[go: up one dir, main page]
More Web Proxy on the site http://driver.im/

CN113538479A - 图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质 - Google Patents

图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN113538479A
CN113538479A CN202010310001.1A CN202010310001A CN113538479A CN 113538479 A CN113538479 A CN 113538479A CN 202010310001 A CN202010310001 A CN 202010310001A CN 113538479 A CN113538479 A CN 113538479A
Authority
CN
China
Prior art keywords
pixel
original image
value
edge area
image
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN202010310001.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN113538479B (zh
Inventor
黄中琨
赖健豪
左国云
陈艳
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Shenzhen Hansen Software Co ltd
Original Assignee
Shenzhen Hosonsoft Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Shenzhen Hosonsoft Co Ltd filed Critical Shenzhen Hosonsoft Co Ltd
Priority to CN202010310001.1A priority Critical patent/CN113538479B/zh
Publication of CN113538479A publication Critical patent/CN113538479A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN113538479B publication Critical patent/CN113538479B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/10—Segmentation; Edge detection
    • G06T7/13—Edge detection
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/20—Special algorithmic details
    • G06T2207/20172—Image enhancement details
    • G06T2207/20192—Edge enhancement; Edge preservation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)

Abstract

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质。所述方法包括步骤S1：获取原始图像；步骤S2：获取属于所述原始图像的边缘区域的像素；步骤S3：调节已获取的像素的颜色浓淡程度，并在对属于所述边缘区域的各像素均进行调节后，实现对所述边缘区域的处理。通过调节原始图像边缘区域各像素的颜色浓淡程度，能够改变打印生成图像的显示效果。

Description

图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质。
背景技术
图像边缘区域为图像与背景的过渡区域。图像边缘区域直接影响图像的显示效果。通过对图像边缘区域进行处理，能够改变图像的显示效果。当图像的色彩与背景很接近时，图像的边缘会不清晰，对图像的边缘进行处理，使图像边缘与背景明显不同，能够使图像显示清晰，从而改变图像的显示效果。当图像的色彩与背景相差较大时，通过处理图像的边缘，使边缘更接近与背景，能够使图像显示效果更为真实，也能够改变图像的显示效果。
但现有技术中，缺乏对图像边缘区域进行处理的技术方案，从而无法通过处理图像边缘来改变图像的显示效果。
发明内容
本发明实施例提供了一种图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质。该图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质能够在一定程度上改变图像的显示效果。
第一方面，本发明实施例提供了一种图像边缘处理方法，所述方法包括：
步骤S1：获取原始图像；
步骤S2：获取属于所述原始图像的边缘区域的像素；
步骤S3：调节已获取的像素的颜色浓淡程度，并在对属于所述边缘区域的各像素均进行调节后，实现对所述边缘区域的处理。
第二方面，本发明一实施例还提供了一种图像边缘处理装置，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取原始图像；
第二获取模块，用于获取属于所述原始图像的边缘区域的像素；
调节模块，用于调节已获取的像素的颜色浓淡程度，并在对属于所述边缘区域的各像素均进行调节后，实现对所述边缘区域的处理。
第三方面，本发明一实施例提供了一种图像边缘处理设备，所述设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使至少一个所述处理器能够执行上述图像边缘处理方法。
第四方面，本发明一实施例提供了一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序指令，其中，当所述计算机程序指令被处理器执行时实现上述图像边缘处理方法。
综上所述，本发明实施例提供的图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质，通过调节属于图像边缘区域的各像素的颜色浓淡程度，能够改变图像的显示效果。
附图说明
图1-图2是利用本发明提供的一种图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质进行图像处理过程中，涉及的图像各种状态图；
图3是本发明一实施例中的一种图像边缘处理方法的流程示意图；
图4是本发明一实施例中的一种图像边缘处理方法的流程示意图；
图5是本发明一实施例中的一种图像边缘处理方法的流程示意图；
图6是本发明一实施例中的一种图像边缘处理方法的流程示意图；
图7是本发明一实施例中的一种图像边缘处理装置的连接示意图；
图8是本发明一实施例中的一种图像边缘处理装置的连接示意图；
图9是本发明一实施例中的一种图像边缘处理装置的连接示意图；
图10是本发明一实施例中的一种图像边缘处理装置的连接示意图；
图11是本发明一实施例中的一种图像边缘处理设备的各部件连接示意图。
具体实施方式
下面将详细描述本发明的各个方面的特征和示例性实施例，为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细描述。应理解，此处所描述的具体实施例仅被配置为解释本发明，并不被配置为限定本发明。对于本领域技术人员来说，本发明可以在不需要这些具体细节中的一些细节的情况下实施。下面对实施例的描述仅仅是为了通过示出本发明的示例来提供对本发明更好的理解。
需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
图1显示了一种原始图像。图中包括原始图像像素05和原始图像的背景像素06。
在获取原始图像像素05和背景像素06之后，对原始图像像素05和背景像素06进行处理，获取原始图像像素05中属于图像边缘区域的各像素。
对原始图像像素05和背景像素06进行处理，获取原始图像像素05中属于图像边缘区域的各像素，包括：针对任一背景像素06，获取与该背景像素06之间的城市距离小于第一设定值的各像素；针对已获取的各像素，判断该像素的灰度值是否等于背景像素06的灰度值；若该像素的灰度值不等于背景像素06的灰度值，则该像素属于原始图像的边缘区域。
获取属于原始图像的边缘区域的各像素后，对各像素进行处理，从而改变图像的显示效果。
对各像素进行处理，包括：针对属于原始图像的边缘区域的任一像素，将该像素的灰度值加上与该像素对应的数据△h1。
与该像素对应的数据△h1＝(255-h1)*f1，所述h1为该像素的灰度值，所述f1大于等于-1小于等于1。
当背景为白色时，f1大于0小于1，原始图像的边缘区域各像素的灰度值增加，原始图像的边缘区域各像素的颜色淡化。图2为对原始图像的边缘区域进行淡化处理后，获取的图像。图2中，边缘区域像素052的颜色变淡，中心区域像素051、背景像素06的颜色均没有变化。
本发明一实施例提供了一种图像边缘处理方法，如图3所示，该方法包括下列步骤S1-步骤S3。
步骤S1：获取原始图像；步骤S2：获取属于所述原始图像的边缘区域的像素；步骤S3：调节已获取的像素的颜色浓淡程度，并在对属于所述边缘区域的各像素均进行调节后，实现对所述边缘区域的处理。
像素是组成图像的基本单元。像素包含图像中各颜色单一的小区域。通过对调节属于图像边缘的各像素的颜色浓淡程度，能够调节图像边缘区域的颜色浓淡程度。
原始图像包括物体、文字、色块、图形等。
原始图像的边缘区域为原始图像中与背景相邻的区域。通过调节原始图像的边缘区域中各像素的颜色浓淡程度，能够改变原始图像边缘区域的颜色浓淡程度，从而改善原始图像的显示效果。
在一种实施例中，所述边缘区域包括第一边缘区域，第一边缘区域与原始图像的背景相邻。
如图4所示，所述步骤S2包括步骤S21：针对所述原始图像背景中的任一像素，获取该像素周围与该像素之间的城市距离小于第一设定值的各像素；步骤S22：针对已获取的任一像素，判断该像素是否是所述背景中的像素；若该像素不是所述背景中的像素，则该像素属于所述第一边缘区域，获取该像素。
第一边缘区域为原始图像的与背景相邻的区域。原始图像的背景通常为纯色。原始图像背景中的各像素通常相同。第一边缘区域的各像素与原始图像背景中的像素不同。由于第一边缘区域各像素与原始图像背景中的像素不同，且第一边缘区域与原始图像的背景相邻，因此利用原始图像背景中的像素能够获取第一边缘区域的各像素，从而能够调节获取的第一边缘区域各像素的颜色浓淡程度，改变图像的显示效果。
在包括原始图像和原始图像背景的介质上，如一像素的中心位置坐标为(x1，y1)，另一像素的中心位置坐标为(x2，y2)，则两像素之间的城市距离D＝|x1-x2|+|y1-y2|。这里的介质包括纸张、塑料片、布等。第一设定值大于等于原始图像中相邻两像素之间的城市距离。通过调整第一设定值的大小，能够调整获取的一像素周围与该像素之间的城市距离小于第一设定值的各像素数量，从而调整获取的第一边缘区域的宽度。
原始图像背景中的像素包括与第一边缘区域相邻的像素和离第一边缘区域较远的像素。若原始图像背景中的一像素与原始图像相邻，则获取的该像素周围与该像素之间的城市距离小于第一设定值的各像素，包括原始图像的一个或多个像素，获取的原始图像的一个或多个像素属于第一边缘区域。
若原始图像背景中的一像素与第一边缘区域较远，则获取的该像素周围与该像素之间的城市距离小于第一设定值的各像素，可能不包括原始图像的像素，利用该像素可能不会获取属于第一边缘区域的像素。
在一种实施例中，在步骤S22中，针对已获取的任一像素，判断该像素是否是所述背景中的像素，若该像素不是所述背景中的像素，则该像素属于所述第一边缘区域，获取该像素，包括：针对已获取的任一像素，判断该像素的灰度值是否等于原始图像背景中的像素的灰度值，若该像素的灰度值不等于原始图像背景中的像素的灰度值，则该像素属于所述第一边缘区域。
像素的灰度值用于表征像素的颜色浓淡程度。原始图像为8bit图像时，原始图像各像素的灰度值均在0-255之间。原始图像中，针对一像素，该像素的灰度值越大，该像素的颜色越淡。一像素的灰度值越小，该像素的颜色越浓。当原始图像为黑白色的原始图像时，若一像素的灰度值为0，则该像素为黑色。若一像素的灰度值为255，则该像素为白色。当一像素的灰度值在0-255之间时，该像素的颜色为介于黑色与白色之间的灰色。
在彩色的原始图像中，图像各像素均由R、G、B三原色组成的，R为红色、G为绿色、B为蓝色。原始图像中任一像素的灰度值均包括：形成该像素的R灰度值、形成该像素的G灰度值、形成该像素的B灰度值。如一像素的R灰度值为0、G灰度值为0、B灰度值也为0，则该像素为黑色；一像素的R灰度值为255、G灰度值为255、B灰度值也为255，则该像素为白色；一像素的R灰度值大于0小于255、G灰度值大于0小于255、B灰度值大于0小于255，则该像素为彩色。
当原始图像为彩色，原始图像的背景一般为黑色或白色。当原始图像的背景为黑色或白色，原始图像为彩色时，针对已获取的任一像素，判断该像素的灰度值是否等于原始图像背景中的像素的灰度值，若该像素的灰度值不等于原始图像背景中的像素的灰度值，则该像素属于所述第一边缘区域，包括：针对原始图像中的任一像素，利用该像素的R灰度值、G灰度值、B灰度值，计算获取该像素的总灰度值；判断该像素的总灰度值是否等于原始图像背景中的像素的灰度值，若该像素的总灰度值不等于原始图像背景中的像素的灰度值，则该像素属于所述第一边缘区域。
利用该像素的R灰度值、G灰度值、B灰度值，计算获取该像素的总灰度值，包括：利用公式Gray＝(R+G+B)/3，计算获取该像素的总灰度值；公式中，R为该像素的R灰度值，G为该像素的G灰度值，B为该像素的B灰度值，Gray为计算获取的该像素的总灰度值。
当原始图像为彩色，原始图像的背景一般为非黑白色的纯色时，针对已获取的任一像素，判断该像素的灰度值是否等于原始图像背景中的像素的灰度值，若该像素的灰度值不等于原始图像背景中的像素的灰度值，则该像素属于所述第一边缘区域，包括：判断各像素的R灰度值是否等于原始图像背景中的像素的R灰度值，判断各像素的G灰度值是否等于原始图像背景中的像素的G灰度值，判断各像素的B灰度值是否等于原始图像背景中的像素的B灰度值，若该像素的R灰度值、G灰度值、B灰度值中的任一个与所述背景像素的不同，则该像素属于所述第一边缘区域。
在一种实施例中，所述边缘区域包括第二边缘区域。
如图5所示，所述步骤S2还包括步骤S23：针对属于所述第一边缘区域的任一像素，获取该像素周围与该像素之间的城市距离小于第二设定值的各像素；步骤S24：针对已获取的任一像素，判断该像素是否属于所述第一边缘区域，若该像素不属于所述第一边缘区域，且该像素不是所述背景中的像素，则该像素属于所述第二边缘区域，获取该像素。
第二边缘区域为原始图像中，与第一边缘区域相邻，且与背景不相邻的区域。通过对第二边缘区域进行处理，能够使第二边缘区域与第一边缘区域不同，从而使原始图像的边缘区域呈现渐变效果，从而提升图像的整体显示效果。
第二设定值大于等于原始图像中两相邻像素之间的城市距离。通过调整第二设定值的大小，能够调整获取的第一边缘区域中一像素周围与该像素之间的城市距离小于第二设定值的各像素数量，从而调整获取的第一边缘区域的宽度。
若第一边缘区域中一像素与第二边缘区域相邻，则通过获取该像素周围与该像素之间的城市距离小于第二设定值的各像素，能够获取属于第二边缘区域的像素，进而对属于第二边缘区域的像素进行处理。
根据第一边缘区域的任一像素，获取的该像素周围与该像素之间的城市距离小于第二设定值的各像素，可能是背景中的像素，可能是第一边缘区域的像素，也可能是第二边缘区域的像素，若已获取的一像素既不是第一边缘区域的像素，也不是背景中的像素，则该像素属于第二边缘区域。
在一种实施例中，在步骤S24中，针对已获取的任一像素，判断该像素是否属于所述第一边缘区域，是否是背景中的像素；若该像素不属于所述第一边缘区域，且该像素不是所述背景中的像素，则该像素属于所述第二边缘区域，获取该像素，包括：针对已获取的任一像素，判断该像素的灰度值是否等于原始图像背景中的像素的灰度值，是否等于第一边缘区域各像素调节后的灰度值，若该像素的灰度值不等于原始图像背景中的像素的灰度值，也不等于第一边缘区域调节后的灰度值，则该像素属于所述第二边缘区域。
在一种实施例中，在步骤S3中，调节已获取的像素的颜色浓淡程度，包括：针对已获取的任一所述像素，将该像素的灰度值加上与该像素的灰度值对应的数值△h1，从而改变该像素的颜色浓淡程度。
像素的灰度值能够表示像素的颜色浓淡程度。通过改变像素的灰度值能够改变像素的颜色浓淡程度。8bit原始图像中，各像素的灰度值在0-255之间。一像素的灰度值越大，该像素越趋近于白色。一像素的灰度值越小，该像素越趋近于纯色。
数值△h1大于-255小于255。当一像素的灰度值加上的数值△h1大于-255小于0时，该像素的颜色将会被加浓。当一像素的灰度值加上的数值△h1大于0小于255时，该像素的颜色将会被淡化。
在一种实施例中，在步骤S3中，调节已获取的像素的颜色浓淡程度，包括：在针对属于所述图像边缘区域的任一所述像素，将该像素的灰度值加上对应的数值△h1之前，利用公式△h1＝(256-h1)*f1，计算获取与该像素的灰度值对应的数值△h1，所述h1为该像素的灰度值，所述f1大于等于-1小于等于1，所述△h1为与该像素的灰度值对应的数值。
当对该像素的颜色进行淡化时，f1大于0小于1。当对该像素的颜色进行加浓时，f1大于-1小于0。该像素的灰度值h1大于等于0小于等于255。针对任一像素，该像素调节后的灰度值h2＝h1+(255-h1)*f1。通过使f1大于等于-1小于等于1，能够使计算获取的灰度值h2大于等于0小于等于255。
针对任一像素，将该像素加浓50％时，f1＝-0.5；将该像素淡化50％时，f1＝0.5。
如原始图像中一像素的灰度值为128。将该像素加浓50％，加浓后该像素的灰度值h2＝h1+△h1＝h1+(255-h1)*f1＝128+(255-128)*(-0.5)＝64。将该像素淡化50％时，淡化后该像素的灰度值h2＝h1+△h1＝h1+(255-h1)*f1＝128+(255-128)*(0.5)＝192。
在一种实施例中，在步骤S3中，调节已获取的像素的颜色浓淡程度，并在对属于所述边缘区域的各像素均进行调节后，实现对所述边缘区域的处理，包括：将所述边缘区域各像素的灰度值均调节为第三设定值，所述第三设定值大于等于0小于等于255。
通过将边缘区域的灰度值均调节为第三设定值，能够使原始图像的边缘区域为纯色，从而能够使原始图像的边缘轮廓突出，改变图像的显示效果。
在一种实施例中，在步骤S3中，调节已获取的像素的颜色浓淡程度，并在对属于所述边缘区域的各像素均进行调节后，实现对所述边缘区域的处理，包括：增大属于所述边缘区域的各像素的灰度值。
在一种实施例中，若原始图像的灰度值小于原始图像背景的灰度值，则原始图像的背景相比于原始图像更趋近于白色。当原始图像背景的灰度值与原始图像边缘区域的灰度值之差均大于第四设定值时，增大原始图像边缘区域各像素的灰度值。通过增大原始图像边缘区域各像素的灰度值，能够使原始图像的边缘区域颜色变淡，从而使得原始图像与背景自然过渡，同时也能够减少打印过程中的用墨量。第四设定值大于0。
在一种实施例中，若原始图像背景的灰度值小于原始图像的灰度值，则原始图像的背景相比于原始图像更趋近于黑色。当原始图像边缘区域的灰度值与背景图像的灰度值之差均小于第五设定值时，增大原始图像边缘区域各像素的灰度值。通过增大原始图像边缘区域各像素的灰度值，能够增加原始图像边缘区域与背景的对比度，从而提升原始图像的显示效果。第五设定值大于0。
在一种实施例中，在步骤S3中，调节已获取的像素的颜色浓淡程度，并在对属于所述边缘区域的各像素均进行调节后，实现对所述边缘区域的处理，包括：减小属于所述边缘区域的各像素的灰度值。
在一种实施例中，若原始图像的灰度值小于原始图像背景的灰度值，则原始图像的背景相比于原始图像更趋近于白色。当原始图像背景的灰度值与原始图像边缘区域的灰度值之差均小于第六设定值时，通过减小原始图像边缘区域各像素的灰度值，能够使原始图像的边缘区域颜色变浓，从而增大原始图像与背景的对比度，提升原始图像的显示效果。第六设定值大于0。
在一种实施例中，若原始图像背景的灰度值小于原始图像的灰度值，则原始图像的背景相比于原始图像更趋近于黑色。当原始图像边缘区域各像素的灰度值与背景图像的灰度值之差均大于第七设定值时，减小原始图像边缘区域各像素的灰度值。通过减小原始图像边缘区域各像素的灰度值，能够使原始图像边缘区域与原始图像的背景过渡自然，从而提升原始图像的显示效果。第七设定值大于0。
在一种实施例中，在步骤S3中，调节已获取的像素的颜色浓淡程度，并在对属于所述边缘区域的各像素均进行调节后，实现对所述边缘区域的处理，包括：将属于所述边缘区域的各像素的灰度值改为0。
通过将原始图像的边缘改为0，能够使利用第二图像点阵数据打印出的图像，图像的边缘区域均为黑色，从而能够突出图像的边缘，使得图像轮廓分明。
在一种实施例中，在步骤S3中，调节已获取的像素的颜色浓淡程度，并在对属于所述边缘区域的各像素均进行调节后，实现对所述边缘区域的处理，包括：将属于所述边缘区域的各像素的灰度值改为原始图像背景的灰度值。
将原始图像边缘区域的灰度值改为原始图像背景的灰度值，能够缩减原始图像，从而达到原始图像的使用要求。
在一种实施例中，如图6所示，在步骤S3中，调节已获取的像素的颜色浓淡程度，并在对属于所述边缘区域的各像素均进行调节后，实现对所述边缘区域的处理，包括：步骤S31：对属于第一边缘区域的像素的颜色浓淡程度进行调节，并在完成对属于所述第一边缘区域的各像素的调节后，实现对所述第一边缘区域的处理；步骤S32：对属于第二边缘区域的像素的颜色浓淡程度进行调节，并在完成对属于所述第二边缘区域的各像素的调节后，实现对所述第二边缘区域的处理。
在步骤S31中，对属于第一边缘区域的像素的颜色浓淡程度进行调节，并在完成对属于所述第一边缘区域的各像素的调节后，实现对所述第一边缘区域的处理，包括：针对属于第一边缘区域的任一像素，将该像素的灰度值加上与该像素的灰度值对应的数值△h2，从而改变该像素的颜色浓淡程度。
在步骤S31中，对属于第一边缘区域的像素的颜色浓淡程度进行调节，并在完成对属于所述第一边缘区域的各像素的调节后，实现对所述第一边缘区域的处理，还包括：在针对属于所述第一边缘区域的任一所述像素，将该像素的灰度值加上对应的数值△h2之前，利用公式△h2＝(255-h2)*f2，计算获取与该像素的灰度值对应的数值△h2，所述h2为该像素的灰度值，所述f2大于等于-1小于等于1，所述△h2为与该像素的灰度值对应的数值。
在步骤S32中，对属于第二边缘区域的像素的颜色浓淡程度进行调节，并在完成对属于所述第二边缘区域的各像素的调节后，实现对所述第二边缘区域的处理，包括：针对属于第二边缘区域的任一像素，将该像素的灰度值加上与该像素的灰度值对应的数值△h3，从而改变该像素的颜色浓淡程度。
在步骤S32中，对属于第二边缘区域的像素的颜色浓淡程度进行调节，并在完成对属于所述第二边缘区域的各像素的调节后，实现对所述第二边缘区域的处理，还包括：在针对属于所述第二边缘区域的任一所述像素，将该像素的灰度值加上对应的数值△h3之前，利用公式△h3＝(255-h3)*f3，计算获取与该像素的灰度值对应的数值△h3，所述h3为该像素的灰度值，所述f3大于等于-1小于等于1，所述△h3为与该像素的灰度值对应的数值。
通过使f2与f3不同，能够使第一边缘区域各像素的颜色浓淡度改变程度，与第二边缘区域各像素的颜色浓淡度改变程度不同，从而能够使原始图像的边缘呈现渐变效果，提升原始图像的显示效果。
在一种实施例中，在步骤S3之后还包括：在完成对属于边缘区域的各像素的调节后，得到第二图像；利用所述第二图像，进行喷墨打印。
利用第二图像，进行喷墨打印，包括：利用第二图像，获取包含用于表征各喷嘴出墨量的点数据的图像点阵数据；利用图像点阵数据进行喷墨打印。
本发明一实施例提供了一种图像边缘处理装置，如图7所示，该装置包括第一获取模块1、第二获取模块2、调节模块3。
第一获取模块1，用于获取原始图像；第二获取模块2，用于获取属于所述原始图像的边缘区域的一个或多个像素；调节模块3，用于调节已获取的像素的颜色浓淡程度，从而在对属于所述边缘区域的各像素均进行调节后，实现对所述边缘区域的处理。
像素是组成图像的基本单元。像素包含图像中各颜色单一的小区域。通过对调节属于图像边缘的各像素的颜色浓淡程度，能够调节图像边缘区域的颜色浓淡程度。
原始图像包括物体、文字、色块、图形等。
原始图像的边缘区域为原始图像中与背景相邻的区域。通过利用调节模块3调节原始图像的边缘区域各像素的颜色浓淡程度，能够改变原始图像的边缘区域的颜色浓淡程度，从而改善原始图像的显示效果。
在一种实施例中，所述边缘区域包括第一边缘区域。如图8所示，第二获取模块2包括：第一获取子模块21和第一判断子模块22。
第一获取子模块21，用于针对所述原始图像背景中的任一像素，获取该像素周围与该像素之间的城市距离小于第一设定值的各像素；第一判断子模块22，用于针对已获取的任一像素，判断该像素是否是所述背景中的像素；若该像素不是所述背景中的像素，则该像素属于所述第一边缘区域，获取该像素。
第一边缘区域为原始图像的与背景相邻的区域。原始图像的背景通常为纯色。原始图像背景中的各像素通常相同。第一边缘区域的各像素与原始图像背景中的像素不同。由于第一边缘区域各像素与原始图像背景中的像素不同，且第一边缘区域与原始图像的背景相邻，因此利用原始图像背景中的像素能够获取第一边缘区域的各像素，从而能够调节获取的第一边缘区域各像素的颜色浓淡程度，改变图像的显示效果。
在包括原始图像和原始图像背景的介质上，如一像素的中心位置坐标为(x1，y1)，另一像素的中心位置坐标为(x2，y2)，则两像素之间的城市距离D＝|x1-x2|+|y1-y2|。这里的介质包括纸张、塑料片、布等。第一设定值大于等于原始图像中相邻两像素之间的城市距离。第一获取子模块21通过调整第一设定值的大小，能够调整获取的一像素周围与该像素之间的城市距离小于第一设定值的各像素数量，从而调整获取的第一边缘区域的宽度。
原始图像背景中的像素包括与第一边缘区域相邻的像素和离第一边缘区域较远的像素。若原始图像背景中的一像素与原始图像相邻，则通过第一获取子模块1获取的该像素周围与该像素之间的城市距离小于第一设定值的各像素，包括原始图像的一个或多个像素。获取的原始图像的一个或多个像素属于第一边缘区域。
若原始图像背景中的一像素与第一边缘区域较远，则通过第一获取子模块1获取的该像素周围与该像素之间的城市距离小于第一设定值的各像素，可能不包括原始图像的像素，利用该像素可能不会获取属于第一边缘区域的像素。
在一种实施例中，第一判断子模块22针对已获取的任一像素，判断该像素是否是所述背景中的像素，若该像素不是所述背景中的像素，则该像素属于所述第一边缘区域，获取该像素，包括：第一判断子模块22针对已获取的任一像素，判断该像素的灰度值是否等于原始图像背景中的像素的灰度值，若该像素的灰度值不等于原始图像背景中的像素的灰度值，则该像素属于所述第一边缘区域。
像素的灰度值用于表征像素的颜色浓淡程度。原始图像为8bit图像时，原始图像各像素的灰度值均在0-255之间。原始图像中，针对一像素，该像素的灰度值越大，该像素的颜色越淡。一像素的灰度值越小，该像素的颜色越浓。当原始图像为黑白色的原始图像时，若一像素的灰度值为0，则该像素为黑色。若一像素的灰度值为255，则该像素为白色。当一像素的灰度值在0-255之间时，该像素的颜色为介于黑色与白色之间的灰色。
在彩色的原始图像中，图像各像素均由R、G、B三原色组成的，R为红色、G为绿色、B为蓝色。原始图像中任一像素的灰度值均包括：形成该像素的R灰度值、形成该像素的G灰度值、形成该像素的B灰度值。如一像素的R灰度值为0、G灰度值为0、B灰度值也为0，则该像素为黑色；一像素的R灰度值为255、G灰度值为255、B灰度值也为255，则该像素为白色；一像素的R灰度值大于0小于255、G灰度值大于0小于255、B灰度值大于0小于255，则该像素为彩色。
当原始图像为彩色，原始图像的背景一般为黑色或白色。当原始图像的背景为黑色或白色，原始图像为彩色时，第一判断子模块22针对已获取的任一像素，判断该像素的灰度值是否等于原始图像背景中的像素的灰度值，若该像素的灰度值不等于原始图像背景中的像素的灰度值，则该像素属于所述第一边缘区域，包括：第一判断子模块22针对原始图像中的任一像素，利用该像素的R灰度值、G灰度值、B灰度值，计算获取该像素的总灰度值；判断该像素的总灰度值是否等于原始图像背景中的像素的灰度值，若该像素的总灰度值不等于原始图像背景中的像素的灰度值，则该像素属于所述第一边缘区域。
第一判断子模块22利用该像素的R灰度值、G灰度值、B灰度值，计算获取该像素的总灰度值，包括：利用公式Gray＝(R+G+B)/3，计算获取该像素的总灰度值；公式中，R为该像素的R灰度值，G为该像素的G灰度值，B为该像素的B灰度值，Gray为计算获取的该像素的总灰度值。
当原始图像为彩色，原始图像的背景一般为非黑白色的纯色时，第一判断子模块22针对已获取的任一像素，判断该像素的灰度值是否等于原始图像背景中的像素的灰度值，若该像素的灰度值不等于原始图像背景中的像素的灰度值，则该像素属于所述第一边缘区域，包括：第一判断子模块22判断各像素的R灰度值是否等于原始图像背景中的像素的R灰度值，判断各像素的G灰度值是否等于原始图像背景中的像素的G灰度值，判断各像素的B灰度值是否等于原始图像背景中的像素的B灰度值，若该像素的R灰度值、G灰度值、B灰度值中的任一个与所述背景像素的不同，则该像素属于所述第一边缘区域。
在一种实施例中，所述边缘区域包括第二边缘区域。
如图9所示，第二获取模块2还包括：第二获取子模块23和第二判断子模块24。
第二获取子模块23，用于针对属于所述第一边缘区域的任一像素，获取该像素周围与该像素之间的城市距离小于第二设定值的各像素；第二判断子模块24，用于针对已获取的任一像素，判断该像素是否属于所述第一边缘区域，若该像素不属于所述第一边缘区域，且该像素不是所述背景中的像素，则该像素属于所述第二边缘区域，获取该像素。
第二边缘区域为原始图像中，与第一边缘区域相邻，且与背景不相邻的区域。通过对第二边缘区域进行处理，能够使第二边缘区域与第一边缘区域不同，从而使原始图像的边缘区域呈现渐变效果，从而提升图像的整体显示效果。
第二设定值大于等于原始图像中两相邻像素之间的城市距离。第二获取子模块23通过调整第二设定值的大小，能够调整获取的第一边缘区域中一像素周围与该像素之间的城市距离小于第二设定值的各像素数量，从而调整获取的第一边缘区域的宽度。
若第一边缘区域中一像素与第二边缘区域相邻，则第二获取子模块23通过获取该像素周围与该像素之间的城市距离小于第二设定值的各像素，能够获取属于第二边缘区域的像素。进而能够对属于第二边缘区域的像素进行处理。
第二获取子模块23根据第一边缘区域的任一像素，获取的该像素周围与该像素之间的城市距离小于第二设定值的各像素，可能是背景中的像素，可能是第一边缘区域的像素，也可能是第二边缘区域的像素。若第二判断子模块24判定已获取的一像素既不是第一边缘区域的像素，也不是背景中的像素，则该像素属于第二边缘区域。
在一种实施例中，第二判断子模块24针对已获取的任一像素，判断该像素是否属于所述第一边缘区域，是否是背景中的像素；若该像素不属于所述第一边缘区域，且该像素不是所述背景中的像素，则该像素属于所述第二边缘区域，获取该像素，包括：第二判断子模块24针对已获取的任一像素，判断该像素的灰度值是否等于原始图像背景中的像素的灰度值，是否等于第一边缘区域各像素调节后的灰度值，若该像素的灰度值不等于原始图像背景中的像素的灰度值，也不等于第一边缘区域调节后的灰度值，则该像素属于所述第二边缘区域。
在一种实施例中，调节模块3，还用于针对已获取的任一所述像素，将该像素的灰度值加上与该像素的灰度值对应的数值△h1，从而改变该像素的颜色浓淡程度。
像素的灰度值能够表示像素的颜色浓淡程度。调节模块3通过改变像素的灰度值能够改变像素的颜色浓淡程度。8bit原始图像中，各像素的灰度值在0-255之间。一像素的灰度值越大，该像素越趋近于白色。一像素的灰度值越小，该像素越趋近于纯色。
数值△h1大于-255小于255。当调节模块3将一像素的灰度值加上的数值△h1大于-255小于0时，该像素的颜色将会被加浓。当调节模块3将一像素的灰度值加上的数值△h1大于0小于255时，该像素的颜色将会被淡化。
在一种实施例中，调节模块3，还用于在针对属于所述图像边缘区域的任一所述像素，将该像素的灰度值加上对应的数值△h1之前，利用公式△h1＝(256-h1)*f1，计算获取与该像素的灰度值对应的数值△h1，所述h1为该像素的灰度值，所述f1大于等于-1小于等于1，所述△h1为与该像素的灰度值对应的数值。
当调节模块3对该像素的颜色进行淡化时，f1大于0小于1。当调节模块3对该像素的颜色进行加浓时，f1大于-1小于0。该像素的灰度值h1大于等于0小于等于255。针对任一像素，利用调节模块3获取的该像素调节后的灰度值h2＝h1+(255-h1)*f1。通过使f1大于等于-1小于等于1，能够使计算获取的灰度值h2大于等于0小于等于255。
针对任一像素，调节模块3将该像素加浓50％时，f1＝-0.5；将该像素淡化50％时，f1＝0.5。
如原始图像中一像素的灰度值为128。调节模块3将将该像素加浓50％，加浓后该像素的灰度值h2＝h1+△h1＝h1+(256-h1)*f1＝128+(256-128)*(-0.5)＝64。调节模块3将将该像素淡化50％时，淡化后该像素的灰度值h2＝h1+△h1＝h1+(256-h1)*f1＝128+(256-128)*(0.5)＝192。
在一种实施例中，调节模块3，还用于将所述边缘区域各像素的灰度值均调节为第三设定值，所述第三设定值大于等于0小于等于255。
调节模块3通过将边缘区域的灰度值均调节为第三设定值，能够使原始图像的边缘区域为纯色，从而能够使原始图像的边缘轮廓突出，改变图像的显示效果。
在一种实施例中，调节模块3，还用于增大属于所述边缘区域的各像素的灰度值。
在一种实施例中，若原始图像的灰度值小于原始图像背景的灰度值，则原始图像的背景相比于原始图像更趋近于白色。当原始图像背景的灰度值与原始图像边缘区域的灰度值之差均大于第四设定值时，利用调节模块3增大原始图像边缘区域各像素的灰度值。通过利用调节模块3增大原始图像边缘区域各像素的灰度值，能够使原始图像的边缘区域颜色变淡，从而使得原始图像与背景自然过渡，同时也能够减少打印过程中的用墨量。第四设定值大于0。
在一种实施例中，若原始图像背景的灰度值小于原始图像的灰度值，则原始图像的背景相比于原始图像更趋近于黑色。当原始图像边缘区域的灰度值与背景图像的灰度值之差均小于第五设定值时，利用调节模块3增大原始图像边缘区域各像素的灰度值。通过利用调节模块3增大原始图像边缘区域各像素的灰度值，能够增加原始图像边缘区域与背景的对比度，从而提升原始图像的显示效果。第五设定值大于0。
在一种实施例中，调节模块3，还用于减小属于所述边缘区域的各像素的灰度值。
在一种实施例中，若原始图像的灰度值小于原始图像背景的灰度值，则原始图像的背景相比于原始图像更趋近于白色。当原始图像背景的灰度值与原始图像边缘区域的灰度值之差均小于第六设定值时，通过利用调节模块3减小原始图像边缘区域各像素的灰度值，能够使原始图像的边缘区域颜色变浓，从而增大原始图像与背景的对比度，提升原始图像的显示效果。第六设定值大于0。
在一种实施例中，若原始图像背景的灰度值小于原始图像的灰度值，则原始图像的背景相比于原始图像更趋近于黑色。当原始图像边缘区域各像素的灰度值与背景图像的灰度值之差均大于第七设定值时，利用调节模块3减小原始图像边缘区域各像素的灰度值。通过利用调节模块3减小原始图像边缘区域各像素的灰度值，能够使原始图像边缘区域与原始图像的背景过渡自然，从而提升原始图像的显示效果。第七设定值大于0。
在一种实施例中，调节模块3，还用于将属于所述边缘区域的各像素的灰度值改为0。
通过利用调节模块3将原始图像的边缘改为0，能够使利用第二图像点阵数据打印出的图像，图像的边缘区域均为黑色，从而能够突出图像的边缘，使得图像轮廓分明。
在一种实施例中，调节模块3，还用于将属于所述边缘区域的各像素的灰度值改为原始图像背景的灰度值。
通过利用调节模块3将原始图像边缘区域的灰度值改为原始图像背景的灰度值，能够缩减原始图像，从而达到原始图像的使用要求。
在一种实施例中，如图10所示，调节模块3包括第一调节子模块31和第二调节子模块32。第一调节子模块31，用于对属于第一边缘区域的像素的颜色浓淡程度进行调节，并在完成对属于所述第一边缘区域的各像素的调节后，实现对所述第一边缘区域的处理；第二调节子模块32，用于对属于第二边缘区域的像素的颜色浓淡程度进行调节，并在完成对属于所述第二边缘区域的各像素的调节后，实现对所述第二边缘区域的处理。
第一调节子模块31对属于第一边缘区域的像素的颜色浓淡程度进行调节，并在完成对属于所述第一边缘区域的各像素的调节后，实现对所述第一边缘区域的处理，包括：第一调节子模块31针对属于第一边缘区域的任一像素，将该像素的灰度值加上与该像素的灰度值对应的数值△h2，从而改变该像素的颜色浓淡程度。
第一调节子模块31对属于第一边缘区域的像素的颜色浓淡程度进行调节，并在完成对属于所述第一边缘区域的各像素的调节后，实现对所述第一边缘区域的处理，还包括：第一调节子模块31在针对属于所述第一边缘区域的任一所述像素，将该像素的灰度值加上对应的数值△h2之前，利用公式△h2＝(255-h2)*f2，计算获取与该像素的灰度值对应的数值△h2，所述h2为该像素的灰度值，所述f2大于等于-1小于等于1，所述△h2为与该像素的灰度值对应的数值。
第二调节子模块32对属于第二边缘区域的像素的颜色浓淡程度进行调节，并在完成对属于所述第二边缘区域的各像素的调节后，实现对所述第二边缘区域的处理，包括：第二调节子模块32针对属于第二边缘区域的任一像素，将该像素的灰度值加上与该像素的灰度值对应的数值△h3，从而改变该像素的颜色浓淡程度。
第二调节子模块32对属于第二边缘区域的像素的颜色浓淡程度进行调节，并在完成对属于所述第二边缘区域的各像素的调节后，实现对所述第二边缘区域的处理，还包括：第二调节子模块32在针对属于所述第二边缘区域的任一所述像素，将该像素的灰度值加上对应的数值△h3之前，利用公式△h3＝(255-h3)*f3，计算获取与该像素的灰度值对应的数值△h3，所述h3为该像素的灰度值，所述f3大于等于-1小于等于1，所述△h3为与该像素的灰度值对应的数值。
调节模块3通过使f2与f3不同，能够使第一边缘区域各像素的颜色浓淡度改变程度，与第二边缘区域各像素的颜色浓淡度改变程度不同，从而能够使原始图像的边缘呈现渐变效果，提升原始图像的显示效果。
在一种实施例中，该装置还包括打印模块4，打印模块4与调节模块3电连接。打印模块4，用于在完成对属于边缘区域的各像素的调节后，得到第二图像；利用所述第二图像，进行喷墨打印。
打印模块4利用第二图像，进行喷墨打印，包括：打印模块4利用第二图像，获取包含用于表征各喷嘴出墨量的点数据的图像点阵数据；利用图像点阵数据进行喷墨打印。
请参见图11，本发明对应于上述实施例的打印方法还相应提供一种图像边缘处理设备，该设备主要包括：
至少一个处理器401；以及，
与所述至少一个处理器通信连接的存储器402；其中，
所述存储器402存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器401执行，以使至少一个所述处理器401能够执行本发明上述各实施例中所述的方法。有关该设备的详细描述请参见上述实施例，在此不再赘述。
具体地，上述处理器401可以包括中央处理器(CPU)，或者特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)，或者可以被配置成实施本发明实施例的一个或多个集成电路。
存储器402可以包括用于数据或指令的大容量存储器。举例来说而非限制，存储器402可包括硬盘驱动器(Hard Disk Drive，HDD)、软盘驱动器、闪存、光盘、磁光盘、磁带或通用串行总线(Universal Serial Bus，USB)驱动器或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，存储器402可包括可移除或不可移除(或固定)的介质。在合适的情况下，存储器402可在数据处理装置的内部或外部。在特定实施例中，存储器402是非易失性固态存储器。在特定实施例中，存储器402包括只读存储器(ROM)。在合适的情况下，该ROM可以是掩模编程的ROM、可编程ROM(PROM)、可擦除PROM(EPROM)、电可擦除PROM(EEPROM)、电可改写ROM(EAROM)或闪存或者两个或更多个以上这些的组合。
处理器401通过读取并执行存储器402中存储的计算机程序指令，以实现上述实施例中任意一种图像边缘处理方法。
在一个示例中，图像边缘处理设备还可包括通信接口403和总线410。其中，如图11所示，处理器401、存储器402、通信接口403通过总线410连接并完成相互间的通信。
通信接口403，主要用于实现本发明实施例中各模块、装置、单元和/或设备之间的通信。
总线410包括硬件、软件或两者，将包含图像边缘处理设备的部件彼此耦接在一起。举例来说而非限制，总线可包括加速图形端口(AGP)或其他图形总线、增强工业标准架构(EISA)总线、前端总线(FSB)、超传输(HT)互连、工业标准架构(ISA)总线、无限带宽互连、低引脚数(LPC)总线、存储器总线、微信道架构(MCA)总线、外围组件互连(PCI)总线、PCI-Express(PCI-X)总线、串行高级技术附件(SATA)总线、视频电子标准协会局部(VLB)总线或其他合适的总线或者两个或更多个以上这些的组合。在合适的情况下，总线410可包括一个或多个总线。尽管本发明实施例描述和示出了特定的总线，但本发明考虑任何合适的总线或互连。
另外，结合上述实施例中的图像边缘处理方法，本发明实施例可提供一种计算机可读存储介质来实现。该计算机可读存储介质上存储有计算机程序指令；该计算机程序指令被处理器执行时实现上述实施例中任意一种图像边缘处理方法。
综上所述，本发明实施例提供的图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质，可以在获取原始图像背景的各像素之后，利用数学建模的方式，依靠纯计算机算法解决了现有技术中，无法对图像的边缘进行处理的技术问题。
需要明确的是，本发明并不局限于上文所描述并在图中示出的特定配置和处理。为了简明起见，这里省略了对已知方法的详细描述。在上述实施例中，描述和示出了若干具体的步骤作为示例。但是，本发明的方法过程并不限于所描述和示出的具体步骤，本领域的技术人员可以在领会本发明的精神后，作出各种改变、修改和添加，或者改变步骤之间的顺序。这些都应涵盖在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种图像边缘处理方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤S1：获取原始图像；
步骤S2：获取属于所述原始图像的边缘区域的像素；
步骤S3：调节已获取的像素的颜色浓淡程度，并在对属于所述边缘区域的各像素均进行调节后，实现对所述边缘区域的处理。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述边缘区域包括第一边缘区域，所述第一边缘区域与所述原始图像的背景相邻；
所述步骤S2包括：
步骤S21：针对所述原始图像背景中的任一像素，获取该像素周围与该像素之间的城市距离小于第一设定值的各像素；
步骤S22：针对已获取的任一像素，判断该像素是否是所述背景中的像素；若该像素不是所述背景中的像素，则该像素属于所述第一边缘区域，获取该像素。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述边缘区域包括：第二边缘区域，所述第二边缘区域与所述第一边缘区域相邻且与所述原始图像的背景不相邻；
所述步骤S2还包括：
步骤S23：针对属于所述第一边缘区域的任一像素，获取该像素周围与该像素之间的城市距离小于第二设定值的各像素；
步骤S24：针对已获取的任一像素，判断该像素是否属于所述第一边缘区域是否是背景中的像素；若该像素不属于所述第一边缘区域，且该像素不是所述背景中的像素，则该像素属于所述第二边缘区域，获取该像素。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3包括：针对已获取的任一所述像素，将该像素的灰度值加上与该像素的灰度值对应的数值△h1，从而改变该像素的颜色浓淡程度。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，步骤S3还包括：在针对属于所述图像边缘区域的任一所述像素，将该像素的灰度值加上对应的数值△h1之前，利用公式△h1＝(255-h1)*f1，计算获取与该像素的灰度值对应的数值△h1，所述h1为该像素的灰度值，所述f1大于等于-1小于等于1，所述△h1为与该像素的灰度值对应的数值。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S3还包括：将所述边缘区域各像素的灰度值均调节为第三设定值，所述第三设定值大于等于0小于等于255。
7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，步骤S3之后还包括：在完成对属于边缘区域的各像素的调节后，得到第二图像；利用所述第二图像，进行喷墨打印。
8.一种图像边缘处理装置，其特征在于，所述装置包括：
第一获取模块，用于获取原始图像；
第二获取模块，用于获取属于所述原始图像的边缘区域的像素；
调节模块，用于调节已获取的像素的颜色浓淡程度，并在对属于所述边缘区域的各像素均进行调节后，实现对所述边缘区域的处理。
9.一种图像边缘处理设备，其特征在于，所述设备包括：
至少一个处理器；以及
与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，
所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使至少一个所述处理器能够执行权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种计算机存储介质，其上存储有计算机程序指令，其特征在于，
当所述计算机程序指令被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
CN202010310001.1A 2020-04-20 2020-04-20 图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质 Active CN113538479B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010310001.1A CN113538479B (zh) 2020-04-20 2020-04-20 图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202010310001.1A CN113538479B (zh) 2020-04-20 2020-04-20 图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN113538479A true CN113538479A (zh) 2021-10-22
CN113538479B CN113538479B (zh) 2023-07-14

Family

ID=78123537

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202010310001.1A Active CN113538479B (zh) 2020-04-20 2020-04-20 图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN113538479B (zh)

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1834582A (zh) * 2005-03-15 2006-09-20 欧姆龙株式会社 图像处理方法、三维位置测量方法以及图像处理装置
CN103164702A (zh) * 2011-12-13 2013-06-19 李卫伟 标记中心点提取方法、装置及图像处理系统
CN103514595A (zh) * 2012-06-28 2014-01-15 中国科学院计算技术研究所 图像显著区域检测方法
US20150015918A1 (en) * 2013-07-09 2015-01-15 Canon Kabushiki Kaisha Apparatus and method for enlarging object included in image data, and storage medium therefor
CN104574312A (zh) * 2015-01-06 2015-04-29 深圳市元征软件开发有限公司 标靶图像求圆心的方法和装置
CN106067933A (zh) * 2015-04-21 2016-11-02 柯尼卡美能达株式会社 图像处理装置以及图像处理方法
CN108022233A (zh) * 2016-10-28 2018-05-11 沈阳高精数控智能技术股份有限公司 一种基于改进型Canny算子的工件边缘提取方法
CN110163119A (zh) * 2019-04-30 2019-08-23 中国地质大学（武汉） 一种手指静脉识别方法及系统

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1834582A (zh) * 2005-03-15 2006-09-20 欧姆龙株式会社 图像处理方法、三维位置测量方法以及图像处理装置
CN103164702A (zh) * 2011-12-13 2013-06-19 李卫伟 标记中心点提取方法、装置及图像处理系统
CN103514595A (zh) * 2012-06-28 2014-01-15 中国科学院计算技术研究所 图像显著区域检测方法
US20150015918A1 (en) * 2013-07-09 2015-01-15 Canon Kabushiki Kaisha Apparatus and method for enlarging object included in image data, and storage medium therefor
CN104574312A (zh) * 2015-01-06 2015-04-29 深圳市元征软件开发有限公司 标靶图像求圆心的方法和装置
CN106067933A (zh) * 2015-04-21 2016-11-02 柯尼卡美能达株式会社 图像处理装置以及图像处理方法
CN108022233A (zh) * 2016-10-28 2018-05-11 沈阳高精数控智能技术股份有限公司 一种基于改进型Canny算子的工件边缘提取方法
CN110163119A (zh) * 2019-04-30 2019-08-23 中国地质大学（武汉） 一种手指静脉识别方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN113538479B (zh) 2023-07-14

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN110148095B (zh) 一种水下图像增强方法及增强装置
CN107767354B (zh) 一种基于暗原色先验的图像去雾算法
EP2670125B1 (en) Image processing device correcting color of border region between object and background in image
US20080240605A1 (en) Image Processing Apparatus, Image Processing Method, and Image Processing Program
US20050157940A1 (en) Edge generation method, edge generation device, medium recording edge generation program, and image processing method
JP2001014456A (ja) 画像加工装置及びプログラム記録媒体
CN101594448A (zh) 图像处理装置、图像处理方法、图像处理程序及打印装置
CN104618703B (zh) 一种白平衡调整方法
US9449375B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, program, and recording medium
CN107895357A (zh) 一种基于fpga的实时水面浓雾场景图像增强方法
CN106506900A (zh) 用于黑白转换的图像处理装置以及具备它的图像形成装置
CN105159627A (zh) 一种自动化的数码印花色差校正方法
CN114882822A (zh) 伽马调试方法、装置、设备及计算机可读存储介质
CN112721486B (zh) 一种打印方法及喷墨打印机
JP4957668B2 (ja) 画像処理装置
CN110780961A (zh) 一种调整应用界面文字颜色的方法、存储介质及终端设备
CN104331867A (zh) 图像去雾的方法、装置及移动终端
CN103379346A (zh) 一种yuv格式图像的色度信息处理方法、装置及系统
CN109949379B (zh) 喷墨打印机的追色方法、装置、设备及存储介质
CN113538479A (zh) 图像边缘处理方法、装置、设备及存储介质
CN112200755B (zh) 一种图像去雾方法
CN111752492A (zh) 喷墨打印机的连续追色方法、装置、设备及存储介质
CN105791710A (zh) 一种信号灯图像增强处理方法
CN101051117B (zh) 一种校正透镜成像不均一性、提取透镜参数的方法及装置
EP3119074B1 (en) Information processing apparatus, method for processing information, and computer program

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant
CP03 Change of name, title or address

Address after: 518000 a201-a301, building a, Sino German European Industrial Demonstration Park, Hangcheng Avenue, guxing community, Xixiang street, Bao'an District, Shenzhen, Guangdong

Patentee after: Shenzhen Hansen Software Co.,Ltd.

Address before: 1701, 1703, building C6, Hengfeng Industrial City, 739 Zhoushi Road, Hezhou community, Hangcheng street, Bao'an District, Shenzhen, Guangdong 518000

Patentee before: SHENZHEN HOSONSOFT Co.,Ltd.

CP03 Change of name, title or address