專利名稱：圖像陷印的方法與裝置的制作方法
技術領域：
本發(fā)明涉及圖像處理技術領域，具體而言，涉及一種圖像陷印的方法與裝置。
背景技術：
陷印技術是印前處理的關鍵技術之一，針對處理對象不同又分為圖形陷印與圖像陷印。圖形陷印由于應用面廣泛，已經得到長足發(fā)展，印刷制版行業(yè)的主要企業(yè)都有相關產品。圖像陷印由于應用有限，加上處理對象為柵格圖像質量不穩(wěn)定，沒有直接信息可利用， 技術難度較大，因此長期以來都是有著豐富經驗的印前處理人員根據人的理解和經驗加以手動處理。圖像陷印的手工處理模式存在陷印處理質量不高、處理效果不穩(wěn)定、效率低下等問題針對上述問題，美國的Adobe公司及德國的海德堡公司都提供了圖像陷印技術產品，但是以上圖像陷印產品都是基于鄰域分析的。以集成在Wiotoshop中的Adobe公司的圖像陷印技術為例對每個像素鄰域內的像素進行水平和豎直方向的分析，按照CMYK四色之間預先確定的陷印判據，決定是否更改當前像素值，當前像素值的更改也是按照事先確定好的規(guī)則參考鄰域像素的CMYK值得到。上述的陷印方法幾乎在所有像素點都進行了陷印操作，因此對圖像的破壞較大； 并且，由于對圖像幾乎處處進行陷印，不便于對陷印的結果進行修改和編輯。在相關的技術方案中，陷印對圖像的破壞較大并且陷印結果不便于修改和編輯， 針對該問題，目前尚未提出有效的解決方案。

發(fā)明內容
本發(fā)明的目的在于提供一種陷印的方法和裝置，以解決現有技術中陷印對圖像的破壞較大并且陷印結果不便于修改和編輯的問題。為了實現上述目的，根據本發(fā)明的一個方面，提供了一種圖像陷印的方法。本發(fā)明的圖像陷印的方法包括確定圖像中存在的邊界；分析所述邊界兩側的顏色信息，確定邊界兩側的代表性顏色；以所述邊界為整體對象進行陷印。進一步地，確定圖像中存在的邊界的步驟包括使用邊緣檢測算法確定邊界點； 根據所述邊界點的連接關系得出圖像中存在的邊界。進一步地，根據所述邊界點的連接關系得出圖像中存在的邊界的步驟包括根據所述邊界點的連接關系得到邊界鏈表；整理所述邊界鏈表得到圖像中存在的邊界。進一步地，根據所述邊界點的連接關系得到邊界鏈表包括按預設的順序對所述邊界點進行掃描，基于連通域的連接關系對掃描的邊界點進行連接得到邊界鏈表。進一步地，所述連通域為8連通域或4連通域。進一步地，整理所述邊界鏈表得到圖像中存在的邊界包括根據所述邊界鏈表的分支兩側的顏色和分支的走向，按預設規(guī)則連接或拆分所述分支，將連接的所述分支和拆分的所述分支作為圖像中存在的邊界。
進一步地，預設規(guī)則是指將所述邊界鏈表交叉點所連接邊界鏈表分支兩側的顏色信息中包含相近顏色且邊界鏈表分支的走向趨勢相似的邊界鏈表保持連接，不滿足條件的邊界鏈表進行拆分。進一步地，分析所述邊界兩側的顏色信息，確定邊界兩側的代表性顏色包括獲得邊界兩側鄰近區(qū)域內的顏色信息，以邊界兩側鄰近區(qū)域的顏色均值作為邊界兩側的代表性顏色；或獲得邊界兩側鄰近區(qū)域內的顏色信息，以邊界兩側顏色統計量中分布最多的顏色作為邊界兩側的代表性顏色。進一步地，以所述邊界為整體對象進行陷印包括依據邊界兩側的代表性顏色和陷印規(guī)則，確定陷印方向，然后對所述邊界進行陷印。本發(fā)明的方法進一步包括陷印區(qū)域為以邊界為對象依據陷印方向進行擴展得到的區(qū)域，其中擴展寬度為設定的陷印寬度；依據經所述像素點的邊界法線方向上的邊界另一側鄰近像素點的顏色，確定陷印區(qū)域內各個像素點的陷印顏色。本發(fā)明的方法進一步包括計算邊界鄰近區(qū)域內的像素點到最近邊界的距離，所述距離為邊界距離，且該像素點屬于所述最近邊界所涉及的區(qū)域；若以邊界為對象依據陷印方向進行擴展的過程中，區(qū)域超過了所述邊界所涉及的區(qū)域則停止擴展，以當前得到的擴展區(qū)域作為陷印區(qū)域。為了實現上述目的，根據本發(fā)明的另一方面，提供了一種圖像陷印的裝置。本發(fā)明的圖像陷印的裝置包括第一確定模塊，用于確定圖像中存在的邊界；第二確定模塊，用于分析所述邊界兩側的顏色信息，確定邊界兩側的代表性顏色；陷印模塊， 用于以所述邊界為整體對象進行陷印。進一步地，所述第一確定模塊包括邊緣檢測子模塊，用于使用邊緣檢測算法確定邊界點；邊界確定子模塊，用于根據所述邊界點的連接關系得出圖像中存在的邊界。進一步地，所述邊界確定子模塊包括鏈表單元，用于根據所述邊界點的連接關系得到邊界鏈表；邊界單元，用于整理所述邊界鏈表得到圖像中存在的邊界。進一步地，所述鏈表單元還用于按預設的順序對所述邊界點進行掃描，基于連通域的連接關系對掃描的邊界點進行連接得到邊界鏈表。進一步地，所述邊界單元還用于根據所述邊界鏈表的分支兩側的顏色和分支的走向，按預設規(guī)則保持所述分支的連接或拆分所述分支，將保持連接的所述分支作為圖像中存在的邊界。進一步地，所述第二確定模塊還用于獲得邊界兩側鄰近區(qū)域內的顏色信息，以邊界兩側鄰近區(qū)域的顏色均值作為邊界兩側的代表性顏色；或者還用于獲得邊界兩側鄰近區(qū)域內的顏色信息，以邊界兩側顏色統計量中分布最多的顏色作為邊界兩側的代表性顏色。進一步地，所述陷印模塊還用于依據邊界兩側的代表性顏色和陷印規(guī)則確定陷印方向，然后以所述邊界為整體對象進行陷印。本發(fā)明的技術方案中主要是基于圖像中存在的邊界來確定待陷印區(qū)域，此時的待陷印區(qū)域可以位于邊界的一側并且相對集中地分布，而對于距離邊界較遠的像素不作陷印，這種做法僅修改邊界附近的像素灰度值，對圖像的破壞較小，能夠從大尺度上反映圖像內容的變化趨勢，得到穩(wěn)定直觀的陷印效果，并且方便人工事后編輯。在本發(fā)明中，邊界的信息是以上述的邊界鏈表的形式進行存儲，對于選擇的陷印條件、陷印規(guī)則可以修改，具有較好的可編輯性。并且由于本實施例中的基于邊界分別來進行陷印，因此能夠從大尺度上反映圖像內容的變化趨勢，并進一步得到穩(wěn)定直觀的陷印效果，有助于提高陷印的整體性和一致性以及抗干擾能力。


此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，構成本申請的一部分，本發(fā)明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構成對本發(fā)明的不當限定。在附圖中圖1是根據本發(fā)明實施例中圖像陷印方法基本步驟的流程圖；圖2是較為適合本實施例的技術方案的圖像的舉例；圖3是本發(fā)明實施例中的包含兩個顏色通道的圖像的各像素灰度值的示意圖；圖4是根據本發(fā)明實施例中的梯度模板的示意圖；圖5是根據本發(fā)明實施例中的像素灰度差異度計算結果的示意圖；圖6是根據本發(fā)明實施例中的一種邊界連接結果的示意圖；圖7是本發(fā)明實施例中根據圖2的邊界連接結果的示意圖；圖8是根據本發(fā)明實施例中的亮度通道的亮度值的示意圖；圖9是根據本發(fā)明實施例中的邊界距離計算結果的示意圖；圖10是根據本發(fā)明實施例中陷印2個像素得出的陷印區(qū)域的示意圖。
具體實施例方式需要說明的是，在不沖突的情況下，本申請中的實施例及實施例中的特征可以相互組合。下面將參考附圖并結合實施例來詳細說明本發(fā)明。圖1是根據本發(fā)明實施例中圖像陷印方法基本步驟的流程圖。如圖1所示，本實施例中的圖像陷印方法的基本步驟主要包括如下的步驟Sll至步驟S15 步驟Sll 確定圖像中存在的邊界。步驟S13 分析所述邊界兩側的顏色信息，確定邊界兩側的代表性顏色。步驟S15 以所述邊界為整體對象進行陷印。從上述步驟可以看出，本實施例主要是基于圖像中存在的邊界來確定待陷印區(qū)域，此時的待陷印區(qū)域位于邊界的鄰近區(qū)域，而對于距離邊界較遠的像素不作陷印，這種做法僅修改邊界附近的像素灰度值，對圖像的破壞較小，并且可以設置待陷印區(qū)域，從而能夠修改和編輯陷印后的圖像。本實施例中的上述方案相對更適合于連續(xù)的、較為均勻的色塊組成的圖像，例如圖2所示的圖像。圖2是較為適合本實施例的技術方案的圖像的舉例，其中的色塊較為均勻并且大面積連續(xù)，色塊之間有較為清晰的邊界。在現實的應用中，具有類似較為清晰邊界和大面積色塊的圖像廣泛地出現在各種場合，因此本實施例的技術方案仍具有相當的應用范圍。以下再對圖1中示出的各步驟作進一步說明。
在步驟S 101中，可以先確定邊界點，再進一步確定邊界。本實施例中，邊界點實際為邊縫邊界，其特點是邊縫邊界兩側的像素有較大的灰度差異度。在計算灰度差異度時， 應當分別計算CM^(四色通道的像素灰度值之差然后綜合考慮。為了說明簡要，以下的說明中采用包含有兩個顏色通道的圖像進行說明，圖3是本發(fā)明實施例中的包含兩個顏色通道的圖像的各像素灰度值的示意圖，如圖中所示，左邊是C色通道的像素灰度值，右邊是M色通道的像素灰度值。圖4是根據本發(fā)明實施例中的梯度模板的示意圖，在計算像素灰度差異度時，可以應用圖4所示的梯度模板，對該模板可以理解為，在橫向即X向為右側像素灰度值減去左側像素灰度值，在縱向即Y向為下方像素灰度值減去上方像素灰度值。這里采用如下差異度公式:MAX(|C1-C2| , M1-M2 I)，其中Cl和Ml是相同像素的C色和M色灰度值，C2和M2 是與該相同像素的相鄰的像素的C色和M色的灰度值。應用該公式時，分別在X方向和Y 方向取式中差值的較大者，由此得到圖5所示的像素灰度差異度。圖5是根據本發(fā)明實施例中的像素灰度差異度計算結果的示意圖。其中，例如方格51代表的像素灰度差異度，是根據圖3中的方格31至34代表的像素的灰度計算得到。根據圖3方格31至34中的數字10、120、100、60所表示的灰度值，根據上述公式可以得到表示 X方向的像素灰度差異度，即方格51中的數值110，具體計算方式是110 = MAX (1120-10 |，
60-100|)。Y方向的像素灰度差異度計算與此類似。從圖5中可以直觀地看出邊界點的位置，在使用計算機進行計算來確定邊界點時，可以采用類似Carmy的非極大抑制和高低閾值追蹤算法得到邊界點。另外，在計算像素灰度差異度時，也可以采用例如SobelJrewitt、Laplace等邊緣檢測算法。可以看出圖5中各個方格中的數值較多地為零值，對于存在漸變的圖像，灰度差異度大多不為零，此時可以設置閾值，并根據處于該閾值內的灰度差異度對應的像素來確定邊界點。本實施例中，得到的邊界點實際為邊界邊縫，且呈離散狀態(tài)，但它們之間已經有一定的聚集的關系，使得圖像被劃分為一個個區(qū)域，區(qū)域之間的邊界呈現樹型，其中包含多個分支，不同分支兩側的顏色也不同，因此還需在考慮沿邊界走向顏色穩(wěn)定性的情況下對分支之間的連接和拆分關系進行整理，以得到顏色穩(wěn)定性較高的區(qū)塊劃分結果。本實施例中，對上述離散的邊界點進行連接得到邊界鏈表。例如，對圖5的標有非零數字的方格代表的邊界點進行連接，并將X方向和Y方向相結合得到圖6所示的邊界。具體可以按照預先設置的順序對邊界點進行掃描，基于8或4連通域的連接關系對掃描的邊界點進行連接得到邊界鏈表。圖6是根據本發(fā)明實施例中的一種邊界連接結果的示意圖。 根據圖6中標出的坐標，構成邊界鏈表的邊界61和邊界62分別為邊界61 :(2,0)- > (2，1) - > (2,2)- > (3,2)- > (3,3)- > (4,3)- > (5,3)；邊界62:(0,3)-> (1,3)- > (1,4)- > (2,4)- > (2,5) 圖5是比較簡單的情況，在實現中，例如針對圖2所示圖像進行邊界點的確定之后再進行邊界連接時，得到的是圖7的邊界連接結果。圖7是本發(fā)明實施例中根據圖2的邊界連接結果的示意圖。圖7中各條線段的集合構成邊界鏈表，鏈表中包含了多個交叉的分支，例如交叉點72與邊界73、邊界74和邊界75連接，邊界73、邊界74和邊界75由于邊界 74和邊界75的同側為包含圖2中的色塊21，并且邊界74和邊界75的走向相似，所以連接邊界74和邊界75，同理還可以進一步連入邊界76和邊界77，形成一條較長的邊界70，而邊界73不包含在該邊界70中，而是和其他走向相似的邊界連接，或獨立作為邊界。通過這種方法得到較長的邊界，并減少邊界數量，有助于減少后續(xù)的計算量。與此同時由于邊界74、 邊界75、邊界76與邊界77連接在一起視為一條邊界，則后續(xù)進行的陷印方向統一，提高了陷印質量。以下對于圖1中的步驟S13作進一步說明。步驟Sll確定的邊界信息，將圖像內容劃分為一個個區(qū)域。在進行陷印處理前，需確定邊界兩側的代表性顏色。分析所述邊界兩側的顏色信息，確定邊界兩側的代表性顏色， 方法如下獲得邊界兩側鄰近區(qū)域內的顏色信息，以邊界兩側鄰近區(qū)域的顏色均值作為邊界兩側的代表性顏色；或獲得邊界兩側鄰近區(qū)域內的顏色信息，以邊界兩側顏色統計量中分布最多的顏色作為邊界兩側的代表性顏色。在步驟S15中，以所述邊界為整體對象進行陷印。依據邊界兩側的代表性顏色和陷印規(guī)則，確定陷印方向對所述邊界進行陷印。本實施例中，陷印規(guī)則是依據邊界兩側的代表性顏色，確定代表性顏色亮度高的一側向代表性顏色亮度低的一側進行陷印。如圖8所示，邊界61和邊界62左側代表性顏色亮度均高于右側，所以邊界61和邊界62的陷印方向均為左側向右側進行陷印。本實施例中的陷印方式也可以設定為雙向陷印。本實施例中的陷印區(qū)域為以邊界為對象依據陷印方向進行擴展得到的區(qū)域，其中擴展寬度為設定的陷印寬度，具體步驟如下首先，計算邊界鄰近區(qū)域內的像素點到最近邊界的距離，所述距離為邊界距離，且確定該像素點屬于所述最近邊界所涉及的區(qū)域。若像素點到多條邊界的距離相等，則確定該像素點屬于多條邊界中編號小的邊界所涉及的區(qū)域。圖9是根據本發(fā)明實施例中的邊界距離計算結果的示意圖，其中的深色像素點區(qū)域為邊界62涉及的區(qū)域，其他像素區(qū)域為邊界61涉及的區(qū)域。其次，以邊界為對象依據陷印方向進行擴展的過程中，若區(qū)域超過了所述邊界所涉及的區(qū)域則停止擴展，以當前得到的擴展區(qū)域作為陷印區(qū)域。本實施例中設置陷印寬度為2個像素距離，則待陷印區(qū)域如圖10所示，圖10是根據本發(fā)明實施例中陷印2個像素得出的待陷印區(qū)域的示意圖。其中深色的像素為待陷印區(qū)域，對邊界61陷印了 2個像素距離，而對邊界62陷印時因為不能超出陷印涉及的區(qū)域，可參考圖9，因此只陷印了 1個像素距離。最后，依據所述像素點與邊界呈法線方向上的邊界另一側鄰近像素點的顏色，確定陷印區(qū)域內各個像素點的陷印顏色。其中所述邊界是指陷印區(qū)域對應的邊界，即前一步驟中依據陷印對象進行擴展時的邊界。如圖10所示，在C通道中陷印區(qū)域的像素點101位置的陷印顏色依據經像素點101的邊界法線103方向上邊界另一側臨近的像素點102的顏色決定。同時，陷印顏色也可以依據多個臨近像素點的顏色決定。本實施例中，在相同顏色通道中若陷印區(qū)域的陷印顏色灰度值小于陷印區(qū)域的原始像素點的顏色灰度值，則該通道上不進行陷印處理。即陷印領域人員統知的陷印區(qū)域減色處理。
本實施例的陷印結果以與邊界鏈表關聯的方式進行存儲，可以實現基于邊界的陷印結果整體編輯，包括整體邊界陷印結果的刪除、加粗、反向等等。根據本實施例中的陷印方法，以下再給出一種圖像陷印的裝置。本實施例中的圖像陷印的裝置包括第一確定模塊、第二確定模塊和陷印模塊，其中第一確定模塊用于確定圖像中存在的邊界；第二確定模塊用于分析所述邊界兩側的顏色信息，確定邊界兩側的代表性顏色；陷印模塊，用于以所述邊界為整體對象進行陷印。第一確定模塊的一種可選結構是包括邊緣檢測子模塊，用于使用邊緣檢測算法確定邊界點；邊界確定子模塊，用于根據所述邊界點的連接關系得出圖像中存在的邊界。邊界確定子模塊可以是包含鏈表單元和邊界單元，其中鏈表單元用于根據邊界點的連接關系得到邊界鏈表；邊界單元用于整理該邊界鏈表得到圖像中存在的邊界。鏈表單元還可以用于按預設的順序對所述邊界點進行掃描，基于連通域的連接關系對掃描的邊界點進行連接得到邊界鏈表。邊界單元還可以用于根據所述邊界鏈表的分支兩側的顏色和分支的走向，按預設規(guī)則保持所述分支的連接或拆分所述分支，將保持連接的所述分支作為圖像中存在的邊界。本實施例中的上述第二確定模塊還可以用于獲得邊界兩側鄰近區(qū)域內的顏色信息，以邊界兩側鄰近區(qū)域的顏色均值作為邊界兩側的代表性顏色；或者第二確定模塊還可以用于獲得邊界兩側鄰近區(qū)域內的顏色信息，以邊界兩側顏色統計量中分布最多的顏色作為邊界兩側的代表性顏色。陷印模塊還可以用于依據邊界兩側的代表性顏色和陷印規(guī)則確定陷印方向，然后以所述邊界為整體對象進行陷印。本實施例中，邊界的信息是以上述的邊界鏈表的形式進行存儲，對于選擇的陷印規(guī)則可以修改，具有較好的可編輯性。例如可以將陷印規(guī)則修改為對邊界61進行反向2個像素陷印。另外還可以刪除某一條邊界，即取消對該邊界的陷印，例如刪除邊界61。此外， 由于本實施例中的基于邊界分析來進行陷印，因此能夠從大尺度上反映圖像內容的變化趨勢，并進一步得到穩(wěn)定直觀的陷印效果，有助于提高陷印的整體性和一致性以及抗干擾能力。顯然，本領域的技術人員應該明白，上述的本發(fā)明的各模塊或各步驟可以用通用的計算裝置來實現，它們可以集中在單個的計算裝置上，或者分布在多個計算裝置所組成的網絡上，可選地，它們可以用計算裝置可執(zhí)行的程序代碼來實現，從而可以將它們存儲在存儲裝置中由計算裝置來執(zhí)行，并且在某些情況下，可以以不同于此處的順序執(zhí)行所示出或描述的步驟，或者將它們分別制作成各個集成電路模塊，或者將它們中的多個模塊或步驟制作成單個集成電路模塊來實現。這樣，本發(fā)明不限制于任何特定的硬件和軟件結合。以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領域的技術人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內。
權利要求
1.一種圖像陷印的方法，其特征在于，包括如下步驟確定圖像中存在的邊界；分析所述邊界兩側的顏色信息，確定邊界兩側的代表性顏色；以所述邊界為整體對象進行陷印。
2.根據權利要求1所述圖像陷印的方法，其特征在于，確定圖像中存在的邊界的步驟包括使用邊緣檢測算法確定邊界點；根據所述邊界點的連接關系得出圖像中存在的邊界。
3.根據權利要求2所述圖像陷印的方法，其特征在于，根據所述邊界點的連接關系得出圖像中存在的邊界的步驟包括根據所述邊界點的連接關系得到邊界鏈表；整理所述邊界鏈表得到圖像中存在的邊界。
4.根據權利要求3所述圖像陷印的方法，其特征在于，根據所述邊界點的連接關系得到邊界鏈表包括按預設的順序對所述邊界點進行掃描，基于連通域的連接關系對掃描的邊界點進行連接得到邊界鏈表。
5.根據權利要求4所述圖像陷印的方法，其特征在于，所述連通域為8連通域或4連通域。
6.根據權利要求3所述圖像陷印的方法，其特征在于，整理所述邊界鏈表得到圖像中存在的邊界包括根據所述邊界鏈表的分支兩側的顏色和分支的走向，按預設規(guī)則連接或拆分所述分支，將連接的所述分支和拆分的所述分支作為圖像中存在的邊界。
7.根據權利要求3所述圖像陷印的方法，其特征在于，預設規(guī)則是指將所述邊界鏈表交叉點所連接邊界鏈表分支兩側的顏色信息中包含相近顏色且邊界鏈表分支的走向趨勢相似的邊界鏈表保持連接，不滿足條件的邊界鏈表進行拆分。
8.根據權利要求1至7中任一項所述圖像陷印的方法，其特征在于，分析所述邊界兩側的顏色信息，確定邊界兩側的代表性顏色包括獲得邊界兩側鄰近區(qū)域內的顏色信息，以邊界兩側鄰近區(qū)域的顏色均值作為邊界兩側的代表性顏色；或獲得邊界兩側鄰近區(qū)域內的顏色信息，以邊界兩側顏色統計量中分布最多的顏色作為邊界兩側的代表性顏色。
9.根據權利要求8所述圖像陷印的方法，其特征在于，以所述邊界為整體對象進行陷印包括依據邊界兩側的代表性顏色和陷印規(guī)則確定陷印方向，然后對所述邊界進行陷印。
10.根據權利要求9所述圖像陷印的方法，其特征在于，進一步包括陷印區(qū)域為以邊界為對象依據陷印方向進行擴展得到的區(qū)域，其中擴展寬度為設定的陷印寬度；依據經所述像素點的邊界法線方向上的邊界另一側鄰近像素點的顏色，確定陷印區(qū)域內各個像素點的陷印顏色。
11.根據權利要求10所述圖像陷印的方法，其特征在于，進一步包括計算邊界鄰近區(qū)域內的像素點到最近邊界的距離，所述距離為邊界距離，且該像素點屬于所述最近邊界所涉及的區(qū)域；若以邊界為對象依據陷印方向進行擴展的過程中，區(qū)域超過了所述邊界所涉及的區(qū)域則停止擴展，以當前得到的擴展區(qū)域作為陷印區(qū)域。
12.—種圖像陷印的裝置，其特征在于，包括 第一確定模塊，用于確定圖像中存在的邊界；第二確定模塊，用于分析所述邊界兩側的顏色信息，確定邊界兩側的代表性顏色； 陷印模塊，用于以所述邊界為整體對象進行陷印。
13.根據權利要求12所述的裝置，其特征在于，所述第一確定模塊包括 邊緣檢測子模塊，用于使用邊緣檢測算法確定邊界點；邊界確定子模塊，用于根據所述邊界點的連接關系得出圖像中存在的邊界。
14.根據權利要求13所述的裝置，其特征在于，所述邊界確定子模塊包括 鏈表單元，用于根據所述邊界點的連接關系得到邊界鏈表；邊界單元，用于整理所述邊界鏈表得到圖像中存在的邊界。
15.根據權利要求14所述的裝置，其特征在于，所述鏈表單元還用于按預設的順序對所述邊界點進行掃描，基于連通域的連接關系對掃描的邊界點進行連接得到邊界鏈表。
16.根據權利要求14所述的裝置，其特征在于，所述邊界單元還用于根據所述邊界鏈表的分支兩側的顏色和分支的走向，按預設規(guī)則保持所述分支的連接或拆分所述分支，將保持連接的所述分支作為圖像中存在的邊界。
17.根據權利要求12至16中任一項所述的方法，其特征在于，所述第二確定模塊還用于獲得邊界兩側鄰近區(qū)域內的顏色信息，以邊界兩側鄰近區(qū)域的顏色均值作為邊界兩側的代表性顏色；或者還用于獲得邊界兩側鄰近區(qū)域內的顏色信息，以邊界兩側顏色統計量中分布最多的顏色作為邊界兩側的代表性顏色。
18.根據權利要求17所述圖像陷印方法，其特征在于，所述陷印模塊還用于依據邊界兩側的代表性顏色和陷印規(guī)則確定陷印方向，然后以所述邊界為整體對象進行陷印。
全文摘要
本發(fā)明公開了一種圖像陷印的方法和裝置，以解決現有技術中陷印對圖像的破壞較大并且陷印結果不便于修改和編輯的問題。該方法包括確定圖像中存在的邊界；分析所述邊界兩側的顏色信息，確定邊界兩側的代表性顏色；以所述邊界為整體對象進行陷印。應用本發(fā)明的技術方案，僅對邊界附近的區(qū)域進行陷印，對圖像的破壞較小，并且可以修改和編輯陷印區(qū)域。
文檔編號H04N1/58GK102316243SQ20101022250
公開日2012年1月11日 申請日期2010年6月30日 優(yōu)先權日2010年6月30日
發(fā)明者張宏志, 李平立, 薛濤, 袁夢尤 申請人:北京大學, 方正國際軟件(北京)有限公司