CN102316243B - 图像陷印的方法与装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图像陷印的方法和装置，以解决现有技术中陷印对图像的破坏较大并且陷印结果不便于修改和编辑的问题。该方法包括：确定图像中存在的边界；分析所述边界两侧的颜色信息，确定边界两侧的代表性颜色；以所述边界为整体对象进行陷印。应用本发明的技术方案，仅对边界附近的区域进行陷印，对图像的破坏较小，并且可以修改和编辑陷印区域。

Description

图像陷印的方法与装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体而言，涉及一种图像陷印的方法与装置。

背景技术

陷印技术是印前处理的关键技术之一，针对处理对象不同又分为图形陷印与图像陷印。图形陷印由于应用面广泛，已经得到长足发展，印刷制版行业的主要企业都有相关产品。图像陷印由于应用有限，加上处理对象为栅格图像质量不稳定，没有直接信息可利用，技术难度较大，因此长期以来都是有着丰富经验的印前处理人员根据人的理解和经验加以手动处理。图像陷印的手工处理模式存在陷印处理质量不高、处理效果不稳定、效率低下等问题

针对上述问题，美国的Adobe公司及德国的海德堡公司都提供了图像陷印技术产品，但是以上图像陷印产品都是基于邻域分析的。以集成在Photoshop中的Adobe公司的图像陷印技术为例：对每个像素邻域内的像素进行水平和竖直方向的分析，按照CMYK四色之间预先确定的陷印判据，决定是否更改当前像素值，当前像素值的更改也是按照事先确定好的规则参考邻域像素的CMYK值得到。

上述的陷印方法几乎在所有像素点都进行了陷印操作，因此对图像的破坏较大；并且，由于对图像几乎处处进行陷印，不便于对陷印的结果进行修改和编辑。

在相关的技术方案中，陷印对图像的破坏较大并且陷印结果不便于修改和编辑，针对该问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明的目的在于提供一种陷印的方法和装置，以解决现有技术中陷印对图像的破坏较大并且陷印结果不便于修改和编辑的问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种图像陷印的方法。

本发明的图像陷印的方法包括：确定图像中存在的边界；分析所述边界两侧的颜色信息，确定边界两侧的代表性颜色；以所述边界为整体对象进行陷印。

进一步地，确定图像中存在的边界的步骤包括：使用边缘检测算法确定边界点；根据所述边界点的连接关系得出图像中存在的边界。

进一步地，根据所述边界点的连接关系得出图像中存在的边界的步骤包括：根据所述边界点的连接关系得到边界链表；整理所述边界链表得到图像中存在的边界。

进一步地，根据所述边界点的连接关系得到边界链表包括：按预设的顺序对所述边界点进行扫描，基于连通域的连接关系对扫描的边界点进行连接得到边界链表。

进一步地，所述连通域为8连通域或4连通域。

进一步地，整理所述边界链表得到图像中存在的边界包括：根据所述边界链表的分支两侧的颜色和分支的走向，按预设规则连接或拆分所述分支，将连接的所述分支和拆分的所述分支作为图像中存在的边界。

进一步地，预设规则是指将所述边界链表交叉点所连接边界链表分支两侧的颜色信息中包含相近颜色且边界链表分支的走向趋势相似的边界链表保持连接，不满足条件的边界链表进行拆分。

进一步地，分析所述边界两侧的颜色信息，确定边界两侧的代表性颜色包括：

获得边界两侧邻近区域内的颜色信息，以边界两侧邻近区域的颜色均值作为边界两侧的代表性颜色；

或获得边界两侧邻近区域内的颜色信息，以边界两侧颜色统计量中分布最多的颜色作为边界两侧的代表性颜色。

进一步地，以所述边界为整体对象进行陷印包括：依据边界两侧的代表性颜色和陷印规则，确定陷印方向，然后对所述边界进行陷印。

本发明的方法进一步包括：陷印区域为以边界为对象依据陷印方向进行扩展得到的区域，其中扩展宽度为设定的陷印宽度；依据经所述像素点的边界法线方向上的边界另一侧邻近像素点的颜色，确定陷印区域内各个像素点的陷印颜色。

本发明的方法进一步包括：计算边界邻近区域内的像素点到最近边界的距离，所述距离为边界距离，且该像素点属于所述最近边界所涉及的区域；若以边界为对象依据陷印方向进行扩展的过程中，区域超过了所述边界所涉及的区域则停止扩展，以当前得到的扩展区域作为陷印区域。为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种图像陷印的装置。

本发明的图像陷印的装置包括：第一确定模块，用于确定图像中存在的边界；第二确定模块，用于分析所述边界两侧的颜色信息，确定边界两侧的代表性颜色；陷印模块，用于以所述边界为整体对象进行陷印。

进一步地，所述第一确定模块包括：边缘检测子模块，用于使用边缘检测算法确定边界点；边界确定子模块，用于根据所述边界点的连接关系得出图像中存在的边界。

进一步地，所述边界确定子模块包括：链表单元，用于根据所述边界点的连接关系得到边界链表；边界单元，用于整理所述边界链表得到图像中存在的边界。

进一步地，所述链表单元还用于按预设的顺序对所述边界点进行扫描，基于连通域的连接关系对扫描的边界点进行连接得到边界链表。

进一步地，所述边界单元还用于根据所述边界链表的分支两侧的颜色和分支的走向，按预设规则保持所述分支的连接或拆分所述分支，将保持连接的所述分支作为图像中存在的边界。

进一步地，所述第二确定模块还用于：获得边界两侧邻近区域内的颜色信息，以边界两侧邻近区域的颜色均值作为边界两侧的代表性颜色；或者还用于：获得边界两侧邻近区域内的颜色信息，以边界两侧颜色统计量中分布最多的颜色作为边界两侧的代表性颜色。

进一步地，所述陷印模块还用于依据边界两侧的代表性颜色和陷印规则确定陷印方向，然后以所述边界为整体对象进行陷印。

本发明的技术方案中主要是基于图像中存在的边界来确定待陷印区域，此时的待陷印区域可以位于边界的一侧并且相对集中地分布，而对于距离边界较远的像素不作陷印，这种做法仅修改边界附近的像素灰度值，对图像的破坏较小，能够从大尺度上反映图像内容的变化趋势，得到稳定直观的陷印效果，并且方便人工事后编辑。在本发明中，边界的信息是以上述的边界链表的形式进行存储，对于选择的陷印条件、陷印规则可以修改，具有较好的可编辑性。并且由于本实施例中的基于边界分别来进行陷印，因此能够从大尺度上反映图像内容的变化趋势，并进一步得到稳定直观的陷印效果，有助于提高陷印的整体性和一致性以及抗干扰能力。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是根据本发明实施例中图像陷印方法基本步骤的流程图；

图2是较为适合本实施例的技术方案的图像的举例；

图3是本发明实施例中的包含两个颜色通道的图像的各像素灰度值的示意图；

图4是根据本发明实施例中的梯度模板的示意图；

图5是根据本发明实施例中的像素灰度差异度计算结果的示意图；

图6是根据本发明实施例中的一种边界连接结果的示意图；

图7是本发明实施例中根据图2的边界连接结果的示意图；

图8是根据本发明实施例中的亮度通道的亮度值的示意图；

图9是根据本发明实施例中的边界距离计算结果的示意图；

图10是根据本发明实施例中陷印2个像素得出的陷印区域的示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

图1是根据本发明实施例中图像陷印方法基本步骤的流程图。

如图1所示，本实施例中的图像陷印方法的基本步骤主要包括如下的步骤S11至步骤S15：

步骤S11：确定图像中存在的边界。

步骤S13：分析所述边界两侧的颜色信息，确定边界两侧的代表性颜色。

步骤S15：以所述边界为整体对象进行陷印。

从上述步骤可以看出，本实施例主要是基于图像中存在的边界来确定待陷印区域，此时的待陷印区域位于边界的邻近区域，而对于距离边界较远的像素不作陷印，这种做法仅修改边界附近的像素灰度值，对图像的破坏较小，并且可以设置待陷印区域，从而能够修改和编辑陷印后的图像。

本实施例中的上述方案相对更适合于连续的、较为均匀的色块组成的图像，例如图2所示的图像。图2是较为适合本实施例的技术方案的图像的举例，其中的色块较为均匀并且大面积连续，色块之间有较为清晰的边界。在现实的应用中，具有类似较为清晰边界和大面积色块的图像广泛地出现在各种场合，因此本实施例的技术方案仍具有相当的应用范围。

以下再对图1中示出的各步骤作进一步说明。

在步骤S 101中，可以先确定边界点，再进一步确定边界。本实施例中，边界点实际为边缝边界，其特点是边缝边界两侧的像素有较大的灰度差异度。在计算灰度差异度时，应当分别计算CMYK四色通道的像素灰度值之差然后综合考虑。为了说明简要，以下的说明中采用包含有两个颜色通道的图像进行说明，图3是本发明实施例中的包含两个颜色通道的图像的各像素灰度值的示意图，如图中所示，左边是C色通道的像素灰度值，右边是M色通道的像素灰度值。

图4是根据本发明实施例中的梯度模板的示意图，在计算像素灰度差异度时，可以应用图4所示的梯度模板，对该模板可以理解为，在横向即X向为右侧像素灰度值减去左侧像素灰度值，在纵向即Y向为下方像素灰度值减去上方像素灰度值。这里采用如下差异度公式：MAX(|C1-C2|，|M1-M2|)，其中C1和M1是相同像素的C色和M色灰度值，C2和M2是与该相同像素的相邻的像素的C色和M色的灰度值。应用该公式时，分别在X方向和Y方向取式中差值的较大者，由此得到图5所示的像素灰度差异度。

图5是根据本发明实施例中的像素灰度差异度计算结果的示意图。其中，例如方格51代表的像素灰度差异度，是根据图3中的方格31至34代表的像素的灰度计算得到。根据图3方格31至34中的数字10、120、100、60所表示的灰度值，根据上述公式可以得到表示X方向的像素灰度差异度，即方格51中的数值110，具体计算方式是：110＝MAX(|120-10|，|60-100|)。Y方向的像素灰度差异度计算与此类似。

从图5中可以直观地看出边界点的位置，在使用计算机进行计算来确定边界点时，可以采用类似Canny的非极大抑制和高低阈值追踪算法得到边界点。另外，在计算像素灰度差异度时，也可以采用例如Sobel、Prewitt、Laplace等边缘检测算法。

可以看出图5中各个方格中的数值较多地为零值，对于存在渐变的图像，灰度差异度大多不为零，此时可以设置阈值，并根据处于该阈值内的灰度差异度对应的像素来确定边界点。

本实施例中，得到的边界点实际为边界边缝，且呈离散状态，但它们之间已经有一定的聚集的关系，使得图像被划分为一个个区域，区域之间的边界呈现树型，其中包含多个分支，不同分支两侧的颜色也不同，因此还需在考虑沿边界走向颜色稳定性的情况下对分支之间的连接和拆分关系进行整理，以得到颜色稳定性较高的区块划分结果。

本实施例中，对上述离散的边界点进行连接得到边界链表。例如，对图5的标有非零数字的方格代表的边界点进行连接，并将X方向和Y方向相结合得到图6所示的边界。具体可以按照预先设置的顺序对边界点进行扫描，基于8或4连通域的连接关系对扫描的边界点进行连接得到边界链表。图6是根据本发明实施例中的一种边界连接结果的示意图。根据图6中标出的坐标，构成边界链表的边界61和边界62分别为：

边界61：(2，0)-＞(2，1)-＞(2，2)-＞(3，2)-＞(3，3)-＞(4，3)-＞(5，3)；

边界62：(0，3)-＞(1，3)-＞(1，4)-＞(2，4)-＞(2，5)。

图5是比较简单的情况，在实现中，例如针对图2所示图像进行边界点的确定之后再进行边界连接时，得到的是图7的边界连接结果。图7是本发明实施例中根据图2的边界连接结果的示意图。图7中各条线段的集合构成边界链表，链表中包含了多个交叉的分支，例如交叉点72与边界73、边界74和边界75连接，边界73、边界74和边界75由于边界74和边界75的同侧为包含图2中的色块21，并且边界74和边界75的走向相似，所以连接边界74和边界75，同理还可以进一步连入边界76和边界77，形成一条较长的边界70，而边界73不包含在该边界70中，而是和其他走向相似的边界连接，或独立作为边界。通过这种方法得到较长的边界，并减少边界数量，有助于减少后续的计算量。与此同时由于边界74、边界75、边界76与边界77连接在一起视为一条边界，则后续进行的陷印方向统一，提高了陷印质量。

以下对于图1中的步骤S13作进一步说明。

步骤S11确定的边界信息，将图像内容划分为一个个区域。在进行陷印处理前，需确定边界两侧的代表性颜色。分析所述边界两侧的颜色信息，确定边界两侧的代表性颜色，方法如下：

获得边界两侧邻近区域内的颜色信息，以边界两侧邻近区域的颜色均值作为边界两侧的代表性颜色；或获得边界两侧邻近区域内的颜色信息，以边界两侧颜色统计量中分布最多的颜色作为边界两侧的代表性颜色。

在步骤S15中，以所述边界为整体对象进行陷印。依据边界两侧的代表性颜色和陷印规则，确定陷印方向对所述边界进行陷印。

本实施例中，陷印规则是依据边界两侧的代表性颜色，确定代表性颜色亮度高的一侧向代表性颜色亮度低的一侧进行陷印。如图8所示，边界61和边界62左侧代表性颜色亮度均高于右侧，所以边界61和边界62的陷印方向均为左侧向右侧进行陷印。本实施例中的陷印方式也可以设定为双向陷印。

本实施例中的陷印区域为以边界为对象依据陷印方向进行扩展得到的区域，其中扩展宽度为设定的陷印宽度，具体步骤如下：

首先，计算边界邻近区域内的像素点到最近边界的距离，所述距离为边界距离，且确定该像素点属于所述最近边界所涉及的区域。若像素点到多条边界的距离相等，则确定该像素点属于多条边界中编号小的边界所涉及的区域。图9是根据本发明实施例中的边界距离计算结果的示意图，其中的深色像素点区域为边界62涉及的区域，其他像素区域为边界61涉及的区域。

其次，以边界为对象依据陷印方向进行扩展的过程中，若区域超过了所述边界所涉及的区域则停止扩展，以当前得到的扩展区域作为陷印区域。本实施例中设置陷印宽度为2个像素距离，则待陷印区域如图10所示，图10是根据本发明实施例中陷印2个像素得出的待陷印区域的示意图。其中深色的像素为待陷印区域，对边界61陷印了2个像素距离，而对边界62陷印时因为不能超出陷印涉及的区域，可参考图9，因此只陷印了1个像素距离。

最后，依据所述像素点与边界呈法线方向上的边界另一侧邻近像素点的颜色，确定陷印区域内各个像素点的陷印颜色。其中所述边界是指陷印区域对应的边界，即前一步骤中依据陷印对象进行扩展时的边界。如图10所示，在C通道中陷印区域的像素点101位置的陷印颜色依据经像素点101的边界法线103方向上边界另一侧临近的像素点102的颜色决定。同时，陷印颜色也可以依据多个临近像素点的颜色决定。

本实施例中，在相同颜色通道中若陷印区域的陷印颜色灰度值小于陷印区域的原始像素点的颜色灰度值，则该通道上不进行陷印处理。即陷印领域人员统知的陷印区域减色处理。

本实施例的陷印结果以与边界链表关联的方式进行存储，可以实现基于边界的陷印结果整体编辑，包括整体边界陷印结果的删除、加粗、反向等等。

根据本实施例中的陷印方法，以下再给出一种图像陷印的装置。本实施例中的图像陷印的装置包括第一确定模块、第二确定模块和陷印模块，其中第一确定模块用于确定图像中存在的边界；第二确定模块用于分析所述边界两侧的颜色信息，确定边界两侧的代表性颜色；陷印模块，用于以所述边界为整体对象进行陷印。

第一确定模块的一种可选结构是包括：边缘检测子模块，用于使用边缘检测算法确定边界点；边界确定子模块，用于根据所述边界点的连接关系得出图像中存在的边界。

边界确定子模块可以是包含链表单元和边界单元，其中链表单元用于根据边界点的连接关系得到边界链表；边界单元用于整理该边界链表得到图像中存在的边界。链表单元还可以用于按预设的顺序对所述边界点进行扫描，基于连通域的连接关系对扫描的边界点进行连接得到边界链表。边界单元还可以用于根据所述边界链表的分支两侧的颜色和分支的走向，按预设规则保持所述分支的连接或拆分所述分支，将保持连接的所述分支作为图像中存在的边界。

本实施例中的上述第二确定模块还可以用于获得边界两侧邻近区域内的颜色信息，以边界两侧邻近区域的颜色均值作为边界两侧的代表性颜色；或者第二确定模块还可以用于获得边界两侧邻近区域内的颜色信息，以边界两侧颜色统计量中分布最多的颜色作为边界两侧的代表性颜色。

陷印模块还可以用于依据边界两侧的代表性颜色和陷印规则确定陷印方向，然后以所述边界为整体对象进行陷印。

本实施例中，边界的信息是以上述的边界链表的形式进行存储，对于选择的陷印规则可以修改，具有较好的可编辑性。例如可以将陷印规则修改为对边界61进行反向2个像素陷印。另外还可以删除某一条边界，即取消对该边界的陷印，例如删除边界61。此外，由于本实施例中的基于边界分析来进行陷印，因此能够从大尺度上反映图像内容的变化趋势，并进一步得到稳定直观的陷印效果，有助于提高陷印的整体性和一致性以及抗干扰能力。

显然，本领域的技术人员应该明白，上述的本发明的各模块或各步骤可以用通用的计算装置来实现，它们可以集中在单个的计算装置上，或者分布在多个计算装置所组成的网络上，可选地，它们可以用计算装置可执行的程序代码来实现，从而可以将它们存储在存储装置中由计算装置来执行，并且在某些情况下，可以以不同于此处的顺序执行所示出或描述的步骤，或者将它们分别制作成各个集成电路模块，或者将它们中的多个模块或步骤制作成单个集成电路模块来实现。这样，本发明不限制于任何特定的硬件和软件结合。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (14)

1.一种图像陷印的方法，其特征在于，包括如下步骤：

确定图像中存在的边界；

分析所述边界两侧的颜色信息，确定边界两侧的代表性颜色；

以所述边界为整体对象进行陷印；

其中，分析所述边界两侧的颜色信息，确定边界两侧的代表性颜色包括：获得边界两侧邻近区域内的颜色信息，以边界两侧邻近区域的颜色均值作为边界两侧的代表性颜色，或获得边界两侧邻近区域内的颜色信息，以边界两侧颜色统计量中分布最多的颜色作为边界两侧的代表性颜色；

其中，以所述边界为整体对象进行陷印包括：依据边界两侧的代表性颜色和陷印规则确定陷印方向，然后对所述边界进行陷印。

2.根据权利要求1所述图像陷印的方法，其特征在于，确定图像中存在的边界的步骤包括：

使用边缘检测算法确定边界点；

根据所述边界点的连接关系得出图像中存在的边界。

3.根据权利要求2所述图像陷印的方法，其特征在于，根据所述边界点的连接关系得出图像中存在的边界的步骤包括：

根据所述边界点的连接关系得到边界链表；

整理所述边界链表得到图像中存在的边界。

4.根据权利要求3所述图像陷印的方法，其特征在于，根据所述边界点的连接关系得到边界链表包括：按预设的顺序对所述边界点进行扫描，基于连通域的连接关系对扫描的边界点进行连接得到边界链表。

5.根据权利要求4所述图像陷印的方法，其特征在于，所述连通域为8连通域或4连通域。

6.根据权利要求3所述图像陷印的方法，其特征在于，整理所述边界链表得到图像中存在的边界包括：根据所述边界链表的分支两侧的颜色和分支的走向，按预设规则连接或拆分所述分支，将连接的所述分支和拆分的所述分支作为图像中存在的边界。

7.根据权利要求3所述图像陷印的方法，其特征在于，预设规则是指将所述边界链表交叉点所连接边界链表分支两侧的颜色信息中包含相近颜色且边界链表分支的走向趋势相似的边界链表保持连接，不满足条件的边界链表进行拆分。

8.根据权利要求7所述图像陷印的方法，其特征在于，进一步包括：

陷印区域为以边界为对象依据陷印方向进行扩展得到的区域，其中扩展宽度为设定的陷印宽度；

依据经像素点的边界法线方向上的边界另一侧邻近像素点的颜色，确定陷印区域内各个像素点的陷印颜色。

9.根据权利要求8所述图像陷印的方法，其特征在于，进一步包括：

计算边界邻近区域内的像素点到最近边界的距离，所述距离为边界距离，且该像素点属于所述最近边界所涉及的区域；

若以边界为对象依据陷印方向进行扩展的过程中，区域超过了所述边界所涉及的区域则停止扩展，以当前得到的扩展区域作为陷印区域。

10.一种图像陷印的装置，其特征在于，包括：

第一确定模块，用于确定图像中存在的边界；

第二确定模块，用于分析所述边界两侧的颜色信息，确定边界两侧的代表性颜色；

陷印模块，用于以所述边界为整体对象进行陷印；

其中，第二确定模块还用于获得边界两侧邻近区域内的颜色信息，以边界两侧邻近区域的颜色均值作为边界两侧的代表性颜色，或者还用于：获得边界两侧邻近区域内的颜色信息，以边界两侧颜色统计量中分布最多的颜色作为边界两侧的代表性颜色；

其中，所述陷印模块还用于依据边界两侧的代表性颜色和陷印规则确定陷印方向，然后以所述边界为整体对象进行陷印。

11.根据权利要求10所述的装置，其特征在于，所述第一确定模块包括：

边缘检测子模块，用于使用边缘检测算法确定边界点；

边界确定子模块，用于根据所述边界点的连接关系得出图像中存在的边界。

12.根据权利要求11所述的装置，其特征在于，所述边界确定子模块包括：

链表单元，用于根据所述边界点的连接关系得到边界链表；

边界单元，用于整理所述边界链表得到图像中存在的边界。

13.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述链表单元还用于按预设的顺序对所述边界点进行扫描，基于连通域的连接关系对扫描的边界点进行连接得到边界链表。

14.根据权利要求12所述的装置，其特征在于，所述边界单元还用于根据所述边界链表的分支两侧的颜色和分支的走向，按预设规则保持所述分支的连接或拆分所述分支，将保持连接的所述分支作为图像中存在的边界。