CN104036470B - 一种消除二值化噪点的图像增强方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种消除二值化噪点的图像增强方法，对经二值化处理的图像进行遍历，并生成标记值，统计每个像素点的标记值，如果像素点的标记值出现次数小于预设值，则将该像素点判断为噪点，并进行修改，消除二值化的噪点，而使得图像增强的效果大大增强，不会再因为二值化出现噪点而使出现噪点区域的图像增强的效果不佳。

Description

一种消除二值化噪点的图像增强方法

技术领域

本发明涉及图像去噪方法，更具体地说，涉及一种消除二值化噪点的图像增强方法。

背景技术

在图像处理的过程中，如果采用现有技术的二值化算法进行处理时，都会遇到图像经过二值化算法处理后，因为其拍摄时的光线环境不同以及噪点等相关的原因导致出现一些单独的区域块，使得二值化的结果不令人满意，如图1所示。

发明内容

本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种可消除二值化处理后的图像的噪点的消除二值化噪点的图像增强方法。

本发明的技术方案如下：

一种消除二值化噪点的图像增强方法，对经二值化处理的图像进行遍历，并生成标记值，统计每个像素点的标记值，如果像素点的标记值出现次数小于预设值，则将该像素点判断为噪点，并修改为二值化处理后的非噪点。

作为优选，具体步骤如下：

1)对经二值化处理的图像进行第一轮遍历与标记，得到标记结果；

2)更新标记结果；

3)进行第二轮遍历标记，并且统计每个标记值的出现的标记次数；

4)将标记值出现次数小于预设值的像素点判断为噪点，并将噪点的颜色值修改为非噪点的颜色值，得到结果图像。

作为优选，步骤1)具体步骤如下：

1.1)预设标记索引为1，依次从头到尾遍历每个像素点，判断像素点是否为噪点的颜色值，如果是的话，则执行步骤1.2)，否则继续遍历；

1.2)最小标记值预设等于初始最小标记值，则判断八邻域上已标记过的像素点的标记值是否小于最小标记值，如果小于最小标记值的话，则将最小标记值改为该像素点的标记值；

接着判断当前最小标记值是否等于初始最小标记值，如果是的话，则证明还没有被标记过的点，并将当前像素点的标记值赋值为标记索引，以及将标记索引加到索引列表中，标记索引自动加1，如果不是的话，则当前像素点的标记值赋值为最小标记值，并且将所有标记的记录组成列表。

作为优选，步骤2)具体步骤如下：对标记列表进行判断，判断当前索引值与索引列表中的当前索引值位置上的索引值是否相等，如果不相等的话，则当前索引值赋值为该索引值位置上的索引值。

作为优选，步骤3)中，进行第二轮遍历标记具体为：根据标记列表以及所有像素点的标记值，更新所有像素点的标记值，表达式为：

labelValue＝labelList[labelValue]；

其中，labelValue为每个像素点的标记值；labelList为标记列表。

作为优选，步骤3)中，统计每个标记值的出现的标记次数具体为：对每个索引值出现的次数进行统计，出现一次就加上1，最终得到每个索引值出现的次数。

作为优选，步骤4)具体为：判断该像素点的索引值出现的次数是否小于预设值，如果小于的话，则该点的区域判断为噪点区域，将其像素点改为非噪点的颜色值。

作为优选，预设值由算法调用者设置，或者预设的默认值，默认值为图像的宽与高的最小值。

作为优选，经二值化处理的图像为只包括两种颜色值的图像。

本发明的有益效果如下：

本发明所述的方法，对经二值化处理的图像进行遍历，并生成标记值，统计每个像素点的标记值，如果像素点的标记值出现次数小于预设值，则将该像素点判断为噪点，并进行修改，消除二值化的噪点，而使得图像增强的效果大大增强，不会再因为二值化出现噪点而使出现噪点区域的图像增强的效果不佳。

附图说明

图1是经现有技术的二值化处理的图像，白色区域中的黑色色块即为噪点；

图2是经本发明所述的方法处理后的结果图像。

具体实施方式

以下结合附图及实施例对本发明进行进一步的详细说明。

本实施例，以黑白图像为例，即将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，也就是将整个图像呈现出明显的黑白效果。

本发明所述的消除二值化噪点的图像增强方法，对经二值化处理的图像进行遍历，并生成标记值，统计每个像素点的标记值，如果像素点的标记值出现次数小于预设值，则将该像素点判断为噪点，并修改为二值化处理后的非噪点。

具体步骤如下：

1)接收经过二值化处理后的图像；二值化处理的算法包括各种阈值算法或者是其他算法得到的只有两种颜色值的图像，本实施例中，所述的图片像就是只有黑与白，并且将黑色作为噪点。

2)对经二值化处理的图像进行第一轮遍历与标记，得到标记结果；

2.1)预设标记索引为1，依次从头到尾遍历每个像素点，本实施例中，只要消除黑色的噪点，所以只判断像素点是否为黑色，如果是的话，则执行步骤2.2)，否则继续遍历；

2.2)最小标记值预设等于初始最小标记值，则判断八邻域上已标记过的像素点的标记值是否小于最小标记值，如果小于最小标记值的话，则将最小标记值改为该像素点的标记值；接着判断当前最小标记值是否等于初始最小标记值，如果是的话，则证明还没有被标记过的点，并将当前像素点的标记值赋值为标记索引，以及将标记索引加到索引列表中，标记索引自动加1，如果不是的话，则当前像素点的标记值赋值为最小标记值，并且将所有标记的记录组成列表。

3)更新标记结果；主要对标记列表进行判断，判断当前索引值与索引列表中的当前索引值位置上的索引值是否相等，如果不相等的话，则当前索引值赋值为该索引值位置上的索引值。

4)进行第二轮遍历标记，即步骤3)所述的标记列表以及步骤2)所述的所有像素点的标记值，更新所有像素点的标记值，表达式具体为：labelValue＝labelList[labelValue]；其中，labelValue为每个像素点的标记值；labelList为权利要求4所述的标记列表。然后统计每个标记值的出现的标记次数，主要对每个索引值出现的次数进行统计，出现一次就+1，最终得到每个索引值出现的次数。

5)将标记值出现次数小于预设值的像素点判断为噪点，并将噪点的颜色值修改为非噪点的颜色值，得到结果图像，如图2所示。该步骤主要是判断该像素点的索引值出现的次数是否小于预设值，如果小于的话，则说明该点的区域为噪点区域，将其像素点改为非噪点的颜色值，即改为白色。其中预设值可以由算法调用者设置，也可以默认值，默认值为图像的宽与高的最小值。

上述实施例仅是用来说明本发明，而并非用作对本发明的限定。只要是依据本发明的技术实质，对上述实施例进行变化、变型等都将落在本发明的权利要求的范围内。

Claims (7)

1.一种消除二值化噪点的图像增强方法，其特征在于，对经二值化处理的图像进行遍历，并生成标记值，统计每个像素点的标记值，如果像素点的标记值出现次数小于预设值，则将该像素点判断为噪点，并修改为二值化处理后的非噪点；具体步骤如下：

1)对经二值化处理的图像进行第一轮遍历与标记，得到标记结果；

2)更新标记结果；

3)进行第二轮遍历标记，并且统计每个标记值的出现的标记次数；

4)将标记值出现次数小于预设值的像素点定义为噪点，并将噪点的颜色值修改为非噪点的颜色值，得到结果图像；

其中，步骤1)具体步骤如下：

1.1)预设标记索引为1，依次从头到尾遍历每个像素点，判断像素点是否为噪点的颜色值，如果是的话，则执行步骤1.2)，否则继续遍历；

1.2)最小标记值预设等于初始最小标记值，则判断八邻域上已标记过的像素点的标记值是否小于最小标记值，如果小于最小标记值的话，则将最小标记值改为该像素点的标记值；

接着判断当前最小标记值是否等于初始最小标记值，如果是的话，则证明还没有被标记过的点，并将当前像素点的标记值赋值为标记索引，以及将标记索引加到索引列表中，标记索引自动加1，如果不是的话，则当前像素点的标记值赋值为最小标记值，并且将所有标记的记录组成列表。

2.根据权利要求1所述的消除二值化噪点的图像增强方法，其特征在于，步骤2)具体步骤如下：对标记列表进行判断，判断当前索引值与索引列表中的当前索引值位置上的索引值是否相等，如果不相等的话，则当前索引值赋值为该索引值位置上的索引值。

3.根据权利要求2所述的消除二值化噪点的图像增强方法，其特征在于，步骤3)中，进行第二轮遍历标记具体为：根据标记列表以及所有像素点的标记值，更新所有像素点的标记值，表达式为：

labelValue＝labelList[labelValue]；

其中，labelValue为每个像素点的标记值；labelList为标记列表。

4.根据权利要求3所述的消除二值化噪点的图像增强方法，其特征在于，步骤3)中，统计每个标记值的出现的标记次数具体为：对每个索引值出现的次数进行统计，出现一次就加上1，最终得到每个索引值出现的次数。

5.根据权利要求4所述的消除二值化噪点的图像增强方法，其特征在于，步骤4)具体为：判断该像素点的索引值出现的次数是否小于预设值，如果小于的话，则该点的区域判断为噪点区域，将其像素点改为非噪点的颜色值。

6.根据权利要求5所述的消除二值化噪点的图像增强方法，其特征在于，预设值由算法调用者设置，或者预设的默认值，默认值为图像的宽与高的最小值。

7.根据权利要求1所述的消除二值化噪点的图像增强方法，其特征在于，经二值化处理的图像为只包括两种颜色值的图像。