[发明专利]文字图像合成方法、装置、计算机设备及存储介质

说明书

本申请实施例属于人工智能领域，涉及一种文字图像合成方法，包括获取原始文字图像，对原始文字图像进行图像处理，得到第一高频图像和第一低频图像，将第一高频图像进行降噪处理得到第二高频图像，并通过卷积神经网络模型优化第一低频图像得到第二低频图像，合成第二高频图像和第二低频图像，得到目标文字图像。本申请还提供一种文字图像合成装置、计算机设备及存储介质。此外，本申请还涉及区块链技术，原始文字图像可存储于区块链中。本申请可以在显著提升文字图像分辨率的同时保证后续OCR系统识别的准确率。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种文字图像合成方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

如今，随着社会的不断发展，在人们的日常生活和工作中，需要将各种票据、报刊、书籍、文稿及其它印刷品上的信息输入至计算机中。

现在常用的是OCR技术(Optical Character Recognition，光学字符识别)，通过扫描等光学输入方式将上述文件的文字转化为图像信息，再利用文字识别技术将图像信息转化为可以使用的计算机输入技术。OCR技术包括图像处理技术、识别技术、文本理解技术与还原技术、表格/票据处理技术。

但是，当前常见的场景是借助手机等移动端获得图像，这些图像质量不一，时常会碰到图像分辨率较低的情况，这些较低质量图像人眼需要较为注意的情况下才可以分辨，但是这种图像对于现有的OCR模型而言会严重降低其识别准确率，因此针对这种较低分辨率图像的优化势在必行。

常见提升分辨率的技术主要有两种，一种是基于高频滤波的图像增强技术，这种技术的确可以提升图像分辨率，但与此同时不可避免的会放大噪声，在一定的条件下也会影响到OCR的判断准确率；另一种方法是基于现有的通用的基于人工智能的超分辨技术用于分辨率提升，这种技术主要特点在于预测物体边缘的近似形态或者是补齐某些缺失的细微结构，而OCR技术对于文字的字体、字形非常敏感，因而也不能直接套用。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种文字图像合成方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决相关技术中在提升文字图像分辨率的同时降低OCR识别准确率的技术问题。

为了解决上述技术问题，本申请实施例提供一种文字图像合成方法，采用了如下所述的技术方案：

获取原始文字图像，对所述原始文字图像进行图像处理，得到第一高频图像和第一低频图像；

将所述第一高频图像进行降噪处理得到第二高频图像，并通过卷积神经网络模型优化所述第一低频图像得到第二低频图像；

合成所述第二高频图像和所述第二低频图像，得到目标文字图像。

进一步的，所述将所述第一高频图像进行降噪处理得到第二高频图像的步骤包括：

步骤A，将所述第一高频图像分成N个第一图像块，以任一所述第一图像块作为目标区域，并以所述目标区域为中心，取一个搜索区域，将所述搜索区域划分为若干个与所述第一图像块大小相同的第二图像块；

步骤B，基于所述第一高频图像获取引导图像，并将所述引导图像划分为多个与所述第一图像块大小相同的第三图像块；

步骤C，分别获取所述目标区域的第一像素值、所述第二图像块的第二像素值以及所述第三图像块的第三像素值，根据所述第一像素值、所述第二像素值和所述第三像素值，计算出每个所述第二图像块与所述目标区域之间的权重；

步骤D，根据所述第一像素值以及所述权重进行计算，得到经过降噪处理的所述目标区域的像素值；

步骤E，重复执行步骤A至步骤D，遍历每个所述第一图像块，获得经过降噪处理的每个所述第一图像块，基于降噪处理后的每个所述第一图像块得到所述第二高频图像。