提供一種圖像處理方法和圖像處理裝置。該圖像處理方法包括：確定圖像中前景對象的邊緣圖；從所述邊緣圖得出邊界線的候選，從所述邊界線的候選中確定邊界線，所述邊界線限定前景對象中特定對象的邊界；去除位于所述邊界線以外、除所述特定對象之外的其他前景對象。該方法可用來去除拍攝的圖像中特定對象邊界外的其他對象的圖像，例如手部。利用根據本發明專利技術實施例的圖像處理方法，可以準確地確定圖像中特定對象的邊界，由此去除邊界之外的其他對象的部分，為后續的其他圖像處理提供良好的基礎。
【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及圖像處理領域，具體地涉及一種從拍攝的圖像中去除特定對象的邊界之外的其他對象的方法。
技術介紹
在利用照相機或掃描儀捕獲較厚的文檔圖像時，用戶經常需要用手或其他物品來按壓文檔的兩側來保持文檔的平整，如圖1(a)所示。在文檔圖像中，手或其他物品的存在會影響一些后續的處理結果，如文檔頂點的定位以及文檔圖像的校正。如圖1(b)所示，手的存在影響了書本角點的檢測，使得定位的角點與真實的角點之間存在偏差。因此需要去除圖像中特定對象(例如圖1(b)中書本)邊界之外的手部，以盡可能減少手的存在對后續處理結果的影響。 傳統的手部檢測方法主要有兩大類一類是利用大量訓練數據建立膚色模型來對圖像像素分類，從而檢測到手部區域；另一類則基于大量訓練數據建立統計模型對手部進行檢測，在檢測到手部區域后再利用膚色模型準確地定位出手部的邊界。第一類方法的缺點在于，它受訓練數據的影響比較大，如果膚色模型不能很好地建模測試圖像中手部的顏色，或者測試圖像中出現許多與膚色接近的非手部區域，該類方法很可能會失效；第二類方法的缺點在于，它需要大量的手部訓練數據來學習一個具有較強分類能力的分類器。由于手部姿態變化的多樣性，該類方法的有效性不能保證。
技術實現思路
鑒于以上問題，本專利技術的實施例提出利用圖像中特定對象的邊界來保留兩邊界之間的區域，從而從圖像中間接地去除了手部或者其他非特定對象的區域。根據本專利技術的實施例，不需要大量離線的訓練數據來構建模型，而只從當前圖像來擬合文檔的邊界，處理便捷，具有很好的推廣性。此外，這種去除其他對象區域的技術能夠顯著地提高圖像處理的效率和精確度。根據本專利技術實施例，提供一種圖像處理方法，包括確定圖像中前景對象的邊緣圖；從所述邊緣圖得出邊界線的候選，從所述邊界線的候選中確定邊界線，所述邊界線限定前景對象中特定對象的邊界；去除位于所述邊界線以外、除所述特定對象之外的其他前景對象。根據本專利技術另一實施例，提供一種圖像處理裝置，該裝置包括邊緣圖確定部件，用于確定圖像中前景對象的邊緣圖；邊界線確定部件，用于從所述邊緣圖得出邊界線的候選，從所述邊界線的候選中確定邊界線，所述邊界線限定前景對象中特定對象的邊界；去除部件，用于去除位于所述邊界線以外、除所述特定對象之外的其他前景對象。根據本專利技術的再一實施例，提供一種程序產品，其包含有機器可讀取的指令代碼，這些指令代碼由機器讀取并執行時，可執行上述的圖像處理方法。根據本專利技術的又一實施例，提供一種存儲介質，其承載有上述的根據本專利技術實施例的程序產品。附圖說明下面結合具體的實施例，并參照附圖，對本專利技術實施例的上述和其它目的和優點做進一步的描述。在附圖中，相同的或對應的技術特征或部件將采用相同或對應的附圖標記來表示。在附圖中圖I (a)是示出用手按壓書本兩側來保持書本平整的示意圖；圖1(b)是示出在書面邊界存在手的情況下對角點的誤判的示例圖；圖2是示出根據本專利技術實施例去除圖1(a)中所示的邊界外的手部的處理過程的示意圖； 圖3是示出從輸入圖像確定邊緣圖的處理的流程圖；圖4(a)和圖4(b)是示出原始圖像和二值模板圖像對比圖的示例圖；圖5 (a)和圖5(b)是示出得到的左右邊緣圖的示例圖，圖5 (C)和圖5(d)是示出從左右邊緣圖擬合得到的邊界線候選的示例圖；圖6(a)和6(b)是示出從邊緣圖確定邊界線的處理的流程圖；圖7(a)是示出在擬合直線兩側取特定寬度區域的示例圖，圖7(b)是示出獲取擬合直線兩側特征向量的示例圖；圖8(a)和圖8(b)是示出原始圖像和去除手部之后圖像的對比示例圖；圖9是根據本專利技術又一實施例的圖像處理裝置的配置的框圖；圖10(a)和圖10(b)分別是示出根據本專利技術又一實施例的圖像處理裝置中的邊緣圖確定部件的配置的框圖；圖11是根據本專利技術又一實施例的圖像處理裝置中的邊界線確定部件的配置的框圖；以及圖12是示出了可用來實現根據本專利技術實施例的圖像處理方法的通用計算機系統的結構簡圖。具體實施例方式下面參照附圖來說明本專利技術的實施例。應當注意，為了避免因不必要的細節而模糊了本專利技術，在附圖中僅僅示出了與根據本專利技術的實施方案密切相關的設備結構和/或處理步驟，而省略了與本專利技術關系不大的其他細節。在各附圖中相同或者相似的構成元素或部分利用相同或者類似的附圖標記來表示。根據本專利技術實施例，提供一種圖像處理方法，該方法包括確定圖像中前景對象的邊緣圖(S210);從該邊緣圖得出邊界線的候選，從該邊界線的候選中確定邊界線，該邊界線限定前景對象中特定對象的邊界(S220);以及去除位于邊界線以外、除特定對象之外的其他前景對象(S230)。下面以去除圖1(a)中所示的圖像中的非特定對象、在該圖中為書本的邊界之外的手部為例，參考附圖對本專利技術的實施例進行詳細說明。在圖1(a)中，書本和手部都是前景對象。當然，本領域技術人員理解，根據本專利技術實施例的圖像處理方法也同樣適用于去除書本邊界之外的、除了手部的其他對象。而且，待確定邊界以便去除其他對象的區域的特定對象也不限于是書本，根據需要可以是圖像中任何前景對象。在該實施例中，假定需要確定書本左右邊界并去除左右邊界之外的手部區域。但是本領域技術人員了解，如果手部或者其他物品在圖像中位于書本的上下邊界處，則根據本專利技術實施例的圖像處理方法可以類似地進行處理。下面對圖2中的各步驟的各種具體實現方式進行詳細說明。首先參考圖3描述確定邊緣圖的步驟S210的一種具體實現方式。如圖3所示，首先在步驟S310從輸入圖像確定二值模板圖像。下面對獲取二值模板圖像的一個具體例子進行簡單說明。給定一幅輸入圖像f (x，y) (O < X < w-1,0 (3( h-1) (w和h分別表示輸入圖像的寬度與高度)，根據其邊界區域估計出背景部分的顏色均值fbadtgMund。這里假定背景區域是均一的紋理區域，因而根據圖像的邊界區域可以容易地估算出背景的顏色均值。然后，根 據估計的背景顏色均值可以從原始圖像中計算得到距離圖像，如等式(I)所示dist(x，y) = |f(x，y)_fbackgro—|(I)這里，I · I表示兩個向量之間的L1距離(街區距離)。L1距離是本領域慣用的表示兩個向量之間距離的參數，其概念及其求取方法為本領域技術人員所熟知，具體細節在此不再贅述。對距離圖像dist(x, y) (O彡X彡w-1,0 ^ y ^ h_l),根據Otsu算法可以得到閾值T，并根據該閾值對輸入圖像進行二值化，如等式(2)所示 θ if dist(xfy) > Tmask(x,y) = \(2) [255 else圖4(a)和(b)分別示出了輸入圖像及其二值模板圖像。可以看到，圖4(b)中模板圖像里的前景像素(即黑色像素)包含了手和書本。返回參考圖3，在得到二值模板圖像之后，開始從二值模板圖像獲取邊緣圖的處理。具體來講在步驟S320，在模板圖像中心位置的左側區域中，選擇前景像素；然后在步驟S330，判斷它的左鄰居像素是否為背景(白色)像素，如果是，則在步驟S340將該前景像素選擇為左邊緣圖的像素，否則在步驟S350拒絕該像素。圖3示例性地示出了獲取左邊緣圖像素的過程，類似地，根據二值模板圖像計算右邊緣圖的過程如下在模板圖像中心位置的右側的區域中，如果當前像素本文檔來自技高網...
【技術保護點】
一種圖像處理方法，包括：確定圖像中前景對象的邊緣圖；從所述邊緣圖得出邊界線的候選，從所述邊界線的候選中確定邊界線，所述邊界線限定前景對象中特定對象的邊界；以及去除位于所述邊界線以外、除所述特定對象之外的其他前景對象。
【技術特征摘要】
1.ー種圖像處理方法，包括確定圖像中前景對象的邊緣圖；從所述邊緣圖得出邊界線的候選，從所述邊界線的候選中確定邊界線，所述邊界線限定前景對象中特定對象的邊界；以及去除位于所述邊界線以外、除所述特定對象之外的其他前景對象。2.根據權利要求I所述的方法，其中確定所述圖像中前景對象的邊緣圖包括求所述被攝圖像的ニ值模板，在所述ニ值模板中，背景對象與前景對象被區分開來；然后根據所述ニ值模板確定所述邊緣圖。3.根據權利要求2所述的方法，其中根據所述ニ值模板確定所述邊緣圖包括在ニ值模板圖像中心ー側的區域中選擇前景像素，如果比所述前景像素更遠離所述前景對象中心的、與該前景像素相鄰的像素是背景像素，則確定所述前景像素是邊緣圖的像素。4.根據權利要求I所述的方法，其中確定圖像中前景對象的邊緣圖包括計算前景對象的前景像素與其鄰居像素在亮度上的差異，該鄰居像素位于所述前景像素的ー側、與所述前景像素相鄰、并且比所述前景像素更遠離前景對象中心，如果所述差異超過預定的第一閾值則認為該前景像素是邊緣圖的像素。5.根據權利要求I所述的方法，其中從所述邊緣圖得出邊界線的候選包括在得出的所述邊緣圖上，以預定尺寸的區域為單位獲取前景像素的數目，所述前景像素的數目是從所述預定尺寸的區域中包含的所述邊緣...
【專利技術屬性】
技術研發人員：謝術富，何源，孫俊，于浩，直井聰，
申請(專利權)人：富士通株式會社，
類型：發明
國別省市：
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