TWI395466B - 影像裁切方法 - Google Patents

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TWI395466B TW099127055A TW99127055A TWI395466B TW I395466 B TWI395466 B TW I395466B TW 099127055 A TW099127055 A TW 099127055A TW 99127055 A TW99127055 A TW 99127055A TW I395466 B TWI395466 B TW I395466B
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Description

影像裁切方法
本發明係關於一種影像裁切方法，尤其係應用於一多功能事務機之影像處理流程中之影像裁切方法。
由於具備掃描器，影印機及印表機的功能，多功能事務機已成為現今企業或個人使用者經常使用的設備。請參閱圖1，其表示了習知使用多功能事務機進行影印功能的流程。在習知使用多功能事務機影印，例如，照片時，使用者會將照片1置放在掃描視窗2上，接著，多功能事務機內的掃描光機沿Y方向對整個掃描視窗進行掃描，接著將掃描所得到的影像資料以線狀影像3為單位儲存至多功能事務機的內部動態記憶體，其中線狀影像3包含複數像素點4。接著，當該內部動態記憶體中累積複數條線狀影像後，多功能事務機以單一帶狀影像5為單位進行後續的影像處理流程，最後將處理過後之複數條帶狀影像組合成之原始影像6以帶狀影像為單位傳送至多功能務機的列表機列印。
當被影印的文件僅包含小面積的影像時，使用者希望能夠僅掃描有影像的區域，以節省多功能事務機的作業時間。如圖1所 示，原始影像6包含主體影像7，而主體影像7以外的區域為不具影像的空白區域。因此習知多功能事務機提供了影像裁切方法，也就是在正式掃描前先執行一預掃描程序，亦即以一低解析度快速掃描文件，用以辨識該原始影像之主體影像之大小以及所需掃描的位置，再重新設定掃描器實際所要掃描的主體影像範圍以進行正式掃描。
然而習知影像裁切方法必須經過預掃的過程，即使實際所需掃描之主體影像面積很小，仍需要耗費預掃描所需的時間。例如使用一台掃描器視窗為A3大小的多功能事務機掃描一張3×5的照片，若利用習知影像裁切方法，掃描器勢必先掃過A3大小的面積，再利用演算法判斷照片位置，才能重新設定掃描範圍進行最終的影像掃描。再者，在一般多功能事務機中之動態記憶體容量有限，若經預掃描程序，則須使用多功能事務機內的動態記憶體儲存所有原始影像資料，包含影像區域的掃描資料以及空白區域的資料，也就是佔用了動態記憶體的大部份記憶容量，這將影響多功能事務機處理影像的速度。
經由上述說明可知，習知影像裁切方法相當費時，且不論原始影像上主體影像之大小，皆至少耗費一次預掃描所需要之時間，以及大量佔用動態記憶體的空間。
本發明之主要目的在提供一種處理速度較快之影像裁切方法。
本發明之另一目的在提供一種佔用較少之多功能事務內之動態記憶體之影像裁切方法。
本發明之目的在於提供一種一種影像裁切方法，應用於一多功能事務機，該多功能事務機係用於掃描一文件而獲得一原始影像並將該原始影像列印輸出，其中該原始影像具有一主體影像且該原始影像被分割為複數帶狀影像，且每一該帶狀影像包含複數條線狀影像，該方法包括：(A)讀取該原始影像之一帶狀影像；(B)判斷該所讀取之帶狀影像是否具有該主體影像之一上邊緣端點座標，包括：(B1)尋找該所讀取之帶狀影像中具有主體影像之一第一線狀影像，並計算該第一線狀影像中包含該主體影像之二主體端點座標；(B2)分別計算該第一線狀影像之後續複數條線狀影像是否皆具二主體端點座標；(B3)判斷該後續複數條具有主體影像之線狀影像中之至少一條線狀影像之二主體端點座標之寬度大於一預設寬度 值；其中，當步驟(B1)、(B2)以及(B3)步驟之判斷結果皆為是時，則決定該第一線狀影像之該二主體端點座標為該上邊緣端點座標，而當步驟(B1)、(B2)以及(B3)步驟中有一步驟為否時，則重覆步驟(A)-(B)，直至決定該上邊緣端點為止；(C)計算該帶狀影像中之該複數條之後的所有線狀影像之主體端點座標；(D)輸出該帶狀影像所包含之所有主體端點座標中具最小X軸座標值之端點座標與具最大X軸座標值之端點座標；(E)接收步驟(D)輸出之主體端點座標以進行列印輸出處理；(F)讀取下一帶狀影像，並尋找該下一帶狀影像之每一線狀影像之主體端點座標；(G)輸出該下一帶狀影像所包含之所有主體端點座標中具最小X軸座標值之主體端點座標與具最大X軸座標值之主體端點座標；(H)接收步驟(G)輸出之主體端點座標以進行列印輸出處理；以及(I)重複步驟(F)、(G)、(H)。
於一較佳實施例中，其中步驟(B1)包括以下步驟：(B1-1)讀取該帶狀影像之一線狀影像並對該線狀影像進行Gamma調整，其中該線狀影像包括複數像素； (B1-2)判斷該線狀影像之像素是否包含該主體影像，包括：將該線狀影像依一倍率進行水平方向縮小而獲得一縮小線狀影像；將該縮小線狀影像之每一像素點之灰階值與一灰階門檻值比較，並將具有小於該灰階門檻值之灰階值的像素視為一主體像素，並記錄該縮小線狀影像之主體像素之最左端主體像素與最右端主體像素之座標；以及(B1-3)轉換像素座標，包括：將該縮小線狀影像之主體像素該最左端主體像素座標以及該最右主體像素座標轉換為該線狀影像之主體像素之最左端主體像素與最右端主體像素之座標，並記錄該線狀影像之主體像素之最左端主體像素與最右端主體像素之座標為該二主體端點座標。
於一較佳實施例中，其中該灰階門檻值W(n+1)由下列公式計算而得：W(n+1)=W(n)+(W(n+1)max-W(n))/T；其中，n=0,1,2,3...,(A-1)，W(0)為一灰階初始值，W(n)為第n條線狀影像之一累積灰階參考值，W(n+1)max為第n+1條線狀影像依一倍率水平縮小後，該第n+1條縮小線狀影像之所有像素之灰階值中之最大灰階值，T、A為正 整數。
於一較佳實施例中，其中，當W(n+1)max大於W(n)時，T=Td，而當W(n+1)max小於W(n)時，T=Tu，且Tu與Td為不同之正整數。
於一較佳實施例中，其中步驟(B1)包括以下步驟：(B1-1)讀取該帶狀影像之一線狀影像並對該線狀影像進行Gamma調整，其中該線狀影像包括複數像素；(B1-2)判斷該線狀影像之像素是否包含該主體影像，包括：將該線狀影像依一第一倍率進行水平方向縮小而獲得一第一縮小線狀影像；將該第一縮小線狀影像之每一像素點之灰階值與一灰階門檻值比較，並將具有小於該灰階門檻值之灰階值的像素視為一準主體像素，並記錄該第一縮小線狀影像之準主體像素之最左端準主體像素與最右端準主體像素之座標；將該第一縮小線狀影像之最左端準主體像素座標之X軸座標值減一預設值而獲得一左參考座標，以及將該最右端準主體像素之座標加一預設值而獲得一右參考座標；將該左參考座標與右參考座標轉換為該線狀影像之最左參考座標與最右參考座標，將該線狀影像之最左參考座標與最右參考座標座標間之線狀影像依一第二倍率進行水平方向縮小而獲得一 第二縮小線狀影像，並將該第二縮小線狀影像之每一像素點之灰階值與該灰階門檻值比較，其中，將具有小於該灰階門檻值之灰階值的像素視為主體像素，並記錄該第二縮小線狀影像之最左端主體像素與最右端主體像素之座標，其中該第二倍率大於該第一倍率；以及(B1-3)轉換像素座標，包括：將該第二縮小線狀影像之最左端主體像素與最右端主體像素之座標轉換為該線狀影像之主體像素最左端主體像素與最右端主體像素之座標，並記錄該線狀影像之最左端主體像素與最右端主體像素之座標為該二主體端點座標。
於一較佳實施例中，其中該灰階門檻值W(n+1)由下列公式計算而得：W(n+1)=W(n)+(W(n+1)max-W(n))/T；其中，n=0,1,2,3...,(A-1)，W(0)為一灰階初始值，W(n)為第n條線狀影像之一累積灰階參考值，W(n+1)max為第n+1條線狀影像依一倍率水平縮小後，該第n+1條縮小線狀影像之所有像素之灰階值中之最大灰階值，T、A為正整數。
於一較佳實施例中，其中，W(n+1)max大於W(n)時，T=Td，而當W(n+1)max小於W(n)時，T=Tu，且Tu與Td為不同之正整數。
於一較佳實施例中，其中步驟(F)包括以下步驟：(F-1)讀取該下一帶狀影像之一線狀影像並對該線狀影像進行Gamma調整，其中該線狀影像包括複數像素；(F-2)判斷該線狀影像之像素是否包含該主體影像，包括：將該線狀影像依一倍率進行水平方向縮小而獲得一縮小線狀影像；將該縮小線狀影像之每一像素點之灰階值與一灰階門檻值比較，並將具有小於該灰階門檻值之灰階值的像素視為一主體像素，並記錄該縮小線狀影像之主體像素之最左端主體像素與最右端主體像素之座標；以及(F-3)轉換像素座標，包括：將該縮小線狀影像之主體像素該最左端主體像素座標以及該最右主體像素座標轉換為該線狀影像之主體像素之最左端主體像素與最右端主體像素之座標，並記錄該線狀影像之主體像素之最左端主體像素與最右端主體像素之座標為該二主體端點座標。
於一較佳實施例中，其中該灰階門檻值W(n+1)由下列公式計算而得：W(n+1)=W(n)+(W(n+1)max-W(n))/T；其中，n=0,1,2,3...,(A-1)，W(0)為一灰階初始值， W(n)為第n條線狀影像之一累積灰階參考值，W(n+1)max為第n+1條線狀影像依一倍率水平縮小後，該第n+1條縮小線狀影像之所有像素之灰階值中之最大灰階值，T、A為正整數。
於一較佳實施例中，其中，W(n+1)max大於W(n)時，T=Td，而當W(n+1)max小於W(n)時，T=Tu，且Tu與Td為不同之正整數。
於一較佳實施例中，其中步驟(F)包括以下步驟：(F-1)讀取該下一帶狀影像之一線狀影像並對該線狀影像進行Gamma調整，其中該線狀影像包括複數像素；(F-2)判斷該線狀影像之像素是否包含該主體影像，包括：將該線狀影像依一第一倍率進行水平方向縮小而獲得一第一縮小線狀影像；將該第一縮小線狀影像之每一像素點之灰階值與一灰階門檻值比較，並將具有小於該灰階門檻值之灰階值的像素視為一準主體像素，並記錄該第一縮小線狀影像之準主體像素之最左端準主體像素與最右端準主體像素之座標；將該第一縮小線狀影像之最左端準主體像素座標之X軸座標值減一預設值而獲得一左參考座標，以及將該最右端準主體像素之座標加一預設值而獲得一右參考座標； 將該左參考座標與右參考座標轉換為該線狀影像之最左參考座標與最右參考座標，將該線狀影像之最左參考座標與最右參考座標座標間之線狀影像依一第二倍率進行水平方向縮小而獲得一第二縮小線狀影像，並將該第二縮小線狀影像之每一像素點之灰階值與該灰階門檻值比較，其中，將具有小於該灰階門檻值之灰階值的像素視為主體像素，並記錄該第二縮小線狀影像之最左端主體像素與最右端主體像素之座標，其中該第二倍率大於該第一倍率；以及(F-3)轉換像素座標，包括：將該第二縮小線狀影像之最左端主體像素與最右端主體像素之座標轉換為該線狀影像之主體像素最左端主體像素與最右端主體像素之座標，並記錄該線狀影像之最左端主體像素與最右端主體像素之座標為該二主體端點座標。
於一較佳實施例中，其中該灰階門檻值W(n+1)由下列公式計算而得：W(n+1)=W(n)+(W(n+1)max-W(n))/T；其中，n=0,1,2,3...,(A-1)，W(0)為一灰階初始值，W(n)為第n條線狀影像之一累積灰階參考值，W(n+1)max為第n+1條線狀影像依一倍率水平縮小後，該第n+1條縮小線狀影像之所有像素之灰階值中之最大灰階值，T、A為正整數。
於一較佳實施例中，其中，W(n+1)max大於W(n)時，T=Td，而當W(n+1)max小於W(n)時，T=Tu，且Tu與Td為不同之正整數。
為了改善習知技術之不便，本發明提供一種應用於多功能事務機中之影像處理流程的影像裁切方法。在本發明方法中，當多功能事務機進行影印時，本發明於影像處理流程中即時裁切出原始影像中之主體影像，以加速影印的速度。。
請參閱圖2，其為包含本發明之影像裁切方法之多功能事務機之影像處理流程100之流程圖，包括步驟：S101：輸入原始影像之帶狀影像；S102：影像亮度校正；S103：色彩座標轉換；S104：背景消除；S105：影像銳利度與平滑度強化；S106：影像裁切；S107：色座標轉換；S108：調整影像大小； S109：處理半色調；以及S110：列印。
本發明係關於在影像處理流程中將原始影像中之主體影像區域裁切出來，而影像處理流程100中除了步驟S106之影像裁切屬本發明特徵，之外，其餘步驟皆為本領域人士所熟知，故不再贅述。以下說明步驟S106本案影像裁切方法之實施方式。
請參照圖3，其為本發明影像裁切方法之一較佳實施例流程圖。圖3表示以下步驟：S10：讀入一條帶狀影像；S20：判斷所讀入的帶狀影像是否具有主體影像之上邊緣端點；若是，則進行至步驟S30，若否，回到步驟S10，直到尋找到主體影像之上邊緣端點為止；S30：計算具有上邊緣端點之帶狀影像中所有線狀影像的主體端點座標；S40：輸出具有上邊緣端點之帶狀影像所包含的所有主體端點座標中具最小X軸座標以及最大X軸座標之主體端點座標，以進行後續列印處理；S50：讀取下一條帶狀影像；S60：計算所讀取之帶狀影像之每一線狀影像之主體端點座標；S70：判斷所讀取之帶狀影像中是否有連續複數條影像不具主 體影像，若是，則進行步驟S90，若否，則進行步驟S80；S80：輸出帶狀影像所包含的所有主體端點座標中具最小X軸座標以及最大X軸座標之主體端點座標，以進行後續列印處理；S90：輸出帶狀影像所包含的所有主體端點座標中具最小X軸座標以及最大X軸座標之主體端點座標，以進行後續列印處理，之後，結束本流程。
以下說明圖3流程之每個步驟的詳細內容。
請參閱圖4，其為本發明方法所指之原始影像、主體影像以及帶狀影像之示意圖。原始影像201係指將被列印輸出的紙張大小，例如A4尺寸，而主體影像202係指實際上被影印的文件影像，例如A6尺寸的照片。原始影像201被切割為複數大小相同的帶狀影像，為簡化說明，圖4僅標示出第一帶狀影像203、第二帶狀影像204、第三帶狀影像205以及第四帶狀影像206。
請參閱圖5A，其表示了原始影像201之第一帶狀影像203的更多細節。第一帶狀影像203包含複數線狀影像，如2030，2031，2032。每一線狀影像包含複數個像素，其中以空心圓表示的像素代表背景像素，也就是無主體影像的像素，而以實心的圓表示的像素則代表具有影像，如主體的影像或髒點影像的像素，如圖6A所示。
在判斷第一帶狀影像203是否具有主體影像之上邊緣端點時，必須先判斷第一帶狀影像203中之複數條線狀影像是否具有 主體像素。所謂的主體像素係指該像素包含主體影像，而未包含主體影像的像素稱為背景像素。
在判斷一像素是否為主體像素的過程中需要使用一「預設灰階值」以及一「灰階門檻值」。其中「預設灰階值」由系統設計者自行設定，而「灰階門檻值」則由以下的方式獲得。
灰階門檻值係由帶狀影像中之複數條經gamma調整後之線狀影像的像素的灰階值計算而來。灰階門檻值代表的是背景像素的灰階參考值，灰階值大於該灰階門檻值的像素被視為是背景像素，而灰階值小於該灰階門檻值像素則被視為是主體像素。其中用以做為計算灰階門檻值之線狀影像的數目係由設計者預先決定。
於本例中以第一帶狀影像203之3條線狀影像，亦即線狀影像2030、2031、2032，來說明灰階門檻值的計算。首先依序讀入第一帶狀影像203之線狀影像2030、2031、2032，其中線狀影像2030、2031、2032在進行灰階門檻值計算之前會先經gamma調整。由於gamma調整為本技術領域之人士所熟知，故不再贅述。
請參閱圖5B，將經gamma調整後之第一線狀影像2030依一倍率，例如1/64倍，進行水平縮小。所謂依1/64倍進行水平縮小係計算第一線狀影像2030中每64個像素之灰階值的算數平均值而得到1個灰階值，水平縮小後可獲得縮小的第一線狀影像20301。例如，第一線狀影像2030原來具有6400個像素，依1/64 倍水平縮小後所獲得之縮小第一線狀影像20301則具有100個像素灰階值。記錄該水平縮小的第一線狀影像20301之所有像素之最大灰階值。本案灰階門檻值W(n+1)之計算公式如下：W(n+1)=W(n)+(W(n+1)max-W(n))/T
W(n)為第n條線狀影像之累積灰階參考值，W(n+1)max為第n+1條線狀影像依一倍率水平縮小後，該第n+1條縮小線狀影像之所有像素之灰階值中之最大灰階值，T為正整數。當W(n+1)max大於W(n)時，T=Td，而當W(n+1)max小於W(n)時，T=Tu，其中Tu與Td為不同之預設正整數。其中n+1為用以計算灰階門檻值之線狀影像之數量，於本例中係以3條線狀影像為計算依據，故本例中n=0,1,2。而當n=0時，W(n)=W(0)=預設灰階值。
所以，第1條線狀影像之累積灰階參考值W(1)如下：W(1)=W(0)+(W(1)max-W(0))/T
由於W(0)、W(1)max及T皆為已知，故依此公式可算出第1條線狀影像之累積灰階參考值W(1)。
接著，將該經gamma調整後之第二線狀影像2031同樣依1/64倍進行水平縮小，並記錄該水平縮小之第二線狀影像(圖中未示出)之所有像素之最大灰階值。如前所述，依據該第一線狀影像2030之累積灰階參考值W(1)以及該水平縮小之第二線狀影像2031之所有像素之最大灰階值帶入前述公式得到一第二線狀影像2031之累積灰階參考值W(2)。最後，將該經gamma調整後之第三線狀影像 2032同樣依1/64倍進行水平縮小，並記錄該水平縮小之第三線狀影像(圖中未示出)之所有像素之最大灰階值。同樣依據前述公式計算而獲得第三條線狀影像2032之累積灰階參考值W(3)，該累積灰階參考值W(3)即為系統設計者設定由3條線狀影像決定之灰階門檻值。特別說明的是，每次複印的流程中都會針對被複印的影像進行灰階門檻值的計算。
於獲得灰階門檻值後，開始判斷第一帶狀影像203之第一線狀影像2030是否具有主體像素。首先讀取線狀影像2030。在此需特別說明的是，由於在決定灰階門檻值時已將線狀影像2030、2031、2032進行gamma調整，故在判斷主體像素的過程中不需再重覆對線狀影像2030、2031、2032進行gamma調整，但其它尚未經過gamma調整的線狀影像，在後續的處理過程中需先經過gamma調整。
請再參閱圖5B，在讀取經gamma調整之線狀影像2030之後，同樣地將該線狀影像2030依一倍率，如1/64倍，水平縮小，而獲得縮小的第一線狀影像20301。如前所述，假設線狀影像2030包含6400個像素，以倍率1/64將該線狀影像水平縮小後得到的縮小線狀影像20301會包含100個灰階值。將該縮小線狀影像20301上的100個像素之灰階值逐一與該灰階門檻值比較。灰階值大於灰階門檻值的像素判斷為背景像素，而灰階值小於灰階門檻值的像素則判斷為主體像素。
由於本發明判斷影像的像素是否為主體影像之方法是藉由灰階值的比較，故使用水平縮小方法，將線狀影像水平縮小成像素較少之縮小線狀影像，以減少需比較之灰階值的數量，即可減少多功能事務機處理運算時間。
接著記錄該縮小線狀影像20301之主體像素中位於最左端的主體像素的座標以及最右端的主體像素座標。之後將該縮小線狀影像20301之主體像素之最左端主體像素座標以及最右端主體像素座標還原到對應線狀影像2030之最左端主體像素座標以及最右端主體像素座標。以圖5的帶狀影像203而言，其所包含的線狀影像2030，2031，2032以及其它的線狀影像皆為不具有影像的像素，也就是皆為背景像素，因此圖5A帶狀影像的縮小線狀影像，如20301，的每個像素的灰階值皆會大於灰階門檻值。關於將縮小線狀影像之主體像素座標還原到原始線狀影像座標的方式將於下文說明。
由於第一帶狀影像203所包含的所有線狀影像皆不具有主體像素，因此第一帶狀影像203不會包含主體影像之上邊緣端點，因此讀入下一帶狀影像204以進行主體影像之上邊緣端點的判斷。
請參閱圖6A、6B、6C，其為判斷帶狀影像204中否具有主體像素之示意圖。從圖6A中可看出第二帶狀影像204所包含的線狀影像2040-2044中，線狀影像2041,2042,2043具有被標示為實心圓點的像素，代表此3條線狀影像具有含影像資訊的像素。
首先判斷第二條帶狀影像204是否具有主體像素。尋找第二條帶狀影像204的所有線狀影像的主體像素的方法與判斷第一條帶狀影像203的方法相同。如圖6B所示，第二條帶狀影像204的第一線狀影像2040被水平縮小1/64倍而產生縮小的第一線狀影像20401。接著將縮小線狀影像20401所包含之100個像素之灰階值分別與灰階門檻值比較，將具有小於該灰階門檻值之灰階值的像素視為主體像素，由於在縮小線狀影像20401不具有小於該灰階門檻值之灰階值的像素，故判斷該線狀影像2040上之複數像素皆為背景像素。
請參照圖6C，接著讀取下一線狀影像2041，並將之水平縮小，而得到縮小線狀影像20411。將該縮小線狀影像20411所包含之所有像素之灰階值分別與灰階門檻值作比較。圖6C表示了縮小線狀影像20411中具有複數主體像素，如標示為實心圓點的像素，這些被標示為實心圓點的像素即代表灰階值小於灰階門檻值的像素。在獲得縮小線狀影像20411的所有主體像素之後，記錄該縮小線狀影像20411之所有主體像素之最左端主體像素之座標(X1 ,Y)與最右端主體像素之座標(X2 ,Y)。
接著將縮小線狀影像20411之最左端的主體像素座標(X1 ,Y)及最右主體像素座標(X2 ,Y)轉換為該線狀影像2041之最左端主體像素之座標I1 最右端主體像素座標I2 ，其中： 並記錄該線狀影像2041最左端主體像素座標I1 與最右端主體像素座標I2 。
接著繼續判斷該第一線狀影像2041之後續複數條線狀影像(例如第一線狀影像2041之後3條線狀影像2042、2043以及2044)是否具有主體像素，若有，則記錄每一線狀影像之最左端主體像素座標以及最右端主體像素座標。
在尋找主體影像之上邊緣端點的步驟中，本發明加入一檢測髒點程序。如圖6A所示，帶狀影像204的線狀影像2041、2042、2043為具有主體像素之線狀影像，但線狀影像2044則不具有主體像素。於本發明中，於偵測出第一條具有主體像素之線狀影像後，須再判斷該條線狀影像的後續複數條線狀影像，例如後續3條，是否皆具有主體像素。就圖6A的帶狀影像204而言，線狀影像2041的後續3條線狀影像2041、2042、2043中只有2條線狀影像2041、2042具有主體像素，而線狀影像2043則不具有主體像素，因此判定線狀影像2041並不包含主體的上邊緣端點，而線狀影像2041、2042、2043所包含的主體像素將被視為是髒點影像，而被忽略不計。
請再參閱圖7A，其表示下一帶狀影像205之示意圖。由於帶狀影像203、204皆未包含主體影像之上邊緣端點，故再讀入下一條帶狀影像205以判斷其是否具有主體影像之上邊緣端點。
如圖7A所示，帶狀影像205中的線狀影像2051具有主體像 素，依據前段所述之尋找最左及最右主體端點像素之方法而獲得線狀影像2051之二主體端點像素的座標I3 、I4 。為判斷線狀影像2051的主體像素是否為髒點，必須再判斷線狀影像2051的下3條線狀影像是否皆具有主體像素。於圖7A之例中，線狀影像2051的下3條線狀影像2052、2053以及2054皆具有主體像素，因此分別記錄線狀影像2052的二主體端點像素座標I5 、I6 ，線狀影像2053的二主體端點像素座標I7 、I8 ，線狀影像2054的二主體端點像素座標I9 、I10 。
為更精確地判斷主體影像是否為髒點，除了偵測第一條具有主體像素之線狀影像之後續複數條線狀影像是否皆具有主像素之外，本發明方法還設置另一判斷基準來判斷所偵測到的主體影像是否為髒點。另一基準即是判斷後續複數條線狀影像中是否至少有一條線狀影像之二主體端點像素座標的寬度大於一預設值，例如6個像素的寬度。在圖7A中，線狀影像2054的二主體端點像素座標I9 、I10 的寬度W1 大於本例中的預設值6個像素，故判斷線狀影像2051、2052、2053以及2054所包含的主像素不是髒點影像。因此可確定線狀影像2051的二主體端點像素座標I3 、I4 即為主體的上邊緣端點座標。
本發明判斷髒點所使用的判斷基準是基於以下的情況：主體影像一般具有連續且大範圍的影像資訊，而髒點通常僅包含小範圍且不連續的影像資訊。若是第一條線狀影像的主體像素確實是 主體影像的上邊緣，則主體影像上邊緣後續連續複數條的線狀影像應該包含具有主體影像資訊之主體像素。此外，二主體端點像素的座標的寬度代表主體影像的範圍，因此在確定後續複數條線狀影像皆具有主體像素之後，再藉由判斷後續複數條線狀影像中是否有任一條線狀影像之二主體端點像素的寬度是否大於一預設寬度，即可精確地判斷出所偵測到的主體像素是主體的上邊緣還是髒點影像。
當主體影像上邊緣2051確定之後，持續依序計算該第三帶狀影像205中之線狀影像2054之後續所有線狀影像之主體像素二端點座標，並紀錄每線狀影像之二主體端點像素座標，直到第三帶狀影像205中之最後一條線狀影像2055為止，圖7A中的線狀影像2055的二主體端點像素座標I11 、I12 。
於本步驟中，將第三帶狀影像205中具有最小X軸座標值之主體像素端點座標與具有最大X軸座標值之主體像素端點座標輸出，如圖7A所示，該第三帶狀影像205中之主體像素之端點座標包括：線狀影像2051之二主體端點座標I3 、I4 ，線狀影像2052之二主體端點座標I5 、I6 ，線狀影像2053之二主體端點座標I7 、I8 ，線狀影像2054之二主體端點座標I9 、I10 ，....以及最後一條線狀影像2055之二主體端點座標I11 、I12 。其中具有最小X軸座標值之主體像素端點座標與具有最大X軸座標值之主體像素端點座標分別為第三帶狀影像205中最後一條線狀影像2055之主體影 像二端點座標I11 、I12 。請參閱圖7B，依據最小X軸座標值之主體像素端點座標I11 與具有最大X軸座標值之主體像素端點座標I12 對第三帶狀影像205進行Y方向的垂直裁切，以得到一主體影像區域205’。將主體影像區域205’送入後續影像處理流程進行影像處理，包括色座標轉換107、調整影像大小108、處理半色調109、以及列印110。
當處理完第三帶狀影像205，緊接著讀入第四帶狀影像206。請參閱圖8A、8B、8C，其為本發明中第四帶狀影像206之示意圖。第四帶狀影像206包括線狀影像2060、2061、2062、2063，以及後續複數條線狀影像。當已獲得主體邊之端點後，接下來即無需再進行上邊緣端點的偵測，而針對後續的帶狀影像僅需計算每條線狀影像之左、右主體像素端點座標即可。
於本步驟中針對第四帶狀影像206計算每一條線狀影像上之主體影像二端點座標。如前文所述，以線狀影像2060為例，同樣對線狀影像2060進行水平縮小以獲得水平縮小線狀影像20601，並計算縮小線狀影像20601之二主體端點像素座標(X3 ,Y)，(X4 ,Y)。再將(X3 ,Y)，(X4 ,Y)還原至線狀影像2060的座標系統以獲得線狀影像2060的二主體端點像素座標I13 、I14 。對帶狀影像206的其餘線狀影像進行相同的運算，直至獲得最後一條線狀影像2065之二主體端點座標I15 、I16 為止。
接著將第四帶狀影像206中具有最小X軸座標值之主體像素 端點座標與具有最大X軸座標值之主體像素端點座標輸出，如圖8A所示，第四帶狀影像206中具有最小X軸座標值之主體像素端點座標為I15 ，而具有最大X軸座標值之主體像素端點座標為I16 ，依據端點座標I15 與I16 對帶狀影像206進行Y方向的垂直裁切而獲得一主體影像區域206’，再將主體影像區域206’送入後續影像處理流程進行影像處理。
第四帶狀影像206之後續數條帶狀影像之處理方法皆與上述處理該第四帶狀影像206相同，故不贅述。
請參閱圖9，其表示了依據本案影像裁切方法所獲得的主體影像區域，例如205’及206’相對於整個原始影像201的示意圖。從圖9可以看出，主體影像區域205’、206所包含的大部份是主體影像202的像素，而其它非屬主體影像的背景像素則不會被送到後續的列印處理，因此加速了複印的速度。
特別說明的是，在大多數帶狀影像都已被處理完成後，若再次偵測到不具任何主體像素之線性影像時，則表示包含有主體影像的帶狀影像可能完全被偵測完畢，後續的帶狀影像可能不具有任何的主體影像。因此，當再次偵測到不具有主體像素之線性影像時，也就是若後續複數條線狀影像也都不具有主體像素時，則表示主體影像已被讀取完畢，剩下的未被讀取的帶狀影像是背景影像，故結束流程，不再對後續的帶狀影像進行處理。如此可更加速複印的速度。
特別說明的是，本發明用以偵測主體像素的方法還包含另一實施例。請參閱圖10，其表示本發明另一種偵測主體像素之方法。以帶狀影像206的第一線狀影像2060為例。於另一種偵測主體像素的方法中，係使用兩次水平縮小線狀影像決定該線狀影像是否具有主體像素。首先讀取線狀影像2060並對該線狀影像2060進行gamma調整，再將該線狀影像依一第一倍率(例如1/6)進行水平方向縮小而獲得一第一縮小線狀影像20602，接著將該第一縮小線狀影像20602之每一像素點之灰階值與一灰階門檻值比較，並將具有小於該灰階門檻值之灰階值的像素視為一準主體像素，之後記錄該第一縮小線狀影像20602之最左端準主體像素之座標I17 (X5 ,Y)與最右端準主體像素之座標I18 (X6 ,Y)，此為第一次水平縮小，接著將該第一縮小線狀影像20602之最左端準主體像素座標I17 之X軸座標值減一預設值(例如3 pixel)而獲得一左參考座標I19 (X5 -3,Y)，以及將該最右端準主體像素I18 之X軸座標值加該預設數值而獲得一右參考座標I20 (X6 +3,Y)，將該左參考座標I19 與右參考座標I20 分別還原回線狀影像2060上之最左參考座標I19 ’與最右參考座標I20 ’，將該參考座標座標I19 ’與I20 ’間之線狀影像以一第二倍率(例如1/3)進行水平方向縮小而獲得一第二縮小線狀影像20603，此為第二次水平縮小，且此時該第二縮小線狀影像20603之左端點座標及右端點座標分別為I19 ’’,Y)與I20 ’’(),Y)，此時再將該第二縮小線狀影像20603之每一像素點之灰階值與該灰階門檻值比較，將小於該灰階門檻值之灰階 值的像素視為主體像素，並記錄該第二縮小線狀影像20603之最左端主體像素座標I21 (X7 ,Y)與最右端主體像素座標I22 (X8 ,Y)，最後將該第二縮小線狀影像20603之最左端主體像素座標I21 (X7 ,Y)與最右端主體像素座標I22 (X8 ,Y)轉換為該線狀影像2060之主體像素最左端主體像素座標I23 (3×與最右端主體像素座標，並記錄該線狀影像2060之最左端主體像素座標I23 與最右端主體像素座標I24 為該二主體端點座標。
需特別說明的是，此較佳實施例中進行兩次水平縮小乃為避免因只進行一次水平縮小時，縮小倍率太小，又利用算數平均計算灰階值時，可能導致過度侵蝕線狀影像上之最右端主體像素座標以及最左端主體像素座標，甚至忽略實際主體像素端點，舉例來說，若設定第一倍率為1/64，則一次將64個像素之灰階值換算成一個灰階值，當該64個像素其中具有主體像素，但大部分皆為背景像素時，該換算成之一個灰階值極有可能被判斷大於該灰階門檻值，進而判定該64個像素皆為背景像素，故為求得較精確之線狀影像上之最右端主體像素座標以及最左端主體像素座標結果，本發明提出利用第一次縮小所得之準主體像素左右端點座標向外擴張一範圍，即上述之加減預設值做法，其目的在於省略線狀影像外圍已經確定判定為背景像素之像素，再將線狀影像進行第二次水平縮小，且第二次水平縮小倍率需大於該第一倍率，使能更精確判定出主體像素同時減少多功能事務機之運算量。
於實際的應用中，本發明可以藉由設置於多功能事務機中的軔體 (firmware)的方式實施。由於本發明在多功能事務機中之影像處理流程加入即時影像裁切方法，能確實判斷主體影像區域在帶狀影像中的位置且能排除髒點影像，而確實將帶狀影像中之主體影像區域在影像處理流程中裁切出來，降低了複印文件所需要的時間。此外，以帶狀影像為處理單位，以及僅處理具有主體影像的區域而不需要處理背景區域的方法，節省了複印過程中所需要的動態記憶體容量。對於系統資源以及記憶體有限的多功能事務機而言，本發明方法提供了良好的性能提昇的效果。
以上所述僅為本發明之較佳實施例，並非用以限定本發明之申請專利範圍，因此凡其它未脫離本發明所揭示之精神下所完成之等效改變或修飾，均應包含於本案之申請專利範圍內。
1‧‧‧照片
2‧‧‧掃描視窗
3‧‧‧線狀影像
4‧‧‧像素
5‧‧‧帶狀影像
6‧‧‧原始影像
7‧‧‧主體影像
100‧‧‧影像處理流程
S101~S110‧‧‧步驟
201‧‧‧原始影像
202‧‧‧主體影像
203‧‧‧第一帶狀影像
204‧‧‧第二帶狀影像
205‧‧‧第三帶狀影像
206‧‧‧第四帶狀影像
207‧‧‧髒點影像
2030~2032‧‧‧線狀影像
20301‧‧‧縮小線狀影像
2040~2044‧‧‧線狀影像
20401‧‧‧縮小線狀影像
20411‧‧‧縮小線狀影像
2051~2055‧‧‧線狀影像
W1 ‧‧‧寬度
205’‧‧‧主體影像區域
2060~2065‧‧‧線狀影像
20601‧‧‧縮小線狀影像
206’‧‧‧主體影像區域
20602‧‧‧第一縮小線狀影像
20603‧‧‧第二縮小線狀影像
I1 、I3 、I5 、I7 、I9 、I11 、I13 、I15 、I21 、I23 ‧‧‧最左端主體像素座標
I2 、I4 、I6 、I8 、I10 、I12 、I14 、I16 、I22 、I24 ‧‧‧最右端主體像素座標
I17 、I18 ‧‧‧準主體像素座標
I19 、I20 、I19 ’、I20 ’、I19 ”、I20 ”‧‧‧參考座標
圖1：係為習知多功能事務機掃描流程之示意圖。
圖2：其為本發明中於多功能事務機中之影像處理流程加入影像裁切之示意圖。
圖3：係為本發明影像裁切方法之一較佳實施例流程圖。
圖4：係為本發明影像裁切方法中原始影像之示意圖。
圖5a：係為本發明中第一帶狀影像之部分示意圖。
圖5b：係為發明中判斷第一帶狀影像中之複數條線狀影像中是否具有主體像素之示意圖。
圖6a：係為本發明中第二帶狀影像之部分示意圖。
圖6b、6c：係為本發明中判斷第二帶狀影像中之複數條線狀影像中是否具有主體像素之示意圖。
圖7a：係為本發明中第三帶狀影像之部分示意圖。
圖7b：係為本發明中裁切第三帶狀影像中之主體影像區域之示意圖。
圖8a：係為本發明第四帶狀影像之部分示意圖。
圖8b：係為發明判斷第四帶狀影像中之複數條線狀影像中是否具有主體像素之示意圖。
圖8c：係為本發明中裁切第四帶狀影像中之主體影像區域之示意圖。
圖9：係為本發明中之經裁切後所有主體影像區域之示意圖。
圖10：係為本發明中判斷帶狀影像中之複數條線狀影像是否具有主體像素之另一較佳實施例之示意圖。
S10~S90‧‧‧步驟

Claims (13)

  1. 一種影像裁切方法，應用於一多功能事務機，該多功能事務機係用於掃描一文件而獲得一原始影像並將該原始影像列印輸出，其中該原始影像具有一主體影像且該原始影像被分割為複數帶狀影像，且每一該帶狀影像包含複數條線狀影像，該方法包括：(A)讀取該原始影像之一帶狀影像；(B)判斷該所讀取之帶狀影像是否具有該主體影像之一上邊緣端點座標，包括：(B1)尋找該所讀取之帶狀影像中具有主體影像之一第一線狀影像，並計算該第一線狀影像中包含該主體影像之二主體端點座標；(B2)分別計算該第一線狀影像之後續複數條線狀影像是否皆具二主體端點座標；(B3)判斷該後續複數條具有主體影像之線狀影像中之至少一條線狀影像之二主體端點座標之寬度大於一預設寬度值；其中，當步驟(B1)、(B2)以及(B3)步驟之判斷結果皆為是時，則決定該第一線狀影像之該二主體端點座標為該上邊緣端點座標，而當步驟(B1)、(B2)以及(B3)步驟中有一步驟為否時，則重覆步驟(A)-(B)，直至決定該上邊緣端點為止；(C)計算該帶狀影像中之該複數條之後的所有線狀影像之主體端點座標；(D)輸出該帶狀影像所包含之所有主體端點座標中具最小X軸座標值之端點座標與具最大X軸座標值之端點座標； (E)接收步驟(D)輸出之主體端點座標以進行列印輸出處理；(F)讀取下一帶狀影像，並尋找該下一帶狀影像之每一線狀影像之主體端點座標；(G)輸出該下一帶狀影像所包含之所有主體端點座標中具最小X軸座標值之主體端點座標與具最大X軸座標值之主體端點座標；(H)接收步驟(G)輸出之主體端點座標以進行列印輸出處理；以及(I)重複步驟(F)、(G)、(H)。
  2. 如申請專利範圍第1項之影像裁切方法，其中步驟(B1)包括以下步驟：(B1-1)讀取該帶狀影像之一線狀影像並對該線狀影像進行Gamma調整，其中該線狀影像包括複數像素；(B1-2)判斷該線狀影像之像素是否包含該主體影像，包括：將該線狀影像依一倍率進行水平方向縮小而獲得一縮小線狀影像；將該縮小線狀影像之每一像素點之灰階值與一灰階門檻值比較，並將具有小於該灰階門檻值之灰階值的像素視為一主體像素，並記錄該縮小線狀影像之主體像素之最左端主體像素與最右端主體像素之座標；以及(B1-3)轉換像素座標，包括：將該縮小線狀影像之主體像素該最左端主體像素座標以及該最右主體像素座標轉換為該線狀影像之主體像素之最左端主體像素與最右端主體像素之座標，並記錄該線狀影像之主體像素之最左端主體像素與最 右端主體像素之座標為該二主體端點座標。
  3. 如申請專利範圍第2項之影像裁切方法，其中該灰階門檻值W(n+1)由下列公式計算而得：W(n+1)=W(n)+(W(n+1)max-W(n))/T；其中，n=0,1,2,3...,(A-1)，W(0)為一灰階初始值，W(n)為第n條線狀影像之一累積灰階參考值，W(n+1)max為第n+1條線狀影像依一倍率水平縮小後，該第n+1條縮小線狀影像之所有像素之灰階值中之最大灰階值，T、A為正整數。
  4. 如申請專利範圍第3項之影像裁切方法，其中，W(n+1)max大於W(n)時，T=Td，而當W(n+1)max小於W(n)時，T=Tu，且Tu與Td為不同之正整數。
  5. 如申請專利範圍第1項之影像裁切方法，其中步驟(B1)包括以下步驟：(B1-1)讀取該帶狀影像之一線狀影像並對該線狀影像進行Gamma調整，其中該線狀影像包括複數像素；(B1-2)判斷該線狀影像之像素是否包含該主體影像，包括：將該線狀影像依一第一倍率進行水平方向縮小而獲得一第一縮小線狀影像；將該第一縮小線狀影像之每一像素點之灰階值與一灰階門檻值比較，並將具有小於該灰階門檻值之灰階值的像素視為一準主體像素，並記錄該第一縮小線狀影像之準主體像素之最左端準主體像素與最右端準主體像素之座標；將該第一縮小線狀影像之最左端準主體像素座標之X軸座標 值減一預設值而獲得一左參考座標，以及將該最右端準主體像素之座標加一預設值而獲得一右參考座標；將該左參考座標與右參考座標轉換為該線狀影像之最左參考座標與最右參考座標，將該線狀影像之最左參考座標與最右參考座標座標間之線狀影像依一第二倍率進行水平方向縮小而獲得一第二縮小線狀影像，並將該第二縮小線狀影像之每一像素點之灰階值與該灰階門檻值比較，其中，將具有小於該灰階門檻值之灰階值的像素視為主體像素，並記錄該第二縮小線狀影像之最左端主體像素與最右端主體像素之座標，其中該第二倍率大於該第一倍率；以及(B1-3)轉換像素座標，包括：將該第二縮小線狀影像之最左端主體像素與最右端主體像素之座標轉換為該線狀影像之主體像素最左端主體像素與最右端主體像素之座標，並記錄該線狀影像之最左端主體像素與最右端主體像素之座標為該二主體端點座標。
  6. 如申請專利範圍第5項之影像裁切方法，其中該灰階門檻值W(n+1)由下列公式計算而得：W(n+1)=W(n)+(W(n+1)max-W(n))/T；其中，n=0,1,2,3...,(A-1)，W(0)為一灰階初始值，W(n)為第n條線狀影像之一累積灰階參考值，W(n+1)max為第n+1條線狀影像依一倍率水平縮小後，該第n+1條縮小線狀影像之所有像素之灰階值中之最大灰階值，T、A為正整數。
  7. 如申請專利範圍第6項之影像裁切方法，其中，W(n+1)max大於W(n)時，T=Td，而當W(n+1)max小於W(n)時，T=Tu，且Tu與Td為不同之正整數。
  8. 如申請專利範圍第1項之影像裁切方法，其中步驟(F)包括以下步驟：(F-1)讀取該下一帶狀影像之一線狀影像並對該線狀影像進行Gamma調整，其中該線狀影像包括複數像素；(F-2)判斷該線狀影像之像素是否包含該主體影像，包括：將該線狀影像依一倍率進行水平方向縮小而獲得一縮小線狀影像；將該縮小線狀影像之每一像素點之灰階值與一灰階門檻值比較，並將具有小於該灰階門檻值之灰階值的像素視為一主體像素，並記錄該縮小線狀影像之主體像素之最左端主體像素與最右端主體像素之座標；以及(F-3)轉換像素座標，包括：將該縮小線狀影像之主體像素該最左端主體像素座標以及該最右主體像素座標轉換為該線狀影像之主體像素之最左端主體像素與最右端主體像素之座標，並記錄該線狀影像之主體像素之最左端主體像素與最右端主體像素之座標為該二主體端點座標。
  9. 如申請專利範圍第8項之影像裁切方法，其中該灰階門檻值W(n+1)由下列公式計算而得：W(n+1)=W(n)+(W(n+1)max-W(n))/T；其中，n=0,1,2,3...,(A-1)，W(0)為一灰階初始值， W(n)為第n條線狀影像之一累積灰階參考值，W(n+1)max為第n+1條線狀影像依一倍率水平縮小後，該第n+1條縮小線狀影像之所有像素之灰階值中之最大灰階值，T、A為正整數。
  10. 如申請專利範圍第9項之影像裁切方法，其中，W(n+1)max大於W(n)時，T=Td，而當W(n+1)max小於W(n)時，T=Tu，且Tu與Td為不同之正整數。
  11. 如申請專利範圍第1項之影像裁切方法，其中步驟(F)包括以下步驟：(F-1)讀取該下一帶狀影像之一線狀影像並對該線狀影像進行Gamma調整，其中該線狀影像包括複數像素；(F-2)判斷該線狀影像之像素是否包含該主體影像，包括：將該線狀影像依一第一倍率進行水平方向縮小而獲得一第一縮小線狀影像；將該第一縮小線狀影像之每一像素點之灰階值與一灰階門檻值比較，並將具有小於該灰階門檻值之灰階值的像素視為一準主體像素，並記錄該第一縮小線狀影像之準主體像素之最左端準主體像素與最右端準主體像素之座標；將該第一縮小線狀影像之最左端準主體像素座標之X軸座標值減一預設值而獲得一左參考座標，以及將該最右端準主體像素之座標加一預設值而獲得一右參考座標；將該左參考座標與右參考座標轉換為該線狀影像之最左參考座標與最右參考座標，將該線狀影像之最左參考座標與最右參考座標座標 間之線狀影像依一第二倍率進行水平方向縮小而獲得一第二縮小線狀影像，並將該第二縮小線狀影像之每一像素點之灰階值與該灰階門檻值比較，其中，將具有小於該灰階門檻值之灰階值的像素視為主體像素，並記錄該第二縮小線狀影像之最左端主體像素與最右端主體像素之座標，其中該第二倍率大於該第一倍率；以及(F-3)轉換像素座標，包括：將該第二縮小線狀影像之最左端主體像素與最右端主體像素之座標轉換為該線狀影像之主體像素最左端主體像素與最右端主體像素之座標，並記錄該線狀影像之最左端主體像素與最右端主體像素之座標為該二主體座標。
  12. 如申請專利範圍第11項之影像裁切方法，其中該灰階門檻值W(n+1)由下列公式計算而得：W(n+1)=W(n)+(W(n+1)max-W(n))/T；其中，n=0,1,2,3...,(A-1)，W(0)為一灰階初始值，W(n)為第n條線狀影像之一累積灰階參考值，W(n+1)max為第n+1條線狀影像依一倍率水平縮小後，該第n+1條縮小線狀影像之所有像素之灰階值中之最大灰階值，T、A為正整數。
  13. 如申請專利範圍第12項之影像裁切方法，其中，W(n+1)max大於W(n)時，T=Td，而當W(n+1)max小於W(n)時，T=Tu，且Tu與Td為不同之正整數。
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