CN1316429C - 数字影像处理方法 - Google Patents
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Abstract
一种适用于数字影像处理的特征强化方法。本发明对影像以一维的方式，寻找影像中一特定特征的局部最大值与局部最小值。并计算出各个局部最大值与前一个局部最小值，以及各个局部最小值与前一个局部最大值的差值。藉由各差值增加所对应的局部最大值或减少所对应的局部最小值，以达到特征强化的效果。
Description
技术领域
本发明涉及一种影像处理的方法，特别涉及一种对影像作一维运算，以达到强化特征的方法。
背景技术
影像传感器在撷取影像时，由于外在环境以及内部讯号处理与噪声的影响，使得所撷取的影像与实际影像有所差异，而使影像失真而难以辨识。在撷取影像过程中，通常将影像做适当的处理，而基本的影像处理包括影像复原(image restoration)、影像强化(image enhancement)、数据撷取(information extraction)、以及连接至数据库或几何信息***(GeometricInformation System；GIS)。处理影像数据时，修正所撷取的影像可以使影像更加容易辨识，也能使撷取的影像更接近真实的影像。影像强化主要是藉由加强影像中某一方面的特征，而让影像变得更清晰。这些影像强化技术包括边缘强化(edge enhancement)、对比延展(contrast stretch)、特征撷取(feature extraction)、空间过滤(spatial filtering)等等。
由于数字影像是由许多有限维(finite dimensions)解像单元(resolution cell)组成的，影像的边缘在生成过程中容易模糊。边缘强化技术是试图将影像的轮廓变得更加清晰的一种影像强化方法。这种方法在数学上产生空间导数(spatial derivatives)，也就是数字影像值斜率(gradients)，加以利用使得影像的边缘更清楚分明。
对比延展技术的目的在于将影像中对比的范围增大。该技术利用原本影像中数字值的直方图，将所有原本的数字值按照一定比例伸展成可允许的影像数字值的全范围(full range)。一种常见的方法为线性对比延展(linearcontrast stretch)，将最大的纪录值转换为可允许的最大影像数字值，以及将最小的纪录值转换为可允许的最小影像数字值。而其它中间的纪录值则以线性方式调整。而高斯延展(Gaussian stretch)也是一种类似的转换方式，只不过假设数字值的分布是一钟形曲线。
传统的影像强化技术，是对影像做二维(two dimensions)的运算而达到加强辨识的效果。然而，二维运算的数据量以及公式的复杂度会使得在集成电路的实践上耗费相当多的成本与功率。因此本发明提供一种影像强化的方法，仅须对所撷取的影像作一维(one dimension)的运算，即可达到对整个生成影像特征强化(feature enhancement)的效果。
发明内容
有鉴于此，本发明的目的就在于提供一种影像强化的方法，加强影像特征，使得影像更容易辨识。
本发明之另一目的在于利用较简单的影像特征强化方法，节省实施在集成电路上的成本与功率。
为实现上述目的，本发明提供一种对数字影像做一维特征强化的方法，藉由搜寻一影像特征中数字值的顶点(peak)，也就是数字值斜率为零的地方，并且增加或减少各顶点的数字值。影像传感器测量数字影像中其中一维中该影像特征的数字值，例如选择影像的横向执行影像强化，便会对每一列(row)中影像特征的顶点增加或减少该数字值。影像特征可以是影像中像素(pixel)的亮度(illumination)值、或是色度(chrominance)值等等。各顶点可为局部最大值(local maximum)或局部最小值(local minimum)。本发明的一维特征强化的方法还包括判断各顶点是局部最大值或局部最小值。如果顶点两边的数字值比顶点本身的数位值都小时，判断该顶点为局部最大值，而当顶点两边的数位值比顶点本身的数位值都大时，则判断该顶点为局部最小值。每一个顶点的数字值按照一增减值，增加其局部最大值或减少其局部最小值。而各顶点的增减值是该顶点与先前一个顶点的差额的一特定比例。本发明的影像特征强化方法可以任选影像的一维做加强，可以是X(横向)或Y(纵向)。对影像的一维(例如X)执行特征强化后，不需要对影像的另外一维(例如Y)执行特征强化。
为了使本发明之上述和其它目的、特征、和优点能更明显易懂，下文特举一较佳实施例，并结合附图详细说明。
附图说明
图1为数字影像处理前端的简易方块图；
图2为数字影像中像素亮度分布图，说明本发明的一维特征强化的方法。
附图符号说明
10-影像；
12-影像传感器；
14-影像数据；
16-模拟至数字转换器(ADC)；
18-数值表示；
20a-20e-顶点；
22a-22e-亮度差值；
24a-24e-顶点的新亮度值。
具体实施方式
请参阅图1，图1示出了本发明的实施例中影像接收***的简易方块图。二维影像传感器12撷取影像10，并将所撷取的模拟影像数据14传至模拟至数字转换器(Analog to Digital Converter；ADC)16，模拟至数字转换器16将影像数据转换成影像的数值表示18，也就是将影像数字化。
影像传感器12会将影像10一次撷取，以得到影像像素的特征值，本实施例中该特征为像素的亮度值，并将这些代表像素的特征值包括在影像数据14中输入至模拟至数字转换器(Analog to Digital Converter；ADC)16以得到二维像素数字化的亮度值。这时可以每一列像素亮度的数字值为单位，进行亮度特征的强化。如图2中显示影像其中一列的13个像素的亮度值，其中垂直坐标代表亮度值，而水平坐标则代表像素的位置坐标。图中实线是影像传感器抽样出来像素的亮度值。藉由本发明检测出亮度的各顶点，如图中所标示的顶点20a-20e。顶点可以是亮度的局部最大值，譬如顶点20a、20c、以及20e；也可以是亮度的局部最小值，譬如顶点20b、以及20d。
这时，先将各顶点与之前一个顶点的亮度差值22a-22e计算出来，乘上先前设定的一个比例，再加上或减去原本顶点的亮度值。由于顶点的亮度值可为正数或负数，计算出来的亮度差值也可为正数或负数，因此在实施上，亮度差值乘上先前设定的比例后，无须判断是要相加或相减原本顶点的亮度值，直接将有正负号的差值与原本顶点相加即可。如图2的示例中，先前设定的比例为0.5(50％)，因此各顶点增加或减少的值会是所对应的亮度差值22a-22e的一半。当该顶点为局部最大值时，将所对应的一半亮度差值加在顶点原本的亮度值上；如图中顶点20a加上亮度差值22a的一半，得到新的亮度值24a。而当该顶点为局部最小值时，则将顶点原本的亮度值减去所对应的一半亮度差值；如图中顶点20b减去亮度差值22b，而得到新的亮度值24b。如此各顶点的新亮度值24a-24e与其它像素的亮度值差距更大，藉此达到特征强化的效果。
本发明的一维影像强化方法可实施在平面影像，即二维影像的任何一维(X或Y)中。本发明的影像强化方法无须同时对X轴与Y轴作影像强化的计算，就可以达到足够的特征强化效果。
由于本发明的影像特征强化方法只须对影像作一维的运算，相较于已知的二维运算要简单又快速，并且在实施上可以节省许多成本与功率，缩小所需要的集成电路。
本发明实施例中影像特征是以影像的亮度做示例，但其它数字影像的特征例如影样的色度亦可以相同方式实施本发明。
虽然本发明已以较佳实施例披露如上，然其并非用以限定本发明，本领域的技术人员在不脱离本发明之精神和范围的前提下，可作若干更动与润饰，因此本发明的保护范围视本发明的权利要求为准。
Claims (4)
1.一种数字影像处理方法，包括下列步骤：
以一预定特征计算，取得表现该数字影像的的多个特征值；
对所述特征值以一维方式搜寻多个顶点；
判断各顶点为局部最大值或局部最小值；以及
为各顶点提供一为该顶点与之前一顶点的差值的一特定比例的增减值，用来增加该局部最大值，或减少该局部最小值的特征值。
2.如权利要求1所述的数字影像处理方法，其中该特征为影像亮度。
3.如权利要求1所述的数字影像处理方法，其中一维方式搜寻是选择该数字影像中二维的任何一维，依序测量该一维中每一行或每一列的所述特征值。
4.如权利要求1所述的数字影像处理方法，其中在判断各顶点为该局部最大值或该局部最小值时，如果该特征值由增强转至减弱时，判断该顶点为该局部最大值，而当该特征值由减弱转至增强时，则判断该顶点为该局部最小值。
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