一种高像素文档拍摄仪的制作方法
【技术领域】
[0001] 本实用新型涉及文档拍摄领域，具体涉及一种高像素文档拍摄仪。
【背景技术】
[0002] 市场上主要以USB2. 0接口 500万及以下像素摄像头做为精拍仪（高拍仪）产品， 在拍摄证件时得不到高分辨率及较高的DPI(每英寸的像素）及照片存储空间大运行速度 慢，一些小字体也不能清晰的显示出来，使产品中应用的OCR识别软件计算速度变慢及识 别率下降。而使用高像素的摄像头，由于像素的提高，文件大小也随之增大，从而降低了图 像处理速度，文档获取慢。 【实用新型内容】
[0003] 本实用新型的目的是针对现有技术的不足，提供一种结构合理，主摄像头为高像 素摄像头的高像素文档拍摄仪。
[0004] 本实用新型为实现上述目的所采用的技术方案是：
[0005] -种高像素文档拍摄仪，其包括工作部和底座，且所述工作部和底座通过一伸缩 杆连接，所述工作部设有一 1400万像素摄像头，该1400万摄像头包括1400万摄像头控制 电路板，及设于该1400万摄像头控制电路板上的CMOS组件，且于该CMOS组件内设有1400 万像素感光芯片。
[0006] 于1400万像素摄像头一侧设有LED补光灯。
[0007] 所述的1400万摄像头控制电路板上表面设有周边控制器件，下表面设有控制芯 片。
[0008] 所述周边控制器件高度不大于5mm。
[0009] 所述控制芯片高度不大于6mm。
[0010] 于所述1400万摄像头控制电路板边缘，对应设有4个弹簧，于1400万摄像头控制 电路板下部，设有一中间中空的1400万摄像头控制电路板固定架，在该中空部设有镜头及 滤光片。
[0011] 于所述1400万摄像头控制电路板一侧，还设有一USB3. 0接口。
[0012] 其还包括一副摄像头，该副摄像头通过一万向节，固定于所述伸缩杆上端。
[0013] 所述底座上表面设有扫描平台，于该扫描平台上设有身份证识别位，且于身份证 识别位周围，设有扩展件。
[0014] 所述1400万摄像头控制电路板上集成有传感器控制电路，ISP控制芯片，缓冲控 制电路，电源电路，EEPR0M电路和USB2. 0/3. 0接口电路。
[0015] 本实用新型的高像素文档拍摄方法，其包括以下步骤：
[0016] (1)设置一文档拍摄装置，并于该文档拍摄装置上设置一高像素拍摄部；
[0017] (2)设置一与所述高像素拍摄部电连接的图像处理模块，且该图像处理模块内设 有图像处理算法，对高像素拍摄部拍摄的文档图像进行处理；
[0018] (3)工作时，所述高像素拍摄部获取文档原始图像，并将文档原始图像信号转换成 数字信号，传输至图像处理模块；
[0019] (4)图像处理模块首先对文档背景部分颜色进行识别，并计算出文档背景颜色 值；
[0020] (5)获取与背景颜色值有色差的图像部分，提取该部分的像素点，并将背景部分像 素点去除，得到文档有效内容图像；
[0021] (6)对提取的文档有效内容图像像素点进行处理，并根据原始图像，对受损的像素 点进行补偿；
[0022] (7)将步骤（6)获得的图像进行缩小处理后，通过传输接口，将得到的文档有效内 容图像信息输出，完成拍摄。
[0023] 所述高像素拍摄部为一 500万像素以上的摄像模组。
[0024] 所述步骤⑷还包括：
[0025] (4. 1)在对文档有效内容图像进行获取前，图像处理模块获取图像中比周围像素 点暗的像素点的位置；
[0026] (4. 2)根据每个暗像素点在像素阵列中所处的位置，计算出亮度补偿增益值；
[0027] (4. 3)图像处理模块通过高像素拍摄部，获取周围环境的色温和明暗度，自动调整 补偿增益值；
[0028] (4. 4)图像处理模块根据计算得出的补偿增益值，对图像的暗像素点进行补偿，获 得亮度均匀的图像。
[0029] 所述步骤（5)还包括：
[0030] (5. 1)通过高像素拍摄部输出4~16行黑行；
[0031] (5. 2)图像处理模块统计高像素拍摄部输入的黑行，得到RGB各个类型像素的黑 电平统计平均值；
[0032] (5. 2)根据统计的黑电平平均值，对提取文档部分的像素点数据进行矫正，获得清 晰图像。
[0033] 所述步骤（6)具体包括：
[0034] (6. 1)对获取的文档有效内容图像像素点进行平滑处理；
[0035] (6. 2)对进行平滑处理后的文档有效内容图像像素点，进行降噪处理，获取清晰的 文档有效内容图像，并对比原始图像，判断获取的文档部分图像是否完整；
[0036] (6. 3)如果获取的文档有效内容图像存在损伤，则通过像素点修复算法，对受到损 伤的图像进行像素补偿。
[0037] 所述步骤（6)还包括：对文档有效内容图像的像素点进行整理，对于不连续的像 素点、像素点连续但有部分像素点与其他像素点色差较大、及不能形成字符或图形轮廓的 部分，进行去除，从而去除脏污对文档有效内容图像的影响。
[0038] 通过自动对焦统计，对图像的文字及图形部分的轮廓进行获取，从实现文档有效 内容图像的去杂和补偿。
[0039] 对图像进行去杂和补偿后，采用不变特征图像识别算法，首先提取目标的SIFT特 征向量，并建立Kd-Tree特征结构，使用BBF搜索策略完成特征点的匹配，接着建立目标的 姿态变换空间对匹配点进行HOUGH聚类，去除错误的匹配点，最后对匹配点按照最小二乘 法拟合出目标的姿态参数，从而完成目标的定位，并进行图像最后识别处理；
[0040] 边缘算法为：
[0041]
[0042] 在某一方向n上是G(x，y)的一阶方向导数为：
[0045] 式中：n式方向矢量，▽G是梯度矢量。
[0046]将图像f(x，y)与Gn作卷积，同时改变n的方向，Gn*f(x，y)取得最大值时的n就 是正交于检测边缘的方向。
[0049]A(x，y)反映了图像（x，y)点处的边缘强度，9是图像（x，y)点处的法向矢量。
[0050] 凡是边缘强度大于高阈值的一定是边缘点；凡是边缘强度小于低阈值的一定不是 边缘点；如果边缘强度大于低阈值又小于高阈值，则看这个像素的邻接像素中有没有超过 高阈值的边缘点，如果有，它就是边缘点，如果没有，它就不是边缘点。
[0051] 对非极大值抑制图像作用两个阈值Tl和T2,且2t1~T2,从而可以得到两个 阈值边缘图像Gl(x，y)和