一种基于多卷积核的公章图像真伪鉴别方法及系统
文献发布时间:2023-06-19 11:08:20
技术领域
本发明涉及图像鉴别技术领域,具体而言,涉及一种基于多卷积核的公章图像真伪鉴别方法。
背景技术
随着科技的进步,越来越多的企业、组织、个人有了更强的合作意愿,同时也具备了较强的法律意识,每天会签署大量的合同和协议。在合同、协议的签署过程中,会多次用到公章。然而,很多不法分子利用机器生成公章,破坏了正常的合作秩序,造成了恶劣的后果和严重的经济损失。如何有效地鉴别出公章的真伪是一项非常有意义的工作。
由于人工加盖的公章具有人为操作的随机性,相比于机器生成的公章,需要多次盖章的文件中的公章会有明显的差异性,这种差异性正是公章真伪鉴别的重要依据。然而,现在的基于差异性对比的公章鉴别技术仍然不够鲁棒和有效,不能够精准、全面地检测、对比出不同公章之间的差异性,不能够为公章精准鉴别提供直接的支持。因此,如何建立一种非常有效的基于差异性检测的公章真伪识别方法,能够充分、全面地考虑不同公章之间的差异性,是一项非常有意义且亟待解决的工作。
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多卷积核的公章图像真伪鉴别方法及系统,利用多种卷积核更加全面地对公章图像进行过滤,在此基础上更加精准、全面的考虑公章的差异性,从而为公章的真伪鉴别提供直接有效的支持。
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多卷积核的公章图像真伪鉴别方法,包括以下步骤:
S1、采集合同的多个公章图像,利用多个卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于每个卷积核的各个公章图像的过滤结果;
S2、将基于每个卷积核的各个公章的过滤结果进行减除,以得到基于每个卷积核的减除结果;
S3、判断基于每个卷积核的减除结果是否均为非显著结果,如果是,则生成并发送伪公章鉴别结果,鉴别结束;如果否,则进入步骤S4;
S4、将每个减除结果进行图像划分,并计算每个划分后的图像的区域熵,将各个区域熵进行对比,生成并发送对比结果;
S5、根据对比结果判断对比是否显著,如果是,则生成并发送真公章鉴别结果,鉴别结束;如果否,则生成并发送伪公章鉴别结果,鉴别结束。
当合同需要多次盖章时,需要对盖章的图像进行鉴别,保证公章的真实性,以便保证合同的有效性。首先,采集合同的多个公章图像,对每个公章图像进行多卷积核过滤,将基于每个卷积核的每个公章图像的处理结果进行减除,得到基于每个卷积核的减除结果。判断基于每个卷积核的减除结果是否均为非显著结果,如果基于多个滤波器处理的减除结果都不显著,直接认定为机器生成公章;如果基于多个滤波器处理的减除结果,有任意一个减除结果较为显著,则继续进行测试,通过减除结果图像划分、区域熵计算、区域熵对比等过程计算判断对比是否显著,若对比较为显著,则判定为真公章;若对比不显著,则判定为机器生成公章。
本方法利用多种卷积核更加全面地对公章图像进行过滤,在此基础上更加精准、全面的考虑公章的差异性,从而为公章的真伪鉴别提供直接的支持,且该方法用了多卷积核过滤和区域熵值计算的算法,并没利用较为复杂的算法,大大减少了计算资源的消耗。
基于第一方面,在本发明的一些实施例中,上述将每个减除结果进行图像划分,并计算每个划分后的图像的区域熵,将各个区域熵进行对比,生成并发送对比结果的方法包括以下步骤:
将每个减除结果进行图像划分,以得到多个区块减除图像;
计算获取每个区块减除图像的区域熵值;
将各个区块减除图像的区域熵值进行对比,生成并发送对比结果。
基于第一方面,在本发明的一些实施例中,上述计算获取每个区块减除图像的区域熵值的方法包括以下步骤:
计算每个区块减除图像中的每个像素点的灰度值;
根据灰度值计算各个区块减除图像中每个灰度出现的概率,以得到各个灰度概率值;
根据各个区块减除图像中的各个灰度概率值采用熵公式计算获取每个区块减除图像的区域熵值。
基于第一方面,在本发明的一些实施例中,上述熵公式为
基于第一方面,在本发明的一些实施例中,上述利用多个卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于每个卷积核的各个公章图像的过滤结果的方法包括以下步骤:
利用平滑卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于平滑卷积核的各个公章图像的过滤结果;
利用锐化卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于锐化卷积核的各个公章图像的过滤结果;
利用去噪卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于去噪卷积核的各个公章图像的过滤结果。
第二方面,本发明实施例提供一种基于多卷积核的公章图像真伪鉴别系统,包括图像过滤模块、结果减除模块、第一鉴别模块、划分对比模块以及第二鉴别模块,其中:
图像过滤模块,用于采集合同的多个公章图像,利用多个卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于每个卷积核的各个公章图像的过滤结果;
结果减除模块,用于将基于每个卷积核的各个公章的过滤结果进行减除,以得到基于每个卷积核的减除结果;
第一鉴别模块,用于判断基于每个卷积核的减除结果是否均为非显著结果,如果是,则生成并发送伪公章鉴别结果,鉴别结束;如果否,则划分对比模块工作;
划分对比模块,用于将每个减除结果进行图像划分,并计算每个划分后的图像的区域熵,将各个区域熵进行对比,生成并发送对比结果;
第二鉴别模块,用于根据对比结果判断对比是否显著,如果是,则生成并发送真公章鉴别结果,鉴别结束;如果否,则生成并发送伪公章鉴别结果,鉴别结束。
当合同需要多次盖章时,需要对盖章的图像进行鉴别,保证公章的真实性,以便保证合同的有效性。首先,通过图像过滤模块采集合同的多个公章图像,对每个公章图像进行多卷积核过滤,以得到基于每个卷积核的各个公章图像的过滤结果,然后通过结果减除模块将基于每个卷积核的每个公章图像的减除结果进行减除,得到基于每个卷积核的减除结果。然后,通过第一鉴别模块判断基于每个卷积核的减除结果是否均为非显著结果,如果基于多个滤波器处理的减除结果都不显著,直接认定为机器生成公章;如果基于多个滤波器处理的减除结果,有任意一个减除结果较为显著,则继续进行测试,通过划分对比模块将减除结果进行图像划分、区域熵计算、区域熵对比等过程,然后通过第二鉴别模块计算判断对比是否显著,若对比较为显著,则判定为真公章;若对比不显著,则判定为机器生成公章。
本系统利用多种卷积核更加全面地对公章图像进行过滤,在此基础上更加精准、全面的考虑公章的差异性,从而为公章的真伪鉴别提供直接的支持,且该方法用了多卷积核过滤和区域熵值计算的算法,并没利用较为复杂的算法,大大减少了计算资源的消耗。
基于第二方面,在本发明的一些实施例中,上述划分对比模块包括图像划分子模块、熵值计算子模块以及熵值对比子模块,其中:
图像划分子模块,用于将每个减除结果进行图像划分,以得到多个区块减除图像;
熵值计算子模块,用于计算获取每个区块减除图像的区域熵值;
熵值对比子模块,用于将各个区块减除图像的区域熵值进行对比,生成并发送对比结果。
基于第二方面,在本发明的一些实施例中,上述熵值计算子模块包括灰度计算单元、概率计算单元以及区域熵单元,其中:
灰度计算单元,用于计算每个区块减除图像中的每个像素点的灰度值;
概率计算单元,用于根据灰度值计算各个区块减除图像中每个灰度出现的概率,以得到各个灰度概率值;
区域熵单元,用于根据各个区块减除图像中的各个灰度概率值采用熵公式计算获取每个区块减除图像的区域熵值。
基于第二方面,在本发明的一些实施例中,上述熵公式为
基于第二方面,在本发明的一些实施例中,上述图像过滤模块包括平滑过滤子模块、锐化过滤子模块以及去噪过滤子模块,其中:
平滑过滤子模块,用于利用平滑卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于平滑卷积核的各个公章图像的过滤结果;
锐化过滤子模块,用于利用锐化卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于锐化卷积核的各个公章图像的过滤结果;
去噪过滤子模块,用于利用去噪卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于去噪卷积核的各个公章图像的过滤结果。
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多卷积核的公章图像真伪鉴别方法,当合同需要多次盖章时,需要对盖章的图像进行鉴别,保证公章的真实性,以便保证合同的有效性。首先,采集合同的多个公章图像,对每个公章图像进行多卷积核过滤,将基于每个卷积核的每个公章图像的处理结果进行减除,得到基于每个卷积核的减除结果。判断基于每个卷积核的减除结果是否均为非显著结果,如果基于多个滤波器处理的减除结果都不显著,直接认定为机器生成公章;如果基于多个滤波器处理的减除结果,有任意一个减除结果较为显著,则继续进行测试,通过减除结果图像划分、区域熵计算、区域熵对比等过程计算判断对比是否显著,若对比较为显著,则判定为真公章;若对比不显著,则判定为机器生成公章。本方法利用多种卷积核更加全面地对公章图像进行过滤,在此基础上更加精准、全面的考虑公章的差异性,从而为公章的真伪鉴别提供直接的支持,且该方法用了多卷积核过滤和区域熵值计算的算法,并没利用较为复杂的算法,大大减少了计算资源的消耗。
本发明实施例还提供一种基于多卷积核的公章图像真伪鉴别系统,当合同需要多次盖章时,需要对盖章的图像进行鉴别,保证公章的真实性,以便保证合同的有效性。首先,通过图像过滤模块采集合同的多个公章图像,对每个公章图像进行多卷积核过滤,以得到基于每个卷积核的各个公章图像的过滤结果,然后通过结果减除模块将基于每个卷积核的每个公章图像的减除结果进行减除,得到基于每个卷积核的减除结果。然后,通过第一鉴别模块判断基于每个卷积核的减除结果是否均为非显著结果,如果基于多个滤波器处理的减除结果都不显著,直接认定为机器生成公章;如果基于多个滤波器处理的减除结果,有任意一个减除结果较为显著,则继续进行测试,通过划分对比模块将减除结果进行图像划分、区域熵计算、区域熵对比等过程,然后通过第二鉴别模块计算判断对比是否显著,若对比较为显著,则判定为真公章;若对比不显著,则判定为机器生成公章。本系统利用多种卷积核更加全面地对公章图像进行过滤,在此基础上更加精准、全面的考虑公章的差异性,从而为公章的真伪鉴别提供直接的支持,且该方法用了多卷积核过滤和区域熵值计算的算法,并没利用较为复杂的算法,大大减少了计算资源的消耗。
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多卷积核的公章图像真伪鉴别方法的流程图;
图2为本发明实施例一种基于多卷积核的公章图像真伪鉴别系统的原理框图。
图标:100、图像过滤模块;110、平滑过滤子模块;120、锐化过滤子模块;130、去噪过滤子模块;200、结果减除模块;300、第一鉴别模块;400、划分对比模块;410、图像划分子模块;420、熵值计算子模块;421、灰度计算单元;422、概率计算单元;423、区域熵单元;430、熵值对比子模块;500、第二鉴别模块。
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,并不排除在包括上述要素的过程、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多卷积核的公章图像真伪鉴别方法,包括以下步骤:
S1、采集合同的多个公章图像,利用多个卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于每个卷积核的各个公章图像的过滤结果;
S2、将基于每个卷积核的各个公章的过滤结果进行减除,以得到基于每个卷积核的减除结果;
S3、判断基于每个卷积核的减除结果是否均为非显著结果,如果是,则生成并发送伪公章鉴别结果,鉴别结束;如果否,则进入步骤S4;
S4、将每个减除结果进行图像划分,并计算每个划分后的图像的区域熵,将各个区域熵进行对比,生成并发送对比结果;
S5、根据对比结果判断对比是否显著,如果是,则生成并发送真公章鉴别结果,鉴别结束;如果否,则生成并发送伪公章鉴别结果,鉴别结束。
当合同需要多次盖章时,需要对盖章的图像进行鉴别,保证公章的真实性,以便保证合同的有效性。首先,采集合同的多个公章图像,对每个公章图像进行多卷积核过滤,将基于每个卷积核的每个公章图像的处理结果进行减除,得到基于每个卷积核的减除结果。判断基于每个卷积核的减除结果是否均为非显著结果,如果基于多个滤波器处理的减除结果都不显著,直接认定为机器生成公章;如果基于多个滤波器处理的减除结果,有任意一个减除结果较为显著,则继续进行测试,通过减除结果图像划分、区域熵计算、区域熵对比等过程计算判断对比是否显著,若对比较为显著,则判定为真公章;若对比不显著,则判定为机器生成公章。
本方法利用多种卷积核更加全面地对公章图像进行过滤,在此基础上更加精准、全面的考虑公章的差异性,从而为公章的真伪鉴别提供直接的支持,且该方法用了多卷积核过滤和区域熵值计算的算法,并没利用较为复杂的算法,大大减少了计算资源的消耗。
例如,当一个合同有两次盖章,产生两个公章图像,公章A和公章B的图像,对公章A图像和公章B图像进行多卷积核过滤,基于每个卷积核的公章A和公章B的处理结果进行减除,得到基于每个卷积核的减除结果。如果基于多个滤波器处理的减除结果都不显著,直接认定为机器生成公章。其次,基于多个滤波器处理的结果,有任意一个较为显著,我们继续进行测试。通过减除结果图像划分、区域熵计算、区域熵对比等过程计算对比是否显著。若对比较为显著,则判定为真公章;若对比不显著,则判定为机器生成公章。
基于第一方面,在本发明的一些实施例中,上述将每个减除结果进行图像划分,并计算每个划分后的图像的区域熵,将各个区域熵进行对比,生成并发送对比结果的方法包括以下步骤:
将每个减除结果进行图像划分,以得到多个区块减除图像;
计算获取每个区块减除图像的区域熵值;
将各个区块减除图像的区域熵值进行对比,生成并发送对比结果。
将每个减除结果进行图像划分,以便更为精确的对图像进行检测计算,划分完成后,得到多个区块减除图像,然后计算每个区块减除图像的区域熵值,通过对比每个部分图像的区域熵来判断对比结果是否显著,保证对比的准确性。
基于第一方面,在本发明的一些实施例中,上述计算获取每个区块减除图像的区域熵值的方法包括以下步骤:
计算每个区块减除图像中的每个像素点的灰度值;
根据灰度值计算各个区块减除图像中每个灰度出现的概率,以得到各个灰度概率值;
根据各个区块减除图像中的各个灰度概率值采用熵公式计算获取每个区块减除图像的区域熵值;上述熵公式为
首先,对划分后的区块减除图像中每个像素点的灰度值进行计算;然后,计算统计每个灰度出现的概率;最后,利用熵公式对区域熵进行计算,以便后续通过区域熵进行显著性判断,保证对公章图像鉴别的有效性以及精准性。
基于第一方面,在本发明的一些实施例中,上述利用多个卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于每个卷积核的各个公章图像的过滤结果的方法包括以下步骤:
利用平滑卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于平滑卷积核的各个公章图像的过滤结果;
利用锐化卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于锐化卷积核的各个公章图像的过滤结果;
利用去噪卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于去噪卷积核的各个公章图像的过滤结果。
在对图像进行过滤处理时,利用多种处理方式进行处理,保证过滤处理的全面性,以便为后续提供更为精准的数据,利用平滑卷积核、锐化卷积核以及去噪卷积核等方式对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于不同卷积核的各个公章图像的过滤结果。
如图2所示,第二方面,本发明实施例提供一种基于多卷积核的公章图像真伪鉴别系统,包括图像过滤模块100、结果减除模块200、第一鉴别模块300、划分对比模块400以及第二鉴别模块500,其中:
图像过滤模块100,用于采集合同的多个公章图像,利用多个卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于每个卷积核的各个公章图像的过滤结果;
结果减除模块200,用于将基于每个卷积核的各个公章的过滤结果进行减除,以得到基于每个卷积核的减除结果;
第一鉴别模块300,用于判断基于每个卷积核的减除结果是否均为非显著结果,如果是,则生成并发送伪公章鉴别结果,鉴别结束;如果否,则划分对比模块400工作;
划分对比模块400,用于将每个减除结果进行图像划分,并计算每个划分后的图像的区域熵,将各个区域熵进行对比,生成并发送对比结果;
第二鉴别模块500,用于根据对比结果判断对比是否显著,如果是,则生成并发送真公章鉴别结果,鉴别结束;如果否,则生成并发送伪公章鉴别结果,鉴别结束。
当合同需要多次盖章时,需要对盖章的图像进行鉴别,保证公章的真实性,以便保证合同的有效性。首先,通过图像过滤模块100采集合同的多个公章图像,对每个公章图像进行多卷积核过滤,以得到基于每个卷积核的各个公章图像的过滤结果,然后通过结果减除模块200将基于每个卷积核的每个公章图像的减除结果进行减除,得到基于每个卷积核的减除结果。然后,通过第一鉴别模块300判断基于每个卷积核的减除结果是否均为非显著结果,如果基于多个滤波器处理的减除结果都不显著,直接认定为机器生成公章;如果基于多个滤波器处理的减除结果,有任意一个减除结果较为显著,则继续进行测试,通过划分对比模块400将减除结果进行图像划分、区域熵计算、区域熵对比等过程,然后通过第二鉴别模块500计算判断对比是否显著,若对比较为显著,则判定为真公章;若对比不显著,则判定为机器生成公章。
本系统利用多种卷积核更加全面地对公章图像进行过滤,在此基础上更加精准、全面的考虑公章的差异性,从而为公章的真伪鉴别提供直接的支持,且该方法用了多卷积核过滤和区域熵值计算的算法,并没利用较为复杂的算法,大大减少了计算资源的消耗。
基于第二方面,如图2所示,在本发明的一些实施例中,上述划分对比模块400包括图像划分子模块410、熵值计算子模块420以及熵值对比子模块430,其中:
图像划分子模块410,用于将每个减除结果进行图像划分,以得到多个区块减除图像;
熵值计算子模块420,用于计算获取每个区块减除图像的区域熵值;
熵值对比子模块430,用于将各个区块减除图像的区域熵值进行对比,生成并发送对比结果。
通过图像划分子模块410将每个减除结果进行图像划分,以便更为精确的对图像进行检测计算,划分完成后,得到多个区块减除图像,然后通过熵值计算子模块420计算每个区块减除图像的区域熵值,通过熵值对比子模块430对比每个部分图像的区域熵,以此来判断对比结果是否显著,保证对比的准确性。
基于第二方面,如图2所示,在本发明的一些实施例中,上述熵值计算子模块420包括灰度计算单元421、概率计算单元422以及区域熵单元423,其中:
灰度计算单元421,用于计算每个区块减除图像中的每个像素点的灰度值;
概率计算单元422,用于根据灰度值计算各个区块减除图像中每个灰度出现的概率,以得到各个灰度概率值;
区域熵单元423,用于根据各个区块减除图像中的各个灰度概率值采用熵公式计算获取每个区块减除图像的区域熵值;上述熵公式为
首先,通过灰度计算单元421对划分后的区块减除图像中每个像素点的灰度值进行计算;然后,通过概率计算单元422计算统计每个灰度出现的概率;最后,通过区域熵单元423利用熵公式对区域熵进行计算,以便后续通过区域熵进行显著性判断,保证对公章图像鉴别的有效性以及精准性。
基于第二方面,如图2所示,在本发明的一些实施例中,上述图像过滤模块100包括平滑过滤子模块110、锐化过滤子模块120以及去噪过滤子模块130,其中:
平滑过滤子模块110,用于利用平滑卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于平滑卷积核的各个公章图像的过滤结果;
锐化过滤子模块120,用于利用锐化卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于锐化卷积核的各个公章图像的过滤结果;
去噪过滤子模块130,用于利用去噪卷积核对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于去噪卷积核的各个公章图像的过滤结果。
在对图像进行过滤处理时,利用多种处理方式进行处理,保证过滤处理的全面性,以便为后续提供更为精准的数据,通过平滑过滤子模块110、锐化过滤子模块120以及去噪过滤子模块130分别利用平滑卷积核、锐化卷积核以及去噪卷积核等方式对每个公章图像进行图像过滤处理,以得到基于不同卷积核的各个公章图像的过滤结果。
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。
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