CN108269233B - 一种基于底纹半色调的文字抖动方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于底纹半色调的文字抖动方法，首先对输入的图像进行格式和压缩方式的识别；其次，识别出需要底纹处理的具体坐标位置；然后，对底纹进行打点抖动；最后，提出的方法融合LibTiff，OpenCV和GDAL等多个库进行图片的规格化处理并输出。本发明改进了传统算法在底纹处理上的不足，可批量处理需要底纹转化的图片，并提供多种底纹图案，选择性较多，自动化标准比较高等优点非常适合印刷行业对底纹半色调处理的需求。

Description

一种基于底纹半色调的文字抖动方法

技术领域

本发明涉及模式识别技术领域，尤其涉及一种基于底纹半色调的文字抖动方法。

背景技术

近年来，全球包装工业正在快速向高品质、彩色化的方向发展，掀起了印刷设备与材料大幅面化的潮流，使得大幅面印刷技术成为满足大幅面印刷产品市场、增强印刷竞争力的新兴技术体系。

对于普通的灰度连续底纹，虽然可以对文字可以有强调作用，但容易会把文字混淆在一起，不容易识别。如果把底纹的灰度调低，又起不到强调的作用。所以在这个时候，需要一个方法，可以解决这方面的问题，这时候，抖动算法就显得格外重要。

抖动算法分为随机抖动算法和有序抖动算法。随机抖动算法随机产生一组模板方阵数列，随机数的产生期间在图像的最小灰度和最大灰度之间。有序抖动算法是人为地设置一些模板值进行匹配操作，主要有分散性抖动算法(Disperse Dither)和聚集型离散算法(cluster Dither)两种。分散型以Bayer有序抖动算法为代表。后来Ulichenay在以上两种算法的基础上，提出了局部聚集整体分散的抖动算法。在以上抖动算法中，都会出现横向和纵向的人工纹理，而人的视觉对45度方向的纹理敏感程度比较小，所以VictorDistoomoklov在Bayer有序抖动算法的基础上将其旋转45度得到了旋转型有序抖动算法。以上两种方法，对于图像数据的处理都是独立的，所有的误差都是固定的，没有任何的补偿措施。

误差分散法采用相邻处理方式。每一个输出值不仅与当前像素有关，还与临近的像素有关。它结合自身的值和以及之前点的误差值和模板值一起确定该点的输出。该方法第一次引进误差的概念，从而大大地提高了输出图像的质量。为了避免由此产生的人工纹理，大多数误差分散算法都采用非对称的匹配移动方法，其中比较典型的是“s”型移动，即第一排从左到右进行扫描，第二行采用从右向左扫描。误差分散法中比较典型的是Floyd.Stein算法。

Bayer有序抖动算法打的点太过于稀疏，不仅是底纹图片没有起到强调作用，还对整体的美观度产生了比较大的影响，而Floyd.Stein算法无序抖动太过于模糊和密集且会影响整体美观度分析，Floyd.Stein算法不好调整，会对文字产生比较大的干扰。

发明内容

针对印刷行业在底纹对文字进行干扰，导致文字不突出和不明显的问题，本发明提供一种基于底纹半色调的文字抖动方法，批量处理需要底纹转化的图片，提供多种底纹图案。

为实现上述目的，本发明的技术方案是：一种基于底纹半色调的文字抖动方法，包括以下步骤：

步骤S1：对输入图片的的格式和压缩方式进行识别，转化为非真彩色单页面图片；

步骤S2：将转化后的图片转为灰度图，识别出图片中包含底纹的块状位置并转化为坐标，利用集合结构保存起来；

步骤S3：对块状位置中的底纹位置进行打点抖动，无底纹位置则不做任何处理；步骤S4：将抖动处理之后的图片进行二值化处理，并保存为位深度为1的BMP图片；

步骤S5：将BMP图片按指定的规格输出。

进一步地，所述步骤S1具体包括：

步骤S11：识别输入图片的格式，若是TIFF格式，进入步骤S12；否则进入步骤S2：

步骤S12：识别输入图片的压缩方式，判断是否为真彩色图片；

步骤S13：识别输入图片为单页或多页，使用LibTiff库提供的TIFFNumberOfDirectories函数进行页数统计，PNUM表示总页数，PNUM大于1为多页面图片；

步骤S14：使用GDAL库将识别出的真彩色多页面TIFF格式图片、真彩色单页面TIFF格式图片和非真彩色多页面TIFF格式图片统一转化为非真彩色单页面TIFF格式图片。

进一步地，所述步骤S2具体包括：

步骤S21：将输入的图片进行灰度化处理；

步骤S22：对整张图片的所有像素进行遍历，采用公式计算：Length＝CNUM*CHNUM，Wide＝RNUM，其中Length表示图片的长度，CNUM表示图片的列数，CHNUM表示图片的总通道数，Wide表示图片的宽度，RNUM表示图片的行数；

步骤S23：若data[i,j-1]＜δ||data[i,j-1]＞ε并且δ＜data[i,a]＜ε，其中a＝j,j+1,...,j+49，则包含底纹的块状位置的左上角坐标为(i,j)；然后计算右下角坐标：δ＜data[u,j]＜ε，u＝i+1,i+2,...,n并且data[n+1,j]＞250||data[n+1,j]＜200，δ＜data[i,v]＜ε，v＝j+1,j+2,...,m并且data[i,m+1]＞250||data[i,m+1]＜200，则包含底纹的块状位置的右下角坐标为(n,m)，其中data[i,j]表示图片像素值，δ和ε分别表示设定的像素阈值，||表示或运算；

步骤S24：将底纹块状位置保存到指定的集合结构中，采用vector向量进行数据的存储，如果识别图片的位置无底纹，vector向量中没有数据，标记为空。

进一步地，所述步骤S3具体包括：

步骤S31：利用κ＜data[r,s]＜λ判断，如满足表示为底纹，κ,λ分别表示设定的像素阈值；

步骤S32：遍历底纹，对底纹进行打点，采用公式：Pdata[r,s]＝(unsigned char)ζ，Pdata[r,s]表示修改后的像素值，修改参数ζ的值和坐标(r,s)的值得到不同的底纹图案；

步骤S33：将保存的底纹位置信息取出来，选择图案进行处理。

进一步地，所述步骤S4具体包括：

步骤S41：图片二值化处理，采用公式：

其中p(x,y)表示输入的灰度图，g(x,y)表示二值化之后的图片，Threshold为设定阈值；

步骤S42：利用公式：line_byte＝(width*biBitCount/8+3)/4*4，其中line_byte为待存储图像数据每行字节数，width表示图片的宽度，biBitCount表示图片的位深度，计算得到待存储图像数据每行字节数为4的倍数；

步骤S43：对图片进行位深度转换，temp＝temp＜＜(8-offset-1)，

其中temp表示像素值，offset＝col％8表示列数与8的求余的值，<<表示向左移位操作，p表示像素指针，～表示取反，把底纹位深度为8的图片转化为位深度为1的BMP图片。

与现有技术相比，本发明具有有益效果：(1)底纹明显突出强调文字的内容，且文字不会有遮挡；

(2)可以批量对图片进行规格化转化和处理，方法简单，实现灵活，实用性较强。

附图说明

图1是本发明一种基于底纹半色调的文字抖动方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图及实施例对本发明做进一步说明。

如图1所示，一种基于底纹半色调的文字抖动方法，包括以下步骤：

步骤S1：对输入的图像进行自动识别图片的压缩方式、单页或多页的TIFF格式图片、JPG和PNG等其他格式图片，然后统一转化为非真彩色单页面图片；

在本实施例中，所述步骤S1具体包括：

步骤S11：识别输入图片的格式，若是TIFF格式，进入步骤S12；否则进入步骤S2：一般情况下，只有TIFF格式图片才有可能出现多页面；

步骤S12：识别输入图片的压缩方式，提取输入图片的压缩编号与JPEG压缩编号进行对比分析，判断是否为真彩色图片；JPEG压缩编号为3435921415；

步骤S13：识别输入图片为单页或多页，使用LibTiff库提供的TIFFNumberOfDirectories函数进行页数统计，PNUM表示总页数，PNUM大于1为多页面图片；

步骤S14：使用GDAL库将识别出的真彩色多页面TIFF格式图片、真彩色单页面TIFF格式图片和非真彩色多页面TIFF格式图片统一转化为非真彩色单页面TIFF格式图片。

步骤S2：将转化后的图片转为灰度图，识别出图片中包含底纹的块状位置并转化为坐标，利用集合结构保存起来；

在本实施例中，所述步骤S2具体包括：

步骤S21：将输入的图片进行灰度化处理；采用公式：

f(i,j)＝αR(i,j)+βG(i,j)+χB(i,j)，其中令α＝0.30,β＝0.59,χ＝0.11，

步骤S22：对整张图片的所有像素进行遍历，采用公式计算：Length＝CNUM*CHNUM，Wide＝RNUM，其中Length表示图片的长度，CNUM表示图片的列数，CHNUM表示图片的总通道数，Wide表示图片的宽度，RNUM表示图片的行数；

步骤S23：若data[i,j-1]＜δ||data[i,j-1]＞ε并且δ＜data[i,a]＜ε，其中a＝j,j+1,...,j+49，则包含底纹的块状位置的左上角坐标为(i,j)；然后计算右下角坐标：δ＜data[u,j]＜ε，u＝i+1,i+2,...,n并且data[n+1,j]＞250||data[n+1,j]＜200，δ＜data[i,v]＜ε，v＝j+1,j+2,...,m并且data[i,m+1]＞250||data[i,m+1]＜200，则包含底纹的块状位置的右下角坐标为(n,m)，其中data[i,j]表示图片像素值，δ和ε分别表示设定的像素阈值，在本实施例中，令δ＝200,ε＝230，||表示或运算；此步骤识别的是整张图片底纹的块状位置，如图1所示；

步骤S24：根据步骤S23可以找到第一个底纹块状的位置坐标，则寻找下一个底纹块状信息，可在找到上一个的坐标信息上接下去遍历查找，直到遍历完所有的图片像素，将底纹块状位置保存到指定的集合结构中，采用vector向量进行数据的存储，如果识别图片的位置无底纹，vector向量中没有数据，标记为空。

步骤S3：对块状位置中的底纹位置进行打点抖动，无底纹位置则不做任何处理；在本实施例中，所述步骤S3具体包括：

步骤S31：利用κ＜data[r,s]＜λ判断，如满足表示为底纹，κ,λ分别表示设定的像素阈值；在本实施例中，令κ＝200,γ＝230；找到具体的需要打点处理的底纹，改变底纹的像素值，形成不同方式的底纹；

步骤S32：遍历底纹，遇到在像素范围内的底纹，进行打点，采用公式：Pdata[r,s]＝(unsignedchar)ζ，

Pdata[r,s]表示修改后的像素值，修改参数ζ的值和坐标(r,s)的值得到不同的底纹图案A、B、C；

步骤S33：将保存的底纹位置信息取出来，选择图案进行处理。

步骤S4：将抖动处理之后的图片进行二值化处理，并保存为位深度为1的BMP图片；

在本实施例中，所述步骤S4具体包括：

步骤S41：图片二值化处理，采用公式：

其中p(x,y)表示输入的灰度图，g(x,y)表示二值化之后的图片，Threshold为设定阈值，取200；

步骤S42：利用公式：line_byte＝(width*biBitCount/8+3)/4*4，其中line_byte为待存储图像数据每行字节数，width表示图片的宽度，biBitCount表示图片的位深度，计算得到待存储图像数据每行字节数为4的倍数；

步骤S43：对图片进行位深度转换，temp＝temp＜＜(8-offset-1)，

其中temp表示像素值，offset＝col％8表示列数与8的求余的值，<<表示向左移位操作，p表示像素指针，～表示取反，把底纹位深度为8的图片转化为位深度为1的BMP图片。

步骤S5：将BMP图片按指定的规格输出。

在本实施例中，指定的规格为：300dpi分辨率输出，采用CCITT Group 4压缩后的文件大小为150KB，最大不超过200KB的TIFF图片；

步骤S5具体包括：

步骤S51：输出图片要求图片分辨率(DPI)为300和采用CCITT Group 4压缩，可以利用Libtiff库进行图片规格的调整；

步骤S52：把BMP格式图片转化为TIFF格式图片，可直接利用公式：

size＝((width*pInfo-＞bmiHeader.biBitCount+31)/32)*4，其中size表示图片的大小，pInfo-＞bmiHeader.biBitCount表示图片的位深度，通过公式将图片转化为TIFF。

以上是本发明的较佳实施例，凡依本发明技术方案所作的改变，所产生的功能作用未超出本发明技术方案的范围时，均属于本发明的保护范围。

Claims (3)

1.一种基于底纹半色调的文字抖动方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：对输入图片的的格式和压缩方式进行识别，转化为非真彩色单页面图片；

步骤S2：将转化后的图片转为灰度图，识别出图片中包含底纹的块状位置并转化为坐标，利用集合结构保存起来；

步骤S3：对有底纹位置进行打点抖动，无底纹位置则不做任何处理；

步骤S4：将抖动处理之后的图片进行二值化处理，并保存为位深度为1的BMP图片；

步骤S5：将BMP图片按指定的规格输出；

所述步骤S2具体包括：

步骤S21：将输入的图片进行灰度化处理；

步骤S22：对整张图片的所有像素进行遍历，采用公式计算：Length＝CNUM*CHNUM，Wide＝RNUM，其中Length表示图片的长度，CNUM表示图片的列数，CHNUM表示图片的总通道数，Wide表示图片的宽度，RNUM表示图片的行数；

步骤S23：若data[i,j-1]＜δ||data[i,j-1]＞ε并且δ＜data[i,a]＜ε，其中a＝j,j+1,...,j+49，则包含底纹的块状位置的左上角坐标为(i,j)；然后计算右下角坐标：δ＜data[u,j]＜ε，u＝i+1,i+2,...,n并且data[n+1,j]＞250||data[n+1,j]＜200，δ＜data[i,v]＜ε，v＝j+1,j+2,...,m并且data[i,m+1]＞250||data[i,m+1]＜200，则包含底纹的块状位置的右下角坐标为(n,m)，其中data[i,j]表示图片像素值，δ和ε分别表示设定的像素阈值，||表示或运算；

步骤S24：将底纹块状位置保存到指定的集合结构中，采用vector向量进行数据的存储，如果识别图片的位置无底纹，vector向量中没有数据，标记为空；

所述步骤S3具体包括：

步骤S31：利用κ＜data[r,s]＜λ判断，如满足表示为底纹，κ,λ分别表示设定的像素阈值；

步骤S32：遍历底纹，对底纹进行打点，采用公式：

Pdata[r,s]表示修改后的像素值，修改参数

的值和坐标(r,s)的值得到不同的底纹图案；

步骤S33：将保存的底纹位置信息取出来，选择图案进行处理。

2.根据权利要求1所述的基于底纹半色调的文字抖动方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括：

步骤S11：识别输入图片的格式，若是TIFF格式，进入步骤S12；否则进入步骤S2：

步骤S12：识别输入图片的压缩方式，判断是否为真彩色图片；

步骤S13：识别输入图片为单页或多页，使用LibTiff库提供的TIFFNumberOfDirectories函数进行页数统计，PNUM表示总页数，PNUM大于1为多页面图片；

步骤S14：使用GDAL库将识别出的真彩色多页面TIFF格式图片、真彩色单页面TIFF格式图片和非真彩色多页面TIFF格式图片统一转化为非真彩色单页面TIFF格式图片。

3.根据权利要求1所述的基于底纹半色调的文字抖动方法，其特征在于，所述步骤S4具体包括：

步骤S41：图片二值化处理，采用公式：

其中p(x,y)表示输入的灰度图，g(x,y)表示二值化之后的图片，Threshold为设定阈值；

步骤S42：利用公式：line_byte＝(width*biBitCount/8+3)/4*4，其中line_byte为待存储图像数据每行字节数，width表示图片的宽度，biBitCount表示图片的位深度，计算得到待存储图像数据每行字节数为4的倍数；

步骤S43：对图片进行位深度转换，temp＝temp＜＜(8-offset-1)，

其中temp表示像素值，offset＝col％8表示列数与8的求余的值，<<表示向左移位操作，p表示像素指针，～表示取反，把底纹位深度为8的图片转化为位深度为1的BMP图片。

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