一种去网纹的图片处理方法技术

本发明专利技术提供一种去网纹的图片处理方法，将需要处理的图片进行捕捉获取，获得待处理图片的图片高度X和图片宽度Y，以像素点为单位，得到待处理图片的图片大小为x×y；再将待处理图片进行double格式转换；将进行double格式转换后的图片大小进行预处理，然后根据图片的类型进行归类，建立坐标系，本方法通过自适应的调整滤波器的核函数的半径、尺度大小和方向，使得所得到的滤波器能够根据图像内容进行变化，自适应地去除扫描图像中的网纹，同时保护图像中边缘的清晰度，本发明专利技术在有效去除半色调网纹的同时，得到了边缘清晰的连续色调图像，有效提高了扫描图像质量，改善扫描图像的视觉效果，能解决扫描图像在电子设备上的显示和重打印等问题。

【技术实现步骤摘要】
一种去网纹的图片处理方法
本专利技术是一种去网纹的图片处理方法，属于图像技术处理领域。
技术介绍
现有技术中，电子图像打印机普遍采用半色调处理技术来打印连续色调图像，连续色调图像被转换为数字半色调图像打印到纸上。然而如果对用这种方法打印的纸质文档图像进行扫描，像纱窗一样的半色调网纹就会出现在所得到的扫描图像中，造成很差的视觉效果。这些图像在重新打印时产生云纹效果，降低打印质量。现有的反半色调算法不适用于扫描半色调图像，扫描半色调图像是灰度图像，而这些算法只能处理二值半色调图像。有些算法还需要知道半色调图像产生算法中的细节信息，所以需要一种新的方法来解决上述问题。
技术实现思路
针对现有技术存在的不足，本专利技术目的是提供一种去网纹的图片处理方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题，本专利技术使用方便，便于操作，稳定性好，可靠性高。为了实现上述目的，本专利技术是通过如下的技术方案来实现：一种去网纹的图片处理方法，包括如下步骤：S1，图像预处理：将需要处理的图片进行捕捉获取，获得待处理图片的图片高度X和图片宽度Y，以像素点为单位，得到待处理图片的图片大小为x×y；再将待处理图片进行double格式转换；将进行double格式转换后的图片大小进行预处理，然后根据图片的类型进行归类，建立坐标系，定位初始区域；S2，数据提取：对图片进行遍历，捕捉图片像素点的R,G,B通道像素值，利用所有像素点的R,G,B通道像素值进行边缘检测求解每个像素点的梯度差，利用边缘检测得到轮廓区域；同时利用每个像素点的梯度差进行网纹边缘提取，获取网纹边缘区域；S3，数据处理：利用基于图像中冗余信息去噪算法，去除扫描图像中的随机噪声；采用离散余弦变换来对去噪后的扫描图像进行频域变换，检测并提取半色调图案的网纹频率；将去噪后的扫描图像作为输入，对其进行导向滤波来获取每个像素点的梯度值；将上述过程中得到的半色调图案的网纹频率和扫描图像的梯度值构造自适应滤波器，用自适应滤波器对扫描图像进行滤波处理，得到基本估计图像；用扫描图像和上述得到的基本估计图像作为输入，采用边缘保持滤波算法进行滤波处理，得到去除半色调图案后的连续色调图。进一步地，所述自适应滤波器的核函数选用二维高斯核，核系数由网纹频率和梯度信息自适应决定。进一步地，对经过double格式转换进行尺寸调整，图片的高度为200、66或118，对应的图片宽度为158、72或84。本专利技术的有益效果：本专利技术的一种去网纹的图片处理方法，本方法通过自适应的调整滤波器的核函数的半径、尺度大小和方向，使得所得到的滤波器能够根据图像内容进行变化，自适应地去除扫描图像中的网纹，同时保护图像中边缘的清晰度，本专利技术在有效去除半色调网纹的同时，得到了边缘清晰的连续色调图像，有效提高了扫描图像质量，改善扫描图像的视觉效果，能解决扫描图像在电子设备上的显示和重打印等问题，具有非常重要的实际应用价。具体实施方式为使本专利技术实现的技术手段、创作特征、达成目的与功效易于明白了解，下面结合具体实施方式，进一步阐述本专利技术。本专利技术提供一种技术方案：一种去网纹的图片处理方法，包括如下步骤：S1，图像预处理：将需要处理的图片进行捕捉获取，获得待处理图片的图片高度X和图片宽度Y，以像素点为单位，得到待处理图片的图片大小为x×y；再将待处理图片进行double格式转换；将进行double格式转换后的图片大小进行预处理，然后根据图片的类型进行归类，建立坐标系，定位初始区域；S2，数据提取：对图片进行遍历，捕捉图片像素点的R,G,B通道像素值，利用所有像素点的R,G,B通道像素值进行边缘检测求解每个像素点的梯度差，利用边缘检测得到轮廓区域；同时利用每个像素点的梯度差进行网纹边缘提取，获取网纹边缘区域；S3，数据处理：利用基于图像中冗余信息去噪算法，去除扫描图像中的随机噪声；采用离散余弦变换来对去噪后的扫描图像进行频域变换，检测并提取半色调图案的网纹频率；将去噪后的扫描图像作为输入，对其进行导向滤波来获取每个像素点的梯度值；将上述过程中得到的半色调图案的网纹频率和扫描图像的梯度值构造自适应滤波器，用自适应滤波器对扫描图像进行滤波处理，得到基本估计图像；用扫描图像和上述得到的基本估计图像作为输入，采用边缘保持滤波算法进行滤波处理，得到去除半色调图案后的连续色调图。所述自适应滤波器的核函数选用二维高斯核，核系数由网纹频率和梯度信息自适应决定，对经过double格式转换进行尺寸调整，图片的高度为200、66或118，对应的图片宽度为158、72或84。实施例1：将需要处理的图片进行捕捉获取，获得待处理图片的图片高度X和图片宽度Y，以像素点为单位，得到待处理图片的图片大小为x×y；再将待处理图片进行double格式转换；将进行double格式转换后的图片大小进行预处理，然后根据图片的类型进行归类，建立坐标系，定位初始区域，数据提取：对图片进行遍历，捕捉图片像素点的R,G,B通道像素值，利用所有像素点的R,G,B通道像素值进行边缘检测求解每个像素点的梯度差，利用边缘检测得到轮廓区域；同时利用每个像素点的梯度差进行网纹边缘提取，获取网纹边缘区域，数据处理：利用基于图像中冗余信息去噪算法，去除扫描图像中的随机噪声；采用离散余弦变换来对去噪后的扫描图像进行频域变换，检测并提取半色调图案的网纹频率；将去噪后的扫描图像作为输入，对其进行导向滤波来获取每个像素点的梯度值；将上述过程中得到的半色调图案的网纹频率和扫描图像的梯度值构造自适应滤波器，用自适应滤波器对扫描图像进行滤波处理，得到基本估计图像；用扫描图像和上述得到的基本估计图像作为输入，采用边缘保持滤波算法进行滤波处理，得到去除半色调图案后的连续色调图。以上显示和描述了本专利技术的基本原理和主要特征和本专利技术的优点,对于本领域技术人员而言，显然本专利技术不限于上述示范性实施例的细节，而且在不背离本专利技术的精神或基本特征的情况下，能够以其他的具体形式实现本专利技术。因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本专利技术的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在权利要求的等同要件的含义和范围内的所有变化囊括在本专利技术内。不应将权利要求视为限制所涉及的权利要求。此外，应当理解，虽然本说明书按照实施方式加以描述，但并非每个实施方式仅包含一个独立的技术方案，说明书的这种叙述方式仅仅是为清楚起见，本领域技术人员应当将说明书作为一个整体，各实施例中的技术方案也可以经适当组合，形成本领域技术人员可以理解的其他实施方式。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种去网纹的图片处理方法，其特征在于包括如下步骤：S1，图像预处理：将需要处理的图片进行捕捉获取，获得待处理图片的图片高度X和图片宽度Y，以像素点为单位，得到待处理图片的图片大小为x×y；再将待处理图片进行double格式转换；将进行double格式转换后的图片大小进行预处理，然后根据图片的类型进行归类，建立坐标系，定位初始区域；S2，数据提取：对图片进行遍历，捕捉图片像素点的R,G,B通道像素值，利用所有像素点的R,G,B通道像素值进行边缘检测求解每个像素点的梯度差，利用边缘检测得到轮廓区域；同时利用每个像素点的梯度差进行网纹边缘提取，获取网纹边缘区域；S3，数据处理：利用基于图像中冗余信息去噪算法，去除扫描图像中的随机噪声；采用离散余弦变换来对去噪后的扫描图像进行频域变换，检测并提取半色调图案的网纹频率；将去噪后的扫描图像作为输入，对其进行导向滤波来获取每个像素点的梯度值；将上述过程中得到的半色调图案的网纹频率和扫描图像的梯度值构造自适应滤波器，用自适应滤波器对扫描图像进行滤波处理，得到基本估计图像；用扫描图像和上述得到的基本估计图像作为输入，采用边缘保持滤波算法进行滤波处理，得到去除半色调图案后的连续色调图。...

【技术特征摘要】
1.一种去网纹的图片处理方法，其特征在于包括如下步骤：S1，图像预处理：将需要处理的图片进行捕捉获取，获得待处理图片的图片高度X和图片宽度Y，以像素点为单位，得到待处理图片的图片大小为x×y；再将待处理图片进行double格式转换；将进行double格式转换后的图片大小进行预处理，然后根据图片的类型进行归类，建立坐标系，定位初始区域；S2，数据提取：对图片进行遍历，捕捉图片像素点的R,G,B通道像素值，利用所有像素点的R,G,B通道像素值进行边缘检测求解每个像素点的梯度差，利用边缘检测得到轮廓区域；同时利用每个像素点的梯度差进行网纹边缘提取，获取网纹边缘区域；S3，数据处理：利用基于图像中冗余信息去噪算法，去除扫描图像中的随机噪声；采用离散余弦变换来对去噪后的扫描...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈建杭，
申请(专利权)人：广州布伦南信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44