CN102663675A

CN102663675A - 叠加字符的图像的缩放方法与装置

Info

Publication number: CN102663675A
Application number: CN2012100876100A
Authority: CN
Inventors: 章波
Original assignee: Vtron Technologies Ltd
Current assignee: Vtron Group Co Ltd
Priority date: 2012-03-28
Filing date: 2012-03-28
Publication date: 2012-09-12
Anticipated expiration: 2032-03-28
Also published as: CN102663675B

Abstract

本发明叠加字符的图像的缩放方法与装置，将字符与图像分离，对分离后图像单独进行缩放，并从系统字库中提取与所分离的字符及其缩放系数对应的字符，再将提取的字符与单独缩放的图像重新进行叠加。相比常规缩放方法，采用本方法与装置得到的图像，字符细节更清晰、更平滑，不会出现边沿模糊现象和锯齿效应，是高质量的缩放图像。

Description

叠加字符的图像的缩放方法与装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种叠加字符的图像的缩放方法与装置。

背景技术

一般图像缩放方法根据图像相邻像素的相关性，通过插值算法估算缩放后的图像。由于插值算法存在低通滤波效应，会丢失图像的高频信息，而叠加字符后的图像在字符的边沿均会出现极高频的信息，运行常规的缩放算法，会使文字边沿变得模糊，产生锯齿，甚至无法识别，严重影响图像质量。

发明内容

针对以上不足，本发明提出一种叠加字符的图像的缩放方法与装置，使图像经缩放后，依然保留字符与背景的对比度及字符的平滑细腻感。

一种叠加字符的图像的缩放方法，包括步骤：

对字符叠加后的图像进行字符识别，得到字符的字符值及字符属性，查找系统字库得到字符的点阵值；

选取叠加区域的相邻区域，根据相邻区域的像素值估算叠加区域叠加前的像素值，根据叠加后的像素值、叠加前的像素值和字符点阵值计算字符叠加透明度及字符像素值与字符点阵值的比例系数，根据所述比例系数及字符点阵值计算字符像素值；

根据所述字符叠加透明度及字符像素值，重新计算叠加区域叠加前的像素值，还原字符叠加前的原始图像；

对原始图像进行常规缩放；

根据字符值、字符属性及常规缩放的缩放系数，从系统字库提取对应的字符点阵值，并按所述比例系数计算新的字符像素值；

对常规缩放后的图像与系统字库中提取的新的字符像素值按照所述字符叠加透明度重新进行字符叠加。

在其中一个实施例中，采用OCR文字识别方法对字符叠加后的图像进行字符识别。

在其中一个实施例中，所述相邻区域为叠加区域边沿、像素值线性相关性最强且变化最平滑的区域。

在其中一个实施例中，所述步骤选取叠加区域的相邻区域，根据相邻区域的像素值估算叠加区域叠加前的像素值，具体为：

选取叠加区域的相邻区域，从相邻区域选取两个相邻的采样点，根据两个相邻采样点的像素值梯度估算叠加区域叠加前与两个相邻采样点相邻的像素点的像素值。

在其中一个实施例中，对原始图像进行常规缩放后，再对原始图像进行饱和度和锐度调整。

一种叠加字符的图像的缩放装置，包括：

字符识别模块，用于对字符叠加后的图像进行字符识别，得到字符的字符值及字符属性，查找系统字库得到字符的点阵值；

透明度计算模块，用于选取叠加区域的相邻区域，根据相邻区域的像素值估算叠加区域叠加前的像素值，根据叠加后的像素值、叠加前的像素值和字符点阵值计算字符叠加透明度及字符像素值与字符点阵值的比例系数，根据所述比例系数及字符点阵值计算字符像素值；

原始图像还原模块，用于根据所述字符叠加透明度及字符像素值，重新计算叠加区域叠加前的像素值，还原字符叠加前的原始图像；

原始图像常规缩放模块，用于对原始图像进行常规缩放；

缩放字符提取模块，用于根据字符值、字符属性及缩放系数，从系统字库提取对应的字符点阵值，并按所述比例系数计算新的字符像素值；

重新叠加模块，用于对常规缩放后的图像与系统字库中提取的新的字符像素值按照所述字符叠加透明度重新进行字符叠加。

在其中一个实施例中，所述字符识别模块还用于采用OCR文字识别方法对字符叠加后的图像进行字符识别。

在其中一个实施例中，所述透明度计算模块还用于从相邻区域选取两个相邻的采样点，根据两个相邻采样点的像素值梯度估算叠加区域与两个相邻采样点相邻的像素点的像素值，并作为所述叠加前的像素值。

在其中一个实施例中，所述原始图像常规缩放模块在对原始图像进行常规缩放后，还用于对原始图像进行饱和度和锐度调整。

附图说明

图1为字符叠加前的图像像素值变化曲线图；

图2是字符叠加后的图像像素值变化曲线图；

图3为本发明叠加字符的图像的缩放方法的流程示意图；

图4为本发明叠加字符的图像的缩放装置的结构示意图。

具体实施方式

一般图像信号其相邻像素点的像素值p(i，j)通常具有较强的线性相关性，或者说是连续变化的，如图1所示。与一般图像不同，当叠加字符后，某邻域内的像素值就会突变，如图2所示。基于这种突变，发明人想到了将字符与图像分离的方法。另外，系统内部保存着各种字号的字库，任何缩放算法所得的字符都无法与字库中保存的字符的效果相比。因此，发明人又想到了将字库中现有字符利用到缩放中来的方法。下面结合附图与实施例详细解释本发明。

本发明一种叠加字符的图像的缩放方法，如图3所示，包括步骤：

步骤S1、对字符叠加后的图像进行字符识别，得到字符的字符值及字符属性，查找系统字库得到字符的点阵值；

步骤S2、选取叠加区域的相邻区域，根据相邻区域的像素值估算叠加区域叠加前的像素值，根据叠加后的像素值、叠加前的像素值和字符的点阵值计算字符叠加透明度及字符像素值与字符点阵值的比例系数，再根据该比例系数及字符点阵值计算字符像素值；

步骤S3、根据所述字符叠加透明度及字符像素值，重新计算叠加区域叠加前的像素值，还原字符叠加前的原始图像；

步骤S4、对原始图像进行常规缩放；

步骤S5、根据字符值、字符属性及常规缩放的缩放系数，从系统字库提取对应的字符点阵值，并按所述比例系数计算新的字符像素值；

步骤S6、对常规缩放后的图像与系统字库中提取的新的字符像素值按照所述字符叠加透明度重新进行字符叠加。

作为一个优选的实施例，采用OCR(Optical Character Recognition，光学字符识别)文字识别方法对字符叠加后的图像进行字符识别。OCR字符识别考虑如下特征：与图像本身的文字不同，叠加的字符不存在噪点，边沿非常清晰，像素值为同一值。运行OCR文字识别后，可以精确的得到该字符的字符值和字体、字号及起始坐标等字符属性，查找字库即可得到该字符的点阵值POCR，进而得到叠加时的字符像素值PCHAR。字库点阵值POCR只表示字符在某个像素点有值(为1)或无值(为0)，与叠加的真实的字符像素值PCHAR间存在比例关系：(k为字符像素值与点阵值的比例系数)

PCHAR(i，j)＝k*POCR(i，j) (1)

对于字符叠加前与叠加后，叠加区域的像素值有如下关系：

POBJ(i，j)＝α*PSRC(i，j)+(1-α)*PCHAR(i，j) (2)

α表示字符叠加透明度，PSRC表示叠加前原始图像的像素值，PCHAR表示待叠加的字符的像素值，POBJ表示叠加后的叠加区域的像素值)。由式(1)及式(2)可得：

POBJ(i，j)＝α*PSRC(i，j)+(1-α)*k*POCR(i，j) (3)

PSRC(i，j)可按如下方法计算，根据图像的线性特性，优选地，在叠加区域边沿选取一块线性相关性最强、变化最平滑的区域(如该区域微分值相等或像素梯度值最小)，然后按该区域的梯度值，近似估算叠加区域的PSRC(i，j)值。例如像素点POBJ(i，j)同一行的前两像素点的像素值为POBJ(i，j-1)、POBJ(i，j-2)，因选取的区域为叠加边沿区域，POBJ(i，j)的前面像素POBJ(i，j-1)及POBJ(i，j-2)未叠加字符，故PCHAR(i，j-1)及PCHAR(i，j-2)值均为0，由式(2)，POBJ(i，j-1)＝PSRC(i，j-1)，POBJ(i，j-2)＝PSRC(i，j-2)，于是可以计算原始图像在该区域的梯度值为∨＝PSRC(i，j-1)-PSRC(i，j-2)＝POBJ(i，j-1)-POBJ(i，j-2)进一步可估算叠加区域叠加前的原始像素值，PSRC(i，j)＝PSRC(i，j-1)+∨。

式(3)中，像素POBJ(i，j)为实际值已知，POCR(i，j)为运行OCR文字识别所得，PSRC(i，j)按上述方法估算，这样只要选取两个采样点，求解式(3)就可以计算出叠加时的α值及比例系数k，当然还可以通过更多采样点对α值及k值做进一步校准。得出比例系数k后，利用式(1)计算字符像素值PCHAR。

步骤S3可以通过式(2)的变换式(4)得到叠加区域叠加前的原始像素值：

PSRC(i，j)＝(POBJ(i，j)-(1-α)*PCHAR(i，j))/α (4)

得到叠加前的像素值，即可还原图像，得到叠加前的原始图像。

还原后的原始图像，因带字符的高频信息被去除，原始图像在一定邻域内具有较好的线性相关性，采用常规缩放算法，然后对缩放后的原始图像做一定饱和度及锐度调整，就可取得很好的质量。

假设步骤S1识别出的字符的字号N，缩放系数K，则缩放后的字号为【K*N】，按此字号、字符值及字符其他属性从系统字库提取相应的字符点阵值，再根据比例系数k计算新的字符像素值。由于系统字库要么为矢量字库，要么为经优化的点阵字库，可达到最佳显示效果，这是普通缩放无法完成的，也是本发明的优点。将提取的新的字符像素值与缩放后的图像按照步骤S2的透明度重新进行叠加，即可得到清晰的新图像。

本发明叠加字符的图像的缩放装置是与上述方法对应的装置，如图4所示，包括：

原始图像常规缩放模块，用于对原始图像进行常规缩放；

由图4及以上描述可知，字符识别模块、透明度计算模块、原始图像还原模块、原始图像缩放模块和重新叠加模块依次相连，缩放字符提取模块连接于字符识别模块、透明度计算模块与重新叠加模块之间，透明度计算模块也与重新叠加模块相连，从而构成了本装置。

作为一个优选的实施例，所述字符识别模块还用于采用OCR文字识别方法对字符叠加后的图像进行字符识别。

作为一个优选的实施例，所述相邻区域为叠加区域边沿、像素值线性相关性最强且变化最平滑的区域。

作为一个优选的实施例，所述透明度计算模块还用于从相邻区域选取两个相邻的采样点，根据两个相邻采样点的像素值梯度估算叠加区域与两个相邻采样点相邻的像素点的像素值，并作为所述叠加前的像素值。

作为一个优选的实施例，所述原始图像常规缩放模块在对原始图像进行常规缩放后，还用于对原始图像进行饱和度和锐度调整。

本发明叠加字符的图像的缩放装置的其他技术特征与本发明叠加字符的图像缩放方法相同，在此不予赘述。

以上所述实施例仅表达了本发明的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims

1.一种叠加字符的图像的缩放方法，其特征在于，包括步骤：

对原始图像进行常规缩放；

2.根据权利要求1所述的叠加字符的图像的缩放方法，其特征在于，采用OCR文字识别方法对字符叠加后的图像进行字符识别。

3.根据权利要求1或2所述的叠加字符的图像的缩放方法，其特征在于，所述相邻区域为叠加区域边沿、像素值线性相关性最强且变化最平滑的区域。

4.根据权利要求3所述的叠加字符的图像的缩放方法，其特征在于，所述步骤选取叠加区域的相邻区域，根据相邻区域的像素值估算叠加区域叠加前的像素值，具体为：

5.根据权利要求1或2或4所述的叠加字符的图像的缩放方法，其特征在于，对原始图像进行常规缩放后，再对原始图像进行饱和度和锐度调整。

6.一种叠加字符的图像的缩放装置，其特征在于，包括：

原始图像常规缩放模块，用于对原始图像进行常规缩放；

7.根据权利要求6所述的叠加字符的图像的缩放装置，其特征在于，所述字符识别模块还用于采用OCR文字识别方法对字符叠加后的图像进行字符识别。

8.根据权利要求6或7所述的叠加字符的图像的缩放装置，其特征在于，所述相邻区域为叠加区域边沿、像素值线性相关性最强且变化最平滑的区域。

9.根据权利要求8所述的叠加字符的图像的缩放方法，其特征在于，所述透明度计算模块还用于从相邻区域选取两个相邻的采样点，根据两个相邻采样点的像素值梯度估算叠加区域与两个相邻采样点相邻的像素点的像素值，并作为所述叠加前的像素值。

10.根据权利要求6或7或9所述的叠加字符的图像的缩放方法，其特征在于，所述原始图像常规缩放模块在对原始图像进行常规缩放后，还用于对原始图像进行饱和度和锐度调整。