的偏转，直至将整个学生档案记录在镜头之中，通过计算图片遮挡程度，将计算结果传输至用户终端，提醒用户进行纸质档案遮挡物的清除；

F2、根据图片的清晰程度值，进行多次镜头聚焦采集并计算，直至采集到的图片清晰度大于T；

F3、计算出偏斜图片的偏斜角θ，再根据偏斜角θ，对图片进行旋转，校正图片，并进行校正后的二次计算，直至生成偏斜角度为0的档案图片；

F4、将经过校正的预处理图片和图片的数据传输至用户端，并向用户提供图片认定的判断指令，用户通过判断指令自主选择程序，自主选择接收或拒绝将系统处理过图片认定为最终图片，系统将用户的选择结果传输至系统后台终端，后台终端根据用户的选择进行图片的二次扫描或者进行认定图片的录入；

在这里需要说明的是：图片校正分为两种情况，一种是系统对预处理的图像进行校正，通过扫描镜头的转移以及各种程序算法，实现图片的校正，另外一种是系统对图片无法进行操作，则需要借助用户，对纸质档案进行相关操作，以达到校正图片的目的。

最后：以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。