CN100414961C

CN100414961C - 影像处理方法

Info

Publication number: CN100414961C
Application number: CNB2005100088028A
Authority: CN
Inventors: 任慈澄; 王圣智; 谢曜任
Original assignee: AU Optronics Corp
Current assignee: AU Optronics Corp
Priority date: 2005-02-23
Filing date: 2005-02-23
Publication date: 2008-08-27
Anticipated expiration: 2025-02-23
Also published as: CN1700727A

Abstract

本发明涉及一种影像处理方法，特别是在影像锐利度调整技术上的影像处理方法。该方法主要是利用人类视觉的空间遮蔽效应，来加强任两邻近像素点间的影像锐利度，具体是对于任两相邻像素点，设定一近似于两邻近点的亮度差值的十分之一的影像亮度调整值；同时还揭露一预设第一门槛值和一第二门槛值，当亮度边际高度值小于第一门槛值时，可将调整值调为零值或负值；而当一第三邻近点与两邻近点中位置距离较远的邻近点的强度差值的绝对值大于第二门槛值时，方进行影像锐利度的调整。该方法符合人类视觉中的空间遮蔽效应，并简化了演算法流程，避免了不必要的杂讯，提高了影像品质。

Description

影像处理方法

技术领域：

本发明是揭露一种影像处理方法，特别是在影像锐利度调整技术上。

背景技术：

目前已有越来越多的影像装置设备，如扫描器，以使用电子式感测元件来撷取影像。而所撷取下来的影像通常都是以数位化的形式来加以储存。然而，此种截取影像往往因为受到不完美的光学元件限制或是像素解析度的不足，而使得其影像里所呈现的物体边缘产生不清楚或是模糊的现象。因此，当数位影像透过电子式装置撷取下来后，通常希望能够加强其锐利度来提升影像的品质。以习知技术来看，传统的加强锐利度的方式，通常是利用复杂的数学计算式或演算法，在影像局部的区域，让相对亮的像素更加强其亮度或让相对暗的像素更减低其亮度，使得影像中的物体边缘更加明显而加强数位影像的锐利度。

请参考图1，图1为一维影像示意图，其中较高的数值如标号11表示较亮的亮度值，而较低的数值如12表示较暗的亮度值，标号11及标号12处通常呈现清楚的影像亮度变化，如物体的边缘。另参阅图2中标号21及标号22，相较于第一图中标号11及标号12具有相同位置的边界显示，图2中亮度变化斜率较为缓和，所呈现的影像较为模糊。图3为习知技艺中，利用图1及图2中图形相减的结果，其中符号P及符号N通常具有相同数值，且可分别视为为一正及一负的增强参数。

请参阅图4，其图形为图1中的图形及图3中的图形相加的结果。由图4中可以看出，原本较亮的区域如标号41位置处又加强了亮度，而较暗的区域如标号42位置的亮度减弱，此举可使图形的边界更加明显，可达到影像锐利加强效果。然而，由图2中的图形产生乃至与图1中的图形相减，进而产生图3中的图形后，再行与图1相加；就实际应用上，上述图形的相加减，需要额外配合复杂的数学函数或矩阵计算，才能避免影像过度的加强或是放大了影像中的杂讯。

接续参考图5，图为习知技艺中的二维影像锐利化运算子，通常可包含有九个系数。图6为原始的影像数值。图7则为图6经过图5矩阵计算后的影像增强数值图，通常在习知技艺中，锐利化的影像是指图7乘上一增强倍数参数后，续加上图6。其中，增强倍数参数加大，通常可使其影像锐利化的程度提高。从图5、图6及图7来看，以图6中增强像素位置E的影像锐利度为例，其运算过程如下：

找出如图6所示的邻近像素位置E的A、B、C、D、F、G、H及I为邻近的像素亮度。

其像素位置E的影像增强数值可由下列公式计算出：

ΔE＝8*E+(-1)*A+(-1)*B+(-1)*C+(-1)*D+(-1)*F+(-1)*G+(-1)*H+(-1)*I

若将图6中所有像素皆以上述算式计算出，便可得出图7的影像增强数值图。然而，上述习知方法中，就实际应用上，可能放大了影像中的杂讯，或是可能产生过大的影像增强数值而造成影像的过度加强，为了避免这些问题，往往还需要配合更复杂的演算法作相关判断及配合，如杂讯过滤或影像锐利边缘处的判别。

发明内容：

有鉴于此，本发明的主要目的是揭露一种较简化的影像锐利化的处理方法，利用人类视觉中的空间遮蔽效应，来加强任两邻近像素点间的影像锐利度，避免习知技艺中的复杂的数学函数或矩阵计算，以减低所需花费的计算时间及实作的困难度。

本发明所提的影像处理方法中，更揭露影像增强数值的合理幅度。对于任两相邻像素点，本发明设定影像亮度调整值近似于上述两邻近点的亮度差值的十分之一，其中亮度边际高度值可介于0-255之间，以符合人类视觉中的空间遮蔽效应，并简化演算法流程。

另外，本发明所提的影像处理方法，更揭露一预设第一门槛值，用以判定当上述亮度边际高度值小于上述预设第一门槛值时，可作为调整上述调整值为零值或负值，以避免不必要的杂讯放大，致使原始影像的破坏。

又，本发明所提的影像处理方法，更揭露一预设第二门槛值，用以判定一第三邻近点与上述两邻近点中位置距离较远的邻近点的强度差值，若此强度差值的绝对值大于此预设第二门槛值时，方可进行该影像锐利度的调整。藉此，可避免误调放大了影像杂讯。

又，本发明所揭露的影像处理方法，于实际运用于二维空间遮蔽公式中影像锐利度调整时，更揭露利用计算一基准像素与邻近八个像素的强度值之一绝对值差作为一调整上述所有像素强度值之一调整值。

附图说明：

图1为习知技艺中一维影像中其影像位置及对应亮度值的示意图；

图2为习知技艺中另一维影像中其影像位置及对应亮度值的示意图；

图3为习知技艺中利用图1及图2中的图形相减的结果；

图4为习知技艺中利用图1及图3中的图形相加的结果；

图5为习知技艺中所需利用的二维影像锐利化参数的范例；

图6为习知技艺中原始的影像数值；

图7为习知技艺中图6经过图5矩阵计算后所得的影像增强数值图；

图8为本发明实施例中于一维影像中其影像位置及对应强度值的示意图(实线部分)及加强其影像锐利度后其对应亮度值的示意图(虚线部分)；

图9为本发明实施例中，所利用一空间遮蔽效应(实线部分)来加强其影像锐利度(虚线部分)的示意图；

图10为本发明实施例中，用以判定杂讯的一示意图；

图11为本发明实施例中，用以判定杂讯的另一示意图；

图12为本发明实施例中，于二维影像中以像素e为锐利化的主要像素为例的示意图；

图13为本发明实施例中，用以判断此区域是否尖点杂讯示意图。

其中，

标号11、12、21、22、41、42、51、51’、52、52’：所属空间位置及其对应亮度；

标号53及54：调整幅度；

符号P：一正值增强参数；

符号N：一负值增强参数；

符号A、B、C、D、E、F、G、H及I：像素亮度；

符号+：正值参数；

符号-：负值参数；

符号ΔL：调整值；

符号ΔH：亮度边际高度值；

符号ΔH’：一预设第一门槛值；

符号ΔH”：另一预设第一门槛值；

符号a、b、c、d、e、f、g、h及i：像素亮度；

符号X(i-1)、X(i)及X(i+1)：影像相邻三点像素亮度。

具体实施方式：

下面结合附图以较佳的实施例图及配置对发明做进一步的详细说明：

请参阅图8所示，图中实线部分指两邻近点51及52所属空间位置及其对应亮度。标号51所对应位置处可视为一在边界的影像一较亮的区域。标号52所对应位置处可视为一在边界的影像一较暗的区域。本发明直接将标号51所对应的位置亮度调整至标号51’的相同位置处，但较标号51位置处的亮度强度大，使其标号51及51’所属的位置的亮度更亮。另外，本发明又直接将标号52所对应的位置的亮度调整至标号52’的相同位置处，但较标号52位置处的亮度强度小，使其标号52及52’所属的位置的亮度更暗。如此可以让影像的对比及锐利度增加。

但通常此亮度调整幅度过大，则会产生一影像边缘振荡效应(overshooting effect)，使人眼察觉到经过锐利化的影像品质下降。

因此，本发明遂针对上述亮度调整幅度53及54更做以下揭露；

如图9所示，是研究利用人类视觉的一空间遮蔽效应来加强其影像的锐利度。通常可在两段平顺的区域间存在一亮度的差异值，其空间遮蔽效应便是研究于人眼所感觉不出其差异的情况下，找出如图9中所示的ΔL的最大增减值。本发明实验验证，ΔL大约可以是ΔH的十分之一，此一公式可称为一空间遮蔽公式。

其中ΔH可介于0-255之间。

利用此空间遮蔽公式通常可加强影像锐利度时，仍能保持一定的影像品质而不会造成影像的过度加强。然而，本发明发现藉由此空间遮蔽公式进行其影像锐利化的同时，其影像平顺区域上的杂讯同时也会被加强而降低其影像品质。

有鉴于此，本发明更提出两个修正此空间遮蔽公式。请参考图10，当其亮度差异化ΔH低于一预设第一门槛值ΔH’时，遂不进行其锐利化的动作。或是接续参考图11，当其亮度差异化ΔH低于另一预设第一门槛值ΔH”，则可进行影像平顺化的动作，使用负值之ΔL使得影像更平顺。

本发明实务上，通常是在二维影像中操作，其锐利化的过程如图12所示，以像素e为锐利化的主要像素为例；ΔH1、ΔH2、ΔH3、ΔH4、ΔH5、ΔH6、ΔH7及ΔH8为像素E和其相邻八个像素，如图中a、b、c、d、f、g、h及i的亮度差异值，透过上述所提的空间遮蔽公式，可以计算出修正数值为ΔL1、ΔL2、ΔL3、ΔL4、ΔL5、ΔL6、ΔL7及ΔL8。之后可依据上述这八个数值来修正上述九个像素的亮度值如下：

a-＞a+ΔL1 if a＞e或a-ΔL1 if a＜＝e；

b-＞b+ΔL2 if b＞e或b-ΔL2 if b＜＝e；

c-＞c+ΔL3 if c＞e或c-ΔL3 if c＜＝e；

d-＞d+ΔL4 if d＞e或d-ΔL4 if d＜＝e；

f-＞f+ΔL5 if f＞e或f-ΔL5 if f＜＝e；

g-＞g+ΔL6 if g＞e或g-ΔL6 if g＜＝e；

h-＞h+ΔL7 if h＞e或h-ΔL7 if h＜＝e；

i-＞i+ΔL8 if i＞e或i-ΔL8 if i＜＝e；

e-＞e(±)ΔL1(±)ΔL2(±)ΔL3(±)ΔL4(±)ΔL5(±)ΔL6(±)ΔL7(±)ΔL8。

其中，e部分的加减号判断与a，b，c，e，f，g，h，i的加减号判断正好相反。譬如，若是a＞e，则a加上ΔL1而e则是减去ΔL1，依此类推。

另外，尖点杂讯放大通常是影像锐利化过程中一重要瑕疵。本发明更在此提供一个消除尖点杂讯的方法，包含：判断影像相邻三点像素之间的亮度变化是否呈现单调上升或是单调下降。通常其尖点杂讯并不符合这样的现象，如图13所示，可利用X(i+1)与X(i-1)之间的亮度差异值来判断此区域是否为真的边界还是尖点杂讯。对此，本发明提供设定一预设第二门槛值，当|X(i+1)-X(i-1)|大于此预设第二门槛值时，则可判断此区域是为一真的之边界，否则，当|X(i+1)-X(i-1)|小于此预设第二门槛值时，则可判断此区域可为尖点杂讯。

故本发明具有新颖性、创造性和实用性，应符合专利法的三性要求。

以上所述，仅为本发明一较佳实施例，并非用来限定本发明实施之范围，凡依本发明申请专利范围所述的形状、构造、特征及原理等的变化与修饰，均应包括于本发明的申请专利范围内。

Claims

1. 一种影像处理方法，适用于一影像锐利度的调整，其特征在于，该影像处理方法包含：

设定至少两邻近像素点，其中第一点在边界的影像较亮的区域，第二点在边界的影像较暗的区域；

以一调整值分别调升第一点的亮度强度值，及调降第二点的亮度强度值，以加强该影像锐利度，其中该调整值为该两邻近点的强度值间的亮度边际高度值的十分之一。

2. 如权利要求1所述的影像处理方法，其特征在于，该亮度边际高度值可介于0到255。

3. 如权利要求1所述的影像处理方法，其特征在于，当该亮度边际高度值小于一预设第一门槛值时，该调整值可为一零值。

4. 如权利要求1所述的影像处理方法，其特征在于，当该亮度边际高度值小于一预设第一门槛值时，该调整值可为一负值。

5. 如权利要求1所述的影像处理方法，其特征在于，推算出邻近该两邻近点其中之一的第三邻近点，计算该第三邻近点与该两邻近点其中之一的亮度差异值，该亮度差异值的绝对值大于一预设第二门槛值时，进行该影像锐利度的调整。

6. 一种影像处理方法，适用于一影像锐利度的调整，其特征在于，该影像处理方法包含：

设定一基准像素；

提供至少一邻近像素邻近该基准像素；

计算该基准像素的一强度值与该邻近像素的一强度值的一绝对值差；

依据该绝对值差产生一调整值，其中该调整值为该绝对差值的十分之一；

根据该调整值以调整该邻近像素的该强度值，其特征在于，邻近像素的亮度强度值大于基准像素亮度强度值时，调升该邻近像素的强度值，邻近像素的亮度强度值小于基准像素亮度强度值时，调降该邻近像素的强度值。

7. 如权利要求6所述的影像处理方法，其特征在于，包含八个邻近像素邻近该基准像素，可分别计算出八个该绝对值差及对应八个该调整值，再分别根据该对应调整值调整该八个邻近像素的该强度值。

8. 如权利要求6所述的影像处理方法，其特征在于，该绝对值差可介于0到255。

9. 如权利要求6所述的影像处理方法，其特征在于，当该绝对值差小于一预设第一门槛值时，该调整值可为一零值。

10. 如权利要求6所述的影像处理方法，其特征在于，当该绝对值差小于一预设第一门槛值时，该调整值可为一负值。

11. 如权利要求6所述的影像处理方法，其特征在于，当该绝对值差大于一预设第二门槛值时，可进行该影像锐利度的该调整。