CN108632502B - 一种图像锐化的方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明适用于图像处理领域，提供了一种图像锐化的方法及装置，所述方法包括：根据当前帧的输入图像数据、参考帧的输入图像数据和参考帧的运动误差计算视频图像的运动误差；存储当前帧的输入图像数据以作为下一帧的参考帧的输入图像数据，存储视频图像的运动误差以作为下一帧的参考帧的运动误差；根据当前帧的输入图像数据计算反映图像细节边缘的边缘检测值；根据边缘检测值对接收的当前帧的输入图像数据进行边缘锐化处理得到锐化权重；利用接收的视频图像的运动误差对接收的锐化权重进行控制，以对接收的当前帧的输入图像数据进行锐化处理。通过本发明的方法，得到的视频图像的运动误差比较准确，视频图像的锐化更合理，同时静止图像又能获得更好的锐化效果。

Description

一种图像锐化的方法及装置

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种图像锐化的方法及装置。

背景技术

随着技术的发展，数字视频图像的应用日益普遍，在摄像机、手机等移动设备和车载以及监控等领域中，对视频图像要求也越来越高。视频图像在采集、传输以及成像过程中会参杂进各种各样的噪声，噪声的存在严重地影响了视频图像的质量。高分辨率、高清晰度的图像已经成为图像应用的普遍要求。

在视频处理的过程中，包括传感器原始图像数据的产生、传输以及后续ISP的处理中都不可避免地造成视频图像的模糊。为了使图像的细节和边缘更清晰，降低图像的模糊程度，图像锐化技术得到了广泛研究和运用。

传统的图像锐化方法中，都只是在空域内判断当前处理像素与周围像素的亮度的对比度，将相较于周围亮的点调得更亮，暗的点调得更暗，这样可以在一定程度上增强图像的锐利度，但是也可能会把空域内的噪声放大，导致图像的总体质量下降。也有一些技术尝试在空域内利用各种滤波器将噪声抑制，同时把图像锐利化，但是空域内的锐化方法都是基于当前像素和周围的处理块的差异来进行，当图像的边缘细节相对周围处理像素较小时，不可避免地被模糊掉，而当将细节锐化后，噪声被放大是很难避免的。在实际应用中，尤其是在摄像、录像及视频的播放过程中，噪声更是不可避免的，若只考虑空域内的图像信息来作锐化，一旦噪声被当成细节放大后，会造成满屏散粒的闪点，极大的影响图像质量，造成视觉不适。

发明内容

本发明的目的在于提供一种图像锐化的方法及装置，旨在解决现有图像锐化技术只考虑空域内的图像信息来作锐化，将噪声当成细节锐化放大后，造成视频图像质量的整体下降的问题。

第一方面，本发明提供了一种图像锐化的方法，所述方法包括：

根据接收的当前帧的输入图像数据、参考帧的输入图像数据和参考帧的运动误差计算视频图像的运动误差；

存储当前帧的输入图像数据以作为下一帧的参考帧的输入图像数据，存储视频图像的运动误差以作为下一帧的参考帧的运动误差；

根据接收的当前帧的输入图像数据计算反映图像细节边缘的边缘检测值；

根据接收的反映图像细节边缘的边缘检测值对接收的当前帧的输入图像数据进行边缘锐化处理得到锐化权重；

利用接收的视频图像的运动误差对接收的锐化权重进行控制，以对接收的当前帧的输入图像数据进行锐化处理。

第二方面，本发明提供了一种图像锐化的装置，所述装置包括：

运动误差计算模块，用于根据接收的当前帧的输入图像数据、参考帧的输入图像数据和参考帧的运动误差计算视频图像的运动误差；

存储模块，用于存储当前帧的输入图像数据以作为下一帧的参考帧的输入图像数据，存储视频图像的运动误差以作为下一帧的参考帧的运动误差；

边缘检测值计算模块，用于根据接收的当前帧的输入图像数据计算反映图像细节边缘的边缘检测值；

边缘锐化处理模块，用于根据接收的反映图像细节边缘的边缘检测值对接收的当前帧的输入图像数据进行边缘锐化处理得到锐化权重；

锐化处理模块，用于利用接收的视频图像的运动误差对接收的锐化权重进行控制，以对接收的当前帧的输入图像数据进行锐化处理。

在本发明中，由于根据接收的当前帧的输入图像数据、参考帧的输入图像数据和参考帧的运动误差计算视频图像的运动误差，因此得到的视频图像的运动误差比较准确。又由于利用视频图像的运动误差对锐化权重进行控制，以对接收的当前帧的输入图像数据进行锐化处理，因此使得视频图像的锐化更合理，同时静止图像又能获得更好的锐化效果。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的图像锐化的方法流程图。

图2是本发明实施例一提供的图像锐化的方法中的S101的流程图。

图3是本发明实施例一提供的图像锐化的方法中的S1013的流程图。

图4是本发明实施例一提供的图像锐化的方法中的S105中，运动强度变换图。

图5是本发明实施例二提供的图像锐化的装置结构示意图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及有益效果更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例一：

请参阅图1，本发明实施例一提供的图像锐化的方法包括以下步骤：

S101、根据接收的当前帧的输入图像数据、参考帧的输入图像数据和参考帧的运动误差计算视频图像的运动误差。

S101用以判断输入视频的运动强度，从而更优化地控制图像锐化的权重，以便得到较好的图像锐化效果而不会引起运动图像出现人眼不适的散点而造成视频图像质量的下降。

请参阅图2，S101具体可以包括以下步骤：

S1011、接收当前帧的输入图像数据和参考帧的输入图像数据，分别提取当前帧和参考帧中m0*n0大小的区块，其中m0和n0为自然数，例如可选m0等于9，n0等于17；

S1012、利用当前帧和参考帧的区块求取当前点邻域内的区块图像误差值，图像误差值Diff_m0*n0按照下式进行计算：

Diff_m0*n0＝|CP(i)_m0*n0-RP(i)_m0*n0|，其中，CP表示当前帧的输入图像数据，RP表示参考帧的输入图像数据；i表示m0*n0块中的元素，范围为1到m0*n0；

S1013、对图像误差值Diff_m0*n0进行滤波，得到当前点的运动误差mdiff。

其中，请参阅图3，S1013具体可以包括以下步骤：

S10131、对图像误差值Diff_m0*n0进行块状滤波，得到m1*n1大小的误差分布块Diff_m1*n1；

滤波方式可选低通滤波或带通滤波等，m1为小于m0的自然数，n1为小于n0的自然数。

S10132、对误差分布块Diff_m1*n1中水平方向K个点进行中值滤波得到m2*n2的误差分布块Diff_m2*n2，其中m2等于m1，n2等于n1-(K-1)，K是大于或等于3的自然数；

S10133、对误差分布块Diff_m2*n2水平方向P个点进行最值滤波得到m3*n3的误差分布块Diff_m3*n3，其中m3等于m2，n3等于n2-(P-1)，P是大于或等于3的自然数；

可以在水平方向取最大值或最小值作为滤波的结果。

S10134、计算误差分布块Diff_m3*n3的平均误差，求得当前点的运动误差mdiff。

可以按下式计算：

在本发明实施例一中，S10134之后还可以包括以下步骤：

S10135、对运动误差mdiff作精度处理得到修正后的运动误差mdiffc；

在本发明实施例一中，S10135具体可以为：根据当前点的亮度值Y对运动误差mdiff作精度处理得到修正后的运动误差mdiffc。其中，当前点的亮度值Y可按当前点邻域内四个点的像素值加权平均计算而得。

由于S10135对运动误差mdiff的操作中，考虑了当前点的亮度信息，使得可以根据实时图像中的亮度自适应地计算得到更合适的运动误差，例如很多摄像头传感器的输入在暗背景下，就显得噪声比较大，这时就可以通过变换的系数调节，使得降噪强度更大，降噪效果更好，而在正常亮度的情况下，又可以自适应地调节回正常亮度下的系数。同时mdiff_kd1在经过移位、平移和限幅后，可以更方便地对运动误差进行压缩和限制，从而不会降低图像的清晰度。

S10136、对修正后的运动误差mdiffc进行IIR(Infinite Impulse Response，无限长脉冲响应)滤波得到视频图像的运动误差mdiff_r。

S10136具体为：对修正后的运动误差mdiffc和存储的视频图像的运动误差mdiffp作IIR滤波，滤波系数根据mdiffc通过查找可配置误差表KLUTD来确定。这样可以更灵活地选择运动误差的趋势，例如从静止图像到运动图像的过渡或者从运动图像到静止图像的过渡趋势等，这样就得到了更准确和更稳定的视频图像的运动误差mdiff_r。

本发明实施例一中，由于通过选取适当块m0*n0大小的当前帧和参考帧的图像数据，提取图像误差值，经过块状滤波、中值滤波、最值滤波，精度处理以及可配查表系数的IIR滤波等，因此得到了更为精确的运动强度。

在本发明实施例一中，S1013具体也可以为：对图像误差值Diff_m0*n0进行均值滤波、低通滤波等，得到当前点的运动误差mdiff。

S102、存储当前帧的输入图像数据以作为下一帧的参考帧的输入图像数据，存储视频图像的运动误差以作为下一帧的参考帧的运动误差。

S103、根据接收的当前帧的输入图像数据计算反映图像细节边缘的边缘检测值；

在本发明实施例一中，S103具体可以包括以下步骤：

将接收的当前帧的输入图像数据进行取块操作，分别计算水平、90度、45度和135度组成的数据窗口的二阶差分值；

分别计算水平方向、45度方向、90度方向、135度方向二阶差分值的绝对值；

最后，求得反映图像细节边缘的边缘检测值。

S104、根据接收的反映图像细节边缘的边缘检测值对接收的当前帧的输入图像数据进行边缘锐化处理得到锐化权重。

进行边缘锐化处理得到锐化权重具体为：当边缘检测值越大，表明图像空域内的细节程度越强，则根据边缘检测值按照相应比例将图像细节放大输出，若边缘检测值越小，表明处于平滑区域，则输出细节程度更弱或不作锐化处理。

在本发明实施例一中，在对接收的当前帧的输入图像数据进行边缘锐化处理前，还进行以下的滤波处理：

将接收的当前帧的输入图像数据进行低通滤波输出第一图像数据；

将接收的原始输入的亮度数据Y减去第一图像数据，得到图像高频分量的图像信息；

将接收的当前帧的输入图像数据进行陷波滤波输出第二图像数据；

将接收的原始输入的亮度数据Y减去第二图像数据，得到图像特定频率带内的图像信息；

将接收的当前帧的输入图像数据进行高通滤波输出第三图像数据；

将接收的原始输入的亮度数据Y减去第三图像数据，得到图像低频分量的图像信息；

将图像高频分量的图像信息、图像特定频率带内的图像信息和图像低频分量的图像信息合并，输出滤波后的图像数据。

S105、利用接收的视频图像的运动误差mdiff对接收的锐化权重进行控制，以对接收的当前帧的输入图像数据进行锐化处理。

在本发明实施例一中，S105具体为：接收的视频图像的运动误差mdiff首先经过如图4所示的变换，得到km，其中Thm和kf为***可配置的参数，可以根据用户需求灵活地进行配置，然后根据km对图像的锐利度进行调整，例如，当运动强度较大时km越小，表明接收的当前帧的输入图像数据不应进行太多的锐化处理，以免造成运动图像中的随机噪声被放大，视频图像质量下降，引起人眼感官不适等问题，此时锐化权重为较小的值，更大程度地选择输出接近原始图。反之，km越大，表明接收的当前帧的输入图像数据为静止的图像，这时可以自动地选择较大的锐化权重值，从而使得静止的图像更清晰，更锐利。

实施例二：

请参阅图5，本发明实施例二提供的图像锐化的装置包括：

运动误差计算模块11，用于根据接收的当前帧的输入图像数据、参考帧的输入图像数据和参考帧的运动误差计算视频图像的运动误差；

存储模块12，用于存储当前帧的输入图像数据以作为下一帧的参考帧的输入图像数据，存储视频图像的运动误差以作为下一帧的参考帧的运动误差；

边缘检测值计算模块13，用于根据接收的当前帧的输入图像数据计算反映图像细节边缘的边缘检测值；

边缘锐化处理模块14，用于根据接收的反映图像细节边缘的边缘检测值对接收的当前帧的输入图像数据进行边缘锐化处理得到锐化权重；

锐化处理模块15，用于利用接收的视频图像的运动误差对接收的锐化权重进行控制，以对接收的当前帧的输入图像数据进行锐化处理。

在本发明实施例二中，所述运动误差计算模块11具体可以包括：

区块提取模块，用于接收当前帧的输入图像数据和参考帧的输入图像数据，分别提取当前帧和参考帧中m0*n0大小的区块，其中m0和n0为自然数；

求取区块图像误差值模块，用于利用当前帧和参考帧的区块求取当前点邻域内的区块图像误差值Diff_m0*n0；

滤波模块，用于对图像误差值Diff_m0*n0进行滤波，得到当前点的运动误差mdiff。

所述滤波模块具体可以包括：

块状滤波模块，用于对图像误差值Diff_m0*n0进行块状滤波，得到m1*n1大小的误差分布块Diff_m1*n1；m1为小于m0的自然数，n1为小于n0的自然数；

中值滤波模块，用于对误差分布块Diff_m1*n1中水平方向K个点进行中值滤波得到m2*n2的误差分布块Diff_m2*n2，其中m2等于m1，n2等于n1-(K-1)，K是大于或等于3的自然数；

最值滤波模块，用于对误差分布块Diff_m2*n2水平方向P个点进行最值滤波得到m3*n3的误差分布块Diff_m3*n3，其中m3等于m2，n3等于n2-(P-1)，P是大于或等于3的自然数；

平均误差计算模块，用于计算误差分布块Diff_m3*n3的平均误差，求得当前点的运动误差mdiff。

所述运动误差计算模块还可以包括：

精度处理模块，用于对运动误差mdiff作精度处理得到修正后的运动误差mdiffc；

IIR滤波模块，用于对修正后的运动误差mdiffc进行无限长脉冲响应IIR滤波得到视频图像的运动误差mdiff_r。

在本发明实施例二中，所述边缘检测值计算模块13具体可以包括：

取块操作模块，用于将接收的当前帧的输入图像数据进行取块操作，分别计算水平、90度、45度和135度组成的数据窗口的二阶差分值；

绝对值计算模块，用于分别计算水平方向、45度方向、90度方向、135度方向二阶差分值的绝对值；

求边缘检测值模块，用于根据水平方向、45度方向、90度方向、135度方向二阶差分值的绝对值求得反映图像细节边缘的边缘检测值。

所述边缘锐化处理模块根据接收的反映图像细节边缘的边缘检测值对接收的当前帧的输入图像数据进行边缘锐化处理得到锐化权重中，在对接收的当前帧的输入图像数据进行边缘锐化处理前，还通过以下模块进行滤波处理：

低通滤波器，用于将接收的当前帧的输入图像数据进行低通滤波输出第一图像数据；

第一图像获取模块，用于将接收的原始输入的亮度数据减去第一图像数据，得到图像高频分量的图像信息；

陷波滤波器，用于将接收的当前帧的输入图像数据进行陷波滤波输出第二图像数据；

第二图像获取模块，用于将接收的原始输入的亮度数据减去第二图像数据，得到图像特定频率带内的图像信息；

高通滤波器，用于将接收的当前帧的输入图像数据进行高通滤波输出第三图像数据；

第三图像获取模块，用于将接收的原始输入的亮度数据减去第三图像数据，得到图像低频分量的图像信息；

图像合成模块，用于将图像高频分量的图像信息、图像特定频率带内的图像信息和图像低频分量的图像信息合并，输出滤波后的图像数据。

在本发明实施例中，由于根据接收的当前帧的输入图像数据、参考帧的输入图像数据和参考帧的运动误差计算视频图像的运动误差，因此得到的视频图像的运动误差比较准确。又由于利用视频图像的运动误差对锐化权重进行控制，以对接收的当前帧的输入图像数据进行锐化处理，因此使得视频图像的锐化更合理，同时静止图像又能获得更好的锐化效果。

本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质，如ROM/RAM、磁盘、光盘等。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种图像锐化的方法，其特征在于，所述方法包括：

根据接收的当前帧的输入图像数据、参考帧的输入图像数据和参考帧的运动误差计算当前帧的视频图像的运动误差；

存储当前帧的输入图像数据以作为下一帧的参考帧的输入图像数据，存储当前帧的视频图像的运动误差以作为下一帧的参考帧的运动误差；

根据接收的当前帧的输入图像数据计算反映图像细节边缘的边缘检测值；

根据接收的反映图像细节边缘的边缘检测值对接收的当前帧的输入图像数据进行边缘锐化处理得到锐化权重；

利用接收的当前帧的视频图像的运动误差对接收的锐化权重进行控制，以对接收的当前帧的输入图像数据进行锐化处理；

所述根据接收的当前帧的输入图像数据、参考帧的输入图像数据和参考帧的运动误差计算当前帧的视频图像的运动误差具体包括：

接收当前帧的输入图像数据和参考帧的输入图像数据，分别提取当前帧和参考帧中m0*n0大小的区块，其中m0和n0为自然数；

利用当前帧和参考帧的区块求取当前点邻域内的区块图像误差值Diff_m0*n0；

对图像误差值Diff_m0*n0进行滤波，得到当前点的运动误差mdiff，将所述当前点的运动误差mdiff作为当前帧的视频图像的运动误差；

所述将所述当前点的运动误差mdiff作为当前帧的视频图像的运动误差具体包括：

对运动误差mdiff作精度处理得到修正后的运动误差mdiffc；

对修正后的运动误差mdiffc和参考帧的运动误差mdiffp进行无限长脉冲响应IIR滤波得到当前帧的视频图像的运动误差mdiff_r。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对图像误差值Diff_m0*n0进行滤波，得到当前点的运动误差mdiff具体包括：

对图像误差值Diff_m0*n0进行块状滤波，得到m1*n1大小的误差分布块Diff_m1*n1，m1为小于m0的自然数，n1为小于n0的自然数；

对误差分布块Diff_m1*n1中水平方向K个点进行中值滤波得到m2*n2的误差分布块Diff_m2*n2，其中m2等于m1，n2等于n1-(K-1)，K是大于或等于3的自然数；

对误差分布块Diff_m2*n2水平方向P个点进行最值滤波得到m3*n3的误差分布块Diff_m3*n3，其中m3等于m2，n3等于n2-(P-1)，P是大于或等于3的自然数；

计算误差分布块Diff_m3*n3的平均误差，求得当前点的运动误差mdiff。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据接收的当前帧的输入图像数据计算反映图像细节边缘的边缘检测值具体包括：

将接收的当前帧的输入图像数据进行取块操作，分别计算水平、90度、45度和135度组成的数据窗口的二阶差分值；

分别计算水平方向、45度方向、90度方向、135度方向二阶差分值的绝对值；

根据水平方向、45度方向、90度方向、135度方向二阶差分值的绝对值求得反映图像细节边缘的边缘检测值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据接收的反映图像细节边缘的边缘检测值对接收的当前帧的输入图像数据进行边缘锐化处理得到锐化权重的步骤中，在对接收的当前帧的输入图像数据进行边缘锐化处理前，还进行以下的滤波处理：

将接收的当前帧的输入图像数据进行低通滤波输出第一图像数据；

将接收的原始输入的亮度数据减去第一图像数据，得到图像高频分量的图像信息；

将接收的当前帧的输入图像数据进行陷波滤波输出第二图像数据；

将接收的原始输入的亮度数据减去第二图像数据，得到图像特定频率带内的图像信息；

将接收的当前帧的输入图像数据进行高通滤波输出第三图像数据；

将接收的原始输入的亮度数据减去第三图像数据，得到图像低频分量的图像信息；

将图像高频分量的图像信息、图像特定频率带内的图像信息和图像低频分量的图像信息合并，输出滤波后的图像数据。

5.一种图像锐化的装置，其特征在于，所述装置包括：

运动误差计算模块，用于根据接收的当前帧的输入图像数据、参考帧的输入图像数据和参考帧的运动误差计算当前帧的视频图像的运动误差；

存储模块，用于存储当前帧的输入图像数据以作为下一帧的参考帧的输入图像数据，存储当前帧的视频图像的运动误差以作为下一帧的参考帧的运动误差；

边缘检测值计算模块，用于根据接收的当前帧的输入图像数据计算反映图像细节边缘的边缘检测值；

边缘锐化处理模块，用于根据接收的反映图像细节边缘的边缘检测值对接收的当前帧的输入图像数据进行边缘锐化处理得到锐化权重；

锐化处理模块，用于利用接收的当前帧的视频图像的运动误差对接收的锐化权重进行控制，以对接收的当前帧的输入图像数据进行锐化处理；

所述运动误差计算模块具体包括：

区块提取模块，用于接收当前帧的输入图像数据和参考帧的输入图像数据，分别提取当前帧和参考帧中m0*n0大小的区块，其中m0和n0为自然数；

求取区块图像误差值模块，用于利用当前帧和参考帧的区块求取当前点邻域内的区块图像误差值Diff_m0*n0；

滤波模块，用于对图像误差值Diff_m0*n0进行滤波，得到当前点的运动误差mdiff，对运动误差mdiff作精度处理得到修正后的运动误差mdiffc，对修正后的运动误差mdiffc和参考帧的运动误差mdiffp进行无限长脉冲响应IIR滤波得到当前帧的视频图像的运动误差mdiff_r。

6.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述滤波模块具体包括：

块状滤波模块，用于对图像误差值Diff_m0*n0进行块状滤波，得到m1*n1大小的误差分布块Diff_m1*n1；m1为小于m0的自然数，n1为小于n0的自然数；

中值滤波模块，用于对误差分布块Diff_m1*n1中水平方向K个点进行中值滤波得到m2*n2的误差分布块Diff_m2*n2，其中m2等于m1，n2等于n1-(K-1)，K是大于或等于3的自然数；

最值滤波模块，用于对误差分布块Diff_m2*n2水平方向P个点进行最值滤波得到m3*n3的误差分布块Diff_m3*n3，其中m3等于m2，n3等于n2-(P-1)，P是大于或等于3的自然数；

平均误差计算模块，用于计算误差分布块Diff_m3*n3的平均误差，求得当前点的运动误差mdiff；

IIR滤波模块，用于对运动误差mdiff作精度处理得到修正后的运动误差mdiffc，对修正后的运动误差mdiffc和参考帧的运动误差mdiffp进行无限长脉冲响应IIR滤波得到当前帧的视频图像的运动误差mdiff_r。

7.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述边缘检测值计算模块具体包括：

取块操作模块，用于将接收的当前帧的输入图像数据进行取块操作，分别计算水平、90度、45度和135度组成的数据窗口的二阶差分值；

绝对值计算模块，用于分别计算水平方向、45度方向、90度方向、135度方向二阶差分值的绝对值；

求边缘检测值模块，用于根据水平方向、45度方向、90度方向、135度方向二阶差分值的绝对值求得反映图像细节边缘的边缘检测值。

8.如权利要求5所述的装置，其特征在于，所述边缘锐化处理模块根据接收的反映图像细节边缘的边缘检测值对接收的当前帧的输入图像数据进行边缘锐化处理得到锐化权重中，在对接收的当前帧的输入图像数据进行边缘锐化处理前，还通过以下模块进行滤波处理：

低通滤波器，用于将接收的当前帧的输入图像数据进行低通滤波输出第一图像数据；

第一图像获取模块，用于将接收的原始输入的亮度数据减去第一图像数据，得到图像高频分量的图像信息；

陷波滤波器，用于将接收的当前帧的输入图像数据进行陷波滤波输出第二图像数据；

第二图像获取模块，用于将接收的原始输入的亮度数据减去第二图像数据，得到图像特定频率带内的图像信息；

高通滤波器，用于将接收的当前帧的输入图像数据进行高通滤波输出第三图像数据；

第三图像获取模块，用于将接收的原始输入的亮度数据减去第三图像数据，得到图像低频分量的图像信息；

图像合成模块，用于将图像高频分量的图像信息、图像特定频率带内的图像信息和图像低频分量的图像信息合并，输出滤波后的图像数据。

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