CN101197919B - 成像设备及其图像质量提高方法 - Google Patents

Abstract

一种成像设备及其图像质量提高方法，所述成像设备包括：颜色转换部分，将包含对象像素的预定大小的块中的每一像素的RGB颜色数据转换为亮度信息和色差信息以输出；彩色对象检测部分，使用所述块的色差信息的分布特性来确定对象像素是否是彩色对象像素；图像质量提高部分，如果对象像素不是彩色对象像素，则改变对象像素的RGB颜色数据。

Description

成像设备及其图像质量提高方法

技术领域

本发明总体构思涉及一种成像设备及其图像质量提高方法，更具体地讲，涉及一种能够防止图像质量在黑线或文字的边缘处劣化的成像设备及其图像质量提高方法。

背景技术

成像设备包括彩色扫描仪、彩色复印机、彩色打印机、彩色传真机、多功能复印机以及其它利于成像的装置。第6,937,756号美国专利注册公开了一种成像设备，该成像设备提高了图像传感器所获得的输入图像中的黑色文字图像的质量。图1是示出如第6,937,756号美国专利注册中公开的实施例的提高图像质量的传统成像设备的结构的框图。

如图1中所示，传统成像设备包括用于提高黑色文字图像的质量的黑色信号产生部分6、二进制化部分7和黑色文字辨别部分8。黑色信号产生部分6检测红色(R)、绿色(G)和蓝色(B)之间亮度差异小的黑色图像。这里，不检测半色调黑色文字。二进制化部分7对黑色信号产生单元6检测到的黑色图像进行二进制化，并将二进制化的黑色图像存储在存储器中。黑色文字辨别部分8利用存储在二进制化部分7的存储器中的相邻像素的二进制码来辨别黑色文字。

即，图1中示出的传统成像设备使用两步式方法来检测连续黑色色调文字和半色调黑色文字。具体地讲，通过比较RGB颜色与参考阈值之间的亮度差异来检测连续黑色色调文字，通过测量连续黑色色调文字的检测结果的变化程度来检测半色调黑色文字。

如果在扫描的原稿中仅存在不显著的失真，则上述方法是有用的，但是如果在扫描的原稿中存在显著的失真，则上述方法很可能无法检测连续黑色色调文字。此外，如果在由于过度马达振动(如自动文档扫描)，在黑色连续色调文字或线边缘的RGB颜色之间存在显著亮度差异时采用上述方法，则由于RGB颜色之间的亮度差异超过参考阈值，所以无法识别黑色连续色调文字。

发明内容

本发明总体构思提供一种能够通过校正扫描操作中发生的失真来提高扫描的图像的图像质量的成像设备及其图像质量提高方法。

本发明总体构思还提供一种能够防止图像质量在文字或黑线的边缘处劣化的成像设备及其图像质量提高方法。

本发明总体构思的另外的方面和效用将在下面的描述中被部分地阐述，并且部分地根据描述将变得明显，或者可通过本发明总体构思的实践而了解。

通过提供一种成像设备来实现本发明总体构思的前述和/或其它方面，该成像设备包括：颜色转换部分，将包含对象像素的预定大小的块中的每一像素的RGB颜色数据转换为亮度信息和色差信息以输出；彩色对象检测部分，利用所述块的色差信息的分布特性来确定对象像素是否是彩色对象像素；图像质量提高部分，如果对象像素不是彩色对象像素，则改变对象像素的RGB颜色数据。

所述彩色对象检测部分可对应于所述块的色差信息的分布特性将坐标系划分为4个或8个域，并可利用分布在一个域中的与所述块的色差信息对应的像素的最大数量来确定对象像素是否是彩色对象像素。

如果坐标系被划分为8个域，并且如果分布在一个域中的与所述块的色差信息对应的像素的最大数量的比例大于4/9，则彩色对象检测部分可确定对象像素是彩色对象图像。

如果坐标系被划分为4个域，并且如果分布在一个域中的与所述块的色差信息对应的像素的最大数量的比例大于8/9，则彩色对象检测部分可确定对象像素是彩色对象图像。

所述成像设备还可包括半色调图像检测部分，用于比较饱和度值与饱和度阈值并消除失真的半色调图像。

所述半色调图像检测部分可根据所述块的亮度信息的最大值和最小值之差来改变用于确定对象像素是否是非彩色像素的饱和度阈值。

所述半色调图像检测部分可随着所述块的亮度信息的最大值和最小值之差的增加来增加饱和度阈值。

所述半色调图像检测部分可对应于所述块的每一像素的RGB颜色数据执行平滑处理。

所述半色调图像检测部分可通过具有所述块的大小的低通滤波器来将所述块的每一像素的RGB颜色数据平滑为平均RGB颜色数据。

所述半色调图像检测部分可将所述平均RGB颜色数据转换为平均亮度信息和平均色差信息，并利用所述平均色差信息计算饱和度值。

所述半色调检测部分可利用所述平均色差信息根据下面的等式计算饱和度值：

Csat＝|Cb2|+|Cr2|

其中，Csat是饱和度值，Cb2和Cr2是所述平均色差信息。

所述半色调图像检测部分可利用所述平均色差信息根据下面的等式计算饱和度值：

$\mathrm{Csat}=\sqrt{{\mathrm{Cb}2}^2+{\mathrm{Cr}2}^2}$

其中，Csat是饱和度值，Cb2和Cr2是所述平均色差信息。

所述颜色转换部分可使用具有3×3像素大小的块。

所述成像设备还可包括：亮度变化检测部分，计算所述块的亮度信息的最大值和最小值之差，并且如果所述差小于亮度阈值，则将转换标志输出为0以使得图像质量提高部分不改变对象像素的RGB颜色数据。

所述成像设备还可包括：黑色边缘确定部分，具有以对象像素为中心的预定大小的蔽光器，如果通过所述蔽光器的从彩色对象检测部分输出的值为1的转换标志的数量大于边缘阈值，则所述黑色边缘确定部分确定对象像素是黑色对象像素。

如果对象像素不是彩色对象像素，则所述图像质量提高部分可将对象像素的RGB颜色数据改变为相同的值。

所述图像质量提高部分可计算对象像素的RGB颜色数据的平均值，并可将对象像素的RGB颜色数据改变为所述平均值。

如果对象像素由亮度信息和色差信息表示，则图像质量提高部分将对象像素的色差信息改变为0，并将对象像素的亮度信息和改变了的色差信息转换为RGB颜色数据以输出。

还可通过提供一种成像设备的图像质量提高方法来实现本发明总体构思的前述和/或其它方面，该图像质量提高方法包括：将包含对象像素的预定大小的块中的每一像素的RGB颜色数据转换为亮度信息和色差信息以输出；利用所述块的色差信息的分布特性来确定对象像素是否是彩色对象像素；如果对象像素不是彩色对象像素，则改变对象像素的RGB颜色数据。

确定对象像素是否是彩色对象像素的步骤可包括：针对所述块的色差信息的分布特性将坐标系划分为4个或8个域；利用分布在一个域中的与所述块的色差信息对应的像素的最大数量来确定对象像素是否是彩色对象像素。

所述图像质量提高方法还可包括：计算所述块的亮度信息的最大值和最小值之差；如果所述差小于亮度阈值，则将转换标志输出为0以使得对象像素的RGB颜色数据不被改变。

所述图像质量提高方法还可包括：比较饱和度值与饱和度阈值；消除失真的半色调图像。

消除失真的半色调图像的步骤可包括：通过具有所述块的大小的低通滤波器来将所述块的每一像素的RGB颜色数据平滑为平均RGB颜色数据。

消除失真的半色调图像的步骤可包括：将所述平均RGB颜色数据转换为平均亮度信息和平均色差信息；利用所述平均色差信息计算饱和度值。

消除失真的半色调图像的步骤包括：根据所述块的亮度信息的最大值和最小值之差来改变用于确定对象像素是否是非彩色像素的饱和度阈值。

改变饱和度阈值的步骤可包括：随着所述块的亮度信息的最大值和最小值之差的增加而增加饱和度阈值。

所述图像质量提高方法还可包括：设置以对象像素为中心的预定大小的蔽光器，并且如果通过所述蔽光器输出的值为1的转换标志的数量大于边缘阈值，则确定对象像素是黑色对象像素。

改变对象像素的RGB颜色数据的步骤可包括：如果对象像素被确定为是黑色对象像素，则将对象像素的RGB颜色数据改变为相同的值。

改变对象像素的RGB颜色数据的步骤可包括：如果对象像素最终被确定为是黑色对象像素并且如果对象像素由亮度信息和色差信息表示，则将对象像素的色差信息改变为0。

还可提供提供一种成像设备来实现本发明总体构思的前述和/或其它方面，该成像设备包括：彩色对象检测部分，基于预定大小的块中的对象像素的亮度信息和色差信息来确定对象像素是否是彩色对象像素；图像质量提高部分，如果对象像素不是彩色对象像素，则改变对象像素的RGB颜色数据。

所述成像设备还可包括：亮度变化检测部分，检测与对象像素相邻的像素的亮度变化，以确定是否需要提高对象像素的图像质量。

所述亮度变化检测部分可通过计算所述预定大小的块中的所有像素的亮度信息的最小值和最大值之差来确定是否需要提高对象像素的图像质量。

所述彩色对象检测部分可将坐标系划分为预定数量的域，并确定所述域之一中的像素的数量是否大于预定的阈值。

所述预定的阈值可以是所述预定大小的块中的像素数量的均值。

还可通过提供一种成像设备的图像质量提高方法来实现本发明总体构思的前述和/或其它方面，该方法包括：基于预定大小的块中的对象像素的亮度信息和色差信息来确定对象像素是否是彩色对象像素；如果对象像素不是彩色对象像素，则改变对象像素的RGB颜色数据。

所述图像质量提高方法还可包括：检测与对象像素相邻的像素的亮度变化，以确定是否需要提高对象像素的图像质量。

所述图像质量提高方法还可包括：计算所述预定大小的块中的所有像素的亮度信息的最小值和最大值之差以确定是否需要提高对象像素的图像质量。

所述图像质量提高方法还可包括：将坐标系划分为预定数量的域；确定所述域之一中的像素的数量是否大于预定的阈值。

所述预定的阈值可以是所述预定大小的块中的像素数量的均值。

还可通过提供一种实施有用于执行一种方法的计算机程序的计算机可读记录介质来实现本发明总体构思的前述和/或其它方面，其中，所述方法包括：将包含对象像素的预定大小的块中的每一像素的RGB颜色数据转换为亮度信息和色差信息以输出；使用所述块的色差信息的分布特性来确定对象像素是否是彩色对象像素；如果对象像素不是彩色对象像素，则改变对象像素的RGB颜色数据。

还可通过提供一种成像设备来实现本发明总体构思的前述和/或其它方面，所述成像设备包括：颜色转换部分，将第一颜色格式的颜色数据转换为第二颜色格式的颜色数据；图像质量提高部分，根据第一颜色格式的颜色数据的对象像素的特性以及第二颜色格式的颜色数据的分布特性来调节第一颜色格式的颜色数据，以防止第一颜色格式的颜色数据的图像的边缘劣化。

附图说明

通过下面结合附图对示例性实施例的描述，本发明总体构思的这些和/或其他方面和效用将变得明显并更容易理解，其中：

图1是示出提高图像质量的传统成像设备的结构的框图；

图2是示出根据本发明总体构思的示例性实施例的成像设备的结构的框图；

图3是示出图2的半色调图像检测部分的细节的框图；

图4是示出根据本发明总体构思的示例性实施例的成像设备的图像质量提高方法的流程图；

图5A和图5B是分别示出在图3的颜色平滑处理部分中执行平滑操作之前和之后的图像的示图；

图6是示出图3的饱和度阈值计算部分中的饱和度阈值曲线的一个示例的示图；

图7A和图7B是示出图2的彩色对象检测部分中的色差信息分布的示例的示图；

图8A和图8B是分别示出图2的黑色边缘确定部分中所使用的蔽光器的示例以及从图2的彩色对象检测部分中的色差信息分布输出的转换标志的值的示例的示图。

具体实施方式

现在，将详细描述本发明总体构思的实施例，其示例示出于附图中，在附图中，相同的标号始终表示相同的元件。以下，将参照附图描述示例性实施例以解释本发明总体构思。

图2是示出根据本发明总体构思的示例性实施例的成像设备100的结构的框图，图3是示出图2的半色调图像检测部分140的细节的框图。

如图2所示，成像设备100包括用于防止图像质量在黑色文字或线边缘处劣化的图像感测部分110、图像质量提高部分120、第一颜色转换部分130、亮度(luminance)变化检测部分132、半色调图像检测部分140、彩色对象检测部分150和黑色边缘确定部分160。

图像感测部分110扫描拷贝对象以产生包括多个像素的输入图像的颜色数据R、G和B(以下，称为“RGB颜色数据”)。图像感测部分110的图像传感器采用电荷耦合器件(CCD)或互补金属氧化物半导体(CMOS)。图像感测部分110还可包括用于存储由图像传感器产生的输入图像的RGB颜色数据的存储器。

图像质量提高部分120基于亮度变化检测部分132、半色调图像检测部分140、彩色对象检测部分150和黑色边缘确定部分160的转换标志B的值来改变或保持从图像感测部分110输入的对象像素的RGB颜色数据，以便获得由于消除了失真而产生的清晰平滑的黑色边缘。即，如果从亮度变化检测部分132、半色调图像检测部分140、彩色对象检测部分150和黑色边缘确定部分160输出的转换标志B的值为0，则图像质量提高部分120将输入的对象像素的RGB颜色数据作为R′G′B′颜色数据输出。如果转换标志B的值为1(指示对象像素不对应于彩色像素，而是对应于黑色文字等的边缘)，则图像质量提高部分120改变对象像素的RGB颜色数据并将其作为R′G′B′颜色数据输出。

相应地，如果转换标志B的值为1，则图像质量提高部分120改变对象像素的RGB颜色数据，以使得对象像素的RGB颜色数据具有相同的值。为此，图像质量提高部分120计算对象像素的RGB颜色数据的平均值，并可将对象像素的RGB颜色数据改变为该平均值。例如，如果对象像素的RGB颜色数据中的R颜色数据为100，G颜色数据为80，B颜色数据为60，则其平均值被计算为80(即，(100+80+60)/3＝80)，相应地，R、G和B颜色数据  被改变为80。此外，如果输入图像具有YCbCr数据，或者输入到图像质量提高部分120的RGB颜色数据被转换为由对象图像的亮度信息Y和色差(colordifference)信息Cb和Cr表示的YCbCr数据，并且如果转换标志B的值为1，则图像质量提高部分120将色差信息Cb和Cr改变为0，而不改变亮度信息Y。然后，图像质量提高部分120可将没有改变的亮度信息和改变了的色差信息转换为RGB颜色数据以输出。

第一颜色转换部分130将包含对象像素的预定大小的块中的多个像素中的每一像素的RGB颜色数据转换为亮度信息Y1和色差信息Cb1和Cr1以输出。在当前实施例中，所述块具有3×3像素的大小。第一颜色转换部分130将输入的由0～255的值表示的每一像素的R、G和B数据转换为具有0～255的值的亮度信息Y1和具有-128～127的值的色差信息Cb1和Cr1以输出。

亮度变化检测部分132检测对象像素以及对象像素的相邻像素的亮度变化，以便确定是否需要提高对象像素的图像质量。具体地讲，亮度变化检测部分132计算3×3像素的亮度信息的最大值和最小值之差，如果所述差小于亮度阈值，则图像质量提高部分120将转换标志的值设置为0以使得对象像素的RGB颜色数据不被改变，如果所述差大于亮度阈值(即，亮度变化较大)，则由半色调图像检测部分140确定是否改变对象像素的RGB颜色数据。

除了上述使用亮度信息的最大值和最小值之差的方法之外，检测亮度变化的方法还可包括Sobel算子方法、Laplician算子方法以及本领域公知的方法。

参照图3，半色调图像检测部分140包括用于区分连续黑色色调的实际边缘和黑色半色调边缘图像的颜色平滑处理部分141、第二颜色转换部分142、饱和度计算部分143、饱和度阈值计算部分144和饱和度比较部分145。半色调图像检测部分140比较饱和度值与饱和度阈值，以便消除失真的半色调图像。此外，半色调图像检测部分140可根据由亮度变化检测部分132计算的所述块的亮度信息的最大值和最小值之差来改变用于确定对象像素是否是非彩色像素的饱和度阈值。相应地，半色调图像是指不同于实际图像被识别为噪声的图像。例如，如果具有超过3000DPI(点每英寸)的高分辨率的扫描仪扫描文档，则半色调图像是具有恒定亮度的图像区域中的噪声图像，该噪声图像的亮度随着图像传感器的行间隔(line interval)而改变。

颜色平滑处理部分141通过例如3×3像素块的低通滤波器来对应于输入图像的RGB颜色数据执行平滑处理。相应地，所述低通滤波器是指也可被称为蔽光器(mask)的空间滤波器。所述低通滤波器可通过将半色调转换为类似于连续色调图像来减小在消除半色调图像时可能发生的误差。即，当将对应于以对象像素为中心的3×3像素的值相加，然后除以9时，可获得平均RGB颜色数据R1、G1和B1。图5A和图5B分别示出在图像平滑处理部分141中执行平滑处理之前和之后的图像的示例。

第二颜色转换部分142将从颜色平滑处理部分141输出的平均RGB颜色数据R1、G1和B1转换为平均亮度信息和平均色差信息Cb2和Cr2。

饱和度计算部分143计算像素的饱和度值Csat，以便确定对象像素与非彩色像素的接近度。饱和度计算部分143使用平均色差信息Cb2和Cr2来计算饱和度值Csat。具体地讲，可根据下面的等式1将饱和度值Csat计算为平均色差信息Cb2和Cr2的绝对值之和。

[等式1]

Csat＝|Cb2|+|Cr2|    ......1

此外，可根据下面的等式2将饱和度值Csat计算为平均色差信息Cb2和Cr2的均方根。

[等式2]

$\mathrm{Csat}=\sqrt{{\mathrm{Cb}2}^2+{\mathrm{Cr}2}^2}......2$

饱和度阈值计算部分144计算用于确定对象像素是否是非彩色像素的饱和度阈值。图6示出了计算饱和度阈值的示例。如图6所示，饱和度阈值TH_Csat可根据亮度差Y_Diff而变化。即，饱和度阈值可随着所述块的亮度信息的最大值和最小值之差的增加而增加。这防止了由于前景区域和背景区域之间的大的亮度差异而发生的失真。相应地，亮度差Y_Diff是指3×3像素的亮度信息的最大值和最小值之差。

饱和度比较部分145比较在饱和度阈值计算部分144中计算的饱和度阈值与在饱和度计算部分143中计算的饱和度值Csat。作为上述比较的结果，如果饱和度值Csat大于饱和度阈值，则图像质量提高部分120将转换标志的值设置为0，以使得对象像素的RGB颜色数据不被改变，如果饱和度值Csat小于饱和度阈值，则由彩色对象检测部分150确定是否改变对象像素的RGB颜色数据。

彩色对象检测部分150检测通过上述配置被检测为黑色连续色调图像的对象像素是否是彩色对象像素。彩色对象检测部分150将从第一颜色转换部分130输出的色差信息Cb1和Cr1表示为XY坐标系上的点。即，3×3像素的色差信息被表示为XY坐标系上的9个点。图7A和图7B示出图2的彩色对象检测部分150中的色差信息分布的示例。

如图7A和图7B所示，在由(Cb1＞0，Cr1＜0)以及Cr1＜0且Cb1＞-Cr1定义的域中，图7A中一个域中分布的像素的最大数量为例如6个像素，图7B中为3个像素。当分布在一个域中的像素的数量多时，原始图像的对象像素是彩色对象像素而非黑色对象像素的概率增加。如图7A和图7B中所示，假设坐标系被划分为8个域并且彩色阈值为4，则在图7A中，由于一个域中最多分布的像素的数量(即，6个像素)大于彩色阈值4，所以转换标志为0，而在图7B中，由于一个域中最多分布的像素的数量(即，3个像素)小于彩色阈值4，所以转换标志为1。所述彩色阈值可以是预定大小的块中的像素数量的均值。即，如果在一个域中分布的与所述块的色差信息对应的像素的最大数量的比例大于4/9，则对象像素被确定为是彩色对象图像。此外，当坐标系被划分为4个域时，如果在一个域中分布的与所述块的色差信息对应的像素的最大数量的比例大于8/9，则对象像素被确定为是彩色对象图像。

黑色边缘确定部分160利用从彩色对象检测部分150输出的转换标志B的值来检测黑色边缘。图8A示出黑色边缘确定部分160中所使用的蔽光器，图8B示出从彩色对象检测部分150输出的转换标志B的值的示例。如果通过蔽光器的从彩色对象检测部分150输出的值为1的转换标志B的数量大于边缘阈值，则对象像素被确定为是黑色对象像素，并且转换标志B最终被输出为1。否则，对象像素被确定为不是黑色对象像素，并且转换标志B被改变为0。

尽管图2示出了图像质量提高部分120对应于图像感测部分110中产生的输入图像的RGB颜色数据提高图像质量，但是输入图像可以是输入到图像质量提高部分120的待打印图像。此外，尽管图2示出了具有3×3像素大小的块，但是块可具有不同的像素大小。即，块的大小可根据图像感测部分110的输出格式和分辨率而变化。

图4是示出根据本发明总体构思的示例性实施例的成像设备的图像质量提高方法的流程图。

参照图2至图4，图像感测部分110扫描拷贝对象，以产生包含多个像素的输入图像的RGB颜色数据。在操作S402，第一颜色转换部分130将包含对象像素的预定大小的块中的每一像素的RGB颜色数据转换为亮度信息Y1和色差信息Cb1和Cr1以输出。

亮度变化检测部分132检测对象像素以及对象像素的相邻像素之间的亮度差异，以便确定是否需要提高对象像素的图像质量。具体地讲，在操作S404，亮度变化检测部分132计算所述块的亮度信息的最大值和最小值之差，并且如果所述差小于亮度阈值，则在图像质量提高部分120中将转换标志设置为0，以使得对象像素的RGB颜色数据不被改变。

如果在操作S404，所述差大于亮度阈值，则在操作S406，颜色平滑处理部分141通过例如3×3像素块的低通滤波器来对应于输入图像的RGB颜色数据执行平滑处理。即，当将对应于以对象像素为中心的输入图像的3×3像素的值相加，然后除以9时，可获得平均RGB颜色数据R1、G1和B1。

在操作S408，第二颜色转换部分142将从颜色平滑处理部分141输出的平均RGB颜色数据R1、G1和B1转换为平均亮度信息和平均色差信息Cb2和Cr2。

饱和度计算部分143计算像素的饱和度值Csat，以便确定对象像素与非彩色像素的接近度。在操作S410，饱和度计算部分143使用平均色差信息Cb2和Cr2来计算饱和度值Csat。

饱和度阈值计算部分144计算用于确定对象像素是否是非彩色像素的饱和度阈值。在操作S412，饱和度阈值可随着块的亮度信息的最大值和最小值之差的增加而增加。

在操作S414，饱和度比较部分145比较在饱和度阈值计算部分144中计算的饱和度阈值与在饱和度计算部分143中计算的饱和度值Csat。作为比较的结果，如果饱和度值Csat大于饱和度阈值，则在操作S426，图像质量提高部分120将转换标志的值设置为0，以使得对象像素的RGB颜色数据不被改变，如果饱和度值Csat小于饱和度阈值，则由彩色对象检测部分150确定是否改变对象像素的RGB颜色数据。

彩色对象检测部分150检测通过上述操作被检测为连续黑色色调图像的对象像素是否是彩色对象像素。即，在操作S416，计算在一个域中分布的与所述块的色差信息对应的像素的最大数量。在操作S418，彩色对象检测部分150利用块的色差信息的分布特性来确定对象像素是否是彩色对象像素。为此，XY坐标系被划分为4个或8个域，并且计算在一个域中分布的与色差信息对应的像素的最大数量。例如，假设坐标系被划分为8个域并且彩色阈值为4，则在图7A中，由于在一个域中分布的像素的最大数量(即，6)大于彩色阈值4，所以转换标志为0，而在图7B中，由于在一个域中分布的像素的最大数量(即，3)小于彩色阈值4，所以转换标志为1。即，如果在一个域中分布的与所述块的色差信息对应的像素的最大数量的比例大于4/9，则对象像素被确定为是彩色对象图像。此外，当坐标系被划分为4个域时，如果在一个域中分布的与所述块的色差信息对应的像素的最大数量的比例大于8/9，则对象像素被确定为是彩色对象图像。

在操作S420，黑色边缘确定部分160利用从彩色对象检测部分150输出的转换标志B的值来检测黑色边缘。如果通过蔽光器的从彩色对象检测部分150输出的值为1的转换标志B的数量大于边缘阈值，则对象像素被确定为是黑色对象像素，并且转换标志B最终被输出为1。否则，对象像素被确定为不是黑色对象像素，并且转换标志B被改变为0。

当在操作S426从亮度变化检测部分132、半色调图像检测部分140、彩色对象检测部分150和黑色边缘确定部分160输出的转换标志B的值被设置为0时，在操作S428，图像质量提高部分120保持对象像素的RGB颜色数据不改变。

然而，当在操作S422，从黑色边缘确定部分160最终输出的转换标志B的值被设置为1时，由于对象像素对应于黑色文字的边缘，而不是彩色像素，所以在操作S424，图像质量提高部分120改变对象像素的RGB颜色数据。相应地，可计算对象像素的RGB颜色数据的平均值，并且可将对象像素的RGB颜色数据改变为该平均值。此外，如果输入图像具有YCbCr数据，或者输入到图像质量提高部分120的RGB颜色数据被转换为由亮度信息Y和色差信息Cb和Cr表示的YCbCr数据，并且如果转换标志B的值为1，则图像质量提高部分120将对象像素的色差信息Cb和Cr改变为0，而不改变亮度信息Y。

从上面的描述清楚的是，根据本发明总体构思，可通过校正扫描操作中发生的失真来提高扫描图像的图像质量。

此外，根据本发明总体构思，可防止图像质量在黑色文字或线的边缘处劣化。

此外，根据本发明总体构思，通过识别黑色文字或线并仅利用黑色调色剂来打印识别出的黑色文字或线，可提高拷贝图像质量。

本发明总体构思还可被实施为计算机可读介质上的计算机可读代码。计算机可读介质可包括计算机可读记录介质和计算机可读传输介质。计算机可读记录介质是能够存储可随后由计算机系统读取的数据的任何数据存储装置。计算机可读记录介质的例子包括只读存储器(ROM)、随机存取存储器(RAM)、CD-ROM、磁带、软盘和光学数据存储装置。计算机可读记录介质还可分布于联网的计算机系统，从而计算机可读代码以分布式方式存储和执行。计算机可读传输介质可传输载波或信号(例如，通过互联网的有线、或无线数据传输)。此外，用于实现本发明总体构思的功能程序、代码和代码段可容易地由本发明总体构思所属领域的程序员解释。

尽管已显示和描述了本发明总体构思的一些示例性实施例，但是本领域技术人员应该理解，在不脱离本发明总体构思的原理和精神的情况下，可对这些示例性实施例进行改变，本发明总体构思的范围由权利要求及其等同物限定。

Claims (35)

1.一种成像设备，包括：

颜色转换部分，将包含对象像素的预定大小的块中的每一像素的RGB颜色数据转换为亮度信息和色差信息以输出；

彩色对象检测部分，利用所述块的色差信息的分布特性来确定对象像素是否是彩色对象像素；

图像质量提高部分，如果对象像素不是彩色对象像素，则改变对象像素的RGB颜色数据；

半色调图像检测部分，比较饱和度值与饱和度阈值并消除失真的半色调图像，其中，所述半色调图像检测部分根据所述块的亮度信息的最大值和最小值之差来改变用于确定对象像素是否是非彩色像素的饱和度阈值。

2.如权利要求1所述的成像设备，其中，彩色对象检测部分对应于所述块的色差信息的分布特性将坐标系划分为4个或8个域，并利用分布在一个域中的与所述块的色差信息对应的像素的最大数量来确定对象像素是否是彩色对象像素。

3.如权利要求2所述的成像设备，其中，如果坐标系被划分为8个域，并且如果分布在一个域中的与所述块的色差信息对应的像素的最大数量的比例大于4/9，则彩色对象检测部分确定对象像素是彩色对象图像。

4.如权利要求2所述的成像设备，如果坐标系被划分为4个域，并且如果分布在一个域中的与所述块的色差信息对应的像素的最大数量的比例大于8/9，则彩色对象检测部分确定对象像素是彩色对象图像。

5.如权利要求1所述的成像设备，其中，所述半色调图像检测部分随着所述块的亮度信息的最大值和最小值之差的增加来增加饱和度阈值。

6.如权利要求5所述的成像设备，其中，所述半色调图像检测部分对应于所述块的每一像素的RGB颜色数据执行平滑处理。

7.如权利要求6所述的成像设备，其中，所述半色调图像检测部分通过具有所述块的大小的低通滤波器来将所述块的每一像素的RGB颜色数据平滑为平均RGB颜色数据。

8.如权利要求7所述的成像设备，其中，所述半色调图像检测部分将所述平均RGB颜色数据转换为平均亮度信息和平均色差信息，并利用所述平均色差信息计算饱和度值。

9.如权利要求8所述的成像设备，其中，所述半色调图像检测部分利用所述平均色差信息根据下面的等式计算饱和度值：

Csat＝|Cb2|+|Cr2|

其中，Csat是饱和度值，Cb2和Cr2是所述平均色差信息。

10.如权利要求8所述的成像设备，其中，半色调图像检测部分利用所述平均色差信息根据下面的等式计算饱和度值：

$\mathrm{Csat}=\sqrt{{\mathrm{Cb}2}^2+{\mathrm{Cr}2}^2}$

其中，Csat是饱和度值，Cb2和Cr2是所述平均色差信息。

11.如权利要求1所述的成像设备，其中，所述颜色转换部分使用具有3×3像素大小的块。

12.如权利要求1所述的成像设备，还包括：

亮度变化检测部分，计算所述块的亮度信息的最大值和最小值之差，并且如果所述差小于亮度阈值，则将转换标志输出为0以使得图像质量提高部分不改变对象像素的RGB颜色数据。

13.如权利要求1所述的成像设备，还包括：

黑色边缘确定部分，具有以对象像素为中心的预定大小的蔽光器，如果通过所述蔽光器的从彩色对象检测部分输出的值为1的转换标志的数量大于边缘阈值，则所述黑色边缘确定部分确定对象像素是黑色对象像素。

14.如权利要求1所述的成像设备，其中，如果对象像素不是彩色对象像素，则所述图像质量提高部分将对象像素的RGB颜色数据改变为相同的值。

15.如权利要求14所述的成像设备，其中，所述图像质量提高部分计算对象像素的RGB颜色数据的平均值，并将对象像素的RGB颜色数据改变为所述平均值。

16.如权利要求14所述的成像设备，其中，如果对象像素由亮度信息和色差信息表示，则图像质量提高部分将对象像素的色差信息改变为0，并将对象像素的亮度信息和改变了的色差信息转换为RGB颜色数据以输出。

17.一种成像设备的图像质量提高方法，包括：

将包含对象像素的预定大小的块中的每一像素的RGB颜色数据转换为亮度信息和色差信息以输出；

利用所述块的色差信息的分布特性来确定对象像素是否是彩色对象像素；

如果对象像素不是彩色对象像素，则改变对象像素的RGB颜色数据，

其中，所述图像质量提高方法还包括：比较饱和度值与饱和度阈值；消除失真的半色调图像，其中，消除失真的半色调图像的步骤包括：根据所述块的亮度信息的最大值和最小值之差来改变用于确定对象像素是否是非彩色像素的饱和度阈值。

18.如权利要求17所述的图像质量提高方法，其中，确定对象像素是否是彩色对象像素的步骤包括：

对应于所述块的色差信息的分布特性将坐标系划分为4个或8个域；

利用分布在一个域中的与所述块的色差信息对应的像素的最大数量来确定对象像素是否是彩色对象像素。

19.如权利要求17所述的图像质量提高方法，还包括：

计算所述块的亮度信息的最大值和最小值之差；

如果所述差小于亮度阈值，则将转换标志输出为0以使得对象像素的RGB颜色数据不被改变。

20.如权利要求17所述的图像质量提高方法，其中，消除失真的半色调图像的步骤包括：通过具有所述块的大小的低通滤波器来将所述块的每一像素的RGB颜色数据平滑为平均RGB颜色数据。

21.如权利要求20所述的图像质量提高方法，其中，消除失真的半色调图像的步骤包括：

将所述平均RGB颜色数据转换为平均亮度信息和平均色差信息；

利用所述平均色差信息计算饱和度值。

22.如权利要求17所述的图像质量提高方法，其中，改变饱和度阈值的步骤包括：

随着所述块的亮度信息的最大值和最小值之差的增加而增加饱和度阈值。

23.如权利要求19所述的图像质量提高方法，还包括：

设置以对象像素为中心的预定大小的蔽光器，并且如果通过所述蔽光器输出的值为1的转换标志的数量大于边缘阈值，则确定对象像素是黑色对象像素。

24.如权利要求23所述的图像质量提高方法，其中，改变对象像素的RGB颜色数据的步骤包括：

如果对象像素被确定为是黑色对象像素，则将对象像素的RGB颜色数据改变为相同的值。

25.如权利要求23所述的图像质量提高方法，其中，改变对象像素的RGB颜色数据的步骤包括：

如果对象像素最终被确定为是黑色对象像素并且如果对象像素由亮度信息和色差信息表示，则将对象像素的色差信息改变为0。

26.一种成像设备，包括：

彩色对象检测部分，基于预定大小的决中的对象像素的亮度信息和色差信息来确定对象像素是否是彩色对象像素；

图像质量提高部分，如果对象像素不是彩色对象像素，则改变对象像素的RGB颜色数据；

半色调图像检测部分，比较饱和度值与饱和度阈值并消除失真的半色调图像，其中，所述半色调图像检测部分根据所述块的亮度信息的最大值和最小值之差来改变用于确定对象像素是否是非彩色像素的饱和度阈值。

27.如权利要求26所述的成像设备，还包括：

亮度变化检测部分，检测与对象像素相邻的像素的亮度变化，以确定是否需要提高对象像素的图像质量。

28.如权利要求27所述的成像设备，其中，所述亮度变化检测部分通过计算所述预定大小的块中的所有像素的亮度信息的最小值和最大值之差来确定是否需要提高对象像素的图像质量。

29.如权利要求26所述的成像设备，其中，所述彩色对象检测部分将坐标系划分为预定数量的域，并确定所述域之一中的像素的数量是否大于预定的阈值。

30.如权利要求29所述的成像设备，其中，所述预定的阈值是所述预定大小的块中的像素数量的均值。

31.一种成像设备的图像质量提高方法，该方法包括：

基于预定大小的块中的对象像素的亮度信息和色差信息来确定对象像素是否是彩色对象像素；

如果对象像素不是彩色对象像素，则改变对象像素的RGB颜色数据，

其中，所述图像质量提高方法还包括：比较饱和度值与饱和度阈值；消除失真的半色调图像，其中，消除失真的半色调图像的步骤包括：根据所述块的亮度信息的最大值和最小值之差来改变用于确定对象像素是否是非彩色像素的饱和度阈值。

32.如权利要求31所述的方法，还包括：

检测与对象像素相邻的像素的亮度变化，以确定是否需要提高对象像素的图像质量。

33.如权利要求32所述的方法，还包括：

计算所述预定大小的块中的所有像素的亮度信息的最小值和最大值之差以确定是否需要提高对象像素的图像质量。

34.如权利要求31所述的方法，还包括：

将坐标系划分为预定数量的域；

确定所述域之一中的像素的数量是否大于预定的阈值。

35.如权利要求34所述的方法，其中，所述预定的阈值是所述预定大小的块中的像素数量的均值。

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