一種對圖像的像素進行顏色分類的方法及裝置制造方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種對圖像的像素進行顏色分類的方法及裝置，方法包括：獲取圖像中各像素的YCbCr值，獲取所述圖像中各像素的Cb與Cr之差的絕對值的期望值作為第一閾值；從所述圖像中篩選出像素的Cb與Cr之差的絕對值大于所述第一閾值的像素作為篩選像素集；獲取所述篩選像素集中各像素的RGB值的標準差的期望值作為第二閾值；將所述圖像中像素的RGB值的標準差小于所述第二閾值的像素分類為黑白像素集，將所述圖像中像素的RGB值的標準差大于等于所述第二閾值的像素分類為彩色像素集，能實現對圖像所包括的像素進行黑白像素和彩色像素的快速分類。
【專利說明】—種對圖像的像素進行顏色分類的方法及裝置
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及計算機應用【技術領域】，具體涉及圖像處理【技術領域】，尤其涉及一種對圖像的像素進行顏色分類的方法及裝置。
【背景技術】
[0002]隨著國家信息化建設的飛速發(fā)展，政府機關、海關、稅務、銀行、保險等企事業(yè)單位通過利用掃描儀，將紙質文件(例如收據、發(fā)票、合同、文檔、設計圖、建筑圖紙等)轉化為電子圖像，并進行存儲、傳輸和自動識別，提高了工作效率，降低了成本，提升了服務水平，由此也產生了大量的圖像。對這些圖像主要包括文字、簽名、印章和空白等部分，具有圖像內容簡單、顏色種類較少等的特點，對這些圖像中所包括的像素進行合理的對圖像的像素進行顏色分類的，特別是區(qū)分出黑白像素和彩色像素，可用于圖像處理的多個方面，例如可應用于金融系統(銀行、保險等)的票據、工程領域的圖紙、電子領域的電路圖等圖像的壓縮、識別和分類，并可廣泛應用于圖像顏色匹配、圖像增強、圖像融合和圖像校正等領域。
[0003]例如，對圖像中所包括的像素進行合理的對圖像的像素進行顏色分類的，可用于根據同一類顏色的像素進行圖像識別，例如根據票據中顏色為紅色類的像素來識別出印章圖案、根據顏色為黑色類的像素來識別出簽名等，又如通過攝像機實時抓拍以獲取高清晰的車輛靜態(tài)圖像后，可通過對該靜態(tài)圖像所包括的像素進行對圖像的像素進行顏色分類的可從該靜態(tài)圖像中獲取準確的車輛相關信息(如車牌號碼、車型特征、車輛品牌、或車身顏色等)。其中，作為車輛信息中重要部分的車身顏色，通過對圖像的像素進行顏色分類的技術獲取車身圖像后可與其它信息(例如車牌號碼)共同地或單獨地廣泛應用于多種場合，例如查找遺失車輛、查處違章或肇事車輛，以及協助車輛盜搶案件的偵破等。
[0004]又如，對圖像中所包括的像素進行合理的對圖像的像素進行顏色分類的，可用于根據對圖像的像素進行顏色分類的來濾除圖像中的雜色，以便于進行圖像壓縮時提高圖像壓縮比等，從而可有效節(jié)省硬件存儲成本，減少網絡傳輸占用帶寬，提高傳輸速度，提升工作效率。
[0005]現有技術中通過人工智能(如神經網絡訓練)的方式實現顏色的分類這種方法需要對分類器進行訓練，要求具有合適的訓練樣本集，樣本集的數量及選取的恰當與否直接影響著最后的分類和識別結果的準確性，而且，在有些情況下難以獲取具有代表性的一定數量的樣本集，這就造成了該方法的局限性，此外，這種分類方法，需要首先建立訓練模型，然后進行訓練，最后進行分類和識別。這種方式整體過程復雜度高，速度慢。

【發(fā)明內容】

[0006]有鑒于此，本發(fā)明實施例提供一種對圖像的像素進行顏色分類的方法及裝置，來對圖像所包括的像素進行黑白像素和彩色像素的快速分類。
[0007]本發(fā)明實施例采用以下技術方案:
[0008]第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種對圖像的像素進行顏色分類的方法，包括:[0009]獲取圖像中各像素的YCbCr值，獲取所述圖像中各像素的Cb與Cr之差的絕對值的期望值作為第一閾值；
[0010]從所述圖像中篩選出像素的Cb與Cr之差的絕對值大于所述第一閾值的像素作為篩選像素集；
[0011]獲取所述篩選像素集中各像素的RGB值的標準差的期望值作為第二閾值；
[0012]將所述圖像中像素的RGB值的標準差小于所述第二閾值的像素分類為黑白像素集，將所述圖像中像素的RGB值的標準差大于等于所述第二閾值的像素分類為彩色像素集。
[0013]第二方面，本發(fā)明實施例還提供了一種對圖像的像素進行顏色分類的裝置，包括:
[0014]第一閾值獲取單元，用于獲取圖像中各像素的YCbCr值，獲取所述圖像中各像素的Cb與Cr之差的絕對值的期望值作為第一閾值；
[0015]篩選像素集獲取單元，用于從所述圖像中篩選出像素的Cb與Cr之差的絕對值大于所述第一閾值的像素作為篩選像素集；
[0016]第二閾值獲取單元，用于獲取所述篩選像素集中各像素的RGB值的標準差的期望值作為第二閾值；
[0017]分類單元，用于將所述圖像中像素的RGB值的標準差小于所述第二閾值的像素分類為黑白像素集，將所述圖像中像素的RGB值的標準差大于等于所述第二閾值的像素分類為彩色像素集。
[0018]本發(fā)明實施例提出的技術方案的有益技術效果是:
[0019]本發(fā)明實施例所提出的技術方案通過從圖像中篩選出像素的Cb與Cr之差的絕對值大于所述圖像中所有像素的Cb與Cr之差的絕對值的期望值作為篩選像素集；獲取所述篩選像素集中各像素的RGB值的標準差的期望值作為第二閾值；將所述圖像中像素的RGB值的標準差小于所述第二閾值的像素分類為黑白像素集，將所述圖像中像素的RGB值的標準差大于等于所述第二閾值的像素分類為彩色像素集。能實現對圖像所包括的像素進行黑白像素和彩色像素的快速分類。
【專利附圖】

【附圖說明】
[0020]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術方案，下面將對本發(fā)明實施例描述中所需要使用的附圖作簡單的介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據本發(fā)明實施例的內容和這些附圖獲得其他的附圖。
[0021]圖1是本發(fā)明具體實施例一所述的對圖像的像素進行顏色分類的方法流程圖；
[0022]圖2是本發(fā)明具體實施例二所述的對圖像的像素進行顏色分類的整體示意圖；
[0023]圖3是本發(fā)明具體實施例二所述的對圖像的像素進行顏色分類的方法流程圖；
[0024]圖4是本發(fā)明具體實施例二所述的對圖像的像素進行顏色分類的結果示意圖；
[0025]圖5是本發(fā)明具體實施例三所述的對圖像的像素進行顏色分類的裝置的結構框圖?！揪唧w實施方式】
[0026]為使本發(fā)明解決的技術問題、采用的技術方案和達到的技術效果更加清楚，下面將結合附圖對本發(fā)明實施例的技術方案作進一步的詳細描述，顯然，所描述的實施例僅僅是本發(fā)明一部分實施例，而不是全部的實施例?；诒景l(fā)明中的實施例，本領域技術人員在沒有作出創(chuàng)造性勞動前提下所獲得的所有其他實施例，都屬于本發(fā)明保護的范圍。
[0027]下面結合附圖并通過【具體實施方式】來進一步說明本發(fā)明的技術方案。
[0028]實施例一
[0029]本發(fā)明實施例所提供的對圖像的像素進行顏色分類的方法可應用于金融系統(例如銀行、保險等)的票據、工程領域的圖紙、電子領域的電路圖等圖像的壓縮、識別和分類，并可廣泛應用于圖像顏色匹配、圖像增強、圖像融合和圖像校正等領域。原始圖像的內容具有顏色種類少，票面背景顏色單一，多為白色，以文字及紅色印章為主等特點，原始圖像的顏色空間可為任意顏色空間，包括但不限于RGB顏色空間、YUV顏色空間、HSL顏色空間、YCbCr顏色空間、HSV顏色空間。
[0030]圖1是本實施例所述的對圖像的像素進行顏色分類的方法流程圖，如圖1所示，本實施例所述的對圖像的像素進行顏色分類的方法包括:
[0031]S101、獲取圖像中各像素的YCbCr值，獲取所述圖像中各像素的Cb與Cr之差的絕對值的期望值作為第一閾值。
[0032]YCbCr有時會稱為YCC。YCbCr是在計算機系統中應用最多的成員，其應用領域很廣泛，JPEG,MPEG均采用此格式。YCbCr有許多取樣格式，如4:4:4，4:2:2，4:1:1和4:2:0。YCbCr中Y是指亮度分量，Cb指藍色色度分量，而Cr指紅色色度分量。YCbCr是DVD、攝像機、數字電視等消費類視頻產品中，常用的顏色編碼方案。
[0033]若原圖像不為YCbCr顏色色空間的圖像，則將原圖像進行空間轉換，轉換到YCbCr顏色空間。
[0034]若原圖像為RGB顏色空間，以RGB和YCbCr各分量的值的范圍均為0-255為例，例如，將原圖像由RGB顏色空間轉換為YCbCr顏色空間為:
【權利要求】
1.一種對圖像的像素進行顏色分類的方法，其特征在于，包括: 獲取圖像中各像素的YCbCr值，獲取所述圖像中各像素的Cb與Cr之差的絕對值的期望值作為第一閾值； 從所述圖像中篩選出像素的Cb與Cr之差的絕對值大于所述第一閾值的像素作為篩選像素集； 獲取所述篩選像素集中各像素的RGB值的標準差的期望值作為第二閾值； 將所述圖像中像素的RGB值的標準差小于所述第二閾值的像素分類為黑白像素集，將所述圖像中像素的RGB值的標準差大于等于所述第二閾值的像素分類為彩色像素集。
2.如權利要求1所述的對圖像的像素進行顏色分類的方法，其特征在于，所述將所述圖像中像素的RGB值的標準差小于所述第二閾值的像素分類為黑白像素集，將所述圖像中像素的RGB值的標準差大于等于所述第二閾值的像素分類為彩色像素集的步驟之后還包括:根據像素的RGB平均值對所述黑白像素集進行進一步分類和/或根據像素的HSV值對所述彩色像素集進行進一步分類。
3.如權利要求2所述的對圖像的像素進行顏色分類的方法，其特征在于，所述根據像素的RGB平均值對所 述黑白像素集進行進一步分類的步驟具體包括: 將所述黑白像素集中像素的RGB平均值大于第三預設閾值的像素分類為白色像素子集; 將所述黑白像素集中像素的RGB平均值小于等于所述第三預設閾值且大于第四預設閾值的像素分類為灰色像素子集； 將所述黑白像素集中像素的RGB平均值小于等于所述第四預設閾值的像素分類為黑色像素子集。
4.如權利要求3所述的對圖像的像素進行顏色分類的方法，其特征在于，所述將所述黑白像素集中像素的RGB平均值小于等于所述第三預設閾值且大于第四預設閾值的像素分類為灰色像素子集的步驟之后還包括:根據像素的RGB平均值對所述灰色像素子集中的像素進行進一步分類。
5.如權利要求2所述的對圖像的像素進行顏色分類的方法，其特征在于，所述根據像素的HSV值對所述彩色像素集進行進一步分類的步驟具體包括: 將所述彩色像素集中像素的HSV值的H小于第五預設閾值或大于第六預設閾值的像素分類為紅色像素子集；和/或 將所述彩色像素集中像素的HSV值的H大于等于第五預設閾值且小于第七預設閾值的像素分類為黃色像素子集；和/或 將所述彩色像素集中像素的HSV值的H大于等于第七預設閾值且小于第八預設閾值的像素分類為綠色像素子集；和/或 將所述彩色像素集中像素的HSV值的H大于等于第八預設閾值且小于第九預設閾值的像素分類為青色像素子集；和/或 將所述彩色像素集中像素的HSV值的H大于等于第九預設閾值且小于第十預設閾值的像素分類為藍色像素子集；和/或 將所述彩色像素集中像素的HSV值的H大于等于第十預設閾值且小于第六預設閾值的像素分類為品紅色像素子集。
6.如權利要求5所述的對圖像的像素進行顏色分類的方法，其特征在于，所述方法還包括:將所述彩色像素集分類為紅色像素子集、黃色像素子集、綠色像素子集、青色像素子集、藍色像素子集和/或品紅色像素子集之后，根據像素的HSV中的S值對所述紅色像素子集、黃色像素子集、綠色像素子集、青色像素子集、藍色像素子集和/或品紅色像素子集進行進一步分類。
7.一種對圖像的像素進行顏色分類的裝置，其特征在于，包括: 第一閾值獲取單元，用于獲取圖像中各像素的YCbCr值，獲取所述圖像中各像素的Cb與Cr之差的絕對值的期望值作為第一閾值； 篩選像素集獲取單元，用于從所述圖像中篩選出像素的Cb與Cr之差的絕對值大于所述第一閾值的像素作為篩選像素集； 第二閾值獲取單元，用于獲取所述篩選像素集中各像素的RGB值的標準差的期望值作為第二閾值； 分類單元，用于將所述圖像中像素的RGB值的標準差小于所述第二閾值的像素分類為黑白像素集，將所述圖像中像素的RGB值的標準差大于等于所述第二閾值的像素分類為彩色像素集。
8.如權利要求7所述的對圖像的像素進行顏色分類的裝置，其特征在于，所述裝置還包括第二分類單元，用于在所述分類單元將所述圖像中像素的RGB值的標準差小于所述第二閾值的像素分類為黑白像素集，將所述圖像中像素的RGB值的標準差大于等于所述第二閾值的像素分類為彩色像素集之后，根據像素的RGB平均值對所述黑白像素集進行進一步分類和/或根據像素的HSV值對所述彩色像素集進行進一步分類。
9.如權利要求8所述的對圖像的像素進行顏色分類的裝置，其特征在于，所述第二分類單元根據像素的RGB平均值對所述黑白像素集進行進一步分類具體包括: 將所述黑白像素集中像素的RGB平均值大于第三預設閾值的像素分類為白色像素子集; 將所述黑白像素集中像素的RGB平均值小于等于所述第三預設閾值且大于第四預設閾值的像素分類為灰色像素子集； 將所述黑白像素集中像素的RGB平均值小于等于所述第四預設閾值的像素分類為黑色像素子集。
10.如權利要求9所述的對圖像的像素進行顏色分類的裝置，其特征在于，所述第二分類單元還包括第三分類單元，用于將所述黑白像素集中像素的RGB平均值小于等于所述第三預設閾值且大于第四預設閾值的像素分類為灰色像素子集之后，根據像素的RGB平均值對所述灰色像素子集中的像素進行進一步分類。
11.如權利要求8所述的對圖像的像素進行顏色分類的裝置，其特征在于，所述第二分類單元根據像素的HSV值對所述彩色像素集進行進一步分類具體包括: 將所述彩色像素集中像素的HSV值的H小于第五預設閾值或大于第六預設閾值的像素分類為紅色像素子集；和/或 將所述彩色像素集中像素的HSV值的H大于等于第五預設閾值且小于第七預設閾值的像素分類為黃色像素子集；和/或 將所述彩色像素集中像素的HSV值的H大于等于第七預設閾值且小于第八預設閾值的像素分類為綠色像素子集；和/或 將所述彩色像素集中像素的HSV值的H大于等于第八預設閾值且小于第九預設閾值的像素分類為青色像素子集；和/或 將所述彩色像素集中像素的HSV值的H大于等于第九預設閾值且小于第十預設閾值的像素分類為藍色像素子集；和/或 將所述彩色像素集中像素的HSV值的H大于等于第十預設閾值且小于第六預設閾值的像素分類為品紅色像素子集。
12.如權利要求11所述的對圖像的像素進行顏色分類的裝置，其特征在于，所述第二分類單元還包括第四分類單元，用于將所述彩色像素集分類為紅色像素子集、黃色像素子集、綠色像素子集、青色像素子集、藍色像素子集和/或品紅色像素子集之后，根據像素的HSV中的S值對所述紅色像素子集、黃色像素子集、綠色像素子集、青色像素子集、藍色像素子集和/或品紅色像素子集 進行進一步分類。
【文檔編號】G06T7/40GK103544716SQ201310528711
【公開日】2014年1月29日 申請日期:2013年10月30日 優(yōu)先權日:2013年10月30日
【發(fā)明者】張修寶, 高昊江 申請人:北京京北方信息技術有限公司