CN102521912B - 图像处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图像处理方法及装置。该图像处理方法包括：分别以紫外光和至少一种可见光照射介质；接收介质发射或反射的光线，得到紫外光图像和至少一种可见光图像，其中，在发射紫外光照射介质时，得到紫外光图像，在发射可见光照射介质时，得到可见光图像；获取可见光图像的边缘信息；以及利用可见光图像的边缘信息对紫外光图像进行剪裁，得到原稿图像，其中，原稿图像为包括隐形信息和可视信息的图像。通过本发明，解决了相关技术中无法从紫外光图像中提取原稿图像的问题。

Description

图像处理方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种图像处理方法及装置。

背景技术

一些有价证券，如支票、纸币票据等，在其票面上除了印刷有可视信息外，还有利用特殊方法记录的防伪信息，以提高有价证券的防伪能力，如利用隐光油墨(荧光油墨)印刷在介质表面或制作在介质中的信息，简称为隐形信息，如支票表面的隐形条码、纸币中的隐形水印图案等，由于隐形信息在可见光下不可见，且其具有不占用介质表面空间、包含的信息量大、难于复制、抗干扰性强等优点，因此通常在有价证券中设置隐形信息，从而提高了有价证券的防伪能力。

在对具有隐形信息的介质(以下统称原稿)进行处理时，除了要获取可视信息之外，还要获取隐形信息，因此，介质处理装置(如支票扫描装置)不仅需要使用可见光扫描原稿以便读取原稿上的可视信息，还需要使用能使隐形油墨发光的紫外光扫描原稿，使隐形信息的记录区域成像，形成紫外光图像，通过处理紫外光图像获取隐形信息。图1为一种纸币的紫外光图像，从图中可以看出，在紫外光图像10中，除了采用隐形油墨印刷的隐形信息的图像11清晰可见外，原稿其他部分的图像均为黑色。由于在紫外光图像10中的黑色图像可能是原稿的图像，也可能是介质处理装置的输送通道的图像，因此，在紫外光图像10中不能确定原稿图像的边缘，也就不能从紫外光图像中提取原稿图像，更无法获取原稿图像中的隐形信息。

针对相关技术中无法从紫外光图像中提取原稿图像的问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种图像处理方法，以解决相关技术中无法从紫外光图像中提取原稿图像的问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种图像处理方法。该图像处理方法包括：分别以紫外光和至少一种可见光照射介质，得到紫外光图像和至少一种可见光图像，其中，在发射紫外光照射介质时，得到紫外光图像，在发射可见光照射介质时，得到可见光图像；从可见光图像中获取可见光图像的边缘信息；以及利用可见光图像的边缘信息对紫外光图像进行剪裁，得到原稿图像，其中，原稿图像为包括隐形信息图像。

进一步地，以多种可见光照射介质，多种可见光图像。

进一步地，从所述多种可见光图像中获取所有可见光图像的边缘信息，上述方法还包括：由所有可见光图像的边缘信息中选取优选的可见光图像的边缘信息，其中，利用优选的可见光图像的边缘信息对紫外光图像进行剪裁，得到原稿图像。

进一步地，由所有可见光图像的边缘信息中选取优选的可见光图像的边缘信息包括：判断边缘信息的判定模式；在边缘信息的判定模式为最小边缘均方值模式时，分别计算多个可见光图像中各个可见光图像的所有边缘直线的基准均方值，从所有可见光图像的边缘直线的基准均方值中选取最小的基准均方值对应的可见光图像的边缘信息为优选的可见光图像的边缘信息；以及在边缘信息的判定模式为最小相对夹角值模式时，分别计算多个可见光图像中各个可见光图像的边缘直线的基准相对夹角值，从所有可见光图像的边缘直线的基准相对夹角值中选取最小的基准相对夹角值对应的可见光图像的边缘信息为优选的可见光图像的边缘信息。

进一步地，在利用可见光图像的边缘信息对紫外光图像进行剪裁，得到原稿图像之后，上述方法还包括：获取隐形信息在原稿图像中的位置；以及利用隐形信息在原稿图像中的位置从原稿图像中获取隐形信息。

进一步地，在利用可见光图像的边缘信息对紫外光图像进行剪裁，得到原稿图像之后，上述方法还包括：对剪裁得到的原稿图像进行纠偏处理。

为了实现上述目的，根据本发明的另一方面，提供了一种图像处理装置。该图像处理装置包括：图像获取单元，包括光发射器和光接收器，光发射器用于分别以紫外光和至少一种可见光照射介质，光接收器用于接收介质发射或反射的光线，得到紫外光图像和至少一种可见光图像，其中，在光发射器发射紫外光照射介质时，得到紫外光图像，在光发射器发射可见光照射介质时，得到可见光图像；以及图像处理单元，用于从可见光图像中获取可见光图像的边缘信息，以及利用可见光图像的边缘信息对紫外光图像进行剪裁，得到原稿图像，其中，原稿图像为包括隐形信息图像。

进一步地，光发射器分别以多种可见光照射介质，光接收器得到多种可见光图像。

进一步地，图像处理单元包括：边缘提取部，用于在光发射器以多种可见光照射介质时，获取所有可见光图像的边缘信息；边缘数据判定部，用于在所有可见光图像的边缘信息中选取优选的可见光图像的边缘信息；以及图像剪裁部，用于利用优选的可见光图像的边缘信息对紫外光图像进行剪裁，得到原稿图像。

进一步地，图像处理装置还包括：第一存储器，用于存储紫外光图像和可见光图像；第二存储器，用于存储边缘信息的判定模式，其中，边缘数据判定部用于根据第二存储器中存储的判定模式在所有可见光图像的边缘信息中选取优选的可见光图像的边缘信息。

进一步地，边缘数据判定部用于采用以下方式在所有可见光图像的边缘信息中选取优选的可见光图像的边缘信息：判断边缘信息的判定模式；在判定模式为最小边缘均方值模式时，分别计算多个可见光图像中各个可见光图像的基准均方值，从所有可见光图像的边缘直线的基准均方值中选取最小的基准均方值对应的可见光图像的边缘信息为优选的可见光图像的边缘信息；以及在判定模式为最小相对夹角值模式时，分别计算多个可见光图像中各个可见光图像的边缘直线的基准相对夹角值，从所有可见光图像的边缘直线的基准相对夹角值中选取最小的基准相对夹角值对应的可见光图像的边缘信息为优选的可见光图像的边缘信息。

通过本发明，采用分别以紫外光和至少一种可见光照射介质；接收介质发射或反射的光线，得到紫外光图像和至少一种可见光图像，其中，在发射紫外光照射介质时，得到紫外光图像，在发射可见光照射介质时，得到可见光图像；获取可见光图像的边缘信息；以及利用可见光图像的边缘信息对紫外光图像进行剪裁，得到原稿图像，其中，原稿图像为包括隐形信息和可视信息的图像，解决了相关技术中无法从紫外光图像中提取原稿图像的问题，进而达到了能够从紫外光图像中提取原稿图像的效果。

附图说明

构成本申请的一部分的附图用来提供对本发明的进一步理解，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中：

图1是现有技术的一种纸币的紫外光图像示意图；

图2是本发明第一实施例提供的图像处理装置的组成示意图；

图3是本发明第二实施例提供的图像处理装置的组成示意图；

图4a是本发明实施例提供的图像处理装置的图像获取单元的内部组成示意图；

图4b是本发明实施例提供的图像处理装置的图像处理单元的内部组成示意图；

图5是根据本发明第一实施例的图像处理方法的处理流程图；

图6是根据本发明第二实施例的图像处理方法的处理流程图；

图7是根据本发明第三实施例的图像处理方法的处理流程图；

图8是根据本发明第四实施例的图像处理方法的处理流程图；

图9是根据本发明的图像处理方法的判定优选边缘信息的处理流程图；

图10是根据本发明的图像边缘直线的夹角示意图；

图11是根据本发明的图像边缘直线的方差示意图；以及

图12是根据本发明的原稿图像在紫外光图像中位置的示意图。

具体实施方式

需要说明的是，在不冲突的情况下，本申请中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本发明。

图2是本发明第一实施例提供的图像处理装置的组成示意图。如图2所示，该图像处理装置包括图像获取单元35和图像处理单元36。

图像获取单元35包括光发射器351和光接收器352，光发射器351用于分别以紫外光和至少一种可见光照射介质，光接收器352用于接收介质发射或反射的光线，得到紫外光图像和至少一种可见光图像，其中，在光发射器351发射紫外光照射介质时，光接收器352得到的图像为紫外光图像，在光发射器351发射可见光照射介质时，光接收器352得到的图像为可见光图像。

图像处理单元36与光接收器352相连接，接收来自光接收器352的图像，并用于从可见光图像中获取可见光图像的边缘信息，以及利用可见光图像的边缘信息对紫外光图像进行剪裁，得到原稿图像，该原稿图像为包括隐形信息和可视信息的图像。

在上述的图像处理装置中，利用可见光图像的边缘信息对紫外光图像进行剪裁，确定原稿图像在紫外光图像中的范围和位置，从而提取原稿图像，解决了现有技术不能从紫外光图像中获取原稿图像问题。

图3是本发明第二实施例提供的图像处理装置的组成示意图。如图3所示，该图像处理装置30包括控制器31、RAM存储器32，FLASH存储器33，通信接口34、图像获取单元35以及图像处理单元36，其中，控制器31控制其他模块的工作，如控制图像获取单元35对介质进行扫描、获取各种图像数据，如紫外光图像数据和可见光图像数据等，控制通信接口34输出图像数据，控制图像处理单元36对获取的图像进行处理等。

图4a是本发明实施例提供的图像处理装置的图像获取单元的内部组成示意图，如图所示，图像获取单元35，包括光发射器351和光接收器352，其中，光发射器351用于分别发出紫外光和可见光照射介质，光接收器352接收经介质反射的光线以形成图像，其中，可见光包括红光、绿光等。为了描述方便，将利用紫外光照射介质时获取的图像称紫外光图像，将利用可见光照射时获取的图像称为可见光图像。可见光图像可以为红光图像和绿光图像，其中，红光图像为利用红光照射介质时获取的图像，绿光图像为利用绿光照射介质时获取的图像。需要说明的是，紫外光图像和可见光图像为同一位置的不同光源扫描同一介质时产生的图像。

图像处理单元36，用于对各种图像数据进行处理，比如，从可见光图像中提取图像的边缘，获得可见光图像的边缘数据的集合，即可见光图像的边缘信息，利用可见光图像的边缘信息对紫外光图像进行剪裁和纠偏处理等。图4b是本发明实施例提供的图像处理装置的图像处理单元的内部组成示意图，如图所示，图像处理单元36包括边缘提取部361、边缘数据判定部362及图像剪裁纠偏部363，其中，边缘提取部361通过设定的算法提取可见光图像的四个边缘，从而获取可见光图像的边缘信息；边缘数据判定部362用于从边缘提取部361输出的多个可见光图像的边缘信息中判定优选的边缘信息；图像剪裁纠偏部363用于根据边缘信息对紫外光图像进行剪裁和纠偏，获取原稿图像。

RAM存储器32用于暂存图像获取单元35获取的各种图像数据，如紫外光图像数据、可见光图像数据，以及暂存图像处理单元36输出的经纠偏处理后的原稿图像等；FLASH存储器33，用于保存边缘信息的判定模式，判定模式包括最小边缘均方值模式和最小相对夹角值模式，其中，最小边缘均方值模式为选择最清晰边缘的模式，最小相对夹角值模式为选择由边缘组成的图像的形状与介质的实际形状最为接近的模式；通信接口34用于输出各种可见光图像数据、经纠偏处理的原稿图像数据。

图5是根据本发明第一实施例的图像处理方法的处理流程图。如图5所示，该图像处理方法包括：

步骤S10，分别以紫外光和至少一种可见光照射介质。

步骤S20，接收介质发射或反射的光线，得到紫外光图像和至少一种可见光图像，其中，在发射紫外光照射介质时，得到紫外光图像，在发射可见光照射介质时，得到可见光图像。

步骤S30，获取可见光图像的边缘信息。

步骤S40，利用可见光图像的边缘信息对紫外光图像进行剪裁，得到原稿图像，其中，原稿图像为包括隐形信息和可视信息的图像。

在步骤S10中，可以分别以多种可见光照射介质，相应地，在步骤S20中，得到多种可见光图像。

在通过步骤S40得到原稿图像之后，优选地，利用隐形信息在原稿图像中的位置从原稿图像中获取隐形信息，或者，还可以对剪裁得到的原稿图像进行纠偏处理。

进一步地，在本发明实施例中，在利用隐形信息在原稿图像中的位置关系提取隐形信息之后，还可以通过对隐形信息的识别，实现对原稿真伪的判别。

图6是根据本发明第二实施例的图像处理方法的处理流程图，具体处理过程如下：

步骤S11，扫描介质，获取紫外光图像和可见光图像

图像处理装置30的输送机构驱动介质按照设定方向运动，介质每前进一单位距离时，图像处理装置30的控制器31控制图像获取单元35的光发射器351依次发射紫外光和可见光照射介质，光接收器352接收介质发射或反射的光线，对应生成一像素行的紫外光图像数据和一像素行的可见光图像数据。控制器31将每一像素行的紫外光图像数据按顺序保存至RAM存储器32设定存储地址中，从而得到介质的紫外光图像；同时，控制器31将每一像素行的可见光图像数据按顺序保存至RAM存储器32的设定存储地址中，从而得到介质的可见光图像。需要说明的是，如果光发射器能够发出至少一种可见光，光接收器能够生成至少一种可见光图像数据。当光发射能够发射多种可见光时，则光接收器能够生成多种可见光图像数据。比如光发射器351能够发出红光和绿光，则光接收器能够生成由红光产生的红光图像数据和由绿光产生的绿光图像数据。

步骤S12，提取一种可见光图像的边缘，获取该可见光图像的边缘信息

图像处理单元36的边缘提取部361根据预先设定的规则，从RAM存储器32提取一种可见光图像数据，通过设定的算法，检测并提取该可见光图像的边缘，获取该可见光图像的边缘信息，具体处理过程如下：

1)以纵向步长Y_step、横向步长X_step自左向右搜索各行的左边界点，自右向左搜索各行的右边界点，按纵坐标从小到大顺序排序后的左边缘点集PL及右边缘点PR合分别为

$P^L=((x_0^L,y_0^L),(x_1^L,y_1^L)....(x_N^L,y_N^L))$ 及 $P^R=((x_0^R,y_0^R),(x_1^R,y_1^R)....(x_N^R,y_N^R))$

2)以横向步长X_step、纵向步长Y_step自上向下搜索各列的上边界点、自下向上搜索各列的下边界点，按横坐标从小到大顺序排序后的上边缘点集合PU及下边缘点集合PD为

$P^U=((x_0^U,y_0^U),(x_1^U,y_1^U)....(x_N^U,y_N^U))$ 及 $P^D=((x_0^D,y_0^D),(x_1^D,y_1^D)....(x_N^D,y_N^D))$

3)在P^L和P^R两个序列中分别计算相邻两边界点之间横向偏差(纵向偏差均为Y_step)，将计算出的偏差合并成为集合：T^LR＝{t₁，t₂，…，t_N}；在集合T^LR中寻找出现次数最多的元素，令该元素为在序列P^L和P^R中分别删除相邻元素横向偏差不在范围内的点，得到新的边缘点集合P^L和P^R，对P^L内的点根据横坐标偏差进行分类，横坐标差在范围内的归为一类，选取元素数量最多类内的点作为左边界点集合P^L，P^L内的点采用最小二乘线性拟和得到左边缘直线L^L，同理可计算出右边缘直线L^R。由于左右边所在直线接近垂直于x轴，为减小计算误差，直线拟合时置换纵横坐标，得到关于y＝x对称的直线，这样计算坐标时能够减少误差。

4)在P^U和P^D两个序列中分别计算相邻两点之间纵向偏差(横向偏差均为X_step)，将计算出的偏差合并成为集合：T^UD＝{t₁，t₂，…，t_N}；在集合T^UD中寻找出现次数最多的元素，令该元素为在序列P^U和P^U中分别删除相邻元素横向偏差不在范围内的点，得到新的边缘点集合对P^U内的点根据纵坐标偏差进行分类，纵坐标差在范围内的归为一类，选取元素数量最多类内的点作为上边界点集合P^U，P^U内的点采用最小二乘线性拟和，得到上边缘直线L^U，同理可计算出下边缘直线L^D。

5)使用四个边缘直线的直线方程计算出四个顶点坐标，分别是：左上点、右上点、左下点、右下点。

由图像的左边缘直线L^L的点集合、右边缘直线L^R的点集合、上边缘直线L^U的点集合、下边缘直线L^D的点集合组成的集合为图像的边缘信息，则对可见光图像进行边缘提取时，获得的边缘信息为可见光图像的边缘信息。

步骤S13，利用可见光图像的边缘信息对紫外光图像进行剪裁及纠偏，提取原稿图像

由于紫外光图像和可见光图像为同一位置的不同光源扫描同一介质时产生的图像，因此，原稿图像在紫外光图像中的位置与在可见光图像中的位置完全相同。因此，可以利用相同位置的可见光图像的边缘信息对紫外光图像进行剪裁，对剪裁得到的原稿图像进行纠偏。

由图像处理单元36的图像剪裁纠偏部363利用可见光图像的边缘信息中的四条边缘直线对紫外光图像进行剪裁，去掉紫外光图像的背景部分，得到由四条边缘直线组成的封闭区域，即紫外光图像的前景部分(也就是原稿图像)。如图12所示，可见光图像的边缘直线分别为左边缘直线15、右边缘直线17、上边缘直线14和下边缘直线16，从图中可以看出，在四个边缘直线组成的封闭区域13为紫外光图像10的介质区域，该介质区域内的图像数据是紫外光照射介质时由介质产生的紫外光图像的图像数据。

利用由四个顶点计算出的图像上边相对于水平方向的倾斜角度θ，设图像左上角坐标为(x₀，y₀)，根据图像旋转公式(见公式一)计算紫外光图像中介质区域内像素点(x_i，y_i)对应的目标图像的像素点(x，y)，由所有像素点(x，y)组成的图像为原稿图像，所有像素点(x，y)对应的数据为原稿图像数据。

x＝x₀+(y_i*sinθ+x_i*cosθ)

公式一

y＝y₀+(y_i*cosθ-x_i*sinθ)

图7是根据本发明第三实施例的图像处理方法的处理流程图，具体处理过程如下：

步骤S21，扫描介质，获取紫外光图像和可见光图像

该步骤与步骤S11相同，此处不再赘述。本实施例与第二实施例区别在于，图像获取单元至少获取两种或两种以上的可见光图像。

步骤S22，提取所有可见光图像的边缘，获取所有可见光图像的边缘信息

图像处理单元36的边缘提取部361从RAM存储器32中提取所有可见光图像数据并依次处理，通过设定的算法进行处理，检测并提取每种可见光图像的边缘，获取每种可见光图像的边缘信息。

步骤S23，选取优选的可见光图像的边缘信息

图像处理单元36的边缘数据判定部362根据预存在FLASH存储器33的图像边缘判定模式(简称判定模式)从多个可见光图像的边缘信息中选取优选的边缘信息，如果判定模式为最小边缘均方值模式，则选取边缘信息中图像的边缘均方值最小的集合为优选的边缘信息；如果判定模式为最小相对夹角值模式，则选取相对夹角值最小的信息为优选的边缘信息，具体的选取过程见图9的图像处理方法的判定优选边缘信息的处理流程的详细说明。

步骤S24，利用优选的边缘信息对紫外光图像进行剪裁和纠偏，提取原稿图像

由图像处理单元36的图像剪裁纠偏部363利用优选的边缘信息中的四条直线对紫外光图像进行剪裁，得到由四条直线组成的封闭区域，如图12所示，封闭区域13为紫外光图像10的原稿图像所在区域。

利用由四个顶点计算出的图像上边相对于水平方向的倾斜角度θ，设图像左上角坐标为(x₀，y₀)，根据图像旋转公式(见公式一)计算紫外光图像的原稿图像所在区域内像素点(x_i，y_i)对应的目标图像的像素点(x，y)，由所有像素点(x，y)组成的图像为原稿图像，所有像素点(x，y)对应的数据为原稿图像数据。

图8是根据本发明第四实施例的图像处理方法的处理流程图，该方法包括：

步骤S31～S33与本发明第二实施例的步骤S11～S13相同，此处不再赘述。

步骤S34，利用隐形信息在原稿中的确定位置，从原稿图像中获取隐形信息

由于隐形信息位于原稿中设定的位置，因此，通过原稿边缘与隐形信息之间设定的坐标关系，可以提取隐形信息的图像数据。如果原稿为支票，如图12所示，则利用隐形信息的记录区域(QR条码)在支票中的坐标值，即QR条码11在原稿图像中的坐标值，从原稿图像数据中提取QR条码的图像数据。通过对QR码的图像数据进行识别，可以对支票的真伪进行有效判断。

图9是根据本发明的图像处理方法的判定优选边缘数据的处理流程图，具体处理过程如下：

步骤S231，判断边缘信息的判定模式

边缘数据判定部362对预存在FLASH存储器33中的边缘信息的判定模式进行判断，通常情况下，如果介质的边缘比较整齐且边缘处没有印刷有字符、图案等信息时，则选择最小相对夹角值模式；如果介质的边缘不够整齐或者在介质的边缘处印刷有字符、图案等，则选择使用最小边缘均方值模式。如果判定模式为最小边缘均方值模式，则转到步骤S232；如果判定模式为最小相对夹角值模式，则转到步骤S234。

步骤S232，获得所有可见光图像的边缘直线的基准均方值

通过计算一种可见光图像的所有边缘直线的均方值之和的平均值，得到该可见光图像的基准均方值。

边缘数据判定部362按照公式二计算一种可见光图像的一条边缘直线的均方值：

$\mathrm{\Δp}=\underset{i=1}{\overset{i-n}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{\Δi}/n$ 公式二

其中，Δi为边缘直线L的点集合中每一个点与该边缘直线之间垂直距离的平方，n为边缘直线L的点集合中点的数量，Δp为直线L的均方值，如图11所示，某一图像的边缘直线71共有P1、P2、…、Pm，共m个点，Δ1为点P1到边缘直线71的垂直距离的平方，Δ2为点P2到边缘直线71的距离的平方，则直线71的均方值为Δ1、Δ2、…、Δm的平均值，如图11所示，边缘直线71的均方值明显小于边缘直线72的均方值，则边缘直线71比边缘直线72更清晰。

图像的边缘直线的基准均方值Δq＝(Δpl+Δpr+Δpu+Δpd)/4，其中，Δpl为左边缘直线的均方值，Δpr为右边缘直线的均方值，Δpu为上边缘直线的均方值，Δpd为下边缘直线的均方值。

对所有可见光图像的边缘信息进行处理后，得到每一种可见光图像的边缘直线的基准均方值Δq，比如得到红光图像的边缘直线的基准均方值Δqr，得到绿光图像的边缘直线的基准均方值Δqg等。

步骤S233，选取最小的基准均方值所对应的可见光图像的边缘信息为优选的边缘信息

边缘数据判定部362从所有可见光图像的边缘直线的基准均方值中选择最小值对应的边缘信息为优选的边缘信息，如可见光图像有红光图像、绿光图像等，则从红光图像的边缘直线的基准均方值Δqr、绿光图像的边缘直线的基准均方值Δqg中选取最小值，如果Δqr＞Δqg，则Δqg所对应图像的边缘信息，即绿光图像的边缘信息为优选的边缘信息。

步骤S234，获取所有可见光图像的边缘直线的基准相对夹角值

分别计算多个可见光图像中各个可见光图像的边缘直线的所有相对夹角值，并选取各个可见光图像的边缘直线的所有相对夹角值中的最大的相对夹角值分别作为各个可见光图像的边缘直线的基准相对夹角值。具体地，边缘数据判定部362计算所有可见光图像的边缘直线的夹角值，图10是根据本发明的图像边缘直线的夹角示意图，如图所示，图像40和图像50均为可见光图像，图像40的边缘直线的四个夹角值分别是α1、α2、α3、α4，按照公式Δαi＝|γi-αi|计算每个夹角的相对夹角值，分别是Δα1、Δα2、Δα3、Δα4，其中，γi为该夹角的实际值，i＝1至n，n为图像的夹角数量，一般情况下，n＝4，γi＝90。从图中可以看出Δα4＞Δα3＞Δα1＞Δα2，则Δα4为可见光图像40的基准相对夹角值；同样地，图像50的边缘直线的四个夹角值分别是β1、β2、β3、β4，按照公式Δβ＝|γi-βi|(γi＝90)计算每个夹角的相对夹角值，分别是Δβ1、Δβ2、Δβ3、Δβ4，从图中可以看出Δβ4＞Δβ3＞Δβ1＞Δβ2，则Δβ4为可见光图像50的边缘直线的基准相对夹角值。

步骤S235，选取最小的基准相对夹角值对应图像的边缘信息为优选的边缘信息。

边缘数据判定部362对所有可见光图像的边缘直线的基准相对夹角值进行比较，选取最小基准相对夹角值对应的可见光图像的边缘信息为优选的边缘信息，如图10所示，可见光图像包括图像40和图像50，Δα4为图像40的边缘直线的基准相对夹角值，Δβ4为图像50的边缘直线的基准相对夹角值，从图中可以看出，夹角β4比夹角α4更接近于90度，即Δβ4＜Δα4，因此，图像50的边缘信息优于图像40的边缘信息，即图像50的边缘信息为优选的边缘信息。

通过最小边缘均方值模式和最小相对夹角值模式，可以对不同形状的介质所扫描生成的图像快速地确定其优选的边缘信息，其中，最小相对夹角值模式适用于对图像的形状要求高的介质，最小边缘均方值模式适用于对图像边缘的清晰度要求高的介质。

利用可见光图像的边缘信息对紫外光图像进行剪裁和纠偏，从而提取紫外光图像中的原稿图像，解决了现有技术中无法从紫外光图像中提取原稿图像的问题。进一步的，利用优选的可见光图像的边缘信息对紫外光图像进行剪裁和纠偏，提高了紫外光图像中原稿图像的定位精度，因此，提高了紫外光图像中原稿图像的隐形信息获取的准确性。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (11)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

分别以紫外光和至少一种可见光照射介质，得到紫外光图像和至少一种可见光图像，其中，在发射紫外光照射所述介质时，得到所述紫外光图像，在发射可见光照射所述介质时，得到所述可见光图像，其中，所述紫外光图像和所述可见光图像为同一位置的不同光源扫描同一介质时产生的图像；

从所述可见光图像中获取所述可见光图像的边缘信息；以及

利用所述可见光图像的边缘信息对所述紫外光图像进行剪裁，得到原稿图像，其中，所述原稿图像为包括隐形信息的图像，其中，利用所述可见光图像的边缘信息对所述紫外光图像进行剪裁，确定所述原稿图像在所述紫外光图像中的范围和位置，从而提取所述原稿图像。

2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，以多种可见光分别照射所述介质，得到多种可见光图像。

3.根据权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，从所述多种可见光图像中获取所有可见光图像的边缘信息，所述方法还包括：

由所有可见光图像的边缘信息中选取优选的可见光图像的边缘信息，

其中，利用所述优选的可见光图像的边缘信息对所述紫外光图像进行剪裁，得到所述原稿图像。

4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，由所有可见光图像的边缘信息中选取优选的可见光图像的边缘信息包括：

判断所述边缘信息的判定模式；

在所述边缘信息的判定模式为最小边缘均方值模式时，分别计算所述多种可见光图像中各个可见光图像的边缘直线的基准均方值，从所有所述可见光图像的边缘直线的基准均方值中选取最小的基准均方值对应的可见光图像的边缘信息为所述优选的可见光图像的边缘信息；以及

在所述边缘信息的判定模式为最小相对夹角值模式时，分别计算所述多种可见光图像中各个可见光图像的边缘直线的基准相对夹角值，从所有所述可见光图像的边缘直线的基准相对夹角值中选取最小的基准相对夹角值对应的可见光图像的边缘信息为所述优选的可见光图像的边缘信息。

5.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，在利用所述可见光图像的边缘信息对所述紫外光图像进行剪裁，得到原稿图像之后，所述方法还包括：

获取所述隐形信息在所述原稿图像中的位置；以及

利用所述隐形信息在所述原稿图像中的位置从所述原稿图像中获取所述隐形信息。

6.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，在利用所述可见光图像的边缘信息对所述紫外光图像进行剪裁，得到原稿图像之后，所述方法还包括：

对剪裁得到的原稿图像进行纠偏处理。

7.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

图像获取单元，包括光发射器和光接收器，所述光发射器用于分别以紫外光和至少一种可见光照射介质，所述光接收器用于接收所述介质发射或反射的光线，得到紫外光图像和至少一种可见光图像，其中，在所述光发射器发射紫外光照射所述介质时，得到所述紫外光图像，在所述光发射器发射可见光照射所述介质时，得到所述可见光图像，所述紫外光图像和所述可见光图像为同一位置的不同光源扫描同一介质时产生的图像；以及

图像处理单元，用于从所述可见光图像中获取所述可见光图像的边缘信息，以及利用所述可见光图像的边缘信息对所述紫外光图像进行剪裁，得到原稿图像，其中，所述原稿图像为包括隐形信息的图像，其中，利用所述可见光图像的边缘信息对所述紫外光图像进行剪裁，确定所述原稿图像在所述紫外光图像中的范围和位置，从而提取所述原稿图像。

8.根据权利要求7所述的图像处理装置，其特征在于，所述光发射器用于分别以多种可见光照射所述介质，所述光接收器用于得到多种可见光图像。

9.根据权利要求8所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像处理单元包括：

边缘提取部，用于在所述光发射器以多种可见光照射所述介质时，获取所有可见光图像的边缘信息；

边缘数据判定部，用于在所有可见光图像的边缘信息中选取优选的可见光图像的边缘信息；以及

图像剪裁部，用于利用所述优选的可见光图像的边缘信息对所述紫外光图像进行剪裁，得到所述原稿图像。

10.根据权利要求9所述的图像处理装置，其特征在于，还包括：

第一存储器，用于存储所述紫外光图像和所述可见光图像；

第二存储器，用于存储边缘信息的判定模式；

其中，所述边缘数据判定部用于根据所述第二存储器中存储的判定模式在所有可见光图像的边缘信息中选取优选的可见光图像的边缘信息。

11.根据权利要求10所述的图像处理装置，其特征在于，所述边缘数据判定部用于采用以下方式在所有可见光图像的边缘信息中选取优选的可见光图像的边缘信息：

判断所述边缘信息的判定模式；

在所述边缘信息的判定模式为最小边缘均方值模式时，分别计算所述多种可见光图像中各个可见光图像的边缘直线的基准均方值，从所有所述可见光图像的边缘直线的基准均方值中选取最小的基准均方值对应的可见光图像的边缘信息为所述优选的可见光图像的边缘信息；以及

在所述边缘信息的判定模式为最小相对夹角值模式时，在所述边缘信息的判定模式为最小相对夹角值模式时，分别计算所述多种可见光图像中各个可见光图像的边缘直线的基准相对夹角值，从所有所述可见光图像的边缘直线的基准相对夹角值中选取最小的基准相对夹角值对应的可见光图像的边缘信息为所述优选的可见光图像的边缘信息。