CN104184918B - 图像处理装置和方法以及上置式图像扫描装置 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种图像处理装置、一种图像处理方法以及一种包括该图像处理装置的上置式图像扫描装置。根据本公开的图像处理装置包括：参考线确定单元，用于在待处理图像中确定参考线，该参考线用于协助提取图像中前景对象的边缘；以及干扰边缘识别单元，用于根据参考线确定单元确定的参考线来识别图像中存在的干扰边缘，其中干扰边缘是由图像中的背景对象造成的、对图像中的前景对象的边缘提取造成干扰的边缘。

Description

图像处理装置和方法以及上置式图像扫描装置

技术领域

本公开涉及图像处理技术，更具体而言，涉及一种图像处理装置、一种图像处理方法以及一种包括该图像处理装置的上置式图像扫描装置。

背景技术

目前，从垂直上方获取置于载具上的对象的图像的技术已经公知。该技术中使用的图像获取装置通常被称为上置式图像扫描装置。上置式图像扫描装置是一种非接触式的图像成像装置，较之传统的接触式的平板型或滚筒型图像扫描装置，它能够扫描立体对象。例如，上置式图像扫描装置能够扫描厚的书籍，而不需要将书籍分成单页进行扫描。

这里，为了便于描述，将上置式图像扫描装置通过扫描对象（例如书籍）而获取的图像称为扫描图像，将扫描图像中呈现的书籍的页面图像称为前景对象，并且将扫描图像中的除了前景对象以外的部分称为背景对象。

由于书籍的三维曲面成像模式的限制，通过扫描获取的页面图像带有明显的变形，因而有必要对所获取的页面图像执行曲面变形矫正操作。根据页面边缘进行矫正的算法在本领域中是公知的，这些算法对所获取的页面图像的内容没有限制，因此具有广泛的适用性。

常见的上置式图像扫描装置通常要求将书籍直接置于用户的桌面上。然而，桌面的颜色、纹理以及周围照明环境造成的反光等因素可能干扰页面边缘的自动提取。因此，为了提高页面边缘的自动提取精度，一个简单可行的方案是在桌面上设置颜色与上置式图像扫描装置的底座相同的纯色垫板，然后将书籍放置于垫板上，从而可以对扫描图像中的作为前景对象的页面图像的背景对象进行控制以保证页面边缘提取的精度。

然而，由于上置式图像扫描装置的底座和垫板是分离的部件，因此扫描图像中呈现的底座和垫板的边缘可能对作为前景对象的页面图像的边缘提取造成干扰。

发明内容

在下文中将给出关于本公开的简要概述，以便提供关于本公开的某些方面的基本理解。应当理解，这个概述并不是关于本公开的穷举性概述。它并不是意图确定本公开的关键或重要部分，也不是意图限定本公开的范围。其目的仅仅是以简化的形式给出某些概念，以此作为稍后论述的更详细描述的前序。

鉴于现有技术的上述现况，本公开的目的在于，针对采用上述垫板的上置式图像扫描装置进行扫描的场景，提供一种图像处理装置和方法，其能够有效地识别由扫描图像中的背景对象的边缘对前景对象的边缘提取造成的干扰。

根据本公开的一个方面，提供了一种图像处理装置，其包括：参考线确定单元，用于在待处理图像中确定参考线，该参考线用于协助提取图像中前景对象的边缘；以及干扰边缘识别单元，用于根据参考线确定单元确定的参考线来识别图像中存在的干扰边缘，其中干扰边缘是由图像中的背景对象造成的、对图像中的前景对象的边缘提取造成干扰的边缘。

根据本公开的另一方面，提供了一种包括上述图像处理装置的上置式图像扫描装置。

根据本公开的又一方面，提供了一种图像处理方法，其包括：在待处理图像中确定参考线，该参考线用于协助提取图像中前景对象的边缘；以及根据所确定的参考线来识别图像中存在的干扰边缘，其中干扰边缘是由图像中的背景对象造成的、对图像中的前景对象的边缘提取造成干扰的边缘。

另外，本公开的实施例还提供了用于实现上述图像处理方法的计算机程序。

此外，本公开的实施例还提供了至少计算机可读介质形式的计算机程序产品，其上记录有用于实现上述图像处理方法的计算机程序代码。

附图说明

参照下面结合附图对本公开实施例的说明，会更加容易地理解本公开的以上和其它目的、特点和优点。附图中的部件不是成比例绘制的，而只是为了示出本公开的原理。在附图中，相同的或类似的技术特征或部件将采用相同或类似的附图标记来表示。

图1a和1b分别示出了上置式图像扫描装置的底座和垫板的理想放置情况和错开放置情况的示意图；

图2a和2b分别示出了在图1a和1b示意性示出的两种情况下分别获取的扫描图像；

图3a示出了通过对图2a中所示的扫描图像的上部执行梯度图转换操作而获得的梯度图；

图3b示出了通过对图3a中的梯度图执行边缘提取操作而获得的边缘提取结果；

图4a示出了通过对图2b中所示的扫描图像的上部执行梯度图转换操作而获得的梯度图；

图4b示出了通过对图4a中的梯度图执行边缘提取操作而获得的边缘提取结果；

图5示出了根据本公开的一个实施例的图像处理装置的示意性框图；

图6示意性地示出了在底座和垫板的错开放置情况下出现的干扰边缘；

图7示出了在底座和垫板的错开放置情况下的底座和垫板之间的间隙的局部放大视图；

图8a和8b分别示意性地示出了执行第一干扰边缘去除处理之前和之后的梯度图；

图9a示出了对图7中所示的扫描图像进行梯度图转换而获得的带方向的梯度图；

图9b示出了将图9a中所示的梯度和最大的线投影到扫描图像中时所获得的示图；

图10示意性地示出了执行第二干扰边缘去除处理之后的梯度图；

图11示出了在去除第一干扰边缘和第二干扰边缘之后的扫描图像的示意图；

图12示出了根据本公开的图像处理方法的处理的流程图；

图13是示出了图12所示出的图像处理方法的一个具体实施方式的细节的流程图；以及

图14是示出了可用来实现根据本公开的实施例的装置和方法的通用计算机***的结构简图。

具体实施方式

在下文中将结合附图对本公开的示范性实施例进行描述。为了清楚和简明起见，在说明书中并未描述实际实施方式的所有特征。然而，应该了解，在开发任何这种实际实施方式的过程中可以做出很多特定于实施方式的决定，以便实现开发人员的具体目标，并且这些决定可能会随着实施方式的不同而有所改变。

在此，还需要说明的一点是，为了避免因不必要的细节而模糊了本公开，在附图中仅仅示出了与根据本公开的方案密切相关的装置结构，而省略了与本公开关系不大的其他细节。

图1a和1b分别图示了上置式图像扫描装置的底座和垫板的理想放置情况和错开放置情况的示意图。这里假设上置式图像扫描装置的底座和垫板均具有均匀的颜色，即是纯色的，并且二者的颜色相同。底座和垫板的理想放置情况如图1a中所示，该情况对于获取图像中的前景对象的边缘是最为有利的。然而，由于底座和垫板是人为放置的，且垫板和底座是分立的两个设备，因此在放置垫板和底座时二者可能错开，导致在它们之间出现间隙，使得桌面在所获取的扫描图像中显露出来。图1b中示出了在底座和垫板之间存在间隙的情况。此时，该间隙的上下边缘都有可能会干扰到对扫描图像中的页面边缘的提取。

图2a和2b分别图示了在图1a和1b示意性示出的两种情况下分别获取的书籍的扫描图像。如图2a中所示，在理想放置情况下，在扫描图像中看不到底座和垫板之间的间隙。然而，在图2b所示的扫描图像中在底座和垫板之间存在间隙。需要指出，尽管在本文中以书籍作为待扫描对象的一个示例进行描述，但是本领域技术人员应认识到，扫描对象不限于书籍，只要是需要对其扫描图像进行边缘提取的对象，都可适用本公开的技术方案。

图3a中示出了通过对图2a中所示的扫描图像的上部执行梯度图转换操作而获得的梯度图。通过对所获得的梯度图执行预定处理，可以获得边缘的位置。随后，将边缘位置投影到原始扫描图像中，可以确定扫描图像中出现的边缘。图3b中示出了通过对图3a中的梯度图执行边缘提取操作而获得的边缘提取结果。

类似地，图4a中示出了通过对图2b中所示的扫描图像的上部执行梯度图转换操作而获得的梯度图。通过对所获得的梯度图执行预定处理，可以获得边缘的位置。随后，将边缘位置投影到原始扫描图像中，可以确定扫描图像中出现的边缘。图4b中示出了通过对图4a中的梯度图执行边缘提取操作而获得的边缘提取结果。

对于对图2a和2b中所示的扫描图像进行的边缘提取操作，最常用的方法是如上文所述，首先将扫描图像转换成梯度图，随后通过对梯度图进行处理来获得图像中的边缘。本领域技术人员应当注意，除上述方法外，可以采用许多图像处理方法来执行上述边缘提取操作，这些算法在本领域中是公知的。

从图4a和4b中可以看出，在上置式图像扫描装置的底座和垫板之间出现的间隙会对扫描图像中页面边缘的提取造成干扰。如图4a中所示，由于底座和垫板之间的间隙的存在，所提取的边缘包括底座的下边缘、垫板的上边缘以及书籍的页面的上边缘，其中底座的下边缘和垫板的上边缘是对页面图像的边缘提取造成干扰的干扰边缘。在底座和垫板之间存在间隙的情况下，垫板的上边缘，即间隙的下边缘以及底座的下边缘，即间隙的上边缘有可能被识别为页面图像的边缘，从而对页面图像的边缘提取造成干扰。在如图4b中所示的示例中，底座的下边缘，即间隙的上边缘被错误地识别为页面图像的边缘。在本公开中，将可能对前景图像的边缘提取造成干扰的边缘称为“干扰边缘”。

针对上述问题，本文提出了一种图像处理装置，其能够识别在扫描图像中可能存在的底座和垫板之间的间隙的边缘。作为一种优选实施方式，在后续的处理中，可以根据实际需要消除所识别的这种边缘的影响，同时保留页面图像的真实边缘，从而保证页面图像，即前景对象的边缘提取不受干扰。在本公开的例子中，扫描图像中存在的底座和垫板的图像是背景图像的示例。

图5示出了根据本公开的一个实施例的图像处理装置100的示意性框图。如图5中所示，根据该实施例的图像处理装置100包括参考线确定单元102，其用于在扫描图像中确定参考线。该参考线用于协助提取扫描图像中的前景对象的边缘。图像处理装置100进一步包括干扰边缘识别单元104，其用于根据参考线确定单元102确定的参考线来识别扫描图像中存在的干扰边缘。干扰边缘是由扫描图像中的背景对象造成的、对扫描图像中前景对象的边缘提取造成干扰的边缘。

下面通过具体示例来描述根据该实施例的图像处理装置100的结构图以及具体操作。

如图6中所示，当上置式图像扫描装置的底座和垫板之间存在间隙时，由该间隙造成的干扰边缘可以分为如下两类：

1）第一干扰边缘，其被设定为间隙和垫板之间的边缘，即间隙的下边缘，以及

2）第二干扰边缘，其被设定为间隙和底座之间的边缘，即间隙的上边缘。

本领域技术人员应认识到，干扰边缘的分类不限于此，可以基于实际情况对干扰边缘进行其他分类，只要其可能对前景对象的边缘提取造成干扰，就可被分类为干扰边缘。

以下分别描述根据本公开的图像处理装置识别第一干扰边缘和第二干扰边缘的具体操作。

首先描述用于识别第一干扰边缘的具体操作。上置式图像扫描装置通过扫描获取的图像可以被设定为I(x,y)，其中I(x,y)表示扫描图像中坐标为(x,y)的像素点的颜色。通过对扫描图像I(x,y)进行梯度图转换操作而获得的梯度图可以被设定为G(x,y)，其中G(x,y)表示梯度图中坐标为(x,y)的像素点的梯度。

这里，假设垫板和底座的颜色都是已知的，其被设定为背景对象的第一颜色，该第一颜色用I0表示，I0=(r0,g0,b0)，其中r0、g0和b0分别表示R（红色）、G（绿色）和B（蓝色）颜色值。

此外，在垫板和底座的错开放置情况下，除了底座和垫板之外，扫描图像中的背景对象还包括底座和垫板之间的间隙，其被设定为背景对象的第二颜色，该第二颜色用I1表示，I1=(r1,g1,b1)，其中r1、g1和b1分别表示R（红色）、G（绿色）和B（蓝色）颜色值。这里，背景对象的第二颜色是未知的。

首先，参考线确定单元102确定第一参考线，其中第一参考线是根据关于扫描图像中的背景对象的第一先验信息而确定的。第一先验信息是关于底座的下边缘在扫描图像中的大致位置的信息。本领域技术人员应理解，该第一先验信息可以通过有限次的实验或者根据经验值获得，具体细节在此不再赘述。如图7中所示，假设底座位置为(x0,y0)到(x1,y0)，因此第一参考线可以被设定为图7中所示纵坐标为y0的直线，这里x0、x1和y0都是已知的。

这里需要说明，所选取的第一参考线并非是底座的下边缘在扫描图像中的准确位置，其目的在于为后面描述的搜索第一干扰点的处理选择一个合理的初值。本领域技术人员应当理解，第一参考线的设定和选取并不限于上述例子，只要是与可能造成干扰边缘的背景对象相关的信息，都可以用于确定第一参考线。例如，在本实施例中，第一参考线也可以被选择为扫描图像中的底座和垫板之间的间隙中的任一水平线。

由于垫板与底座之间可能并不相互平行，因此需要逐一地识别第一干扰边缘上的每个像素点。构成第一干扰边缘的干扰点被称为第一干扰点。

接着，干扰边缘识别单元104沿着第一参考线按照预定的顺序对扫描图像中包含第一参考线的预定区域进行逐像素点的扫描。

这里，包含第一参考线的预定区域是基于关于扫描图像中的背景对象的第二先验信息而确定的区域。这里，第二先验信息是关于其中可能会出现第一干扰边缘的区域的信息。本领域技术人员应理解，该第二先验信息可以通过有限次的实验或者根据经验值获得。

具体地，在上置式图像扫描装置的实际使用中，底座和垫板之间的间隙往往并不是用户有意造成的，而是在用户放置底座和垫板时无意中造成的。因此可以认为，在用户发觉底座和垫板之间存在较大间隙时，用户会主动进行调整。因此，可以假设扫描图像中可能出现的底座和垫板之间的间隙的最大宽度为Gmax。当间隙宽度大于Gmax时，用户会主动进行调整。

也就是说，该预定区域可以被设定为由像素点(x0,y0)、(x1,y0)、(x0,y0+Gmax)和(x1,y0+Gmax)所包围起来的整个区域。本领域技术人员应认识到，设定该预定区域的目的在于简化处理，降低运算成本。在没有设定该预定区域的情况下，干扰边缘识别单元104也可以对整幅扫描图像进行逐像素点的扫描。

在该实施例中，干扰边缘识别单元104沿着第一参考线按照从左至右、从上至下的顺序，对扫描图像中包含第一参考线的预定区域进行逐点扫描。本领域技术人员应认识到，这里给出的搜索顺序仅是一个示例。实际上，该搜索顺序可以是任意的，只要能够遍历搜索范围中的每个像素点即可。

对于每个被扫描的像素点，干扰边缘识别单元104在竖直方向上以该像素点为起点向下方设定包括多个像素点的第一游程。如果每个第一游程中从某个像素点开始的每个像素点的颜色与背景对象的第一颜色之间的色差都小于第一色差阈值，则将该某个像素点确定为第一干扰点。所确定的第一干扰点的集合即为第一干扰边缘。

具体地，参见图7，对于第一参考线上的每个像素点｛(x*,y0)，x0<x*<x1｝，向下方进行搜索以找到可能存在的第一干扰边缘上的第一干扰点。搜索范围即为上文所述的包含第一参考线的预定区域，即素点(x0,y0)、(x1,y0)、(x0,y0+Gmax)和(x1,y0+Gmax)所包围起来的区域。

在搜索期间，对于搜索范围中的每个像素点(x*,y*)，如果以该像素点为起点的向下方的像素游程（即第一游程）中的所有像素的颜色与背景对象的第一颜色（即底座和垫板的颜色）之间的色差均小于第一色差阈值T1，则认为该像素点(x*,y*)是第一干扰边缘上的第一干扰点，这可以由下式（1）来表示：

(diff(I(x*,y*+i),I0)<T1,i=0,1,2,…,t1 （1）

其中diff()是两个RGB颜色值之间的差值，T1是关于颜色差值的第一色差阈值，并且t1是第一游程长度。这里，第一色差阈值T1和第一游程长度t1是预先设定的恒定值。本领域技术人员应理解，第一色差阈值T1和第一游程长度t1可以通过有限次的实验或者根据经验值获得。特别地，图像扫描装置的分辨率、实际应用所要求的分辨率、页面边缘提取所需的时间等因素也会影响第一色差阈值T1和第一游程长度t1的设定。

以上描述的判定像素点(x*,y*)是否为第一干扰边缘上的第一干扰点的依据在物理意义上是清楚的。具体地，如果找到了符合上述判定条件的(x*,y*)，则认为像素点(x*,y*)位于第一干扰边缘上，并且该像素点下方的像素点均属于垫板。

所确定的所有第一干扰点的集合构成了第一干扰边缘。

优选地，随后，干扰边缘识别单元104可以去除第一干扰点的图像梯度。例如，干扰边缘识别单元104可以将所找到的所有第一干扰点上方的若干像素点的图像梯度全部调整为白色。这可以由下式（2）来表示：

G(x*,y*-i)=255,i=0,1,2,…,w1 （2）

其中G()表示将像素点的颜色调整为白色，并且w1是预先设定的整数常数，其表示梯度图中的第一干扰边缘的宽度。本领域技术人员应理解，w1的取值可以通过有限次的实验或者根据经验值获得，具体细节在此不再赘述。

需要说明，识别出第一干扰边缘之后，既可以如上述优选实施例那样，在扫描图像中消除第一干扰边缘的影响；也可以对第一干扰边缘不做处理，而仅仅是保存该信息以作为后续进一步处理之用，例如，可以在识别出相应边缘后，通过与所保存的第一干扰边缘的比较来判断该相应边缘是否为干扰边缘。

图8a和8b分别示意性地示出了执行第一干扰边缘去除处理之前和之后的梯度图。在去除第一干扰边缘之后，图8a所示的原始的扫描图像的梯度图变成图8b中所示的梯度图。由图8b中可见，对页面图像的边缘提取造成干扰的底座和垫板之间的间隙的第一干扰边缘已被去除。

需要说明的是，在上置式图像扫描装置的实际使用中可能会存在如下情况。底座、垫板和作为扫描对象的书籍可能被放置为使得书籍的上边缘盖住垫板的上边缘，从而在扫描图像中呈现底座和书籍之间的间隙而非底座和垫板之间的间隙。在该情况下，不存在第一干扰边缘。换句话来说，上述搜索操作不会找到满足判定条件的第一干扰边缘上的第一干扰点。因此，仅需考虑识别扫描图像中的底座和垫板之间的间隙的第二干扰边缘。

接下来，将描述用于识别第二干扰边缘的具体操作。

参考线确定单元102首先确定第二参考线。具体地，参考线确定单元102将扫描图像转换成竖直方向上的梯度图。该梯度图是带方向的梯度图，也就是说，在该梯度图中，对于任一像素点，仅当该像素点上方的像素点的颜色为背景对象的第一颜色（底座和垫板的颜色）并且其下方的像素颜色不是背景对象的第一颜色时，该像素的梯度才会被增强。

随后，参考线确定单元102确定水平方向上梯度和最大的线，并且确定扫描图像中与该线对应的线与上文所述的第一参考线之间的位置差是否小于位置差阈值。如果它们之间的位置差小于位置差阈值，则将扫描图像中与该线对应的线确定为第二参考线。本领域技术人员应当理解，位置差阈值可以通过有限次的实验或者根据经验值获得，具体细节在此不再赘述。

在该实施例中，第二参考线的位置被认为是上置式图像扫描装置的底座的下边缘在扫描图像中的相对精确的位置。应当理解，由于预先不了解在底座和垫板之间是否存在间隙，因此当底座和垫板之间不存在间隙时，所确定的梯度和最大的线在扫描图像中的对应位置不一定是底座的下边缘的位置。因此，可以将其与如上文所述的第一参考线的位置进行比较。由于第一参考线的位置可以被视为底座的下边缘在扫描图像中的大致位置，因此只有在梯度和最大的线的对应位置和第一参考线的位置之间的位置差小于位置差阈值时，才认为上述水平方向上的梯度和最大的线的对应位置是底座的下边缘的相对精确的位置。

图9a示出了对图7中所示的扫描图像进行梯度图转换而获得的带方向的梯度图。为了描述清楚期间，图9a中仅示出了与识别第二干扰边缘有关的局部图像。这里，根据原始扫描图像I(x,y)计算的竖直方向的梯度图是VG(x,y)，其中所示出的线即为水平方向上梯度和最大的线。这里，VG(x,y)表示竖直方向上的梯度图中坐标为(x,y)的像素点的竖直梯度。图9b示出了将图9a中所示的水平方向上梯度和最大的线投影到扫描图像中时所获得的示图。在图9b中，假设通过以上方式确定的第二参考线在扫描图像中的位置为(x0,yb)到(x1,yb)。

在参考线确定单元102确定第二参考线之后，干扰边缘识别单元104基于第二参考线来确定背景对象的第二颜色I1，即确定底座和垫板之间的间隙的颜色。一般认为，底座和垫板之间的间隙的颜色是显露出来的放置上置式图像扫描装置的桌面的颜色。在不失一般性的情况下，可以认为桌面的颜色是均匀的，且与底座和垫板的颜色不同。容易理解，在此实施例中，桌面也是背景对象的一个示例。

具体地，干扰边缘识别单元104寻找第二参考线上的、在梯度图中的竖直梯度大于梯度阈值的像素点。在底座和垫板的错开放置情况下，可以认为所找到的这些像素点位于底座的下边缘上。本领域技术人员应当理解，梯度阈值可以通过有限次的实验或者根据经验值获得。在竖直方向上分别以这些像素点为起点向下方设定均包含多个像素点的多个第二游程，也就是说，第二游程的起点是第二游程在竖直方向上的最高点。这些第二游程中出现频率最高的颜色被确定为背景对象的第二颜色I1，即底座和垫板之间的间隙的颜色。

具体地，在第二参考线上的所有像素点(x,yb)中找到在竖直梯度图VG(x,y)中对应的竖直梯度值大于梯度阈值的像素点。这样获得的像素点的集合由S_edge表示，其可由下式（3）表示：

S_edge={(x,yb),x=x0,…,x1且VG(x,yb)>TG} （3）

其中TG是上述梯度阈值。

对于所获得的像素点集合S_edge中的每个像素点(x,yb)，以该像素点(x,yb)为起点，在竖直方向上向下方设定像素游程（即第二游程）RL_x={(x,yb+i),i=1,2,…,t2}，其中t2是第二游程长度。本领域技术人员应理解，第二游程长度t2可以通过有限次的实验或者根据经验值获得，具体细节在此不再赘述。特别地，图像扫描装置的分辨率、实际应用所要求的分辨率、页面边缘提取所需的时间等因素也会影响第二游程长度t2的设定。对于这些像素游程中的所有像素点，计算得出它们的RGB彩色直方图，然后将其中出现频率最高的颜色作为背景对象的第二颜色I1，即底座和垫板之间的间隙的颜色。

随后，干扰边缘识别单元104基于所估计的背景对象的第二颜色I1来确定干扰边缘。

具体地，对于每一个第二游程，如果第二游程中所有像素点的颜色与所确定的背景对象的第二颜色之间的色差小于第二色差阈值T2，则将与该第二游程对应的最高的像素点(x,yb)确定为第二干扰边缘上的第二干扰点。所确定的第二干扰点的集合构成了第二干扰边缘。本领域技术人员应理解，第二色差阈值T2可以通过有限次的实验或者根据经验值获得。特别地，图像扫描装置的分辨率、实际应用所要求的分辨率、页面边缘提取所需的时间等因素也会影响第二色差阈值T2的设定。

也就是说，对于S_edge集合中的每个像素点(x,yb)，判断其是否是第二干扰边缘上的像素点。当以该像素点(x,yb)为起点的第二游程RL_x中所有像素点的颜色值与所确定的底座和垫板之间的间隙的颜色I1的色差均小于第二色差阈值T2时，即认为该像素点(x,yb)是第二干扰边缘上的第二干扰点。

以上描述的判定像素点(x,yb)是否为第二干扰边缘上的第二干扰点的依据在物理意义上是清楚的。具体地，如果找到了符合上述判定条件的(x,yb)，则认为像素点(x,yb)位于第二干扰边缘上，并且该像素点下方的像素点均属于间隙。

作为优选实施例，随后，干扰边缘识别单元104可以去除第二干扰点的图像梯度。例如，干扰边缘识别单元104可以将找到的所有第二干扰点上方的若干像素点的颜色全部调整为白色。这可以由下式（4）来表示：

G(x,yb-i)=255,i=0,1,2,…,w2 （4）

其中G()表示将像素点的颜色调整为白色，并且w2是预先设定的整数常数，其表示梯度图中的第二干扰边缘的宽度。本领域技术人员应理解，w2的取值可以通过有限次的实验或者根据经验值获得，具体细节在此不再赘述。本领域技术人员还应理解，第一干扰边缘的宽度w1和第二干扰边缘的宽度w2的取值可以相同也可以不同。

需要说明，类似地，识别出第二干扰边缘之后，既可以如上述优选实施例那样，在扫描图像中消除第二干扰边缘的影响；也可以对第二干扰边缘不做处理，而仅仅是保存该信息以作为后续进一步处理之用，例如，可以在识别出相应边缘后，通过与所保存的第二干扰边缘的比较来判断该相应边缘是否为干扰边缘。

图10示意性地示出了执行第二干扰边缘去除处理之后的梯度图。在去除第二干扰边缘之后，图8b所示的已去除第一干扰边缘的扫描图像的梯度图变成图10中所示的梯度图。由图10中可见，对页面图像的边缘提取造成干扰的底座和垫板之间的间隙的第二干扰边缘和第一干扰边缘均已被去除。

此时，可以很容易的提取出正确的页面边缘，如图11所示。

这里需要说明的是，在实际操作中，由于事先并不了解在底座和垫板之间是否存在间隙，因此参考线确定单元102可能不能确定第二参考线，或者干扰边缘识别单元104可能不能找到满足上述用于判断像素点是否为第二干扰边缘上的干扰点的条件的像素点。在这些情况下，可以认为底座和垫板之间不存在间隙，即底座和垫板处于理想放置情况。

此外，尽管在上文中按照首先识别第一干扰边缘并且随后识别第二干扰边缘的顺序进行了描述，但是本领域技术人员应当理解，也可以首先识别第二干扰边缘并且随后识别第一干扰边缘，或者识别第一干扰边缘和识别第二干扰边缘的操作可以同时进行。

本公开还提出了一种包括如上文所述的图像处理装置的上置式图像扫描装置。通过根据本公开的上置式图像扫描装置，能够有效地识别出由扫描图像中的背景对象的边缘对前景对象的边缘提取造成的干扰，以供用于后续处理中精确地进行前景对象图像的边缘提取。

图12示出了根据本公开的图像处理方法的处理的流程图。根据本公开的图像处理方法开始于步骤S1202，其中在待处理图像中确定参考线，该参考线用于协助提取图像中前景对象的边缘。随后，在步骤S1204中，根据所确定的参考线来识别图像中存在的干扰边缘，其中干扰边缘是由图像中的背景对象造成的、对图像中的前景对象的边缘提取造成干扰的边缘。

图13是示出了图12所示出的图像处理方法的一个具体实施方式的细节的流程图。该图像处理方法的处理开始于步骤S1302，其中参考线确定单元102确定第一参考线。在步骤S1304中，干扰边缘识别单元104确定是否存在满足判断像素点是否是第一干扰边缘上的干扰点的条件的像素点。如果存在这样的像素点（步骤S1304中的“是”），则在步骤S1306中干扰边缘识别单元104去除这些像素点，随后处理前往步骤S1308。否则（步骤S1304中的“否”），该处理直接前往步骤S1308。

在步骤S1308中，参考线确定单元102确定是否存在第二参考线。当不存在第二参考线时（步骤S1308中的“否”），该处理结束。当存在第二参考线时（步骤S1308中的“是”），干扰边缘识别单元104确定是否存在满足判断像素点是否是第二干扰边缘上的干扰点的条件的像素点。如果存在这样的像素点（步骤S1310中的“是”），则在步骤S1312中干扰边缘识别单元104去除这些像素点，随后处理结束。否则（步骤S1310中的“否”），该处理直接结束。

步骤S1302和S1308的处理例如可以通过上述参照图5描述的参考线确定单元102来执行，具体细节可参见上面的描述，为简洁起见，在此不再赘述。此外，步骤S1304、S1306、S1310和S1312的处理例如可以通过上述参照图5描述的干扰边缘识别单元104来执行，具体细节可参见上面的描述，为简洁起见，在此不再赘述。

上面已通过框图、流程图和/或实施例进行了详细描述，阐明了根据本公开的实施例的装置和/或方法的具体实施方式。当这些框图、流程图和/或实施例包含一个或多个功能和/或操作时，本领域的技术人员明白，这些框图、流程图和/或实施例中的各功能和/或操作可以通过各种硬件、软件、固件或实质上它们的任意组合而单独地和/或共同地实施。在一种实施方式中，本说明书中描述的主题的几个部分可通过特定用途集成电路（ASIC）、现场可编程门阵列(FPGA)、数字信号处理器(DSP)或其他集成形式实现。然而，本领域的技术人员会认识到，本说明书中描述的实施方式的一些方面能够全部或部分地在集成电路中以在一个或多个计算机上运行的一个或多个计算机程序的形式（例如，以在一个或多个计算机***上运行的一个或多个计算机程序的形式）、以在一个或多个处理器上运行的一个或多个程序的形式（例如，以在一个或多个微处理器上运行的一个或多个程序的形式）、以固件的形式、或以实质上它们的任意组合的形式等效地实施，并且，根据本说明书中公开的内容，设计用于本公开的电路和/或编写用于本公开的软件和/或固件的代码完全是在本领域技术人员的能力范围之内。

例如，上述图5中所示的图像处理装置100及其各个组成模块，即参考线确定单元102和干扰边缘识别单元104可以通过软件、固件、硬件或其任意组合的方式进行配置。在通过软件或固件实现的情况下，可从存储介质或网络向具有专用硬件结构的计算机（例如图14所示的通用计算1400）安装构成该软件的程序，该计算机在安装有各种程序时，能够执行上述的各种功能。

图14是示出了可用来实现根据本公开的实施例的方法和设备的通用计算机***的结构简图。计算机***1400只是一个示例，并非暗示对本公开的方法和装置的使用范围或者功能的局限。也不应将计算机***1400解释为对示例性操作***1400中示出的任一组件或其组合具有依赖或需求。

在图14中，中央处理单元(CPU)1401根据只读存储器(ROM)1402中存储的程序或从存储部分1408加载到随机存取存储器(RAM)1403的程序执行各种处理。在RAM1403中，还根据需要存储当CPU1401执行各种处理等等时所需的数据。CPU1401、ROM1402和RAM1403经由总线1404彼此连接。输入/输出接口1405也连接到总线1404。

下述部件也连接到输入/输出接口1405：输入部分1406（包括键盘、鼠标等等）、输出部分1407（包括显示器，例如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等，和扬声器等）、存储部分1408（包括硬盘等）、通信部分1409（包括网络接口卡例如LAN卡、调制解调器等）。通信部分1409经由网络例如因特网执行通信处理。根据需要，驱动器1410也可连接到输入/输出接口1405。可拆卸介质1411例如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等可以根据需要被安装在驱动器1410上，使得从中读出的计算机程序可根据需要被安装到存储部分1408中。

在通过软件实现上述系列处理的情况下，可以从网络例如因特网或从存储介质例如可拆卸介质1411安装构成软件的程序。

本领域的技术人员应当理解，这种存储介质不局限于图14所示的其中存储有程序、与设备相分离地分发以向用户提供程序的可拆卸介质1411。可拆卸介质1411的例子包含磁盘(包含软盘)、光盘(包含光盘只读存储器(CD-ROM)和数字通用盘(DVD))、磁光盘（包含迷你盘(MD)(注册商标))和半导体存储器。或者，存储介质可以是ROM1402、存储部分1408中包含的硬盘等等，其中存有程序，并且与包含它们的设备一起被分发给用户。

因此，本公开还提出了一种存储有机器可读取的指令代码的程序产品。所述指令代码由机器读取并执行时，可执行上述根据本公开的实施例的图像处理方法。相应地，用于承载这种程序产品的上面列举的各种存储介质也包括在本公开的范围内。

在上面对本公开的具体实施例的描述中，针对一种实施方式描述和/或示出的特征可以以相同或类似的方式在一个或更多个其它实施方式中使用，与其它实施方式中的特征相组合，或替代其它实施方式中的特征。

应该强调，术语“包括/包含”在本文使用时指特征、要素、步骤或组件的存在，但并不排除一个或更多个其它特征、要素、步骤或组件的存在或附加。涉及序数的术语“第一”，“第二”等并不表示这些术语所限定的特征、要素、步骤或组件的实施顺序或者重要性程度，而仅仅是为了描述清楚起见而用于在这些特征、要素、步骤或组件之间进行标识。

此外，本公开的各实施例的方法不限于按照说明书中描述的或者附图中示出的时间顺序来执行，也可以按照其他的时间顺序、并行地或独立地执行。因此，本说明书中描述的方法的执行顺序不对本公开的技术范围构成限制。

综上，在根据本公开的实施例中，本公开提供了如下方案，但不限于此：

方案1.一种图像处理装置，包括：

参考线确定单元，用于在待处理图像中确定参考线，所述参考线用于协助提取所述图像中前景对象的边缘；以及

干扰边缘识别单元，用于根据所述参考线确定单元确定的参考线来识别所述图像中存在的干扰边缘，其中所述干扰边缘是由所述图像中的背景对象造成的、对所述图像中的前景对象的边缘提取造成干扰的边缘。

方案2.根据方案1所述的图像处理装置，其中

所述干扰边缘识别单元用于根据所述参考线，基于背景对象的颜色来识别所述干扰边缘，其中背景对象至少具有第一颜色。

方案3.根据方案1或2所述的图像处理装置，其中

所述参考线确定单元基于关于所述背景对象的第一先验信息来确定所述参考线中包括的第一参考线；以及

所述干扰边缘识别单元沿着所述第一参考线按照预定的顺序对所述图像中包含所述第一参考线的预定区域进行逐像素点的扫描，其中，对于每一个被扫描的像素点，在竖直方向上以该像素点为起点向下方设定包括多个像素点的第一游程，如果每个所述第一游程中从某个像素点开始的每个像素点的颜色与所述背景对象的第一颜色之间的色差都小于第一色差阈值，则将每个所述第一游程中的所述某个像素点确定为第一干扰点，所确定的第一干扰点构成所述干扰边缘中包括的第一干扰边缘。

方案4.根据方案3所述的图像处理装置，其中包含所述第一参考线的预定区域是基于关于所述背景对象的第二先验信息而确定的区域。

方案5.根据方案3或4所述的图像处理装置，其中

所述干扰边缘识别单元沿着所述第一参考线按照从左至右、从上至下的顺序，对所述图像中包含所述第一参考线的预定区域进行逐点扫描。

方案6.根据方案1至5中任一项所述的图像处理装置，其中

所述参考线确定单元将所述待处理图像转换成竖直方向上的梯度图像，确定水平方向上梯度和最大的线，并且确定所述待处理图像中与该线对应的线与第一参考线之间的位置差是否小于位置差阈值，如果所述位置差小于位置差阈值，则将所述待处理图像中与该线对应的线确定为所述参考线中包括的第二参考线；以及

所述干扰边缘识别单元基于所述第二参考线来估计背景对象的第二颜色，并且基于所估计的背景对象的第二颜色来确定所述干扰边缘中包括的第二干扰边缘。

方案7.根据方案6所述的图像处理装置，其中所述干扰边缘识别单元被配置成执行如下操作：

寻找所述第二参考线上的、在所述梯度图像中的梯度大于梯度阈值的像素点，在竖直方向上分别以这些像素点为起点向下方设定均包含多个像素点的多个第二游程，所述多个第二游程中出现频率最高的颜色被确定为背景对象的第二颜色，以及

对于每个第二游程，如果所述第二游程中所有像素点的颜色与所确定的背景对象的第二颜色之间的色差小于第二色差阈值，则将作为所述第二游程的起点的像素点确定为第二干扰点，所确定的第二干扰点构成所述第二干扰边缘。

方案8.根据方案1至7中任一项所述的图像处理装置，其中所述干扰边缘识别单元将所述干扰边缘的图像梯度调整为白色。

方案9.一种上置式图像扫描装置，包括如方案1至8中任一项所述的图像处理装置。

方案10.一种图像处理方法，包括：

在待处理图像中确定参考线，所述参考线用于协助提取所述图像中前景对象的边缘；以及

根据所确定的参考线来识别所述图像中存在的干扰边缘，其中所述干扰边缘是由所述图像中的背景对象造成的、对所述图像中的前景对象的边缘提取造成干扰的边缘。

方案11.根据方案10所述的图像处理方法，其中

根据所确定的参考线来识别所述图像中存在的干扰边缘的步骤包括：根据所述参考线，基于背景对象的颜色来识别所述干扰边缘，其中背景对象至少具有第一颜色。

方案12.根据方案10或11所述的图像处理方法，其中

在待处理图像中确定参考线的步骤包括：基于关于所述背景对象的第一先验信息来确定所述参考线中包括的第一参考线；

根据所确定的参考线来识别所述图像中存在的干扰边缘的步骤包括：沿着所述第一参考线按照预定的顺序对所述图像中包含所述第一参考线的预定区域进行逐像素点的扫描，其中，对于每一个被扫描的像素点，在竖直方向上以该像素点为起点向下方设定包括多个像素点的第一游程，如果每个所述第一游程中从某个像素点开始的每个像素点的颜色与所述背景对象的第一颜色之间的色差都小于第一色差阈值，则将每个所述第一游程中的所述某个像素点确定为第一干扰点，所确定的第一干扰点构成所述干扰边缘中包括的第一干扰边缘。

方案13.根据方案12所述的图像处理方法，其中

包含所述第一参考线的预定区域是基于关于所述背景对象的第二先验信息而确定的区域。

方案14.根据方案12或13所述的图像处理方法，其中

沿着所述第一参考线按照预定的顺序对所述图像中包含所述第一参考线的预定区域进行逐像素点的扫描的步骤包括：沿着所述第一参考线按照从左至右、从上至下的顺序，对所述图像中包含所述第一参考线的预定区域进行逐点扫描。

方案15.根据方案10至14中任一项所述的图像处理方法，其中

在待处理图像中确定参考线的步骤包括：将所述待处理图像转换成竖直方向上的梯度图像，确定水平方向上梯度和最大的线，并且确定所述待处理图像中与该线对应的线与第一参考线之间的位置差是否小于位置差阈值，如果所述位置差小于位置差阈值，则将所述待处理图像中与该线对应的线确定为所述参考线中包括的第二参考线；以及

根据所确定的参考线来识别所述图像中存在的干扰边缘的步骤包括：基于所述第二参考线来估计背景对象的第二颜色，并且基于所估计的背景对象的第二颜色来确定所述干扰边缘中包括的第二干扰边缘。

方案16.根据方案15所述的图像处理方法，其中

基于所估计的背景对象的第二颜色来确定所述干扰边缘中包括的第二干扰边缘的步骤包括：

寻找所述第二参考线上的、在所述梯度图像中的梯度大于梯度阈值的像素点，在竖直方向上分别以这些像素点为起点向下方设定均包含多个像素点的多个第二游程，所述多个第二游程中出现频率最高的颜色被确定为背景对象的第二颜色，以及

对于每个第二游程，如果所述第二游程中所有像素点的颜色与所确定的背景对象的第二颜色之间的色差小于第二色差阈值，则将作为所述第二游程的起点的像素点确定为第二干扰点，所确定的第二干扰点构成所述第二干扰边缘。

方案17.根据方案10至16中任一项所述的图像处理方法，其中

根据所确定的参考线来识别所述图像中存在的干扰边缘的步骤包括：将所述干扰边缘的图像梯度调整为白色。

尽管上面已经通过对本公开的具体实施例的描述对本公开进行了披露，但是，应该理解，本领域的技术人员可在所附权利要求的精神和范围内设计对本公开的各种修改、改进或者等同物。这些修改、改进或者等同物也应当被认为包括在本公开的保护范围内。

Claims (9)

1.一种图像处理装置，包括：

参考线确定单元，用于在待处理图像中确定参考线，所述参考线用于协助提取所述图像中前景对象的边缘；以及

干扰边缘识别单元，用于根据所述参考线确定单元确定的参考线来识别所述图像中存在的干扰边缘，其中所述干扰边缘是由所述图像中的背景对象造成的、对所述图像中的前景对象的边缘提取造成干扰的边缘,

其中

所述参考线确定单元基于关于所述背景对象的第一先验信息来确定所述参考线中包括的第一参考线，以及

所述干扰边缘识别单元沿着所述第一参考线按照预定的顺序对所述图像中包含所述第一参考线的预定区域进行逐像素点的扫描，其中，对于每一个被扫描的像素点，在竖直方向上以该像素点为起点向下方设定包括多个像素点的第一游程，如果在每个所述第一游程中从某个像素点开始的每个像素点的颜色与所述背景对象的第一颜色之间的色差都小于第一色差阈值，则将每个所述第一游程中的所述某个像素点确定为第一干扰点，所确定的第一干扰点构成所述干扰边缘中包括的第一干扰边缘。

2.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中

所述干扰边缘识别单元用于根据所述参考线，基于背景对象的颜色来识别所述干扰边缘，其中背景对象至少具有第一颜色。

3.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中包含所述第一参考线的预定区域是基于关于所述背景对象的第二先验信息而确定的区域。

4.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中

所述干扰边缘识别单元沿着所述第一参考线按照从左至右、从上至下的顺序，对所述图像中包含所述第一参考线的预定区域进行逐点扫描。

5.根据权利要求1所述的图像处理装置，其中

所述参考线确定单元将所述待处理图像转换成竖直方向上的梯度图像，确定水平方向上梯度和最大的线，并且确定所述待处理图像中与该线对应的线与第一参考线之间的位置差是否小于位置差阈值，如果所述位置差小于位置差阈值，则将所述待处理图像中与该线对应的线确定为所述参考线中包括的第二参考线；以及

所述干扰边缘识别单元基于所述第二参考线来估计背景对象的第二颜色，并且基于所估计的背景对象的第二颜色来确定所述干扰边缘中包括的第二干扰边缘。

6.根据权利要求5所述的图像处理装置，其中所述干扰边缘识别单元被配置成执行如下操作：

寻找所述第二参考线上的、在所述梯度图像中的梯度大于梯度阈值的像素点，在竖直方向上分别以这些像素点为起点向下方设定均包含多个像素点的多个第二游程，所述多个第二游程中出现频率最高的颜色被确定为背景对象的第二颜色，以及

对于每个第二游程，如果所述第二游程中所有像素点的颜色与所确定的背景对象的第二颜色之间的色差小于第二色差阈值，则将作为所述第二游程的起点的像素点确定为第二干扰点，所确定的第二干扰点构成所述第二干扰边缘。

7.根据权利要求1或2所述的图像处理装置，其中所述干扰边缘识别单元将所述干扰边缘的图像梯度调整为白色。

8.一种上置式图像扫描装置，包括如权利要求1至7中任一项所述的图像处理装置。

9.一种图像处理方法，包括：

在待处理图像中确定参考线，所述参考线用于协助提取所述图像中前景对象的边缘；以及

根据所确定的参考线来识别所述图像中存在的干扰边缘，其中所述干扰边缘是由所述图像中的背景对象造成的、对所述图像中的前景对象的边缘提取造成干扰的边缘，

其中

在待处理图像中确定参考线的步骤包括：基于关于所述背景对象的第一先验信息来确定所述参考线中包括的第一参考线，

根据所确定的参考线来识别所述图像中存在的干扰边缘的步骤包括：沿着所述第一参考线按照预定的顺序对所述图像中包含所述第一参考线的预定区域进行逐像素点的扫描，其中，对于每一个被扫描的像素点，在竖直方向上以该像素点为起点向下方设定包括多个像素点的第一游程，如果每个所述第一游程中从某个像素点开始的每个像素点的颜色与所述背景对象的第一颜色之间的色差都小于第一色差阈值，则将每个所述第一游程中的所述某个像素点确定为第一干扰点，所确定的第一干扰点构成所述干扰边缘中包括的第一干扰边缘。