CN102346848A - 二值化装置、图像处理设备及二值化方法 - Google Patents

Abstract

一种二值化装置、图像处理设备及二值化方法。其中二值化装置包括：偏移计算单元，用于计算在局部区域内所关注像素值的偏移，该局部区域包括该所关注像素并且表明了预定的范围；N值化单元，其将偏移计算单元计算出的偏移变成N元值；选择/二值化单元，其根据N值化单元获得的N元值来选择固定值或局部区域的平均值中的至少一个作为阈值，并对所关注的像素值进行二值化。

Description

二值化装置、图像处理设备及二值化方法

技术领域

本发明涉及二值化装置、图像处理设备和二值化方法。

背景技术

近些年来，单色图像或彩色图像经二值化后数据量比原始图像有所减少，并且经过二值化后的图像可以存储并为他用。在一般的二值化技术中，密度较高的那部分对应两个值其中之一，密度较低的对应另一个值。因此，当密度比其它部分高的背景包括高密度信息时，这部分便具有二个值中的一个值。当然，当低密度背景包括低密度的信息时，这部分便具有另一个值。

例如，JP-A-2009-535899介绍了一种技术，可以根据局部区域的边界像素平均密度来确定一个阈值并进行二值化。在该项技术中，不考虑密度，将边界部分转换为两个值其中之一，而其他部分被转换为另一个值。

例如，JP-A-2006-245660公开了一种技术，可以基于边界成形像素的值来确定阈值，并使用该阈值对整幅图像或对应一条直线的像素进行二值化。在该项技术中，当背景或者信息的值大于或者小于阈值时，背景和信息都将会被转换为两个值其中之一。

发明内容

本发明的目的是提供一种二值化装置及二值化程序，当再现背景时，能够表示高密度背景内的高密度信息的存在或者低密度背景内的低密度信息的存在，还提供一种使用了该二值化装置或二值化程序的图像处理设备和图像处理程序。

根据本发明的第一方面，提出了一种二值化装置，包括：偏移计算单元，其计算在局部区域内一个所关注的像素的值的偏移，该局部区域包括该所关注像素并表明了预定的范围；N值化单元，其将偏移计算单元所计算出的偏移改变成N元值；以及选择/二值化单元，其根据N值化单元所获得的N元值来从固定值或局部区域的平均值中选择至少一个作为阈值，并将所关注的像素的值进行二值化处理。

根据本发明的第二方面，提供了根据第一方面的二值化装置，进一步包括：

距离计算单元，计算从N值化单元所获得的一个特定N元值到所关注像素的距离，

其中选择/二值化单元根据N值化单元所获得的N元值和距离计算单元所计算出的距离来选择阈值。

根据本发明的第三方面，提出了一种图像处理设备，包括：

第一二值化单元，其结构如同第一或第二方面中描述的二值化装置，并且将待处理图像的所关注分量进行二值化。

第二二值化单元，其结构如同第一或第二方面中描述的二值化装置，并且将图像的辅助分量进行二值化；和

组合单元，其将第一二值化单元得到的二值化结果与第二二值化单元得到的二值化结果组合起来。

根据本发明的第四方面，提供了一种根据第三方面所描述的图像处理设备，

其中，组合单元将第二二值化单元得到的二值化结果叠加到第一二值化单元得到的二值化结果中不存在边界的一个区域上。

根据本发明的第五方面，提供了一种二值化方法，包括：

计算在局部区域内所关注像素的值的偏移，该局部区域包括该所关注像素并表明了预定范围；

将偏移计算单元计算出的偏移转换至N元值；以及

根据N值化单元获得的N元值来从固定值或局部区域的平均值中选择至少一个作为阈值，并将所关注的像素的值进行二值化处理。

根据本发明的第一方面，在再现背景时，能表示高密度背景内的高密度信息的存在或者表示低密度背景内的低密度信息的存在。

根据本发明的第二方面，当高密度背景内的高密度信息或者低密度背景内的低密度信息的轮廓被再现时，可以将轮廓再现的宽度对齐。

根据本发明的第三方面，可以再现所关注分量和辅助分量二者的边界信息。

根据本发明的第四方面，可以反映出将所关注分量的值进行二值化的结果。

根据本发明的第五方面，可以实现从第一到第四方面的所有效果。

附图说明

使用以下附图，对本发明的实施方式进行详细说明，其中：

图1为示出本发明第一实施方式的结构的示图。

图2A至图2F为示出本发明第一实施方式的工作示例的示图。

图3为示出本发明第二实施方式的结构的示图。

图4A至图4D为示出本发明第二实施方式的工作示例的示图。

图5A至图5D为示出本发明第二实施方式的另一工作示例的示图。

图6为示出本发明第三实施方式的结构的示图。

图7A至图7H为示出本发明第三实施方式的工作示例的示图。

图8为示出用于实现根据本发明每个实施方式的功能的计算机程序、储存该计算机程序的存储介质以及计算机的示图。

具体实施方式

图1示出了本发明第一实施方式的结构。在图1中参考编号11表示偏移计算单元，参考编号12表示N值化单元，参考编号13表示选择/二值化单元。当给出一个需要被处理的图像时，每个像素都作为所关注的像素被相继二值化。

偏移计算单元11计算在局部区域内所关注像素的值的偏移，该局部区域包括该所关注的像素并处在预定的范围内。对偏移添加一个符号。当所关注像素的值比该局部区域中的其他像素值小时，便添加一个符号表示较大的绝对值。当所关注像素的值比局部区域中的其他像素值大时，便添加另一个符号表示出较大的绝对值。偏移的示例包括在该局部区域内像素值的平均值以及二次微分值与所关注像素的值之间的差值。像素值的示例包括密度、亮度、色度、颜色和颜色值。该局部区域可具有足够大的尺寸来捕获一个单边界结构，如纹理图像，并具有保证边界再现所需的尺寸。除此之外，该局部区域可以具有一个不包括不同特征的外围边界的尺寸。

N值化单元12将偏移计算单元11计算出的偏移与N-1个预定阈值相比较，并把偏移转换成N元值。(这里N是大于等于3的整数)。

选择/二值化单元13根据N值化单元12获得的N元值来从固定值或局部区域的平均值中选择至少一个作为阈值，并对所关注的像素的值进行二值化处理。

N值化单元12可以不创建一个N元值图像，但可以输出与阈值的比较结果。随后选择/二值化单元13会接收到该比较结果并选择阈值。

图2A至图2F示出该发明第一个示例实施方式的工作示例。图2A部分展示了一个待处理图像的示例。在该示例中，区域1、区域2、区域3颜色不同。图2B展示了图2A中箭头所示色密度(亮度)的变化情况。区域1的色密度小于区域2和区域3的色密度，区域2的色密度大于区域1和区域3的色密度。

偏移计算单元11计算在局部区域内所关注的像素值的偏移。在该实施方式中，偏移计算单元11计算出局部区域的色密度平均值，并利用该平均值与所关注像素的色密度值之间的差值作为偏移。在图2B中，局部区域内的色密度平均值用虚线表示。在图2B中，色密度平均值与两个所关注像素的色密度值之间的差值用箭头表示，即偏移。图2C中就是一个偏移的示例。当所关注像素的色密度小于平均值时，便给出符号“-”。当所关注像素的色密度大于平均值时，给出符号“+”。

N值化单元12将偏移变成N元值(在该实施方式中是一个三元值)。N值化单元12利用两个预定的阈值，将图2C所示偏移变为三元值。图2D示出一个三元值的示例。在图2D中，白色、灰色、黑色分别代表这三种值。

选择/二值化单元13根据该三元值选择阈值并将所关注像素的值进行二值化。在该实施方式中，在三个值当中的白色和黑色区域内，局部区域内色密度的平均值被选择作为阈值并对所关注的像素值进行二值化。在三个值当中的灰色区域内，则选择一个预定的固定阈值并对所关注像素的值进行二值化。所选择的阈值如图2E所示。

在选择局部区域的色密度平均值作为阈值的区域内，可以根据色密度是大于还是小于如图2B中的虚线所示的平均值来执行二值化。在该实施方式中，当所关注像素的色密度小于作为阈值的平均值时，选择两个值之一的白色。当所关注像素的色密度大于作为阈值的平均值时，选择两个值中的另一个，即黑色。

在选择固定阈值的区域内，根据色密度是大于还是小于如图2B中点划线所表示的固定阈值来执行二值化。在该实施方式中，当所关注像素的色密度小于固定阈值时，选择两个值之一的白色。当所关注像素的色密度大于固定阈值时，选择两个值中的另一个，即黑色。

二值化结果如图2F所示。比如，当使用图2B中点划线所示固定阈值进行二值化时，区域2和区域3都被二值化为黑色，导致他们无法区分开来。然而，由于区域2和3的边界处产生被二值化为白色的区域，这又使得区域2和区域3得以区分。除此之外，被二值化为黑色则代表区域2和区域3的色密度均大于固定阈值。

图3示出了该项发明第二实施方式的结构。在图3中，参考编号14表示距离计算单元。在该第二实施方式中，相比第一实施方式另外提供了该距离计算单元14。

距离计算单元14计算从N值化单元12所获得的N元值的特定值到所关注的像素之间的距离。该N值的特定值可能是N元值中最大和最小值中的一个或者二者。例如，可使用像素的个数来代替距离。

在第二实施方式中，选择/二值化单元13根据由N值化单元12获得的N元值以及由距离计算单元14计算得到的距离来选择一个用于进行二值化的阈值。具体地，从N元值中选择阈值，但在距离的预定范围内计算距离的过程中，当边界的偏移的符号与所关注像素的偏移的符号相反时，阈值被修正，以使该阈值的符号与所关注像素偏移的符号相反。在某些情况下，通过阈值修正将二值化结果取反，这导致产生信息。因为距离在预定的范围内，所以在以该预定范围为宽度的区域内将二值化结果取反。

图4A至图4D示出了本发明第二实施方式的一个工作示例。图4A部分地示出待处理图像中色密度变化的例子，用实线表示色密度变化。在该范例中区域1、区域2和区域3颜色不同。区域1的色密度小于区域2和区域3的色密度，区域2的色彩密度大于区域1和区域3的色密度。

偏移计算单元11计算出局部区域内所关注像素的值的偏移。在该实施方式中，偏移计算单元11计算局部区域色密度的平均值并用该平均值与所关注像素的色密度值之差来作为偏移。在图4A中，局部区域色密度的平均值用虚线表示。在图4A中，色密度的平均值与两个所关注像素的色密度值之差就是偏移，用箭头表示。图4B中用一条细线表示偏移。当所关注像素的色密度小于平均值时，给出符号“-”。当所关注像素的色密度大于平均值时，给出符号“+”。

N值化单元12将偏移变为N元值(在该实施方式中，是一个三元值)。N值化单元12利用两个预定阈值(虚线表示)将图4B所示偏移变为三元值。三元值如图4B中实线所示。在图4B所示示例中，三个值分别用白色、灰色和黑色表示。在这种情况下，黑色偏移的符号为正，而白色偏移的符号为负。除此之外，黑色和白色是三个值中的最大和最小值。

距离计算单元14计算一个由N值化单元12所获得的特定的N元值。在该实施方式中，距离计算单元14计算出所关注像素至黑白分界位置之间的距离。在图4B中，黑白边界位置用箭头表示，距离计算单元14计算从该边界位置到不同的三元值之间的距离。

选择/二值化单元13根据三元值选择一个阈值并对所关注的像素值进行二值化。在该实施方式中，在三个值中的黑色和白色区域，局部区域色密度的平均值被选为阈值。在三个值中的灰色区域中选择预定的固定阈值。在灰色区域内，当距离计算单元14计算出的距离在预定范围内，并且在距离计算过程中边界的偏移符号与所关注像素的偏移符号相反时，阈值就被修正以使其符号与所关注像素的偏移符号相反。

在图4B中，有a、b、c、d四个区域，其距离都在预定范围内。区域a至白色边界的距离在预定范围内。在区域a中，在白色边界处的偏移符号为负，而当区域a内的一个像素为所关注的像素时偏移符号也为负。因为这两个偏移同号，故阈值未被修正。区域b至黑色区域的距离在预定范围内。在区域b内，因为三值化结果不是灰色，故阈值未被修正。区域c至白色区域的距离在预定范围内。在区域c中，因为三值化结果不是灰色，故阈值也未被修正。

区域d至黑色区域的距离在预定范围内。在区域d中，在黑色边界处的偏移符号为正，而当区域d内的一个像素为所关注的像素时偏移符号为负，也就是与黑色边界处偏移的符号相反。在这种情况下，阈值会被修正来使阈值符号为正，也就是与偏移的负符号相反。

在图4C中，用虚线表示了如图4A所示的色密度变化以及选择并修正后的阈值的变化。在阈值处的二值化结果如图4D所示。在二值化结果的示例中，当所关注的像素的色密度小于等于阈值时选择两个值之一的白色。当所关注的像素的色密度大于阈值时，选择两个值中的另一个，即选择黑色。

区域1包括了选择固定阈值的区域和选择局部区域色密度的平均值作为阈值的区域。在每个区域内，所关注像素的色密度小于或等于阈值，且二值化结果为白色。在区域2，选择局部区域色密度的平均值作为阈值，且所关注的像素的色密度大于该阈值。因此，二值化结果为黑色。在区域3中，由于三值化结果为灰色，从而选择固定阈值。由于所关注像素的色密度大于该固定阈值，所以二值化结果为黑色。在从区域2的边界起始的范围内的区域d中，固定阈值被修正为正向。在区域3中的区域d内，使得所关注像素的色密度被修正至小于或等于固定阈值，且区域d被二值化为白色。在图4D中，二元值在区域2与区域3相邻的预定部分内被改变并且该部分指示了在区域2与区域3之间有一边界。

在上述实施方式中，从黑色或白色的边界作为起始的预定范围内，当三元值为灰色时确定是否修正阈值。然而，当三元值不是灰色时，可能确定是否修正阈值。在这种情况下，三元值就是与黑色相邻的白色区域或者是与白色相邻的黑色区域。在该区域内，边界处像素偏移的符号与所关注像素的偏移符号相反，同时阈值得到修正。然而，由于阈值被修正以使其符号与所关注像素的偏移符号相反，所以二值化的结果并无变化。比如，即使在与黑色相邻的白色区域内将阈值修正为正向时，由于所关注像素的色密度小于或等于阈值而导致作为白色的二值化结果并不改变。即使与白色相邻的黑色区域内阈值被修正为负向，由于所关注像素的色密度大于阈值而导致作为黑色的二值化结果并不改变。

在上述实施方式中，从黑色或白色的边界作为起始的距离的预定范围内，在计算距离过程中当满足边界偏移的符号与所关注像素点的偏移符号相反的条件时，阈值便得到修正。然而该发明并不仅局限于此。例如，当从黑色边界起满足上述条件时，二值化结果为白色。反之，当从白色边界起满足上述条件时，二值化结果为黑色。

图5A至图5D示出了该发明第二实施方式的另一工作示例。图5A部分地示出了待处理图像色密度的变化示例，并用实线表示色密度变化。在本例中，区域1、区域2和区域3颜色不同。区域1的色密度小于区域2和区域3的色密度，区域2的色密度大于区域1和区域3的色密度。相对于图4中的示例而言，区域2的范围扩大了。

偏移计算单元11的工作在图4A至图4D中已经阐述，该偏移计算单元11计算出图5A中虚线所示的局部区域的色密度的平均值与所关注像素的色密度值两者之间的差异，将其作为偏移。在该示例中，当所关注像素色密度小于平均值时，给出符号“-”。反之当所关注像素色密度大于平均值时，给出符号“+”。

N值化单元12将偏移转化为N元值(在该实施方式中，为一个五元值)。五值化结果如图5B所示。在图5B所示的示例中，五种值分别用白色、浅白色、灰色、浅黑色和黑色表示。同时，黑色和白色是其中的最大和最小值。

距离计算单元14计算由N值化单元12得出的特定N元值。在该示例实施方式中，距离计算单元14计算出从黑白边界处到所关注像素的距离。图5B中边界位置用箭头表示，距离计算单元14计算出从边界位置到不同的五元值的距离。

选择/二值化单元13根据五元值选择阈值并对所关注的像素值进行二值化。在该实施方式中，在五个值当中的黑色和白色区域内，选择局部区域的色密度平均值作为阈值。在五个值当中的灰色区域内，选择一个预定的固定阈值。

浅白和浅黑基本上属于灰色，选用预定的固定阈值。在浅白区域，从黑色边界开始的一个预定的距离范围内，将固定阈值修正为正向或将二值化结果设置成白色。在浅白区域，从黑色边界开始的一个预定的距离范围内，黑色边界处的偏移符号为正，且浅白色区域内所关注像素的偏移符号为负，也就是与黑色边界处偏移的符号相反。因此，将阈值修正为正，或者将二值化结果设置为白色。

在浅黑区域，从白色边界开始的一个预定的距离范围内，将固定阈值修正为负或将二值化结果设置为黑色。同时在浅黑区域，从白色边界开始的一个预定的距离范围内，白色边界处的偏移符号为负，且浅黑色区域内所关注像素的偏移符号为正，也就是与白色边界处偏移的符号相反。因此，将阈值修正为负，或者将二值化结果设置为黑色。

在浅黑区域内从黑色与浅白色区域边界起的预定距离范围内和从白色边界起的预定距离范围内，在边界处的偏移符号和所关注像素的偏移符号同为正或者同为负。因此，不满足条件，并使用该固定阈值而不进行修正。

在图5B所示的五值化结果示例中，在从白色或者黑色边界开始的预定距离范围内有p、q、r、s、t和u六个区域。在这些区域中，在区域u中，浅白与黑色边界相邻，满足条件。区域u中五元值为浅白色的部分中，将固定阈值修正为正以用于二值化，或将二值化的结果置为白色。

所选的阈值在图5C中表示，二值化结果在图5D中表示。在二值化结果的示例中，当所关注像素的色密度小于等于阈值时，选择两个值之一的白色。反之当所关注像素的色密度大于阈值时，选择两个值中的另一个，即黑色。

区域1中，在五元值为浅白色和灰色的区域中选择固定阈值，而在白色区域中选择局部区域色密度的平均值作为阈值。在每个区域内，所关注像素的色密度小于或者等于阈值且二值化结果为白色。区域2中，在五元值为黑色的区域中选择局部区域色密度的平均值作为阈值，而在浅黑色和灰色区域中选择固定阈值。在每个区域内，所关注像素的色密度大于阈值且二值化结果为黑色。

区域3中，在五元值为灰色的区域中选择固定阈值且所关注像素的色密度大于阈值。因此二值化结果为黑色。在五元值为浅白色的区域内，固定阈值被修正为正。在该实施方式中，被修正的固定阈值大于所关注像素的色密度，且二值化结果为白色。如果不修正阈值，二值化结果可能为白色。如图5D所示，二元值在区域2与区域3临界处一个预定的部分内被改变，这部分则表明区域2与区域3存在一个边界。

在上述实施方式中，在一个从黑色或白色的边界而不是浅黑色和浅白边界开始的一个预定范围内，可以确定偏移的符号，并且当满足条件时可修正阈值。在上述实施方式中，可以根据限定在浅白色和浅黑色的五元值来确定条件是否满足。

图6示出了该发明第三实施方式的结构。如图6所示，参考编号21表示第一二值化单元，参考编号22表示第二二值化单元，参考编号23表示组合单元。第一二值化单元21将待处理图像中所关注的分量进行二值化。二值化所使用的方法与第一、第二实施方式中所描述的相同。所关注的分量可以是亮度分量。也可以使用亮度以外的其他分量来作为所关注的分量。

第二二值化单元22将待处理图像的辅助分量进行二值化。二值化所使用的方法与第一或第二实施方式中所描述的相同。辅助分量可以是色差分量。所关注分量之外的任何分量都可以作为辅助分量。

组合单元23将第一二值化单元21得到的二值化结果与第二二值化单元22得到的二值化结果加以组合。在组合的过程中，第二二值化单元22得到的二值化结果被叠加在第一二值化单元21所得到的二值化结果中一个无边界的区域上。

图7A至图7H示出了该发明第三实施方式的工作示例。图7A部分地示出了待处理图像的示例。在该示例中，区域1、区域2和区域3中的色差分量不同。区域1的亮度大于区域2和区域3的亮度，且后二者亮度无区别。图7B所示为图7A箭头表示的亮度分量的变化。图7E所示为色差分量的变化。

首先，第一二值化单元21使用如第一实施方式中所述的相同方法将亮度分量进行二值化。对亮度分量而言，可以计算出局部区域内所关注像素值的偏移并且对该偏移进行三值化。通过该方式，便得到如图7C所示的三值化结果。在三个值中的黑色和白色区域，局部区域的色密度平均值被选定为阈值，同时所关注的像素值被二值化。在三个值中的灰色区域中，选用一个预定的固定阈值，对所关注的像素值进行二值化。二值化结果如图7D所示。

第二二值化单元22使用如第一实施方式中所述的相同方法对色差分量进行二值化。在该示例中，第二二值化单元22计算出色差分量的微分值的绝对值，并计算出局部平均值，即在一个预定范围内微分值的平均值。在图7E中，色差分量的微分值(绝对值)用实线表示，局部平均值用虚线表示。局部平均值与所关注像素色差分量的微分值之间的差被作为偏移。在图7E中，两个所关注像素中的偏移用箭头表示。当所关注像素的色差分量的微分值小于局部平均值时，偏移符号为负，而当所关注像素的色差分量的微分值大于局部平均值时，偏移符号为为正。

在该实施方式中，通过这种方式得到的偏移被三值化。三值化结果如图7F所示。在图7F中，三个值分别用弱值、中值、强值表示。在三个值当中强值和弱值所在区域内，色差分量微分值的局部平均值被选作阈值，所关注像素色差分量的微分值被二值化。在中值所在区域内，选择固定阈值，并且所关注像素色差分量的微分值被二值化。一个固定阈值的示例如图7E中的点划线所示。使用每个区域中选出的阈值进行二值化的结果如图7G所示。

组合单元23将图7D中所示的由第一二值化单元21得到的二值化结果与图7G所示的由第二二值化单元22得到的二值化结果加以组合。在组合的过程中，第二二值化单元22得到的二值化结果被叠加在如图7D所示由第一二值化单元21得到的二值化结果中一个无边界的区域上。在图7G所示区域1和区域2的边界邻近(区域a)不执行该组合，因为在图7D中二元值被取反。对于如图7G所示区域2和区域3的边界邻近处(区域b)，由于在图7D中二元值并未被取反，所以对应于区域2和区域3边界邻近处(区域b)的图7D的二值化结果被取反。组合结果如图7H所示。如图7D所示的亮度分量的二值化结果中，区域2没有与区域3区分开。然而，区域2与区域3可通过反映由图7G所示色差分量得到的二值化结果得以区分，并且得到二值化结果。

在该实施方式中，所关注的分量是亮度分量，辅助分量是色差分量。然而，该发明不仅局限于此。二元图像中期望被指定的分量可以是所关注的分量和辅助分量。在该实施方式中，第一二值化单元21和第二二值化单元22与在第一实施方式中的二值化单元结构一致，但该发明并不仅仅如此。第一二值化单元21和第二二值化单元22二者中的一个或者两个都可以与第二个实施方式中的二值化单元结构一致。

例如，当使用YCrCb色彩系统时，Cr和Cb作为色差分量。在这种情况下，可以使用每个色差分量微分值的绝对值来执行根据上述实施方式的二值化处理，并可以执行叠加二值化结果的处理(当两个二值化结果都为“弱”时获得“弱”值，以及当两个二值化结果的任何一个为“强”时获得“强”值的处理)来得到第一二值化单元21的二值化结果。对其他方法而言，可以加入色差分量微分值的绝对值，且可以根据上述实施方式由附加结果进行二值化处理，从而得到第一二值化单元21的二值化结果。另外，可使用色差分量来代替色差分量微分值的绝对值。

图8示出了实现本发明的上述实施方式每一个的计算机程序，一个用于保存该计算机程序的存储介质，以及一台计算机。图8中，参考编号31表示程序，参考编号32表示计算机，参考编号41表示磁光盘，参考编号42表示光盘，参考编号43表示磁盘，参考编号44表示存储器，参考编号51表示CPU，参考编号52表示内部存储器，参考编号53表示读取单元，参考编号54表示硬盘，参考编号55表示接口，参考编号56表示通信单元。

根据该发明的上述实施方式及其改进，程序31可以使计算机实现每个单元的全部或部分功能。在这种情况下，程序31和程序所使用的数据将存储在一个计算机可读的存储介质中。该存储介质在诸如磁、光或者电之类的能量的作用下会根据程序的描述内容在计算机硬件资源中所提供的读取单元53中引起变化，并将该程序的描述内容以对应于状态变化的信号格式传输到读取单元53。存储介质例如包括磁光盘41、光盘42(例如包括CD或者DVD)、磁盘43、和存储器44(例如包括IC卡、存储卡和闪存)。这些存储介质并不局限于便携式类型。

程序31储存在存储介质内，该介质可以插入计算机32的读取单元53或者接口55。然后，计算机读取程序31并将所读取的程序存储在内部存储器52或者硬盘54(例如包括：磁盘或者硅盘)。CPU51执行程序31来完成该发明的每个实施方式及其变型中的部分或者全部功能。作为选择，程序31可以通过通信线发送到计算机32，计算机32也可以使用通信单元56收到程序31并将其保存在内部存储器52或者硬盘54中，CPU 51可以执行程序31来实现全部或者部分功能。

通过接口55，计算机32可以同多种不同的装置连接。例如：一个显示信息的显示单元或者一个从用户接收信息的接收单元可以连接到计算机32。除此之外，例如一个图像读取设备也可以通过接口55与计算机32相连，并且通过图像读取设备读取的图像或经过图像处理的图像将根据该发明的每个实施方式及其变型的方法来进行处理。处理后的二元图像将通过接口55被传输至另一程序并储存在硬盘54内或存入存储介质中，或者通过通信单元56发送至外部。一个图像形成设备可通过接口55与计算机连接并形成处理后的二元图像。

全部或者部分功能都可以通过硬件完成。作为选择，根据本发明每个实施方式及其变型中的部分或全部功能和其他结构都可以用程序实现。当程序用于其他目的时，需要与其他目的的程序集成在一起。

先前关于本发明实施方式的叙述只是为了展示和描述。并不是将本发明唯一地限制在所公开的精确形式。显然，对于本领域技术人员而言可以有更多的改进和变化。选用并描述的实施方式是为了最好地描述本发明的原理及其实际应用，使得本领域其他技术人员理解针对该发明的多种实施方式，和不同的变化如何完成不同特定功能。本发明的范围由权利要求及其等价物进行限定。

Claims (5)

1.一种二值化装置包括：

偏移计算单元，其计算局部区域内所关注像素的值的偏移，所述局部区域包括所关注像素并表明一个预定范围；

N值化单元，其将偏移计算单元计算出的偏移变成N元值；和

选择/二值化单元，其根据N值化单元所得到的N元值来从固定值或者局部区域的平均值中选择至少一个作为阈值，并将所关注像素的值进行二值化。

2.根据权利要求1所述的二值化装置，进一步包括：

距离计算单元，其计算从N值化单元所得到的一个特定N元值到所关注像素之间的距离，

其中选择/二值化单元根据N值化单元所得到的N元值和距离计算单元计算出的距离来选择阈值。

3.一种图像处理设备，包括：

第一二值化单元，其具有如权利要求1或权利要求2中描述的二值化装置的结构，并且其对待处理图像中所关注的分量进行二值化；

第二二值化单元，其具有如权利要求1或权利要求2中描述的二值化装置的结构，并且其对所述图像中的辅助分量进行二值化；以及

组合单元，其将第一二值化单元得到的二值化结果与第二二值化单元得到的二值化结果进行组合。

4.如权利要求3所述的图像处理设备，

其中组合单元将第二二值化单元得到的二值化结果叠加至第一二值化单元所得到的二值化结果中不存在边界的一个区域上。

5.一种二值化方法，包括：

计算局部区域内所关注像素的值的偏移，所述局部区域包括所关注像素并表明一个预定范围；

将偏移计算单元计算出的偏移变为N元值；以及

根据N值化单元得到的N元值来从固定值或者局部区域的平均值中选择至少一个作为阈值，并将所关注像素的值进行二值化。

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