CN109597592B - 一种App文本智能增强方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种App文本智能增强方法，对于不同的打印内容进行分别处理，对处理的结果再进行一个整合，将最终处理结果下发给打印机进行打印，对文本和图片采用crisp‑edges缩放，能保证缩放后，文字的边缘清晰，从而保证最终的打印结果清晰，再进行dithering算法处理，确保更加清晰。

Description

一种App文本智能增强方法
技术领域
本发明涉及打印领域，特别涉及一种App文本智能增强方法。
背景技术
现有热敏打印机都是单色打印机，所以当打印机需要打印内容时，需要App 将打印内容先转换为黑白点阵（NV 图）之后下发给打印机，而当前App 将内容转换成NV 图是将所有内容（文本元素、图像元素等其他元素） 作为一整张图像进行处理，对整张图进行缩放（临近取样）以匹配打印机的打印宽度，后对缩放后的图像采用Dithering 算法得到最终结果，将处理完后的结果下发给打印机进行打印。
现有技术中由于直接将文本作为图像处理，在如下三个环节中会使文本的清晰度下降，甚至导致笔划消失：
1.在图片缩放中，由于临近取样算法会对图像边缘进行平滑过渡，使得字体原本深色的部分变成浅色，而这些浅色的边缘在二值化时，当颜色低于色深的中间值时，会被当成白色，在打印时打印点不进行加热；
2.采用 Dithering 算法处理图像时，字体本身不是纯黑色，经过Dithering 算法后，字体密度边得稀疏，在手持打印机这种 dpi 不高的设备上，当打印的字体过小时，便会不清晰。
3.使用Dithering 算法时，并没有对颜色两边的极值进行处理，某些黑色像素点、白色像素点在周围几个点的抖动下，可能导致原本的黑色点变成低于图像色深中间的某个值，而白色点变成高于色深中间的某个值， 于是导致本该加热的点未加热，本不该加热的点进行了加热，导致问题清晰度下降。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种App 文本智能增强方法，对于不同的打印内容进行分别处理，对处理的结果再进行一个整合，将最终处理结果下发给打印机进行打印，以解决现有技术中导致的上述多项缺陷。为实现上述目的，本发明提供以下的技术方案：一种App 文本智能增
强方法，包括以下步骤，
1）分类处理；将打印内容分为文本和图像分别进行处理； 若是文本，将文本转化为黑白图片；
若是图片，先判断图片是黑白图片还是彩色图片，再选择对应的处理方式；
其中文本中黑白图片和图片中黑白图片的处理方式是一致的；
分类处理结束，获取到不同类型的内容的处理结果及其在打印区域中的相对位置；
2）结果整合；对文本处理结果和图像处理结果进行整合，根据其在内容区的相对位置进行填充，将最终结果下发给打印机。
优选的，所述黑白图片的处理方式为对图片进行缩放以适配打印机的打印大小，将压缩后的图片进行二值化处理，并记录该文本在内容中的相对位置。
优选的，所述彩色图片的处理方式为则对图片进行缩放及适中的锐化后用OCR 算法获取图片中所有文本位置的矩形方阵，以及该位置中文本的颜色，然后对图片进行Dithering 转换成NV 图。
优选的，转换的过程中，判断转换的像素点位置是否在文本位置的矩形方阵内，如果转换的像素点在文本位置的矩形方阵内，则进行特殊处理： 当该像素点的颜色和该文本位置的矩形方阵内的文本颜色的差在合理容错值内时，则认为该像素点为字体的像素点，如果字体本身颜色与该文本位置的矩形方阵的背景颜色相近时，则将所有字体像素转成相反色；
如果不在所述文本位置的矩形方阵内，则采用普通的 Dithering 算法，最后获取转化后的结果。
优选的，所述结果整合过程中，先填充所有的图片元素，填充文字元素时，如果已填充区域颜色与字体颜色相同，则字体取相反色后再填充入内容取。
采用以上技术方案的有益效果是：本发明的打印方法，在各个导致字体模糊的环节进行改进，克服了相关确点，使得打印结构更加清晰。
具体实施方式
下面详细说明本发明的优选实施方式。
本发明的具体实施方式：对于不同的打印内容进行分别处理，对处理的结果再进行一个整合，将最终处理结果下发给手机打印机进行打印，具体过程如下：
分类处理
对打印内容进行区分，分为文本与图像进行分别处理：对于文本应先获取文本的黑字白底图片，对图片进行缩放（crisp-edges）以适配打印机的打印大小，将压缩后的图片进行二值化处理，并记录该文本在内容中的相对位置；对于图像则先判断是否为黑白图片，如果为黑白图（如表格） 则采用和文本相同的处理方式，如果为彩色图片，则对图片进行缩放
（crisp-edges）及适中的锐化后用 OCR 算法获取图片中所有文本位置的矩形方阵，以及该位置中文本的颜色，然后对图片进行Dithering 转换成NV 图，转换的过程中，判断转换的像素点位置是否在文本位置的矩形方阵内，如果转换的像素点在文本位置的矩形方阵内，则进行特殊处理：当该像素点的颜色和该文本区域内的文本颜色的差在合理容错值内时，则认为该像素点为字体的像素点，如果字体本身颜色与该区域背景颜色相近时，则将所有字体像素转成相反色。如果不在文本区域内，则采用普通的Dithering 算法，最后获取转化后的结果。
至此，分类处理结束，获取到不同类型的内容的处理结果及其在打印区域中的相对位置
结果整合
对文本处理结果和图像处理结果进行整合，根据其在内容区的相对位置进行填充。先填充所有的图片元素，填充文字元素时，如果已填充区域颜色与字体颜色相同，则字体取相反色后再填充入内容取。所有文字元素填充完毕后，得到最终结果，将最终结果下发给打印机。
针对背景技术中提及的缺陷，
1.图片缩放算法导致字体模糊：现有 App 中均直接采用系统API 提供的图片缩放算法，而这些缩放算法都是使用临近取样缩放算法，这些算法导致边缘颜色变浅，而采用crisp-edges 缩放，能保证缩放后，文字的边缘清晰，从而保证最终的打印结果清晰。
2.由于字体本身不是纯黑色，进行dithering 算法后，字体部分并不是实心，所以该方案对文本和图片进行分别处理，在文本处理时，使用的时黑字白底，确保打印文字过小时也能保证清晰度。
3.Dithering 算法优化由于没有黑白两色的极值范围进行特殊处理， 所以黑色经过周围几点的抖动后可能变成低于图像色深中间值中的某个值，最终被处理成白色。于是该方案对极值处理进行改进，当对周围像素点进行抖动时，如果被抖动的点非常接近白色或者黑色时，则不进行抖动， 确保Dithering 后的清晰度。
其中，OCR：光学字符识别（Optical Character Recognition, OCR） 是指对文本资料的图像文件进行分析识别处理，获取文字及版面信息的过程。亦即将图像中的文字进行识别，并以文本的形式返回。
Dithering:在图像的颜色转换过程中，由于颜色值域的不同，转换过程中可能会产生误差； 误差扩散算法通过将误差传递到周围像素而减轻其造成的视觉误差。
以上所述的仅是本发明的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，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。

Claims (3)

1.一种App文本智能增强方法，其特征在于，包括以下步骤，
1）分类处理；将打印内容分为文本和图像分别进行处理；若是文本，将文本转化为黑白图片；
若是图片，先判断图片是黑白图片还是彩色图片，再选择对应的处理方式；其中文本中黑白图片和图片中黑白图片的处理方式是一致的；
分类处理结束，获取到不同类型的内容的处理结果及其在打印区域中的相对位置；
2）结果整合；对文本处理结果和图像处理结果进行整合，根据其在内容区的相对位置进行填充，将最终结果下发给打印机；
所述黑白图片的处理方式为对图片进行crisp-edges缩放以适配打印机的打印大小，将压缩后的图片进行二值化处理，并记录该文本在内容中的相对位置；所述彩色图片的处理方式：对图片进行crisp-edges缩放及适中的锐化后用OCR 算法获取图片中所有文本位置的矩形方阵，以及该位置中文本的颜色，然后对图片进行Dithering转换成NV图。
2.根据权利要求1 所述的App文本智能增强方法，其特征在于，转换的过程中，判断转换的像素点位置是否在文本位置的矩形方阵内，如果转换的像素点在文本位置的矩形方阵内，则进行特殊处理：当该像素点的颜色和文本位置的矩形方阵内的文本颜色的差在合理容错值内时，则认为该像素点为字体的像素点，如果字体本身颜色与该文本位置的矩形方阵内背景颜色相近时，则将所有字体像素转成相反色；
如果不在文本位置的矩形方阵内，则采用普通的Dithering算法，最后获取转化后的结果。
3.根据权利要求 1 所述的App文本智能增强方法，其特征在于，所述结果整合过程中，先填充所有的图片元素，填充文字元素时，如果已填充区域颜色与字体颜色相同，则字体取相反色后再填充入内容取。
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