一种色彩边缘的检测方法及图像处理设备的制作方法
【专利摘要】本发明实施例公开了一种色彩边缘的检测方法及图像处理设备。本发明实施例方法包括：获取待检测色彩的像素值；计算待测图像中的每一个像素点的原始像素值与待检测色彩的像素值之间的距离，将距离作为对应的像素点的第一像素值，得到第一图像；利用局部自适应二值化算法对第一图像中的所有像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，第二图像中显示色彩的边缘像素点，确定了该色彩的边缘，有效实现了图像中的指定色彩的边缘检测。
【专利说明】一种色彩边缘的检测方法及图像处理设备
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种色彩边缘的检测方法及图像处理设备。
【背景技术】
[0002]图像处理时常用于将待识别物体从背景中分离出来，如从路面中识别汽车、从纸上提取文字、从传送带上识别工件等等。这几个场景有一些共同特点:背景由于本身及光纤等原因，具有一定浅纹理或不均匀，同时前景与背景在边缘上的差异比较明显，并且在固定的应用场景中，背景本身基本上是不变的，对于此类的图像处理，通常使用边缘检测的方法。
[0003]现有技术中，常用的边缘检测算法广泛使用的如Canny算子、Sobel算子，高斯拉普拉斯算子等，然而这一类算法并不能对指定的一个色彩的边缘进行检测，不能在图像中确定色彩边缘。
【发明内容】
[0004]本发明实施例提供了一种色彩边缘的检测方法及图像处理设备，用于对图像中的指定色彩的边缘进行检测，能够有效得到该色彩的边缘。
[0005]本发明提供了一种色彩边缘的检测方法，包括:
[0006]获取待检测色彩的像素值；
[0007]计算待测图像中的每一个像素点的原始像素值与所述待检测色彩的像素值之间的距离，将所述距离作为对应的像素点的第一像素值，得到第一图像；
[0008]利用局部自适应二值化算法对所述第一图像中的所有像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，所述第二图像中显示所述色彩的边缘像素点。
[0009]本发明提供了一种图像处理设备，包括:
[0010]获取单元，用于获取待检测色彩的像素值；
[0011]计算单元，用于在所述获取单元获取所述待检测色彩的像素值之后，计算待测图像中的每一个像素点的原始像素值与所述待检测色彩的像素值之间的距离，将所述距离作为对应的像素点的第一像素值，得到第一图像；
[0012]二值化处理单元，用于在所述计算单元得到所述第一图像之后，利用局部自适应二值化算法对所述第一图像中的所有像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，所述第二图像中显示所述色彩的边缘像素点。
[0013]从以上技术方案可以看出，本发明实施例具有以下优点:
[0014]图像处理设备获取待检测色彩的像素值，计算待测图像中的每一个像素点的原始像素值与该待检测色彩的像素值之间的距离，将该距离作为对应的像素点的第一像素值，得到第一图像，且利用局部自适应二值化算法对第一图像中的所有像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，该第二图像中显示该待检测色彩的边缘像素点，确定了该色彩的边缘，有效实现了图像中的指定色彩的边缘检测。
【专利附图】
【附图说明】
[0015]图1为本发明实施例中色彩边缘的检测方法的一个示意图；
[0016]图2为本发明实施例中色彩边缘的检测方法的另一示意图；
[0017]图3a为本发明实施例中待测图像的示意图；
[0018]图3b为本发明实施例中第一图像的示意图；
[0019]图3c为本发明实施例中第二图像的示意图；
[0020]图3d为本发明实施例中第三图像的示意图；
[0021]图4为本发明实施例中图像处理设备的结构的一个示意图；
[0022]图5为本发明实施例中图像处理设备的结构的一个示意图。
【具体实施方式】
[0023]本发明实施例提供了一种色彩边缘的检测方法及图像处理设备，用于对图像中的指定色彩的边缘进行检测，能够有效得到该色彩的边缘。
[0024]请参阅图1，为本发明实施例中色彩边缘的检测方法的实施例，包括:
[0025]101、获取待检测色彩的像素值；
[0026]在本发明实施例中，图像处理设备导入待测图像之后，用户可确定进行边缘检测的色彩，具体可以为:用户可输出进行边缘检测的色彩的像素值，或者，用户可点击该待检测图像，图像处理设备检测到该点击操作之后，确定点击操作的位置的像素点，将该像素点的像素值作为待检测色彩的像素值，因此，图像处理设备可以获取到待检测色彩的像素值，该待检测色彩即为指定色彩。
[0027]102、计算待测图像中的每一个像素点的原始像素值与待检测色彩的像素值之间的距离，将距离作为对应的像素点的第一像素值，得到第一图像；
[0028]在本发明实施例中，图像处理设备将计算待测图像中的每一个像素点的原始像素值与待检测色彩的像素值之间的距离，将该距离作为对应的像素点的第一像素值，由所有的像素点的第一像素值构成的图像为第一图像。
[0029]103、利用局部自适应二值化算法对第一图像中的所有像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，第二图像中显示待检测色彩的边缘像素点。
[0030]在本发明实施例中，利用局部自适应二值化算法对第一图像中的所有像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，且该第二图像中显示待检测色彩的边缘像素点。[0031 ] 在本发明实施例中，利用局部自适应二值化算法对第一图像进行二值化处理之后，得到的第二图像的黑白图像，该第二图像中的像素点的像素值为O或者255，使得边缘像素点在第二图像中以黑色或者白色显示。
[0032]在本发明实施例中，图像处理设备获取待检测色彩的像素值，计算待测图像中的每一个像素点的原始像素值与该待检测色彩的像素值之间的距离，将该距离作为对应的像素点的第一像素值，得到第一图像，且利用局部自适应二值化算法对第一图像中的所有像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，该第二图像中显示该待检测色彩的边缘像素点，确定了该色彩的边缘，有效实现了图像中的指定色彩的边缘检测。
[0033]为了更好的理解本发明实施例中的技术方案，请参阅图2，为本发明实施例中色彩边缘的检测方法的实施例，包括:
[0034]201、获取待检测色彩的像素值；
[0035]步骤201与图1所示实施例中描述的步骤101中的内容相似，此处不再赘述。
[0036]202、计算待测图像中的每一个像素点的原始像素值与待检测色彩的像素值之间的距离，将距离作为对应的像素点的第一像素值，得到第一图像；
[0037]在本发明实施例中，图像处理设备将计算待测图像中的每一个像素点的原始像素值与待检测色彩的像素值之间的距离，将该距离作为对应的像素点的第一像素值，由所有的像素点的第一像素值构成的图像为第一图像。
[0038]其中，距离可以为欧式距离，图像处理设备可使用以下的公式分别计算待测图像中的每一个像素点的第一像素值，公式如下:
[0039]Dis(i, j) =sqrt (2+(g^gj) 2+(b1-b」)2)
[0040]其中，i表示像素点i，j表示像素点j，r表示红绿蓝(英文全称为:Red，Green,Blue，缩写为:RGB)颜色空间r通道值，g表示RGB颜色空间g通道值，b表示RGB颜色空间b通道值,其中，ri； gi； bi为像素点i的像素值，rj; gj; b」为像素点j的像素值，且像素点j为待检测色彩的像素值。
[0041]需要说明的是，图像处理设备还可使用其他距离的计算方式计算待测图像中的每一个像素点的像素值与待检测色彩的像素值之间的距离，或者图像处理设备还可将待测图像的像素值及待检测色彩的像素值转换到其他颜色空间计算距离，其他颜色空间可以但不限于以下的颜色空间:色调、饱和度、亮度(英文全称为:Hue, Saturat1n, Value,缩写为:HSV)颜色空间，明亮度、色度(英文全称为:Luminance、Chrominance，缩写为:YUV)颜色空间。
[0042]203、利用局部自适应二值化算法对第一图像中的所有像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，第二图像中显示待检测色彩的边缘像素点。
[0043]在本发明实施例中，图像处理设备得到第一图像之后，将利用局部自适应二值化算法对第一图像中的所有像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，第二图像中显示待检测色彩的边缘像素点。
[0044]其中，局部自适应二值化算法的窗口大小为3*3，且该局部自适应二值化算法为wolf局部自适应二值化算法,或者为Niblack 二值化算法,或者为sauvola 二值化算法。
[0045]其中，若使用wolf局部自适应二值化算法，且窗口大小为3*3，则可通过以下方式计算窗口中心像素点的灰度的计算值，公式如下:
[0046]T=m_ka (m_M)；
[0047]a=l-s/R ；
[0048]R=max (s)；
[0049]其中，T表示窗口中心像素点的灰度的计算值，m表示窗口内所有像素点的灰度值的均值，Μ表示窗口内的所有像素点中最小的灰度值，k为常数，可以为0.4，s表示窗口内所有像素点的灰度值的方差。
[0050]在利用局部自适应二值化算法得到窗口中心像素点的灰度的计算值之后，图像处理设备判断该灰度的计算值是否大于预先设置的阈值，若大于，则将该窗口中心像素点的像素值设置为0，若小于或等于，则将该窗口中心像素点的像素值设置为255，或者，图像处理设备判断该灰度的计算值是否大于预先设置的阈值，若大于，则将窗口中心像素点设置为255,若小于或等于,则将窗口中心像素点的像素值设置为O。
[0051]通过上述的方式对第一图像进行二值化处理之后，得到的第二图像为黑白图像，使得该第二图像中的白色像素点为待检测色彩的边缘像素点，或者该第二图像中的黑色像素点为待检测色彩的边缘像素点。
[0052]204、对第二图像中的边缘像素点进行二次修正处理及去除点噪处理，得到优化后的第三图像。
[0053]在本发明实施例中，为了使得得到的边缘像素点更加准确，图像处理设备还将对第二图像进行优化处理，即图像处理设备将对第二图像中的边缘像素点进行二次修正处理及去除点噪处理，得到优化后的第三图像。
[0054]在本发明实施例中，图像处理设备可以先对第二图像进行二次修正处理，再对二次修正处理后的第二图像进行去除点噪处理，得到第三图像，或者图像处理设备可以先对第二图像进行去除点噪处理，再对去除点噪处理后的第二图像进行二次修正处理，得到优化后的第三图像，在实际应用中，可根据需要设置二次修正处理及去除点噪处理的先后顺序，此处不做限定。
[0055]在本发明实施例中，图像处理设备可按照以下方式对第二图像进行二次修正处理，包括:计算第二图像中的边缘像素点在待测图像中的原始像素值与待检测色彩的像素值之间的距离；判断第二图像中的边缘像素点在待测图像中的原始像素值与待检测色彩的像素值之间的距离是否大于预先设置的第一数值；若是，则将边缘像素点的第二像素值修改为非边缘像素点的第二像素值，将该边缘像素点修正为非边缘像素点，若否，则保留该边缘像素点。
[0056]在本发明实施例中，图像处理设备还可按照以下方式对第二图像进行二次修正处理，包括:判断第二图像中的边缘像素点在第一图像中的第一像素值是否大于预先设置的第二数值；若是，则将边缘像素点的第二像素值修改为非边缘像素点的第二像素值，若否，则保留该边缘像素点。
[0057]在本发明实施例中，图像处理设备可按照以下方式对第二图像或者已经进行二次修正处理的第二图像进行去除点噪处理，包括:判断第二图像中的与边缘像素点相邻的八个像素点是否均为非边缘像素点；若与边缘像素点相邻的八个像素点均为非边缘像素点，则将边缘像素点的第二像素值修改为非边缘像素点的第二像素值，若与边缘像素点相邻的八个像素点不都为非边缘像素点，则保留该边缘像素点。
[0058]在本发明实施例中，图像处理设备获取待检测色彩的像素值，计算待测图像中的每一个像素点的原始像素值与该待检测色彩的像素值之间的距离，将该距离作为对应的像素点的第一像素值，得到第一图像，且利用局部自适应二值化算法对第一图像中的所有像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，该第二图像中显示该待检测色彩的边缘像素点，并对该第二图像进行二次修正处理及去除点噪处理，得到优化后的第三图像，该第三图像中显示待检测色彩的边缘像素点，有效实现了图像中的指定色彩的边缘检测。
[0059]为了更好的理解本发明实施例中的色彩边缘的检测方法，下面将详细介绍一个具体的应用场景，包括:
[0060]图像处理设备导入待测图像，请参阅图3a，图3a为待测图像，用户需要对红色的边缘进行检测，则输入红色的像素值，图像处理设备获得该红色的像素值之后，将分别计算该待测图像中的每一个像素点的原始像素值与该红色的像素值之间的距离，并将该距离作为对应的像素点的第一像素值，得到第一图像，请参阅图3b，图3b为本发明实施例中待测图像进行距离计算后得到的第一图像，接着，图像处理设备利用局部自适应二值化算法对该第一图像中的每一个像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，请参阅图3c，为本发明实施例中，第一图像进行二值化处理之后得到的第二图像，且图3c中显示的白色部分即为红色的边缘像素点，为了对得到的边缘像素点进行优化处理，图像处理设备将对第二图像进行二次修正处理及去除点噪处理，请参阅图3d，为本发明实施例中，对第二图像进行二次修正处理及出去点噪处理之后得到的第三图像。
[0061]请参阅图4，为本发明实施例中图像处理设备的结构的一个实施例，包括:
[0062]获取单元401，用于获取待检测色彩的像素值；
[0063]计算单元402，用于在获取单元401获取待检测色彩的像素值之后，计算待测图像中的每一个像素点的原始像素值与待检测色彩的像素值之间的距离，将距离作为对应的像素点的第一像素值，得到第一图像；
[0064]二值化处理单元403，用于在计算单元402得到第一图像之后，利用局部自适应二值化算法对第一图像中的所有像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，第二图像中显示色彩的边缘像素点。
[0065]在本发明实施例中，图像处理设备中的获取单元401获取待检测色彩的像素值之后，计算单元402计算待测图像中的每一个像素点的原始像素值与待检测色彩的像素值之间的距离，将距离作为对应的像素点的第一像素值，得到第一图像，接着，二值化处理单元403利用局部自适应二值化算法对第一图像中的所有像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，第二图像中显示色彩的边缘像素点。
[0066]在本发明实施例中，图像处理设备获取待检测色彩的像素值，计算待测图像中的每一个像素点的原始像素值与该待检测色彩的像素值之间的距离，将该距离作为对应的像素点的第一像素值，得到第一图像，且利用局部自适应二值化算法对第一图像中的所有像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，该第二图像中显示该待检测色彩的边缘像素点，确定了该色彩的边缘，有效实现了图像中的指定色彩的边缘检测。
[0067]为了更好的理解本发明实施中的图像处理设备，请参阅图5，为本发明实施例中图像处理设备的结构的实施例，包括:
[0068]如图4所示实施例中描述的获取单元401、计算单元401及二值化处理单元403，且与图4所示实施例中描述的内容相似，此处不再赘述。
[0069]在本发明实施例中，若计算单元402计算的距离为欧式距离；则计算单元402具体用于按照如下方式一次计算每一个像素点的欧式距离:
[0070]Dis(i, j) =sqrt ((riTj) 2+ (g1-gj) 2+ (b1-bj)2)
[0071 ] 其中，i表示像素点i，j表示像素点j，r表示红绿蓝RGB颜色空间r通道值，g表示RGB颜色空间g通道值，b表示RGB颜色空间b通道值，其中，ri； gi；匕为像素点i的像素值，rj; gj, bj为像素点j的像素值，且像素点j为待检测色彩的像素值。
[0072]在本发明实施例中，局部自适应二值化算法的窗口大小为3*3，局部自适应二值化算法为wolf局部自适应二值化算法,或者为Niblack 二值化算法,或者为sauvola 二值化算法。
[0073]在本发明实施例中，图像处理设备还包括:
[0074]优化单元501，用于在二值化处理单元403得到第二图像之后，对第二图像中的边缘像素点进行二次修正处理及去除点噪处理，得到优化后的第三图像。
[0075]在本发明实施例中，优化单元501包括:
[0076]距离计算单元502，用于在二值化处理单元403得到第二图像之后，计算第二图像中的边缘像素点在待测图像中的原始像素值与待检测色彩的像素值之间的距离；
[0077]第一判断单元503，用于判断距离是否大于预先设置的第一数值；
[0078]第一修改单元504，用于在第一判断单元503确定距离大于预先设置的第一数值时，将边缘像素点的第二像素值修改为非边缘像素点的第二像素值。
[0079]在本发明实施例中，优化单元501还可以是包括:
[0080]第二判断单元505，用于在二值化处理单元403得到第二图像之后，判断第二图像中的边缘像素点在第一图像中的第一像素值是否大于预先设置的第二数值；
[0081]第二修改单元506，用于在第二判断确定505第二图像中的边缘像素点在第一图像中的第一像素点大于预先设置的第二数值时，将边缘像素点的第二像素值修改为非边缘像素点的第二像素值。
[0082]在本发明实施例中，优化单元501还包括:
[0083]第三判断单元507，用于判断第二图像中的与边缘像素点相邻的八个像素点是否均为非边缘像素点；
[0084]第三修改单元508，用于在第三判断单元507确定第二图像中的与边缘像素点相邻的八个像素点均为非边缘像素点，则将边缘像素点的第二像素值修改为非边缘像素点的第二像素值。
[0085]在本发明实施例中，图像处理设备中的获取单元401获取待检测色彩的像素值之后，计算单元402计算待测图像中的每一个像素点的原始像素值与待检测色彩的像素值之间的距离，将距离作为对应的像素点的第一像素值，得到第一图像，接着，二值化处理单元403利用局部自适应二值化算法对第一图像中的所有像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，第二图像中显示色彩的边缘像素点。
[0086]为了对第二图像中的边缘像素点进行优化处理，图像处理设备中的优化单元501还将对第二图像中的边缘像素点进行二次修正处理及去除点噪处理，得到优化后的第三图像。具体的优化单元501中的距离计算单元502计算第二图像中的边缘像素点在待测图像中的原始像素值与待检测色彩的像素值之间的距离；接着第一判断单元503判断距离是否大于预先设置的第一数值；且若第一判断单元503确定该距离大于预先设置的第一数值，则第一修改单元504将边缘像素点的第二像素值修改为非边缘像素点的第二像素值；或者，优化单元501中的第二判断单元505判断第二图像中的边缘像素点在第一图像中的第一像素值是否大于预先设置的第二数值；在第二判断确定505第二图像中的边缘像素点在第一图像中的第一像素点大于预先设置的第二数值时，第二修改单元506将边缘像素点的第二像素值修改为非边缘像素点的第二像素值。优化单元501在对第二图像的边缘像素点进行二次修正处理之后，还将由优化单元501中的第三判断单元507判断第二图像中的与边缘像素点相邻的八个像素点是否均为非边缘像素点；且在第三判断单元507确定第二图像中的与边缘像素点相邻的八个像素点均为非边缘像素点时，第三修改单元509将边缘像素点的第二像素值修改为非边缘像素点的第二像素值。
[0087]在本发明实施例中，图像处理设备获取待检测色彩的像素值，计算待测图像中的每一个像素点的原始像素值与该待检测色彩的像素值之间的距离，将该距离作为对应的像素点的第一像素值，得到第一图像，且利用局部自适应二值化算法对第一图像中的所有像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，该第二图像中显示该待检测色彩的边缘像素点，并对该第二图像进行二次修正处理及去除点噪处理，得到优化后的第三图像，该第三图像中显示待检测色彩的边缘像素点，有效实现了图像中的指定色彩的边缘检测。
[0088]本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。
[0089]以上对本发明所提供的一种色彩边缘的检测方法及图像处理设备进行了详细介绍，对于本领域的一般技术人员，依据本发明实施例的思想，在【具体实施方式】及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
【权利要求】
1.一种色彩边缘的检测方法，其特征在于，包括: 获取待检测色彩的像素值； 计算待测图像中的每一个像素点的原始像素值与所述待检测色彩的像素值之间的距离，将所述距离作为对应的像素点的第一像素值，得到第一图像； 利用局部自适应二值化算法对所述第一图像中的所有像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，所述第二图像中显示所述色彩的边缘像素点。
2.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述距离为欧式距离； 则计算待测图像中的每一个像素点的像素值与所述待检测色彩的像素值之间的距离，将所述距离作为对应的像素点的第一像素值，得到第一图像包括: 按照如下方式一次计算每一个像素点的欧式距离:
Dis (i, j) =sqrt ((i^-rj) 2+ (g^gj) 2+ (b^bj)2) 其中，i表示像素点i, j表示像素点j, r表示红绿蓝RGB颜色空间r通道值，g表示RGB颜色空间g通道值，b表示RGB颜色空间b通道值，其中，ri； gi；匕为像素点i的像素值，rj; gj, bj为像素点j的像素值，且像素点j为待检测色彩的像素值。
3.根据权利要求1所述的检测方法，其特征在于，所述局部自适应二值化算法的窗口大小为3*3，所述局部自适应二值化算法为wolf局部自适应二值化算法，或者为Niblack 二值化算法，或者为sauvola 二值化算法。
4.根据权利要求1至3中任意一项所述的检测方法，其特征在于，所述方法还包括: 对所述第二图像中的边缘像素点进行二次修正处理及去除点噪处理，得到优化后的第二图像。
5.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述对所述第二图像中的边缘像素点进行二次修正处理包括: 计算所述第二图像中的边缘像素点在所述待测图像中的原始像素值与所述待检测色彩的像素值之间的距离； 判断所述距离是否大于预先设置的第一数值； 若是，则将所述边缘像素点的第二像素值修改为非边缘像素点的第二像素值。
6.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述对所述第二图像中的边缘像素点进行二次修正处理包括: 判断所述第二图像中的边缘像素点在所述第一图像中的第一像素值是否大于预先设置的第二数值； 若是，则将所述边缘像素点的第二像素值修改为非边缘像素点的第二像素值。
7.根据权利要求4所述的检测方法，其特征在于，所述对所述第二图像中的边缘像素点进行去除点噪处理包括: 判断所述第二图像中的与边缘像素点相邻的八个像素点是否均为非边缘像素点； 若是，则将所述边缘像素点的第二像素值修改为非边缘像素点的第二像素值。
8.一种图像处理设备，其特征在于，包括: 获取单元，用于获取待检测色彩的像素值； 计算单元，用于在所述获取单元获取所述待检测色彩的像素值之后，计算待测图像中的每一个像素点的原始像素值与所述待检测色彩的像素值之间的距离，将所述距离作为对应的像素点的第一像素值，得到第一图像； 二值化处理单元，用于在所述计算单元得到所述第一图像之后，利用局部自适应二值化算法对所述第一图像中的所有像素点的第一像素值进行二值化处理，得到第二图像，所述第二图像中显示所述色彩的边缘像素点。
9.根据权利要求1所述的图像处理设备，其特征在于，所述距离为欧式距离； 则所述计算单元具体用于按照如下方式一次计算每一个像素点的欧式距离:
Dis (i, j) =sqrt ( (^tj) 2+ (g^gj)2+ (b^bj)2) 其中，i表示像素点i, j表示像素点j, r表示红绿蓝RGB颜色空间r通道值，g表示RGB颜色空间g通道值，b表示RGB颜色空间b通道值，其中，ri； gi；匕为像素点i的像素值，rj; gj, bj为像素点j的像素值，且像素点j为待检测色彩的像素值。
10.根据权利要求8所述的检测方法，其特征在于，所述局部自适应二值化算法的窗口大小为3*3，所述局部自适应二值化算法为wolf局部自适应二值化算法，或者为Niblack 二值化算法，或者为sauvola 二值化算法。
11.根据权利要求8至10任一项所述的图像处理设备，其特征在于，所述图像处理设备还包括: 优化单元，用于在所述二值化处理单元得到所述第二图像之后，对所述第二图像中的边缘像素点进行二次修正处理及去除点噪处理，得到优化后的第三图像。
12.根据权利要求11所述的图像处理设备，其特征在于，所述优化单元包括: 距离计算单元，用于在所述二值化处理单元得到所述第二图像之后，计算所述第二图像中的边缘像素点在所述待测图像中的原始像素值与所述待检测色彩的像素值之间的距离； 第一判断单元，用于判断所述距离是否大于预先设置的第一数值； 第一修改单元，用于在所述第一判断单元确定所述距离大于所述预先设置的第一数值时，将所述边缘像素点的第二像素值修改为非边缘像素点的第二像素值。
13.根据权利要求11所述的图像处理设备，其特征在于，所述优化单元包括:第二判断单元，用于在所述二值化处理单元得到所述第二图像之后，判断所述第二图像中的边缘像素点在所述第一图像中的第一像素值是否大于预先设置的第二数值； 第二修改单元，用于在所述第二判断确定所述第二图像中的边缘像素点在所述第一图像中的第一像素点大于所述预先设置的第二数值时，将所述边缘像素点的第二像素值修改为非边缘像素点的第二像素值。
14.根据权利要求12或13所述的图像处理设备，其特征在于，所述优化单元还包括: 第三判断单元，用于判断所述第二图像中的与边缘像素点相邻的八个像素点是否均为非边缘像素点；第三修改单元，用于在所述第三判断单元确定所述第二图像中的与边缘像素点相邻的八个像素点均为非边缘像素点，则将所述边缘像素点的第二像素值修改为非边缘像素点的第二像素值。
【文档编号】G06K9/00GK104346599SQ201310311875
【公开日】2015年2月11日 申请日期:2013年7月23日 优先权日:2013年7月23日
【发明者】陈泳君 申请人:深圳市腾讯计算机系统有限公司