叠加字符的图像的缩放方法与装置制造方法及图纸

本发明专利技术叠加字符的图像的缩放方法与装置，将字符与图像分离，对分离后图像单独进行缩放，并从系统字库中提取与所分离的字符及其缩放系数对应的字符，再将提取的字符与单独缩放的图像重新进行叠加。相比常规缩放方法，采用本方法与装置得到的图像，字符细节更清晰、更平滑，不会出现边沿模糊现象和锯齿效应，是高质量的缩放图像。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
，特别是涉及ー种叠加字符的图像的缩放方法与装置。
技术介绍
一般图像缩放方法根据图像相邻像素的相关性，通过插值算法估算缩放后的图像。由于插值算法存在低通滤波效应，会丢失图像的高频信息，而叠加字符后的图像在字符的边沿均会出现极高频的信息，运行常规的缩放算法，会使文字边沿变得模糊，产生锯齿，甚至无法识别，严重影响图像质量
技术实现思路
针对以上不足，本专利技术提出一种叠加字符的图像的缩放方法与装置，使图像经缩放后，依然保留字符与背景的对比度及字符的平滑细腻感。一种叠加字符的图像的缩放方法，包括步骤对字符叠加后的图像进行字符识别，得到字符的字符值及字符属性，查找系统字库得到字符的点阵值；选取叠加区域的相邻区域，根据相邻区域的像素值估算叠加区域叠加前的像素值，根据叠加后的像素值、叠加前的像素值和字符点阵值计算字符叠加透明度及字符像素值与字符点阵值的比例系数，根据所述比例系数及字符点阵值计算字符像素值；根据所述字符叠加透明度及字符像素值，重新计算叠加区域叠加前的像素值，还原字符叠加前的原始图像；对原始图像进行常规缩放；根据字符值、字符属性及常规缩放的缩放系数，从系统字库提取对应的字符点阵值，并按所述比例系数计算新的字符像素值；对常规缩放后的图像与系统字库中提取的新的字符像素值按照所述字符叠加透明度重新进行字符叠加。在其中一个实施例中，采用OCR文字识别方法对字符叠加后的图像进行字符识别。在其中一个实施例中，所述相邻区域为叠加区域边沿、像素值线性相关性最强且变化最平滑的区域。在其中一个实施例中，所述步骤选取叠加区域的相邻区域，根据相邻区域的像素值估算叠加区域叠加前的像素值，具体为选取叠加区域的相邻区域，从相邻区域选取两个相邻的采样点，根据两个相邻采样点的像素值梯度估算叠加区域叠加前与两个相邻采样点相邻的像素点的像素值。在其中一个实施例中，对原始图像进行常规缩放后，再对原始图像进行饱和度和锐度调整。一种叠加字符的图像的缩放装置，包括字符识别模块，用于对字符叠加后的图像进行字符识别，得到字符的字符值及字符属性，查找系统字库得到字符的点阵值；透明度计算模块，用于选取叠加区域的相邻区域，根据相邻区域的像素值估算叠加区域叠加前的像素值，根据叠加后的像素值、叠加前的像素值和字符点阵值计算字符叠加透明度及字符像素值与字符点阵值的比例系数，根据所述比例系数及字符点阵值计算字符像素值；原始图像还原模块，用于根据所述字符叠加透明度及字符像素值，重新计算叠加区域叠加前的像素值，还原字符叠加前的原始图像；原始图像常规缩放模块，用于对原始图像进行常规缩放；缩放字符提取模块，用于根据字符值、字符属性及缩放系数，从系统字库提取对应的字符点阵值，并按所述比例系数计算新的字符像素值；重新叠加模块，用于对常规缩放后的图像与系统字库中提取的新的字符像素值按照所述字符叠加透明度重新进行字符叠加。在其中一个实施例中，所述字符识别模块还用于采用OCR文字识别方法对字符叠加后的图像进行字符识别。在其中一个实施例中，所述相邻区域为叠加区域边沿、像素值线性相关性最强且变化最平滑的区域。在其中一个实施例中，所述透明度计算模块还用于从相邻区域选取两个相邻的采样点，根据两个相邻采样点的像素值梯度估算叠加区域与两个相邻采样点相邻的像素点的像素值，并作为所述叠加前的像素值。在其中一个实施例中，所述原始图像常规缩放模块在对原始图像进行常规缩放后，还用于对原始图像进行饱和度和锐度调整。本专利技术叠加字符的图像的缩放方法与装置，将字符与图像分离，对分离后图像单独进行缩放，并从系统字库中提取与所分离的字符及其缩放系数对应的字符，再将提取的字符与单独缩放的图像重新进行叠加。相比常规缩放方法，采用本方法与装置得到的图像，字符细节更清晰、更平滑，不会出现边沿模糊现象和锯齿效应，是高质量的缩放图像。附图说明图I为字符叠加前的图像像素值变化曲线图；图2是字符叠加后的图像像素值变化曲线图；图3为本专利技术叠加字符的图像的缩放方法的流程示意图；图4为本专利技术叠加字符的图像的缩放装置的结构示意图。具体实施例方式一般图像信号其相邻像素点的像素值p(i，j)通常具有较强的线性相关性，或者说是连续变化的，如图I所示。与一般图像不同，当叠加字符后，某邻域内的像素值就会突 变，如图2所示。基于这种突变，专利技术人想到了将字符与图像分离的方法。另外，系统内部保存着各种字号的字库，任何缩放算法所得的字符都无法与字库中保存的字符的效果相比。因此，专利技术人又想到了将字库中现有字符利用到缩放中来的方法。下面结合附图与实施例详细解释本专利技术。本专利技术ー种叠加字符的图像的缩放方法，如图3所示，包括步骤步骤SI、对字符叠加后的图像进行字符识别，得到字符的字符值及字符属性，查找系统字库得到字符的点阵值；步骤S2、选取叠加区域的相邻区域，根据相邻区域的像素值估算叠加区域叠加前的像素值，根据叠加后的像素值、叠加前的像素值和字符的点阵值计算字符叠加透明度及字符像素值与字符点阵值的比例系数，再根据该比例系数及字符点阵值计算字符像素值；步骤S3、根据所述字符叠加透明度及字符像素值，重新计算叠加区域叠加前的像素值，还原字符叠加前的原始图像；步骤S4、对原始图像进行常规缩放； 步骤S5、根据字符值、字符属性及常规缩放的缩放系数，从系统字库提取对应的字符点阵值，并按所述比例系数计算新的字符像素值；步骤S6、对常规缩放后的图像与系统字库中提取的新的字符像素值按照所述字符叠加透明度重新进行字符叠加。作为一个优选的实施例,采用OCR (Optical Character Recognition,光学字符识另O)文字识别方法对字符叠加后的图像进行字符识别。OCR字符识别考虑如下特征与图像本身的文字不同，叠加的字符不存在噪点，边沿非常清晰，像素值为同一值。运行OCR文字识别后，可以精确的得到该字符的字符值和字体、字号及起始坐标等字符属性，查找字库即可得到该字符的点阵值P0CR，进而得到叠加时的字符像素值PCHAR。字库点阵值POCR只表示字符在某个像素点有值(为I)或无值(为O)，与叠加的真实的字符像素值PCHAR间存在比例关系(k为字符像素值与点阵值的比例系数)PCHAR(i，j) = k*P0CR(i，j) (I)对于字符叠加前与叠加后，叠加区域的像素值有如下关系P0BJ(i，j) = a *PSRC(i，j) + (l_a )*PCHAR(i，j) (2)a表示字符叠加透明度，PSRC表示叠加前原始图像的像素值，PCHAR表示待叠加的字符的像素值，POBJ表示叠加后的叠加区域的像素值)。由式(I)及式(2)可得P0BJ(i，j) = a *PSRC(i，j) + (l-a )*k*P0CR(i，j) (3)PSRC(i, j)可按如下方法计算，根据图像的线性特性，优选地，在叠加区域边沿选取一块线性相关性最強、变化最平滑的区域(如该区域微分值相等或像素梯度值最小)，然后按该区域的梯度值，近似估算叠加区域的PSRC(i，j)值。例如像素点P0BJ(i，j)同一行的前两像素点的像素值为P0BJ(i, j-1) > POBJ(i, j_2),因选取的区域为叠加边沿区域，POBJ(i，j)的前面像素 POBJ(i，j-ι)及 P本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：章波，
申请(专利权)人：广东威创视讯科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：