[发明专利]二值图像处理优化的方法及其系统

说明书

本发明适用于图像处理技术领域，提供了一种二值图像处理优化的方法及其系统，所述方法包括：A、将二值图像按每预定数值个数的横向像素按照预定顺序组合成至少一个所述预定数值的位数，并将所述预定数值的位数加载到预设的寄存器；B、对加载到所述预设的寄存器中的所述预定数值的位数左右偏移扩散后进行膨胀和/或腐蚀运算；C、对完成所述膨胀和/或腐蚀运算的所述预定数值的位数进行修正；D、将修正后的所述预定数值的位数中的行向量的数据转换成实际大小的图像矩阵数据，并输出与所述图像矩阵数据对应的二值图像。借此，本发明能够实现更高效地处理优化二值图像。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种二值图像处理优化的方法及其系统。

背景技术

二值图像(Binary Image)是指将图像上的每一个像素只有两种可能的取值或灰度等级状态，人们经常用黑白、BW、单色图像表示二值图像。检测运动物体时需要对二值图像进行膨胀腐蚀操作，去除小的噪声点，填补空洞，使二值图像的轮廓更加清晰可见，以便提取出运动目标。现有技术的Opencv(Open Source Computer Vision Library，开源计算机视觉库)自带膨胀腐蚀算法如下：

膨胀算法：用n x n的结构元素，扫描二值图像的每一个像素，用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”运算，如果都为0，结构图像的该像素为0，否则为1.结果：使二值图像扩大一圈。

腐蚀算法：用n x n的结构元素，扫描二值图像的每一个像素，用结构元素与其覆盖的二值图像做“与”运算，如果都为1，结构图像的该像素为1，否则为0.结果：使二值图像减小一圈。

上述的n x n的结构元素指的是全为1大小为1x1、3x3、5x5、7x7的卷积核，通过这个卷积核与二值图像进行覆盖‘与’运算得到结果图像。

但直接使用Opencv的膨胀腐蚀函数其运算速度慢，这在高密度视频处理领域效率变得低下。

综上可知，现有的二值图像处理优化技术在实际使用上，显然存在不便与缺陷，所以有必要加以改进。

发明内容

针对上述的缺陷，本发明的目的在于提供一种二值图像处理优化的方法及其系统，以能够实现更高效地处理优化二值图像。

为了实现上述目的，本发明提供一种二值图像处理优化的方法，所述方法包括：

A、将二值图像按每预定数值个数的横向像素按照预定顺序组合成至少一个所述预定数值的位数，并将所述预定数值的位数加载到预设的寄存器；

B、对加载到所述预设的寄存器中的所述预定数值的位数左右偏移扩散后进行膨胀和/或腐蚀运算；

C、对完成所述膨胀和/或腐蚀运算的所述预定数值的位数进行修正；

D、将修正后的所述预定数值的位数中的行向量的数据转换成实际大小的图像矩阵数据，并输出与所述图像矩阵数据对应的二值图像。

根据本发明所述的方法，所述步骤A包括：

A1、将二值图像每64个横向像素的像素值中的255或0分别转化为1或0表示；

A2、将转换后的所述每64个横向像素按顺序由高位到低位组合成至少一个64位数；

A3、将至少一个所述64位数加载到64位或128位的寄存器；

所述步骤B包括：

B1、对加载到所述寄存器中的所述64位数中除第一行和最后一行的所有行的数据分别进行左右偏移；