[发明专利]一种用于去除二值化图像中噪点的方法及其装置

说明书

技术领域

本发明涉及图像去噪技术领域，具体地，本发明涉及一种用于去除二值化图像中噪点的方法及其装置。

背景技术

目前，纸钞序列号的识别过程通常为：钞币通过ATM机的扫描模块，扫描模块扫出钞币上的序列号并纪录成图像，处理模块将识别该图形并转换成ASCII码以进行分析。纸钞图像去噪技术就是将序列号图像中的噪点去除。如图1中所示的二值化后的序列号图像，其中存在着一些影响图像识别的噪点，因此通常需要对序列号图像进行去噪处理，以提高图像质量，从而提高序列号的识别率。

为了实现对图像数据量的压缩，通常需要对图像实时二值化处理，即：将图像上的像素点的灰度值设置为0或255，从而将整个图像呈现出明显的黑白效果。

在现有技术都是先进行去噪处理再进行二值化处理，基本上没有对于二值化后的图像的去噪方法。由于二值化后的序列号图像以及噪点颜色都是黑色的，因此我们无法直接适用一般的滤波算法来实施去噪(根据噪点和图像的颜色之间的差别来判别噪点以进行去噪)。

因此，需要一种能够对二值化后的图像实施去噪的方法，从而使得纸钞序列号的识别更加准确和有效。

发明内容

鉴于上述技术问题，为了实现本发明的目的，本发明的第一方面提供了一种去除二值化图像中噪点的方法，所述方法包括以下步骤：A.依次扫描二值化图像中的像素点；B.当扫描到黑色像素点时，以所述黑色像素点为中心点设定特定区域；C.在所述特定区域内，确定包含所述黑色像素点的图形是否是孤立的，I.当所述图形是孤立的时：删除该图形，并继续实施步骤A；II.当所述图形不是孤立的时：扩大所述特定区域，并确认所述特定区域的范围是否超过阈值：当未超过阈值时，则实施步骤C；当超过阈值时，则继续实施步骤A。

特别的，在所述步骤C中具体包括：确认所述特定区域中的边界区域上是否存在黑色像素点，如果不存在黑色像素点则表示所述图形是孤立的，如果存在黑色像素点则表示所述图形不是孤立的。

特别的，在步骤C中具体包括：通过公式H_边界区域＝H_特定区域-H_{非边界区域}，来确认所述边界区域上的黑色像素点的个数；其中H_特定区域是所述特定区域中的所有像素点之和，H_{非边界区域}是所述特定区域中不包括所述边界区域的所有像素点之和。

特别的，在步骤C之前还包括步骤：获得所述二值化图像的像素统计表；其中，所述像素统计表中的各个值表示对应的各个像素点与原点所围成的矩形区域中黑色像素点的个数，其中所述原点是扫描的起始点。

特别的，所述像素统计表根据以下步骤获得：a.扫描所述二值化图像中的像素点，并获得相应的扫描值；b.根据以下公式计算获得所述像素统计表：其中，f(k，l)表示第k行，第l列像素点所扫描出的扫描值，黑色像素点的值为1，白色像素点的值为0；G(i，j)对应于第i行，第j列像素点，并表示小于第i行且小于第j列的所有像素点的值之和。

特别的，在步骤C中还包括：根据以下公式来确定特定区域中所有像素点之和；H＝G(i₂，j₂)-G(i₂，j₁-1)-G(i₁-1，j₂)+G(i₁-1，j₁-1)，其中，G(i₁，j₁)表示是所述特定区域的左上顶点像素与原点所围成的矩形区域中黑色像素点的个数；G(i₂，j₂)表示是所述特定区域的右下顶点像素与原点所围成的矩形区域中黑色像素点的个数。

特别的，根据所述二值化图像中的最小有效字符的大小来确定所述阈值。

特别的，所述阈值为12乘以12的像素所组成的字符的范围。

本发明的第二方面提供了一种去除二值化图像中噪点的装置，其包括以下模块：扫描模块，其被设置为：依次扫描二值化图像中的像素点，并确认扫描出的各个所述像素点是否是黑色像素点；区域设定模块，其被设置为：当扫描到黑色像素点时，设定一个以所述黑色像素点为中心点的特定区域；确定模块，其被设置为：在所述特定区域内，确定包含所述黑色像素点的图形是否是孤立的，删除模块，其被设置为：当所述图形是孤立的时，删除该图形；其中，所述区域设定模块还被设置为当所述图形不是孤立的时：扩大所述特定区域，并确认所述特定区域的范围是否超过阈值。