[发明专利]图像处理设备和图像处理方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像处理设备和图像处理方法。本发明尤其涉及一种用于判断包含灰度的输入图像是否是矢量化对象的图像处理技术。

背景技术

近年来，在不同装置中使用一个图像信息的机会日益增加。这导致要求更高的压缩比以降低装置间的传输成本和更高的图像质量以应付装置间不同的分辨率。用户友好性要求可编辑性，从而使得可以再次部分编辑图像。在这种情况下，需要矢量化技术将以光栅格式表现的图像转换成不管分辨率如何都能够易于再编辑的矢量格式。

日本特开2006-344069公开了一种用于诸如插图或剪贴图等的色差清晰的图像的矢量化技术。在该方法中，输入图像，并且使用颜色相似性来降低输入图像的颜色的数量。通过函数来提取和近似所获得的各颜色区域的轮廓线，并且输出颜色信息和矢量数量。

日本特开2007-272456公开了一种用于包含线性灰度或放射状灰度的图像的矢量化方法。在该方法中，计算图像中像素之间的颜色梯度，使用该结果确定灰度区域，并且针对所获得的灰度区域生成具有差不多相同颜色的像素的路径。定义与该路径垂直的垂直线，在该垂直线上计算代表性的颜色值，并且执行矢量化。

然而，当输入诸如照片等的具有复杂颜色变化的图像、并且通过上述技术进行矢量化时，矢量化导致差的图像质量、低的压缩比和长的处理时间等。为了防止该情况，日本特开2007-158725公开了一种用于判断输入图像是否是矢量化对象的技术。在该方法中，通过颜色量化来对输入图像进行聚类，并且使用所获得的聚类的数量和各聚类区域内的颜色的方差来判断输入图像是否是矢量化对象。然而，该方法使用颜色的方差来判断输入图像是否是矢量化对象。因此，甚至由能够利用日本特开2007-272456所述的技术矢量化的灰度区域形成的图像也被判断为照片区域。

日本特开2010-146218公开了用于判断输入图像是否是矢量化对象的另一种方法。在该方法中，通过颜色量化来对输入图像进行聚类，进行标记以获得所获得的聚类映射图上的连接区域，并且使用所获得的标签的数量和标签内的像素的数量来判断输入图像是否是矢量化对象。该方法可以判断生成了许多小区域的图像，但是不能判断包含灰度的输入图像是否是矢量化对象。

因此，尚未提出一种用于判断图像中的灰度区域是否是矢量化对象的技术。

本发明用于解决上述问题，并且判断包含灰度的输入图像是否是矢量化对象。

发明内容

根据本发明的一个方面，提供一种图像处理设备，包括：分割单元，用于基于色差将输入图像分割成多个颜色区域；颜色梯度信息计算单元，用于根据所述输入图像的颜色信息，计算分割得到的颜色区域之间的边界处的颜色梯度信息；属性判断单元，用于使用所述颜色梯度信息，判断表示所述边界处的颜色梯度的特性的灰度属性；以及矢量化对象判断单元，用于基于所述属性判断单元所判断出的所述边界的灰度属性，判断所述输入图像是否是矢量化对象。

根据本发明的另一方面，提供一种图像处理方法，包括：分割步骤，用于基于色差将输入图像分割成多个颜色区域；颜色梯度信息计算步骤，用于根据所述输入图像的颜色信息，计算分割得到的颜色区域之间的边界处的颜色梯度信息；属性判断步骤，用于使用所述颜色梯度信息，判断表示所述边界处的颜色梯度的特性的灰度属性；以及矢量化对象判断步骤，用于基于在所述属性判断步骤中判断出的所述边界的灰度属性，判断所述输入图像是否是矢量化对象。

本发明可以判断包含灰度的输入图像是否是矢量化对象(也就是说，输入图像是否是适于矢量化的图像)。

通过以下(参考附图)对典型实施例的说明，本发明的其它特征将显而易见。

附图说明

图1是示出图像处理设备的主处理的流程图；

图2是示出图像处理设备的结构的框图；

图3是根据第一实施例示例性说明边界颜色梯度信息的表；

图4是示出根据第一实施例的边界颜色梯度信息计算序列的流程图；

图5是示出根据第一实施例的在进行光栅扫描时的关注像素和比较像素的图；

图6是示出根据第一实施例的用于计算颜色梯度的窗函数的图；

图7是示出根据第一实施例的属性判断处理序列的流程图；

图8是示出根据第一实施例的放射状灰度和颜色区域识别结果的输入例子的图；

图9是示出根据第一实施例的线性灰度和颜色区域识别结果的输入例子的图；

图10是示出根据第一实施例的复杂灰度和颜色区域识别结果的输入例子的图；