图像处理方法、装置、电子设备及存储介质与流程

本技术涉及图像形成，具体地涉及一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质。

背景技术：

1、图像形成领域存在一种被称为流水线处理或管道处理(p ipel ine)的技术，它是将数据压缩、数据解压缩、颜色空间转换和半色调等图像处理模块按照一定的顺序相互关联，以便对输入的图像数据按顺序依次进行图像处理的技术。

2、传统流水线处理技术中，内容特征识别(content feature recogn it ion)模块可根据输入的rgb数据识别每个像素所属的类别(下称tag)，例如：是否为边缘像素、是否为文字、是否为图片等等。识别完类别之后，后续流水线模块可以根据不同的tag执行不同的处理。例如，可对识别完tag后的像素依次进行旋转缩放(scal e)、滤波(fi r)等处理。

3、然而，执行缩放以后，像素的tag可能发生变化，例如n×n的图片，该n x n区域内包含了文字tag和图像tag，即该区域内tag不统一，此时若该n x n的图片被缩小为1×1，那么缩小后的tag值无法确认是图片还是文字；同样地，1×1放大为n×n也可能导致tag发生变化。

技术实现思路

1、有鉴于此，本技术提供一种图像处理方法、装置、电子设备及存储介质，以用于重新确定执行了缩放以后的像素的类别。

2、第一方面，本技术实施例提供了一种图像处理方法，包括：

3、确定图像数据中每个待处理像素的类别；

4、根据所述每个待处理像素的类别对所述图像数据执行第一优化处理，得到第一图像数据；

5、对所述第一图像数据执行缩小或放大处理，得到第二图像数据；

6、其中，所述方法还包括：

7、以所述第一图像数据中任意一个待处理像素为目标像素，获取所述目标像素的邻域内每个像素的类别；

8、根据所述目标像素的邻域内每个像素的类别确定获取所述第二图像数据中对应的待处理像素的类别的方式。

9、在一种可能的实现方式中，所述根据所述目标像素的邻域内每个像素的类别确定获取所述第二图像数据中对应的待处理像素的类别的方式，包括：

10、根据所述目标像素的邻域内每个像素的类别确定所述目标像素的邻域内第一类别的像素个数与第二类别的像素个数；

11、若所述目标像素的邻域内所述第一类别的像素个数或所述第二类别的像素个数大于预设阈值，则根据第一方式获取所述第二图像数据中对应的待处理像素的类别，其中，所述第一方式为双线性差值计算方式。

12、在一种可能的实现方式中，所述方法还包括：

13、若所述目标像素的邻域内所述第一类别的像素个数和所述第二类别的像素个数均小于等于所述预设阈值，则根据第二方式获取所述第二图像数据中对应的待处理像素的类别。

14、在一种可能的实现方式中，所述根据第二方式获取所述第二图像数据中对应的待处理像素的类别，包括：

15、根据所述目标像素的邻域内像素的类别的第一属性确定所述第二图像数据中对应的待处理像素的类别的第一属性，所述第一属性包括灰度属性和正常属性；

16、根据所述第二图像数据中对应的待处理像素的梯度值确定所述第二图像数据中对应的待处理像素的类别的第二属性，所述第二属性包括文字、线队、图像和/或背景；

17、根据所述第二图像数据中对应的待处理像素的类别的第一属性和第二属性确定所述第二图像数据中对应的待处理像素的类别。

18、在一种可能的实现方式中，所述根据所述目标像素的邻域内像素的类别的第一属性确定所述第二图像数据中对应的待处理像素的类别的第一属性，所述第一属性包括灰度属性和正常属性，包括：

19、确定所述目标像素的邻域内类别的第一属性为灰度属性的像素个数和类别的第一属性为正常属性的像素个数；

20、当所述灰度属性的像素个数大于所述正常属性的像素个数时，将所述第二图像数据中对应的待处理像素的类别的第一属性调整为灰度属性，当所述灰度属性的像素个数小于等于所述正常属性的像素个数时，将所述第二图像数据中对应的待处理像素的类别的第一属性调整为正常属性。

21、在一种可能的实现方式中，所述根据所述第二图像数据中对应的待处理像素的梯度值确定所述第二图像数据中对应的待处理像素的类别的第二属性，包括：

22、获取所述第二图像数据中对应的待处理像素的梯度值；

23、根据所述梯度值确定所述对应的待处理像素的类别的第二属性。

24、在一种可能的实现方式中，所述对所述第一图像数据执行缩小或放大处理，得到第二图像数据还包括：

25、对所述第一图像数据执行缩小和/或旋转处理、或放大和/或旋转处理，得到所述第二图像数据，其中，当对所述第一图像数据执行旋转处理时，将所述第一图像数据中每个待处理像素的类别与所述第一图像数据中对应的待处理像素同步旋转。

26、在一种可能的实现方式中，所述确定图像数据中每个待处理像素的类别，包括：

27、将图像数据中rgb值大于背景像素rgb值的任一像素作为第一像素，对所述第一像素进行赋值；

28、对赋值后的所述第一像素进行边缘检测，得到所述第一像素的梯度值；

29、基于所述梯度值确定所述第一像素的类别的初始第二属性；

30、基于所述第一像素的连通域内像素的类别的初始第二属性对所述第一像素的类别的初始第二属性进行调整，得到所述第一像素的类别的第二属性；

31、根据所述第一像素邻域内像素的rgb均值确定所述第一像素的类别的第一属性；

32、根据每个所述第一像素的类别的第一属性和每个所述第一像素的类别的第二属性确定所述图像数据中每个待处理像素的类别。

33、在一种可能的实现方式中，所述基于所述梯度值确定所述第一像素的类别的初始第二属性，包括：

34、通过预设固定模板判断所述第一像素是否为线队；

35、将为线队的所述第一像素的类别的初始第二属性确定为线队；

36、确定不为线队的所述第一像素的梯度值范围；

37、根据所述第一像素的梯度值范围确定所述第一像素的类别的初始第二属性为文字、图像或背景。

38、在一种可能的实现方式中，所述基于所述第一像素的连通域内像素的类别的初始第二属性对所述第一像素的类别的初始第二属性进行调整，包括：

39、获取所述第一像素的连通域内类别的初始第二属性为线队的像素个数；

40、将所述像素个数大于第一预设值且初始第二属性为文字的第一像素的类别的初始第二属性调整为线队。

41、在一种可能的实现方式中，所述基于所述第一像素的连通域内像素的类别的初始第二属性对所述第一像素的类别的初始第二属性进行调整，包括：

42、获取所述第一像素的连通域内类别的初始第二属性为图像的像素个数；

43、将所述像素个数大于第二预设值且初始第二属性为文字的第一像素的类别的初始第二属性调整为图像。

44、在一种可能的实现方式中，在得到所述得到第二图像数据之后，所述方法还包括：

45、基于所述第二图像数据中每个待处理像素的类别对所述第二图像数据进行自适应滤波处理，所述自适应滤波处理包括去网纹处理、文字锐化处理和提高线队对比度及锐化处理。

46、在一种可能的实现方式中，在得到所述得到第二图像数据之后，所述方法还包括：

47、基于所述第二图像数据中每个待处理像素的类别对所述第二图像数据的黑色文字区域进行省墨处理。

48、在一种可能的实现方式中，在得到所述得到第二图像数据之后，所述方法还包括：

49、基于所述第二图像数据中每个待处理像素的类别对所述第二图像数据进行色陷处理。

50、在一种可能的实现方式中，在得到所述得到第二图像数据之后，所述方法还包括：

51、基于所述第二图像数据中每个待处理像素的类别对所述第二图像数据的画像区域进行提亮处理。

52、在一种可能的实现方式中，在得到所述得到第二图像数据之后，所述方法还包括：

53、对于类别的第一属性为灰度属性的像素，仅采用黑色碳粉进行图像形成操作。

54、第二方面，本技术实施例提供了一种图像处理装置，包括：

55、第一确定单元，用于确定图像数据中每个待处理像素的类别；

56、第一优化处理单元，用于根据所述每个待处理像素的类别对所述图像数据执行第一优化处理，得到第一图像数据；

57、缩小或放大处理单元，用于对所述第一图像数据执行缩小或放大处理，得到第二图像数据；

58、其中，所述装置还包括：

59、获取单元，用于以所述第一图像数据中任意一个待处理像素为目标像素，获取所述目标像素的邻域内每个像素的类别；

60、第二确定单元，用于根据所述目标像素的邻域内每个像素的类别确定获取所述第二图像数据中对应的待处理像素的类别的方式。

61、第三方面，本技术实施例提供了一种电子设备，包括：

62、处理器；

63、存储器；

64、所述存储器中存储有计算机程序，当所述计算机程序被执行时，使得所述电子设备执行第一方面任一项所述的方法。

65、第四方面，本技术实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的程序，其中，在所述程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行第一方面任一项所述的方法。

66、与现有技术相比，本技术实施例可以采用不同的方式对缩放以后的像素重新进行类别确定，减少缩放后由于类别变化导致后续处理不准确的问题。