本發(fā)明實施例涉及圖像處理技術，尤其涉及一種圖像二值化處理方法及裝置。

背景技術：

隨著紙幣鑒偽技術的發(fā)展，紙幣鑒偽算法也層出不窮，但是很多紙幣鑒偽算法都是基于二值化處理后的紙幣圖像而進行的。

目前普遍采用的圖像二值化處理方法為常見的otsu(最大類間方差)算法、p參數(shù)法等，但是由于紙幣上或原圖像上存在一些污跡或噪聲，可能導致二值化效果不佳且不穩(wěn)定，進而影響基于該二值化圖像而進行的后續(xù)的處理過程。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明實施例提供一種圖像二值化處理方法及裝置，以實現(xiàn)降低噪聲對圖像二值化效果的影響，提高圖像二值化效果的穩(wěn)定性。

第一方面，本發(fā)明實施例提供了一種圖像二值化處理方法，包括：

根據(jù)二值化閾值組中兩個或兩個以上的二值化閾值分別對目標圖像進行二值化處理，得到二值化圖像組；

確定所述二值化圖像組中每個二值化圖像中任一目標字符的特征值與對應的預設特征值之間的誤差；

根據(jù)每個二值化圖像中目標字符的誤差和從所述二值化閾值組確定目標閾值，并根據(jù)所述目標閾值對所述目標圖像進行二值化處理。

進一步的，在根據(jù)二值化閾值組中兩個或兩個以上的二值化閾值分別對目標圖像進行二值化處理之前，還包括：

對所述目標圖像采用二值化算法得到初始閾值；

以所述初始閾值為中心在設定區(qū)間內進行調整，得到二值化閾值組，其中，所述二值化閾值組包括至少兩個二值化閾值。

進一步的，所述以所述初始閾值為中心在設定區(qū)間內進行調整，得到二值化閾值組，包括：

根據(jù)公式：v＝t－k×i，對所述初始閾值在區(qū)間[min(k×i),max(k×i)]內進行調整，得到二值化閾值組；

其中，v為二值化閾值，t為所述初始閾值，k為縮放系數(shù)，i為整數(shù)。

進一步的，所述確定所述二值化圖像組中每個二值化圖像中任一目標字符的特征值與對應的預設特征值之間的誤差，包括：

分別計算所述二值化圖像組中每個二值化圖像中的任一目標字符的中心坐標；

確定所述任一目標字符的中心坐標與相應期望坐標之間的差值為第一誤差；和/或，

計算所述任一目標字符的中心坐標與第一目標字符的中心坐標之間的距離，并確定所述距離與相應預設距離之間的差值為第二誤差，其中，所述第一目標字符為所述目標字符中預設的參考字符。

進一步的，所述分別計算所述二值化圖像組中每個二值化圖像中的任一目標字符的中心坐標，包括：

根據(jù)行投影分別確定所述二值化圖像組中每個二值化圖像的上下邊界坐標；

根據(jù)列投影和所述上下邊界坐標確定所述二值化圖像組中每個二值化圖像所包含的任一目標字符的左右邊界坐標；

根據(jù)所述上下邊界坐標和所述左右邊界坐標計算所述二值化圖像組中每個二值化圖像所包含的任一目標字符的中心坐標。

進一步的，在根據(jù)列投影和所述上下邊界坐標確定所述二值化圖像組中每個二值化圖像所包含的任一目標字符的左右邊界坐標之后，還包括：

根據(jù)所述任一目標字符的左右邊界坐標和行投影調整所述上下邊界坐標。

進一步的，所述確定所述任一目標字符的中心坐標與相應期望坐標之間的差值為第一誤差，包括：

根據(jù)所述二值化圖像組中每個二值化圖像中的目標字符的中心坐標分別確定擬合直線；

根據(jù)所述擬合直線以及所述目標字符中任一目標字符的中心橫坐標確定所述任一目標字符對應的期望中心縱坐標；

確定所述任一目標字符對應的期望中心縱坐標與所述任一目標字符的中心縱坐標之間的差值為第一誤差。

進一步的，所述根據(jù)每個二值化圖像中目標字符的誤差和從所述二值化閾值組確定目標閾值，包括：

將所述每個二值化圖像對應的第一誤差之和，和/或，所述每個二值化圖像對應的第二誤差之和確定為所述每個二值化圖像中目標字符的誤差和；

根據(jù)所述誤差和確定所述二值化閾值組中與最小誤差和相對應的二值化閾值為目標閾值。

第二方面，本發(fā)明實施例還提供了一種圖像二值化處理裝置，該裝置包括：

圖像處理模塊，用于根據(jù)二值化閾值組中兩個或兩個以上的二值化閾值分別對目標圖像進行二值化處理，得到二值化圖像組；

誤差確定模塊，用于確定所述二值化圖像組中每個二值化圖像中任一目標字符的特征值與對應的預設特征值之間的誤差；

閾值確定模塊，用于根據(jù)每個二值化圖像中目標字符的誤差和從所述二值化閾值組確定目標閾值，并根據(jù)所述目標閾值對所述目標圖像進行二值化處理。

進一步的，還包括：

閾值獲取模塊，用于在根據(jù)二值化閾值組中兩個或兩個以上的二值化閾值分別對目標圖像進行二值化處理之前，對所述目標圖像采用二值化算法得到初始閾值；

閾值調整模塊，用于以所述初始閾值為中心在設定區(qū)間內進行調整，得到二值化閾值組，其中，所述二值化閾值組包括至少兩個二值化閾值。

進一步的，所述閾值調整模塊具體用于：

根據(jù)公式：v＝t－k×i，對所述初始閾值在區(qū)間[min(k×i),max(k×i)]內進行調整，得到二值化閾值組；

其中，v為二值化閾值，t為所述初始閾值，k為縮放系數(shù)，i為整數(shù)。

進一步的，所述誤差確定模塊包括：

中心坐標計算子模塊，用于分別計算所述二值化圖像組中每個二值化圖像中的任一目標字符的中心坐標；

第一誤差確定子模塊，用于確定所述任一目標字符的中心坐標與相應期望坐標之間的差值為第一誤差；和/或，

第二誤差確定子模塊，用于計算所述任一目標字符的中心坐標與第一目標字符的中心坐標之間的距離，并確定所述距離與相應預設距離之間的差值為第二誤差，其中，所述第一目標字符為所述目標字符中預設的參考字符。

進一步的，所述中心坐標計算子模塊具體用于：

根據(jù)行投影分別確定所述二值化圖像組中每個二值化圖像的上下邊界坐標；

根據(jù)列投影和所述上下邊界坐標確定所述二值化圖像組中每個二值化圖像所包含的任一目標字符的左右邊界坐標；

根據(jù)所述上下邊界坐標和所述左右邊界坐標計算所述二值化圖像組中每個二值化圖像所包含的任一目標字符的中心坐標。

進一步的，所述中心坐標計算子模塊還用于：

在根據(jù)列投影和所述上下邊界坐標確定所述二值化圖像組中每個二值化圖像所包含的任一目標字符的左右邊界坐標之后，根據(jù)所述任一目標字符的左右邊界坐標和行投影調整所述上下邊界坐標。

進一步的，所述第一誤差確定子模塊具體用于：

根據(jù)所述二值化圖像組中每個二值化圖像中的目標字符的中心坐標分別確定擬合直線；

根據(jù)所述擬合直線以及所述目標字符中任一目標字符的中心橫坐標確定所述任一目標字符對應的期望中心縱坐標；

確定所述任一目標字符對應的期望中心縱坐標與所述任一目標字符的中心縱坐標之間的差值為第一誤差。

進一步的，所述閾值確定模塊包括：

誤差和確定子模塊，用于將所述每個二值化圖像對應的第一誤差之和，和/或，所述每個二值化圖像對應的第二誤差之和確定為所述每個二值化圖像中目標字符的誤差和；

目標閾值確定子模塊，用于根據(jù)所述誤差和確定所述二值化閾值組中與最小誤差和相對應的二值化閾值為目標閾值。

本發(fā)明實施例通過根據(jù)二值化閾值組中兩個或兩個以上的二值化閾值分別對目標圖像進行處理，得到二值化圖像組，并根據(jù)其中每個二值化圖像中目標字符的誤差和來確定二值化閾值組中的目標閾值，根據(jù)該目標閾值對目標圖像進行二值化處理，利用了根據(jù)誤差和選擇目標閾值的優(yōu)點，解決了現(xiàn)有技術中因對包含噪聲的圖像單純的采用二值化算法進行處理而導致的二值化效果不佳，進而對圖像的二值化處理效果不穩(wěn)定的問題，降低了噪聲對圖像二值化效果的影響，提高了圖像二值化效果的穩(wěn)定性。

附圖說明

圖1是本發(fā)明實施例一提供的一種圖像二值化處理方法的流程示意圖；

圖2是本發(fā)明實施例二提供的一種圖像二值化處理方法的流程示意圖；

圖3是本發(fā)明實施例三提供的一種圖像二值化處理方法的流程示意圖；

圖4是本發(fā)明實施例四提供的一種圖像二值化處理裝置的結構示意圖；

圖5是本發(fā)明實施例提供的目標圖像的示意圖。

具體實施方式

下面結合附圖和實施例對本發(fā)明作進一步的詳細說明?？梢岳斫獾氖?，此處所描述的具體實施例僅僅用于解釋本發(fā)明，而非對本發(fā)明的限定。另外還需要說明的是，為了便于描述，附圖中僅示出了與本發(fā)明相關的部分而非全部結構。

實施例一

圖1為本發(fā)明實施例一提供的一種圖像二值化處理方法的流程示意圖。該方法可適用于對圖像進行二值化處理的情況，該方法可以由圖像二值化處理裝置來執(zhí)行，該裝置可由硬件和/或軟件組成，并一般可集成在電腦以及所有包含圖像二值化處理功能的終端中。具體包括如下：

s110、根據(jù)二值化閾值組中兩個或兩個以上的二值化閾值分別對目標圖像進行二值化處理，得到二值化圖像組。

其中，二值化閾值組包括至少兩個二值化閾值，可選的，二值化閾值組中所包括的所有二值化閾值均可為預設閾值，也可通過二值化算法獲得，具體的，二值化算法可以為圖像二值化方法中的閾值法。

優(yōu)選的，目標圖像可以為包含有字符串的圖像。具體的，圖像的二值化處理，就是將圖像上的像素點的灰度值設置為0或255，也就是將整個圖像呈現(xiàn)出明顯的只有黑和白的視覺效果。示例性的，利用二值化閾值進行二值化處理的過程可以為將像素值小于二值化閾值的所有像素點的像素值設為0(或255)，其余的像素點的像素值設為255(或0)。

具體的，二值化圖像組中的每個二值化圖像分別對應于二值化閾值組中的每個二值化閾值，即根據(jù)一個二值化閾值對目標圖像進行二值化處理可得到一個二值化圖像。

s120、確定二值化圖像組中每個二值化圖像中任一目標字符的特征值與對應的預設特征值之間的誤差。

其中，目標字符的特征值可以為目標字符的中心坐標值，也可以為根據(jù)目標字符的中心坐標值計算得到的其他特征信息值，例如字符與字符之間的距離值等?？蛇x的，預設特征值可以為預先設置的根據(jù)經(jīng)驗得到的模板字符的標準特征值。例如，若特征值為目標字符與目標字符之間的距離值，則可以是確定二值化圖像中每個目標字符與目標字符之間的距離值與預設標準距離值之間的誤差。獲取目標字符的特征值與對應的預設特征值之間的誤差的目的在于，檢測二值化圖像組中每個二值化圖像的二值化處理效果，從而在后續(xù)步驟中根據(jù)該處理效果確定期望效果所對應的二值化閾值。

s130、根據(jù)每個二值化圖像中目標字符的誤差和從二值化閾值組確定目標閾值，并根據(jù)目標閾值對目標圖像進行二值化處理。

可選的，每個二值化圖像中目標字符的誤差和可以為二值化圖像中每個目標字符的特征值分別對應的誤差之和。具體的，可選擇誤差和最小的二值化圖像所對應的二值化閾值為目標閾值，也可選擇誤差和在預設范圍內的二值化閾值為目標閾值。利用獲取的目標閾值對目標圖像進行二值化處理的好處在于，可以使經(jīng)二值化處理后的圖像達到期望的處理效果，進而使圖像處理效果能固定在期望范圍之內，降低了因目標圖像上存在的噪聲或污跡對處理效果的影響，提高了處理效果的穩(wěn)定性。

本實施例的技術方案，通過根據(jù)二值化閾值組中兩個或兩個以上的二值化閾值分別對目標圖像進行處理，得到二值化圖像組，并根據(jù)其中每個二值化圖像中目標字符的誤差和來確定二值化閾值組中的目標閾值，根據(jù)該目標閾值對目標圖像進行二值化處理，利用了根據(jù)誤差和選擇目標閾值的優(yōu)點，解決了現(xiàn)有技術中因對包含噪聲的圖像單純的采用二值化算法進行處理而導致的二值化效果不佳，進而對圖像的二值化處理效果不穩(wěn)定的問題，降低了噪聲對圖像二值化效果的影響，提高了圖像二值化效果的穩(wěn)定性。

實施例二

圖2為本發(fā)明實施例二提供的一種圖像二值化處理方法的流程示意圖。本實施例以上述實施例為基礎進行優(yōu)化，提供了優(yōu)選的圖像二值化處理方法，具體是，在根據(jù)二值化閾值組中兩個或兩個以上的二值化閾值分別對目標圖像進行二值化處理之前進行了優(yōu)化。具體包括如下：

s210、對目標圖像采用二值化算法得到初始閾值。

示例性的，目標圖像可以為包含若干目標字符的灰度圖，例如，目標圖像如圖5所示，包含“017990”六個目標字符。優(yōu)選的，二值化算法可以為otsu算法，即最大類間方差法，又稱大津法，其原理是：利用閾值將原圖像分成前景和背景兩類圖像，然后計算兩類之間的方差，更新閾值，重新計算類間方差，當滿足類間方差最大時的閾值，即為所求最佳閾值，當取最佳閾值時，背景應該與前景差別最大?？蛇x的，初始閾值為對目標圖像采用otsu算法所得到的最佳閾值。

s220、以初始閾值為中心在設定區(qū)間內進行調整，得到二值化閾值組。

其中，二值化閾值組包括至少兩個二值化閾值。

可選的，將初始閾值在設定區(qū)間內每調整一次即可獲得一個二值化閾值，優(yōu)選的，可以初始閾值為中心在設定區(qū)間內進行調整，即所得二值化閾值為以初始閾值為中心在設定區(qū)間內對稱分布的，從而使得二值化閾值組中的二值化閾值能夠覆蓋初始閾值在設定區(qū)間波動范圍內的所有取值，提高檢測效果的穩(wěn)定性。

優(yōu)選的，以所述初始閾值為中心在設定區(qū)間內進行調整，得到二值化閾值組，包括：根據(jù)公式：v＝t－k×i，對所述初始閾值在區(qū)間[min(k×i),max(k×i)]內進行調整，得到二值化閾值組。其中，v為二值化閾值，t為所述初始閾值，k為縮放系數(shù)，i為整數(shù)。

具體的，k值越大，則調整的范圍越大，優(yōu)選可以為10；i可取一系列的整數(shù)，優(yōu)選可取-2到2之間的所有整數(shù)，即i∈{-2,-1,0,1,2}；設定區(qū)間優(yōu)選為[-20,20]。示例性的，以初始閾值t為中心，在區(qū)間[-20,20]內分別取t-20，t-10，t，t+10，t+20這五個二值化閾值，組成二值化閾值組。

s230、根據(jù)二值化閾值組中兩個或兩個以上的二值化閾值分別對目標圖像進行二值化處理，得到二值化圖像組。

s240、確定二值化圖像組中每個二值化圖像中任一目標字符的特征值與對應的預設特征值之間的誤差。

s250、根據(jù)每個二值化圖像中目標字符的誤差和從二值化閾值組確定目標閾值，并根據(jù)目標閾值對目標圖像進行二值化處理。

本實施例的技術方案，通過對目標圖像采用二值化算法獲取初始閾值，再以初始閾值為中心在設定區(qū)間內進行調整獲得多個二值化閾值，組成二值化閾值組，使得能夠根據(jù)二值化閾值組中每個二值化閾值處理得到的二值化圖像中目標字符的誤差和選取目標閾值，最終使得能夠利用目標閾值對目標圖像進行二值化處理，提高了閾值檢測效果的穩(wěn)定性，進而提高了圖像二值化效果的穩(wěn)定性。

實施例三

圖3為本發(fā)明實施例三提供的一種圖像二值化處理方法的流程示意圖。本實施例以上述各實施例為基礎進行優(yōu)化，提供了優(yōu)選的圖像二值化處理方法，具體是，對確定二值化圖像組中每個二值化圖像中任一目標字符的特征值與對應的預設特征值之間的誤差進行了優(yōu)化。具體包括如下：

s310、根據(jù)二值化閾值組中兩個或兩個以上的二值化閾值分別對目標圖像進行二值化處理，得到二值化圖像組。

s320、分別計算二值化圖像組中每個二值化圖像中的任一目標字符的中心坐標。

具體的，計算目標字符的中心坐標的目的在于，精確計算目標字符的位置，使得能夠根據(jù)位置信息獲取相關的特征值。

優(yōu)選的，分別計算二值化圖像組中每個二值化圖像中的任一目標字符的中心坐標，包括：根據(jù)行投影分別確定二值化圖像組中每個二值化圖像的上下邊界坐標；根據(jù)列投影和上下邊界坐標確定二值化圖像組中每個二值化圖像所包含的任一目標字符的左右邊界坐標；根據(jù)上下邊界坐標和左右邊界坐標計算二值化圖像組中每個二值化圖像所包含的任一目標字符的中心坐標。

其中，行投影為各行像素點的像素值之和。示例性的，在目標字符所包含的像素點的像素值為255，除目標字符以外的背景所包含的像素點的像素值為0的情況下，從上往下掃描二值化圖像中的各行像素點，當相鄰兩行中行像素點的像素值之和由小于預設閾值變成不小于預設閾值時，則確定兩行中像素值之和不小于預設閾值的那一行為上邊界，該行所在的坐標為上邊界坐標；當相鄰兩行中行像素點的像素值之和由不小于預設閾值變成小于預設閾值時，則確定兩行中像素值之和不小于預設閾值的那一行為下邊界，該行所在的坐標為下邊界坐標。

上下邊界坐標確定后，優(yōu)選的可對上下邊界坐標范圍內的區(qū)域采用列投影的方法，其中，列投影為各列像素點的像素值之和。示例性的，在目標字符所包含的像素點的像素值為255，除目標字符以外的背景所包含的像素點的像素值為0的情況下，從左至右掃描二值化圖像中的各列像素點，當相鄰兩列中列像素點的像素值之和由小于預設閾值變成不小于預設閾值時，則確定兩列中像素值之和不小于預設閾值的那一列為目標字符的左邊界，該列所在的坐標為目標字符的左邊界坐標；當相鄰兩列中列像素點的像素值之和由不小于預設閾值變成小于預設閾值時，則確定兩列中像素值之和不小于預設閾值的那一列為右邊界，該列所在的坐標為右邊界坐標。

先在確定上下邊界的基礎上確定左右邊界的好處在于，可以減少計算量，提高計算速度。

由于每個目標字符的上下邊界坐標可能存在差異，為了提高目標字符的定位準確性，優(yōu)選的，在根據(jù)列投影和上下邊界坐標確定二值化圖像組中每個二值化圖像所包含的任一目標字符的左右邊界坐標之后，還包括：根據(jù)任一目標字符的左右邊界坐標和行投影調整上下邊界坐標。具體的，得到每個目標字符的左右邊界坐標后，可再次采用行投影法計算每個目標字符所對應的上下邊界坐標，計算原理同上，不再贅述。

可選的，計算得到每個目標字符所對應的上下邊界坐標和左右邊界坐標之后，可利用簡單的幾何知識計算由上下邊界和左右邊界確定的矩形的中心點的坐標，即每個目標字符的中心坐標。

s330、確定任一目標字符的中心坐標與相應期望坐標之間的差值為第一誤差。

其中，目標字符的中心坐標為實際計算得到的中心坐標，而期望坐標可以為預設標準坐標，也可以為二值化圖像中所有目標字符的中心坐標計算得到的平均坐標。

優(yōu)選的，確定任一目標字符的中心坐標與相應期望坐標之間的差值為第一誤差，包括：根據(jù)二值化圖像組中每個二值化圖像中的目標字符的中心坐標分別確定擬合直線；根據(jù)擬合直線以及目標字符中任一目標字符的中心橫坐標確定任一目標字符對應的期望中心縱坐標；確定任一目標字符對應的期望中心縱坐標與任一目標字符的中心縱坐標之間的差值為第一誤差。

示例性的，對于如圖5所示的目標圖像中，由于目標字符均排列在一條直線上，因此，該目標圖像經(jīng)二值化處理后得到的二值化圖像組中，一個二值化圖像可對應于一條擬合直線，從而可以根據(jù)二值化圖像中的各目標字符的中心坐標所對應的各中心點確定關于中心坐標的擬合直線。

可選的，若擬合直線為隨縱坐標變化而變化的直線，則可將任一目標字符的中心縱坐標代入擬合直線中計算該任一目標字符的期望中心橫坐標，進而確定該任一目標字符對應的期望中心橫坐標與該任一目標字符的中心橫坐標之間的差值為第一誤差。

s340、計算任一目標字符的中心坐標與第一目標字符的中心坐標之間的距離，并確定距離與相應預設距離之間的差值為第二誤差。

其中，第一目標字符為目標字符中預設的參考字符。

優(yōu)選的，預設的參考字符可以為圖像右起第一個目標字符，預設距離可以為根據(jù)先驗知識得到的模板圖像中任一目標字符的中心坐標與第一目標字符的中心坐標之間的距離。

示例性的，可通過距離公式計算任一目標字符的中心坐標與第一目標字符的中心坐標之間的距離，對于如圖5所示的目標圖像中，由于目標字符呈水平排列，則可簡單地通過中心橫坐標之間做差來計算兩個目標字符之間的距離。特殊的，若目標字符就是第一目標字符，則距離為0。

s350、根據(jù)每個二值化圖像中目標字符的誤差和從二值化閾值組確定目標閾值，并根據(jù)目標閾值對所述目標圖像進行二值化處理。

優(yōu)選的，根據(jù)每個二值化圖像中目標字符的誤差和從二值化閾值組確定目標閾值，包括：將每個二值化圖像對應的第一誤差之和，和/或，每個二值化圖像對應的第二誤差之和確定為每個二值化圖像中目標字符的誤差和；根據(jù)誤差和確定二值化閾值組中與最小誤差和相對應的二值化閾值為目標閾值。

示例性的，如圖5所示的目標圖像經(jīng)二值化處理后得到的每個二值化圖像，均包含6個目標字符，則每個二值化圖像對應的第一誤差之和為這6個目標字符所分別對應的第一誤差之和，每個二值化圖像對應的第二誤差之和為這6個目標字符所分別對應的第二誤差之和。可選的，每個二值化圖像中目標字符的誤差和可以為第一誤差之和，也可以為第二誤差之和，優(yōu)選為第一誤差之和加上第二誤差之和的總誤差和。當某個二值化圖像的誤差和的值是二值化圖像組所對應的各誤差和中最小值時，則可確定該最小誤差和所對應的二值化圖像的二值化效果與期望達到的效果最為接近，因此可將二值化閾值組中與最小誤差和相對應的二值化閾值確定為目標閾值，以提高二值化效果的穩(wěn)定性。另外，還可以通過增加誤差計算方法的方式，取二值化圖像所對應的其他特征值與相應其他預設特征值之間的誤差之和為誤差和，以提高誤差判斷的準確性，且使得本實施例的技術方案具有可擴展性，從而進一步提高了二值化效果的穩(wěn)定性，降低了噪聲對圖像二值化效果的影響。

本實施例的技術方案，通過計算二值化圖像組中每個二值化圖像中的任一目標字符的中心坐標，進而根據(jù)各目標字符的中心坐標計算第一誤差和第二誤差，最后可根據(jù)計算得到的每個二值化圖像中目標字符的誤差和從二值化閾值組確定目標閾值，其利用多個誤差求和得到的誤差和獲取相應的目標閾值的方式，提高了誤差判斷的準確性，從而進一步提高了二值化效果的穩(wěn)定性，降低了噪聲對圖像二值化效果的影響。

實施例四

圖4為本發(fā)明實施例四提供的一種圖像二值化處理裝置的結構示意圖。該裝置可適用于對圖像進行二值化處理的情況，該裝置可由硬件和/或軟件組成，并一般可集成在電腦以及所有包含圖像二值化處理功能的終端中。參考圖4，圖像二值化處理裝置包括：圖像處理模塊410、誤差確定模塊420和閾值確定模塊430，下面對各模塊進行具體說明。

圖像處理模塊410，用于根據(jù)二值化閾值組中兩個或兩個以上的二值化閾值分別對目標圖像進行二值化處理，得到二值化圖像組；

誤差確定模塊420，用于確定所述二值化圖像組中每個二值化圖像中任一目標字符的特征值與對應的預設特征值之間的誤差；

閾值確定模塊430，用于根據(jù)每個二值化圖像中目標字符的誤差和從所述二值化閾值組確定目標閾值，并根據(jù)所述目標閾值對所述目標圖像進行二值化處理。

可選的，還包括：

閾值獲取模塊，用于在根據(jù)二值化閾值組中兩個或兩個以上的二值化閾值分別對目標圖像進行二值化處理之前，對所述目標圖像采用二值化算法得到初始閾值；

閾值調整模塊，用于以所述初始閾值為中心在設定區(qū)間內進行調整，得到二值化閾值組，其中，所述二值化閾值組包括至少兩個二值化閾值。

可選的，所述閾值調整模塊具體用于：

根據(jù)公式：v＝t－k×i，對所述初始閾值在區(qū)間[min(k×i),max(k×i)]內進行調整，得到二值化閾值組；

其中，v為二值化閾值，t為所述初始閾值，k為縮放系數(shù)，i為整數(shù)。

可選的，誤差確定模塊420包括：

中心坐標計算子模塊，用于分別計算所述二值化圖像組中每個二值化圖像中的任一目標字符的中心坐標；

第一誤差確定子模塊，用于確定所述任一目標字符的中心坐標與相應期望坐標之間的差值為第一誤差；和/或，

第二誤差確定子模塊，用于計算所述任一目標字符的中心坐標與第一目標字符的中心坐標之間的距離，并確定所述距離與相應預設距離之間的差值為第二誤差，其中，所述第一目標字符為所述目標字符中預設的參考字符。

可選的，所述中心坐標計算子模塊具體用于：

根據(jù)行投影分別確定所述二值化圖像組中每個二值化圖像的上下邊界坐標；

根據(jù)列投影和所述上下邊界坐標確定所述二值化圖像組中每個二值化圖像所包含的任一目標字符的左右邊界坐標；

根據(jù)所述上下邊界坐標和所述左右邊界坐標計算所述二值化圖像組中每個二值化圖像所包含的任一目標字符的中心坐標。

可選的，所述中心坐標計算子模塊還用于：

在根據(jù)列投影和所述上下邊界坐標確定所述二值化圖像組中每個二值化圖像所包含的任一目標字符的左右邊界坐標之后，根據(jù)所述任一目標字符的左右邊界坐標和行投影調整所述上下邊界坐標。

可選的，所述第一誤差確定子模塊具體用于：

根據(jù)所述二值化圖像組中每個二值化圖像中的目標字符的中心坐標分別確定擬合直線；

根據(jù)所述擬合直線以及所述目標字符中任一目標字符的中心橫坐標確定所述任一目標字符對應的期望中心縱坐標；

確定所述任一目標字符對應的期望中心縱坐標與所述任一目標字符的中心縱坐標之間的差值為第一誤差。

可選的，所述閾值確定模塊430包括：

誤差和確定子模塊，用于將所述每個二值化圖像對應的第一誤差之和，和/或，所述每個二值化圖像對應的第二誤差之和確定為所述每個二值化圖像中目標字符的誤差和；

目標閾值確定子模塊，用于根據(jù)所述誤差和確定所述二值化閾值組中與最小誤差和相對應的二值化閾值為目標閾值。

上述產(chǎn)品可執(zhí)行本發(fā)明任意實施例所提供的方法，具備執(zhí)行方法相應的功能模塊和有益效果。

注意，上述僅為本發(fā)明的較佳實施例及所運用技術原理。本領域技術人員會理解，本發(fā)明不限于這里所述的特定實施例，對本領域技術人員來說能夠進行各種明顯的變化、重新調整和替代而不會脫離本發(fā)明的保護范圍。因此，雖然通過以上實施例對本發(fā)明進行了較為詳細的說明，但是本發(fā)明不僅僅限于以上實施例，在不脫離本發(fā)明構思的情況下，還可以包括更多其他等效實施例，而本發(fā)明的范圍由所附的權利要求范圍決定。