CN106131362B - 一种图像处理方法、装置及图像形成设备 - Google Patents
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Abstract
本发明实施例提供了一种图像处理方法、装置及图像形成设备。其中，图像处理方法包括：S1、获取原始图像数据；S2、根据所述原始图像数据检测图像的倾斜角度；S3、对所述原始图像数据进行二值化处理，得到二值化图像数据，并且所述步骤S3中的二值化处理与所述步骤S2中的倾斜角度检测并行进行；根据检测出的所述倾斜角度对所述二值化图像数据进行旋转校正。本发明实施例通过对原始图像数据进行二值化处理，大大减少了图像处理装置所需处理的数据量，从而降低了对图像倾斜校正装置的硬件要求，并且提高了图像处理速度。
Description
技术领域
本发明涉及电子技术领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置及图像形成设备。
背景技术
随着光电技术的发展，图像数字化技术不断改进，促进了图像数字化技术在图像形成设备中的广泛应用，其中的图像形成设备可以是扫描仪、复印机、传真机、多功能机等。这些图像形成设备中通常都会设置有放置文件或者卡片类资料的玻璃稿台，在稿台上方和/或下方设置有图像读取器(例如CIS(Contact Image Sensor，接触式图像传感器)或者CCD(Charge Coupled Device,电荷耦合器件))，通过图像读取器就可以将用户放置在稿台上的资料转换成数字图像。因此，扫描仪就能通过图像读取器和扫描仪中的图像处理模块，获取预定格式的图片文件或者PDF文件；复印机就能将图像读取器获取的数据转换为复印机中完成复印功能对应的引擎单元能够识别的控制参数，并通过引擎单元在成像媒介上形成预定的画像；传真机通过图像读取器和传真机中的图像处理模块将用户的资料转换成传真机能够识别的图像格式，并通过传真机中的信号输出单元将图像数据传送出去；多功能机可以通过图像读取器和多功能机内对应的功能模块，分别完成复印、扫描和/或传真等。
但是，图像形成设备中存在一个问题：用户的文件或者卡片类资料尺寸通常都会比图像形成设备中用户放置资料的稿台尺寸小，所以用户很难将资料精确的放置在符合要求的区域内，这使得图像形成装置最后获取的图像存在倾斜，从而导致用户体验差。
目前，对于上述的图像倾斜问题的一种解决方案如图1所示。图1提供的图像处理设备中设置有影像资料歪斜侦测与校正装置102，其中的影像旋转校正模组对原始影像资料(图像阅读器获得的数据)101进行旋转校正后才将最后的数据显示在显示单元105上，这样可以达到自动校正图像数据的效果，而影像旋转校正模组的参数通过歪斜侦测模组103中的统计数据模块与歪斜角度决定器104实时检测获取，从而保证歪斜校正的效果更佳。
虽然图1中的图像处理设备能实现图像自动校正的功能，但是发明人在实现本发明的过程中发现，图1所示的方案是直接对所有的原始图像进行倾斜校正，而由于原始图像数据占用的内存很大，因此这对影像资料歪斜侦测与校正装置102中的硬件提出很高的要求，而且处理速度慢。
发明内容
本发明的目的在于提供一种图像处理方法、装置及图像形成设备，降低对图像倾斜校正装置的硬件要求，提高图像处理速度。
为实现上述目的，本发明提出了一种图像处理方法，包括：
S1、获取原始图像数据；
S2、根据所述原始图像数据检测图像的倾斜角度；
S3、对所述原始图像数据进行二值化处理，得到二值化图像数据，并且所述步骤S3中的二值化处理与所述步骤S2中的倾斜角度检测并行进行；
根据检测出的所述倾斜角度对所述二值化图像数据进行旋转校正。
进一步地，上述方法还可具有以下特点，所述步骤S2包括：
根据所述原始图像数据识别图像区域，并对图像区域检测图像的倾斜角度。
进一步地，上述方法还可具有以下特点，所述步骤S3包括：
根据所述步骤S2中识别到的图像区域，相应地获取识别出的二值化图像数据中的图像区域；
根据获取的所述二值化图像数据中的图像区域，从所述二值化图像数据中找出去除背景后的图像区域。
进一步地，上述方法还可具有以下特点，所述步骤S2中根据所述原始图像数据检测图像的倾斜角度，包括：
识别图像的边界；
从图像的同一边界上获取两个数据点的坐标；
利用所述两个数据点的坐标计算图像的倾斜角度。
进一步地，上述方法还可具有以下特点，对步骤S2中所述原始图像数据进行二值化处理，包括：
利用阈值矩阵算法或者误差扩散算法将所述原始图像数据转换为二值化图像数据。
进一步地，上述方法还可具有以下特点，所述原始图像数据为M比特数据，所述二值化图像数据为N比特数据，M、N为自然数，且M大于N。
本发明实施例的图像处理方法，通过对原始图像数据进行二值化处理，大大减少了图像处理装置所需处理的数据量，从而降低了对图像倾斜校正装置的硬件要求，并且提高了图像处理速度。
为实现上述目的，本发明还提出了一种图像处理装置，包括：
获取模块，用于获取原始图像数据；
检测模块，用于根据所述获取模块获取的所述原始图像数据检测图像的倾斜角度；
二值化模块，用于对所述获取模块获取的所述原始图像数据进行二值化处理，得到二值化图像数据，并且所述二值化模块对原始图像数据的二值化处理与所述检测模块对原始图像数据的倾斜角度检测并行进行；
校正模块，用于根据所述检测模块检测出的所述倾斜角度对所述二值化图像数据进行旋转校正。
进一步地，上述装置还可具有以下特点，还包括：
与所述获取模块连接的识别模块，，并且所述识别模块还与所述检测模块连接，所述识别模块用于根据所述获取模块获取的所述原始图像数据识别图像区域，并将识别到的图像区域传输至所述检测模块，以便所述检测模块对识别到的图像区域检测图像的倾斜角度。。
进一步地，上述装置还可具有以下特点，还包括：
区域获取模块，用于根据所述识别模块识别到的所述图像区域，相应地获取二值化图像数据中的图像区域获取所述识别模块识别出的图像区域；
区域划分模块，用于根据所述区域获取模块获取的所述二值化图像数据中的图像区域，从所述二值化模块得到的二值化图像数据中找出去除背景后的图像区域。
进一步地，上述装置还可具有以下特点，所述检测模块包括：
边界识别单元，用于识别图像的边界；
坐标获取单元，用于从图像的同一边界上获取两个数据点的坐标；
计算单元，用于利用所述两个数据点的坐标计算图像的倾斜角度。
进一步地，上述装置还可具有以下特点，所述二值化模块包括第一转换单元或第二转换单元，其中：
所述第一转换单元，用于利用阈值矩阵算法将所述原始图像数据转换为二值化图像数据；
所述第二转换单元，用于利用误差扩散算法将所述原始图像数据转换为二值化图像数据。
进一步地，上述装置还可具有以下特点，所述原始图像数据为M比特数据，所述二值化图像数据为N比特数据，M、N为自然数，且M大于N。
采用本发明实施例提供上述技术方案，可以至少获取以下有益效果中的一种：
1、角度倾斜是针对原始图像进行的，相对于对二值化处理图像进行角度倾斜检测，检测结果更加准确；旋转校正是针对二值化后的图像处理的，所以需要旋转校正处理的图像数据量更小；而且角度检测和二值化处理并行进行，可以让处理速度更佳(权1和权7对应的技术方案)。
2、倾斜角度的检测中，通过边界识别单元先识别图像边界，然后在图像边界上取任意自定的两个数据点，就可以计算出图像的倾斜角度；相对于现有技术中识别图像四个角点(矩形的四个角点)，只需扫描图像前端区域图像即可获取图像的待校正角度；因此，角度检测过程中需要的数据量较少，也可以进一步地提高角度检测结果的速度(权4和权10对应的技术方案)。
3、对于通过硬件实现的上述倾斜角度检测、二值化处理和旋转校正的实施例中，由于旋转校正需要处理的数量更小，所以降低对硬件资源的需求；进一步地，倾斜角度检测过程中检测需要的数据量也较少，所以也可以进一步降低对硬件资源的需求。
为实现上述目的，本发明还提出了一种图像形成设备，包括前述任一项所述的图像处理装置。本发明实施例的图像形成设备中包括图像处理装置，通过对原始图像数据进行二值化处理，大大减少了图像处理装置所需处理的数据量，从而降低了对图像倾斜校正装置的硬件要求，并且提高了图像处理速度。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1现有技术中图像处理设备的一种结构示意图。
图2是本发明实施例一中图像处理方法的流程图。
图3是本发明实施例二中图像处理方法的流程图。
图4是本发明实施例中图像倾斜角度计算的流程图。
图5是本发明实施例中图像块的示意图。
图6是本发明实施例中3×3图像块的示意图。
图7是本发明实施例中膨胀处理原理示意图。
图8是本发明实施例中图像区域划定原理示意图。
图9是本发明实施例中通过二分法选择数据点的原理示意图。
图10是本发明实施例中图像处理装置的一种结构框图。
图11是本发明实施例中图像处理装置的另一种结构框图。
图12是本发明实施例中图像形成设备的结构框图。
图13是本发明实施例中图像形成设备的一种具体结构示意图。
图14是本发明实施例中图像读取器读取到的原始图像的示意图。
图15是由图14的原始图像处理得到的图像内容区域的示意图。
具体实施方式
以下结合附图对本发明的原理和特征进行描述，所举实施例只用于解释本发明，并非用于限定本发明的范围。对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，根据本发明精神所获得的所有实施例，都属于本发明的保护范围。
图2是本发明实施例一中图像处理方法的流程图。如图2所示，本实施例中，图像处理方法可以包括如下步骤：
步骤S201，获取原始图像数据；
其中，原始图像数据一般是指图像读取器获取的数据，该数据既包括稿台上图像区域的数据，也包括背景区域的数据。
图像读取器获取的图像数据称为原始图像数据；而图像读取器扫描到预定行信号生成一个Band数据，一个Band具体对应行的数量可以根据图像读取器的参数特性或者与图像读取器连接的控制器对应参数特性选取。其中，Band数据可以为8比特的图像数据，对应的灰度级别为0～255。
步骤S202，根据原始图像数据检测图像的倾斜角度；
图像倾斜角度的具体检测方法将在后面说明。
本步骤中，倾斜角度的检测是基于原始图像数据，因此检测结果的准确性很高。
步骤S203，对原始图像数据进行二值化处理，得到二值化图像数据，并且，步骤S203中的二值化处理与步骤S202中的倾斜角度检测并行进行；
也就是说，步骤S203与步骤S202是并行执行的，并且优选地，步骤S203与步骤S202同时进行，但是本实施例中的同时进行并非限定二者同时开始、同时结束；本领域技术人员需知，对于图像处理速度要求并不是特别高的应用场景，步骤S203与步骤S202并行处理的过程中，也可以有先后顺序。
在本发明实施例中，步骤S203可以包括：利用阈值矩阵算法或者误差扩散算法将原始图像数据转换为二值化图像数据。
其中，原始图像数据为M比特数据，二值化图像数据为N比特数据，M、N为自然数，且M大于N。例如，原始图像数据可以是8比特数据，二值化图像数据可以是4比特、2比特或1比特数据。
可见，二值化处理后，数据量大大减少，从而降低了对硬件的需求，并且提高了数据处理速度。
二值化后，数据减小，因此可以大大降低需要旋转校正的图像数据，从而降低硬件的需求，而且数据处理速度快。二值化处理和角度检测并行处理，还可以兼顾图像处理装置的处理速度。另外，由于二值化和角度检测并行处理，因此角度检测结果不受二值化图像的影响。
步骤S204，根据检测出的倾斜角度对二值化图像数据进行旋转校正。
由于原始图像数据中包括背景区域的数据，因此需要对图像区域进行识别，以便从原始图像数据中去除背景区域的数据。因此，在本发明其他实施例中，步骤S202可以包括：根据原始图像数据识别图像区域，并对图像区域检测图像的倾斜角度。在此基础上，步骤S203可以包括：根据步骤S202中识别到的图像区域，相应地获取识别出的二值化图像数据中的图像区域；根据获取的二值化图像数据中的图像区域，从二值化图像数据中找出去除背景后的图像区域。
在本发明实施例中，步骤S202中根据原始图像数据检测图像的倾斜角度可以包括如下子步骤a至c：
步骤a，识别图像的边界；
步骤b，从图像的同一边界上获取两个数据点的坐标；
步骤c，利用该两个数据点的坐标计算图像的倾斜角度。
上述的子步骤a至c的角度检测过程需要的数据量少，这可以进一步降低对硬件资源的需求，并且能够提高角度检测的速度。
本发明实施例的图像处理方法，通过对原始图像数据进行二值化处理，大大减少了图像处理装置所需处理的数据量，从而降低了对图像倾斜校正装置的硬件要求，并且提高了图像处理速度。
图3是本发明实施例二中图像处理方法的流程图。如图3所示，本实施例中，图像处理方法可以包括如下步骤：
步骤S301，开始；
图像处理装置接收到图像处理命令后，开始准备后续的图像校正步骤。
步骤S302，获取原始图像数据；
通过图像读取器读取用户的原稿资料数据，并将读取后的数据转换为灰度数据，该灰度数据即为原始图像数据。
步骤S303，对原始图像数据进行二值化处理；
通过二值化处理，可以将原始图像数据转换为数据量小的二值化数据。具体的转换过程，可以采用二值化算法中常用的阈值矩阵或者误差扩散等算法。
由于二值化后的图像数据比原始图像数据的数据量小，从而占用内存小，并且可以提高图像处理的速度。
步骤S304，获取图像边界；
通过识别玻璃稿台上有图像的区域，可以为对有图像区域内的数据进行角度检测提供基础。
步骤S305，选择图像区域；
选择图像区域是指，根据获取到的原始图像二值化处理后的图像中，找到去除背景后的图像区域。
步骤S306，计算图像倾斜角度；
根据图像边界数据中获取的数据，计算图像区域倾斜的角度，具体的计算方法本文将在后面结合图4进行详细说明。
需要说明的是，步骤S305在步骤S303、S304之后，步骤S306在步骤S304之后，而步骤S303与步骤S304、S306之间无先后顺序的限制。
步骤S307，自动旋转图像；
根据步骤S306获取到的倾斜角度，对步骤S305选择的整个图像区域进行自动旋转。
步骤S308，输出图像；
即将旋转处理后的图像输出。
根据图像处理装置的应用场景不同，可以将旋转处理后的图像输出至不同的装置。例如，如果图像处理方法应用于扫描仪，将旋转处理后的图像输出给与扫描仪连接的外设；如果图像处理方法应用于复印机中，将旋转处理后的图像输出至复印机的控制器，将旋转处理后的图像数据转换为复印机执行复印引擎需要的数据；如果图像处理方法应用于传真机中，将旋转处理后的图像输出至传真机的控制器，将旋转处理后的图像数据转换为传真机中信号输出单元能够识别的数据，然后将图像数据传送出去。
步骤S309，结束。
这里，举例说明步骤S306如何计算图像倾斜角度。
在本发明实施例中，步骤S306可以通过图4所示的步骤来计算图像倾斜角度：
步骤S401，开始；
步骤S402，计算每块图像每个像素点像素值的平均值；
需要说明的是，这里的每块图像和上述提到的Band不同。一幅原始图像中可以包含多个Band数据，一个Band数据可以包含多个图像块。如图5所示，图5整体所示为一个Band数据，该Band数据包含5个图像块A、B、C、D、E。
常用图像块为8×8图像块，即常用的图像块包括8×8个像素点。
步骤S403，计算每块图像中每个像素点像素值与平均值的均方差，并计算每块图像中均方差和的平均值；
本文中，均方差的含义是：当前邻域绝对值和的平均值。
即先计算每块图像中每个像素点像素值与平均值的均方差，然后将每个像素点均方差求和，再对均方差和求平均。
为了更清楚地解释均方差的计算方法，下面结合图6详细说明阈值比较模块的实现方法，以图6所示的3×3个像素点的图像块(也可称为数据块)为例进行说明。
(1)先求出图6所示数据块平均值average；
average＝(a1+a2+a3+a4+a5+a6+a7+a8+a9)/9；
(2)然后求出该数据块均方差和的平均值sdv：
sdv＝(|a1-averrage|+|a2-averrage|+|a3-averrage|+|a4-averrage|+|a5-averrage|+|a6-averrage|+|a7-averrage|+|a8-averrage|+|a9-averrage|)/9；
(3)最后根据均方差和的平均值sdv与阈值的大小关系，赋值0或者255。
这样3×3数据块就转换成一个像素点了，从而减少了后续的数据量。
需要说明的是，图6是以3×3数据块举例说明的，如果按照8×8数据块，那带入公式中的数据就不是a1、a2……a9这9个了，而是a1、a2……a64这64个数据，计算方法与上述计算过程类似，只是8×8的数据块转换为一个像素点，在此不重复说明具体计算过程。
步骤S404，判断步骤S403中求得的均方差和的平均值是否大于阈值，如果不是，执行步骤S405，如果是，执行步骤S406；
其中，阈值的目的是用来区分背景区域和图像内容区域，如果背景区域的像素值变化较小，取值单一，则数据块均方差和的平均值对应较小；相反，如果背景区域的像素值变化较大，则数据块均方差和的平均值对应较大。
步骤S405，将当前像素值赋予0；
步骤S406，将当前像素值赋予255；
步骤S407，对当前块数据进行膨胀处理，即将像素值为255的像素点连接起来，并且连接成的区域中即使某个像素点值为0，也重新赋予其像素值为255；
下面结合图7，以3×3的数据块为例说明膨胀处理的具体过程。
图7所示的膨胀处理过程是：
先对图7最左侧的3×3的数据块内像素值求和：Sum＝a1+a2+a3+a4+a5+a6+a7+a8+a9；
具体地，假如3×3的数据块具体的数值为图7中间的矩阵所示，则Sum＝255*8；
然后判断像素值求和的结果是否满足要求：If(Sum>＝255*7)；
如图7最右侧的数据块为例，重新赋值：
a1＝255；a2＝255；
a3＝255；a4＝255；
a5＝255；a6＝255；
a7＝255；a8＝255；
a9＝255。
步骤S408，划定图像区域；
即将膨胀处理后的图像区域限定的区域划定为图像数据区域。
可以获取膨胀处理后的图像区域的左上点坐标值和右下点坐标值，以此作为图像的区域范围，并对原始图像进行裁切，从而划定图像区域。
同时从上至下，获取图像区域的首个为255点的纵向坐标，并以此构建位置曲线，具体曲线构建过程如图8所示；
步骤S409，获取图像边界；
步骤S410，选择预定的线条及线条的起点和终点；
在边界直线上选择两个点，设置取样间隔，即选取边界位置曲线上的某段线条，并获取该线条的起点坐标和终点坐标。
在本发明实施例中，选择数据点可以有两种方式。
选择数据点的一种方式是简单设置位置曲线中的起始和终止点。
选择数据点的另一种方式是通过二分法选择合适的起始和终止点。
二分法的实现步骤是：首先通过计算固定距离的两点的梯度信息，获取位置曲线中的拐点(即图像区域的上顶点)；然后对梯度相等的某一边区域进行M等分，确定中点；最后进行N等分，获取点距离，具体数据点选择如图9所示。
步骤S411，计算图像的倾斜角度。
即根据步骤S410选择的线条上的起点坐标和终点坐标，计算该段线条相对于水平线的倾斜角度。
倾斜角度θ＝(Y起始–Y终止)/(X起始–X终止)，
其中，Y起始表示起点的纵坐标，Y终止表示终点的纵坐标，X起始表示起点的横坐标，X终止表示终点的横坐标。
本发明实施例的图像处理方法，通过对原始图像数据进行二值化处理，大大减少了图像处理装置所需处理的数据量，从而降低了对图像倾斜校正装置的硬件要求，并且提高了图像处理速度。
为了实现上述图像处理方法实施例中各步骤及方法，本发明实施例还提供了图像处理装置实施例。
图10是本发明实施例中图像处理装置的一种结构框图。如图10所示，本实施例中，图像处理装置1000可以包括获取模块1010、检测模块1020、二值化模块1030和校正模块1040。
其中，获取模块1010用于获取原始图像数据。检测模块1020用于根据获取模块1010获取的原始图像数据检测图像的倾斜角度。二值化模块1030用于对获取模块1010获取的原始图像数据进行二值化处理，得到二值化图像数据，并且二值化模块1030的二值化处理与检测模块1020对原始图像数据的倾斜角度检测并行进行。校正模块1040用于根据检测模块1020检测出的倾斜角度对二值化图像数据进行旋转校正。
在本发明实施例中，图像处理装置1000还可以包括与获取模块1010连接的识别模块，并且识别模块还与检测模块1020连接。识别模块用于根据获取模块1010获取的原始图像数据识别图像区域，并将识别到的图像区域传输至检测模块1020，以便检测模块1020对识别到的图像区域检测图像的倾斜角度。在此基础上，图像处理装置1000还可以包括区域获取模块和区域划分模块。其中，区域获取模块用于根据所述识别模块识别到的所述图像区域，相应地获取二值化图像数据中的图像区域。区域划分模块用于根据区域获取模块获取的二值化图像数据中的图像区域，从二值化模块得到的二值化图像数据中找出去除背景后的图像区域。
在本发明实施例中，检测模块1020可以包括边界识别单元、坐标获取单元和计算单元。其中，边界识别单元用于识别图像的边界。坐标获取单元用于从图像的同一边界上获取两个数据点的坐标。计算单元用于利用坐标获取单元获取的两个数据点的坐标计算图像的倾斜角度。
在本发明实施例中，二值化模块1030可以包括第一转换单元或第二转换单元。其中，第一转换单元用于利用阈值矩阵算法将原始图像数据转换为二值化图像数据。第二转换单元用于利用误差扩散算法将原始图像数据转换为二值化图像数据。
其中，原始图像数据为M比特数据，二值化图像数据为N比特数据，M、N为自然数，且M大于N。
由于本实施例中的图像处理装置能够执行本发明前述实施例中所述的图像处理方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对本发明前述实施例中图像处理方法实施例的相关说明。
在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的系统，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如，多个模块或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。一个模块也可以拆分为多个模块或单元。
例如，在本发明实施例中，图像处理装置也可以采用图11所示的结构。
图11是本发明实施例中图像处理装置的另一种结构框图。其中，Band数据发送单元1110可以用于执行图10中获取模块1010的功能，角度检测单元1120可以用于执行前述的检测模块1020和识别模块的功能，角度获取单元1130可以用于执行前述的角度获取模块的功能，区域获取单元1140可以用于执行前述的区域获取模块的功能，二值化处理单元1150可以用于执行前述的二值化模块1030的功能，区域划分单元1160可以用于执行前述的区域划分模块的功能，自动旋转单元1170可以用于执行前述的校正模块1050的功能。图像输出单元1180可以用于将自动旋转单元1170得到的图像数据输出给其他装置或设备。需要说明的是，本发明各实施例中的图像处理装置的各个模块或单元，可以以软件的方式实现，也可以以硬件电路的方式实现，还可以同时使用软件和硬件。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个模块单独物理存在，也可以两个或两个以上模块集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用硬件加软件功能单元的形式实现。
上述以软件功能单元的形式实现的集成的单元，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。上述软件功能单元存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机装置(可以是个人计算机，服务器，或者网络装置等)或处理器(Processor)执行本发明各个实施例所述方法的部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(Read-Only Memory，ROM)、随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
本发明实施例的图像处理装置，通过对原始图像数据进行二值化处理，大大减少了图像处理装置所需处理的数据量，从而降低了对图像倾斜校正装置的硬件要求，并且提高了图像处理速度。
本发明实施例还提出了一种图像形成设备。
图12是本发明实施例中图像形成设备的结构框图。如图12所示，本实施例中，图像形成设备1200中包括图像处理装置。其中，图像处理装置可以是本发明前述实施例中的任意一种图像处理装置。图像处理装置的功能可以参见前述实施例中的说明，此处不再赘述。
其中，图像形成设备可以是打印设备、复印设备、扫描设备或传真设备等等。
图13是本发明实施例中图像形成设备的一种具体结构示意图。
如图13所示，图像形成设备1300可以包括用于读取原稿资料数据的图像读取器，图像读取器可以为CIS(Contact Image Sensor，接触式图像传感器)或者CCD(ChargeCoupled Device,电荷耦合器件)类型的图像传感器，当图像读取器为CIS类型时，CIS直接将用户的原稿资料数据转换为数字信号，当图像读取器为CCD类型时，CCD之后需要有一个A/D转换模块(模数转换模块)。
参见图13，图像形成设备1300可以包括：
输入键盘1301，可以设置有用于传真的数字按键，或者执行复印、网络连接等功能的快捷键；
用户识别模块1302，可以通过读取特定卡片中存储的信息来达到识别用户的功能；
触摸屏1303，用于显示图像形成设备的当前状态，也可以作为触屏输出单元；
纸张供应单元1304，可以包括三个供纸盘1309、1310、1311；
平台1306，其内设置有用于放置用户的文件资料的玻璃稿台；
上盖1305，当上盖打开时，用户的文件资料可以放置在玻璃稿台上；
自动进纸单元1307，可以将放置在其上的文件自动传送至图像读取器；
自动排纸单元1308，扫描或者打印完成后的文件自动排出至其内。
图像形成设备1300还可以包括前述的图像处理装置。
并且，本实施例提供的图像处理设备1300至少还可以包括以下装置中的至少一种：
打印装置，可以包括用于完成成像的引擎单元，例如高压生成模块、马达、单双面打印模式切换模块等，以及与引擎单元配合的Video单元(图像数据单元)和与Video单元连接的曝光单元；接收单元，用于接收待成像的作业数据，该作业数据可以来自与图像形成设备连接电脑或者智能终端或者便携式存储器；控制器，分别将作业数据转换为引擎单元、Video单元能够识别的命令、参数。
扫描图像输出装置，用于将图像处理装置完成后的图像通过USB、Net或者无线网络发送至与图像形成设备连接电脑或者智能终端或者便携式存储器中。
传真装置，用于将图像处理装置完成后的图像数据转换成传真协议需要的格式，例如Tiff格式文件，然后通过传真装置中的数据发送单元发送至期望的外部传真装置中。
复印装置，可以与上述打印装置共用引擎单元和Video单元等，并且复印装置能够将图像处理装置完成后的图像数据转换成引擎单元、Video单元能够识别的命令、参数。
下面结合图14和图15进一步说明采用本发明前述实施例提供的图像处理装置和图像处理方法，能够实现的图像倾斜自动校正的效果：如图14所示，图像读取器读取到的原始图像数据包括背景区域76和内容区域71(有图像的区域)，图14中的图像内容区域可以是身份证或者名片之类文件资料，采用本实施提供的图形处理装置中相应的倾斜角度计算方法及边界识别方法，能够识别出边界72、73、74、75包围的内容区域，然后将内容区域71从背景区域76中自动裁剪出来，并且在左上方的边界线上选择起点77的坐标和终点78的坐标，并通过起点77的坐标值和终点78的坐标值，计算出图像区域的倾斜角度θ，然后将裁剪出来的内容区域按照计算出来的倾斜角度自动进行自动旋转，旋转后的图像如图15中内容区域81所示。
本发明实施例的图像形成设备中包括图像处理装置，通过对原始图像数据进行二值化处理，大大减少了图像处理装置所需处理的数据量，从而降低了对图像倾斜校正装置的硬件要求，并且提高了图像处理速度。
以上所述仅为本发明的较佳实施例，并不用以限制本发明，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 (11)
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
S1、通过图像读取器获取原始图像数据，其中，所述图像读取器扫描到预定行信号生成一个Band数据，所述原始图像数据是由图像读取器获取生成的多个Band数据组成的；
S2、从所述通过图像读取器获取的原始图像数据中，获取图像边界，从所述图像边界数据中识别图像区域，并对所述图像区域检测图像的倾斜角度；
S3、对所述由多个Band数据组成的所述原始图像数据进行二值化处理，得到二值化图像数据；
其中，所述步骤S3中的二值化处理与所述步骤S2中的倾斜角度检测并行同时进行，并且所述步骤S2中用来检测倾斜角度的所述图像区域的数据范围，与所述步骤S3中进行二值化处理的所述由多个Band数据组成的所述原始图像数据范围不同；
S4、根据检测出的所述倾斜角度对所述二值化图像数据进行旋转校正，使得所述步骤S3二值化处理后的图像数据能够基于原始图像对应的倾斜角度进校正，得到旋转后的二值化图像数据。
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述步骤S3包括：
根据所述步骤S2中识别到的图像区域，相应地获取识别出的二值化图像数据中的图像区域；
根据获取的所述二值化图像数据中的图像区域，从所述二值化图像数据中找出去除背景后的图像区域。
3.根据权利要求1或2所述的图像处理方法，其特征在于，所述步骤S2中获取图像边界，从所述图像边界数据中识别图像区域，并对所述图像区域检测图像的倾斜角度，包括：
识别图像的边界；
从图像的同一边界上获取两个数据点的坐标；
利用所述两个数据点的坐标计算图像的倾斜角度。
4.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述对所述由多个Band数据组成的所述原始图像数据进行二值化处理，得到二值化图像数据，包括：
利用阈值矩阵算法或者误差扩散算法将所述原始图像数据转换为二值化图像数据。
5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述原始图像数据为M比特数据，所述二值化图像数据为N比特数据，M、N为自然数，且M大于N。
6.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于通过图像读取器获取原始图像数据，其中，所述图像读取器扫描到预定行信号生成一个Band数据，所述原始图像数据是由图像读取器获取生成的多个Band数据组成的；
检测模块，用于根据所述获取模块通过图像读取器获取的所述原始图像数据检测图像的倾斜角度；
与所述获取模块连接的识别模块，并且所述识别模块还与所述检测模块连接，所述识别模块用于从所述获取模块获取的所述原始图像数据中，获取图像边界，从所述图像边界数据中识别图像区域，并将识别到的图像区域传输至所述检测模块，以便所述检测模块对识别到的图像区域检测图像的倾斜角度；
二值化模块，用于对所述获取模块获取的所述由多个Band数据组成的所述原始图像数据进行二值化处理，得到二值化图像数据；其中，所述二值化模块对原始图像数据的二值化处理与所述检测模块的倾斜角度检测并行同时进行，并且所述步骤S2中用来检测倾斜角度的所述图像区域的数据范围，与所述步骤S3中进行二值化处理的所述由多个Band数据组成的所述原始图像数据范围不同；
校正模块，用于根据所述检测模块检测出的所述倾斜角度对所述二值化图像数据进行旋转校正，使得所述二值化模块二值化处理后的图像数据能够基于原始图像对应的倾斜角度进校正，得到旋转后的二值化图像数据。
7.根据权利要求6所述的图像处理装置，其特征在于，还包括：
区域获取模块，用于根据所述识别模块识别到的所述图像区域，相应地获取二值化图像数据中的图像区域；
区域划分模块，用于根据所述区域获取模块获取的所述二值化图像数据中的图像区域，从所述二值化模块得到的二值化图像数据中找出去除背景后的图像区域。
8.根据权利要求6或7所述的图像处理装置，其特征在于，所述检测模块包括：
边界识别单元，用于识别图像的边界；
坐标获取单元，用于从图像的同一边界上获取两个数据点的坐标；
计算单元，用于利用所述两个数据点的坐标计算图像的倾斜角度。
9.根据权利要求6所述的图像处理装置，其特征在于，所述二值化模块包括第一转换单元或第二转换单元，其中：
所述第一转换单元，用于利用阈值矩阵算法将所述原始图像数据转换为二值化图像数据；
所述第二转换单元，用于利用误差扩散算法将所述原始图像数据转换为二值化图像数据。
10.根据权利要求6所述的图像处理装置，其特征在于，所述原始图像数据为M比特数据，所述二值化图像数据为N比特数据，M、N为自然数，且M大于N。
11.一种图像形成设备，其特征在于，包括权利要求6至10任一项所述的图像处理装置。
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