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申请/专利权人:吉林省通联信用服务有限公司
摘要:一种干部人事档案数字化图像直笔画模糊度评价方法,涉及计算机视觉识别领域,解决了在干部人事档案数字化过程中对档案等扫描件数字化处理后直笔画模糊度的评价问题。本发明一种干部人事档案数字化图像直笔画模糊度评价方法,包括以下步骤:S1、接收干部人事档案数字化后的图像;S2、利用霍夫直线检测和图像边缘提取方法,形成深度学习算法训练的标签数据。本发明能够自动检测干部人事档案数字化图像直笔画位置范围,并且可以给出整个图像的直笔画模糊度综合评价值,可以全面准确评估干部人事档案数字化图像质量评估、提高评估工作效率和准确率的目的。
主权项:1.一种干部人事档案数字化图像直笔画模糊度评价方法,其特征在于,包括以下步骤:S1、接收干部人事档案数字化后的图像;S2、利用霍夫直线检测和图像边缘提取方法,形成深度学习算法训练的标签数据;S3、利用深度学习方法对这些数据进行训练、测试和验证,得到基于深度学习的直笔画检测模型;S4、利用基于深度学习的直笔画检测模型检测待评价的档案数字化图像,然后对图像划分网格,对图像进行二值化处理,利用图像形态学方法进行调整,明确直笔画位置,然后对每个网格区域内的多个直笔画进行模糊度评价;S5、利用熵权系数法针对网格区域确定权重,计算图像最终直笔画模糊度综合评价值;步骤S4具体包括以下步骤:S41、利用Yolov3深度学习模型对待评价数字化图像进行检测,得到若干个直笔画检测结果区域,将识别出的直笔画区域记录下来;S42、对图像进行网格划分;S43、使用Python的OpenCV3算法库,对图像中结合检测出的直笔画区域进行二值化处理;S44、在每个网格区域,利用图像形态学的开运算和闭运算对图像进行2-3次处理;S45、利用二值化图像确定不同直笔画的检测范围;S46、利用国家标准《干部人事档案数字化技术规范》GBT33870-2017中直笔画模糊度评价方法对每个直笔画进行评价;S47、对每个网格区域含有多个直笔画模糊度评价结果计算平均值。
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