[发明专利]一种图像的彩色二值化方法和装置

说明书

【技术领域】

本发明涉及计算机图像处理技术，特别涉及一种图像的彩色二值化方法和装置。

【背景技术】

为了从多值的数字图像中提取目标物体，需要采用图像二值化方法将图像数据分成两部分，即大于阈值T的像素群和小于阈值T的像素群，使整个图像呈现出明显的黑白效果。在数字图像处理中，图像二值化占有非常重要的地位，例如使图像变得简单、数据量小以方便后续图像处理，方便进行图像识别、目标定位等处理。

作为一种目前具有较广应用前景的例子，图像二值化方法正应用于文字识别，例如通过扫描仪、照相机、手机等方式获得的文字图片，需要通过图像二值化方法从中获取文字图层，进而进行文字识别。

现有技术中采用的灰度二值化方法首先将彩色图像转换为灰度图像，确定二值化阈值，继而利用该二值化阈值得到二值化结果。但是这种方式只能解决图像中文字和背景颜色较为单一的情况，对于复杂背景或者多个文字具有不同颜色的情形，灰度二值化方式则无能为力。

为了解决该问题，现有技术中又提出了一种彩色二值化方法，将图像中的每个像素看作一个样本，基于每个像素的颜色特征进行聚类，得到的每一个类别代表一个图层。然而，这种基于每个像素的聚类算法在图像像素较多的情况下，处理速度很慢，效率低下，且基于的是单个像素之间的个体差异，鲁棒性较差。

【发明内容】

本发明提供了一种图像的彩色二值化方法和装置，以便于提高彩色二值化的处理效率和鲁棒性。

具体技术方案如下：

一种图像的彩色二值化方法，该方法包括：

S1、对原始图像进行图像分割得到M个分割区域，使得所述M个分割区域之间的图像特征差异相比较各区域内部的图像特征差异程度满足预设要求，M为大于1的整数；

S2、基于每个分割区域的图像特征之间的相似度，对所述M个分割区域进行合并，得到Q个图层，Q为大于1的正整数；

S3、从所述Q个图层中提取目标图层，基于提取结果进行灰度二值化处理。

根据本发明一优选实施例，该方法还包括：S0、对所述原始图像进行光照补偿处理；

所述步骤S2的执行基于所述光照补偿处理后的图像。

根据本发明一优选实施例，所述步骤S0具体包括：

A1、将原始图像进行多尺度的高斯滤波平滑，得到各高斯滤波图像；

A2、将原始图像与各高斯滤波图像采用线性加权的方式进行融合处理，得到补偿后的图像。

根据本发明一优选实施例，所述步骤S1具体包括：

B1、构造原始图像的邻接图G＝(V，E)，其中V为原始图像的像素点作为结点构成的结点集合，E为结点之间边的集合，结点v_i和v_j之间形成边o_q＝(v_i，v_j)，每个像素8邻域的图像特征梯度作为相邻结点之间的相似度，不邻接的结点之间的相似度为无穷大，结点之间的相似度作为边的权重w(o_q)；

B2、按照边的权重对所述E中的各边进行非降序排列，得到序列π＝(o₁，..，o_m)；

B3、设置初始分割S⁰，其中每个结点构成一个区域，设置q＝0；

B4、在S^q-1中，o_q＝(v_i，v_j)为π＝(o₁，...，o_m)中第q条边，如果v_i和v_j在不同的区域并且w(o_q)同时小于v_i和v_j所在区域的内部图像特征差异，则合并v_i和v_j所在区域为一个区域，形成分割结果S^q后执行步骤B5，否则执行步骤B5；其中所述区域的内部图像特征差异为该区域所包含各边的权重最大值或平均值；

B5、判断q是否小于m，如果是，将q的值加1，转至步骤B4；否则形成最终的分割结果S^m，所述m为所述邻接图中边的数目。

根据本发明一优选实施例，所述步骤S2包括：

C1、提取每个分割区域的第一图像特征，根据每个分割区域的第一图像特征对所述M个分割区域进行聚类，得到K个类别区域，1＜K≤M，且K为整数；