CN106940875A - 灰度图像背景处理建表方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种灰度图像背景处理建表方法,在检测模块中增加建表模块,用建表的方式来统计需要获得的图像信息,第一次遍历结束之后建表完成,使用表中的数据进行统计和运算,获得无法在一次遍历中获得的参数。相对已有的计数,本方法选择了建表的方式,当图像第一遍进入的时候就根据不同像素值出现的次数进行了统计,并且优化了建表方案,建表的时间大大减少。在第二次求差值和、平均差等参数的时候只需要遍历不同像素值的个数,相对一个图像百万像素点来说大大的减少了工作时间。
Description
技术领域
本发明涉及打印、复印领域,具体是一种灰度图像背景处理建表方法。
背景技术
在如今的生活当中,对于打印、复印等的使用越来越多。但是纸张易脏,发黄,因此会影响到整体的美观或者影响到文件的准确性。对图像的背景进行去噪处理,是将纸张重新抹白或者去除噪点。
现有的技术中,灰度图像背景处理建表一般都通过软件方法实现,并没有相关的硬件方法。先对整个图像进行扫描以获得一些数据统计值,再一次遍历,由除法器计算模块来获得计算模块需要的参数,最后一次遍历来进行像素值的处理。
背景移除算法,是对图像背景进行一系列的去噪、还原和移除等等。该算法的目的是对灰度图像的背景进行去噪和还原。计算模块的算法一共有4种,先选择一种作为背景图像的算法,再选择一种作为一般图像的算法,两者可以重复。之后配置计算需要的各系数,然后可以开始进行计算。
图像背景进行去噪声和还原,需要知道图像的像素点个数,像素值的和,像素值的平均值,像素值的平均差,像素值的最大值,像素值的最小值等参数。接下来以这些参数判断图像是背景图像还是一般图像,选择不同的算法。在算法模块,对每个像素点进行判断,由像素值来判断当前像素点是否满足选定算法的判定条件,然后进行计算输出或者保持原值输出。
以上的步骤,无法在一次遍历之中统计出像素值的平均差等参数,因此在相应的软件方案中,先对图像的像素值进行一次遍历,获得当前图像块像素点的个数、像素值的和、平均值、最大值、最小值等数据。将图像进行二次遍历,求出差值和、平均差等在运算模块需要使用的参数。最后遍历一次图像,利用参数和对应的算法来对图像进行处理。需要对图像遍历三遍,而且每一副图像需要搬运三次,也就是说要消耗搬运三次的时间,资源占用多效率不高。
发明内容
为了解决现有技术中存在的上述技术问题,本发明提供了一种灰度图像背景处理建表方法,在检测模块中增加建表模块,用建表的方式来统计需要获得的图像信息,第一次遍历结束之后建表完成,使用表中的数据进行统计和运算,获得无法在一次遍历中获得的参数。
进一步的,使用高速缓存来对图像的像素值进行统计并使用存储空间来存储。
进一步的,对像素值随机输入时,用索引位和标志位来进行分类,并存在计数位来进行统计。
进一步的,所述索引位、标志位和计数位,使用不同的组合方式,随机进行3类数据高低位的组合。
进一步的,当索引位对应的缓存没有使用时,将当前标志位存入此缓存的标志位,将计数值变为1。
进一步的,当前索引位对应的缓冲已被使用过,缓存中标志位和当前的标志位相同,将计数值加1后存回到缓存的计数值位置,而标志位不变。
进一步的,当前索引位对应的缓存已被使用过,缓存中标志位和当前的标志位不同,将标志位和索引位按照一定规则拼接,变为存储空间的写地址值,同时将缓存内的计数值写入存储空间;在同一个时钟周期,同时对存储空间进行读操作,读地址为当前像素值对应的地址,并将当前标志位替代原有缓存中的标志位;在下一个时钟周期将读出来的数据加1后写入之前对应的缓存的计数位。
相对已有的计数,本方法选择了建表的方式,当图像第一遍进入的时候就根据不同像素值出现的次数进行了统计,并且优化了建表方案,建表的时间大大减少。在第二次求差值和、平均差等参数的时候只需要遍历不同像素值的个数,相对一个图像百万像素点来说大大的减少了工作时间。
与此同时,将图像检测建表变为一个模块,而图像最后的数据处理变为可以并行的另外一个模块,可以以此进行流水线工作。因为计算模块硬件资源消耗不变,在资源上来说是没有区别的,并提高了效率。
在本发明的建表方法中,直接建表,每一个像素值进入都要先读取当前像素值在存储空间内的计数值,在一个时钟周期将读出的数据加一之后,再下一个时钟周期写回到存储空间。当第四个时钟周期的时候才可以进入下一个数据。因此增加了高速缓存,用于缓存并处理输入像素值,使得输入像素可以无延迟地输入到建表模块,显著提高了建表效率和算法执行效率。
附图说明
图1是带建表模块的检测模块图;
图2是建表与存储框架与结构图;
图3是高速缓冲地址分配图;
图4是建表的流程图;
图5是像素值统计表的直方图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明作进一步说明。
本发明的灰度图像背景处理建表方法,先将图像按照像素点的像素值来存储到内存中,直接内存输入1将数据搬运到表模块,如图1所示。
如图2所示,数据进入内存之后就根据规则分为索引位和标志位,之后再进行计数和对存储空间的操作,对存储空间的读操作不只是高速缓存模块,因此还需要一个读控制模块来进行仲裁。索引位、标志位和计数位在缓存中的位置如图3所示,当然也可以互相调整位置。
2 | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | 6 | 7 | 8 |
4 | 4 | 3 | 6 | 7 | 5 | 8 | 1 | 1 |
… | … | … | … | … | … | … | … | … |
4 | 3 | 6 | 7 | 5 | 8 | 1 | 1 | 1 |
以像素值为1到8为例,一开始的图像每个像素点的像素值如上表所述。先把第一行的第一个像素点输入到检测模块,检测模块先分析当前像素值的索引位,然后判断是否使用过当前空间,因为是第一个点,必未使用过,将计数值变为1,标志位变为第一个点像素值对应的标志位。
第一、清表,将所有可能的像素值对应的存储空间全部写入0,保证当前统计的时候不会受上一次统计结果的影响。
第二、输入第一行的第二个点,若和第一个点的索引位相同,那么检测是不是标识为相同,相同则计数值加一,其他不变。不相同则把第一个点对应存储空间存上1,读出第二个点内存中的值,加1后存入计数位,第二个点的标志位存入当前索引位对应缓存的标志位。
第三、依次输入第一行的像素点,当第一行最后一个点输入后,下一个输入第二行的第一个点,当最后一行的最后一个点输入并且统计完成后,检测模块建表完成。
在数据输入后,缓存中的数据不同会对这个数据进行不同的操作,整体的流程图如图4所示。
1.当前索引位对应的缓存还未被使用过,那么此时将当前标志位存入此缓存的标志位,将计数值变为1。
2.当前索引位对应的缓冲已被使用过,缓存中标志位和当前的标志位相同,将计数值加1后存回到缓存的计数值位置,而标志位不变。
3.当前索引位对应的缓存已被使用过,缓存中标志位和当前的标志位不同,此时将标志位和索引位按照一定规则拼接,变为存储空间的写地址值,同时将缓存内的计数值写入存储空间。
4.在同一个时钟周期,同时对存储空间进行读操作,读地址为当前像素值对应的地址,并将当前标志位替代原有缓存中的标志位。
5.在下一个时钟周期将读出来的数据加1后写入之前对应的缓存的计数位。
经过统计之后,将整个图像的像素值信息统计成为如上表的表格。其中像素值与地址相对应,而像素的个数则是存储空间中对应地址内保存的数据,当所有的数据进入的时候则表示表已经完成,可以开始使用表中的值来进行数据的统计。
在数据进入的时候,就将所有的点进行累加,获得了整个图像的像素值和值,对所有的点进行判断,或者最大值、最小值、像素个数等参数,使用除法器计算出平均值等参数。
所有的数据进入,建表统计完成后,将每个地址都读取一遍,并且将地址对应的像素值和平均值相减获得差值。差值和读取出来的像素值次数相乘,累加之后可以总的差值。再次使用除法器,可以获得平均差值等参数,之后根据平均差值等参数来对图像进行判断,判断图像是为背景图像块还是一般图像块,根据判断的结果来选择要使用的算法和与之对应的阈值,启动算法模块对数据进行处理。
从图5的直方图中更为清晰的看到各个像素值的个数.
建表的具体流程如下:
首先建表前需要先清表,地址数量和当前像素值覆盖数量相同。统计时对每个像素进行读、加、写3步操作,建表效率很低,使用了高速缓存的方式来使之可以流水作业,高速缓存的数量也有一定的规则。通过对大量图像的统计和分析,如果当前是背景图像块,会存在一个经验值△。在背景图像中绝大多数的|像素值- 像素平均值| 经验值△。只需要2 倍经验值△个高速缓存就可以避过绝大多数的存储空间读写操作,减少功耗。
若此图像模块为一般图像,按照一般的方式,先进行对存储空间读操作,下一个时钟周期出数据,进行加的操作,再写回存储空间,一个数据需要3个时钟周期。配合高速缓存,将像素值进行了分类,规避掉读写相同地址的情况。是数据进入可以以流水线的形式进行处理,一个时钟周期一个像素值,大大提高效率,同时也可以减少功耗。
如图3所示,设像素值位宽为width,索引位位宽为n,存在公式2n=△。在像素值中提取n位为索引位,剩下的位为标志位,后面为计数。
以像素值为8位,后4位为索引位,前4位为标志位为例,若输入的像素值为16进制的FF FF FF FA AF AF 12。
第一个点索引位为F,此时F对应的缓存没有被使用过,那么将F对应的标志位写为F,计数值变为1。
接下来第二个点进来,还是FF,索引位和标志位都相同,此时将计数值加一之后写回,其他不变,此时计数值变为2。
第三个点一样,结束后计数值变为3。
第四个点进来为FA,A对应的缓存没有被使用过,标志位变为F,计数值为1。
第五个点像素值为AF,此时索引位相同但是标志位不同,将当前计数值3写入存储空间,地址为现在标志位和索引位的拼接FF,之后再同周期,将当前像素标志位A替代索引位为F的缓存中原有的数据F,同时读地址AF。在下一个周期,读的数据出来之后加一存到索引位为F的缓存计数位。
同时下一个像素AF进入,等计数位写入之后,判断索引位为F,标志位为A相同,将原有计数值1加一后变为2存回到计数值内。
最后12进入,2对应缓存没有使用过,标志位存为1,计数值变为1。这样保证了数据不会丢失,而且可以流水作业,提高3倍效率。
Claims (7)
1.一种灰度图像背景处理建表方法,其特征在于:在检测模块中增加建表模块,用建表的方式来统计需要获得的图像信息,第一次遍历结束之后建表完成,使用表中的数据进行统计和运算,获得无法在一次遍历中获得的参数。
2.如权利要求1所述灰度图像背景处理建表方法,其特征在于:使用高速缓存来对图像的像素值进行统计并使用存储空间来存储。
3.如权利要求1所述灰度图像背景处理建表方法,其特征在于:对像素值随机输入时,用索引位和标志位来进行分类,并存在计数位来进行统计。
4.如权利要求3所述灰度图像背景处理建表方法,其特征在于:所述索引位、标志位和计数位,使用不同的组合方式,随机进行3类数据高低位的组合。
5.如权利要求3所述灰度图像背景处理建表方法,其特征在于:当索引位对应的缓存没有使用时,将当前标志位存入此缓存的标志位,将计数值变为1。
6.如权利要求5所述灰度图像背景处理建表方法,其特征在于:当前索引位对应的缓冲已被使用过,缓存中标志位和当前的标志位相同,将计数值加1后存回到缓存的计数值位置,而标志位不变。
7.如权利要求6所述灰度图像背景处理建表方法,其特征在于:当前索引位对应的缓存已被使用过,缓存中标志位和当前的标志位不同,将标志位和索引位按照一定规则拼接,变为存储空间的写地址值,同时将缓存内的计数值写入存储空间;在同一个时钟周期,同时对存储空间进行读操作,读地址为当前像素值对应的地址,并将当前标志位替代原有缓存中的标志位;在下一个时钟周期将读出来的数据加1后写入之前对应的缓存的计数位。
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