文本图像中渗透内容的清除方法、装置、电子设备及介质与流程

1.本技术涉及计算机视觉技术，尤其涉及一种文本图像中渗透内容的清除方法、装置、电子设备及介质。


背景技术：

2.计算机视觉领域的ocr技术主要是指利用图像算法技术对文本图像中的文本内容进行自动化解析处理，比如进行文字检测、文字识别、文档版面分析、表格解析、公式解析等。这些技术已经在垂直领域得到大量应用，比如自动阅卷、保险自动化理赔、银行自动化审核等。
3.在处理文本图像时，有一类输入样式比较常见，那就是纸张效果差，导致经扫描得到的待处理文本图像的图像页面经常会透出下一页或者当前页背景上的文字，这对于想要通过图像算法技术解析文本图像中的文本内容带来了一定的干扰，导致文本图像中的文字识别错误，最终导致自动化解析的结果不可靠。
4.为此，对在文本图像进行自动化解析前去除文本背景中渗透的干扰内容是十分有必要的。


技术实现要素：

5.本技术提供一种文本图像中渗透内容的清除方法、装置、电子设备及介质，用以解决现有技术中待解析的文本图像中因为背面内容渗透，导致对文本图像的解析造成干扰问题，实现了清除文本图像中的背面渗透内容，从而提高了文本图像后续的自动解析结果的可靠性。
6.一方面，本技术提供一种文本图像中渗透内容的清除方法，包括：
7.获取待处理文本图像，并分别确定所述待处理文本图像中的各像素点，在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值；
8.基于各所述通道像素值确定对所述待处理文本图像进行清除处理的通道参考像素值；
9.基于所述通道参考像素值确定所述待处理文本图像中的待处理像素点，并对所述待处理像素点进行像素处理，得到处理后的目标文本图像。
10.可选的，所述分别确定所述待处理文本图像中的各像素点，在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值，包括：
11.对于任一像素点，基于当前像素点的像素值确定所述当前像素点在各所述颜色通道中分别对应的各初始通道像素值；
12.分别对各所述初始通道像素值进行区间映射处理，得到所述当前像素点在在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值。
13.可选的，所述分别对各所述初始通道像素值进行区间映射处理，得到所述当前像素点在在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值，包括：
14.对于任一颜色通道，获取预设的区间参数，将所述初始通道像素值和所述区间参数相除后取整，得到所述当前颜色通道的中间映射值；
15.将所述中间映射值和所述区间参数相乘，得到所述当前颜色通道的通道像素值。
16.可选的，所述基于各所述通道像素值确定对所述待处理文本图像进行清除处理的通道参考像素值，包括：
17.对于任一像素点，分别获取各所述颜色通道分别对应的通道权重，基于各所述颜色通道的通道像素值和通道权重确定当前像素点的权重像素值；
18.基于所述待处理文本图像中各所述像素点的权重像素值，确定对所述待处理文本图像进行清除处理的通道参考像素值。
19.可选的，所述基于所述待处理文本图像中各所述像素点的权重像素值，确定对所述待处理文本图像进行清除处理的通道参考像素值，包括：
20.对各所述权重像素值进行数值频次统计处理，将数值频次最大的权重像素值作为所述待处理文本图像的参考权重像素值；
21.对所述参考权重像素值进行通道分解处理，分别得到在各所述颜色通道中的通道参考像素值。
22.可选的，各所述颜色通道的通道权重之间的差值大于预设差异阈值。
23.可选的，所述基于所述通道参考像素值确定所述待处理文本图像中的待处理像素点，包括：
24.对各通道参考像素值进行空间变换，得到各所述通道参考像素值在hsv颜色空间对应的hsv参考像素值；
25.对于任一像素点，确定当前像素点在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的各初始通道像素值，以及在hsv颜色空间的初始hsv像素值；
26.将各所述初始通道像素值和各所述通道参考像素值进行第一比对处理，得到对应的第一比对结果；
27.将所述初始hsv像素值和所述hsv参考像素值进行第二比对处理，得到对应的第二比对结果；
28.基于所述第一比对结果和所述第二比对结果，确定所述当前像素点是否为所述待处理像素点。
29.另一方面，本技术提供一种文本图像中渗透内容的清除方法装置，包括：
30.通道像素值确定模块，用于获取待处理文本图像，并分别确定所述待处理文本图像中的各像素点，在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值；
31.通道参考像素值确定模块，用于基于各所述通道像素值确定对所述待处理文本图像进行清除处理的通道参考像素值；
32.目标文本图像获得模块，用于基于所述通道参考像素值确定所述待处理文本图像中的待处理像素点，并对所述待处理像素点进行像素处理，得到处理后的目标文本图像。
33.可选的，通道像素值确定模块，包括：
34.初始通道像素值获得子模块，用于对于任一像素点，基于当前像素点的像素值确定所述当前像素点在各所述颜色通道中分别对应的各初始通道像素值；
35.通道像素值确定子模块，用于分别对各所述初始通道像素值进行区间映射处理，
得到所述当前像素点在在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值。
36.可选的，通道像素值确定子模块，包括：
37.中间应设置获得单元，用于对于任一颜色通道，获取预设的区间参数，将所述初始通道像素值和所述区间参数相除后取整，得到所述当前颜色通道的中间映射值；
38.通道像素值确定单元，用于将所述中间映射值和所述区间参数相乘，得到所述当前颜色通道的通道像素值。
39.可选的，通道参考像素值获得模块，包括：
40.权重像素值获得子模块，用于对于任一像素点，分别获取各所述颜色通道分别对应的通道权重，基于各所述颜色通道的通道像素值和通道权重确定当前像素点的权重像素值；
41.通道参考像素值获得子模块，用于基于所述待处理文本图像中各所述像素点的权重像素值，确定对所述待处理文本图像进行清除处理的通道参考像素值。
42.可选的，通道参考像素值获得子模块，包括：
43.参考权重像素值确定单元，用于对各所述权重像素值进行数值频次统计处理，将数值频次最大的权重像素值作为所述待处理文本图像的参考权重像素值；
44.通道参考像素值获得单元，用于对所述参考权重像素值进行通道分解处理，分别得到在各所述颜色通道中的通道参考像素值。
45.可选的，各所述颜色通道的通道权重之间的差值大于预设差异阈值。
46.可选的，目标文本图像获得模块，包括：
47.hsv参考像素值获得子模块，用于对各通道参考像素值进行空间变换，得到各所述通道参考像素值在hsv颜色空间对应的hsv参考像素值；
48.初始hsv像素值获得子模块，用于对于任一像素点，确定当前像素点在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的各初始通道像素值，以及在hsv颜色空间的初始hsv像素值；
49.第一比对结果获得模块，用于将各所述初始通道像素值和各所述通道参考像素值进行第一比对处理，得到对应的第一比对结果；
50.第二比对结果获得模块，用于将所述初始hsv像素值和所述hsv参考像素值进行第二比对处理，得到对应的第二比对结果；
51.待处理像素点确定子模块，用于基于所述第一比对结果和所述第二比对结果，确定所述当前像素点是否为所述待处理像素点。
52.第三方面，本技术还提供一种服务器，包括：存储器，处理器；
53.存储器；用于存储所述处理器可执行指令的存储器；
54.其中，所述处理器执行所述存储器存储的可执行指令，以实现如第一方面所述的文本图像中渗透内容的清除方法。
55.第四方面，本技术还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如第一方面所述的文本图像中渗透内容的清除方法。
56.第五方面，本技术还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现本发明实施例第一方面所述的文本图像中渗透内容的清除方法。
57.本技术提供的清除方法，通过采用像素点的通道像素值确定待处理文本图像的通
道参考像素值，即清除阈值，进而基于清除阈值确定待处理文本图像中的待处理像素点，进而对待处理像素点进行清除处理，得到处理后的目标文本图像，解决了现有技术中待解析的文本图像中因为背面内容渗透，导致对文本图像的解析造成干扰问题，实现了清除文本图像中的背面渗透内容，从而提高了文本图像后续的自动解析结果的可靠性。
附图说明
58.此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本技术的实施例，并与说明书一起用于解释本技术的原理。
59.图1为本技术提供的文本图像中渗透内容的清除方法的一种应用场景图；
60.图2a为存在背面渗透内容的待处理文本图像的示例图；
61.图2b为清除渗透内容后的目标文本图像的示例图；
62.图3为本技术实施例提供的一种文本图像中渗透内容的清除方法的流程示意图；
63.图4为本技术实施例提供的另一种文本图像中渗透内容的清除方法的流程示意图；
64.图5为本技术根据一示例性实施例提供的另一中文本图像中渗透内容的清除方法的流程示意图；
65.图6为本技术根据一示例性实施例提供的一种文本图像中渗透内容的清除装置的结构示意图；
66.图7为本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图；
67.图8根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图。
68.通过上述附图，已示出本技术明确的实施例，后文中将有更详细的描述。这些附图和文字描述并不是为了通过任何方式限制本技术构思的范围，而是通过参考特定实施例为本领域技术人员说明本技术的概念。
具体实施方式
69.这里将详细地对示例性实施例进行说明，其示例表示在附图中。下面的描述涉及附图时，除非另有表示，不同附图中的相同数字表示相同或相似的要素。以下示例性实施例中所描述的实施方式并不代表与本技术相一致的所有实施方式。相反，它们仅是与如所附权利要求书中所详述的、本技术的一些方面相一致的装置和方法的例子。
70.在实际应用中，在通过ocr技术对纸质文本图像进行解析处理时，会遇到因为纸张质量差，导致经扫描得到的待处理文本图像的图像页面经常会透出下一页或者当前页背景上的文字内容。在此情况下，因为文本图像中隐现的干扰文字，用于文本解析的模型在识别文本图像中的文字时会将透过的文字内容也作为待处理文本图像中的内容进行文字识别。因此，给解析文本图像中的文本内容带来了一定的干扰，导致文本图像中的文字识别错误，最终导致自动化解析的结果不可靠。
71.本技术提供的文本图像中渗透内容的清除方法，旨在解决现有技术的如上技术问题。具体的，确定待处理文本图像中的像素点的像素值，对像素值进行分解得到通道像素值，进而通过各通道像素值确定对待处理文本图像进行清除处理的通道像素参考值，即清除阈值，进而基于清除阈值确定待处理文本图像中的待处理像素点，并对待处理像素点进
行清除处理，得到没有干扰内容的目标文本图像，以使后续基于该目标文本图像进行自动化解析，提高解析结果的可靠性。
72.图1为本技术提供的文本图像中渗透内容的清除方法的一种应用场景图。图2a为存在背面渗透内容的待处理文本图像的示例图。图2b为清除渗透内容后的目标文本图像的示例图。
73.便于理解，下面结合图1、图2a和图2b，对本技术实施例所适用的应用场景进行说明。参见图1，在采用ocr技术对纸质文本图像进行扫描以及自动化解析的过程中，由于纸张质量差，对纸质内容进行扫描后得到的待处理文本图像中会包含渗透的内容。具体渗透内容可能是下一页的文本内容，也可能是当前页背面的文本内容。示例性的，参见图2a，图2a图像中存在背面渗透内容。在上述情况中，为了尽可能保证解析结果的准确性，需要对待处理文本图像中的渗透内容进行清除处理，得到目标文本图像。具体的，可以在得到待处理文本图像时，确定文本图像中各像素点的rgb通道像素值，由于每张图像中的文本内容以及渗透内容均不同，即每张图像的像素值不同，为了提高清除准确性，需要基于上述确定出的rgb通道像素值个性化确定对当前待处理文本中的渗透内容进行清除处理时所需的通道参考像素值，进而基于通道参考像素值以及各像素点的像素值确定需要进行清除处理的像素点，即待处理像素点，并对待处理像素点进行渗透内容清除处理，得到处理后的目标文本图像。示例性的，参见图2b，图2b图像中的渗透内容已经清除干净。进而，后续基于目标文本图像进行自动化解析处理时，可以提高解析结果的可靠性。
74.下面以具体地实施例对本技术的技术方案以及本技术的技术方案如何解决上述技术问题进行详细说明。下面这几个具体的实施例可以相互结合，对于相同或相似的概念或过程可能在某些实施例中不再赘述。下面将结合附图，对本技术的实施例进行描述。
75.图3为本技术实施例提供的一种文本图像中渗透内容的清除方法的流程示意图。该方法可以由文本图像中渗透内容的清除装置执行，该文本图像中渗透内容的清除装置可以是服务器也可以是电子设备，以下以电子设备为例进行说明，本实施例中的方法可以通过软件、硬件或者软硬件结合的方式来实现，如图3所示，该方法包括如下步骤。
76.s210、获取待处理文本图像，并分别确定待处理文本图像中的各像素点，在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值。
77.在本技术中，待处理文本图像可以理解为存在识别干扰内容的文本图像。具体如存在背面渗透内容的纸质扫描图像。当然，待处理文本图像还可以是其他需要进行背景处理的文本图像，例如存在时间、地点等标识水印的拍摄图像等。
78.具体的，获取待处理文本图像的方法可以是基于图像获取路径在当前执行装置预设数据库中进行读取所得到，也可以基于扫描设备、拍摄设备等设备直接进行图像上传的方式得到，对于待处理文本图像的获取方式本技术不做限定。
79.在实际应用中，像素点可以理解为组成图像的小点。具体的，对图像进行分割得到若干个小方格，每一个小方格则可以称为一个像素点。像素值可以理解为小方格被分配的位置和色彩数值，具体可以是通过三原色色彩深浅的组合，组成各种不同的色彩。其中，在rgb颜色空间中，三原色色彩可以为红(red)、绿(green)、蓝(blue)三原色。颜色通道具体可以理解为保存图像颜色信息的通道。在上述颜色空间中，颜色通道具体包括r、g、b三个通道。
80.在本技术实施例中，在获取到待处理文本图像的基础上，对待处理文本图像进行图像分割处理，得到待处理文本图像的各像素点。进一步的，基于各像素点的像素值确定各像素点在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值。
81.具体的，可以通过预先编译的代码脚本对待处理文本图像中各像素点的像素值进行通道分解处理，得到各像素点在rgb颜色空间的各颜色通道中的通道像素值。当然，也可以是通过预先训练好的通道分解模型确定各像素点的通道像素值。对于通道像素值的获取方式，本技术不做限定。
82.s220、基于各通道像素值确定对待处理文本图像进行清除处理的通道参考像素值。
83.由于不同文本图像中包含的文本内容不同，所以不同文本图像中各像素点的像素值也不相同，所以需要基于待处理文本图像中各像素点的像素值设置对待处理文本图像进行清除处理时所需的参考像素值。
84.基于此，本技术的技术方案中在确定待处理文本图像各像素点的通道像素值时，基于各通道像素值确定待处理文本图像对应的通道参考像素值，以将确定出的通道参考像素值作为清除阈值，对待处理文本图像中的各像素点进行清除处理，得到处理后的目标文本图像。
85.s230、基于通道参考像素值确定待处理文本图像中的待处理像素点，并对待处理像素点进行像素处理，得到处理后的目标文本图像。
86.在本技术实施例中，将基于上述实施方式确定的通道参考像素值作为进行清除处理的清除阈值，具体的，将待处理文本图像中的各像素点中与清除阈值条件进行比对，并将上述像素点中不符合清除阈值条件的像素点作为待处理像素点，进而对确定的待处理像素点进行清除处理，得到处理后的目标文本图像。具体的，对于像素点进行清除处理的方式可以是将待处理像素点重新进行像素点赋值，例如将通道参考像素值赋值作为待处理像素点的像素值，也可以是随机选取符合清除阈值条件的像素点的像素值作为待处理像素点的像素值，对此不做限定。
87.在上述技术方案中，通过采用像素点的通道像素值确定待处理文本图像的通道参考像素值，即清除阈值，进而基于清除阈值确定待处理文本图像中的待处理像素点，进而对待处理像素点进行清除处理，得到处理后的目标文本图像，解决了现有技术中待解析的文本图像中因为背面内容渗透，导致对文本图像的解析造成干扰问题，实现了清除文本图像中的背面渗透内容，从而提高了文本图像后续的自动解析结果的可靠性。
88.图4为本技术实施例提供的另一种文本图像中渗透内容的清除方法的流程示意图。本实施例可理解为上述实施例介绍的方法中提及步骤的具体化介绍实施例，参见图4，该方法具体可以包括：
89.s310、获取待处理文本图像，并分别确定待处理文本图像中的各像素点，在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值。
90.具体的，对步骤s310中技术手段、技术效果、技术名词的理解与举例，可参照上述实施例中对步骤s210的解释。
91.在上述实施方式的基础上，在本实施例中，步骤s310中判断的步骤中具体可以包括：
92.s311、对于任一像素点，基于当前像素点的像素值确定当前像素点在各颜色通道中分别对应的各初始通道像素值。
93.在实际场景中，获取到的待处理文本图像包括文本内容和背景区域。若基于文本内容对应的像素点的通道像素值确定进行清除处理的通道参考像素值，则可能会导基于此确定出的像素值与待处理文本图像中的图像背景像素值偏差过大，从而导致基于此值进行处理后的目标文本图像与处理前的文本图像差距过大，最终导致处理结果可靠性低。
94.基于此问题，本技术在获取到待处理文本图像之后还可以包括：确定待处理文本图像的图像内容，基于图像内容对待处理文本图像进行图像截取处理，得到截取后的待处理文本图像。
95.具体的，可以对待处理文本图像中文本内容的区域以及图像背景的区域，基于上述区域进行图像截取，将图像背景的区域作为截取后的待处理文本图像，进一步的，基于截取后的待处理文本图像执行确定通道像素值以及参考通道像素值的步骤。
96.具体的，在确定待处理文本图像中各像素点的基础上，基于各像素点的像素值确定各像素点在各颜色通道中的初始通道像素值。其中，初始通道像素值可以理解为对像素值进行三通道分解后所得到的初始通道像素值。
97.示例性的，对于任一像素点来说，确定当前像素点的像素值，采用预先训练的神经网络模型进行通道分解，进而得到在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的各初始通道像素值；可选的，还可以采用预选编译的代码脚本对像素值进行通道分解，得到在rgb颜色空间的各颜色通道对应的通道初始像素值。
98.s312、分别对各初始通道像素值进行区间映射处理，得到当前像素点在在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值。
99.在本技术实施例中，在得到初始通道像素值的情况下，由于相邻像素点的像素值差距较小，因此基于各像素点的像素值直接进行后续通道参考像素值的计算会使计算过程变得复杂，因此本技术技术方案中对得到的初始通道像素值进行区间映射处理，将连续的像素值映射为离散的像素值。具体的，将预设范围内的通道像素值映射至同一区间中，进而基于映射后的通道像素值进行后续的通道参考像素值的计算，使后续像素值的计算更加简单易于处理。
100.可选的，对初始通道像素值进行区间映射的处理过程可以包括：对于任一颜色通道，获取预设的区间参数，将初始通道像素值和区间参数相除后取整，得到当前颜色通道的中间映射值；将中间映射值和区间参数相乘，得到当前颜色通道的通道像素值。
101.具体的，以rgb三个颜色通道中的任一颜色通道为例对上述映射过程进行介绍。示例性的，以r通道为例，获取各像素点在r通道中的初始通道像素值vr，进而获取预设的区间参数，本技术中将预设的区间参数设置为3，在其他实施例中也可以设置为其他参数，对此不做限定。在此基础上，首先将vr除以3后取整，得到r通道的中间映射值vr`，之后再将中间映射值vr`乘以3，得到r通道的通道像素值vr。
102.进一步的，基于上述实施方式分别确定待处理图像中各像素点在g通道以及b通道中的通道像素值。
103.在上述实施方式的基础上，在确定待处理文本图像中各像素点时，若像素点的数量过多，则可能会导致计算机因为数据计算量大而降低计算效率，因此本技术的技术方案
还包括基于像素点数量对待处理文本图像中的各像素点进行像素点采样处理，得到采样后的像素点。
104.示例性的，对像素点进行采样的过程可以包括：将获取到的待处理文本图像记为i，i的高度是h，宽度是w，则该待处理文本图像的总像素点的个数是：w*h。在此，设置一个采样像素点阈值为0.05，则要采样的像素点数n＝0.05*w*h。进一步的，进行不放回抽样，从i中随机抽取出n个像素点，将抽取出的像素点作为采样后的像素点，进而基于采样后的像素点进行通道像素值的确定以及后续通道参考像素值的确定。
105.s320、基于各通道像素值确定对待处理文本图像进行清除处理的通道参考像素值。
106.具体的，对步骤s320中技术手段、技术效果、技术名词的理解与举例，可参照上述实施例中对步骤s220的解释。
107.在上述实施方式的基础上，在本实施例中，步骤s320的步骤中具体可以包括：
108.s321、对于任一像素点，分别获取各颜色通道分别对应的通道权重，基于各颜色通道的通道像素值和通道权重确定当前像素点的权重像素值。
109.在本技术实施例中，对待处理文本图像中各像素点进行区间映射处理后的各颜色通道的通道像素值进行转化处理，得到各像素点的像素值，以基于像素值确定进行清除处理的参考像素值，进而基于参考像素值确定通道参考像素值，以进行后续的清除处理。
110.需要说明的是，对于不同的像素点，尽管两像素点在各颜色通道的通道像素值均不同，但是进行像素值转化后，两像素点的像素值可能为相同像素值，导致后续计算出的结果可靠性低，为提高计算结果的可靠性，为各颜色通道预先设置通道权重，且各颜色通道的通道权重之间的差值大于预设差异阈值，从而可以避免通道像素值不同的两像素点进行转化后的得到的像素值相同的问题。
111.具体的，获取各颜色通道分别对应的通道权重。示例性的，在本技术技术方案中，设置r通道的通道权重为2562，设置g通道的通道权重为2561，设置b通道的通道权重为2560。在此基础上，以任一像素点距离，将当前像素点的通道权重与通道像素值对应相乘得到该像素点在该颜色通道的通道权重像素值，并将该像素点在各通道权重像素值相加，得到该像素点的权重像素值。示例性的，基于下述表达式确定像素点的权重像素值。
112.v＝vr*65536+vg*256+vb113.s322、基于待处理文本图像中各像素点的权重像素值，确定对待处理文本图像进行清除处理的通道参考像素值。
114.在本技术实施例中，基于上述实施方式分别确定待处理文本图像中各像素点的权重像素值。进而基于各权重像素值确定进行清除处理的参考权重像素值，并对参考权重像素值进行分解处理，得到通道参考像素值，进而基于通道参考像素值进行后续的清除处理。
115.可选的，本技术中得到通道参考像素值的方法可以包括：对各权重像素值进行数值频次统计处理，将数值频次最大的权重像素值作为待处理文本图像的参考权重像素值；对参考权重像素值进行通道分解处理，分别得到在各颜色通道中的通道参考像素值。
116.具体的，将各权重像素值进行像素值的出现频次进行统计，统计各权重像素值中出现频次最大的权重像素值，并将统计出的权重像素值确定为后续进行清除处理的参考权重像素值。进一步的，对参考权重像素值进行分解处理，得到分解后的通道参考像素值。
117.示例性的，将统计后得到的参考权重像素值记为v
max_fre
，进而对v
max_fre
进行像素值分解处理，得到在rbg颜色空间中各颜色通道的通道参考像素值。
118.具体的，可以采用预先训练的通道分解模型，也可以采用预先编译的代码脚本进行分解处理。可选的，还可以采用预先设置的表达式进行分解处理，得到各通道参考像素值。示例性的，表达式如下所示：
[0119]vbg_r
＝v
max_fre
/65536
[0120]vbg_g
＝(v
max_fre-v
bg_r
*65536)/256
[0121]vbg_b
＝v
max_fre-v
bg_r
*65536-v
bg_g
*256
[0122]
其中，v
bg_r
表示r通道的通道参考像素值；v
bg_g
表示g通道的通道参考像素值；v
bg_b
表示b通道的通道参考像素值。
[0123]
s330、基于通道参考像素值确定待处理文本图像中的待处理像素点，并对待处理像素点进行像素处理，得到处理后的目标文本图像。
[0124]
具体的，对步骤s330中技术手段、技术效果、技术名词的理解与举例，可参照上述实施例中对步骤s230的解释。
[0125]
在上述实施方式的基础上，在本实施例中，步骤s330的步骤中具体可以包括：
[0126]
s331、对各通道参考像素值进行空间变换，得到各通道参考像素值在hsv颜色空间对应的hsv参考像素值。
[0127]
在本技术中，在确定上述通道参考像素值的基础上，可以直接基于待处理文本图像中各像素点的通道像素值与通道参考像素值的比对结果确定各像素点是否数据待处理像素点。当然为了进一步提高图像处理的准确性，本技术的技术方案在此基础上，还对上述确定的通道参考像素值进行颜色空间变换，确定在hsv颜色空间对应的hsv参考像素值，进而基于待处理文本图像中各像素点在hsv颜色空间的通道像素值与在hsv颜色空间的通道参考像素值的比对结果确定各像素点是否数据待处理像素点。需要说明的是，判断待处理像素点可以基于上述任一中比对结果进行判断，也可以同时基于上述两种比对结果进行判断，对此不做限定。
[0128]
其中，hsv颜色空间可以理解为hsv(hue,saturation,value)是根据颜色的直观特性创建的一种颜色空间,也称六角锥体模型(hexcone model)。具体的，hsv参考像素值中颜色的参数分别可以包括色调(h)值，饱和度(s)值以及明度(v)值。
[0129]
可选的，可以直接获取训练完成的通道转换模型，将在rgb颜色空间中各颜色通道的通道参考像素值直输入至上述通道转换模型中，得到模型输出的在hsv空间中的hsv参考像素值。当然，还可以获取预设的空间转换表达式，进行空间转换。
[0130]
s332、对于任一像素点，确定当前像素点在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的各初始通道像素值，以及在hsv颜色空间的初始hsv像素值。
[0131]
s333、将各初始通道像素值和各通道参考像素值进行第一比对处理，得到对应的第一比对结果。
[0132]
在本技术实施例中，第一比对处理可以理解为在rgb颜色空间中的通道参考像素值和各像素点的初始通道像素值之间的比对处理，相应的，第一比对结果可以理解为在rgb颜色空间中的像素值比对结果。
[0133]
具体的，对于任一像素点来说，在rgb空间，将该像素点的r通道的初始通道像素
值、g通道的初始通道像素值以及b通道的初始通道像素值，分别与上述实施方式中得到的通道参考像素值v
bg_r
，v
bg_g
，v
bg_b
进行作差处理，得到各颜色通道分别对应的比对结果。
[0134]
s334、将初始hsv像素值和hsv参考像素值进行第二比对处理，得到对应的第二比对结果。
[0135]
在本技术实施例中，第二比对处理可以理解为在hsv颜色空间中的hsv参考像素值和各像素点的初始hsv像素值之间的比对处理，相应的，第二比对结果可以理解为在hsv颜色空间中的像素值比对结果。
[0136]
具体的，对于任一像素点来说，在hsv空间，将该像素点的色调值、饱和度值以及明度值，分别与上述实施方式中得到的hsv参考像素值中的色调参考值、饱和度参考值和明度参考值进行作差处理，得到在hsv空间中的像素值比对结果。
[0137]
s335、基于第一比对结果和第二比对结果，确定当前像素点是否为待处理像素点。
[0138]
在本技术实施例中，可以预先获取预设的第一比对阈值和第二比对阈值；将得到的第一比对结果与预设的第一比对条件进行比较，或者将得到的第二比对结果与预设的第二比对条件进行比较；可选的，若第一比对结果不符合第一比对条件要求，或者，第二比对结果不符合第二比对条件要求，则说明当前像素点为待处理像素点。
[0139]
在本技术实施例中，第一比对条件可以是三个颜色通道中的任意两个颜色通道各自的比对结果中像素差值大于预设阈值。示例性的，第一比对条件为三个通道各自比对的像素差值必须有2个以上的差值大于62。第二比对条件可以是三个颜色参数各自的比对结果均大于预设阈值。示例性的，第二比对条件中s值的差值大于0.2，v值的差值大于0.25。
[0140]
在实际应用过程中，可以同时对各像素点进行第一比对处理和第二比对处理，并根据比对处理结果和比对条件共同判断各像素点是否为待处理像素点；可选的，还可以先进行第一比对处理(第二比对处理)，并对第一比对处理(第二比对处理)的比对结果中符合第一比对条件(第二比对条件)的各像素点进行第二比对处理(第一比对处理)，进而根据第二比对处理(第一比对处理)的比对结果中和第二比对条件(第一比对条件)确定各像素点是否为待处理像素点。本技术对于判断像素点是否为待处理像素点过程中的判断顺序不做限定。
[0141]
s336、对待处理像素点进行像素处理，得到处理后的目标文本图像。
[0142]
在本技术实施例中，当确定出待处理文本图像中的待处理像素点时，需要对各像素点进行处理，以消除待处理文本图像中的干扰内容，得到背景干净的目标文本图像。
[0143]
示例性的，本技术对待处理像素点的处理方式可以为直接将待处理像素点的像素值置换为待处理文本图像的背景色，即白色；具体的，可以是将待处理像素点的在rgb颜色空间的各颜色通道的通道像素值均置换为(255，255，255)。
[0144]
在上述方案中，获取待处理文本图像的各像素点在rgb颜色空间中各颜色额通道的初始通道像素值，并对初始通道像素值进行区间映射处理，得到各像素点的通道像素值，以实现简化后续像素值处理数据量，从而提高处理效率；进一步的，通过对像素点的各通道设置通道权重值，基于通道权重值和通道像素值确定对待处理文本进行清除处理时所参考的通道参考像素值，进而基于通道参考像素值与各像素点的初始通道像素值进行比对，确定待处理像素点；在此过程中，还对通道参考像素值进行空间变换，得到hsv空间中的hsv参考像素值，并将hsv参考像素值与各像素点在hsv空间中的初始hsv像素值进行比对，同时与
上述rgb颜色空间中的像素值比对结果共同确定待处理像素点，以实现基于多空间进行像素值比对，提高了像素点确定的准确性，从而提高后续进行图像处理的处理效果。最后，对确定出的待处理像素点进行像素点处理，从而得到背景干净的目标文本图像，解决了现有技术中待解析的文本图像中因为背面内容渗透，导致对文本图像的解析造成干扰问题，实现了清除文本图像中的背面渗透内容，从而提高了文本图像后续的自动解析结果的可靠性。
[0145]
图5为本技术根据一示例性实施例提供的另一中文本图像中渗透内容的清除方法的流程示意图。参见图5，该方法具体包括：
[0146]
获取需要进行内容清除处理的文本图像。
[0147]
在此基础上，对待处理文本图像中文本内容的区域以及图像背景的区域，基于上述区域进行图像截取，将图像背景的区域作为截取后的待处理文本图像，进而，基于截取后的待处理文本图像执行确定通道像素值以及参考通道像素值的步骤。
[0148]
可选的，在确定待处理文本图像中各像素点时，若像素点的数量过多，则可以基于像素点数量对待处理文本图像中的各像素点进行像素点采样处理，得到采样后的像素点。
[0149]
具体的，对得到的初始通道像素值进行区间映射处理，将连续的像素值映射为离散的像素值。具体的，将预设范围内的通道像素值映射至同一区间中，进而基于映射后的通道像素值进行后续的通道参考像素值的计算，使后续像素值的计算更加简单易于处理。
[0150]
具体的，对待处理文本图像中各像素点进行区间映射处理后的各颜色通道的通道像素值进行转化处理，得到各像素点的像素值，以基于像素值确定进行清除处理的参考像素值，进而基于参考像素值确定通道参考像素值，以进行后续的清除处理。
[0151]
可选的，基于通道参考像素值确定各像素值是否为处理像素值；可选的，若是，则保留该像素点的像素值，反之，若不是，则将该像素点的像素值替换为白色，直至将各像素点处理完成后，得到待处理文本图像对应的目标文本图像，有效去除了文本图像中背景的干扰，从而减少文字检测的误检，进一步方便后续的解析处理，如版面分析，文档结构化等。
[0152]
图6为本技术根据一示例性实施例提供的一种文本图像中渗透内容的清除装置的结构示意图。参见图6，该装置包括：
[0153]
通道像素值确定模块410，用于获取待处理文本图像，并分别确定待处理文本图像中的各像素点，在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值；
[0154]
通道参考像素值确定模块420，用于基于各通道像素值确定对待处理文本图像进行清除处理的通道参考像素值；
[0155]
目标文本图像获得模块430，用于基于通道参考像素值确定待处理文本图像中的待处理像素点，并对待处理像素点进行像素处理，得到处理后的目标文本图像。
[0156]
可选的，通道像素值确定模块410，包括：
[0157]
初始通道像素值获得子模块，用于对于任一像素点，基于当前像素点的像素值确定当前像素点在各颜色通道中分别对应的各初始通道像素值；
[0158]
通道像素值确定子模块，用于分别对各初始通道像素值进行区间映射处理，得到当前像素点在在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值。
[0159]
可选的，通道像素值确定子模块，包括：
[0160]
中间应设置获得单元，用于对于任一颜色通道，获取预设的区间参数，将初始通道
像素值和区间参数相除后取整，得到当前颜色通道的中间映射值；
[0161]
通道像素值确定单元，用于将中间映射值和区间参数相乘，得到当前颜色通道的通道像素值。
[0162]
可选的，通道参考像素值获得模块420，包括：
[0163]
权重像素值获得子模块，用于对于任一像素点，分别获取各颜色通道分别对应的通道权重，基于各颜色通道的通道像素值和通道权重确定当前像素点的权重像素值；
[0164]
通道参考像素值获得子模块，用于基于待处理文本图像中各像素点的权重像素值，确定对待处理文本图像进行清除处理的通道参考像素值。
[0165]
可选的，通道参考像素值获得子模块，包括：
[0166]
参考权重像素值确定单元，用于对各权重像素值进行数值频次统计处理，将数值频次最大的权重像素值作为待处理文本图像的参考权重像素值；
[0167]
通道参考像素值获得单元，用于对参考权重像素值进行通道分解处理，分别得到在各颜色通道中的通道参考像素值。
[0168]
可选的，各颜色通道的通道权重之间的差值大于预设差异阈值。
[0169]
可选的，目标文本图像获得模块430，包括：
[0170]
hsv参考像素值获得子模块，用于对各通道参考像素值进行空间变换，得到各通道参考像素值在hsv颜色空间对应的hsv参考像素值；
[0171]
初始hsv像素值获得子模块，用于对于任一像素点，确定当前像素点在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的各初始通道像素值，以及在hsv颜色空间的初始hsv像素值；
[0172]
第一比对结果获得模块，用于将各初始通道像素值和各通道参考像素值进行第一比对处理，得到对应的第一比对结果；
[0173]
第二比对结果获得模块，用于将初始hsv像素值和hsv参考像素值进行第二比对处理，得到对应的第二比对结果；
[0174]
待处理像素点确定子模块，用于基于第一比对结果和第二比对结果，确定当前像素点是否为待处理像素点。
[0175]
图7为本技术实施例提供的一种电子设备的结构示意图。如图7所示，本实施例的电子设备可以包括：
[0176]
至少一个处理器501；以及
[0177]
与至少一个处理器通信连接的存储器502；
[0178]
其中，存储器502存储有可被至少一个处理器501执行的指令，指令被至少一个处理器501执行，以使服务器执行如上述任一实施例的方法。
[0179]
可选地，存储器502既可以是独立的，也可以跟处理器501集成在一起。
[0180]
本实施例提供的电子设备的实现原理和技术效果可以参见前述各实施例，此处不再赘述。
[0181]
本技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，当处理器执行计算机执行指令时，实现前述任一实施例的方法。
[0182]
本技术实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现前述任一实施例的方法。
[0183]
在本技术所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的设备和方法，可以通过其
它的方式实现。例如，以上所描述的设备实施例仅仅是示意性的，例如，模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个模块可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。
[0184]
上述以软件功能模块的形式实现的集成的模块，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能模块存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器执行本技术各个实施例方法的部分步骤。
[0185]
应理解，上述处理器可以是中央处理单元(central processing unit，简称cpu)，还可以是其它通用处理器、数字信号处理器(digital signal processor，简称dsp)、专用集成电路(application specific integrated circuit，简称asic)等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。结合申请所公开的方法的步骤可以直接体现为硬件处理器执行完成，或者用处理器中的硬件及软件模块组合执行完成。存储器可能包含高速ram存储器，也可能还包括非易失性存储nvm，例如至少一个磁盘存储器，还可以为u盘、移动硬盘、只读存储器、磁盘或光盘等。
[0186]
上述存储介质可以是由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。存储介质可以是通用或专用计算机能够存取的任何可用介质。
[0187]
一种示例性的存储介质耦合至处理器，从而使处理器能够从该存储介质读取信息，且可向该存储介质写入信息。当然，存储介质也可以是处理器的组成部分。处理器和存储介质可以位于专用集成电路(application specific integrated circuits，简称asic)中。当然，处理器和存储介质也可以作为分立组件存在于服务器或主控设备中。
[0188]
图8根据一示例性实施例示出的一种电子设备的框图，该设备可以是移动电话，计算机，数字广播终端，消息收发设备，游戏控制台，平板设备，医疗设备，健身设备，个人数字助理等。
[0189]
装置800可以包括以下一个或多个组件：处理组件802，存储器804，电源组件806，多媒体组件808，音频组件810，输入/输出(i/o)接口812，传感器组件814，以及通信组件816。
[0190]
处理组件802通常控制装置800的整体操作，诸如与显示，电话呼叫，数据通信，相机操作和记录操作相关联的操作。处理组件802可以包括一个或多个处理器820来执行指令，以完成上述的方法的全部或部分步骤。此外，处理组件802可以包括一个或多个模块，便于处理组件802和其他组件之间的交互。例如，处理组件802可以包括多媒体模块，以方便多媒体组件808和处理组件802之间的交互。
[0191]
存储器804被配置为存储各种类型的数据以支持在装置800的操作。这些数据的示例包括用于在装置800上操作的任何应用程序或方法的指令，联系人数据，电话簿数据，消息，图片，视频等。存储器804可以由任何类型的易失性或非易失性存储设备或者它们的组合实现，如静态随机存取存储器(sram)，电可擦除可编程只读存储器(eeprom)，可擦除可编程只读存储器(eprom)，可编程只读存储器(prom)，只读存储器(rom)，磁存储器，快闪存储器，磁盘或光盘。
[0192]
电源组件806为装置800的各种组件提供电力。电源组件806可以包括电源管理系统，一个或多个电源，及其他与为装置800生成、管理和分配电力相关联的组件。
[0193]
多媒体组件808包括在装置800和用户之间的提供一个输出接口的屏幕。在一些实施例中，屏幕可以包括液晶显示器(lcd)和触摸面板(tp)。如果屏幕包括触摸面板，屏幕可以被实现为触摸屏，以接收来自用户的输入信号。触摸面板包括一个或多个触摸传感器以感测触摸、滑动和触摸面板上的手势。触摸传感器可以不仅感测触摸或滑动动作的边界，而且还检测与触摸或滑动操作相关的持续时间和压力。在一些实施例中，多媒体组件808包括一个前置摄像头和/或后置摄像头。当装置800处于操作模式，如拍摄模式或视频模式时，前置摄像头和/或后置摄像头可以接收外部的多媒体数据。每个前置摄像头和后置摄像头可以是一个固定的光学透镜系统或具有焦距和光学变焦能力。
[0194]
音频组件810被配置为输出和/或输入音频信号。例如，音频组件810包括一个麦克风(mic)，当装置800处于操作模式，如呼叫模式、记录模式和语音识别模式时，麦克风被配置为接收外部音频信号。所接收的音频信号可以被进一步存储在存储器804或经由通信组件816发送。在一些实施例中，音频组件810还包括一个扬声器，用于输出音频信号。
[0195]
i/o接口812为处理组件802和外围接口模块之间提供接口，上述外围接口模块可以是键盘，点击轮，按钮等。这些按钮可包括但不限于：主页按钮、音量按钮、启动按钮和锁定按钮。
[0196]
传感器组件814包括一个或多个传感器，用于为装置800提供各个方面的状态评估。例如，传感器组件814可以检测到装置800的打开/关闭状态，组件的相对定位，例如组件为装置800的显示器和小键盘，传感器组件814还可以检测装置800或装置800一个组件的位置改变，用户与装置800接触的存在或不存在，装置800方位或加速/减速和装置800的温度变化。传感器组件814可以包括接近传感器，被配置用来在没有任何的物理接触时检测附近物体的存在。传感器组件814还可以包括光传感器，如cmos或ccd图像传感器，用于在成像应用中使用。在一些实施例中，该传感器组件814还可以包括加速度传感器，陀螺仪传感器，磁传感器，压力传感器或温度传感器。
[0197]
通信组件816被配置为便于装置800和其他设备之间有线或无线方式的通信。装置800可以接入基于通信标准的无线网络，如wifi，2g或3g，或它们的组合。在一个示例性实施例中，通信组件816经由广播信道接收来自外部广播管理系统的广播信号或广播相关信息。在一个示例性实施例中，通信组件816还包括近场通信(nfc)模块，以促进短程通信。例如，在nfc模块可基于射频识别(rfid)技术，红外数据协会(irda)技术，超宽带(uwb)技术，蓝牙(bt)技术和其他技术来实现。
[0198]
在示例性实施例中，装置800可以被一个或多个应用专用集成电路(asic)、数字信号处理器(dsp)、数字信号处理设备(dspd)、可编程逻辑器件(pld)、现场可编程门阵列(fpga)、控制器、微控制器、微处理器或其他电子元件实现，用于执行上述方法。
[0199]
在示例性实施例中，还提供了一种包括指令的非临时性计算机可读存储介质，例如包括指令的存储器804，上述指令可由装置800的处理器820执行以完成上述方法。例如，非临时性计算机可读存储介质可以是rom、随机存取存储器(ram)、cd-rom、磁带、软盘和光数据存储设备等。
[0200]
一种非临时性计算机可读存储介质，当该存储介质中的指令由电子设备的处理器
执行时，使得电子设备能够执行上述电子设备的分屏处理方法。
[0201]
本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本技术的其它实施方案。本技术旨在涵盖本技术的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本技术的一般性原理并包括本技术未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本技术的真正范围和精神由下面的权利要求书指出。
[0202]
应当理解的是，本技术并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本技术的范围仅由所附的权利要求书来限制。

技术特征：
1.一种文本图像中渗透内容的清除方法，其特征在于，包括：获取待处理文本图像，并分别确定所述待处理文本图像中的各像素点，在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值；基于各所述通道像素值确定对所述待处理文本图像进行清除处理的通道参考像素值；基于所述通道参考像素值确定所述待处理文本图像中的待处理像素点，并对所述待处理像素点进行像素处理，得到处理后的目标文本图像。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别确定所述待处理文本图像中的各像素点，在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值，包括：对于任一像素点，基于当前像素点的像素值确定所述当前像素点在各所述颜色通道中分别对应的各初始通道像素值；分别对各所述初始通道像素值进行区间映射处理，得到所述当前像素点在在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分别对各所述初始通道像素值进行区间映射处理，得到所述当前像素点在在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值，包括：对于任一颜色通道，获取预设的区间参数，将所述初始通道像素值和所述区间参数相除后取整，得到所述当前颜色通道的中间映射值；将所述中间映射值和所述区间参数相乘，得到所述当前颜色通道的通道像素值。4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于各所述通道像素值确定对所述待处理文本图像进行清除处理的通道参考像素值，包括：对于任一像素点，分别获取各所述颜色通道分别对应的通道权重，基于各所述颜色通道的通道像素值和通道权重确定当前像素点的权重像素值；基于所述待处理文本图像中各所述像素点的权重像素值，确定对所述待处理文本图像进行清除处理的通道参考像素值。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述基于所述待处理文本图像中各所述像素点的权重像素值，确定对所述待处理文本图像进行清除处理的通道参考像素值，包括：对各所述权重像素值进行数值频次统计处理，将数值频次最大的权重像素值作为所述待处理文本图像的参考权重像素值；对所述参考权重像素值进行通道分解处理，分别得到在各所述颜色通道中的通道参考像素值。6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，各所述颜色通道的通道权重之间的差值大于预设差异阈值。7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述通道参考像素值确定所述待处理文本图像中的待处理像素点，包括：对各通道参考像素值进行空间变换，得到各所述通道参考像素值在hsv颜色空间对应的hsv参考像素值；对于任一像素点，确定当前像素点在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的各初始通道像素值，以及在hsv颜色空间的初始hsv像素值；将各所述初始通道像素值和各所述通道参考像素值进行第一比对处理，得到对应的第
一比对结果；将所述初始hsv像素值和所述hsv参考像素值进行第二比对处理，得到对应的第二比对结果；基于所述第一比对结果和所述第二比对结果，确定所述当前像素点是否为所述待处理像素点。8.一种文本图像中渗透内容的清除装置，其特征在于，包括：通道像素值确定模块，用于获取待处理文本图像，并分别确定所述待处理文本图像中的各像素点，在rgb颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值；通道参考像素值确定模块，用于基于各所述通道像素值确定对所述待处理文本图像进行清除处理的通道参考像素值；目标文本图像获得模块，用于基于所述通道参考像素值确定所述待处理文本图像中的待处理像素点，并对所述待处理像素点进行像素处理，得到处理后的目标文本图像。9.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1至7任一项所述的文本图像背景干扰清除方法。10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1至7任一项所述的文本图像中渗透内容的清除方法。

技术总结
本申请提供一种文本图像中渗透内容的清除方法、装置、电子设备及介质。该方法包括：获取待处理文本图像，并分别确定所述待处理文本图像中的各像素点，在RGB颜色空间的各颜色通道中分别对应的通道像素值；基于各所述通道像素值确定对所述待处理文本图像进行清除处理的通道参考像素值；基于所述通道参考像素值确定所述待处理文本图像中的待处理像素点，并对所述待处理像素点进行像素处理，得到处理后的目标文本图像。本申请的方法，实现了清除文本图像中的背面渗透内容，从而提高了文本图像后续的自动解析结果的可靠性。续的自动解析结果的可靠性。续的自动解析结果的可靠性。


技术研发人员：沈辉 丁拥科
受保护的技术使用者：众安在线财产保险股份有限公司
技术研发日：2023.05.24
技术公布日：2023/9/14