CN103929570A - 图像处理方法和系统 - Google Patents

Abstract

本公开涉及一种图像处理方法和系统。根据本公开的图像处理方法包括：接收图像数据；由点噪声滤波器对所述图像数据进行处理，以去除所述图像数据中的高频噪声；由双边滤波器对所述图像数据进行处理，以去除所述图像数据中的低频噪声；由低通滤波器对所述图像数据进行处理，以从所述图像数据中获得低频图像数据；从所述图像数据中减去所述低频图像数据以获得高频图像数据；通过放大器对所述高频图像数据进行放大，以获得放大的高频图像数据；以及将放大的高频图像数据与所述低频图像数据相加，以获得锐化的图像数据。根据本公开的图像处理方法和系统，可以有效地去除图像中的噪声，从而得到高质量的重构图像。

Description

图像处理方法和系统

技术领域

本公开涉及图像处理的技术领域，具体地涉及对图像进行锐化处理的方法和系统。

背景技术

这个部分提供了与本公开有关的背景信息，这不一定是现有技术。

图像锐化是可以向图像施加的最令人印象深刻的转换之一，因为它似乎带来了以前并不存在的图像细节。然而，图像锐化实际上要做的是强调图像中的边缘，并且使它们更加易于由眼睛辨别出。虽然视觉效果是使得图像看起来更加锐利，但实际上并未产生新的细节。

对图像进行锐化中的第一个步骤是使图像轻微模糊化。接下来，每次一个像素地比较原始图像及其模糊版本。如果像素比模糊版本更亮，则该像素被进一步加亮。如果像素比模糊版本更暗，则使该像素变暗。结果是增加了每个像素与其相邻像素之间的对比度。锐化的性质受到使用的模糊化半径以及每个像素与其相邻像素之间的差异被放大的程度的影响。

传统上，广泛使用的图像锐化方案之一如下：将图像中的高频图像数据与低频图像数据相分离，在这之后将放大的高频图像数据添加到未被放大的低频图像数据。然而在这种类型的图像锐化方案中，作为高频信号的高频噪声总是被放大，这造成了低质量的重构图像。

发明内容

这个部分提供了本公开的一般概要，而不是其全部范围或其全部特征的全面披露。

本公开的目的在于提供一种图像处理方法和图像处理系统，其能够有效地去除图像中的噪声，从而得到高质量的重构图像。

根据本公开的一方面，提供了一种图像处理方法，该方法包括：接收图像数据；将点噪声滤波器的可重构参数设置为第一值；由所述点噪声滤波器对所述图像数据进行处理，以去除所述图像数据中的高频噪声；将双边滤波器的可重构参数设置为第二值；由所述双边滤波器对所述图像数据进行处理，以去除所述图像数据中的低频噪声；由低通滤波器对所述图像数据进行处理，以从所述图像数据中获得低频图像数据；从所述图像数据中减去所述低频图像数据以获得高频图像数据；通过放大器对所述高频图像数据进行放大，以获得放大的高频图像数据；以及将放大的高频图像数据与所述低频图像数据相加，以获得锐化的图像数据。

根据本公开的另一方面，提供了一种图像处理系统，该系统包括：输入单元，用于接收图像数据；点噪声滤波器，用于对所述图像数据进行处理，以去除所述图像数据中的高频噪声；点噪声滤波器参数设置单元，用于将所述点噪声滤波器的可重构参数设置为第一值；双边滤波器，用于对所述图像数据进行处理，以去除所述图像数据中的低频噪声；双边滤波器参数设置单元，用于将所述双边滤波器的可重构参数设置为第二值；低通滤波器，用于对所述图像数据进行处理，以从所述图像数据中获得低频图像数据；减法单元，用于从所述图像数据中减去所述低频图像数据以获得高频图像数据；放大器，用于对所述高频图像数据进行放大，以获得放大的高频图像数据；以及加法单元，用于将放大的高频图像数据与所述低频图像数据相加，以获得锐化的图像数据。

根据本公开的另一方面，提供了一种程序产品，该程序产品包括存储在其中的机器可读指令代码，其中，所述指令代码当由计算机读取和执行时，能够使所述计算机执行根据本公开的图像处理方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种机器可读存储介质，其上携带有根据本公开的程序产品。

根据本公开的图像处理方法和系统使用点噪声滤波器去除图像数据中的高频噪声，并且使用双边滤波器去除图像数据中的低频噪声。这样一来，就可以有效地去除图像中的噪声，从而得到高质量的重构图像。

从在此提供的描述中，进一步的适用性区域将会变得明显。这个概要中的描述和特定例子只是为了示意的目的，而不旨在限制本公开的范围。

附图说明

在此描述的附图只是为了所选实施例的示意的目的而非全部可能的实施，并且不旨在限制本公开的范围。在附图中：

图1为根据本公开的实施例的图像处理方法的流程图；

图2为根据本公开的实施例的图像处理系统的示意图；

图3A为当前像素与其相邻像素之间的位置关系的示图；

图3B为根据本公开的实施例的图像处理系统中的点噪声滤波器执行的图像处理中使用的当前像素的相邻像素之间的位置关系的示图；

图4为根据本公开的实施例的图像处理系统中的点噪声滤波器执行的连续噪声点判断中使用的像素位置关系的示图；

图5A为根据本公开的实施例的图像处理系统中的放大器使用的非线性函数的示意图；

图5B为根据本公开的实施例的图像处理系统中的放大器使用的分段线性函数的示意图；

图6为根据本公开的实施例的图像处理系统中的双边滤波器执行的图像处理中使用的像素位置关系的示图；以及

图7为其中可以实现根据本公开的实施例的图像处理方法和系统的通用个人计算机的示例性结构的框图。

虽然本公开容易经受各种修改和替换形式，但是其特定实施例已作为例子在附图中示出，并且在此详细描述。然而应当理解的是，在此对特定实施例的描述并不打算将本公开限制到公开的具体形式，而是相反地，本公开目的是要覆盖落在本公开的精神和范围之内的所有修改、等效和替换。要注意的是，贯穿几个附图，相应的标号指示相应的部件。

具体实施方式

现在参考附图来更加充分地描述本公开的例子。以下描述实质上只是示例性的，而不旨在限制本公开、应用或用途。

提供了示例实施例，以便本公开将会变得详尽，并且将会向本领域技术人员充分地传达其范围。阐述了众多的特定细节如特定部件、装置和方法的例子，以提供对本公开的实施例的详尽理解。对于本领域技术人员而言将会明显的是，不需要使用特定的细节，示例实施例可以用许多不同的形式来实施，它们都不应当被解释为限制本公开的范围。在某些示例实施例中，没有详细地描述众所周知的过程、众所周知的结构和众所周知的技术。

如图1所示，根据本公开的实施例的图像处理方法开始于步骤S110。在步骤S110中，接收图像数据。

接下来，在步骤S120中，由点噪声滤波器对图像数据进行处理，以去除图像数据中的高频噪声。

接下来，在步骤S130中，由双边滤波器对图像数据进行处理，以去除图像数据中的低频噪声。

接下来，在步骤S140中，由低通滤波器对图像数据进行处理，以从图像数据中获得低频图像数据。

接下来，在步骤S150中，从图像数据中减去低频图像数据以获得高频图像数据。

接下来，在步骤S160中，通过放大器对高频图像数据进行放大，以获得放大的高频图像数据。

最后，在步骤S170中，将放大的高频图像数据与低频图像数据相加，以获得锐化的图像数据。

在根据本公开的实施例的图像处理方法中，使用点噪声滤波器可以去除图像数据中的高频噪声，并且使用双边滤波器可以去除图像数据中的低频噪声。这样一来，就可以有效地去除接收的图像数据中的噪声，从而得到高质量的重构图像。

根据本公开的实施例的图像处理方法可以通过如图2所示的根据本公开的实施例的图像处理系统200来执行。如图2所示，图像处理系统200至少可以包括输入单元210、点噪声滤波器220、双边滤波器240、低通滤波器260、减法单元270、放大器280和加法单元290。

另外，图像处理系统200还可以包括开关S1-S4、低频图像缓冲器A、高频图像缓冲器B和锐化图像缓冲器C等。

在图2中，开关S1可以与接触点a和b中之一接触，开关S2可以与接触点c和d中之一接触，开关S3可以与接触点e接触，并且开关S4可以与接触点f接触。例如，当开关S1与接触点a相接触时，可以称之为开关S1与接触点a接通。而当开关S1与接触点a不接触时，可以称之为开关S1与接触点a断开。这对于其它的开关与接触点之间的关系同样成立。

下面将会详细地描述图像处理系统200的操作。

当执行如图1所示的根据本公开的实施例的图像处理方法时，开关S1与接触点a接通而与接触点b断开，并且开关S2与接触点c接通而与接触点d断开。进一步，开关S3与接触点e接通，并且开关S4与接触点f接通。

输入单元210可以用于接收图像数据。由于开关S1与接触点a接通，所以输入单元210可以将接收到的图像数据传送到点噪声滤波器220。

当接收到由输入单元210传送的图像数据时，点噪声滤波器220可以对图像数据进行处理，以去除图像数据中的高频噪声。在这之后，点噪声滤波器220将处理过的图像数据传送到双边滤波器240。

当接收到由点噪声滤波器220传送的图像数据时，双边滤波器240可以对图像数据进行处理，以去除图像数据中的低频噪声。

由于开关S2与接触点c接通，所以双边滤波器240可以将处理过的图像数据分别传送到低通滤波器260和减法单元270。

低通滤波器260可以对由双边滤波器240传送的图像数据进行处理，以从图像数据中获得低频图像数据。低频图像数据可以存储在低频图像缓冲器A中。

进一步，减法单元270可以从由双边滤波器240传送的图像数据中减去从低频图像缓冲器A中获得的低频图像数据，以获得高频图像数据。高频图像数据可以存储在高频图像缓冲器B中。

由于开关S4与接触点f接通，所以低频图像缓冲器A可以将低频图像数据传送到加法器290。另外，由于开关S3与接触点e接通，所以高频图像缓冲器B可以将高频图像数据传送到放大器280。

放大器280可以对高频图像数据进行放大，以获得放大的高频图像数据。进一步，放大器280可以将放大的高频图像数据传送到加法器290。

然后，加法单元290可以将放大的高频图像数据与低频图像数据相加，以获得锐化的图像数据。锐化的图像数据可以存储在锐化图像缓冲器C中以便输出。

这样一来，图像处理系统200就实现了如图1所示的根据本公开的实施例的图像处理方法。由于点噪声滤波器220可以去除图像数据中的高频噪声，并且双边滤波器240可以去除图像数据中的低频噪声，所以可以有效地去除接收的图像数据中的噪声，从而得到高质量的重构图像。

然而，本公开的发明人注意到，高频图像缓冲器B中存储的高频图像数据将会被放大器280放大。虽然点噪声滤波器220和双边滤波器240会分别去除由输入单元210接收的图像数据中的高频噪声和低频噪声，但是难免会有剩余的噪声保留在高频图像数据中。这样一来，当高频图像数据被放大器280放大时，剩余的噪声也会被放大，从而影响到重构图像的质量。

为了进一步提高重构图像的质量，根据本公开的优选实施例，可以在图像处理系统200中进一步设置点噪声滤波器参数设置单元230和双边滤波器参数设置单元250，如图2所示。点噪声滤波器参数设置单元230可以设置点噪声滤波器220的可重构参数，而双边滤波器参数设置单元250则可以设置双边滤波器240的可重构参数。换言之，可以将点噪声滤波器220和双边滤波器240的参数设置成可重构的，以便进一步去除高频图像数据中的噪声。

这样一来，就可以将图像处理系统200的操作划分成两个阶段：图像数据处理和高频图像数据处理。如下的表1示出了开关S1-S4在图像处理系统200的不同操作阶段的接通/断开状态。

表1

在图像数据处理阶段，如表1所示，开关S1与接触点a接通而与接触点b断开，并且开关S2与接触点c接通而与接触点d断开。进一步，开关S3与接触点e断开，并且开关S4与接触点f断开。

参考图2，在图像数据处理阶段，类似地，输入单元210可以用于接收图像数据。由于开关S1与接触点a接通，所以输入单元210可以将接收到的图像数据传送到点噪声滤波器220。

当接收到由输入单元210传送的图像数据时，点噪声滤波器220可以对图像数据进行处理，以去除图像数据中的高频噪声。在这之后，点噪声滤波器220将处理过的图像数据传送到双边滤波器240。

当接收到由点噪声滤波器220传送的图像数据时，双边滤波器240可以对图像数据进行处理，以去除图像数据中的低频噪声。

由于开关S2与接触点c接通，所以双边滤波器240可以将处理过的图像数据分别传送到低通滤波器260和减法单元270。

低通滤波器260可以对由双边滤波器240传送的图像数据进行处理，以从图像数据中获得低频图像数据。低频图像数据可以存储在低频图像缓冲器A中。

进一步，减法单元270可以从由双边滤波器240传送的图像数据中减去从低频图像缓冲器A中获得的低频图像数据，以获得高频图像数据。高频图像数据可以存储在高频图像缓冲器B中。

然后，在放大器280对高频图像数据进行放大之前，图像处理系统200的操作转换到高频图像数据处理阶段。在高频图像数据处理阶段，如表1所示，开关S1与接触点a断开而与接触点b接通，并且开关S2与接触点c断开而与接触点d接通。进一步，开关S3与接触点e接通，并且开关S4与接触点f接通。

参考图2，在高频图像数据处理阶段，点噪声滤波器参数设置单元230例如可以将点噪声滤波器220的可重构参数设置从第一值为第二值。在这之后，点噪声滤波器220可以对高频图像数据进行处理，以进一步去除高频图像数据中的高频噪声。然后，点噪声滤波器220将处理过的高频图像数据传送到双边滤波器240。

接下来，双边滤波器参数设置单元250例如可以将双边滤波器240的可重构参数从第三值设置为第四值。在这之后，双边滤波器240可以对接收到的高频图像数据进行处理，以进一步去除高频图像数据中的低频噪声。

然后，由于开关S2与接触点d接通，所以双边滤波器240可以将处理过的高频图像数据传送并存储到高频图像数据缓冲器B中。

接下来，由于开关S4与接触点f接通，所以低频图像缓冲器A可以将低频图像数据传送到加法器290。另外，由于开关S3与接触点e接通，所以高频图像缓冲器B可以将高频图像数据传送到放大器280。

放大器280可以对高频图像数据进行放大，以获得放大的高频图像数据。要注意的是，此时的高频图像数据中的噪声已被进一步去除。进一步，放大器280可以将放大的高频图像数据传送到加法器290。

然后，加法单元290可以将放大的高频图像数据与低频图像数据相加，以获得锐化的图像数据。锐化的图像数据可以存储在锐化图像缓冲器C中以便输出。

这样一来，在图像数据处理阶段，点噪声滤波器220可以去除图像数据中的高频噪声，并且双边滤波器240可以去除图像数据中的低频噪声。进一步，在高频图像数据处理阶段，点噪声滤波器220可以进一步去除高频图像数据中的高频噪声，并且双边滤波器240可以进一步去除高频图像数据中的低频噪声。因此，可以更加有效地去除接收的图像数据中的噪声，从而得到更高质量的重构图像。

为了更好地理解本公开的技术方案，下面针对图2所示的图像处理系统200的相应部件进行更加详细地描述。

首先对点噪声滤波器220进行描述。点噪声滤波器220可以将高频椒盐噪声从信号中分开。基本的点噪声滤波思想基于如图3A和3B所示的椒盐噪声滤波。在图3A中，像素X0是将要被滤波的当前像素，而像素X1-X8则是相邻于当前像素X0的相邻像素。点噪声滤波器220执行的操作可以分为两个阶段：确定当前像素是否需要进行滤波的阶段以及施加滤波算法的阶段。下面首先描述确定当前像素是否需要进行滤波的阶段。

当点噪声滤波器220对图像数据进行处理时，点噪声滤波器220可以选择图像数据中的一个像素作为当前像素X0。然后，点噪声滤波器220可以计算当前像素X0的像素值与相邻像素X1-X8中的每一个的像素值之间的差的绝对值，亦即计算|X0-X1|,|X0-X2|,|X0-X3|,|X0-X4|,|X0-X5|,|X0-X6|,|X0-X7|和|X0-X8|。

如果|X0-Xi|（i=1，2，3，…，8）中的最小值大于预定阈值Thd1，则当前像素X0成为将要被滤波的候选像素。否则，不需要对当前像素X0进行滤波。预定阈值Thd1被认为是点噪声滤波器220的可重构参数的第一值。

换言之，如果|X0-Xi|（i=1，2，3，…，8）中的最小值大于第一值，则继续处理当前像素X0，否则停止处理当前像素X0。

进一步，如果|X0-Xi|（i=1，2，3，…，8）当中大于预定阈值Thd1的数目为7个，则检查是否存在连续噪声点。

例如，如图4所示，如果当前像素X0的像素值与相邻像素X8的像素值之间的差的绝对值不大于预定阈值Thd1，并且当前像素X0的像素值与相邻像素X1-X7的像素值之间的差的绝对值全都大于预定阈值Thd1，则确定当前像素X0与相邻像素X8是否构成连续噪声点。如果当前像素X0与相邻像素X8构成连续噪声点，则相邻像素X8不参与对当前像素X0的继续处理。亦即，对于当前像素X0而言，相邻像素X8不是它的可用相邻像素中之一。

参考图4，确定当前像素X0与相邻像素X8是否构成连续噪声点的具体方法如下。首先，计算像素X8的像素值与相邻于像素X8的相邻像素X0、X5、X7和X9-X13中的每一个的像素值之间的差的绝对值。如果除了像素X8的像素值与当前像素X0的像素值之间的差的绝对值之外，像素X8的像素值与其它像素X5、X7和X9-X13的像素值之间的差的绝对值全都大于预定阈值Thd1，则确定当前像素X0与相邻像素X8构成连续噪声点。

上面描述了确定当前像素X0是否需要进行滤波的阶段。接下来描述点噪声滤波器220施加滤波算法的阶段。

首先，计算相邻于当前像素X0的相邻像素X1-X8中的当前像素X0的上/下方向、左/右方向、左下/右上方向、左上/右下方向、右/上方向、左/上方向、右/下方向和左/下方向中的每一个的两个像素的像素值之间的差的绝对值作为相邻像素差绝对值，如图3B所示。

然后，求取相邻像素差绝对值为最小的两个像素的像素值的平均值，作为处理后的当前像素X0的像素值。

具体地，如果当前像素X0与相邻像素X8不构成连续噪声点，则

|X_i-X_j|=min(|X2-X7|,|X4-X5|,|X3-X6|,|X2-X4|,|X2-X5|,|X4-X7|,|X5-X7|,|X1-X8|)    （1）

在上面的公式（1）中，

|X2-X7|表示当前像素X0的上/下方向的两个像素X2和X7的像素值之间的差的绝对值；

|X4-X5|表示当前像素X0的左/右方向的两个像素X4和X5的像素值之间的差的绝对值；

|X3-X6|表示当前像素X0的左下/右上方向的两个像素X6和X3的像素值之间的差的绝对值；

|X2-X4|表示当前像素X0的上/左方向的两个像素X2和X4的像素值之间的差的绝对值；

|X2-X5|表示当前像素X0的上/右方向的两个像素X2和X5的像素值之间的差的绝对值；

|X4-X7|表示当前像素X0的下/左方向的两个像素X7和X4的像素值之间的差的绝对值；

|X5-X7|表示当前像素X0的下/右方向的两个像素X7和X5的像素值之间的差的绝对值；以及

|X1-X8|表示当前像素X0的左上/右下方向的两个像素X1和X8的像素值之间的差的绝对值。

另外，|X_i-X_j|表示以上相邻像素差绝对值为最小的两个像素的像素值。进而，处理后的当前像素X0的像素值为X0=(1/2)*|X_i-X_j|。

另一方面，如果当前像素X0与相邻像素X8构成连续噪声点，则

|X_i-X_j|=min(|X2-X7|,|X4-X5|,|X3-X6|,|X2-X4|,|X2-X5|,|X4-X7|,|X5-X7|)    （2）

并且处理后的当前像素X0的像素值为X0=(1/2)*|X_i-X_j|。亦即，如果当前像素X0与相邻像素X8构成连续噪声点，则相邻像素X8不参与对当前像素X0的继续处理。

接下来对双边滤波器240进行描述。双边滤波器240是边缘保持且噪声减少的平滑滤波器。当双边滤波器240执行操作时，图像中的每个像素处的强度值由来自附近像素的强度值的加权平均值替换。权重基于高斯分布。重要的是，权重不仅取决于欧几里得距离，而且还取决于辐射测量差（例如颜色强度或Z距离的范围之差）。通过系统地循环通过每个像素并且相应地根据相邻像素的权重，这保留了锐化的边缘。

具体地，由双边滤波器240处理过的点（x，y）处的像素的强度值可以表示如下：

$p^{\′}(x,y)=\frac{\underset{(i,j)\∈S_{x,y}}{\mathrm{\Σ}}w(i,j)p(i,j)}{\underset{(i,j)\∈S_{x,y}}{\mathrm{\Σ}}w(i,j)}---\left(3\right)$

w(i,j)＝w_s(i,j)w_r(i,j)    （4）

$w_s(i,j)=e^{(-1)*\frac{{|i-x|}^2+{|j-y|}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_s}^2}}---\left(5\right)$

$w_r(i,j)=e^{(-1)*\frac{{|f(i,j)-f(x,y)|}^2}{2{{\mathrm{\σ}}_s}^2}}---\left(6\right)$

在上面的公式（3）中，S_x,y表示以点（x，y）为中心的由（2N+1）×（2N+1）个像素构成的区域，其中N为非负整数。在公式（3）中，点（i，j）表示区域S_x,y中的任意一个点，p（i，j）表示点（i，j）处的像素的强度值，而w（i，j）则表示点（i，j）的权重。另外，权重w（i，j）可以通过公式（4）-（6）来计算。

从以上的描述中可以看出，双边滤波器240由3个参数控制：滤波宽度N、公式（5）中的参数σ_s和公式（6）中的参数σ_r。较大的参数N将会导致更加平滑的图像。参数σ_s和σ_r分别控制了空间相邻因数w_s和亮度相似度因数w_r。考虑到计算的复杂性，公式（5）和（6）也可以进一步简化。

根据本公开的优选实施例，参数N可以被认为是双边滤波器240的可重构参数的第三值，而参数σ_s和σ_r则可以保持不变。具体地，当双边滤波器240对图像数据进行处理时，双边滤波器240可以选择图像数据中的一个像素作为当前像素。接下来，在以当前像素为中心的由（2N+1）×（2N+1）个像素构成的区域内，为每个像素设置加权因子。加权因子例如可以通过上面的公式（4）-（6）来计算。最后，双边滤波器240可以将区域内的每个像素的像素值与相应的加权因子的乘积之和除以加权因子之和，作为处理后的当前像素的像素值。

接下来对获得低频图像数据和高频图像数据的操作进行描述。获得低频图像数据和高频图像数据的操作将会使用低通滤波器260。这里可以使用不同种类的低通滤波器来分离低频图像数据和高频图像数据。

首先，例如如图3A所示，选择像素X0作为当前像素，而像素X1-X8则是当前像素X0的相邻像素。典型地，可以通过以下公式（7）和（8）来计算低频图像数据X0_lf和高频图像数据X0_hf：

${X0}_{\mathrm{lf}}=\frac{1}{8}\underset{i=0}{\overset{8}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Xi}---\left(7\right)$

X0_hf＝X0-X0_lf    （8）

要注意的是在公式（8）中，高频图像数据X0_hf既可以是正值，也可以是负值。

接下来描述放大器280。假定使用8位的像素精度，则像素的动态范围为[0,255]。而且，它的低频部分的动态范围为[0,255]，而高频部分的动态范围则为[-255,255]。整个范围内的数据的简单放大导致高频图像数据的新范围远大于[-255,255]，这是晕圈问题的主要因素。

为了解决这个问题，可以使用非线性函数或分段线性函数来放大高频图像数据，如图5A和5B所示。具体地，如图5A所示，放大器280可以使用非线性函数来放大高频图像数据，该非线性函数在以原点为中心的中间部分的斜率大于两端部分的斜率。另外如图5B所示，放大器280可以使用分段线性函数来放大高频图像数据，该分段线性函数的中间分段部分的斜率大于两端分段部分的斜率。这里，分段线性函数的中间分段部分的斜率应当大于1。

进一步，如上面提到的那样，根据本公开的优选实施例，可以在放大高频图像数据之前，使用点噪声滤波器参数设置单元230将点噪声滤波器220的可重构参数从第一值设置为第二值，并且使用双边滤波器参数设置单元250将双边滤波器240的可重构参数从第三值设置为第四值，从而进一步去除高频图像数据中的噪声。接下来，对高频图像数据处理的阶段进行描述。

首先描述点噪声滤波器220对高频图像数据进行的处理。此时，点噪声滤波器220的可重构参数已从第一值设置为第二值。

同样地，参考图3A和3B，像素X0是将要被滤波的当前像素，而像素X1-X8则是相邻于当前像素X0的相邻像素。点噪声滤波器220执行的操作同样可以分为两个阶段：确定当前像素是否需要进行滤波的阶段以及施加滤波算法的阶段。下面首先描述确定当前像素是否需要进行滤波的阶段。

当点噪声滤波器220对高频图像数据进行处理时，点噪声滤波器220可以选择高频图像数据中的一个像素作为当前像素X0。然后，点噪声滤波器220可以计算当前像素X0的像素值与相邻像素X1-X8中的每一个的像素值之间的差的绝对值，亦即计算|X0-X1|,|X0-X2|,|X0-X3|,|X0-X4|,|X0-X5|,|X0-X6|,|X0-X7|和|X0-X8|。

如果|X0-Xi|（i=1，2，3，…，8）中的最小值大于预定阈值Thd2，则当前像素X0成为将要被滤波的候选像素。否则，不需要对当前像素X0进行滤波。预定阈值Thd2被认为是点噪声滤波器220的可重构参数的第二值，并且预定阈值Thd2小于预定阈值Thd1。

换言之，如果|X0-Xi|（i=1，2，3，…，8）中的最小值大于第二值，则继续处理当前像素X0，否则停止处理当前像素X0。

进一步，如果|X0-Xi|（i=1，2，3，…，8）当中大于预定阈值Thd2的数目为7个，则检查是否存在连续噪声点。

例如，如图4所示，如果当前像素X0的像素值与相邻像素X8的像素值之间的差的绝对值不大于预定阈值Thd2，并且当前像素X0的像素值与相邻像素X1-X7的像素值之间的差的绝对值全都大于预定阈值Thd2，则确定当前像素X0与相邻像素X8是否构成连续噪声点。如果当前像素X0与相邻像素X8构成连续噪声点，则相邻像素X8不参与对当前像素X0的继续处理。亦即，对于当前像素X0而言，相邻像素X8不是它的可用相邻像素中之一。

参考图4，确定当前像素X0与相邻像素X8是否构成连续噪声点的具体方法如下。首先，计算像素X8的像素值与相邻于像素X8的相邻像素X0、X5、X7和X9-X13中的每一个的像素值之间的差的绝对值。如果除了像素X8的像素值与当前像素X0的像素值之间的差的绝对值之外，像素X8的像素值与其它像素X5、X7和X9-X13的像素值之间的差的绝对值全都大于预定阈值Thd2，则确定当前像素X0与相邻像素X8构成连续噪声点。

由上面的描述可以看出，在确定当前像素是否需要进行滤波的阶段，除了将预定阈值Thd1替换成预定阈值Thd2之外，处理高频图像数据的步骤与处理图像数据的步骤可以基本上相同。

进一步，在施加滤波算法的阶段，处理高频图像数据的步骤与处理图像数据的步骤可以完全相同，因此这里不再赘述。

接下来描述双边滤波器240对高频图像数据进行的处理。此时，双边滤波器240的可重构参数已从第三值设置为第四值。

相应地，由双边滤波器240处理过的点（x，y）处的像素的强度值可以通过上面的公式（3）至（6）来表示。但是在公式（3）中，S_x,y表示以点（x，y）为中心的由（2N’+1）×（2N’+1）个像素构成的区域，其中N’为非负整数。参数N’可以被认为是双边滤波器240的可重构参数的第四值，并且该第四值小于上面描述的第三值亦即参数N。

具体地，当双边滤波器240对高频图像数据进行处理时，双边滤波器240可以选择高频图像数据中的一个像素作为当前像素。接下来，在以当前像素为中心的由（2N’+1）×（2N’+1）个像素构成的区域内，为每个像素设置加权因子。加权因子例如可以通过上面的公式（4）-（6）来计算。最后，双边滤波器240可以将区域内的每个像素的像素值与相应的加权因子的乘积之和除以加权因子之和，作为处理后的当前像素的像素值。

上面选择的区域是以当前像素为中心的由（2N’+1）×（2N’+1）个像素构成的正方形区域。然而，更加优选地，当双边滤波器240对高频图像数据进行处理时，可以根据边缘信息来提议具有不同形状的区域。基本的规则是只有边缘上的相邻像素才参与计算。例如如图6所示，如果当前像素X0处于被着色为灰色的边缘上，则这个边缘上的像素参与计算。如果当前像素X0并不属于任何边缘，则不进行滤波。另外，可以假定N’的值不大于2。

可以通过高频图像数据来判断某个点是否属于边缘。最简单的判断方法如下：如果某个点的高频部分不为零，则判断该点属于一个边缘。否则，判断该点不属于任何边缘。例如在图6中，X0为当前像素，像素X1-X6为非零像素，并且它们构成一个边缘。尽管像素X7-X9构成了另一个边缘，但是只有像素X1-X6被选择以参与滤波。

另外，如果当前像素及其可用相邻像素（例如在图6中，当前像素为X0，并且其可用相邻像素为X1-X6）的方差小于预定阈值，则当前像素的滤波也可以跳过。

显然，根据本公开的图像处理方法的各个操作过程可以以存储在各种机器可读的存储介质中的计算机可执行程序的方式实现。

而且，本公开的目的也可以通过下述方式实现：将存储有上述可执行程序代码的存储介质直接或者间接地提供给系统或设备，并且该系统或设备中的计算机或者中央处理单元（CPU）读出并执行上述程序代码。此时，只要该系统或者设备具有执行程序的功能，则本公开的实施方式不局限于程序，并且该程序也可以是任意的形式，例如，目标程序、解释器执行的程序或者提供给操作系统的脚本程序等。

上述这些机器可读存储介质包括但不限于：各种存储器和存储单元，半导体设备，磁盘单元例如光、磁和磁光盘，以及其它适于存储信息的介质等。

另外，计算机通过连接到因特网上的相应网站，并且将依据本公开的计算机程序代码下载和安装到计算机中然后执行该程序，也可以实现本公开的技术方案。

图7为其中可以实现根据本公开的实施例的图像处理方法和系统的通用个人计算机的示例性结构的框图。

如图7所示，CPU1301根据只读存储器(ROM)1302中存储的程序或从存储部分1308加载到随机存取存储器(RAM)1303的程序执行各种处理。在RAM1303中，也根据需要存储当CPU1301执行各种处理等等时所需的数据。CPU1301、ROM1302和RAM1303经由总线1304彼此连接。输入/输出接口1305也连接到总线1304。

下述部件连接到输入/输出接口1305：输入部分1306（包括键盘、鼠标等等）、输出部分1307（包括显示器，比如阴极射线管(CRT)、液晶显示器(LCD)等，以及扬声器等）、存储部分1308（包括硬盘等）、通信部分1309（包括网络接口卡比如LAN卡、调制解调器等）。通信部分1309经由网络比如因特网执行通信处理。根据需要，驱动器1310也可连接到输入/输出接口1305。可拆卸介质1311比如磁盘、光盘、磁光盘、半导体存储器等等根据需要被安装在驱动器1310上，使得从中读出的计算机程序根据需要被安装到存储部分1308中。

在通过软件实现上述系列处理的情况下，从网络比如因特网或存储介质比如可拆卸介质1311安装构成软件的程序。

本领域的技术人员应当理解，这种存储介质不局限于图7所示的其中存储有程序、与设备相分离地分发以向用户提供程序的可拆卸介质1311。可拆卸介质1311的例子包含磁盘(包含软盘(注册商标))、光盘(包含光盘只读存储器(CD-ROM)和数字通用盘(DVD))、磁光盘（包含迷你盘(MD)(注册商标))和半导体存储器。或者，存储介质可以是ROM1302、存储部分1308中包含的硬盘等等，其中存有程序，并且与包含它们的设备一起被分发给用户。

在本公开的系统和方法中，显然，各部件或各步骤是可以分解和/或重新组合的。这些分解和/或重新组合应视为本公开的等效方案。并且，执行上述系列处理的步骤可以自然地按照说明的顺序按时间顺序执行，但是并不需要一定按照时间顺序执行。某些步骤可以并行或彼此独立地执行。

以上虽然结合附图详细描述了本公开的实施例，但是应当明白，上面所描述的实施方式只是用于说明本公开，而并不构成对本公开的限制。对于本领域的技术人员来说，可以对上述实施方式作出各种修改和变更而没有背离本公开的实质和范围。因此，本公开的范围仅由所附的权利要求及其等效含义来限定。

关于包括以上实施例的实施方式，还公开下述的附记：

附记1.一种图像处理方法，包括：

接收图像数据；

由点噪声滤波器对所述图像数据进行处理，以去除所述图像数据中的高频噪声；

由双边滤波器对所述图像数据进行处理，以去除所述图像数据中的低频噪声；

由低通滤波器对所述图像数据进行处理，以从所述图像数据中获得低频图像数据；

从所述图像数据中减去所述低频图像数据以获得高频图像数据；

通过放大器对所述高频图像数据进行放大，以获得放大的高频图像数据；以及

将放大的高频图像数据与所述低频图像数据相加，以获得锐化的图像数据。

附记2．根据附记1所述的方法，其中，在通过所述放大器对所述高频图像数据进行放大之前，所述方法进一步包括：

将所述点噪声滤波器的可重构参数从第一值设置为第二值；

由所述点噪声滤波器对所述高频图像数据进行处理，以去除所述高频图像数据中的高频噪声；

将所述双边滤波器的可重构参数从第三值设置为第四值；以及

由所述双边滤波器对所述高频图像数据进行处理，以去除所述高频图像数据中的低频噪声。

附记3．根据附记1所述的方法，其中，由所述点噪声滤波器对所述图像数据进行处理包括：

选择所述图像数据中的一个像素作为当前像素；

计算所述当前像素的像素值与相邻于所述当前像素的相邻像素中的每一个的像素值之间的差的绝对值；以及

如果所述绝对值中的最小值大于所述点噪声滤波器的可重构参数的第一值，则继续处理所述当前像素，否则停止处理所述当前像素。

附记4．根据附记3所述的方法，其中，由所述点噪声滤波器对所述图像数据进行处理进一步包括：

如果所述当前像素的像素值与所述相邻像素中的第一像素的像素值之间的差的绝对值不大于所述第一值，并且所述当前像素的像素值与所述相邻像素中的其它像素的像素值之间的差的绝对值全都大于所述第一值，则确定所述当前像素与所述第一像素是否构成连续噪声点；以及

如果所述当前像素与所述第一像素构成连续噪声点，则所述第一像素不参与对所述当前像素的继续处理。

附记5．根据附记4所述的方法，其中，确定所述当前像素与所述第一像素是否构成连续噪声点包括：

计算所述第一像素的像素值与相邻于所述第一像素的相邻像素中的每一个的像素值之间的差的绝对值；以及

如果除了所述第一像素的像素值与所述当前像素的像素值之间的差的绝对值之外，所述第一像素的像素值与相邻于所述第一像素的相邻像素中的其它像素的像素值之间的差的绝对值全都大于所述第一值，则确定所述当前像素与所述第一像素构成连续噪声点。

附记6．根据附记4所述的方法，其中，由所述点噪声滤波器对所述图像数据进行处理进一步包括：

计算相邻于所述当前像素的相邻像素中的所述当前像素的上/下方向、左/右方向、左下/右上方向、左上/右下方向、右/上方向、左/上方向、右/下方向和左/下方向中的每一个的两个像素的像素值之间的差的绝对值作为相邻像素差绝对值；以及

求取所述相邻像素差绝对值为最小的两个像素的像素值的平均值，作为处理后的所述当前像素的像素值。

附记7．根据附记1所述的方法，其中，由所述双边滤波器对所述图像数据进行处理包括：

选择所述图像数据中的一个像素作为当前像素；

在以所述当前像素为中心的由（2N+1）×（2N+1）个像素构成的区域内，为每个像素设置加权因子，其中N为非负整数并且是所述双边滤波器的可重构参数的第三值；以及

将所述区域内的每个像素的像素值与相应的加权因子的乘积之和除以加权因子之和，作为处理后的所述当前像素的像素值。

附记8．根据附记1所述的方法，其中，所述放大器使用非线性函数来放大所述高频图像数据，并且所述非线性函数在以原点为中心的中间部分的斜率大于两端部分的斜率。

附记9．根据附记1所述的方法，其中，所述放大器使用分段线性函数来放大所述高频图像数据，并且所述分段线性函数的中间分段部分的斜率大于两端分段部分的斜率。

附记10．根据附记2所述的方法，其中，由所述点噪声滤波器对所述高频图像数据进行处理包括：

选择所述高频图像数据中的一个像素作为当前像素；

计算所述当前像素的像素值与相邻于所述当前像素的相邻像素中的每一个的像素值之间的差的绝对值；以及

如果所述绝对值中的最小值大于比所述第一值小的所述第二值，则继续处理所述当前像素，否则停止处理所述当前像素。

附记11．根据附记10所述的方法，其中，由所述点噪声滤波器对所述高频图像数据进行处理进一步包括：

如果所述当前像素的像素值与所述相邻像素中的第二像素的像素值之间的差的绝对值不大于所述第二值，并且所述当前像素的像素值与所述相邻像素中的其它像素的像素值之间的差的绝对值全都大于所述第二值，则确定所述当前像素与所述第二像素是否构成连续噪声点；以及

如果所述当前像素与所述第二像素构成连续噪声点，则所述第二像素不参与对所述当前像素的继续处理。

附记12．根据附记11所述的方法，其中，确定所述当前像素与所述第二像素是否构成连续噪声点包括：

计算所述第二像素的像素值与相邻于所述第二像素的相邻像素中的每一个的像素值之间的差的绝对值；以及

如果除了所述第二像素的像素值与所述当前像素的像素值之间的差的绝对值之外，所述第二像素的像素值与相邻于所述第二像素的相邻像素中的其它像素的像素值之间的差的绝对值全都大于所述第二值，则确定所述当前像素与所述第二像素构成连续噪声点。

附记13．根据附记11所述的方法，其中，由所述点噪声滤波器对所述高频图像数据进行处理进一步包括：

计算相邻于所述当前像素的相邻像素中的所述当前像素的上/下方向、左/右方向、左下/右上方向、左上/右下方向、右/上方向、左/上方向、右/下方向和左/下方向中的每一个的两个像素的像素值之间的差的绝对值作为相邻像素差绝对值；以及

求取所述相邻像素差绝对值为最小的两个像素的像素值的平均值，作为处理后的所述当前像素的像素值。

附记14．根据附记2所述的方法，其中，由所述双边滤波器对所述高频图像数据进行处理包括：

选择所述高频图像数据中的一个像素作为当前像素；

在以所述当前像素为中心的由（2N’+1）×（2N’+1）个像素构成的区域内，为每个像素设置加权因子，其中N’为非负整数并且是所述双边滤波器的可重构参数的第四值，并且所述第四值小于所述第三值；以及

将所述区域内的每个像素的像素值与相应的加权因子的乘积之和除以加权因子之和，作为处理后的所述当前像素的像素值。

附记15．一种图像处理系统，包括：

输入单元，用于接收图像数据；

点噪声滤波器，用于对所述图像数据进行处理，以去除所述图像数据中的高频噪声；

双边滤波器，用于对所述图像数据进行处理，以去除所述图像数据中的低频噪声；

低通滤波器，用于对所述图像数据进行处理，以从所述图像数据中获得低频图像数据；

减法单元，用于从所述图像数据中减去所述低频图像数据以获得高频图像数据；

放大器，用于对所述高频图像数据进行放大，以获得放大的高频图像数据；以及

加法单元，用于将放大的高频图像数据与所述低频图像数据相加，以获得锐化的图像数据。

附记16．根据附记15所述的系统，进一步包括：

点噪声滤波器参数设置单元，用于设置所述点噪声滤波器的可重构参数；以及

双边滤波器参数设置单元，用于设置所述双边滤波器的可重构参数，

其中，在所述放大器对所述高频图像数据进行放大之前，

所述点噪声滤波器参数设置单元将所述点噪声滤波器的可重构参数设置从第一值为第二值，

所述点噪声滤波器对所述高频图像数据进行处理，以去除所述高频图像数据中的高频噪声，

所述双边滤波器参数设置单元将所述双边滤波器的可重构参数从第三值设置为第四值，并且

所述双边滤波器对所述高频图像数据进行处理，以去除所述高频图像数据中的低频噪声。

附记17．根据附记16所述的系统，其中，当所述点噪声滤波器对所述高频图像数据进行处理时，所述点噪声滤波器配置成：

选择所述高频图像数据中的一个像素作为当前像素；

计算所述当前像素的像素值与相邻于所述当前像素的相邻像素中的每一个的像素值之间的差的绝对值；以及

如果所述绝对值中的最小值大于比所述第一值小的所述第二值，则继续处理所述当前像素，否则停止处理所述当前像素。

附记18．根据附记16所述的系统，其中，当所述双边滤波器对所述高频图像数据进行处理时，所述双边滤波器配置成：

选择所述高频图像数据中的一个像素作为当前像素；

在以所述当前像素为中心的由（2N’+1）×（2N’+1）个像素构成的区域内，为每个像素设置加权因子，其中N’为非负整数并且是所述双边滤波器的可重构参数的第四值，并且所述第四值小于所述第三值；以及

将所述区域内的每个像素的像素值与相应的加权因子的乘积之和除以加权因子之和，作为处理后的所述当前像素的像素值。

附记19．一种程序产品，包括存储在其中的机器可读指令代码，其中，所述指令代码当由计算机读取和执行时，能够使所述计算机执行根据附记1-14中任何一项所述的方法。

附记20．一种机器可读存储介质，其上携带有根据附记19所述的程序产品。

Claims (10)

1.一种图像处理方法，包括：

接收图像数据；

由点噪声滤波器对所述图像数据进行处理，以去除所述图像数据中的高频噪声；

由双边滤波器对所述图像数据进行处理，以去除所述图像数据中的低频噪声；

由低通滤波器对所述图像数据进行处理，以从所述图像数据中获得低频图像数据；

从所述图像数据中减去所述低频图像数据以获得高频图像数据；

通过放大器对所述高频图像数据进行放大，以获得放大的高频图像数据；以及

将放大的高频图像数据与所述低频图像数据相加，以获得锐化的图像数据。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，在通过所述放大器对所述高频图像数据进行放大之前，所述方法进一步包括：

将所述点噪声滤波器的可重构参数从第一值设置为第二值；

由所述点噪声滤波器对所述高频图像数据进行处理，以去除所述高频图像数据中的高频噪声；

将所述双边滤波器的可重构参数从第三值设置为第四值；以及

由所述双边滤波器对所述高频图像数据进行处理，以去除所述高频图像数据中的低频噪声。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，由所述点噪声滤波器对所述图像数据进行处理包括：

选择所述图像数据中的一个像素作为当前像素；

计算所述当前像素的像素值与相邻于所述当前像素的相邻像素中的每一个的像素值之间的差的绝对值；以及

如果所述绝对值中的最小值大于所述点噪声滤波器的可重构参数的第一值，则继续处理所述当前像素，否则停止处理所述当前像素。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，由所述点噪声滤波器对所述图像数据进行处理进一步包括：

如果所述当前像素的像素值与所述相邻像素中的第一像素的像素值之间的差的绝对值不大于所述第一值，并且所述当前像素的像素值与所述相邻像素中的其它像素的像素值之间的差的绝对值全都大于所述第一值，则确定所述当前像素与所述第一像素是否构成连续噪声点；以及

如果所述当前像素与所述第一像素构成连续噪声点，则所述第一像素不参与对所述当前像素的继续处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，确定所述当前像素与所述第一像素是否构成连续噪声点包括：

计算所述第一像素的像素值与相邻于所述第一像素的相邻像素中的每一个的像素值之间的差的绝对值；以及

如果除了所述第一像素的像素值与所述当前像素的像素值之间的差的绝对值之外，所述第一像素的像素值与相邻于所述第一像素的相邻像素中的其它像素的像素值之间的差的绝对值全都大于所述第一值，则确定所述当前像素与所述第一像素构成连续噪声点。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，由所述双边滤波器对所述图像数据进行处理包括：

选择所述图像数据中的一个像素作为当前像素；

在以所述当前像素为中心的由（2N+1）×（2N+1）个像素构成的区域内，为每个像素设置加权因子，其中N为非负整数并且是所述双边滤波器的可重构参数的第三值；以及

将所述区域内的每个像素的像素值与相应的加权因子的乘积之和除以加权因子之和，作为处理后的所述当前像素的像素值。

7.根据权利要求2所述的方法，其中，由所述点噪声滤波器对所述高频图像数据进行处理包括：

选择所述高频图像数据中的一个像素作为当前像素；

计算所述当前像素的像素值与相邻于所述当前像素的相邻像素中的每一个的像素值之间的差的绝对值；以及

如果所述绝对值中的最小值大于比所述第一值小的所述第二值，则继续处理所述当前像素，否则停止处理所述当前像素。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，由所述点噪声滤波器对所述高频图像数据进行处理进一步包括：

如果所述当前像素的像素值与所述相邻像素中的第二像素的像素值之间的差的绝对值不大于所述第二值，并且所述当前像素的像素值与所述相邻像素中的其它像素的像素值之间的差的绝对值全都大于所述第二值，则确定所述当前像素与所述第二像素是否构成连续噪声点；以及

如果所述当前像素与所述第二像素构成连续噪声点，则所述第二像素不参与对所述当前像素的继续处理。

9.根据权利要求2所述的方法，其中，由所述双边滤波器对所述高频图像数据进行处理包括：

选择所述高频图像数据中的一个像素作为当前像素；

在以所述当前像素为中心的由（2N’+1）×（2N’+1）个像素构成的区域内，为每个像素设置加权因子，其中N’为非负整数并且是所述双边滤波器的可重构参数的第四值，并且所述第四值小于所述第三值；以及

将所述区域内的每个像素的像素值与相应的加权因子的乘积之和除以加权因子之和，作为处理后的所述当前像素的像素值。

10.一种图像处理系统，包括：

输入单元，用于接收图像数据；

点噪声滤波器，用于对所述图像数据进行处理，以去除所述图像数据中的高频噪声；

双边滤波器，用于对所述图像数据进行处理，以去除所述图像数据中的低频噪声；

低通滤波器，用于对所述图像数据进行处理，以从所述图像数据中获得低频图像数据；

减法单元，用于从所述图像数据中减去所述低频图像数据以获得高频图像数据；

放大器，用于对所述高频图像数据进行放大，以获得放大的高频图像数据；以及

加法单元，用于将放大的高频图像数据与所述低频图像数据相加，以获得锐化的图像数据。