CN104680484A - 一种图像增强的方法及装置 - Google Patents

Abstract

一种图像增强的方法及装置，所述方法包括：对原始图像中的像素点进行插值计算，获得该像素点的插值后的像素值，所述该像素点的插值后的像素值包括R、G和B值；基于对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值获取对应于该像素点的边缘系数，所述对应于该像素点的第一图像数据是指位于原始图像中该像素点周围的预设范围内的图像数据，所述预设范围以该像素点为中心点；基于所述对应于该像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理。该方法可以有效保证图像的增强效果。

Description

一种图像增强的方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像增强的方法及装置。

背景技术

在图像处理中，图像增强是一种常见的图像处理技术，一般是为了得到视觉效果更好的图像而进行的。图像增强，特别是图像边缘增强，是改善图像效果的常用方法。

通常情况下，在图像处理系统中，会有图像增强模块实现图像增强的处理过程，所述图像处理模块会将图像传感器所采集到的原始图像中相邻的像素点的亮度值相差较大的边缘（即景色色调突变或者物体类型的边界线）加以突出加强显示。经边缘增强后的图像能更清晰的显示出不同景色或者物体等边界。

常用的图像边缘增强的方法有很多，在对图像边缘进行增强之前，需要先对图像边缘进行检测，例如，可以采用传统的边缘检测算子提取图像的边缘，或者对原始图像进行简单的一阶微分运算，通过阈值门限分离图像的边缘和平坦区域，以实现对于凸显边缘的检测。经过边缘检测处理后的图像会有比较分明的轮廓，为了更加清晰地描绘边缘信息，可以对边缘检测过的图像利用高斯函数等进行增强运算。

但现有技术中进行图像增强，特别是图像边缘增强的过程中，会存在一些问题，例如图像边缘不清晰或者虚假边缘的问题，导致图像增强效果不好的问题。

相关技术可参考公开号为US2012328193A1美国专利申请。

发明内容

本发明解决的问题是图像增强效果不好的问题。

为解决上述问题，本发明技术方案提供一种图像增强的方法，所述方法包括：

对原始图像中的像素点进行插值计算，获得该像素点的插值后的像素值，所述该像素点的插值后的像素值包括R、G和B值；

基于对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值获取对应于该像素点的边缘系数，所述对应于该像素点的第一图像数据是指原始图像中位于该像素点周围的预设范围内的图像数据，所述预设范围以该像素点为中心点；

基于所述对应于该像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理。

可选的，所述原始图像为RAW格式的图像数据。

可选的，所述对应于该像素点的第一图像数据存储于插值模块的行缓冲中，所述预设范围小于或等于所述插值模块的行缓冲。

可选的，所述基于对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值获取对应于该像素点的边缘系数包括：

将所述对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值，按颜色信息合成为R通道、G通道和B通道的图像数据；

对所述R通道、G通道和B通道的图像数据分别进行滤波，以获取相应的滤波值；

基于所述滤波值获取对应于该像素点的边缘系数。

可选的，所述将所述对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值，按颜色信息合成为R通道、G通道和B通道的图像数据包括：

以该像素点的插值后的像素值中的R值作为所述R通道的中心点的像素值，除所述中心点外，将与所述第一图像数据中像素值为红色的像素点位置相同的R通道中的像素点的像素值，设置为第一图像数据中相应位置的像素值，将R通道中其余位置的像素值设置为0；

以该像素点的插值后的像素值中的G值作为所述G通道的中心点的像素值，除所述中心点外，将与所述第一图像数据中像素值为绿色的像素点位置相同的G通道中的像素点的像素值，设置为第一图像数据中相应位置的像素值，将G通道中其余位置的像素值设置为0；

以该像素点的插值后的像素值中的B值作为所述B通道的中心点的像素值，除所述中心点外，将与所述第一图像数据中像素值为蓝色的像素点位置相同的B通道中的像素点的像素值，设置为第一图像数据中相应位置的像素值，将B通道中其余位置的像素值设置为0。

可选的，所述滤波的方法包括高斯滤波法、双边滤波法中的至少一种。

可选的，所述对所述R通道、G通道和B通道的图像数据分别进行滤波，以获取相应的滤波值包括：

通过高斯滤波对所述R通道、G通道和B通道的图像数据分别进行滤波，以获取相应的R通道的图像数据的滤波值R_g、G通道的图像数据的滤波值G_g和B通道的图像数据的滤波值B_g；

所述基于所述滤波值获取对应于该像素点的边缘系数包括：

基于滤波值R_g、G_g、B_g确定R通道、G通道和B通道的图像数据滤波后的亮度值，将所述R通道、G通道和B通道的图像数据滤波前的亮度值与滤波后的亮度值的差值确定为对应于该像素点的边缘系数。

可选的，所述对所述R通道、G通道和B通道的图像数据分别进行滤波，以获取相应的滤波值包括：

通过高斯滤波对所述R通道、G通道和B通道的图像数据分别进行滤波，以获取相应的R通道的图像数据的滤波值R_g、G通道的图像数据的滤波值G_g和B通道的图像数据的滤波值B_g；

通过双边滤波对所述R通道、G通道和B通道的图像数据分别进行滤波，以获取相应的R通道的图像数据的滤波值R_s、G通道的图像数据的滤波值Gs和B通道的图像数据的滤波值Bs；

所述基于所述滤波值获取对应于该像素点的边缘系数包括：

基于滤波值R_g、G_g、B_g确定R通道、G通道和B通道的图像数据高斯滤波后的亮度值Y_g；

基于滤波值R_s、G_s、B_s确定R通道、G通道和B通道的图像数据双边滤波后的亮度值Y_s；

将所述双边滤波后的亮度值Y_s和高斯滤波后的亮度值Y_g的差值确定为所述对应于该像素点的边缘系数。

可选的，所述方法还包括：在获取对应于该像素点的边缘系数之后，基于所述对应于像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理之前，对所述该像素点的边缘系数进行调整。

可选的，所述对所述该像素点的边缘系数进行调整包括线性或者非线性的调整。

可选的，所述方法还包括：在获取对应于该像素点的边缘系数之后，基于所述对应于像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理之前，对该像素点进行后处理，所述后处理包括对插值后的像素点进行色彩空间转换处理。

可选的，所述基于所述对应于像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理包括：

将该像素点的插值后的R、G和B值分别加上所述对应于像素点的边缘系数作为该像素点增强处理后的像素值。

可选的，所述基于所述对应于该像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理包括：若对该像素点进行后处理之后，该像素点的像素值为YUV域的像素值，则将该像素点Y值加上所述对应于像素点的边缘系数，之后将YUV值作为该像素点增强处理后的像素值。

本发明技术方案还提供一种图像增强的装置，所述装置包括：

插值单元，适于对原始图像中的像素点进行插值计算，获得该像素点的插值后的像素值，所述该像素点的插值后的像素值包括R、G和B值；

边缘系数获取单元，适于基于对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值获取对应于该像素点的边缘系数，所述对应于该像素点的第一图像数据是指原始图像中位于该像素点周围的预设范围内的图像数据，所述预设范围以该像素点为中心点；

增强单元，基于所述对应于该像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理。

可选的，所述边缘系数获取单元包括：

合成子单元，适于将所述对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值，按颜色信息合成为R通道、G通道和B通道的图像数据；

滤波子单元，适于对所述R通道、G通道和B通道的图像数据分别进行滤波，以获取相应的滤波值；

获取子单元，适于基于所述滤波值获取对应于该像素点的边缘系数。

可选的，所述装置还包括：调整单元，适于在获取对应于该像素点的边缘系数之后，基于所述对应于像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理之前，对所述该像素点的边缘系数进行调整。

可选的，所述装置还包括：插值后处理单元，适于在获取对应于该像素点的边缘系数之后，基于所述对应于像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理之前，对该像素点进行插值后处理，所述插值后处理包括对插值后的像素点进行色彩空间转换处理。

可选的，所述增强单元，包括第一增强子单元，适于将该像素点的插值后的R、G和B值分别加上所述对应于像素点的边缘系数作为该像素点增强处理后的像素值。

可选的，所述增强单元，包括第二增强子单元，适于若对该像素点进行插值后处理之后，该像素点的像素值为YUV域的像素值，则将该像素点Y值加上所述对应于像素点的边缘系数，之后将YUV值作为该像素点增强处理后的像素值。

与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下优点：

在对图像进行增强处理时，基于对原始图像中的像素点进行插值计算后的像素值，以及对应于该像素点的第一图像数据确定用于该像素点进行增强处理的边缘系数，进而基于所述边缘系数对该像素点进行增强处理，该方法在对像素点进行增强处理的过程中，同时考虑该像素点插值后的色彩信息以及其在原始图像中该像素点周围的其它像素点的色彩信息，可以更加真实的反映图像真实的色彩信息，使得获得的图像边缘信息更加准确，可以有效保证图像的增强效果。

在对图像进行增强处理时，可以利用插值模块所计算出的插值计算结果对图像进行增强，同时可以利用存储于插值模块的行缓冲中原始图像数据（第一图像数据）进行图像增强的计算，而不用单独为图像增强而设计独立的行缓冲，可以有效节省增强电路中的所需的行缓冲电路，有效减少硬件成本。

在对图像进行增强处理时，可以基于多种滤波方法确定对应于像素点的边缘系数，例如，可以基于高斯滤波法和双边滤波法等，由于不同的滤波方法图像去噪的效果有所不同，则结合多种滤波方法，可以更加准确的确定边缘系数，图像增强的效果更好。

附图说明

图1是本发明技术方案提供的图像增强的方法的流程示意图；

图2是本发明一实施例提供的图像增强的方法的流程示意图；

图3是本发明一实施例提供的颜色值为Gb的像素点合成为R通道、G通道和B通道的图像数据的示意图；

图4是本发明一实施例提供的颜色值为Gr的像素点合成为R通道、G通道和B通道的图像数据的示意图；

图5是本发明一实施例提供的颜色值为R的像素点合成为R通道、G通道和B通道的图像数据的示意图；

图6是本发明一实施例提供的颜色值为B的像素点合成为R通道、G通道和B通道的图像数据的示意图；

图7是本发明一实施例提供的R、B、G通道的图像数据基于高斯滤波器和双边滤波器进行滤波的示意图；

图8是本发明另一实施例提供的图像增强的装置的结构示意图。

具体实施方式

现有技术中，在图像增强的过程中，特别是图像边缘增强的过程中，会出现图像边缘不清晰或者虚假边缘等导致图像增强效果不太好的问题。

为解决上述问题，本发明技术方案提供一种图像增强的方法。图1是本发明技术方案提供的图像增强的方法的流程示意图。如图1所示，首先执行步骤S101，对原始图像中的像素点进行插值计算，获得该像素点的插值后的像素值。

所述原始图像通常为RAW格式的图像数据，RAW图像为互补金属氧化物半导体（CMOS，Complementary Metal Oxide Semiconductor）或者电荷耦合元件（CCD，Charge-coupled Device）将捕捉到的光源信号转化为数字信号的原始数据，所述RAW格式的图像数据可以为Bayer格式的图像数据，也可以是包含有红、绿、蓝、青（即RGBC格式）四种色彩的图像数据格式，或者是包含有红、绿、蓝、白（即RGBW格式）四种色彩的图像数据等。所述Bayer格式等的原始图像数据中一个像素点只能感应一种颜色。

在图像数据处理过程中，会使用图像插值计算，图像插值就是一个图像数据再生的过程，由于原始图像数据中各个像素点只能感应一种颜色，即每个像素点的颜色值为单一色彩的颜色值，所以在获得原始图像数据后，会对原始图像数据进行插值，以得到全色彩的图像数据，在图像处理的其它过程中，例如图像的缩放处理、变形处理、图像恢复、图像重建等过程中皆需要插值计算，一个好的插值算法可以保证图像边缘的光滑性、图像的清晰度，可以保证插值后的图像具有较好的视觉效果，常用的插值算法例如有最邻近插值法、双线性插值法、双三次插值、小波插值、分形插值等。

在图像处理系统中，有单独的插值模块对图像数据进行插值计算，在本发明技术方案中，可以采用所述插值模块对像素点的插值计算结果，进行图像增强的计算。通常在对像素点进行插值计算时，可以依据插值模块的行缓冲区的大小，选取以进行插值的像素点为中心的预设范围内的原始图像数据，即选取对应于该像素点的第一图像数据，所述第一图像数据存储于插值模块的行缓冲中，且所述预设范围小于或等于所述插值模块的行缓冲。

基于对应于该像素点的第一图像数据对该像素点进行插值计算，可以获得该像素点的插值后的像素值，所述像素值包括R、G、B三种颜色值。

执行步骤S102，基于对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值获取对应于该像素点的边缘系数。

基于步骤S101所得到的像素点所对应的第一图像数据以及该像素点的插值后的像素，可以确定用于对该像素点进行图像增强的系数，在本发明技术方案中，将所述图像增强的系数称为对应于该像素点的边缘系数。

将所述对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值，按颜色信息合成为R通道、G通道和B通道的图像数据，对所述R通道、G通道和B通道的图像数据分别进行滤波，以获取相应的滤波值，基于所述滤波值可以获取对应于该像素点的边缘系数。

执行步骤S103，基于所述对应于该像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理。

在获得对应于该像素点的边缘系数后，可以根据像素点在进行增强处理前处于的色彩空间而进行相应的增强处理，例如，如果像素点在进行增强处理前处于RGB空间，则可以将该像素点的插值后的R、G和B值分别加上所述对应于像素点的边缘系数作为该像素点增强处理后的像素值，如果处于YUV空间，则可以将该像素点Y值加上所述对应于像素点的边缘系数，之后将YUV值作为该像素点增强处理后的像素值。

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施例做详细的说明。

在本发明提供的一实施例中，在图像处理过程中，在对图像数据进行图像边缘计算、边缘增强的过程中，可以采用如图2所示的处理流程，图2是本实施例提供的图像增强的方法的流程示意图。

在图2所示的图像增强的处理流程中，为了便于叙述，以对图像中的一个具体的像素点进行图像增强处理的流程为例进行阐述，可以理解，对于组成的图像的所有像素点均可以采用相同的方法进行图像增强的处理过程。

请参考图2，首先执行步骤S201，对原始图像中的像素点进行插值计算，获得该像素点的插值后的像素值。

在本实施例中，以原始图像数据为Bayer格式的图像数据为例进行说明，假设对于存储于插值行缓冲中的原始图像数据中的一个像素点，通过步骤S201，对其进行插值计算。

所述插值行缓冲的大小可以根据图像处理系统的实际硬件环境进行相应的设置，根据所述插值行缓冲的大小可以选取相应的插值算法对所述像素点进行插值计算。

假设所述插值行缓冲的大小为7×7，请结合参考图3，如图3所示，假设数据块301是从插值行缓冲中取出的7×7的Bayer格式的RAW数据，在数据块301中，用像素点的颜色信息和该像素点处于7×7的数据块中的行、列的位置信息（行、列的索引值）对像素点进行标识，例如，对于位于7×7的数据块中的第2列，第1行的像素点，且该像素点的颜色值为红色，则可以采用R21进行标识；对于位于7×7的数据块中的第5列，第2行的像素点，且该像素点的颜色值为蓝色，则可以采用B52进行标识，以此类推，可以对7×7的数据块中的所有像素点进行标识，在此不一一列出。

由于CCD或者CMOS图像感应器每个像素点采集到的是一个颜色值，由CCD或者CMOS图像感应器所采集的图像数据通常可以包括Gb，Gr，R和B共四种颜色的像素点，图3至图6示出了当前进行处理的像素点，即位于7×7的图像数据的中心点的像素点的颜色值分别为Gb，Gr，R和B四种颜色时图像数据的像素点的示意图。上述R代表红色，B代表蓝色，Gr代表绿红色，Gb代表绿蓝色，通常所述Gr和Gb均可称为绿色。

在图3至图6中，以G开头标示的像素点的颜色值可以为Gr或者Gb，当以G开头标示的像素点前后的像素点的颜色值为B值时，该以G开头的像素点的颜色值应该为Gb，当以G开头标示的像素点前后的像素点的颜色值为R值时，该以G开头的像素点的颜色值应该为Gr，举例来说，如图3所示，G44的前后像素点（B34和B54）的颜色值为B，则G44的颜色值应该为Gb，同理可以获得，在图4所示出的图像数据中，中心点G44的颜色值由于其前后的像素点（R34和R54）的颜色值为R，则图4中示出的G44的颜色值应该为Gr。

请参考图3，当前处理的像素点，即7×7的图像数据的中心点G44的颜色值为Gb，将数据块301称为对应于颜色值为绿色（Gb）的像素点G44的第一图像数据。

需要说明的是，在本实施例中，数据块301的大小和所述插值行缓冲的大小相同，均为7×7，在其他实施例中，对应于像素点G44的第一图像数据（即如图3所示出的数据块301中处于G44周围的图像数据）的大小也可以采用小于插值行缓冲范围的图像数据，例如基于6×6或者5×5大小的图像数据获取对应于该像素点的第一图像数据等，所述对应于像素点的第一图像数据的大小可以根据系统的处理能力、图像数据的显示效果等具体情况进行相应的设定。

对G44进行插值计算，获得G44的插值后的像素值，所述像素值包括R、G、B三种颜色值，在本实施例中，假设G44插值后的R、G、B三种颜色值分别为Ri、Gi和Bi，如图3中302所示。

执行步骤S202，基于对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值，按颜色信息合成为R通道、G通道和B通道的图像数据。

将步骤S201中所得到的数据块301和G44插值后的颜色值Ri、Gi和Bi组合在一起，并进而分成三个R、G、B三个通道。如图3所示，R通道303由数据块301中的颜色值为红色的像素点（以R开头标示的像素点）和插值后Ri值组成，其中，将与数据块301中像素值为红色的像素点位置相同的R通道中的像素点的像素值，设置为数据块301中相应位置的像素值，其余位置设置为零，将R通道303的中心点的像素值设置为Ri。

对于G通道304，如图3所示，由数据块301中的颜色值为绿色的像素点（以G开头标示的像素点）和插值后Gi值组成，其中，将与数据块301中像素值为绿色的像素点位置相同的G通道中的像素点的像素值，设置为数据块301中相应位置的像素值，其余位置设置为零，将G通道304的中心点的像素值设置为Gi。

对于B通道305，如图3所示，由数据块301中的颜色值为蓝色的像素点（以B开头标示的像素点）和插值后Bi值组成，其中，将与数据块301中像素值为蓝色的像素点位置相同的B通道中的像素点的像素值，设置为数据块301中相应位置的像素值，其余位置设置为零，将B通道305的中心点的像素值设置为Bi。

图3示出了如果当前处理的像素点，即位于图像数据的中心点的像素值为Gb的R、G、B通道的图像数据的合成的示意图，本领域技术人员可以理解，如果当前进行处理的像素点，即位于图像数据的中心点的像素值为Gr、R、或者B的颜色值时，同样可以采用上述方法按颜色信息合成为R通道、G通道和B通道的图像数据。

图4至图6示出了当前进行处理的像素点的像素值为Gr、R、和B的颜色值时，按颜色信息合成为R通道、G通道和B通道的图像数据结果。

如图4所示，数据块401为以G44为中心的7×7的图像数据，G44的颜色值为Gr，G44插值后R、G、B三种颜色值分别为Ra、Ga和Ba（如图4中402所示），则基于所述数据块401和该像素点的插值后的像素值Ra、Ga和Ba，按颜色信息可以相应的合成为如图4所示的R通道403、G通道404和B通道405的图像数据。

需要说明的是，图4中数据块401的中心点像素点的标示采用G44，可以理解，它只是用于表示数据块中处于第4列、第4行的像素点（即7×7的图像数据的中心点）的颜色值为绿色，所以用G44表示，其和图3中所示出的数据块301中的中心位置的像素点并不是指同一个像素点，G44只是用于标示其处于数据块401的位置及颜色信息。

如图5所示，数据块501为以R44为中心的7×7的图像数据，R44的颜色值为R，R44插值后R、G、B三种颜色值分别为Rb、Gb和Bb（如图5中502所示），则基于所述数据块501和该像素点的插值后的像素值Rb、Gb和Bb，按颜色信息可以相应的合成为如图5所示的R通道503、G通道504和B通道505的图像数据。

如图6所示，数据块601为以B44为中心的7×7的图像数据，B44的颜色值为B，B44插值后R、G、B三种颜色值分别为Rc、Gc和Bc（如图6中602所示），则基于所述数据块601和该像素点的插值后的像素值Rc、Gc和Bc，按颜色信息可以相应的合成为如图6所示的R通道603、G通道604和B通道605的图像数据。

至此，完成基于对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值，按颜色信息合成为R通道、G通道和B通道的图像数据的操作过程。

执行步骤S203，对所述R通道、G通道和B通道的图像数据分别进行滤波，以获取相应的滤波值。

在本实施例中，采用高斯滤波和双边滤波对步骤S202中所得到的R通道、G通道和B通道的图像数据进行滤波为例进行说明。

在对R通道、G通道和B通道的图像数据进行滤波时，各通道的数据会同时通过高斯滤波法和双边滤波法进行滤波。

以R通道为例，R通道的图像数据会通过高斯滤波法和双边滤波法进行滤波。在具体实施时，例如，可以如图7所示，可以将R通道的图像数据701送入高斯滤波器701G中进行滤波，并将所述R通道的图像数据701送入双边滤波器702S中进行滤波。R通道的图像数据通过高斯滤波法进行滤波后，会产生一个滤波值Rg，在经过双边滤波法滤波后，产生另外一个滤波值Rs。

同理，对于G通道，如图7所示，可以将G通道的图像数据702送入高斯滤波器702G中进行滤波，并将所述G通道的图像数据702送入双边滤波器702S中进行滤波。G通道的图像数据通过高斯滤波法进行滤波后，会产生一个滤波值Gg，在经过双边滤波法滤波后，产生另外一个滤波值Gs。

对于B通道，如图7所示，可以将B通道的图像数据703送入高斯滤波器703G中进行滤波，并将所述B通道的图像数据703送入双边滤波器703S中进行滤波。B通道的图像数据在高斯滤波器法进行滤波后，会产生一个滤波值B_g，在经过双边滤波法滤波后，产生另外一个滤波值B_s。

需要说明的是，在具体实施时，对于R、G和B通道在进行滤波时，可以采用不同的滤波器，如图7所示701G、702G和703G对其进行高斯滤波，在进行双边滤波时，采用701S、702S和703S对其进行双边滤波，在其他实施例中，对R、G和B通道分别进行高斯滤波时，也可以采用同一个高斯滤波器对其分别进行高斯滤波，在对R、G和B通道分别进行双边滤波时，也可以采用同一个双边滤波器对其分别进行双边滤波。

执行步骤S204，基于滤波值R_g、G_g、B_g确定R通道、G通道和B通道的图像数据经过高斯滤波后的亮度值Y_g。

基于步骤S203中所确定的R、G、B各个通道通过高斯滤波法后所对应的滤波值R_g、G_g、B_g，可以采用ITU-R的BT.601的标准公式，计算R通道、G通道和B通道的图像数据高斯滤波后的亮度值Y_g。

所述标准公式在本实施例中，在计算高斯滤波后的亮度值Y_g，形式可以如公式（1）所示。

Y_g=0.114×R_g+0.587×G_g+0.299×B_g   （1）

基于公式（1）可以得到高斯滤波后的亮度值Y_g。

执行步骤S205，基于滤波值R_s、G_s、B_s确定R通道、G通道和B通道的图像数据双边滤波后的亮度值Y_s。

基于经过双边滤波法后所对应的滤波值R_s、G_s、B_s，同样可以采用ITU-R的BT.601的标准公式，计算经双边滤波后的亮度值Y_s。

所述标准公式在计算双边滤波后的亮度值Y_s，形式可以如公式（2）所示。

Y_s=0.114×R_s+0.587×G_s+0.299×B_s   （2）

基于公式（2）可以得到双边滤波后的亮度值Y_s。

执行步骤S206，将所述双边滤波后的亮度值Y_s和高斯滤波后的亮度值Y_g的差值确定为所述对应于该像素点的边缘系数。

基于步骤S204所得到的高斯滤波后的亮度值Y_g和步骤S205中所得到双边滤波后的亮度值Y_s，可以通过公式（3）计算得到当前像素点所对应的边缘系数dY。

dY=Y_s－Y_g   （3）

将Y_s和Y_g的差值dY确定为当前像素点所对应的边缘系数。

需要说明的是，上述ITU-R的BT.601的标准公式中各系数值（0.114、0.587和0.299），可以根据图像效果，由用户根据自己的实际情况进行适应的修改，在此不作具体限定。

执行步骤S207，对所述该像素点的边缘系数进行调整。

在对所述像素点进行图像增强之前，可以根据当前图像的显示效果，或者用户的实际操作经验等，对步骤S206中得到的该像素点所的边缘系数进行调整，例如可以适当的增大，或者适当的减小等，具体调整的方式可以采用线性或者非线性的方式进行相应的调整。

当然，如果基于步骤S206所确定的当前像素点所对应的边缘系数，已到达图像显示效果的要求，也可以不执行步骤S207，在步骤S206之后，可以直接执行步骤S208。

执行步骤S208，将该像素点的插值后的R、G和B值分别加上所述对应于像素点的边缘系数作为该像素点增强处理后的像素值。

至此则完成对于该像素点的增强处理过程，对于图像中的其他像素点，同样可以采用步骤S201至步骤S208所描述的步骤实现增强处理。

在本实施例中，在对像素点进行增强处理时，可以从插值模块的行缓冲中的以该像素点为中心的图像数据中，获取到该像素点周围的原始图像数据，同时又基于插值后的该像素点的颜色信息，可以获取到该像素点经图像数据经过插值后，实际显示图像时的图像效果，该方法可以同时考虑该像素点插值后的色彩信息以及其在原始图像中该像素点周围的其它像素点的色彩信息，可以更加真实的反映图像真实的色彩信息，使得获得的图像边缘信息更加准确，可以有效保证图像的增强效果。

在对图像进行增强处理时，可以利用插值模块所计算出的插值计算结果对图像进行增强，同时可以利用存储于插值模块的行缓冲中原始图像数据（第一图像数据）进行图像增强的计算，而不用单独为图像增强而设计独立的行缓冲，可以有效节省增强电路中的所需的行缓冲电路，有效减少硬件成本。

在本实施例中，在对图像进行增强处理时，首先，采用高斯滤波法对R通道、G通道和B通道的图像数据进行滤波，虽然高斯滤波的去噪效果比较好，但可能会影响到图像数据的边缘信息，而由于双边滤波可以较好的保存图像边缘，所以可以采用高斯滤波进行滤波，达到较好的去噪效果，同时采用双边滤波，去噪的同时保持较好的边缘信息，结合高斯滤波方法和双边滤波方法两种滤波方法，可以更加准确的确定边缘系数，使得图像增强的效果更好。

在本发明的又一实施例中，在对图像进行增强处理时，在对R通道、G通道和B通道的图像数据进行滤波时，也可以仅采用一种滤波方法，例如，只采用高斯滤波法，对所述R通道、G通道和B通道的图像数据进行高斯滤波，获取高斯滤波后的滤波值，基于所述滤波值确定R通道、G通道和B通道的图像数据经过高斯滤波后的亮度值，将所述R通道、G通道和B通道的图像数据滤波前的亮度值与所述高斯滤波后的亮度值的差值作为所述对应于像素点的边缘系数，在确定对应于像素点的边缘系数后，可以采用与上述实施例相似的步骤对图像进行增强处理，其中，所述R通道、G通道和B通道的图像数据滤波前的亮度值的获取可以采用现有技术中获取图像数据亮度值的方法进行获取，在此不再赘述。

在本发明的再一实施例中，在确定当前像素点对应的边缘系数后，在对像素点进行增强处理的过程中，可以根据当前图像数据的色彩空间进行相应的增强处理，根据插值后的图像数据的色彩空间，进行相应的增强处理。举例来说，如果对插值后的图像数据的处理后，图像数据的色彩空间仍然为RGB空间，则可以采用如步骤S208所描述的增强处理操作，即将像素点的插值后的R、G和B值分别加上对应于该像素点的边缘系数作为该像素点增强处理后的像素值。而如果通过对插值后的图像数据的处理后，图像数据的色彩空间转换为RUV空间，则像素点的U、V值保持不变，将像素点Y值加上对应于像素点的边缘系数，将其作为图像增强处理后的该像素点的Y值。在本实施例中，可以根据图像数据插值后的色彩空间，相应的进行不同的图像增强处理，使得对于图像数据插值后的不同的色彩空间，均可以取得比好的图像增强效果。

对应于上述图像增强的处理方法，本发明另一实施例还提供了图像增强的装置，如图8所示，所述装置包括插值单元804，边缘系数获取单元805以及增强单元807。

所述插值单元804，适于对原始图像中的像素点进行插值计算，获得该像素点的插值后的像素值，所述该像素点的插值后的像素值包括R、G和B值；所述边缘系数获取单元805，适于基于对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值获取对应于该像素点的边缘系数，所述对应于该像素点的第一图像数据是原始图像中位于该像素点周围的预设范围内的图像数据，所述预设范围以该像素点为中心点；增强单元807，基于所述对应于该像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理。

如图8所示，所述图像增强的装置，还可以包括获取单元801、预处理单元802、插值行缓冲803、插值后处理单元806以及增强后处理单元808。

采用如图8所示的图像增强的装置对图像进行增强的处理过程可以为：

在通过获取单元801，获得原始图像（RAW图像）数据后，首先经过预处理单元802，对原始图像数据进行预处理，通常预处理包括对图像进行去除坏点、对图像进行白平衡、图像降噪等处理；之后会将预处理后的图像数据送入插值行缓冲803中等待插值处理；插值单元804从插值行缓冲803中取出所述等待插值处理的图像数据进行插值运算，得到从插值行缓冲803中取出的图像数据中的中心点的像素点的R、G和B的值；之后边缘系数获取单元805可以根据处于图像数据的中心点的像素点的R、G和B的值（即插值单元804中的插值结果）以及从插值行缓冲803中取出的以该像素点为中心的图像数据（即对应于该像素点的第一图像数据）计算该像素点的边缘信息（即边缘系数）；另外，在插值单元804得到图像数据中的像素点的插值结果后，还可以通过插值后处理单元806对插值后的图像数据进行Gamma校正、颜色校正或者颜色空间的转换等处理；之后增强单元807可以基于边缘系数获取单元805的计算结果以及插值后处理单元806处理结果对图像进行增强处理；最后经过增强后处理单元808对增强处理后的图像数据进行一些后处理，例如，同样可以执行和插值后处理单元806相同的处理，至此完成对图像边缘计算、边缘增强的处理过程。

在上述过程中仅对插值单元804，边缘系数获取单元805以及增强单元807进行了阐述，对于获取单元801、预处理单元802、插值行缓冲803、插值后处理单元806以及增强后处理单元808等的具体处理过程则可以采用现有技术中相关的技术，在此不作详细论述。

虽然本发明披露如上，但本发明并非限定于此。任何本领域技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与修改，因此本发明的保护范围应当以权利要求所限定的范围为准。

Claims (19)

1.一种图像增强的方法，其特征在于，包括：

对原始图像中的像素点进行插值计算，获得该像素点的插值后的像素值，所述该像素点的插值后的像素值包括R、G和B值；

基于对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值获取对应于该像素点的边缘系数，所述对应于该像素点的第一图像数据是指位于原始图像中该像素点周围的预设范围内的图像数据，所述预设范围以该像素点为中心点；

基于所述对应于该像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理。

2.如权利要求1所述的图像增强的方法，其特征在于，所述原始图像为RAW格式的图像数据。

3.如权利要求1所述的图像增强的方法，其特征在于，所述对应于该像素点的第一图像数据存储于插值模块的行缓冲中，所述预设范围小于或等于所述插值模块的行缓冲。

4.如权利要求1所述的图像增强的方法，其特征在于，所述基于对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值获取对应于该像素点的边缘系数包括：

将所述对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值，按颜色信息合成为R通道、G通道和B通道的图像数据；

对所述R通道、G通道和B通道的图像数据分别进行滤波，以获取相应的滤波值；

基于所述滤波值获取对应于该像素点的边缘系数。

5.如权利要求4所述的图像增强的方法，其特征在于，所述将所述对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值，按颜色信息合成为R通道、G通道和B通道的图像数据包括：

以该像素点的插值后的像素值中的R值作为所述R通道的中心点的像素值，除所述中心点外，将与所述第一图像数据中像素值为红色的像素点位置相同的R通道中的像素点的像素值，设置为第一图像数据中相应位置的像素值，将R通道中其余位置的像素值设置为0；

以该像素点的插值后的像素值中的G值作为所述G通道的中心点的像素值，除所述中心点外，将与所述第一图像数据中像素值为绿色的像素点位置相同的G通道中的像素点的像素值，设置为第一图像数据中相应位置的像素值，将G通道中其余位置的像素值设置为0；

以该像素点的插值后的像素值中的B值作为所述B通道的中心点的像素值，除所述中心点外，将与所述第一图像数据中像素值为蓝色的像素点位置相同的B通道中的像素点的像素值，设置为第一图像数据中相应位置的像素值，将B通道中其余位置的像素值设置为0。

6.如权利要求4所述的图像增强的方法，其特征在于，所述滤波的方法包括高斯滤波法、双边滤波法中的至少一种。

7.如权利要求4所述的图像增强的方法，其特征在于，所述对所述R通道、G通道和B通道的图像数据分别进行滤波，以获取相应的滤波值包括：

通过高斯滤波对所述R通道、G通道和B通道的图像数据分别进行滤波，以获取相应的R通道的图像数据的滤波值R_g、G通道的图像数据的滤波值G_g和B通道的图像数据的滤波值B_g；

所述基于所述滤波值获取对应于该像素点的边缘系数包括：

基于滤波值R_g、G_g、B_g确定R通道、G通道和B通道的图像数据滤波后的亮度值，将所述R通道、G通道和B通道的图像数据滤波前的亮度值与滤波后的亮度值的差值确定为对应于该像素点的边缘系数。

8.如权利要求4所述的图像增强的方法，其特征在于，所述对所述R通道、G通道和B通道的图像数据分别进行滤波，以获取相应的滤波值包括：

通过高斯滤波对所述R通道、G通道和B通道的图像数据分别进行滤波，以获取相应的R通道的图像数据的滤波值R_g、G通道的图像数据的滤波值G_g和B通道的图像数据的滤波值B_g；

通过双边滤波对所述R通道、G通道和B通道的图像数据分别进行滤波，以获取相应的R通道的图像数据的滤波值R_s、G通道的图像数据的滤波值G_s和B通道的图像数据的滤波值B_s；

所述基于所述滤波值获取对应于该像素点的边缘系数包括：

基于滤波值R_g、G_g、B_g确定R通道、G通道和B通道的图像数据高斯滤波后的亮度值Y_g；

基于滤波值R_s、G_s、B_s确定R通道、G通道和B通道的图像数据双边滤波后的亮度值Y_s；

将所述双边滤波后的亮度值Y_s和高斯滤波后的亮度值Y_g的差值确定为所述对应于该像素点的边缘系数。

9.如权利要求1所述的图像增强的方法，其特征在于，还包括：在获取对应于该像素点的边缘系数之后，基于所述对应于像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理之前，对所述该像素点的边缘系数进行调整。

10.如权利要求9所述的图像增强的方法，其特征在于，所述对所述该像素点的边缘系数进行调整包括线性或者非线性的调整。

11.如权利要求1所述的图像增强的方法，其特征在于，还包括：在获取对应于该像素点的边缘系数之后，基于所述对应于像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理之前，对该像素点进行后处理，所述后处理包括对插值后的像素点进行色彩空间转换处理。

12.如权利要求1所述的图像增强的方法，其特征在于，所述基于所述对应于像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理包括：

将该像素点的插值后的R、G和B值分别加上所述对应于像素点的边缘系数作为该像素点增强处理后的像素值。

13.如权利要求11所述的图像增强的方法，其特征在于，所述基于所述对应于该像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理包括：若对该像素点进行后处理之后，该像素点的像素值为YUV域的像素值，则将该像素点Y值加上所述对应于像素点的边缘系数，之后将YUV值作为该像素点增强处理后的像素值。

14.一种图像增强的装置，其特征在于，包括：

插值单元，适于对原始图像中的像素点进行插值计算，获得该像素点的插值后的像素值，所述该像素点的插值后的像素值包括R、G和B值；

边缘系数获取单元，适于基于对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值获取对应于该像素点的边缘系数，所述对应于该像素点的第一图像数据是指原始图像中位于该像素点周围的预设范围内的图像数据，所述预设范围以该像素点为中心点；

增强单元，基于所述对应于该像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理。

15.如权利要求14所述的图像增强的装置，其特征在于，所述边缘系数获取单元包括：

合成子单元，适于将所述对应于该像素点的第一图像数据和该像素点的插值后的像素值，按颜色信息合成为R通道、G通道和B通道的图像数据；

滤波子单元，适于对所述R通道、G通道和B通道的图像数据分别进行滤波，以获取相应的滤波值；

获取子单元，适于基于所述滤波值获取对应于该像素点的边缘系数。

16.如权利要求14所述的图像增强的装置，其特征在于，还包括：调整单元，适于在获取对应于该像素点的边缘系数之后，基于所述对应于像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理之前，对所述该像素点的边缘系数进行调整。

17.如权利要求14所述的图像增强的装置，其特征在于，还包括：插值后处理单元，适于在获取对应于该像素点的边缘系数之后，基于所述对应于像素点的边缘系数对该像素点进行增强处理之前，对该像素点进行插值后处理，所述插值后处理包括对插值后的像素点进行色彩空间转换处理。

18.如权利要求14所述的图像增强的装置，其特征在于，所述增强单元，包括第一增强子单元，适于将该像素点的插值后的R、G和B值分别加上所述对应于像素点的边缘系数作为该像素点增强处理后的像素值。

19.如权利要求17所述的图像增强的装置，其特征在于，所述增强单元，包括第二增强子单元，适于若对该像素点进行插值后处理之后，该像素点的像素值为YUV域的像素值，则将该像素点Y值加上所述对应于像素点的边缘系数，之后将YUV值作为该像素点增强处理后的像素值。