一种图像处理方法及装置与流程

本发明涉及图像的处理技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术：

现如今，用户常常需要对各种证件、文档、照片等，进行打印、传真、扫描和复印等处理，并且，对得到的打印件、传真件、扫描件和复印件等图像往往具有较高的图像质量要求。

由于图像中大多都包含有内容部分和背景部分，而图像中的背景部分是非必要，并且，背景部分的存在会干扰内容部分在打印、传真、扫描和复印过程中的识别，导致得到的打印件、传真件、扫描件和复印件等的图像质量较差。

为解决上述问题，现有技术中，针对整个图像进行统一的背景去除处理。也即，针对整个图像，设定一个固定的背景去除阈值，并通过这一个固定的背景去除阈值对整个图像进行统一的背景去除处理。

在实现本发明过程中，发明人发现现有技术中至少存在如下问题：

现有技术中，针对整个图像的背景部分和内容部分，都是通过一个固定的背景去除阈值进行背景去除处理，会造成对图像的过度处理，进而导致图像中内容部分的丢失，背景去除处理的效果较差。

技术实现要素：

有鉴于此，本发明实施例提供了一种图像处理方法及装置，用以解决现有技术中由于对整个图像进行统一的背景去除处理导致的过度处理问题，以及进而导致的图像中内容部分丢失的问题。

一方面，本发明实施例提供了一种图像处理方法，包括：

将待处理图像划分为至少两个数据块；

对每个所述数据块进行识别，以获得每个所述数据块的识别结果，每个所述数据块的识别结果包括所述数据块为内容数据块或者所述数据块为背景数据块；

根据每个所述数据块的识别结果，获得每个所述数据块的背景去除阈值；

根据每个所述数据块的背景去除阈值，对每个所述数据块进行背景去除处理。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，对每个所述数据块进行识别，以获得每个所述数据块的识别结果，包括：

获取每个所述数据块中像素点的像素值的平均值；

根据每个所述数据块中像素点的像素值以及每个所述数据块中像素点的像素值的平均值，获得每个所述数据块中目标像素点的数目，所述目标像素点为所在数据块中像素值与所述数据块中像素点的像素值的平均值之间的差异度大于或者等于预设的差异阈值的像素点；

将每个所述数据块中目标像素点的数目分别与预设的数目阈值进行比较；

将所述目标像素点的数目小于或者等于所述数目阈值的数据块识别为内容数据块，或者，将所述目标像素点的数目大于所述数目阈值的数据块识别为背景数据块。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，对每个所述数据块进行识别，以获得每个所述数据块的识别结果，包括：

获取每个所述数据块中像素点的像素值的平均值；

根据每个所述数据块中像素点的像素值以及每个所述数据块中像素点的像素值的平均值，获得每个所述数据块的像素值的方差；

将每个所述数据块的像素值的方差分别与预设的方差阈值进行比较；

将所述像素值的方差大于或者等于所述方差阈值的数据块识别为内容数据块，或者，将所述像素值的方差小于所述方差阈值的数据块识别为背景数据块。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，根据每个所述数据块的识别结果，获得每个所述数据块的背景去除阈值，包括：

若所述数据块为背景数据块，通过如下所述的公式，获得所述背景去除阈值：

$C_N=\frac{C_{M-1}\·(M-1)+A_N}{M}$

其中，C_N为所述数据块的背景去除阈值，N为所述数据块在所述至少两个数据块中的处理次序号，M为所述数据块在背景数据块中的处理次序号，C_M-1为所述数据块的前一个背景数据块的背景去除阈值，A_N为所述数据块中像素点的像素值的平均值；

若所述数据块为内容数据块，通过如下所述的公式，获得所述背景去除阈值：

C_N＝C_N-1+O

其中，C_N为所述数据块的背景去除阈值，N为所述数据块在所述至少两个数据块中的处理次序号，C_N-1为所述数据块的前一个数据块的背景去除阈值，O为补偿系数。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，根据每个所述数据块的识别结果，获得每个所述数据块的背景去除阈值，包括：

对于每个所述数据块，从所述数据块中选择一个像素点，以作为候选像素点；

获得所述数据块中所述候选像素点的第一指定范围内像素点数目与所述候选像素点的第二指定范围内像素点数目之间的差值的绝对值，所述第一指定范围与所述第二指定范围完全不重合；

将所述绝对值与预设的绝对值阈值进行比较；

若所述绝对值小于或者等于所述绝对值阈值，确定所述候选像素点的像素值为所述数据块的背景去除阈值。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，根据每个所述数据块的识别结果，获得每个所述数据块的背景去除阈值，包括：

预设第一背景阈值，所述第一背景阈值为背景数据块的背景去除阈值；若数据块为背景数据块，将所述第一背景去除阈值作为所述数据块的背景去除阈值；和/或，

预设第二背景阈值，所述第二背景阈值为内容数据块的背景去除阈值；若数据块为内容数据块，将所述第二背景去除阈值作为所述数据块的背景去除阈值。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，根据每个所述数据块的识别结果，获得每个所述数据块的背景去除阈值，包括：

根据每个所述数据块的识别结果，确定目标数据块，所述目标数据块之前的所有数据块为背景数据块，自所述目标数据块之后的所有数据块为内容数据块；

获取所述目标数据块之前的每个所述数据块中像素点的像素值的平均值，以作为所述目标数据块之前的所有数据块中每个所述数据块的背景去除阈值；以及，获取所述目标数据块之前的所有背景数据块的背景去除阈值之和的平均值，以作为自所述目标数据块之后的所有数据块中每个所述数据块的背景去除阈值。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，根据每个所述数据块的背景去除阈值，对每个所述数据块进行背景去除处理，包括：

根据每个所述数据块中像素点的像素值以及每个所述数据块的背景去除阈值，确定所在数据块中像素值大于所述数据块的背景去除阈值的像素点，以作为每个所述数据块中第一指定像素点；将每个所述数据块中第一指定像素点的像素值调整为最大像素值；或者，

根据每个所述数据块中像素点的像素值以及每个所述数据块的背景去除阈值，确定所在数据块中像素值小于或者等于所述数据块的背景去除阈值的像素点，以作为每个所述数据块中第二指定像素点；保持每个所述数据块中第二指定像素点的像素值不变。

上述技术方案中的一个技术方案具有如下有益效果：

本发明实施例中，通过将待处理图像划分为至少两个数据块，然后，对每个所述数据块进行识别，以获得每个所述数据块的识别结果，每个所述数据块的识别结果包括所述数据块为内容数据块或者所述数据块为背景数据块，从而，根据每个所述数据块的识别结果，获得每个所述数据块的背景去除阈值，进而，根据每个所述数据块的背景去除阈值，对每个所述数据块进行背景去除处理。本发明实施例中，通过将待处理图像划分为至少两个较小的数据块，然后，根据每个划分后的数据块的识别结果获取每个数据块各自对应的一个背景去除阈值，用以进行背景去除处理，区别于现有技术中使用一个固定的背景去除阈值对整个待处理图像进行背景去除处理，本发明实施例中使用了至少两个背景去除阈值分别对待处理图像中的数据块进行背景去除处理，并且，每个数据块的背景去除阈值是根据数据块的识别结果确定的，因而避免了图像的过度处理问题，进而也避免了内容部分丢失的问题，能够有效地提高背景去除质量，提升了背景去除效率，因此，本发明实施例能够解决现有技术中由于对整个图像进行统一的背景去除处理导致的过度处理问题，以及进而导致的图像中内容部分丢失的问题。

另一方面，本发明实施例提供了一种图像处理装置，包括：

划分单元，用于将待处理图像划分为至少两个数据块；

识别单元，用于对每个所述数据块进行识别，以获得每个所述数据块的识别结果，每个所述数据块的识别结果包括所述数据块为内容数据块或者所述数据块为背景数据块；

获取单元，用于根据每个所述数据块的识别结果，获得每个所述数据块的背景去除阈值；

处理单元，用于根据每个所述数据块的背景去除阈值，对每个所述数据块进行背景去除处理。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述识别单元，具体用于：

获取每个所述数据块中像素点的像素值的平均值；

根据每个所述数据块中像素点的像素值以及每个所述数据块中像素点的像素值的平均值，获得每个所述数据块中目标像素点的数目，所述目标像素点为所在数据块中像素值与所述数据块中像素点的像素值的平均值之间的差异度大于或者等于预设的差异阈值的像素点；

将每个所述数据块中目标像素点的数目分别与预设的数目阈值进行比较；

将所述目标像素点的数目小于或者等于所述数目阈值的数据块识别为内容数据块，或者，将所述目标像素点的数目大于所述数目阈值的数据块识别为背景数据块。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述识别单元，具体用于：

获取每个所述数据块中像素点的像素值的平均值；

根据每个所述数据块中像素点的像素值以及每个所述数据块中像素点的像素值的平均值，获得每个所述数据块的像素值的方差；

将每个所述数据块的像素值的方差分别与预设的方差阈值进行比较；

将所述像素值的方差大于或者等于所述方差阈值的数据块识别为内容数据块，或者，将所述像素值的方差小于所述方差阈值的数据块识别为背景数据块。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述获取单元，具体用于：

若所述数据块为背景数据块，通过如下所述的公式，获得所述背景去除阈值：

$C_N=\frac{C_{M-1}\·(M-1)+A_N}{M}$

其中，C_N为所述数据块的背景去除阈值，N为所述数据块在所述至少两个数据块中的处理次序号，M为所述数据块在背景数据块中的处理次序号，C_M-1为所述数据块的前一个背景数据块的背景去除阈值，A_N为所述数据块中像素点的像素值的平均值；

若所述数据块为内容数据块，通过如下所述的公式，获得所述背景去除阈值：

C_N＝C_N-1+O

其中，C_N为所述数据块的背景去除阈值，N为所述数据块在所述至少两个数据块中的处理次序号，C_N-1为所述数据块的前一个数据块的背景去除阈值，O为补偿系数。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述获取单元，具体用于：

对于每个所述数据块，从所述数据块中选择一个像素点，以作为候选像素点；

获得所述数据块中所述候选像素点的第一指定范围内像素点数目与所述候选像素点的第二指定范围内像素点数目之间的差值的绝对值，所述第一指定范围与所述第二指定范围完全不重合；

将所述绝对值与预设的绝对值阈值进行比较；

若所述绝对值小于或者等于所述绝对值阈值，确定所述候选像素点的像素值为所述数据块的背景去除阈值。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述获取单元，具体用于：

预设第一背景阈值，所述第一背景阈值为背景数据块的背景去除阈值；若数据块为背景数据块，将所述第一背景去除阈值作为所述数据块的背景去除阈值；和/或，

预设第二背景阈值，所述第二背景阈值为内容数据块的背景去除阈值；若数据块为内容数据块，将所述第二背景去除阈值作为所述数据块的背景去除阈值。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述获取单元，具体用于：

根据每个所述数据块的识别结果，确定目标数据块，所述目标数据块之前的所有数据块为背景数据块，自所述目标数据块之后的所有数据块为内容数据块；

获取所述目标数据块之前的每个所述数据块中像素点的像素值的平均值，以作为所述目标数据块之前的所有数据块中每个所述数据块的背景去除阈值；以及，获取所述目标数据块之前的所有背景数据块的背景去除阈值之和的平均值，以作为自所述目标数据块之后的所有数据块中每个所述数据块的背景去除阈值。

如上所述的方面和任一可能的实现方式，进一步提供一种实现方式，所述处理单元，用于：

根据每个所述数据块中像素点的像素值以及每个所述数据块的背景去除阈值，确定所在数据块中像素值大于所述数据块的背景去除阈值的像素点，以作为每个所述数据块中第一指定像素点；将每个所述数据块中第一指定像素点的像素值调整为最大像素值；或者，

根据每个所述数据块中像素点的像素值以及每个所述数据块的背景去除阈值，确定所在数据块中像素值小于或者等于所述数据块的背景去除阈值的像素点，以作为每个所述数据块中第二指定像素点；保持每个所述数据块中第二指定像素点的像素值不变。

上述技术方案中的一个技术方案具有如下有益效果：

本发明实施例中，通过图像处理装置中的划分单元将待处理图像划分为至少两个数据块，然后，图像处理装置中的识别单元对每个所述数据块进行识别，以获得每个所述数据块的识别结果，每个所述数据块的识别结果包括所述数据块为内容数据块或者所述数据块为背景数据块，从而，图像处理装置中的获取单元根据每个所述数据块的识别结果，获得每个所述数据块的背景去除阈值，进而，图像处理装置中的处理单元根据每个所述数据块的背景去除阈值，对每个所述数据块进行背景去除处理。本发明实施例中，通过将待处理图像划分为至少两个较小的数据块，然后，根据每个划分后的数据块的识别结果获取每个数据块各自对应的一个背景去除阈值，用以进行背景去除处理，区别于现有技术中使用一个固定的背景去除阈值对整个待处理图像进行背景去除处理，本发明实施例中使用了至少两个背景去除阈值分别对待处理图像中的数据块进行背景去除处理，并且，每个数据块的背景去除阈值是根据数据块的识别结果确定的，因而避免了图像的过度处理问题，进而也避免了内容部分丢失的问题，能够有效地提高背景去除质量，提升了背景去除效率，因此，本发明实施例能够解决现有技术中由于对整个图像进行统一的背景去除处理导致的过度处理问题，以及进而导致的图像中内容部分丢失的问题。

【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是本发明实施例所提供的图像处理方法的实施例一的流程示意图；

图2是本发明实施例中对每个数据块进行识别的第一流程示意图；

图3是本发明实施例中对每个数据块进行识别的第二流程示意图；

图4是本发明实施例中获得每个数据块的背景去除阈值的一个流程示意图；

图5是一页待处理图像的识别结果示意图；

图6是另一页待处理图像的识别结果示意图；

图7是本发明实施例中对每个数据块的背景去除处理示意图；

图8是本发明实施例所提供的图像处理方法的实施例二的流程示意图；

图9是本发明实施例所提供的图像处理装置的功能方块图。

【具体实施方式】

为了更好的理解本发明的技术方案，下面结合附图对本发明实施例进行详细描述。

应当明确，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明实施例中使用的术语是仅仅出于描述特定实施例的目的，而非旨在限制本发明。在本发明实施例和所附权利要求书中所使用的单数形式的“一种”、“所述”和“该”也旨在包括多数形式，除非上下文清楚地表示其他含义。

应当理解，本文中使用的术语“和/或”仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。另外，本文中字符“/”，一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。

应当理解，尽管在本发明实施例中可能采用术语第一、第二等来描述指定像素点，但这些指定像素点不应限于这些术语。这些术语仅用来将指定像素点彼此区分开。例如，在不脱离本发明实施例范围的情况下，第一指定像素点也可以被称为第二指定像素点，类似地，第二指定像素点也可以被称为第一指定像素点。

取决于语境，如在此所使用的词语“如果”可以被解释成为“在……时”或“当……时”或“响应于确定”或“响应于检测”。类似地，取决于语境，短语“如果确定”或“如果检测(陈述的条件或事件)”可以被解释成为“当确定时”或“响应于确定”或“当检测(陈述的条件或事件)时”或“响应于检测(陈述的条件或事件)”。

实施例一

本发明实施例给出一种图像处理方法，请参考图1，其为本发明实施例所提供的图像处理方法的实施例一的流程示意图，如图1所示，该方法包括以下步骤：

S101，将待处理图像划分为至少两个数据块。

需要说明的是，本发明实施例中，待处理图像为需要进行打印、传真、扫描和复印等处理的图像，可以包括但不限于各种证件、文档、照片、票据等，本发明实施例对此不进行特别限定。

具体的，将整个待处理图像划分为至少两个数据块，是为了对每个数据块分别进行背景去除处理。

在一个具体的实现过程中，本发明实施例对划分待处理图像的具体实现方式不进行特别限定。例如，可以对待处理图像进行规则图形的划分，得到呈规则图形形状的数据块；或者，也可以对待处理图像进行不规则的划分，得到不规则形状的数据块。

S102，对每个所述数据块进行识别，以获得每个所述数据块的识别结果。

具体的，每个数据块的识别结果包括该数据块为内容数据块或者该数据块为背景数据块。

需要说明的是，本发明实施例中，内容数据块为包含有内容数据的数据块，需要说明的是，内容数据块中可以包含有部分背景数据；而背景数据块为仅包含有背景数据的数据块。

举例说明，在用户对一页待处理图像进行打印处理时，在该待处理图像的内容部分，往往包含有一定面积的空白背景，即包含有部分背景数据，此时得到的数据块为内容数据块；而在一页待处理图像中的内容部分的周边可能存在一定面积的空白区域，例如，文档的页边空白区域，这些空白区域内不包含其他数据，只包含有背景数据，此时，这些空白区域划分后得到的数据块即为背景数据块。

S103，根据每个所述数据块的识别结果，获得每个数据块的背景去除阈值。

具体的，获得每个数据块的识别结果后，需要根据每个数据块的识别结果，获得每个数据块的背景去除阈值，以便于对整个待处理图像中的每个数据块分别进行背景去除处理。

S104，根据每个数据块的背景去除阈值，对每个数据块进行背景去除处理。

需要说明的是，S101～S104的执行主体可以为图像处理装置，该装置可以位于打印机、传真机、扫描机和复印机等图像处理设备中。

目前，还有一种对待处理图像进行背景去除处理的现有技术，该方案是通过将整个待处理图像划分为了至少两个数据块，之后，根据其中的首个数据块获取一个背景去除阈值，然后，利用得到的这一个背景去除阈值对整个待处理图像中的所有数据块进行统一的背景去除处理。因此，只有将待处理图像放置在扫描稿台的特定区域上，才能根据待处理图像中首个数据块，获取到一个较为合理的背景去除阈值去进行背景去除处理，所以，若待处理图像的放置位置超出了扫描稿台的特定区域，由于图像处理装置扫描白板的存在，此时，根据待处理图像中的首个数据块得到的背景去除阈值会出现较大偏差，难以对待处理图像进行有效地背景去除处理。并且，该方案也只是通过一个固定的背景去除阈值对整个待处理图像进行背景去除处理，也存在过度处理问题，以及进而导致的图像中内容部分丢失的问题。

相较之下，本发明实施例所提供的图像处理方法，是将整个待处理图像进行划分，并对划分后的所有数据块分别进行识别，并获取每个数据块的背景去除阈值，进而，利用每个数据块的背景去除阈值对每个数据块分别进行背景去除处理。因此，本发明实施例中，是针对划分后的所有数据块都分别用各自的背景去除阈值进行背景去除处理，极大程度地降低了图像处理装置中扫描白板对背景去除处理的影响。因此，本发明实施例中，待处理图像可以放置在扫描稿台的任意位置都能够进行有效地背景去除处理，而不会影响待处理图像的背景去除效果。

本发明实施例中的一个技术方案具有以下有益效果：

本发明实施例中，通过将待处理图像划分为至少两个数据块，然后，对每个数据块进行识别，以获得每个数据块的识别结果，每个数据块的识别结果包括该数据块为内容数据块或者该数据块为背景数据块，从而，根据每个数据块的识别结果，获得每个数据块的背景去除阈值，进而，根据每个数据块的背景去除阈值，对每个数据块进行背景去除处理。本发明实施例中，通过将待处理图像划分为至少两个较小的数据块，然后，根据每个划分后的数据块的识别结果获取每个数据块各自对应的一个背景去除阈值，用以进行背景去除处理，区别于现有技术中使用一个固定的背景去除阈值对整个待处理图像进行背景去除处理，本发明实施例中使用了至少两个背景去除阈值分别对待处理图像中的数据块进行背景去除处理，并且，每个数据块的背景去除阈值是根据数据块的识别结果确定的，因而避免了图像的过度处理问题，进而也避免了内容部分丢失的问题，能够有效地提高背景去除质量，提升了背景去除效率，因此，本发明实施例能够解决现有技术中由于对整个图像进行统一的背景去除处理导致的过度处理问题，以及进而导致的图像中内容部分丢失的问题。

实施例二

基于上述实施例一所提供的图像处理方法，本发明实施例对S102中“对每个数据块进行识别，以获得每个数据块的识别结果”的实现方式进行具体描述。

具体的，本发明实施例中，对每个数据块进行识别，以获得每个数据块的识别结果，可以包括但不限于以下两种实现方式：

方式1：获取每个数据块中像素点的像素值的平均值，然后，根据每个数据块中像素点的像素值以及每个数据块中像素点的像素值的平均值，获得每个数据块中目标像素点的数目，之后，将每个数据块中目标像素点的数目分别与预设的数目阈值进行比较，进而，将目标像素点的数目小于或者等于数目阈值的数据块识别为内容数据块，或者，将目标像素点的数目大于数目阈值的数据块识别为背景数据块。

具体的，目标像素点为所在数据块中像素值与数据块中像素点的像素值的平均值之间的差异度大于或者等于预设的差异阈值的像素点。

在一个具体的实现过程中，获得数据块中像素点的像素值与数据块中像素点的像素值的平均值的差异度，可以计算数据块中的每个像素点的像素值与数据块中像素点的像素值的平均值之差的绝对值，并将该绝对值作为数据块中像素点的像素值与数据块中像素点的像素值的平均值的差异度。

具体的，差异阈值和数目阈值可以根据实际需要进行预设，本发明实施例对此不进行特别限定。例如，差异阈值可以在[16，64]的范围内进行取值。

方式2：获取每个数据块中像素点的像素值的平均值，然后，根据每个数据块中像素点的像素值以及每个数据块中像素点的像素值的平均值，获得每个数据块的像素值的方差，之后，将每个数据块的像素值的方差分别与预设的方差阈值进行比较，进而，将像素值的方差大于或者等于方差阈值的数据块识别为内容数据块，或者，将像素值的方差小于方差阈值的数据块识别为背景数据块。

可以理解的是，本发明实施例中，每个数据块中可以包括但不限于至少两个像素点，各像素点有各自的像素值，而获取每个数据块中像素点的像素值的平均值，可以先获取每个数据块中所包含的所有像素点的像素值，然后对获取到的每个数据块中的所有像素点的像素值进行平均值计算。

具体的，本发明实施例中，若待处理图像中的一个数据块，该数据块在至少两个数据块中的处理次序号为N，A_N为该数据块中像素点的像素值的平均值，该数据块中包括n个像素点，n为大于1的整数，而n个像素点各自的像素值分别为：P₁、P₂……P_n，则可以通过如下所述的公式(1)获取该数据块中像素点的像素值的平均值A_N：

$A_N=\frac{P_1+P_2+...+P_n}{n}$

本发明实施例中的一个技术方案具有以下有益效果：

本发明实施例中，通过将待处理图像划分为至少两个较小的数据块，然后，根据每个划分后的数据块的识别结果获取每个数据块各自对应的一个背景去除阈值，用以进行背景去除处理，区别于现有技术中使用一个固定的背景去除阈值对整个待处理图像进行背景去除处理，本发明实施例中使用了至少两个背景去除阈值分别对待处理图像中的数据块进行背景去除处理，并且，每个数据块的背景去除阈值是根据数据块的识别结果确定的，因而避免了图像的过度处理问题，进而也避免了内容部分丢失的问题，能够有效地提高背景去除质量，提升了背景去除效率，因此，本发明实施例能够解决现有技术中由于对整个图像进行统一的背景去除处理导致的过度处理问题，以及进而导致的图像中内容部分丢失的问题。

实施例三

基于上述实施例一所提供的图像处理方法，本发明实施例对S103中“根据每个数据块的识别结果，获得每个数据块的背景去除阈值”的实现方式进行具体描述。

具体的，本发明实施例中，根据每个数据块的识别结果，获得每个数据块的背景去除阈值，可以包括但不限于以下四种实现方式：

方式A：若数据块为背景数据块，可以通过公式(2)获得背景数据块的背景去除阈值：

$C_N=\frac{C_{M-1}\·(M-1)+A_N}{M}$

其中，C_N为数据块的背景去除阈值，N为数据块在至少两个数据块中的处理次序号,M为数据块在背景数据块中的处理次序号，C_N-1为数据块的前一个数据块的背景去除阈值，A_N为数据块中像素点的像素值的平均值。；

若数据块为内容数据块，可以通过公式(3)获得内容数据块的背景去除阈值：

C_N＝C_N-1+O

其中，C_N为数据块的背景去除阈值，N为数据块在至少两个数据块中的处理次序号，C_N-1为数据块的前一个数据块的背景去除阈值，O为补偿系数。

需要说明的是，补偿系数O为获得每个内容数据块时的附加值，若下一个数据块为内容数据块，则在获取下一个内容数据块的背景去除阈值时不进行累加，即在获得一个数据块的背景去除阈值时，只需要加一个补偿系数O，也即，若在实现过程中，C_N-1已经包含有一个补偿系数O，则不再增加补偿系数O。或者，若下一个数据块为背景数据块，则在获取下一个背景数据块的背景去除阈值时不考虑补偿系数O。

具体的，补偿系数O的取值可以根据实际需要的背景去除程度进行预设，本发明实施例对此不进行特别限定。例如，补偿系数O可以在[32，80]的范围内进行取值。

方式B：对于每个数据块，从数据块中选择一个像素点，以作为候选像素点，然后，获得数据块中候选像素点的第一指定范围内像素点数目与候选像素点的第二指定范围内像素点数目之间的差值的绝对值，第一指定范围与第二指定范围完全不重合，之后，将获得的绝对值与预设的绝对值阈值进行比较，若获得的绝对值小于或者等于绝对值阈值，确定候选像素点的像素值为数据块的背景去除阈值。

可以理解的是，若获得的绝对值大于绝对值阈值，则重新选择数据块中的其他像素点作为候选像素点，直至找到满足绝对值小于或者等于绝对值阈值的候选像素点时为止，并将满足条件的候选像素点的像素值作为数据块的背景去除阈值。

在一个具体的实现过程中，候选像素点的选择可以根据实际需要进行确定，本发明实施例对此不进行特别限定。

例如，可以对数据块中的所有像素点进行编号，可以选择编号最小的像素点作为候选像素点；或者，可以选择编号最大的像素点作为候选像素点；或者，可以在所有的像素点中进行随机选择。

或者，又例如，可以根据数据块中像素点的位置进行选择，可以选择数据块中最左边的一个像素点作为候选像素点；或者，可以选择数据块中最右边的一个像素点作为候选像素点；或者，可以在所有的像素点中进行随机选择。

具体的，当重新选择数据块中的其他像素点作为候选像素点时，可以根据预设的规则进行选择，也可以随机选取。举例说明，若对数据块中的所有像素点进行编号，此时的获选像素点的编号为X，则在重新选择像素点时，可以选择编号为X+Y的像素点作为新的候选像素点，或者也可以选择编号为X-Y的像素点为候选像素点，其中，Y为大于0的整数。

方式C：预设第一背景阈值，第一背景阈值为背景数据块的背景去除阈值；若数据块为背景数据块，将第一背景去除阈值作为该数据块的背景去除阈值；和/或，预设第二背景阈值，第二背景阈值为内容数据块的背景去除阈值；若数据块为内容数据块，将第二背景去除阈值作为该数据块的背景去除阈值。

举例说明，可以为背景数据块预设一个固定的背景去除阈值a，为内容数据块预设一个背景去除阈值b，然后根据数据块的识别结果，若数据块为背景数据块，则该数据块的背景去除阈值为a；若数据块为内容数据块，则该数据块的背景去除阈值为b。

方式D：根据每个数据块的识别结果，确定目标数据块，目标数据块之前的所有数据块为背景数据块，自目标数据块之后的所有数据块为内容数据块，然后，获取目标数据块之前的每个数据块中像素点的像素值的平均值，以作为目标数据块之前的所有数据块中每个数据块的背景去除阈值；以及，获取目标数据块之前的所有背景数据块的背景去除阈值之和的平均值，以作为自目标数据块之后的所有数据块中每个数据块的背景去除阈值。

例如，若获取到的待处理图像中，根据识别结果确定数据块6为目标数据块，即，数据块1至数据块5均为背景数据块，自数据块6之后的所有数据块都是内容数据块。则数据块1至数据块5的背景去除阈值分别为A₁、A₂、A₃、A₄、A₅，则自数据块6之后的所有数据块的背景去除阈值为

本发明实施例中的一个技术方案具有以下有益效果：

本发明实施例中，通过将待处理图像划分为至少两个较小的数据块，然后，根据每个划分后的数据块的识别结果获取每个数据块各自对应的一个背景去除阈值，用以进行背景去除处理，区别于现有技术中使用一个固定的背景去除阈值对整个待处理图像进行背景去除处理，本发明实施例中使用了至少两个背景去除阈值分别对待处理图像中的数据块进行背景去除处理，并且，每个数据块的背景去除阈值是根据数据块的识别结果确定的，因而避免了图像的过度处理问题，进而也避免了内容部分丢失的问题，能够有效地提高背景去除质量，提升了背景去除效率，因此，本发明实施例能够解决现有技术中由于对整个图像进行统一的背景去除处理导致的过度处理问题，以及进而导致的图像中内容部分丢失的问题。

实施例四

基于本发明实施例二中方式1所提供的对每个数据块进行识别的方式，本发明实施例提供了根据方式1对每个数据块进行识别，以获得每个数据块的识别结果的一种具体实现方式。

请参考图2，其为本发明实施例中对每个数据块进行识别的第一流程示意图。如图2所示，对每个数据块进行识别，以获得每个数据块的识别结果的实现方式可以包括以下步骤：

S201，获取每个数据块中像素点的像素值的平均值。

S202，计算数据块中像素点的像素值与该数据块中像素点的像素值的平均值之间的差异度。

S203，判断差异度是否大于或者等于预设的差异阈值；若是，执行S204；若否，执行S205。

S204，目标像素点的数目加一。

S205，目标像素点的数目不变。

S206，判断当前像素点是否为该数据块中最后一个像素点；若是，执行S207；若否，执行S202。

S207，得到目标像素点的数目。

S208，判断目标像素点的数目是否小于或者等于预设的差异阈值；若是，执行S209；若否，执行S210。

S209，识别出该数据块为内容数据块。

S210，识别出该数据块为背景数据块。

具体的，上述举例仅用以说明对每个数据块进行识别，以获得每个数据块的识别结果的一种具体实现方式，并不用以限制本发明。

本发明实施例中的一个技术方案具有以下有益效果：

本发明实施例中，通过将待处理图像划分为至少两个较小的数据块，然后，根据每个划分后的数据块的识别结果获取每个数据块各自对应的一个背景去除阈值，用以进行背景去除处理，区别于现有技术中使用一个固定的背景去除阈值对整个待处理图像进行背景去除处理，本发明实施例中使用了至少两个背景去除阈值分别对待处理图像中的数据块进行背景去除处理，并且，每个数据块的背景去除阈值是根据数据块的识别结果确定的，因而避免了图像的过度处理问题，进而也避免了内容部分丢失的问题，能够有效地提高背景去除质量，提升了背景去除效率，因此，本发明实施例能够解决现有技术中由于对整个图像进行统一的背景去除处理导致的过度处理问题，以及进而导致的图像中内容部分丢失的问题。

实施例五

基于本发明实施例二中方式2所提供的对每个数据块进行识别的方式，本发明实施例提供了根据方式2对每个数据块进行识别，以获得每个数据块的识别结果的一种具体实现方式。

请参考图3，其为本发明实施例中对每个数据块进行识别的第二流程示意图。如图3所示，对每个数据块进行识别，以获得每个数据块的识别结果的实现方式可以包括以下步骤：

S301，获取每个数据块中像素点的像素值的平均值。

S302，根据数据块中像素点的像素值与该数据块中像素点的像素值的平均值，计算数据块的像素值的方差。

在一个具体的实现中，以待处理图像中的一个数据块为例进行说明，该数据块在至少两个数据块中的处理次序号为N，Q_N为该数据块的像素点的像素值的方差，A_N为该数据块中像素点的像素值的平均值，该数据块中包括n个像素点，n为大于1的整数，而n个像素点各自的像素值分别为：P₁、P₂……P_n，则可以通过公式(4)计算数据块的像素值的方差：

$Q_N=\frac{{(P_1-A_N)}^2+{(P_2-A_N)}^2+...+{(P_n-A_N)}^2}{n}$

S303，判断像素值的方差是否大于或者等于预设的方差阈值；若是，执行S304；若否，执行S305。

S304，识别出该数据块为内容数据块。

S305，识别出该数据块为背景数据块。

具体的，上述举例仅用以说明对每个数据块进行识别，以获得每个数据块的识别结果的一种具体实现方式，并不用以限制本发明。

本发明实施例中的一个技术方案具有以下有益效果：

本发明实施例中，通过将待处理图像划分为至少两个较小的数据块，然后，根据每个划分后的数据块的识别结果获取每个数据块各自对应的一个背景去除阈值，用以进行背景去除处理，区别于现有技术中使用一个固定的背景去除阈值对整个待处理图像进行背景去除处理，本发明实施例中使用了至少两个背景去除阈值分别对待处理图像中的数据块进行背景去除处理，并且，每个数据块的背景去除阈值是根据数据块的识别结果确定的，因而避免了图像的过度处理问题，进而也避免了内容部分丢失的问题，能够有效地提高背景去除质量，提升了背景去除效率，因此，本发明实施例能够解决现有技术中由于对整个图像进行统一的背景去除处理导致的过度处理问题，以及进而导致的图像中内容部分丢失的问题。

实施例六

基于本发明实施例三中方式B所提供的获得每个数据块的背景去除阈值的方式，本发明实施例提供了根据方式B获得每个数据块的背景去除阈值的一种具体实现方式。

请参考图4，其为本发明实施例中获得每个数据块的背景去除阈值的一个流程示意图。如图4所示，获得每个数据块的背景去除阈值的实现方式可以包括：

S401，从每个数据块中选择一个不重复的像素点，作为候选像素点。

S402，获得每个数据块中候选像素点的第一指定范围内像素点数目与候选像素点的第二指定范围内像素点数目之间的差值的绝对值。

具体的，本发明实施例中，第一指定范围与第二指定范围完全不重合。

S403，判断获得的绝对值是否小于或者等于预设的绝对值阈值；若是，执行S404；若否，执行S401。

S404，确定候选像素点的像素值为数据块的背景去除阈值。

本发明实施例中的一个技术方案具有以下有益效果：

本发明实施例中，通过将待处理图像划分为至少两个较小的数据块，然后，根据每个划分后的数据块的识别结果获取每个数据块各自对应的一个背景去除阈值，用以进行背景去除处理，区别于现有技术中使用一个固定的背景去除阈值对整个待处理图像进行背景去除处理，本发明实施例中使用了至少两个背景去除阈值分别对待处理图像中的数据块进行背景去除处理，并且，每个数据块的背景去除阈值是根据数据块的识别结果确定的，因而避免了图像的过度处理问题，进而也避免了内容部分丢失的问题，能够有效地提高背景去除质量，提升了背景去除效率，因此，本发明实施例能够解决现有技术中由于对整个图像进行统一的背景去除处理导致的过度处理问题，以及进而导致的图像中内容部分丢失的问题。

实施例七

基于本发明实施例三中方式A所提供的获得每个数据块的背景去除阈值的方式，本发明实施例提供了根据方式A获得每个数据块的背景去除阈值的一种具体实现方式。

请参考图5，其为一页待处理图像的识别结果示意图。以方式A确定每个数据块的背景去除阈值为例进行说明。

如图5所示，该待处理图像划分为了多个数据块，图5中的箭头方向指示数据块的处理次序，因此，按照箭头指示的方向，可以确定各数据块在至少两个数据块中的处理次序号。

以下以图5所示的待处理图像的识别结果为例，利用方式A获得每个数据块的背景去除阈值的过程进行具体说明。为描述方便，将该待处理图像按照由上至下的处理顺序对各数据块进行编号，最上方的数据块为数据块1，之后为数据块2，再之后为数据块3……

如图5所示，数据块1为背景数据块，获得数据块1的背景去除阈值可以根据公式(2)进行计算，此时，N为1，M为1，数据块1的背景去除阈值为C₁，C₁＝A₁，其中，A₁为数据块1中的像素点的像素值的平均值。

如图5所示，数据块2为背景数据块，获得数据块2的背景去除阈值可以根据公式(2)进行计算，此时，N为2，M为2，数据块2的背景去除阈值为C₂，A₁为数据块1中的像素点的像素值的平均值，A₂为数据块2中的像素点的像素值的平均值。

如图5所示，数据块3为背景数据块，获得数据块3的背景去除阈值可以根据公式(2)进行计算，此时，N为3，M为3，数据块3的背景去除阈值为C₃，其中，A₁为数据块1中的像素点的像素值的平均值，A₂为数据块2中的像素点的像素值的平均值，A₃为数据块3中的像素点的像素值的平均值。

如图5所示，数据块4为内容数据块，获得数据块4的背景去除阈值可以根据公式(3)进行计算，此时，N为4，数据块4的背景去除阈值为C₄，其中，A₁为数据块1中的像素点的像素值的平均值，A₂为数据块2中的像素点的像素值的平均值，A₃为数据块3中的像素点的像素值的平均值，O为补偿系数。

如图5所示，数据块5为内容数据块，获得数据块5的背景去除阈值可以根据公式(3)进行计算，此时，N为5，C₅＝C₄+O，此时，C₄中已经包含有一个补偿系数O，所以，此时不再增加一个补偿系数O，因此，得到的其中，A₁为数据块1中的像素点的像素值的平均值，A₂为数据块2中的像素点的像素值的平均值，A₃为数据块3中的像素点的像素值的平均值，O为补偿系数。

如图5所示，数据块6为背景数据块，获得数据块6的背景去除阈值可以根据公式(2)进行计算，此时，N为6，M为4，数据块6的背景去除阈值为C₆，其中，A₁为数据块1中的像素点的像素值的平均值，A₂为数据块2中的像素点的像素值的平均值，A₃为数据块3中的像素点的像素值的平均值，A₆为数据块6中的像素点的像素值的平均值。

如图5所示的待处理图像中，获取其他未处理的数据块的背景去除阈值的方式与上述获取数据块1至数据块6的背景去除阈值的实现方式一致，本发明实施例对此不再进行赘述。

可以理解的是，上述举例仅用以说明如何根据实施例一中S103所提供的方式A进行每个数据块的背景去除阈值的获得过程，并不用以限制本发明。

本发明实施例中的一个技术方案具有以下有益效果：

本发明实施例中，通过将待处理图像划分为至少两个较小的数据块，然后，根据每个划分后的数据块的识别结果获取每个数据块各自对应的一个背景去除阈值，用以进行背景去除处理，区别于现有技术中使用一个固定的背景去除阈值对整个待处理图像进行背景去除处理，本发明实施例中使用了至少两个背景去除阈值分别对待处理图像中的数据块进行背景去除处理，并且，每个数据块的背景去除阈值是根据数据块的识别结果确定的，因而避免了图像的过度处理问题，进而也避免了内容部分丢失的问题，能够有效地提高背景去除质量，提升了背景去除效率，因此，本发明实施例能够解决现有技术中由于对整个图像进行统一的背景去除处理导致的过度处理问题，以及进而导致的图像中内容部分丢失的问题。

实施例八

基于本发明实施例三中方式D所提供的获得每个数据块的背景去除阈值的方式，本发明实施例提供了根据方式D获得每个数据块的背景去除阈值的一种具体实现方式。

请参考图6，其为另一页待处理图像的识别结果示意图。图6中的箭头方向指示数据块的处理次序，因此，按照箭头指示的方向，可以确定各数据块在至少两个数据块中的处理次序号。为描述方便，将该待处理图像按照由上至下的处理顺序对各数据块进行编号，最上方的数据块为数据块1，之后为数据块2，再之后为数据块3……

如图6所示，根据每个数据块的识别结果，可以确定数据块4为目标数据块，也即，数据块4之前的数据块1、数据块2和数据块3都为背景数据块，自数据块4之后的所有数据块都为内容数据块。

如图6所示，数据块1、数据块2和数据块3为背景数据块，则数据块1的背景去除阈值C₁为数据块1中像素点的像素值的平均值A₁，也即，C₁＝A₁，则数据块2的背景去除阈值C₂为数据块2中像素点的像素值的平均值A₂，也即，C₂＝A₂，则数据块3的背景去除阈值C₃为数据块3中像素点的像素值的平均值A₃，也即，C₃＝A₃。

如图6所示，自数据块4之后的所有数据块为内容数据块。则数据块4的背景去除阈值为数据块4之前的所有背景数据块的背景去除阈值之和的平均值，即数据块4的背景去除阈值为数据块1的背景去除阈值、数据块2的背景去除阈值和数据块3的背景去除阈值之和的平均值，也即，

具体的，数据块5的背景去除阈值为数据块5之前的所有背景数据块的背景去除阈值之和的平均值，即数据块5的背景去除阈值为数据块1的背景去除阈值、数据块2的背景去除阈值和数据块3的背景去除阈值之和的平均值，也即，

即，自数据块4之后的所有数据块的背景去除阈值都是数据块1的背景去除阈值、数据块2的背景去除阈值和数据块3的背景去除阈值之和的平均值，也即，自目标数据块之后的所有数据块中每个数据块的背景去除阈值为目标数据块之前的所有背景数据块的背景去除阈值之和的平均值。

本发明实施例中的一个技术方案具有以下有益效果：

本发明实施例中，通过将待处理图像划分为至少两个较小的数据块，然后，根据每个划分后的数据块的识别结果获取每个数据块各自对应的一个背景去除阈值，用以进行背景去除处理，区别于现有技术中使用一个固定的背景去除阈值对整个待处理图像进行背景去除处理，本发明实施例中使用了至少两个背景去除阈值分别对待处理图像中的数据块进行背景去除处理，并且，每个数据块的背景去除阈值是根据数据块的识别结果确定的，因而避免了图像的过度处理问题，进而也避免了内容部分丢失的问题，能够有效地提高背景去除质量，提升了背景去除效率，因此，本发明实施例能够解决现有技术中由于对整个图像进行统一的背景去除处理导致的过度处理问题，以及进而导致的图像中内容部分丢失的问题。

实施例九

基于上述实施例一所提供的图像处理方法，本发明实施例对S104中“根据每个数据块的背景去除阈值，对每个数据块进行背景去除处理”的实现方式进行具体描述。

具体的，本发明实施中，获得每个数据块的背景去除阈值之后，即利用每个数据块各自的背景去除阈值对数据块进行背景去除处理，以实现对整个待处理图像的背景去除处理。

需要说明的是，本发明实施例中，可以获得一个数据块的背景去除阈值之后，立即对该数据块进行背景去除处理；或者，也可以在获得整个待处理图像的所有数据块中每个数据块的背景去除阈值之后，再利用获得的背景去除阈值，对整个待处理图像中的每个数据块分别进行背景去除处理。本发明实施例对此不进行特别限定。

在一个具体的实现过程中，根据每个数据块的背景去除阈值，对每个数据块进行背景去除处理，可以包括但不限于以下两种方式：

第一种，根据每个数据块中像素点的像素值以及每个数据块的背景去除阈值，确定所在数据块中像素值大于数据块的背景去除阈值的像素点，以作为每个数据块中第一指定像素点，将每个数据块中第一指定像素点的像素值调整为最大像素值。

可以理解的是，像素点的最大像素值与像素点的二进制位数目有关，若像素值采用了i个二进制位来表示一个像素值，则该像素点的最大像素值为2ⁱ-1。

在一个具体的实现过程中，若像素点采用了8个二进制位来表示一个像素值，则像素点的最大像素值为255，可以将像素值大于数据块的背景去除阈值的像素点的像素值调整为255。

第二种，根据每个数据块中像素点的像素值以及每个数据块的背景去除阈值，确定所在数据块中像素值小于或者等于数据块的背景去除阈值的像素点，以作为每个数据块中第二指定像素点，保持将每个数据块中第二指定像素点的像素值不变。

可以理解的是，本发明实施例中，是根据每个数据块的背景去除阈值，对每个数据块进行背景去除处理，即对整个待处理图像划分后的所有的数据块都进行背景去除处理。

在一个具体的实现过程中，可以在对每个数据块进行背景去除处理后，检测该待处理图像中是否还存在其他未处理的数据块，本发明实施例对此不进行特别限定。

例如，可以检测数据块的处理次序号是否等于整个待处理图像中数据块的数目，若数据块的处理次序号小于整个待处理图像中数据块的数目，则确定该待处理图像中还存在其他未处理的数据块，未完成对整个待处理图像的背景去除处理，继续对未处理的数据块进行背景去除处理；若数据块的处理次序号等于整个待处理图像中数据块的数目，则确定该待处理图像中不存在其他未处理的数据块，已完成对整个待处理图像的背景去除处理。

本发明实施例中的一个技术方案具有以下有益效果：

本发明实施例中，通过将待处理图像划分为至少两个较小的数据块，然后，根据每个划分后的数据块的识别结果获取每个数据块各自对应的一个背景去除阈值，用以进行背景去除处理，区别于现有技术中使用一个固定的背景去除阈值对整个待处理图像进行背景去除处理，本发明实施例中使用了至少两个背景去除阈值分别对待处理图像中的数据块进行背景去除处理，并且，每个数据块的背景去除阈值是根据数据块的识别结果确定的，因而避免了图像的过度处理问题，进而也避免了内容部分丢失的问题，能够有效地提高背景去除质量，提升了背景去除效率，因此，本发明实施例能够解决现有技术中由于对整个图像进行统一的背景去除处理导致的过度处理问题，以及进而导致的图像中内容部分丢失的问题。

实施例十

基于本发明实施例九所提供的对每个数据块的背景去除处理的两种实现方式，本发明实施例提供了一种对每个数据块的背景去除处理的具体实现方法。

请参考图7，其为本发明实施例中对每个数据块的背景去除处理示意图，针对待处理图像的每一个数据块，都可以按照如图7所示的方式进行背景去处理。如图7所示，该方法包括：

S701，判断数据块中像素点的像素值是否大于该数据块的背景去除阈值；若是，执行S702；若否，执行S703。

S702，将该像素点的像素值调整为最大像素值。

S703，保持该像素点的像素值不变。

可以理解的是，保持该像素点的像素值不变，也即，不进行其他处理。

本发明实施例中的一个技术方案具有以下有益效果：

本发明实施例中，通过将待处理图像划分为至少两个较小的数据块，然后，根据每个划分后的数据块的识别结果获取每个数据块各自对应的一个背景去除阈值，用以进行背景去除处理，区别于现有技术中使用一个固定的背景去除阈值对整个待处理图像进行背景去除处理，本发明实施例中使用了至少两个背景去除阈值分别对待处理图像中的数据块进行背景去除处理，并且，每个数据块的背景去除阈值是根据数据块的识别结果确定的，因而避免了图像的过度处理问题，进而也避免了内容部分丢失的问题，能够有效地提高背景去除质量，提升了背景去除效率，因此，本发明实施例能够解决现有技术中由于对整个图像进行统一的背景去除处理导致的过度处理问题，以及进而导致的图像中内容部分丢失的问题。

实施例十一

基于本发明实施例三中方式A所提供的获得每个数据块的背景去除阈值的方式，本发明实施例提供了一种图像处理的具体实现方法。

请参考图8，其为本发明实施例所提供的图像处理方法的实施例二的流程示意图。如图8所示，该方法包括：

S801，将待处理图像划分为至少两个数据块。

S802，判断每个数据块是否为背景数据块；若是，执行S803；若否，执行S804。

S803，根据公式2计算该数据块的背景去除阈值。

具体的，公式2为：

其中，C_N为该数据块的背景去除阈值，N为该数据块在至少两个数据块中的处理次序号，M为该数据块在背景数据块中的处理次序号，C_M-1为该数据块的前一个背景数据块的背景去除阈值，A_N为该数据块中像素点的像素值的平均值

S804，根据公式3计算该数据块的背景去除阈值。

具体的，公式3为：C_N＝C_N-1+O。

其中，C_N为该数据块的背景去除阈值，N为该数据块在至少两个数据块中的处理次序号，C_N-1为该数据块的前一个数据块的背景去除阈值，O为补偿系数。

S805，根据每个数据块的背景去除阈值对每个数据块进行背景去除处理。

S806，判断待处理图像中是否还有其他未处理的数据块；若是，执行S802；若否，结束流程。

本发明实施例中的一个技术方案具有以下有益效果：

本发明实施例中，通过将待处理图像划分为至少两个较小的数据块，然后，根据每个划分后的数据块的识别结果获取每个数据块各自对应的一个背景去除阈值，用以进行背景去除处理，区别于现有技术中使用一个固定的背景去除阈值对整个待处理图像进行背景去除处理，本发明实施例中使用了至少两个背景去除阈值分别对待处理图像中的数据块进行背景去除处理，并且，每个数据块的背景去除阈值是根据数据块的识别结果确定的，因而避免了图像的过度处理问题，进而也避免了内容部分丢失的问题，能够有效地提高背景去除质量，提升了背景去除效率，因此，本发明实施例能够解决现有技术中由于对整个图像进行统一的背景去除处理导致的过度处理问题，以及进而导致的图像中内容部分丢失的问题。

实施例十二

基于上述实施例一所提供的图像处理方法，本发明实施例进一步给出实现上述方法实施例中各步骤及方法的装置实施例。

请参考图9，其为本发明实施例所提供的图像处理装置的功能方块图。如图9所示，该装置包括：

划分单元901，用于将待处理图像划分为至少两个数据块；

识别单元902，用于对每个数据块进行识别，以获得每个数据块的识别结果，每个数据块的识别结果包括该数据块为内容数据块或者该数据块为背景数据块；

获取单元903，用于根据每个所述数据块的识别结果，获得每个数据块的背景去除阈值；

处理单元904，用于根据每个数据块的背景去除阈值，对每个数据块进行背景去除处理。

具体的，本发明实施例中，识别单元902，具体用于：

获取每个数据块中像素点的像素值的平均值；

根据每个数据块中像素点的像素值以及每个数据块中像素点的像素值的平均值，获得每个数据块中目标像素点的数目，目标像素点为所在数据块中像素值与数据块中像素点的像素值的平均值之间的差异度大于或者等于预设的差异阈值的像素点；

将每个数据块中目标像素点的数目分别与预设的数目阈值进行比较；

将目标像素点的数目小于或者等于数目阈值的数据块识别为内容数据块，或者，将目标像素点的数目大于数目阈值的数据块识别为背景数据块。

具体的，本发明实施例中，识别单元902，具体用于：

获取每个数据块中像素点的像素值的平均值；

根据每个数据块中像素点的像素值以及每个数据块中像素点的像素值的平均值，获得每个数据块的像素值的方差；

将每个数据块的像素值的方差分别与预设的方差阈值进行比较；

将像素值的方差大于或者等于方差阈值的数据块识别为内容数据块，或者，将像素值的方差小于方差阈值的数据块识别为背景数据块。

具体的，本发明实施例中，获取单元903，具体用于：

若数据块为背景数据块，通过如下的公式，获得该数据块的背景去除阈值：

$C_N=\frac{C_{M-1}\·(M-1)+A_N}{M}$

其中，C_N为该数据块的背景去除阈值，N为该数据块在至少两个数据块中的处理次序号，M为该数据块在背景数据块中的处理次序号，C_M-1为该数据块的前一个背景数据块的背景去除阈值，A_N为该数据块中像素点的像素值的平均值；

若数据块为内容数据块，通过如下的公式，获得该数据块的背景去除阈值：

C_N＝C_N-1+O

其中，C_N为该数据块的背景去除阈值，N为该数据块在至少两个数据块中的处理次序号，C_N-1为该数据块的前一个数据块的背景去除阈值，O为补偿系数。

具体的，本发明实施例中，获取单元903，具体用于：

对于每个数据块，从数据块中选择一个像素点，以作为候选像素点；

获得数据块中候选像素点的第一指定范围内像素点数目与候选像素点的第二指定范围内像素点数目之间的差值的绝对值，第一指定范围与第二指定范围完全不重合；

将绝对值与预设的绝对值阈值进行比较；

若绝对值小于或者等于绝对值阈值，确定候选像素点的像素值为数据块的背景去除阈值。

具体的，本发明实施例中，获取单元903，具体用于：

预设第一背景阈值，第一背景阈值为背景数据块的背景去除阈值；若数据块为背景数据块，将第一背景去除阈值作为该数据块的背景去除阈值；和/或，

预设第二背景阈值，第二背景阈值为内容数据块的背景去除阈值；若数据块为内容数据块，将第二背景去除阈值作为该数据块的背景去除阈值。

在一个具体的实现过程中，获取单元903，具体用于：

根据每个数据块的识别结果，确定目标数据块，目标数据块之前的所有数据块为背景数据块，自目标数据块之后的所有数据块为内容数据块；

获取目标数据块之前的每个数据块中像素点的像素值的平均值，以作为目标数据块之前的所有数据块中每个数据块的背景去除阈值；以及，获取目标数据块之前的所有背景数据块的背景去除阈值之和的平均值，以作为自目标数据块之后的所有数据块中每个未处理的数据块的背景去除阈值。

具体的，本发明实施例中，处理单元904，用于：

根据每个数据块中像素点的像素值以及每个数据块的背景去除阈值，确定所在数据块中像素值大于数据块的背景去除阈值的像素点，以作为每个数据块中第一指定像素点；将每个数据块中第一指定像素点的像素值调整为最大像素值；或者，

根据每个数据块中像素点的像素值以及每个数据块的背景去除阈值，确定所在数据块中像素值小于或者等于数据块的背景去除阈值的像素点，以作为每个数据块中第二指定像素点；保持每个数据块中第二指定像素点的像素值不变。

由于本实施例中的各单元能够执行图1所示的方法，本实施例未详细描述的部分，可参考对图1的相关说明。

本发明实施例中的一个技术方案具有以下有益效果：

本发明实施例中，通过图像处理装置中的划分单元将待处理图像划分为至少两个数据块，然后，图像处理装置中的识别单元对每个数据块进行识别，以获得每个数据块的识别结果，每个数据块的识别结果包括该数据块为内容数据块或者该数据块为背景数据块，从而，图像处理装置中的获取单元根据每个数据块的识别结果，获得每个数据块的背景去除阈值，进而，图像处理装置中的处理单元根据每个数据块的背景去除阈值，对每个数据块进行背景去除处理。本发明实施例中，通过将待处理图像划分为至少两个较小的数据块，然后，根据每个划分后的数据块的识别结果获取每个数据块各自对应的一个背景去除阈值，用以进行背景去除处理，区别于现有技术中使用一个固定的背景去除阈值对整个待处理图像进行背景去除处理，本发明实施例中使用了至少两个背景去除阈值分别对待处理图像中的数据块进行背景去除处理，并且，每个数据块的背景去除阈值是根据数据块的识别结果确定的，因而避免了图像的过度处理问题，进而也避免了内容部分丢失的问题，能够有效地提高背景去除质量，提升了背景去除效率，因此，本发明实施例能够解决现有技术中由于对整个图像进行统一的背景去除处理导致的过度处理问题，以及进而导致的图像中内容部分丢失的问题。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本发明所提供的几个实施例中，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，所述单元的划分，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，多个单元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。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。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。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。