[发明专利]适应性灰阶延展与二元决策的方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像处理方法，且特别涉及一种采用适应性灰阶延展与二元决策的图像处理方法。

背景技术

如何将光学扫描的图件格式做正确的辨识和判别一直是图像处理领域中非常受到重视的一环。在现实环境中，各种场所的光线、环境和其它干扰皆不相同，其中最显而易见的是，在利用仪器或装置撷取特定图案时，极容易因为曝光率不佳、采光不足过暗，而造成所撷取的图案或信息内容无法判别、失真太多或精确度不够，这些结果均不利于后续黑白或彩色的图像处理程序。

近年来，手持式装置上的各种应用日渐普及化，而其中很重要的一项应用便是利用手持装置的相机镜头撷取二维条形码(2D Barcode)信息，以从事便捷的商品交易买卖。但凡此种类似的商业应用，最基本的系统要求便是将撷取二维条形码所得信息的准确度提高，在后续的图像处理和信息判读上才有可能精确无误，进一步达到被消费者和厂商信任、推广和采用发展的应用模式。

在处理原始黑灰白图案图像的图像处理的领域中，最普遍的作法是透过光平衡(Light balancing)和二元化(Binarialization)的方法进行前段的处理，将图案中的含糊不清部分以清晰化二元法表示，借以提高其黑白对比及清晰度，而提供后段更进一步的处理应用。图1所绘示为习知光平衡及二元化方法的示意图。请参照图1，习知的光平衡法是将一张图像的画面宽度(Frame width)区分为N个区块，其中每个区块包括C个像素。接着则取每个区块中像素值最大的M个像素，这M个像素的像素值可用以作为图像的能量位阶(Energy level)，而后即可算出这些能量位阶的平均值SL_N，其公式如下：

SLN=MAX_M(PN1~PNC)M,MAX_M=Σi=0M-1Hpi]]>

其中，Hp_i是指第N区块中第i个最大的像素值。接着则继续算出每个区块中每个像素与其相邻区块间的估测位阶(Estimated level)，其公式如下：

SNi=SLN(C-i)+SLN+1×iC,1≤i≤C.]]>

其中，S_Ni是指第N个区块中第i个像素与第N+1区块间的估测位阶，而SL_N及SL_N+1则分别代表第N及第N+1区块的能量位阶的平均值。最后，则使用此估测位阶来计算第N区块中第i个像素的增益系数(Gain factor)，而用以调整原先图像中像素的像素值，达到光平衡的目的。其中，计算增益系数以调整像素值的公式如下：