[发明专利]图像处理方法、装置、电子设备以及存储介质

权利要求书

1.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

预处理模块，被配置为对所述源图像进行特征提取处理，得到与所述源图像对应的特征数据集；

图像处理参数确定模块，被配置为根据所述特征数据集确定与所述特征数据集对应的图像处理参数；及

处理模块，被配置为根据所述图像处理参数对所述源图像进行处理。

2.如权利要求1所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像处理参数确定模块包括：

深度学习模块，被配置为使用训练后的神经网络对所述特征数据集进行识别，得到识别信息；及

数据分析模块，被配置为根据所述识别信息确定与所述识别信息对应的图像处理参数。

3.如权利要求1或2所述的图像处理装置，其特征在于，所述处理模块包括第一处理单元以及第二处理单元，其中，所述第一处理单元被配置为对所述源图像进行第一图像处理，所述第二处理单元被配置为根据所述图像处理参数对经过第一图像处理后的所述源图像进行第二图像处理。

4.如权利要求2所述的图像处理装置，其特征在于，所述特征数据集包括图像元素信息和/或边界轮廓信息，所述识别信息包括文档类型信息；

所述深度学习模块具体被配置为：使用训练后的神经网络根据所述图像元素信息和/或所述边界轮廓信息对所述源图像所对应的源文档进行文档类型的识别，得到所述源文档的文档类型信息。

5.如权利要求3所述的图像处理装置，其特征在于，所述特征数据集包括字符信息，所述字符信息包括至少一个第一字符以及每个第一字符的位置信息，所述识别信息包括敏感字符识别信息，所述敏感字符识别信息包括所述至少一个第一字符中的至少一个敏感字符以及每个敏感字符对应的位置信息；所述图像处理参数包括敏感字符处理参数；

所述深度学习模块具体被配置为：使用训练后的神经网络在所述至少一个第一字符中进行敏感字符的识别，得到所述至少一个第一字符中的至少一个敏感字符以及每个敏感字符对应的位置信息；

所述数据分析模块具体被配置为：根据所述至少一个第一字符中的至少一个敏感字符以及每个敏感字符对应的位置信息生成敏感字符处理参数；

所述第二处理单元具体被配置为：根据所述敏感字符处理参数对经过所述第一图像处理后的所述源图像进行敏感字符去除处理。

6.如权利要求3所述的图像处理装置，其特征在于，所述特征数据集包括阶调信息及色域信息，所述识别信息包括CMYK阶调调整值、阶调曲线调整值、明暗度调整值及色彩调整值；所述图像处理参数包括CMYK阶调处理参数、阶调曲线处理参数、明暗度处理参数及色彩处理参数；

所述深度学习模块具体被配置为：使用训练后的神经网络对所述阶调信息及色域信息进行识别，得到所述CMYK阶调调整值、所述阶调曲线调整值、所述明暗度调整值及所述色彩调整值；

所述数据分析模块具体被配置为：分别根据所述CMYK阶调调整值、所述阶调曲线调整值、所述明暗度调整值及所述色彩调整值从所述数据库中检索出与所述CMYK阶调调整值对应的CMYK阶调处理参数、与所述阶调曲线调整值对应的阶调曲线处理参数、与所述明暗度调整值对应的明暗度处理参数以及与所述色彩调整值对应的色彩处理参数；

所述第二处理单元具体被配置为：根据所述CMYK阶调处理参数、所述阶调曲线处理参数、所述明暗度处理参数及所述色彩处理参数对经过所述第一图像处理后的所述源图像进行处理。

7.一种图像处理方法，应用于图像处理装置，其特征在于，所述方法包括：

对所述源图像进行特征提取处理，得到与所述源文档对应的特征数据集；

根据所述特征数据集确定与所述特征数据集对应的图像处理参数；根据所述图像处理参数对所述源图像进行处理。

8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述根据所述特征数据集确定与所述特征数据集对应的图像处理参数，包括：

使用训练后的神经网络对所述特征数据集进行识别，得到识别信息；

根据所述识别信息确定与所述识别信息对应的图像处理参数。