对二值图像进行平滑的方法、设备和存储介质的制作方法

专利名称：对二值图像进行平滑的方法、设备和存储介质的制作方法
技术领域：
本申请总体上涉及图像处理，尤其涉及用于平滑二值图像的方法、设备和存储介质。
背景技术：
存在许多平滑二值图像的技术。这些技术通常可以分为三种类型模板匹配，线性内插以及向量化(vectorization)。
对于模板匹配，研究显示其需要大量的固定大小的模板。这意味着需要存储大量的固定大小的模板，并对每一个像素搜索阵列中的所有模板。这种搜索会花费很多时间。
对于线性内插，一般而言，其需要沿着被检测的行将所有的值加起来。这意味着，根据检测距离，其需要进行若干加法，并需要进行一些乘法和除法。当然，还要考虑检测方向的问题。即使这种方法可以满足效率方面的要求，该方法却忽略了来自相邻元素的影响。因为这些原因，该方法不是一种好的方法。
至于向量化方法，该方法要计算和存储向量的方向。因此，它必定比线性内插更为复杂。因此该方法也在考虑范围之外。
因此，希望有一种新的平滑技术，其能够改善平滑效果，提高处理速度。

发明内容
本发明的一个目的就是提供这样一种技术。
在本发明中，关键技术是逻辑模板的使用。本发明将固定大小的模板转换为一系列逻辑描述。这种方法是模板匹配和线性内插的混合。本发明考虑了来自相邻元素的影响(就如模板匹配方法一样)，并具有灵活的检测距离(这是线性内插方法的优势)。
在本发明的一个方面，用于平滑二值图像的方法包括下述步骤检测构成可能的缺口的像素；将每一个可能的缺口及其周围的像素与多个模板进行比较，以确定该可能的缺口是不是真实缺口或者独立噪声；通过改变真实缺口和独立噪声的像素的值来消除所述真实缺口和独立噪声。
在一个优选实施例中，所述比较步骤是用一种逻辑算法实现的，其包括将所述多个模板用不同优先级的条件的一个最简化的集合表示；根据所述条件的所述优先级，比较各条件与所述可能的缺口周围的对应像素，如果存在不被满足的条件，则跳过当前的可能缺口；如果所述简化集合的条件得到满足，则将该可能缺口判定为真实的缺口。
在本发明的另一方面，提供了一种用于平滑二值图像的设备，包括用于检测构成可能缺口的像素的检测装置；用于将每一个可能缺口及其周围的像素与多个模板进行比较，以判断所述可能缺口是否真正缺口或者独立噪声的装置；以及，通过改变真正缺口和独立噪声的像素的值来消除真正缺口和独立噪声的消除装置。
在一个优选实施例中，所述识别装置包括存储装置，用于存储代表所述多个模板的，具有不同优先级的条件的最简化集合；以及比较装置，用于根据所述条件的所述优先级，比较各条件与所述可能的缺口周围的对应像素，如果存在不被满足的条件，则跳过当前的可能缺口；如果所述简化集合的条件得到满足，则将该可能缺口判定为真实的缺口。
本发明还提供了还提供了一种存储介质，其特征在于，在其中存储了用于实现上述方法的程序代码。


本发明的其它目的、特征和优点将在阅读下文对优选实施例的详细说明后变得更为清楚。附图作为说明书的一部分用于图解本发明的实施例，并和说明书一起用于解释本发明的原理。在附图中
图1是一个像素模板阵列，图示了在7×7的区域中所有像素的编号顺序，以及用来判断是否应当处理一个像素的最为典型的L形像素组；图2是一个像素模板阵列，图示了在7×7的区域中所有像素的编号顺序，以及用来判断是否应当处理一个像素的最为典型的T形像素组；图3到25是用在本发明的第一实施例中的模板；图26到31的流程示了本发明第一实施例的检测步骤的详细流程；图32到40的流程示了本发明第一实施例的比较步骤和消除步骤的详细流程；图41是图示存储空间变换处理的示意图；图42是可以用来实现本发明的计算机系统的一个例子的框图；图43是一个像素模板阵列，其图示了在8×8阵列中像素的编号；图44到51图示了在本发明的第二实施例中，用于填充缺口的8个模板；图52到54图示了在本发明的第二实施例中，用于消除凸起的3个模板；图55图示了对应于图44到51的逻辑算法；图56图示了对应于图52到54的逻辑算法。
具体实施例方式
计算机系统举例本发明的方法和设备可以在任何信息处理设备中实现。所述信息处理设备例如是个人计算机(PC)、笔记本电脑、嵌入扫描仪、复印机、传真机等的单片机(SCM)，等等。对于本领域普通技术人员，很容易通过软件、硬件和/或固件实现本发明的方法和设备。尤其应注意到，对于本领域普通技术人员显而易见的是，为了执行本方法的任何步骤或者步骤的组合，或者本发明的设备的任何部件或者部件的组合，可能需要使用输入输出设备、存储设备以及微处理器比如CPU等。在下面对本发明的方法和设备的说明中不见得提到这些设备，但实际上使用了这些设备。
作为上述信息处理设备，图42的框图示出了一个计算机系统的举例，在其中可以实现本发明的方法和设备。应注意的是，示于图42的计算机系统只是用于说明，并非要限制本发明的范围。
从硬件的角度来讲，计算机1包括一个CPU 6、一个硬盘(HD)5、一个RAM 7、一个ROM 8和输入输出设备12。输入输出设备可以包括输入装置比如键盘、触控板、跟踪球和鼠标等，输出装置比如打印机和监视器，以及输入输出装置比如软盘驱动器、光盘驱动器和通信端口。
从软件的角度讲，所述计算机主要包括操作系统(OS)9、输入输出驱动程序11和各种应用程序10。作为操作系统，可以使用市场上可购买的任何操作系统，比如Windows系列以及基于Linux的操作系统。输入输出驱动程序分别用于驱动所述输入输出设备。所述应用程序可以是任何应用程序，比如文本处理程序、图像处理程序等，其中包括可以用在本发明中的以及专为本发明编制的、可调用所述已有程序的应用程序。
这样，在本发明中，可以由操作系统、应用程序和输入输出驱动程序在所述计算机的硬件中实现本发明的方法和设备。
另外，计算机1可以连接到数字装置3和应用设备2。数字装置可以用作图像源，可以是照相机、摄像机、扫描仪或者用于将模拟图像转换为数字图像的数字化仪。本发明的设备和方法获得的结果被输出到应用设备2，后者根据所述结果，执行适当的操作。该应用设备也可以实现为在计算机1中实现的另一个应用(与硬件相结合)，用于进一步处理所述图像。
用于平滑二值图像的方法和设备简言之，本发明提供了一种计算机实现的用于平滑二值图像的方法和设备。
本发明的设备包括用于检测构成可能缺口的像素的检测装置；用于将每一个可能缺口及其周围的像素与多个模板进行比较，以判断所述可能缺口是否真正缺口或者独立噪声的装置；以及，通过改变真正缺口和独立噪声的像素的值来消除真正缺口和独立噪声的消除装置。
取决于图像质量和要达到的平滑效果，判断什么是噪声的标准会发生变化。例如，对于高质量的图像，只有背景上的单个前景像素，或者单个像素大小的缺口或者凸起，才被视为要消除或者平滑的噪声。如果图像的质量差，则噪声(包括缺口或者凸起)的大小可以调整到2个像素，如此等等。如果噪声的大小是两个或者多个像素，则可以将像素的连通性考虑在内。
在本说明书中，“独立噪声”的意思是其值与周围像素不同的岛状的像素，“缺口”和“凸起”的意思是在背景和前景的边界上的、其值与在该边界的方向上在其两侧的像素不同的像素。显然，“缺口”和“凸起”是两个相反的概念。如果将背景和前景反转，则缺口会变成凸起，凸起会变成缺口。例如，在图2中，如果前景是黑色的，则第1号像素是凸起；但是，如果前景是白色的，则第1号像素是一个缺口。因此，在下面的说明中，除非另行明确说明，“缺口”一词是指“独立噪声”、“缺口”或者“凸起”。
(第一实施例)在第一实施例中，缺口的大小是一个像素。
在该实施例中，所述检测装置被配置为在每一个像素行中检测被值不同的像素夹在中间的单个像素。例如，可以将具有这样的配置的模板沿着每一个像素行移动，以筛选出可能的单像素缺口/凸起。同样，模板的大小取决于图像的质量和要达到的平滑效果。
作为所述检测装置的一种变型，其可以包括扫描装置，用于以预定大小的像素组为单位，扫描图像的每一个行的像素，并且所述判断装置被配置为如果一个组中像素不是同一个值，则将该组中的像素视为可能缺口的像素；如果一个组中的像素为同一值，并且该组与具有不同值的一个或者多个像素相邻，则所述一个或者多个像素被视为可能缺口的像素。
由于上述变型按组处理像素，处理速度可以提高很多。所述组可以是任何数量的像素，但是最好是一个或者多个字节，以利于设备的CPU的处理。
图26到31图示了由所述检测装置执行的检测处理的一个具体的例子。其中，由扫描装置以字节为单位扫描像素行(图26中的步骤S1，S2，S8，S22和S24，图27中的步骤S606，图28中的步骤S1006，图29中的步骤S1020，图30中的步骤S1208，以及图31中的步骤S18)。对于每一字节，所述判断装置判断所述字节是否全白(步骤S2)或者全黑(S12)，如果是，则一般而言，所述字节不需要处理(步骤S8和S18)，但是除了步骤S4，S6，S10和S14，S16，S20所示的某些特殊情形之外。也就是，如果与该字节的末尾相邻的像素(步骤S4、S6以及步骤S14、S16)，和/或者与该字节的首部相邻的像素(步骤S10和步骤S20的“是”分支)，与该字节的值不同，则所述像素是可能缺口(见图27、28和29)。如果一个字节不是全白也不是全黑，则其中的所有像素都是应当被处理的可能缺口(步骤S12的“否”分支，并见图30)。
下一个步骤是用识别装置从可能缺口中识别真正的缺口(或者凸起)。为了便于描述，凸1和2图示了在一个7×7阵列中的像素的编号。在本说明书的表1-1到1-4以及图32到图40中，其中的等式左边的数字为图1和图2所示的像素编号，等式右边的数字是相应像素的值(1或者0)。另外，在下面的说明书和图1到25中，可能缺口的像素位于各图的中心(第1号像素)。
直观地看，如果一个像素以及相关的周围像素构成一个特定的模板，比如图3所示者，则该像素会被视为一个可能缺口。传统上，使用固定大小的模板来消除缺口，而固定大小的模板具有如上所述的缺点。也就是，如果模板太小，比如3×3，则平滑效果会太强。但是如果模板太大，比如7×7，平滑效果又太弱，因为模板覆盖了太多的像素，而平滑操作只应当对前景和背景之间的边界进行。因此，提出过使用多个模板，这些多个模板与目标像素区逐一比较。这样的方法会消耗大量的计算资源。
因此，在本发明的优选实施方式中，提出了执行一种逻辑模板匹配。
首先，设计多个模板。例如，在本实施例中，为了消除单像素缺口/凸起，填充缺口(前景为黑色)的条件如下1.可能像素在边缘方向被值不同的四个像素夹在中间，并且该可能像素和至少其它3个值相同的像素构成如图1所示的L形或者如图2所示的T形。显然，图1中的L形有一个镜像，并且L形及其镜像均可以旋转到四个方向(上、下、左、右)，因此共有8种情况。对于图2中的T形，因为T形可以旋转到四种方向，因此有四种情况。在图3到图23所示的具体例子中，只涉及三种情况图2所示的情形，图1所示的情形，以及图1所示情形的镜像。
2.如图3到5、10到12和17到19所示，如果可能像素与三个值相反的像素构成一个倒T形，则该可能像素是真正缺口。另外，如图6到9、14到17和20到23所示，如果所述倒T形的水平笔画的一个端点像素与该可能像素的值相同，则仅当该T形的水平笔画被扩展至少一个像素的情况下，该可能缺口才能被视为一个真正缺口。类似地，可以构建模板来删除凸起。如果前景是黑色的，则，作为一个例子，可以使用如图24和25所示的模板。又例如，如果一个图像中的前景和背景是平衡的，换句话说，如果难以分辨哪一种颜色是背景哪一种颜色是前景，则可以使用反转图3到23所示的模板所得到的模板。
注意，尽管图3到图25分别图示了7×7像素的阵列，但是实际使用的模板并不是7×7。在图3到25中，阴影部分的像素是无关像素。也就是说，模板仅由图3到25中的白像素和黑像素构成。
如果按照传统的模板匹配技术，则每一个可能像素要与上述每一个模板进行比较，这很耗费时间和计算能力在本发明的优选实施方式中，用一个逻辑条件的最简化集合来表示所述模板。
具体来说，上述模板可以用下述条件来分别表示表1-1

表1-2

表1-3

表1-4

图3到23的条件可以被化简为第1级1＝1第2级2，4，6＝0，1，0第3级8＝0第4级28|11＝0 OR 11|19＝0 OR 19|40＝0第5级(9，7＝0，0 and(3&5＝1 or 12&3＝1 or 5&18＝1))OR((9，7＝0，1或1，0)and 3&5＝1 and(12&3＝1 or 5&18＝1))
在上述最简条件集合中，上面的条件优先于下面的条件，共有五个优先级。对应地，可能像素周围的像素的重要程度是不同的。根据该最简集合和条件的优先级，可以设计如图32加上图33所示的逻辑算法。因此，所述识别装置可以包括存储装置，用于存储代表所述多个模板的，具有不同优先级的条件的最简化集合；以及比较装置，用于根据所述条件的所述优先级，比较各条件与所述可能的缺口周围的对应像素，如果存在不被满足的条件，则跳过当前的可能缺口；如果所述简化集合的条件得到满足，则将该可能缺口判定为真实的缺口。
类似地，图32加上图37图示了对应于图24和25的逻辑算法。
类似地，图34到36和图38到40图示了通过将图3到25所示的模板旋转到其它三个方向所获得的情况。
在图33到40的最后的步骤中，改变缺口的值，从而将缺口填充(或者将凸起消除)。
(第二实施例)在第二实施例中，缺口/凸起的大小是两个像素。
从第一实施例我们知道，本发明的关键是用不同优先级的条件的最简化集合来概括各种模板，也就是可能像素周围的像素具有不同的重要性。
显然，大小为两个像素的缺口与大小为单个像素的缺口没有本质的不同。不同之处在于，由于缺口的大小更大，模块可能需要相应地扩大。例如，对于沿着前景和背景之间的边界方向的两个像素的缺口(此后称为水平缺口)，T形或者L形的较短笔画需要加宽一个像素，较长笔画需要相应加长。因此，例如，在第一实施例的第1和第2点中提到的参数需要相应增大。
在这种情况下，当搜索可能缺口时，类似于第一实施例，使用典型的游程长度方法，也就是检测像素行中的黑白像素对。在此例中，首先检测W-B-B-W(白黑黑白)，然后判断可能缺口是否真正缺口。
对于阅读了本说明书的本领域普通技术人员来说，很容易设计各种模板，用逻辑条件来表示这些模板，并进一步对所述逻辑条件化简。
类似于第一实施例，根据最简条件集中的条件的优先级来检测环绕可能缺口的相关像素，一旦集合中有条件不被满足，则算法跳出，转到下一个可能缺口。这样，可以大大提高处理速度。
在第一实施例中，模板的设计遵循特定的标准。在实践中，模板的选择可以基于要被平滑的图像类型的统计数据。也就是说，根据要被处理的图像的属性，某些像素分布可能意味着存在需要填充的缺口或者需要消除的凸起。
图43到56图解了用于消除两个像素大小的缺口和凸起的模板的例子，以及相应的流程图。
为了便于描述，图43图示了8×8阵列中的像素的编号。在本说明书的表2-1到2-3以及图55到图56中，其中的等式左边的数字为图43所示的像素编号，等式右边的数字是相应像素的值(1或者0)。另外，在下面的说明书和图44到54中，可能缺口的像素位于第1号和第6号像素。
图44到51图示了用于填充缺口的8个模板，图52到54图示了用于消除凸起的三个模板。注意，尽管图44到图54分别图示了8×8像素的阵列，但是实际使用的模板并不是8×8。在图44到54中，阴影部分的像素是无关像素。也就是说，模板仅由图44到54中的白像素和黑像素构成。
具体地，上述模板可以分别用下述条件表示
表2-1

表2-2

表2-3

图44到51的条件可以被化简为第1级1，6＝1，1 && 2，19＝0，0第2级9，8，7，20＝0，0，0，0第3级4，5＝1，1第4级(3，18＝1，0 && 11，28＝0，0 && 12，29＝1，1)OR(3，18＝0，1&& 40，R3＝0，0 && 39，R2＝1，1)；OR3，18＝1，1 and 12，39＝1，1 and 11，40＝0，0 and(29＝1 or R2＝1)；OR3，18＝1，1 and 12，39＝1，1 and(11，40＝1，0 OR 11，40＝0，1)；OR3，18＝1，1 and((39，R2＝1，1 && 40，R3＝0，0) OR(12，29＝1，1 &&11，28＝0，0))在上述最简条件集合中，上面的条件优先于下面的条件，共有四个优先级。对应地，可能像素周围的像素的重要程度是不同的。根据该最简集合和条件的优先级，可以设计如图55所示的逻辑算法。因此，所述识别装置可以包括存储装置，用于存储代表所述多个模板的，具有不同优先级的条件的最简化集合；以及比较装置，用于根据所述条件的所述优先级，比较各条件与所述可能的缺口周围的对应像素，如果存在不被满足的条件，则跳过当前的可能缺口；如果所述简化集合的条件得到满足，则将该可能缺口判定为真实的缺口。
类似地，图56图示了对应于图52到54的逻辑算法。
在图55和图56的最后步骤中，改变缺口的值，从而填充该缺口(或者消除凸起)。
(第三实施例)为了提高本方法和设备的速度，降低内存消耗，本发明进一步提供了一种进行预处理的新颖的方法和装置。具体地，本发明提供了第一转换装置，用于对要探测的行在上述探测步骤之前进行预处理。
具体地，在一个二值图像中，一个像素对应于内存中的一个比特。值“0”代表黑像素，值“1”代表白像素。如第一和第二实施例中所述，当探测可能缺口时，本发明需要检测每一个像素，也就是需要对比特进行操作。然而，如我们所知，在目前的任何信息设备中，信息都是用字节表示的。这个问题会极大地降低处理速度，增大内存消耗。
为了解决这个问题，如图41所示，发明人提出来用转换装置将每一个比特扩展为一个字节。如图41所示，如果一个行包括N个像素，也就是N个比特，则将该行扩展为N个字节。对于白色的第n个像素(n＝1，2，3……N)(也就是，对于为“1”的第n个比特)，第n个字节的第((n-1)mod 8)+1)个比特被设置为1，这些N个字节的其它比特都被设置为0。然后，可以对这N个字节进行所述检测操作和比较操作，因为只存在两种字节零字节和非零字节。采用该转换装置的好处是简化了检测操作和比较操作，因为操作是直接在字节上进行的，而不是对比特进行操作。当恢复像素行时，本发明提供了第二转换装置，对每8个转换字节进行OR操作，就可以恢复像素行的一个相应字节。
(其它实施例)可以看到，第一实施例涉及平滑单个像素大小的缺口，第二实施例涉及平滑两个像素大小的缺口，并且两个像素是水平布置的(平行于前景和背景之间的边缘或者边界的方向)。本领域的普通技术人员可以想到，所述两个像素可以在竖直方向，或者在倾斜方向。
如果两个像素在竖直方向，那么显而易见，在图1和图2中，T形和L形的竖直笔画要延伸一个像素，并应当相应地调整相关的周围像素。同样，本领域的普通技术人员阅读了本说明书后能够容易地设计和/或选择模板，并化简条件集。
在倾斜方向的两个像素意味着这两个像素是八连通但不是四连通的。对于这种情况，在本说明书的启发之下，本领域的普通技术人员也可以设计出新的模板，并化简条件集。
如果必要，要填充的缺口的大小可以放大到3个或者更多个像素，其基本原理与本说明书中是一样的，并在本发明的保护范围之内。
另外，尽管在这里的实施例中，分别描述了单像素的情形和两个像素的情形，但是在实践中，可以同时检测和填充两种缺口(以及其它种类的缺口)，只需要将各化简条件集合并起来，并进一步化简所得到的并集即可。
存储介质本发明的所述目的还可以通过在如上所述的可以与所述图像源和后续处理设备通信的任何信息处理设备上运行一个程序或者一组程序来实现。所述信息处理设备、图像源和后续处理设备为公知的通用设备。因此，本发明的所述目的也可以仅仅通过提供实现所述方法或者设备的程序代码来实现。也就是说，存储有实现所述方法或者设备的程序代码的存储介质构成本发明。
对于本领域技术人员来说，可以轻易地用任何程序语言编程实现所述方法。因此，在此省略了对所述程序代码的详细描述。
显然，所述存储介质可以是本领域技术人员已知的，或者将来所开发出来的任何类型的存储介质，因此也没有必要在此对各种存储介质一一列举。
尽管结合具体步骤和结构描述了本发明，但是本发明不局限于这里所描述的细节。本申请应当覆盖所有不偏离本发明的精神和范围的变化、修改和变型。
权利要求
1.用于平滑二值图像的方法，包括下述步骤检测构成可能的缺口的像素；将每一个可能的缺口及其周围的像素与多个模板进行比较，以确定该可能的缺口是不是真实缺口或者独立噪声；通过改变真实缺口和独立噪声的像素的值来消除所述真实缺口和独立噪声。
2.如权利要求1所述的方法，其中，所述检测步骤包括检测每一个像素行中的一个或者多个具有相同值、被不同值的像素夹在中间的连通像素，其数量取决于要达到的平滑效果和/或图像质量。
3.如权利要求1所述的方法，其中，所述检测步骤包括将图像的像素行划分为具有相同大小的多个组；扫描每一个组，如果一个组中的像素不是同一个值，则该组中的像素被视为可能缺口的像素，或者，如果具有相同值的一组像素与具有不同值的一个或者多个像素相邻，则所述一个或者多个像素被视为可能缺口的像素。
4.如权利要求1到3之一所述的方法，其中，所述比较步骤是用一种逻辑算法实现的，其包括将所述多个模板用不同优先级的条件的一个最简化的集合来表示；根据所述条件的所述优先级，比较各条件与所述可能的缺口周围的对应像素，如果存在不被满足的条件，则跳过当前的可能缺口；如果所述简化集合的条件得到满足，则将该可能缺口判定为真实的缺口。
5.如权利要求4所述的方法，还包括在所述检测步骤之前的第一转换步骤，用于将包含N个像素的待处理行转换为N个字节，其中对于白色的第n个像素，其中n＝1，2，...N，将第n个字节的第((n-1)mod 8)+1)个比特设为“1”，将其它比特设为“0”，其它步骤针对所述N个字节执行；在所述消除步骤之后的第二转换步骤，通过对处理后的N个字节进行“或”操作，将处理后的N个字节转换为N个像素的像素行。
6.如权利要求1到3之一所述的方法，还包括在所述检测步骤之前的第一转换步骤，用于将包含N个像素的待处理行转换为N个字节，其中对于白色的第n个像素，其中n＝1，2，...N，将第n个字节的第((n-1)mod 8)+1)个比特设为“1”，将其它比特设为“0”，其它步骤针对所述N个字节执行；在所述消除步骤之后的第二转换步骤，通过对处理后的N个字节进行“或”操作，将处理后的N个字节转换为N个像素的像素行。
7.一种用于平滑二值图像的设备，包括用于检测构成可能缺口的像素的检测装置；用于将每一个可能缺口及其周围的像素与多个模板进行比较，以判断所述可能缺口是否真正缺口或者独立噪声的识别装置；以及，通过改变真正缺口和独立噪声的像素的值来消除真正缺口和独立噪声的消除装置。
8.如权利要求7所述的设备，其中，所述检测装置包括检测每一个像素行中的一个或者多个具有相同值、被不同值的像素夹在中间的连通像素，其数量取决于要达到的平滑效果和/或图像质量。
9.如权利要求7所述的设备，其中，所述检测装置包括扫描装置，用于以预定大小的像素组为单位扫描图像的每一行的像素；以及判断装置，被配置为如果一个组中的像素不是同一个值，则该组中的像素被视为可能缺口的像素，或者，如果具有相同值的一组像素与具有不同值的一个或者多个像素相邻，则所述一个或者多个像素被视为可能缺口的像素。
10.如权利要求7到9之一所述的设备，其中，所述识别装置包括存储装置，用于存储代表所述多个模板的，具有不同优先级的条件的最简化集合；以及比较装置，用于根据所述条件的所述优先级，比较各条件与所述可能的缺口周围的对应像素，如果存在不被满足的条件，则跳过当前的可能缺口；如果所述简化集合的条件得到满足，则将该可能缺口判定为真实的缺口。
11.如权利要求4所述的设备，还包括第一转换装置，用于将包含N个像素的待处理行转换为N个字节，其中对于白色的第n个像素，其中n＝1，2，...N，将第n个字节的第((n-1)mod 8)+1)个比特设为“1”，将其它比特设为“0”，其它装置针对所述N个字节进行操作；第二转换装置，通过对处理后的N个字节进行“或”操作，将处理后的N个字节转换为N个像素的像素行。
12.如权利要求7到9之一所述的设备，还包括第一转换装置，用于将包含N个像素的待处理行转换为N个字节，其中对于白色的第n个像素，其中n＝1，2，...N，将第n个字节的第((n-1)mod 8)+1)个比特设为“1”，将其它比特设为“0”，其它装置针对所述N个字节进行操作；第二转换装置，通过对处理后的N个字节进行“或”操作，将处理后的N个字节转换为N个像素的像素行。
13.一种存储介质，其特征在于，在其中存储了用于实现如权利要求1到6之一所述的方法的程序代码。
全文摘要
本申请涉及对二值图像进行平滑的方法、设备和存储介质。该方法包括下述步骤检测构成可能的缺口的像素；将每一个可能的缺口及其周围的像素与多个模板进行比较，以确定该可能的缺口是不是真实缺口或者独立噪声；通过改变真实缺口和独立噪声的像素的值来消除所述真实缺口和独立噪声。在一个优选实施例中，用逻辑算法而不是单个的固定大小的模板来实现所述多个模板，使得可以大大改善平滑效果和处理速度。
文档编号G06T5/00GK1848178SQ20051006518
公开日2006年10月18日 申请日期2005年4月13日 优先权日2005年4月13日
发明者赵洪生, 刘家强, 王艳清 申请人:佳能株式会社