CN102567956B - 一种图像边缘清晰化的方法和系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种图像边缘清晰化的方法和系统,用以解决现有技术中图像边缘清晰化的方法存在影响图像质量以及容易产生色差的问题。该方法包括:构造三边滤波器,所述滤波器由几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器构成;将原图像输入到所述三边滤波器中得到边缘清晰化的输出图像。采用本发明的技术方案,有助于获得较佳的图像质量,并抑制色差的产生。
Description
技术领域
本发明涉及一种图像边缘清晰化的方法和系统。
背景技术
图像边缘清晰化是一种常见的图像处理技术,其中最普遍使用的方法就是图像锐化,通常采用高斯锐化的方式来实现。高斯锐化是高斯模糊的反过程,即将原始图像与高斯模糊之后的图像对比得到一幅边缘细节图像,然后将其与原始图像叠加后,突出了图像边缘信息。上述过程可以简化成一个高斯模板来实现。即:
-1,-4, -7, -4, -1
-4,-16,-26,-16,-4
-7,-26,505,-26,-7
-4,-16,-26,-16,-4
-1,-4, -7, -4, -1
经过上述模板滤波之后的图像在一定程度上突出了边缘信息,使得图像变得更加清晰。
高斯锐化的方法虽然在一定程度上突出了边缘信息,使得图像变得更加清晰,但与此同时,图像的噪声也相应的被扩大,影响了图像的质量。同时,现有的锐化方法大多用于灰度图像处理,如果将其分别用在彩色图像不同通道的处理过程中则容易产生色差。
现有技术中的图像边缘清晰化的方法存在影响图像质量以及容易产生色差的问题,对于该问题,目前尚未提出有效解决方案。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种图像边缘清晰化的方法和系统,以解决现有技术中图像边缘清晰化的方法存在影响图像质量以及容易产生色差的问题。
为了实现上述目的,根据本发明的一个方面,提供了一种图像边缘清晰化的方法。
本发明的图像边缘清晰化的方法包括:构造三边滤波器,所述三边滤波器中包括几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器;将原图像输入到所述三边滤波器中进行滤波处理,得到边缘清晰化的输出图像。
进一步地,所述几何空间滤波器是指计算扫描点与其周围设定邻域内的每个像素点的几何距离构成的滤波器。
进一步地,所述几何距离为欧几里得距离或者汉明距离。
进一步地,所述色彩空间滤波器是指计算图像各个通道扫描点与其周围设定邻域内的每个像素点颜色差构成的滤波器。
进一步地,所述各个通道颜色差构成滤波器方法,包含各个通道颜色差合成后构成滤波器或者各个通道颜色差分别构成了滤波器再合成。
进一步地,所述各个通道颜色差合成构成滤波器或者各个通道颜色差滤波器合成为的色彩空间滤波器,是指通过关系运算合成,所述关系运算包括自定义加权求和、求积。
进一步地,所述梯度滤波器是指计算图像各个通道梯度,并利用各个通道梯度合成为图像梯度幅值构成的滤波器。
进一步地,所述各个通道梯度合成的方法包括各个通道梯度幅值的最大值作为彩色图像的梯度幅值、各个通道加权求和作为彩色图像的梯度幅值或者各通道按照一定融合运算合成作为彩色图像的梯度幅值。
进一步地,所述计算图像梯度的方法包含sobel算子、laplace算子、prewitt算子或者roberts算子。
进一步地,所述方法还包含:对所述几何空间滤波器、色彩空间滤波器或者梯度滤波器进行归一化处理。
进一步地,所述构造三边滤波器是指将几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器通过关系运算合成为的三边滤波器,其中所述关系运算包括自定义加权求和、求积。
进一步地,所述几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器可以采用任意一种核函数。
进一步地,所述核函数为高斯核函数、多项式核函数或者指数核函数。
根据本发明的另一方面,提供了一种图像边缘清晰化的系统。
本发明的图像边缘清晰化的系统包括:构造模块,用于构造三边滤波器,所述滤波器中包括几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器;处理模块,用于将原图像输入到所述三边滤波器中进行滤波处理,得到边缘清晰化的输出图像。
进一步地,所述构造模块还用于在各个通道颜色差合成后构成滤波器或者各个通道颜色差分别构成了滤波器再合成。
进一步地,所述构造模块还用于计算图像各个通道梯度,并利用各个通道梯度合成为图像梯度幅值构成的滤波器。
进一步地,所述构造模块还用于将各个通道梯度幅值的最大值作为彩色图像的梯度幅值、各个通道加权求和作为彩色图像的梯度幅值或者各通道按照一定融合运算合成作为彩色图像的梯度幅值。
进一步地,所述方法还包括归一化模块,用于对所述几何空间滤波器、色彩空间滤波器或者梯度滤波器进行归一化处理。
进一步地,所述构造模块还用于将几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器通过关系运算合成为的三边滤波器,其中所述关系运算包括自定义加权求和、求积。
根据本发明实施例的技术方案,能够实现以下有益效果:适应性,即本方案既能够对灰度图像,也能够对彩色图像进行处理;针对性,即本方案能够在边缘信息增强的同时,抑制非边缘处的噪声,同时能够减小边缘区域的尺度范围;灵活性,即本方案能够通过控制窗口大小和最大允许的颜色差大小来调节清晰化的强度;准确性,即对于彩色图像的处理,本方案能够较好的抑制色差。
附图说明
说明书附图用来提供对本发明的进一步理解,构成本申请的一部分,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是根据本发明实施例的图像边缘清晰化的方法的主要步骤流程图;
图2是根据本发明实施例的图像边缘清晰化的方法的一种具体步骤的流程图;
图3是根据本发明实施例的图像边缘清晰化的系统的主要模块示意图。
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1是根据本发明实施例的图像边缘清晰化的方法的主要步骤流程图,如图1所示,该方法主要包括如下步骤:
步骤S11:构造三边滤波器;
步骤S13:将原图像输入到三边滤波器中得到边缘清晰化的输出图像。
以下对上述步骤作进一步说明。
步骤S11中的滤波器可以由几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器构成。其中几何空间滤波器是指计算扫描点与其周围设定邻域内的每个像素点的几何距离构成的滤波器。这里的几何距离为欧几里得距离或者汉明距离。
步骤S11中的色彩空间滤波器是指计算图像各个通道扫描点与其周围设定邻域内的每个像素点颜色差构成的滤波器。各个通道颜色差构成滤波器方法,包含各个通道颜色差合成后构成滤波器或者各个通道颜色差分别构成了滤波器再合成。各个通道颜色差合成构成滤波器或者各个通道颜色差滤波器合成为的色彩空间滤波器,是指通过关系运算合成,该关系运算包括自定义加权求和、求积。
步骤S11中的梯度滤波器是指计算图像各个通道梯度,并利用各个通道梯度合成为图像梯度幅值构成的滤波器。各个通道梯度合成的方法包括各个通道梯度幅值的最大值作为彩色图像的梯度幅值、各个通道加权求和作为彩色图像的梯度幅值或者各通道按照一定融合合成作为彩色图像的梯度幅值。计算图像梯度的方法包含sobel算子、laplace算子、prewitt算子或者roberts算子。
在本实施例中,还可以对步骤S11中的滤波器由几何空间滤波器、色彩空间滤波器或者梯度滤波器进行归一化处理。
步骤S11中,构造三边滤波器是指将几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器通过关系运算合成为的三边滤波器,其中所述关系运算包括自定义加权求和、求积。并且步骤S11中的几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器可以采用任意一种核函数。该核函数为高斯核函数、多项式核函数或者指数核函数。
图2是根据本发明实施例的图像边缘清晰化的方法的一种具体步骤的流程图。
首先输入原始图像,图像可以是灰度图也可以是任何色彩空间的彩色图像。然后遍历原始图像并扫描图像上每一个像素点。接下来建立一个三边滤波器,对扫描的点以及扫描点周围一定邻域内的点进行滤波,三边滤波器包括三部分构成:
1)计算扫描点与其周围一定邻域内的每个点的几何距离构成一个几何空间滤波器;2)计算图像各个通道扫描点与其周围一定邻域内的每个点颜色差构成一个色彩空间滤波器;3)计算图像各个通道梯度,并利用各个通道梯度合成为图像梯度幅值构成一个梯度滤波器。
最后将三个滤波器通过一定的关系运算合成为一个三边滤波器(trilateral filter),将原始图像输入到滤波器中得到输出图像。这里提及的三个滤波器合成三边滤波器的方法,包含但不仅限于任意加权求和、求积的方法。
上述1)、2)和3)中,提及的滤波器可以采用任意一种核函数,包含但不限于高斯核函数、多项式核函数、指数核函数;提及的滤波器处理可包含归一化处理。
上述1)中提及的几何距离可以采用任意一种距离计算方法,包含但不限于欧几里得距离、汉明距离。上述2)中提及的各个通道颜色差构成滤波器方法,包含但不仅限于各个通道颜色差合成后构成滤波器的方法、各个通道颜色差分别构成了滤波器再合成的方法;上述提及的各个通道颜色差合成的方法,包含但不仅限于任意加权求和、指数运算后求和的方法;上述提及的滤波器合成的方法,包含但不仅限于任意加权求和、求积的方法。
上述3)中,提及的计算图像梯度的方法包含任意一种梯度计算方法,包含但不仅限于sobel算子、laplace算子、prewitt算子、roberts算子;提及的梯度计算如果是彩色图像,则包含各个通道梯度融合的方法,包含但不仅限于各个通道梯度幅值的最大值作为彩色图像的梯度幅值、各个通道加权求和作为彩色图像的梯度幅值。
以下再举一个具体计算图像滤波后其中的点的像素值的例子。
设点fi(x,y)为图像通道为i(i∈N)坐标为(x,y)点的像素值,hi(x,y)为图像滤波后该点的像素值,其计算公式为:hi(x,y)=k-1 ∫∫fi(x,y)G(d(ξ,ζ))G(c(ξ,ζ))G(e(ξ,ζ))dξdζ。
其中:(ξ,ζ)为设定邻域内点的坐标,ξ和ζ的积分范围是所述设定邻域。
k=∫∫G(d(ξ,ζ))G(c(ξ,ζ))G(e(ξ,ζ))dξdζ为归一化系数,函数G(x)为高斯核函数,
为点(ξ,ζ)到点(x,y)的几何距离。
为点(ξ,ζ)到点(x,y)各个通道颜色差的合成。
为点(ξ,ζ)的在通道i(i∈N)的梯度值,e(ξ,ζ)为各个通道ei(ξ,ζ)按照关系运算的合成。
在本实施例中,对于不同通道计算得到的边缘图像进行融合,得到梯度模值图,融合的方法可采用取各个通道最大值融合的方法。在建立基于梯度幅值图、颜色差和几何距离的trilateral滤波器时,相关的公式可以采用如下形式:
基于梯度幅值图的高斯滤波器公式为:
其中:e(ξ,ζ)为融合后边缘的幅值图,ke=∫∫Ge(e(ξ,ζ))dξdζ为归一化系数。
基于颜色高斯滤波器公式为:
其中:kc(x,y)=∫∫Gc(f(ξ,ζ)-f(x,y))dξdζ,为归一化系数。
基于几何距离的高斯滤波器公式为:
其中:为归一化系数。
本实施例的方案的目标是使边缘信息得到加强;为了在彩色图像滤波的过程避免色差的产生,构建基于多通道颜色信息的多维的高斯滤波器,通过滤波操作不仅能够保留原有边缘信息,而且能够缩小边界尺度范围,使边缘清晰化而不产生色差。
图3是根据本发明实施例的图像边缘清晰化的系统的主要模块示意图。如图3所示,图像边缘清晰化的系统30主要包括构造模块和处理模块。构造模块,用于构造三边滤波器,所述滤波器由几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器构成;处理模块,用于将原图像输入到所述三边滤波器中得到边缘清晰化的输出图像。
构造模块还可用于在各个通道颜色差合成后构成滤波器或者各个通道颜色差分别构成了滤波器再合成。构造模块还可用于计算图像各个通道梯度,并利用各个通道梯度合成为图像梯度幅值构成的滤波器。构造模块还可用于将各个通道梯度幅值的最大值作为彩色图像的梯度幅值、各个通道加权求和作为彩色图像的梯度幅值或者各通道按照一定融合运算合成作为彩色图像的梯度幅值。
图3中的系统还可以包括归一化模块(图中未示出),用于对几何空间滤波器、色彩空间滤波器或者梯度滤波器进行归一化处理。构造模块还可用于将几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器通过关系运算合成为的三边滤波器,其中所述关系运算包括自定义加权求和、求积。
根据本发明实施例的技术方案,能够实现以下有益效果:
适应性,即本方案既能够对灰度图像,也能够对彩色图像进行处理;
针对性,即本方案能够在边缘信息增强的同时,抑制非边缘处的噪声,同时能够减小边缘区域的尺度范围;
灵活性,即本方案能够通过控制窗口大小和最大允许的颜色差大小来调节清晰化的强度;
准确性,即对于彩色图像的处理,本方案能够较好的抑制色差。
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)
1.一种图像边缘清晰化的方法,其特征在于,包括:
构造三边滤波器,所述三边滤波器中包括几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器;
将原图像输入到所述三边滤波器中进行滤波处理,得到边缘清晰化的输出图像;
其中,所述几何空间滤波器是指用于计算扫描点与其周围设定邻域内的每个像素点的几何距离的滤波器;
其中,所述色彩空间滤波器是指用于计算图像各个通道扫描点与其周围设定邻域内的每个像素点颜色差的滤波器;
其中,所述梯度滤波器是指用于计算图像各个通道梯度,并利用各个通道梯度合成为图像梯度幅值的滤波器;
其中,所述三边滤波器是各个通道颜色差合成后构成的滤波器,或者是根据各个通道颜色差分别构成中间滤波器再对该中间滤波器进行合成而构成的滤波器;
其中,所述各个通道梯度合成包括将各个通道梯度幅值的最大值作为彩色图像的梯度幅值、将各个通道加权求和作为彩色图像的梯度幅值或者对各通道按照融合运算得出彩色图像的梯度幅值。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述几何距离为欧几里得距离或者汉明距离。
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述合成是指通过关系运算合成,所述关系运算包括自定义加权求和、和/或求积。
4.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述计算图像梯度的方法包含sobel算子、laplace算子、prewitt算子或者roberts算子。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包含:对所述几何空间滤波器、色彩空间滤波器或者梯度滤波器进行归一化处理。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述构造三边滤波器是指将几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器通过关系运算合成为的三边滤波器,其中所述关系运算包括自定义加权求和、和/或求积。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器为核函数。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述核函数为高斯核函数、多项式核函数或者指数核函数。
9.一种图像边缘清晰化的系统,其特征在于,包括:
构造模块,用于构造三边滤波器,所述滤波器中包括几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器;
处理模块,用于将原图像输入到所述三边滤波器中进行滤波处理,得到边缘清晰化的输出图像;
其中,所述几何空间滤波器是指用于计算扫描点与其周围设定邻域内的每个像素点的几何距离的滤波器;
其中,所述色彩空间滤波器是指用于计算图像各个通道扫描点与其周围设定邻域内的每个像素点颜色差的滤波器;
其中,所述梯度滤波器是指用于计算图像各个通道梯度,并利用各个通道梯度合成为图像梯度幅值的滤波器;
其中,所述构造模块还用于在各个通道颜色差合成后构成滤波器或者各个通道颜色差分别构成了滤波器再合成;
其中,所述构造模块还用于将各个通道梯度幅值的最大值作为彩色图像的梯度幅值、各个通道加权求和作为彩色图像的梯度幅值或者各通道按照一定融合运算合成作为彩色图像的梯度幅值。
10.根据权利要求9所述的系统,其特征在于,还包括归一化模块,用于对所述几何空间滤波器、色彩空间滤波器或者梯度滤波器进行归一化处理。
11.根据权利要求9所述的系统,其特征在于,所述构造模块还用于将几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器通过关系运算合成为的三边滤波器,其中所述关系运算包括自定义加权求和、和/或求积。
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