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申请/专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司

摘要：本申请实施例属于人工智能中的图像处理技术领域，涉及一种应用于文本图像的质量检测方法、装置、计算机设备及存储介质。本申请是基于图像数据库中的高清图像构建训练数据，从而保证训练得到的目标质量检测模型的检测精度保持较高的准确率，当进行质量检测时，先将待检测图像进行图像分块处理，从而极大减少大图质量检测判断的计算量，有效提高流程的时间效率，再将分块处理后的待检测子图像分别输入至质量检测模型和噪声检测模型进行质量检测和噪声检测，最后根据质量检测结果和噪声检测结果计算该待检测图像的最终检测结果，从“图像质量”和“图像噪声”两个方向对待检测图像进行检测，从而极大提高文本图像检测的准确性。

主权项：1.一种应用于文本图像的质量检测方法，其特征在于，包括下述步骤：在图像数据库中获取正样本图像；对所述正样本图像进行预处理，得到预处理正样本图像；根据所述预处理正样本图像构建负样本图像，并结合所述预处理正样本图像以及所述负样本图像，得到模型训练数据；将所述模型训练数据输入至原始质量检测模型进行分类训练直至收敛，得到目标质量检测模型；接收携带有待检测图像的质量检测请求；对所述待检测图像进行图像分块处理，得到待检测子图像；将所述待检测子图像输入至所述目标质量检测模型进行质量检测操作，得到与所述待检测子图像相对应的质量检测子结果；对所述质量检测子结果进行质量汇总计算操作，得到质量检测结果；调用训练好的噪声检测模型，将所述待检测子图像输入至所述训练好的噪声检测模型进行噪声检测操作，得到与所述待检测子图像相对应的噪声检测子结果；对所述噪声检测子结果进行噪声汇总计算操作，得到噪声检测结果；对所述质量检测结果以及所述噪声检测结果进行综合计算操作，得到与所述待检测图像相对应的目标检测结果；所述根据所述预处理正样本图像构建负样本图像，得到模型训练数据的步骤，具体包括下述步骤：将所述预处理正样本图像与噪声向量相乘，得到噪声图像；对所述噪声图像进行变形处理，得到变形图像；将所述变形图像输入至生成式对抗网络进行上采样处理，得到所述负样本图像；所述将所述模型训练数据输入至原始质量检测模型进行分类训练直至收敛，得到目标质量检测模型的步骤，具体包括下述步骤：将所述模型训练数据输入至所述原始质量检测模型进行所述分类训练直至收敛后，向收敛后的原始质量检测模型添加池化层、全连接层以及随机失活层，并根据训练后的所述模型训练数据训练所述全连接层直至收敛，得到所述目标质量检测模型。

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权利要求：

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