CN109698892A - 一种视频图像锐化方法和图像处理设备 - Google Patents

Abstract

本发明适用于图像处理领域，提供了视频图像锐化方法和图像处理设备。方法包括：将输入的像素点信息进行行缓存，得到N﹡N区域的像素点；将各个像素点分别乘以对应的系数，并进行累加得到累加值；还分别计算中心像素点在多个方向的锐度；将累加值取绝对值，得到不同边界时的不同增益系数，将增益系数乘以增益调整值得到新增益系数，将累加值乘以新增益系数，并将相乘后的值与原始中心像素点相加，得到一级锐化值；比较中心像素点在多个方向的锐度，取最大值再乘以二级锐化增益作为二级锐化值；在原始中心像素点上加上一级锐化值和二级锐化值，得到中心像素点的锐化结果。本发明锐化效果较好，对弱边界也可以进行较强的锐化，对于噪声，可以将锐化增益压到最小，避免了过度放大图像的噪声。

Description

一种视频图像锐化方法和图像处理设备

技术领域

本发明属于图像处理领域，尤其涉及一种视频图像锐化方法和图像处理设备。

背景技术

视频摄像机采集的图像信息由于图像传感器本身的物理限制、工作环境、图像传感器的温度影响等因素，会包含噪声信息。在视频图像的传输和处理过程中，往往会对视频图像进行平滑滤波等处理，虽然可以抑制噪声，但是不可避免会模糊视频图像的轮廓和细节，造成视频图像的轮廓和细节不清晰。通过图像锐化能够补偿图像的轮廓，增强图像的边缘、细节及灰度跳变部分，使图像变得更清晰。

现有技术的视频图像锐化方法主要是通过模糊算法进行叠加来使边缘信息得到较好的保留，虽然这些算法对图像中的强边缘都有较好的保留效果，但是对图像中的弱边缘不明显。另外，图像锐化在增强视频图像的边缘和细节的同时，视频图像的噪声同时也会被过度放大，从而影响视频图像的质量。

发明内容

本发明的目的在于提供一种视频图像锐化方法、计算机可读存储介质和图像处理设备，旨在解决现有技术的视频图像锐化方法对图像中的弱边缘不明显，在增强视频图像的边缘和细节的同时，视频图像的噪声同时也会被过度放大，从而影响视频图像的质量的问题。

第一方面，本发明提供了一种视频图像锐化方法，所述方法包括：

将输入的像素点信息进行行缓存，得到N﹡N区域的像素点，N是大于1的整数；

将N﹡N区域中的各个像素点分别乘以对应的系数，并将乘以对应的系数后的N﹡N区域中的所有像素点进行累加得到累加值，累加值表示中心像素点的边界信息；同时，还分别计算N﹡N区域的中心像素点在多个方向的锐度；

将累加值取绝对值，并根据累加值的绝对值得到不同边界时的不同增益系数，将增益系数乘以增益调整值得到新增益系数，将累加值乘以新增益系数，并将相乘后的值与N*N区域的原始中心像素点相加，得到一级锐化值；比较N*N区域的中心像素点在多个方向的锐度，取最大值再乘以二级锐化增益作为二级锐化值；

在N﹡N区域的原始中心像素点上加上一级锐化值和二级锐化值，得到N﹡N区域的中心像素点的锐化结果。

第二方面，本发明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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述的视频图像锐化方法的步骤。

第三方面，本发明提供了一种图像处理设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个计算机程序，所述处理器和所述存储器通过总线连接，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述的视频图像锐化方法的步骤。

在本发明中，由于对像素进行了两级锐化，因此锐化效果较好；又由于将表示中心像素点的边界信息的累加值取绝对值，并根据累加值的绝对值得到不同边界时的不同增益系数以得到一级锐化值，因此对弱边界也可以进行较强的锐化，对于噪声，可以将锐化增益压到最小，避免了过度放大图像的噪声。

附图说明

图1是本发明实施例一提供的视频图像锐化方法的流程图。

图2是固定的锐化响应曲线示意图。

图3是可调整的锐化响应曲线示意图。

图4是本发明实施例三提供的图像处理设备的具体结构框图。

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视频图像锐化方法包括以下步骤：需注意的是，若有实质上相同的结果，本发明的视频图像锐化方法并不以图1所示的流程顺序为限。

S101、将输入的像素点信息进行行缓存，得到N﹡N区域的像素点，N是大于1的整数。

像素点信息可以是像素点亮度信号或者像素点色度信号。

在本发明实施例一中，N通常取3、5或7，当然也可以是其他整数。综合效果、硬件消耗等，N优选为5。

假设N是5，在5﹡5区域的像素点中，分别用D11、D12、D13、D14、D15表示第一行像素点，D21、D22、D23、D24、D25表示第二行像素点，D31、D32、D33、D34、D35表示第三行像素点，D41、D42、D43、D44、D45表示第四行像素点，D51、D52、D53、D54、D55表示第五行像素点。

S102、将N﹡N区域中的各个像素点分别乘以对应的系数，并将乘以对应的系数后的N﹡N区域中的所有像素点进行累加得到累加值，累加值表示中心像素点的边界信息；同时，还分别计算N﹡N区域的中心像素点在多个方向的锐度。

在本发明实施例一中，所述分别计算N﹡N区域的中心像素点在多个方向的锐度具体可以为：

分别计算N﹡N区域的中心像素点在2个方向的锐度或4个方向的锐度，例如4个方向的锐度包括0度方向的锐度、45度方向的锐度、90度方向的锐度和135度方向的锐度。当然也可以是其他的4个方向。2个方向的锐度包括0度方向的锐度和90度方向的锐度，或者，45度方向的锐度和135度方向的锐度。

计算N﹡N区域的中心像素点在一个方向的锐度具体包括以下步骤：

将N﹡N区域的中心像素点和在β角方向的与中心像素点相邻的两个像素点进行滤波，中心像素点、相邻的第一像素点和第二像素点对应的滤波系数分别为f0、f1和f2；

计算得到新的中心点像素值＝f0*中心像素点值+f1*第一像素点值+f2*第二像素点值；

结合在β角方向的每个像素点的锐度系数计算新的中心点像素值与在β角方向的其它所有像素点的差值，将差值作为N﹡N区域的中心像素点在β角方向的锐度，其中在β角方向的各个像素点的锐度系数的差优选为0。

计算N﹡N区域的中心像素点在一个方向的锐度也可以具体包括以下步骤：

结合在β角方向的每个像素点的锐度系数计算中心点像素值与在β角方向的其它所有像素点的差值，将差值作为N﹡N区域的中心像素点在β角方向的锐度，其中在β角方向的各个像素点的锐度系数的差优选为0。

在本发明实施例一中，N﹡N区域中的各个像素点对应的系数需满足以下条件：中心像素点及与中心像素点相邻的像素点的系数均为正，且中心像素点对应的系数最大，距离中心像素点越远的像素点，对应的系数越小。不同算法，有不同的系数，对于5﹡5区域的像素点，5*5区域中的所有像素点对应的系数相加等于0。

例如对于5﹡5区域的像素点，D33是中心像素点，第一行像素点分别对应的系数为-2、-4、-4、-4、-2，第二行像素点分别对应的系数为-4、0、8、0、-4，第三行像素点分别对应的系数为-4、8、24、8、-4，第四行像素点分别对应的系数为-4、0、8、0、-4，第五行像素点分别对应的系数为-2、-4、-4、-4、-2。

在本发明实施例一中，例如计算5﹡5区域的中心像素点在0度方向的锐度时，D31、D32、D33、D34、D35五个像素点，将D32、D33、D34先进行滤波，可以保留D33附近的D32和D34的信息，D33、D32、D34对应的滤波系数为f0、f1和f2，例如f0、f1和f2分别是16、8和8，也可以是其它值，从而计算得到新的中心点像素值D33’_0＝f0*D33+f1*D32+f2*D34。然后计算新的中心点像素值D33’与水平其它像素点的差值，D33’的锐度系数为coef0，D31、D35的锐度系数为coef1，D32、D34的锐度系数为coef2，则0度方向锐度可以表示为df0＝coef0*D33’-coef1*D31–coef2*D32–coef2*D34–coef1*D35，其中在0度方向的各个像素点的锐度系数的差优选为0；或者，

计算5﹡5区域的中心像素点在0度方向的锐度时，D31、D32、D33、D34、D35五个像素点，将D33作为中心像素点，然后计算中心像素点与水平其它像素点的差值，D33的锐度系数为coef0，D31、D35的锐度系数为coef1，D32、D34的锐度系数为coef2，则0度方向锐度可以表示为df0＝coef0*D33-coef1*D31–coef2*D32–coef2*D34–coef1*D35，其中在0度方向的各个像素点的锐度系数的差优选为0。

计算5﹡5区域的中心像素点在45度方向的锐度时，D51、D42、D33、D24、D15五个像素点，将D42、D33、D24先滤波，可以保留D33附近D42和D24的信息，D33、D42、D24对应的滤波系数为f0、f1和f2，例如f0、f1和f2分别是16、8、8，也可以是其它值，计算得到新的中心点像素值D33’_45＝f0*D33+f1*D42+f2*D24。然后计算新的中心点像素值D33’_45与45度方向其它像素点的差值，D33’_45的锐度系数为coef0，D51、D15的锐度系数为coef1，D42、D24的锐度系数为coef2，则45度方向锐度可以表示为df45＝coef0*D33’_45-coef1*D51–coef1*D15–coef2*D42–coef2*D24，其中在45度方向的各个像素点的锐度系数的差优选为0；或者，

计算5﹡5区域的中心像素点在45度方向的锐度时，D51、D42、D33、D24、D15五个像素点，将D33作为中心像素点，然后计算中心像素点与45度方向其它像素点的差值，D33的锐度系数为coef0，D51、D15的锐度系数为coef1，D42、D24的锐度系数为coef2，则45度方向锐度可以表示为df45＝coef0*D33-coef1*D51–coef1*D15–coef2*D42–coef2*D24，其中在45度方向的各个像素点的锐度系数的差优选为0。

计算5﹡5区域的中心像素点在90度方向的锐度时，D13、D23、D33、D43、D53五个像素点，将D23、D33、D43先滤波，可以保留D33附近D23和D43的信息，D33、D23、D43对应的滤波系数为f0、f1和f2，例如f0、f1和f2分别是2、1、1，也可以是其它值，计算得到新的中心点像素值D33’_90＝f0*D33+f1*D23+f2*D43。然后计算新的中心点像素值D33’_90与垂直其它像素点的差值，D33’_90的锐度系数为coef0，D13、D53的锐度系数coef1，D23、D43的锐度系数coef2，则90度方向锐度可以表示为df90＝coef0*D33’_90-coef1*D13–coef1*D53–coef2*D23–coef2*D43，其中在90度方向的各个像素点的锐度系数的差优选为0；或者，

计算5﹡5区域的中心像素点在90度方向的锐度时，D13、D23、D33、D43、D53五个像素点，将D33作为中心像素点，然后计算中心像素点与90度方向其它像素点的差值，D33的锐度系数为coef0，D13、D53的锐度系数coef1，D23、D43的锐度系数coef2，则90度方向锐度可以表示为df90＝coef0*D33-coef1*D13–coef1*D53–coef2*D23–coef2*D43，其中在90度方向的各个像素点的锐度系数的差优选为0。

计算5﹡5区域的中心像素点在135度方向的锐度时，D11、D22、D33、D44、D55五个像素点，将D22、D33、D44先滤波，可以保留D33附近D22和D44的信息，D33、D22、D44对应的滤波系数为f0、f1和f2，例如f0、f1和f2分别是1、2、1，也可以是其它值，计算得到新的中心点像素值D33’_135＝f0*D33+f1*D22+f2*D44。然后计算新的中心点像素值D33’_135与135度方向其它像素点的差值，D33’_135的锐度系数为coef0，D11、D55的锐度系数coef1，D22、D33的锐度系数coef2，则135度方向锐度可以表示为df135＝coef0*D33’_135-coef1*D11–coef1*D55–coef2*D22–coef2*D33，其中在135度方向的各个像素点的锐度系数的差优选为0，或者，

计算5﹡5区域的中心像素点在135度方向的锐度时，D11、D22、D33、D44、D55五个像素点，将D33作为中心像素点，然后计算中心像素点与135度方向其它像素点的差值，D33的锐度系数为coef0，D11、D55的锐度系数coef1，D22、D33的锐度系数coef2，则135度方向锐度可以表示为df135＝coef0*D33-coef1*D11–coef1*D55–coef2*D22–coef2*D33，其中在135度方向的各个像素点的锐度系数的差优选为0。

S103、将累加值取绝对值，并根据累加值的绝对值得到不同边界时的不同增益系数，将增益系数乘以增益调整值得到新增益系数，将累加值乘以新增益系数，并将相乘后的值与N﹡N区域的原始中心像素点相加，得到一级锐化值；比较N﹡N区域的中心像素点在多个方向的锐度，取最大值再乘以二级锐化增益作为二级锐化值。

所述根据累加值的绝对值得到不同边界时的不同增益系数具体可以为：

对累加值的绝对值进行查表处理，所述表是累加值的绝对值与增益系数的对应关系表，该表的响应曲线如图2、图3所示。该响应曲线表示对不同强度的边界、轮廓进行不同强度的锐化处理。对应关系表也可以根据实际应用调整，调节不同锐化程度，对弱边界也可以进行较强的锐化，而对强噪声，将锐化增益压到最小。从图上可以看到，在无边界或边界信息本身很强时，锐化系数很小，在边界信息较弱或不强时，锐化系数较大，可以提升这部分边界信息。而且，可以调整响应曲线，来调整对那部分边界信息进行锐化。另外，由于噪声一般存在于亮度较暗场景的暗噪声或者边界非常明显的白噪声，对这两种噪声，锐化系数很小，不会过度地放大噪声。

在本发明实施例一中，当新增益系数大于预设的最高值时，调整新增益系数的值小于预设的最高值。

所述比较N﹡N区域的中心像素点在多个方向的锐度，取最大值再乘以二级锐化增益作为二级锐化值具体可以为：比较N﹡N区域的中心像素点在4个方向的锐度，取最大值再乘以二级锐化增益作为二级锐化值。

所述比较N﹡N区域的中心像素点在4个方向的锐度，取最大值再乘以二级锐化增益作为二级锐化值具体可以为：

在得到0度方向锐度df0、45度方向锐度df45、90度方向锐度df90和135度方向锐度df135后，分别取绝对值记为abs_df0、abs_df45、abs_df90和abs_df135，求abs_df0–abs_df90,abs_df45–abs_df135的值并取其绝对值，分别记为abs_dlt1、abs_dlt2，比较abs_dlt1、abs_dlt2的大小，如果abs_dlt1较大，则继续比较abs_df0、abs_df90的大小，如果abs_df0较大，则取df0再乘以二级锐化增益作为二级锐化值，如果abs_df90较大，则取df90再乘以二级锐化增益作为二级锐化值；如果abs_dlt2较大，则继续比较abs_df45、abs_df135的大小，如果abs_df90较大，则取df90再乘以二级锐化增益作为二级锐化值，如果abs_df135较大，则取df135再乘以二级锐化增益作为二级锐化值。

S104、在N﹡N区域的原始中心像素点上加上一级锐化值和二级锐化值，得到N﹡N区域的中心像素点的锐化结果。

实施例二：

本发明实施例二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存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如本发明实施例一提供的视频图像锐化方法的步骤。

实施例三：

图4示出了本发明实施例三提供的图像处理设备的具体结构框图，一种图像处理设备100包括：一个或多个处理器101、存储器102、以及一个或多个计算机程序，其中所述处理器101和所述存储器102通过总线连接，所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器102中，并且被配置成由所述一个或多个处理器101执行，所述处理器101执行所述计算机程序时实现如本发明实施例一提供的视频图像锐化方法的步骤。

本发明实施例三提供的图像处理设备可以是视频摄像机等。

在本发明中，由于对像素进行了两级锐化，因此锐化效果较好；又由于将表示中心像素点的边界信息的累加值取绝对值，并根据累加值的绝对值得到不同边界时的不同增益系数以得到一级锐化值，因此对弱边界也可以进行较强的锐化，对于噪声，可以将锐化增益压到最小，避免了过度放大图像的噪声。

本领域普通技术人员可以理解上述实施例的各种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，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，存储介质可以包括：只读存储器(ROM，Read Only Memory)、随机存取记忆体(RAM，RandomAccess Memory)、磁盘或光盘等。

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 (10)

1.一种视频图像锐化方法，其特征在于，所述方法包括：

将输入的像素点信息进行行缓存，得到N﹡N区域的像素点，N是大于1的整数；

将N﹡N区域中的各个像素点分别乘以对应的系数，并将乘以对应的系数后的N﹡N区域中的所有像素点进行累加得到累加值，累加值表示中心像素点的边界信息；同时，还分别计算N﹡N区域的中心像素点在多个方向的锐度；

将累加值取绝对值，并根据累加值的绝对值得到不同边界时的不同增益系数，将增益系数乘以增益调整值得到新增益系数，将累加值乘以新增益系数，并将相乘后的值与N*N区域的原始中心像素点相加，得到一级锐化值；比较N*N区域的中心像素点在多个方向的锐度，取最大值再乘以二级锐化增益作为二级锐化值；

在N﹡N区域的原始中心像素点上加上一级锐化值和二级锐化值，得到N﹡N区域的中心像素点的锐化结果。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述像素点信息是像素点亮度信号或者像素点色度信号；N取3、5或7。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算N﹡N区域的中心像素点在多个方向的锐度具体为：

分别计算N﹡N区域的中心像素点在2个方向的锐度或4个方向的锐度；

所述比较N﹡N区域的中心像素点在多个方向的锐度，取最大值再乘以二级锐化增益作为二级锐化值具体为：比较N﹡N区域的中心像素点在2个方向的锐度或4个方向的锐度，取最大值再乘以二级锐化增益作为二级锐化值。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述4个方向的锐度包括0度方向的锐度、45度方向的锐度、90度方向的锐度和135度方向的锐度；所述2个方向的锐度包括0度方向的锐度和90度方向的锐度，或者，45度方向的锐度和135度方向的锐度。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述N﹡N区域中的各个像素点对应的系数需满足以下条件：中心像素点及与中心像素点相邻的像素点的系数均为正，且中心像素点对应的系数最大，距离中心像素点越远的像素点，对应的系数越小。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据累加值的绝对值得到不同边界时的不同增益系数具体为：

对累加值的绝对值进行查表处理，所述表是累加值的绝对值与增益系数的对应关系表。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，计算N﹡N区域的中心像素点在一个方向的锐度具体包括：

将N﹡N区域的中心像素点和在β角方向的与中心像素点相邻的两个像素点进行滤波，中心像素点、相邻的第一像素点和第二像素点对应的滤波系数分别为f0、f1和f2；

计算得到新的中心点像素值＝f0*中心像素点值+f1*第一像素点值+f2*第二像素点值；

结合在β角方向的每个像素点的锐度系数计算新的中心点像素值与在β角方向的其它所有像素点的差值，将差值作为N﹡N区域的中心像素点在β角方向的锐度，其中在β角方向的各个像素点的锐度系数的和为0；

或者，

计算N﹡N区域的中心像素点在一个方向的锐度具体包括：

结合在β角方向的每个像素点的锐度系数计算中心点像素值与在β角方向的其它所有像素点的差值，将差值作为N﹡N区域的中心像素点在β角方向的锐度。

8.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述比较N﹡N区域的中心像素点在4个方向的锐度，取最大值再乘以二级锐化增益作为二级锐化值具体为：

在得到0度方向锐度df0、45度方向锐度df45、90度方向锐度df90和135度方向锐度df135后，分别取绝对值记为abs_df0、abs_df45、abs_df90和abs_df135，求abs_df0–abs_df90,abs_df45–abs_df135的值并取其绝对值，分别记为abs_dlt1、abs_dlt2，比较abs_dlt1、abs_dlt2的大小，如果abs_dlt1较大，则继续比较abs_df0、abs_df90的大小，如果abs_df0较大，则取df0再乘以二级锐化增益作为二级锐化值，如果abs_df90较大，则取df90再乘以二级锐化增益作为二级锐化值；如果abs_dlt2较大，则继续比较abs_df45、abs_df135的大小，如果abs_df90较大，则取df90再乘以二级锐化增益作为二级锐化值，如果abs_df135较大，则取df135再乘以二级锐化增益作为二级锐化值。

9.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8任一项所述的视频图像锐化方法的步骤。

10.一种图像处理设备，包括：

一个或多个处理器；

存储器；以及

一个或多个计算机程序，所述处理器和所述存储器通过总线连接，其中所述一个或多个计算机程序被存储在所述存储器中，并且被配置成由所述一个或多个处理器执行，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至8任一项所述的视频图像锐化方法的步骤。