一种基于邻域像素多权重决策的公章图像分割方法及系统

技术领域

本发明涉及图像分割技术领域，具体而言，涉及一种基于邻域像素多权重决策的公章图像分割方法及系统。

背景技术

随着时代的进步，大家的法律意识越来越得到提升，为了保护自己的合法权益，每天都会签署相关的合同、协议。在签署的过程中，会有很多的公章出现在合同、协议中，其经过扫描后会变成公章图像。如何有效地分割出公章图像，是对比、识别等过程的前提。基于深度学习的分割方法会消耗巨大的计算资源，同时，传统的低耗分割方法并没有较为理想的分割效果。因此，如何利用低能耗的传统方法实现高精度的分割结果是一项非常有意义的工作。

作为经典的传统分割方法，分水岭分割方法可以相对较好地分割图像，但该方法对分割边缘的处理不够精良，存在较为明显的不足。针对此问题，部分基于领域像素的分割优化算法一定程度上优化了分割结果，但分割结果的精准度还有待提升。具体原因在于：一方面，很多没有参考价值的邻域像素被考虑进来，直接降低了分割的精度；另一方面，对于有参考价值的像素，并没有考虑它们的差异性，即没有针对性地发挥它们的作用。因此，如果建立一个基于邻域像素的分割方法，能够充分将邻域像素作为参考，是一项非常有意义的工作。

发明内容

为了克服上述问题或者至少部分地解决上述问题，本发明实施例提供一种基于邻域像素多权重决策的公章图像分割方法及系统，通过领域像素多权重决策的方法对分割结果进行深度优化，确保了分割结果的准确性。

本发明的实施例是这样实现的：

第一方面，本发明实施例提供一种基于邻域像素多权重决策的公章图像分割方法，包括以下步骤：

获取公章图像，采用分水岭分割方法对公章图像进行分割，以得到初始分割图像；

对初始分割图像的边缘区域进行标注，以得到标注图像；

获取标注图像中的各个未知边缘像素，并获取每个未知边缘像素周围n*n距离的相邻区域其中，其中，n为以未知边缘像素点为圆点的区域的半径值，n大于等于1；

获取每个未知边缘像素与其相邻区域的前景像素和背景像素，并计算每个未知边缘像素与其相邻区域的前景像素的差值和背景像素的差值，以得到各个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值；

将每个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比，生成对比结果；

根据对比结果确定各个未知边缘像素的像素类别，生成并发送像素确认结果；

根据像素确认结果对初始分割图像进行优化，以得到目标分割图像。

在对公章图像进行划分时，进行多重优化，以便提高分割划分的准确性。首先，获取公章图像，对公章图像利用分水岭分割方法进行分割，以得到多个初始分割图像，对每个分割图像的边缘区域进行标注，以得到各个标注图像；然后，对各个标注图像中的未知边缘像素进行判别，以便后续对图像进行优化划分，对任意边缘未知像素，找到它周围n*n距离的相邻区域，然后获取各个未知边缘像素与相邻区域的前景像素和背景像素，计算该边缘像素和邻域前景像素的差值，用距离的反比进行加权，得到前景邻域像素差值，计算该边缘像素和邻域背景像素的差值，用距离的反比进行加权，得到背景邻域像素差值；然后将前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比，生成对比结果；根据对比结果确定各个未知边缘像素的像素类别，生成并发送像素确认结果，前景邻域像素差值小于背景邻域像素差值时，未知边缘像素判定为前景像素；前景邻域像素差值大于背景邻域像素差值时，未知边缘像素判定为背景像素；重复上述过程，直到能够对未知边缘像素进行判定；最后，根据像素确认结果对初始分割图像进行优化，得到最终优化后的分割结果，以得到目标分割图像。

本方法通过领域像素多权重决策的方法对分割结果进行深度优化，对公章图像进行准确有效的划分，确保了分割结果的准确性。

基于第一方面，在本发明的一些实施例中，上述计算每个未知边缘像素与其相邻区域的前景像素的差值和背景像素的差值，以得到各个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值的方法包括以下步骤：

计算各个未知边缘像素与其相邻区域的前景像素的差值，采用距离的反比对差值进行加权，得到前景邻域像素差值；

计算各个未知边缘像素与其相邻区域的背景像素的差值，采用距离的反比对差值进行加权，得到背景邻域像素差值。

基于第一方面，在本发明的一些实施例中，上述将每个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比，生成对比结果的方法包括以下步骤：

将每个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比，判断前景邻域像素差值是否大于背景邻域像素差值，如果是，则生成并发送背景对比结果；如果否，则生成并发送前景对比结果。

基于第一方面，在本发明的一些实施例中，上述根据对比结果确定各个未知边缘像素的像素类别，生成并发送像素确认结果的方法包括以下步骤：

根据背景对比结果确定该未知边缘像素为背景像素，生成并发送背景像素确认结果；

根据前景对比结果确定该未知边缘像素为前景像素，生成并发送前景像素确认结果。

基于第一方面，在本发明的一些实施例中，该基于邻域像素多权重决策的公章图像分割方法还包括以下步骤：

A1、判断各个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值是否相同，如果是，则进入步骤A2；如果否，则生成并发送对比结果；

A2、获取各个未知边缘像素周围m*m距离的辅助相邻区域的像素，其中，m大于n，并计算各个未知边缘像素与辅助相邻区域的前景像素的差值和背景像素的差值，直至确定好各个未知边缘像素的像素。

第二方面，本发明实施例提供一种基于邻域像素多权重决策的公章图像分割系统，包括初始分割模块、边缘标注模块、相邻区域模块、差值计算模块、差值对比模块、像素确认模块以及图像优化模块，其中：

初始分割模块，用于获取公章图像，采用分水岭分割方法对公章图像进行分割，以得到初始分割图像；

边缘标注模块，用于对初始分割图像的边缘区域进行标注，以得到标注图像；

相邻区域模块，用于获取标注图像中的各个未知边缘像素，并获取每个未知边缘像素周围n*n距离的相邻区域，其中，n为以未知边缘像素点为圆点的区域的半径值，n大于等于1；

差值计算模块，用于获取每个未知边缘像素与其相邻区域的前景像素和背景像素，并计算每个未知边缘像素与其相邻区域的前景像素的差值和背景像素的差值，以得到各个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值；

差值对比模块，用于将每个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比，生成对比结果；

像素确认模块，用于根据对比结果确定各个未知边缘像素的像素类别，生成并发送像素确认结果；

图像优化模块，用于根据像素确认结果对初始分割图像进行优化，以得到目标分割图像。

在对公章图像进行划分时，进行多重优化，以便提高分割划分的准确性。首先，通过初始分割模块获取公章图像，对公章图像利用分水岭分割方法进行分割，以得到多个初始分割图像，通过边缘标注模块对每个分割图像的边缘区域进行标注，以得到各个标注图像；然后，对各个标注图像中的未知边缘像素进行判别，以便后续对图像进行优化划分，通过相邻区域模块对任意边缘未知像素，找到它周围n*n距离的相邻区域，然后通过差值计算模块获取各个未知边缘像素与相邻区域的前景像素和背景像素，计算该边缘像素和邻域前景像素的差值，用距离的反比进行加权，得到前景邻域像素差值，计算该边缘像素和邻域背景像素的差值，用距离的反比进行加权，得到背景邻域像素差值；然后通过差值对比模块将前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比，生成对比结果；通过像素确认模块根据对比结果确定各个未知边缘像素的像素类别，生成并发送像素确认结果，前景邻域像素差值小于背景邻域像素差值时，未知边缘像素判定为前景像素；前景邻域像素差值大于背景邻域像素差值时，未知边缘像素判定为背景像素；重复上述过程，直到能够对未知边缘像素进行判定；最后，通过图像优化模块根据像素确认结果对初始分割图像进行优化，得到最终优化后的分割结果，以得到目标分割图像。

本系统通过领域像素多权重决策的方法对分割结果进行深度优化，对公章图像进行准确有效的划分，确保了分割结果的准确性。

基于第二方面，在本发明的一些实施例中，上述差值计算模块包括前景像素子模块和背景像素子模块，其中：

前景像素子模块，用于计算各个未知边缘像素与其相邻区域的前景像素的差值，采用距离的反比对差值进行加权，得到前景邻域像素差值；

背景像素子模块，用于计算各个未知边缘像素与其相邻区域的背景像素的差值，采用距离的反比对差值进行加权，得到背景邻域像素差值。

基于第二方面，在本发明的一些实施例中，上述差值对比模块包括差值判断子模块，用于将每个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比，判断前景邻域像素差值是否大于背景邻域像素差值，如果是，则生成并发送背景对比结果；如果否，则生成并发送前景对比结果。

基于第二方面，在本发明的一些实施例中，上述像素确认模块包括背景结果子模块和前景结果子模块，其中：

背景结果子模块，用于根据背景对比结果确定该未知边缘像素为背景像素，生成并发送背景像素确认结果；

前景结果子模块，用于根据前景对比结果确定该未知边缘像素为前景像素，生成并发送前景像素确认结果。

基于第二方面，在本发明的一些实施例中，该基于邻域像素多权重决策的公章图像分割系统还包括相同判断模块和重复确定模块，其中：

相同判断模块，用于判断各个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值是否相同，如果是，则重复确定模块工作；如果否，则生成并发送对比结果；

重复确定模块，用于获取各个未知边缘像素周围m*m距离的辅助相邻区域的像素，其中，m大于n，并计算各个未知边缘像素与辅助相邻区域的前景像素的差值和背景像素的差值，直至确定好各个未知边缘像素的像素。

本发明实施例至少具有如下优点或有益效果：

本发明实施例提供一种基于邻域像素多权重决策的公章图像分割方法，获取公章图像，对公章图像利用分水岭分割方法进行分割，以得到多个初始分割图像，对每个分割图像的边缘区域进行标注，以得到各个标注图像；然后，对各个标注图像中的未知边缘像素进行判别，以便后续对图像进行优化划分，对任意边缘未知像素，找到它周围的相邻区域，然后获取各个未知边缘像素与相邻区域的前景像素和背景像素，计算并将前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比，生成对比结果；重复上述过程，直到能够对未知边缘像素进行判定；最后，根据像素确认结果对初始分割图像进行优化，得到最终优化后的分割结果，以得到目标分割图像。本方法通过领域像素多权重决策的方法对分割结果进行深度优化，对公章图像进行准确有效的划分，确保了分割结果的准确性。

本发明实施例还提供一种基于邻域像素多权重决策的公章图像分割系统，通过初始分割模块获取公章图像，对公章图像利用分水岭分割方法进行分割，以得到多个初始分割图像，通过边缘标注模块对每个分割图像的边缘区域进行标注，以得到各个标注图像；然后，对各个标注图像中的未知边缘像素进行判别，以便后续对图像进行优化划分，通过相邻区域模块对任意边缘未知像素，找到它周围n*n距离的相邻区域，然后通过差值计算模块获取各个未知边缘像素与相邻区域的前景像素和背景像素，计算该边缘像素和邻域前景像素的差值，用距离的反比进行加权，得到前景邻域像素差值，计算该边缘像素和邻域背景像素的差值，用距离的反比进行加权，得到背景邻域像素差值；然后通过差值对比模块将前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比，生成对比结果；通过像素确认模块根据对比结果确定各个未知边缘像素的像素类别，生成并发送像素确认结果；重复上述过程，直到能够对未知边缘像素进行判定；最后，通过图像优化模块根据像素确认结果对初始分割图像进行优化，得到最终优化后的分割结果，以得到目标分割图像。本系统通过领域像素多权重决策的方法对分割结果进行深度优化，对公章图像进行准确有效的划分，确保了分割结果的准确性。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关的附图。

图1为本发明实施例一种基于邻域像素多权重决策的公章图像分割方法的流程图；

图2为本发明实施例一种基于邻域像素多权重决策的公章图像分割方法中差值相同判断的流程图；

图3为本发明实施例一种基于邻域像素多权重决策的公章图像分割系统的原理框图。

图标：100、初始分割模块；200、边缘标注模块；300、相邻区域模块；400、差值计算模块；410、前景像素子模块；420、背景像素子模块；500、差值对比模块；510、差值判断子模块；600、像素确认模块；610、背景结果子模块；620、前景结果子模块；700、图像优化模块；800、相同判断模块；900、重复确定模块。

具体实施方式

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，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、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。

因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作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。

应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。

需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

实施例

如图1所示，第一方面，本发明实施例提供一种基于邻域像素多权重决策的公章图像分割方法，包括以下步骤：

S1、获取公章图像，采用分水岭分割方法对公章图像进行分割，以得到初始分割图像；

S2、对初始分割图像的边缘区域进行标注，以得到标注图像；

S3、获取标注图像中的各个未知边缘像素，并获取每个未知边缘像素周围n*n距离的相邻区域，其中，n为以未知边缘像素点为圆点的区域的半径值，n大于等于1；该边缘像素的相邻区域是指以该像素为中心，n为半径的一个圆形区域；

S4、获取每个未知边缘像素与其相邻区域的前景像素和背景像素，并计算每个未知边缘像素与其相邻区域的前景像素的差值和背景像素的差值，以得到各个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值；

S5、将每个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比，生成对比结果；

S6、根据对比结果确定各个未知边缘像素的像素类别，生成并发送像素确认结果；

S7、根据像素确认结果对初始分割图像进行优化，以得到目标分割图像。

在对公章图像进行划分时，进行多重优化，以便提高分割划分的准确性。首先，获取公章图像，对公章图像利用分水岭分割方法进行分割，以得到多个初始分割图像，对每个分割图像的边缘区域进行标注，以得到各个标注图像；然后，对各个标注图像中的未知边缘像素进行判别，以便后续对图像进行优化划分，对任意边缘未知像素，找到它周围n*n距离的相邻区域，然后获取各个未知边缘像素与相邻区域的前景像素和背景像素，计算该边缘像素和邻域前景像素的差值，用距离的反比进行加权，得到前景邻域像素差值，计算该边缘像素和邻域背景像素的差值，用距离的反比进行加权，得到背景邻域像素差值；然后将前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比，生成对比结果；根据对比结果确定各个未知边缘像素的像素类别，生成并发送像素确认结果，前景邻域像素差值小于背景邻域像素差值时，未知边缘像素判定为前景像素；前景邻域像素差值大于背景邻域像素差值时，未知边缘像素判定为背景像素；重复上述过程，直到能够对未知边缘像素进行判定；最后，根据像素确认结果对初始分割图像进行优化，得到最终优化后的分割结果，以得到目标分割图像。

本方法通过领域像素多权重决策的方法对分割结果进行深度优化，对公章图像进行准确有效的划分，确保了分割结果的准确性。

基于第一方面，在本发明的一些实施例中，上述计算每个未知边缘像素与其相邻区域的前景像素的差值和背景像素的差值，以得到各个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值的方法包括以下步骤：

计算各个未知边缘像素与其相邻区域的前景像素的差值，采用距离的反比对差值进行加权，得到前景邻域像素差值；

计算各个未知边缘像素与其相邻区域的背景像素的差值，采用距离的反比对差值进行加权，得到背景邻域像素差值。

计算前景邻域像素差值和背景邻域差值，以便后续进行像素判断，根据相邻区域的像素对未知边缘像素进行判别，进而对图像进行深度分割。在计算前景像素差值的时候，假设一个邻域前景像素或背景像素离该未知边缘像素的中心为n，那么计算差值的时候该像素被乘以1/n作为权重，对差值进行加权。

基于第一方面，在本发明的一些实施例中，上述将每个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比，生成对比结果的方法包括以下步骤：

将每个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比，判断前景邻域像素差值是否大于背景邻域像素差值，如果是，则生成并发送背景对比结果；如果否，则生成并发送前景对比结果。

将前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比判断，当前景邻域像素差值小于背景邻域像素差值时，未知边缘像素判定为前景像素，生成并发送前景对比结果；当前景邻域像素差值大于背景邻域像素差值时，未知边缘像素判定为背景像素，生成并发送背景对比结果。

基于第一方面，在本发明的一些实施例中，上述根据对比结果确定各个未知边缘像素的像素类别，生成并发送像素确认结果的方法包括以下步骤：

根据背景对比结果确定该未知边缘像素为背景像素，生成并发送背景像素确认结果；

根据前景对比结果确定该未知边缘像素为前景像素，生成并发送前景像素确认结果。

当前景邻域像素差值和背景邻域像素差值对比完成后，根据差值对比结果，确定未知边缘像素的像素类型，当前景邻域像素差值小于背景邻域像素差值时，未知边缘像素判定为前景像素，生成并发送前景像素确认结果；当前景邻域像素差值大于背景邻域像素差值时，未知边缘像素判定为背景像素，生成并发送背景像素确认结果。

基于第一方面，如图2所示，在本发明的一些实施例中，该基于邻域像素多权重决策的公章图像分割方法还包括以下步骤：

A1、判断各个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值是否相同，如果是，则进入步骤A2；如果否，则生成并发送对比结果；

A2、获取各个未知边缘像素周围m*m距离的辅助相邻区域的像素，其中，m大于n，并计算各个未知边缘像素与辅助相邻区域的前景像素的差值和背景像素的差值，直至确定好各个未知边缘像素的像素。

判断各个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值是否相同或者相似，若两者差异不显著，则选取更大的相邻区域重复上述过程直到能够对未知边缘像素进行判定。

如图3所示，第二方面，本发明实施例提供一种基于邻域像素多权重决策的公章图像分割系统，包括初始分割模块100、边缘标注模块200、相邻区域模块300、差值计算模块400、差值对比模块500、像素确认模块600以及图像优化模块700，其中：

初始分割模块100，用于获取公章图像，采用分水岭分割方法对公章图像进行分割，以得到初始分割图像；

边缘标注模块200，用于对初始分割图像的边缘区域进行标注，以得到标注图像；

相邻区域模块300，用于获取标注图像中的各个未知边缘像素，并获取每个未知边缘像素周围n*n距离的相邻区域，其中，n为以未知边缘像素点为圆点的区域的半径值，n大于等于1；

差值计算模块400，用于获取每个未知边缘像素与其相邻区域的前景像素和背景像素，并计算每个未知边缘像素与其相邻区域的前景像素的差值和背景像素的差值，以得到各个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值；

差值对比模块500，用于将每个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比，生成对比结果；

像素确认模块600，用于根据对比结果确定各个未知边缘像素的像素类别，生成并发送像素确认结果；

图像优化模块700，用于根据像素确认结果对初始分割图像进行优化，以得到目标分割图像。

在对公章图像进行划分时，进行多重优化，以便提高分割划分的准确性。首先，通过初始分割模块100获取公章图像，对公章图像利用分水岭分割方法进行分割，以得到多个初始分割图像，通过边缘标注模块200对每个分割图像的边缘区域进行标注，以得到各个标注图像；然后，对各个标注图像中的未知边缘像素进行判别，以便后续对图像进行优化划分，通过相邻区域模块300对任意边缘未知像素，找到它周围n*n距离的相邻区域，然后通过差值计算模块400获取各个未知边缘像素与相邻区域的前景像素和背景像素，计算该边缘像素和邻域前景像素的差值，用距离的反比进行加权，得到前景邻域像素差值，计算该边缘像素和邻域背景像素的差值，用距离的反比进行加权，得到背景邻域像素差值；然后通过差值对比模块500将前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比，生成对比结果；通过像素确认模块600根据对比结果确定各个未知边缘像素的像素类别，生成并发送像素确认结果，前景邻域像素差值小于背景邻域像素差值时，未知边缘像素判定为前景像素；前景邻域像素差值大于背景邻域像素差值时，未知边缘像素判定为背景像素；重复上述过程，直到能够对未知边缘像素进行判定；最后，通过图像优化模块700根据像素确认结果对初始分割图像进行优化，得到最终优化后的分割结果，以得到目标分割图像。

本系统通过领域像素多权重决策的方法对分割结果进行深度优化，对公章图像进行准确有效的划分，确保了分割结果的准确性。

基于第二方面，如图3所示，在本发明的一些实施例中，上述差值计算模块400包括前景像素子模块410和背景像素子模块420，其中：

前景像素子模块410，用于计算各个未知边缘像素与其相邻区域的前景像素的差值，采用距离的反比对差值进行加权，得到前景邻域像素差值；

背景像素子模块420，用于计算各个未知边缘像素与其相邻区域的背景像素的差值，采用距离的反比对差值进行加权，得到背景邻域像素差值。

通过前景像素子模块410和背景像素子模块420分别计算前景邻域像素差值和背景邻域差值，以便后续进行像素判断，根据相邻区域的像素对边缘区域未知像素进行判别，进而对图像进行深度分割。

基于第二方面，如图3所示，在本发明的一些实施例中，上述差值对比模块500包括差值判断子模块510，用于将每个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比，判断前景邻域像素差值是否大于背景邻域像素差值，如果是，则生成并发送背景对比结果；如果否，则生成并发送前景对比结果。

通过差值判断子模块510将前景邻域像素差值和背景邻域像素差值进行对比判断，当前景邻域像素差值小于背景邻域像素差值时，未知边缘像素判定为前景像素，生成并发送前景对比结果；当前景邻域像素差值大于背景邻域像素差值时，未知边缘像素判定为背景像素，生成并发送背景对比结果。

基于第二方面，如图3所示，在本发明的一些实施例中，上述像素确认模块600包括背景结果子模块610和前景结果子模块620，其中：

背景结果子模块610，用于根据背景对比结果确定该未知边缘像素为背景像素，生成并发送背景像素确认结果；

前景结果子模块620，用于根据前景对比结果确定该未知边缘像素为前景像素，生成并发送前景像素确认结果。

当前景邻域像素差值和背景邻域像素差值对比完成后，根据差值对比结果，确定未知边缘像素的边缘区域的像素，当前景邻域像素差值小于背景邻域像素差值时，未知边缘像素判定为前景像素，生成并发送前景像素确认结果；当前景邻域像素差值大于背景邻域像素差值时，未知边缘像素判定为背景像素，生成并发送背景像素确认结果。

基于第二方面，如图3所示，在本发明的一些实施例中，该基于邻域像素多权重决策的公章图像分割系统还包括相同判断模块800和重复确定模块900，其中：

相同判断模块800，用于判断各个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值是否相同，如果是，则重复确定模块900工作；如果否，则生成并发送对比结果；

重复确定模块900，用于获取各个未知边缘像素周围m*m距离的辅助相邻区域的像素，其中，m大于n，并计算各个未知边缘像素与辅助相邻区域的前景像素的差值和背景像素的差值，直至确定好各个未知边缘像素的像素。

判断各个未知边缘像素的前景邻域像素差值和背景邻域像素差值是否相同或者相似，若两者差异不显著，则选取更大的相邻区域重复上述过程直到能够对未知边缘像素进行判定。

以上仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

对于本领域技术人员而言，显然本申请不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本申请的精神或基本特征的情况下，能够以其它的具体形式实现本申请。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本申请的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本申请内。不应将权利要求中的任何附图标记视为限制所涉及的权利要求。