CN105139343A - 一种图像处理方法、装置 - Google Patents

Abstract

一种图像处理方法、装置，方法包括：获取待处理的像素点的每个边缘方向的边缘强度值，以确定所述待处理的像素点的增强值，所述增强值与边缘强度最大值及其对应的增益值相关；基于第一像素集合和第二像素集合中的至少一种的滤波结果确定待处理的像素点的降噪值，第一像素集合为预设区域内待处理的像素点的最小边缘方向上的像素点的集合，第二像素集合为预设区域内待处理的像素点的最大边缘方向的正交方向上的像素点的集合；结合待处理的像素点的增强值和降噪值确定待处理的像素点的处理后的像素值。可以同时实现对图像的降噪和增强处理，在增强图像边缘的同时抑止噪声放大,有效提高图像的视觉感官质量，方法简单。

Description

一种图像处理方法、装置

技术领域

本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像处理方法、装置。

背景技术

随着多媒体技术的快速发展，数字图像处理已经广泛应用到各个领域中，由于图像在获取、传输、接收和处理的过程中，容易受到各种因素的影响，使得通过图像传感器所采集到的图像通常是含有噪声的图像，图像的视觉质量通常会下降，通过数字图像处理可以有效提高图像的视觉质量。

由于含有噪声的图像中噪声信号和图像信号是混合在一起的，使得图像存在边缘模糊、特征不明显、细节不清晰以及清晰度不高等问题，所以通常需要对图像传感器所采集到图像进行处理，以提高图像的显示效果，图像的降噪和增强是图像处理中最重要的两个部分。

图像噪声有椒盐噪声、高斯噪声、白噪声等，对含有上述噪声的图像降噪时可以采用中值滤波、小波变换、均值滤波、同态滤波、频域滤波等降噪方法，随着图像降噪技术的发展，各种降噪处理方案也不断涌现，通过对图像进行降噪处理可以有效提高图像的信噪比，提高图像的显示效果。

通常，在对图像进行降噪后，会经过边缘增强处理以提高图像的清晰度，边缘增强是改善图像效果的常用方法。

但现有技术中在对图像进行降噪和增强的过程中，存在一些问题，例如难以从含有噪声的图像中寻找并分离出全部真实的边缘，无法准确区分高频区域和低频区域，在增强图像边缘时，容易放大噪声，或者在降噪的时候，容易使得图像边缘模糊等问题存在。

发明内容

本发明解决的是在增强图像边缘时，容易放大噪声，在降噪的时候，容易使得图像边缘模糊的问题。

为解决上述问题，本发明技术方案提供一种图像处理方法，包括：

获取待处理的像素点的每个边缘方向的边缘强度值，以确定所述待处理的像素点的增强值，所述增强值与边缘强度最大值及其对应的增益值相关；

基于第一像素集合和第二像素集合中的至少一种的滤波结果确定所述待处理的像素点的降噪值，所述第一像素集合为预设区域内所述待处理的像素点的最小边缘方向上的像素点的集合，所述第二像素集合为所述预设区域内所述待处理的像素点的最大边缘方向的正交方向上的像素点的集合；所述预设区域包括所述待处理的像素点，所述最小边缘方向为边缘强度最小值所对应的边缘方向，所述最大边缘方向为边缘强度最大值所对应的边缘方向；

结合所述待处理的像素点的增强值和降噪值确定所述待处理的像素点的处理后的像素值。

可选的，所述图像为YUV图像，所述像素值为像素点的亮度值或色度值。

可选的，基于边缘检测算法获取所述待处理的像素点的每个边缘方向的边缘强度值，所述边缘检测算法包括线性边缘检测算法或非线性边缘检测算法。

可选的，所述预设区域包括N×N个像素点且以所述待处理的像素点为中心，所述待处理的像素点的边缘方向包括2N-2个。

可选的，所述增强值为边缘强度最大值及其对应的增益值的乘积。

可选的，所述增益值通过查找增益表获得，所述增益表记录边缘强度值与增益值的对应关系。

可选的，所述基于第一像素集合和第二像素集合中的至少一种的滤波结果确定所述待处理的像素点的降噪值包括：

将所述第一像素集合或第二像素集合的像素点的像素值和滤波函数进行卷积运算，得到所述待处理的像素点的降噪值。

可选的，所述基于第一像素集合和第二像素集合中的至少一种的滤波结果确定所述待处理的像素点的降噪值包括：

将所述第一像素集合和第二像素集合的像素点的像素值和滤波函数进行卷积运算，得到所述待处理的像素点的降噪值。

可选的，所述滤波函数包括线性滤波函数或非线性滤波函数。

可选的，所述方法还包括：

基于第一图像中各像素点的降噪值与像素值的差值，获取第一差值平均值，所述第一图像为当前图像的前一帧图像；

基于第二图像中各像素点的降噪值与像素值的差值，获取第二差值平均值，所述第二图像为所述第一图像的前一帧图像；

基于所述第一差值平均值和第二差值平均值的加权平均确定所述滤波函数。

可选的，所述获取第一差值平均值包括：

计算第一图像中各像素点的降噪值与像素值的差值的绝对值，并对所有差值的绝对值求平均，以得到所述第一差值平均值；

所述获取第二差值平均值包括：

计算第二图像中各像素点的降噪值与像素值的差值的绝对值，并对所有差值的绝对值求平均，以得到所述第二差值平均值。

可选的，所述获取第一差值平均值包括：

计算第一图像中各像素点的降噪值与像素值的差值的偶数次方，并对所有差值的偶数次方求平均，以得到所述第一差值平均值；

所述获取第二差值平均值包括：

计算第二图像中各像素点的降噪值与像素值的差值的偶数次方，并对所有差值的偶数次方求平均，以得到所述第二差值平均值。

可选的，所述滤波函数通过查找滤波函数表获得，所述滤波函数表记录所述加权平均结果与滤波函数的对应关系。

可选的，所述结合所述待处理的像素点的增强值和降噪值确定所述待处理的像素点的处理后的像素值包括：

基于所述待处理的像素点的边缘强度最大值与边缘强度最小值的比值确定所述待处理的像素点的边缘强度系数；

计算所述待处理的像素点的降噪值与像素值的差值；

基于所述待处理的像素点的边缘强度系数、降噪值与像素值的差值以及增强值获取所述待处理的像素点的处理后的像素值。

可选的，所述边缘强度系数通过查找比例表获得，所述比例表记录边缘强度最大值与边缘强度最小值的比值与边缘强度系数的对应关系。

可选的，所述处理单元基于下述公式获取所述待处理的像素点的处理后的像素值P：

P＝((m×α+n×(α_max-α))/α_max)×Q+P₀

其中，m为所述待处理的像素点的增强值，n为所述待处理的像素点的降噪值与像素值的差值，α为所述边缘强度最大值与边缘强度最小值的比值所对应的边缘强度系数，α_max为所述比例表中的最大边缘强度系数，Q为预设的总强度值，P₀为所述待处理的像素点的像素值。

本发明技术方案还提供一种图像处理装置，包括：

第一确定单元，适于获取待处理的像素点的每个边缘方向的边缘强度值，以确定所述待处理的像素点的增强值，所述增强值与边缘强度最大值及其对应的增益值相关；

第二确定单元，适于基于第一像素集合和第二像素集合中的至少一种的滤波结果确定所述待处理的像素点的降噪值，所述第一像素集合为预设区域内所述待处理的像素点的最小边缘方向上的像素点的集合，所述第二像素集合为所述预设区域内所述待处理的像素点的最大边缘方向的正交方向上的像素点的集合；所述预设区域包括所述待处理的像素点，所述最小边缘方向为边缘强度最小值所对应的边缘方向，所述最大边缘方向为边缘强度最大值所对应的边缘方向；

处理单元，适于结合所述待处理的像素点的增强值和降噪值确定所述待处理的像素点的处理后的像素值。

与现有技术相比，本发明的技术方案具有以下优点：

基于待处理的像素点的每个边缘方向的边缘强度值，确定所述待处理的像素点的增强值，实现所述待处理的像素点的最大边缘方向的增强处理，基于最大边缘方向的正交方向上的像素点和/或最小边缘方向上的像素点的滤波结果确定所述待处理的像素点的降噪值，实现所述待处理的像素点的最大边缘方向的正交方向和/或最小边缘方向的降噪处理，结合所述待处理的像素点的增强值和降噪值确定所述待处理的像素点的处理后的像素值，该方法可以同时实现对图像的降噪和增强处理，在增强图像边缘的同时抑止噪声放大,有效地提高了图像的视觉感观质量，且计算方法简单。

在对当前图像进行滤波的时候，可以结合当前图像的前面两帧图像的降噪处理结果，确定对当前图像进行滤波的滤波函数，由此确定的滤波函数可以更好的适应于当前图像，使得当前图像的去噪效果更好。

基于所述边缘强度系数，可以自适应的控制当前被处理的像素点为图像边缘像素点的权重，使得获取得到的图像边缘的准确性更高，可以有效避虚假边缘现象的产生。

通过预设的增益表、边缘强度系数表可以使得在图像降噪和增强的过程中，快速得到图像的降噪和增强处理结果，且可以根据实际图像处理效果调整所述增益表、边缘强度系数表，以便可以快速、准确的获得图像降噪和增强后的处理结果。

附图说明

图1是本发明技术方案提供的图像处理方法的流程示意图；

图2是本发明实施例提供的图像处理方法的流程示意图；

图3是本发明实施例提供的待处理的像素点的边缘方向示意图；

图4是本发明实施例提供的图像处理装置的结构示意图。

具体实施方式

现有技术中在对图像进行降噪和增强的过程中，存在难以从含有噪声的图像中寻找并分离出全部真实的边缘，无法准确区分高频区域和低频区域，在增强图像边缘时，容易放大噪声，或者在降噪的时候，容易使得图像边缘模糊等问题。

为解决上述问题，本发明技术方案提供一种图像处理方法，在该方法中，提供一种自适应性的图像降噪和增强的方法，基于图像的像素点的边缘强度方向，实现方向性的边缘增强和方向性的边缘降噪，进而得到最终的图像处理结果。

本发明技术方案所提供的图像处理方法，可以适用于对YUV、RGB和CMYK多通道图像的降噪和增强的处理，处理中，所述多通道图像中的每个通道中的每个像素点均可以采用本发明技术方案所提供的方法进行降噪和增强处理，当对所有的通道中的所有像素点都处理结束后，即实现对于全部图像的降噪和增强处理。

图1是本发明技术方案提供的图像处理方法的流程示意图，如图1所示，首先执行步骤S101，获取待处理的像素点的每个边缘方向的边缘强度值，以确定所述待处理的像素点的增强值。

所述待处理的像素点即为当前图像中正在进行降噪和增强处理的像素点，可以基于边缘检测算法获取所述待处理的像素点的各个边缘方向的边缘强度值，可以基于实际图像降噪和增强的处理需求以及处理效果设定像素点的边缘方向的个数。

所述边缘检测算法可以为线性边缘检测算法或者非线性边缘检测算法，例如，可以采用拉普拉斯(Laplace)算子、索贝尔(Sobel)算子、罗伯茨(Roberts)算子、普鲁伊特(Prewitt)算子、坎尼(Canny)算子或梯度检测算子等。

在基于边缘检测算子得到待处理的像素点的各个边缘方向的边缘强度值后，可以基于所述边缘强度值中的最大值(边缘强度最大值)及其对应的增益值获得所述待处理的像素点的增强值，所述增强值与边缘强度最大值及其对应的增益值相关。

可以通过查找增益表获取待处理的像素点的边缘强度最大值所对应的增益值，所述增益表可以是预先设定的，可以基于对图像的显示效果的分析进而预先设定像素点的不同的边缘强度值应该采用的增益值，所述增益表记录边缘强度值与增益值的对应关系，则在得到待处理的像素点的边缘强度最大值时，通过查找所述增益表获取其所对应的增益值，进而基于所述待处理的像素点的边缘强度最大值和其所对应的增益值，确定待处理的像素点的增强值，例如可以基于所述待处理的像素点的边缘强度最大值和其所对应的增益值的乘积确定所述待处理的像素点的增强值。

所述待处理的像素点的边缘强度最大值和其所对应的增益值也可以通过其他方式进行结合以确定所述待处理的像素点的增强值，例如，可以基于所述待处理的像素点的边缘强度最大值和其所对应的增益值的和值确定所述待处理的像素点的增强值，只要通过所述待处理的像素点的边缘强度最大值和其所对应的增益值的相关的组合可以确定所述待处理的像素点的增强值，实现对所述待处理的像素点的增强处理，均属于本发明的保护范围。

需要说明的是，待处理的像素点的边缘强度最大值所对应的增益值也可以通过图像处理系统的实时计算进行获得，可以采用现有技术中的一些计算增益的方法，实时根据当前图像中的各像素点的边缘强度值等数据实时获得对应该像素点的边缘强度值的增益值，具体获取增益值的方法不做限定。

执行步骤S102，基于第一像素集合和第二像素集合中的至少一种的滤波结果确定所述待处理的像素点的降噪值。

所述第一像素集合为预设区域内所述待处理的像素点的最小边缘方向上的像素点的集合，所述第二像素集合为所述预设区域内所述待处理的像素点的最大边缘方向的正交方向上的像素点的集合。

所述预设区域包括所述待处理的像素点，所述最小边缘方向为边缘强度最小值所对应的边缘方向，所述最大边缘方向为边缘强度最大值所对应的边缘方向。

可以对第一像素集合中的像素点通过滤波函数进行滤波，基于滤波结果确定待处理的像素点的降噪值，也可以对第二像素集合中的像素点通过滤波函数进行滤波，基于滤波结果确定待处理的像素点的降噪值，也可以对第一像素集合中的像素点和第二像素集合中的像素点通过滤波函数进行滤波，基于滤波结果确定待处理的像素点的降噪值。

所述滤波函数可以为线性滤波函数，也可以为非线性滤波函数，例如高斯函数、中值滤波函数等。

执行步骤S103，结合所述待处理的像素点的增强值和降噪值确定所述待处理的像素点的处理后的像素值。

可以基于所述待处理的像素点的增强值和待处理的像素点的降噪值的一定的关系确定所述待处理的像素点的处理后的像素值，例如可以基于一定的线性关系、一定的权重关系等，获得所述待处理的像素点的处理后的像素点。举例来说，如果所述待处理的像素点的边缘强度最大值与所述待处理的像素点的边缘强度最小值的比值或者差值较大的时候，说明所述待处理的像素点属于真实的图像边缘的可能性比较大，则所述待处理的像素点的增强值的权重可以适当增大，而所述待处理的像素点的降噪值的权重可以适当减小，反之，如果所述待处理的像素点的边缘强度最大值与所述待处理的像素点的边缘强度最小值的比值或者差值较小的时候，说明所述待处理的像素点可能为虚假图像边缘，则所述待处理的像素点的增强值的权重可以适当减小，而所述待处理的像素点的降噪值的权重可以适当增大。

结合所述待处理的像素点的增强值和降噪值可以确定所述待处理的像素点的处理后的像素值，所述像素值可以为该像素点的单个通道分量，对于该像素点的每一个通道分量都采用上述图像处理方法，可以获得每个通道的降噪和增强后处理结果，即得到该像素点的降噪和增强后的处理结果，而对于整个图像而言，每个像素点都可以通过所述图像处理方法进行降噪和增强处理，进而可以得到整个图像的降噪和增强后的处理结果。

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

在本实施例中，以图像为YUV格式为例进行说明，对于图像中的待处理的像素点，可以先对该像素点的Y分量进行降噪和增强处理，之后再对U分量和V分量进行降噪和增强处理，在其他实施例中，也可以采用本实施例提供的方法同时并行地分别对Y分量、U分量和V分量进行降噪和增强处理。当图像中的所有待处理的像素点均进行降噪和增强处理后，即实现对于整个图像的处理过程。

图2是本发明实施例提供的图像处理方法的流程示意图，如图2所示，首先，执行步骤S201，确定待处理的像素点。

在对图像进行降噪和增强处理的过程中，可以按照从左到右、从上到下的顺序依次对图像中的像素点进行降噪和增强处理。通常，考虑到待处理的像素点周边的像素点对该像素点的影响，会以该像素点为中心的周边一定邻域内的像素点参与到对该像素点的降噪和增强的处理中，在本申请文件中，将包括待处理的像素点以及周围一定邻域的范围称为预设区域，所述预设区域可以根据实际需求如对图像处理过程中的计算量的需求进行相应的设定，具体地，在本实施例中，将以待处理的像素点为中心的5×5的范围称为预设区域，在其他实施例中，可以预设其他范围的预设区域，在此不做具体限定。

初始的预设区域可以设为图像的左上角位置，则此时预设区域的中心点位置即为初始的待处理的像素点，如果以5×5的预设区域为例，则初始的待处理的像素点的位置可以为图像的第3行、第3列的像素点，之后可以按照从左到右、从上到下的顺序依次确定待处理的像素点的位置，当确定了图像的最后一个待处理的像素点的位置(即以该像素点为中心的预设区域位于图像的右下角时)，并完成对该像素的降噪和增强处理后，即完成对整个图像的降噪和增强处理。待处理的像素点位置的确定也可以采用其他方式对图像中的像素点进行遍历、选择操作，在此不做具体限定。

在本实施例确定待处理的像素点的过程中，待处理的像素点为预设区域的中心位置处的像素点，在图像处理的过程中，当预设区域位于图像的边界处时，该预设区域的中心位置的待处理的像素点并不是在图像的最边界处，如本实施例中，5×5的预设区域而言，在图像处理的过程中，图像的前两行、前两列、最后两行以及最后两列的像素点都不能成为预设区域的中心位置的像素点，所述这些像素点是没有被处理到的。

一般来说，如果待处理的像素点位于图像的最边界处且不能成为预设区域的中心位置时，可以采用对图像边界进行扩展的方式使所述待处理的像素点位于预设区域的中心位置，图像边界扩展的方式包括复制图像的边界处的像素点对边界进行扩展的方式、以像素值为零的像素点对边界进行补充扩展的方式和对图像的边界以待处理的像素点为中心进行镜像扩展的方式等多种方式。

在其他实施例中，根据实际的显示需求等，也可以对图像的最边界处的没有位于预设区域的中心位置的像素点不进行处理，例如，对于整幅图像而言，如果这些像素点的数量是很少的，对于图像的显示效果可以是忽略不计的时候，也可以不对这些像素点进行处理。

执行步骤S202，获取待处理的像素点的每个边缘方向的边缘强度值。

可以基于预设区域的大小，确定像素点的边缘方向的个数，对于以待处理的像素点为中心的N×N大小的预设区域，可以获取该像素点的2N-2个边缘方向的边缘强度值。在本实施例中，如图3所示，对于5×5的预设区域，可以获取待处理的像素点的边缘方向a至边缘方向h(箭头所示方向)共8个方向的边缘强度值，图3中，预设区域的中心的虚线所包围的小正方形表示待处理的像素点，在待处理的像素点的每个边缘方向上均有5个像素点。

采用边缘检测算法获取如图3所示出的8个边缘方向中每个边缘方向的边缘强度值。

执行步骤S203，确定待处理的像素点的边缘强度最大值与边缘强度最小值。

在此步骤中，需要首先在步骤S202中所得到的待处理的像素点的边缘方向a至边缘方向h中的边缘强度值中，确定待处理的像素点的边缘强度最大值与边缘强度最小值，并确定待处理的像素点的边缘强度最大值所在的方向为所述待处理的像素点的最大边缘方向，待处理的像素点的边缘强度最小值所在的方向为所述待处理的像素点的最小边缘方向，如图3所示，假设待处理的像素点的边缘方向a为该像素点的最大边缘方向，待处理的像素点的边缘方向c为该像素点的最小边缘方向。

执行步骤S204，获取待处理的像素点的增强值。

在本实施例中，可以将待处理的像素点的边缘强度最大值与其对应的增益值的乘积确定为该像素点的增强值。

所述增益值可以通过查找增益表获得，所述增益表记录边缘强度值与增益值的对应关系。

所述增益表可以基于图像的实际处理数据、效果等预先进行设定，则在此步骤中，可以通过查找所述增益表即可获得待处理的像素点的边缘强度最大值所对应的增益值。

执行步骤S205，将第一像素集合和第二像素集合的像素点的像素值和滤波函数进行卷积运算，得到所述待处理的像素点的降噪值。

在本实施例中，基于第一像素集合和第二像素集合的像素点获取待处理的像素点的降噪值。

第一像素集合即为如图3所示的5×5的预设区域内的所述待处理的像素点的最小边缘方向上(图3所示的边缘方向c)的像素点的集合，第二像素集合为所述待处理的像素点的最大边缘方向的(图3所示的边缘方向a)正交方向上(图3所示的边缘方向e)上的像素点的集合，第一像素集合、第二像素集合均包含有5个像素点。

将第一像素集合中的像素点和第二像素集合中的像素点通过滤波函数进行滤波，将滤波后得到的值确定为所述待处理的像素点的降噪值。

在本实施例中，为了取得更好的滤波效果，所述滤波函数是基于当前图像的前面两帧图像中的各像素点的降噪值所确定的，对于初始第一帧、第二帧的图像中的第一像素集合、第二像素集合进行滤波时，可以设定高斯滤波、中值滤波等滤波函数进行滤波，在之后的图像帧中的第一像素集合、第二像素集合进行滤波时，则可以基于其前两帧的各像素点的降噪值确定相应的滤波函数。

下面对获取当前图像处理过程中的滤波函数的过程进行细述。

为便于叙述，将当前图像的前一帧图像称为第一图像，将第一图像的前一帧图像称为第二图像。

对于第一图像中各像素点均采用上述步骤所描述的方法，获取各像素点的降噪值，之后可以基于各像素点的降噪值和原始的像素值之间的差值，获取第一差值平均值。

例如，在本实施例中，可以获取各像素点的降噪值和该像素点原始的像素值的差值的绝对值，假设第一图像有N1个像素点，则这里共可以得到N1个差值的绝对值，对所述第一图像的N1个差值的绝对值求取平均值，记为第一差值平均值。

在其他实施例中，也可以获取各像素点的降噪值和该像素点原始的像素值的差值的偶数次方，例如，获取所述差值的平方，对于第一图像而言，假设第一图像有N1个像素点，则这里共可以得到N1个差值的平方，对所述第一图像的N1个差值的平方求取平均值，记为第一差值平均值。所述偶数次方可以为2次方、4次方和6次方等，在此不做限定。

对于第二图像中各像素点采用和第一图像相同的处理方法，获取第二图像中的各像素点的降噪值，之后可以基于各像素点的降噪值和原始的像素值之间的差值，获取第二差值平均值。

所述获取第一差值平均值和第二差值平均值的方法在此不做限定。

对所述第一差值平均值和所述第二差值平均值进行加权平均，所述加权平均可以采用现有技术中的多种方法进行获取，例如，可以直接求取所述第一差值平均值和所述第一差值平均值的均值作为加权平均结果，通常，考虑到图像变化的连续性，第一图像对当前图像应该更具有参考意义，所以在进行加权计算时，所述第一差值平均值的权重可以适当的增大，而第二差值平均值的权重可以适当的减小。

所述第一差值平均值和所述第二差值平均值的加权平均结果，也可以理解为是对应着当前图像的噪声方差，则基于此加权平均结果可以确定相应的滤波函数，可以通过查找滤波函数表获取对应的滤波函数，所述滤波函数表可以是预先设定的，所述滤波函数表记录所述加权平均结果与滤波函数的对应关系。

在确定当前图像的处理过程中所需要的滤波函数后，可以将当前图像中的待处理的像素点所对应的第一像素集合和第二像素集合的像素点的像素值和滤波函数进行卷积运算，得到所述待处理的像素点的降噪值。

需要说明的是，由于基于第一图像所对应的第一差值平均值和第二图像所对应的第二差值平均值的加权平均结果，可以确定当前帧图像处理过程中所使用的滤波函数，这个过程是一个递归的过程，即对于处理的图像，都可以基于其前两帧图像的平均值数据(第一差值平均值和第二差值平均值)而得到相应的滤波函数，当前图像也可以用于确定其后面帧的滤波函数。在图像处理的过程中，可以实时计算当前帧获取滤波函数所需要的平均值数据，也可以通过记录的前两帧图像的平均值数据获取滤波函数，例如，在处理第三帧图像时，利用已记录的第一帧图像和第二帧图像所对应的平均值数据确定相应的滤波函数，而在处理第三帧图像之后，则将记录的内容更新为第二帧图像和第三帧图像所对应的平均值数据，进而确定处理第四帧图像时的滤波函数，依次类推，基于记录平均值数据确定滤波函数。

执行步骤S206，确定待处理的像素点的边缘强度系数。

在基于待处理的像素点的增强值和降噪值确定所述待处理的像素点的处理后的像素值之前，可以先通过此步骤进一步确定所述待处像素点的为图像的真实边缘的可能性的大小。

在本实施例中，所述待处理的像素点的边缘强度系数可以通过查找比例表获得，所述比例表可以预先设定，可以基于对图像的增强处理结果的分析进而预先设定像素点的不同的边缘强度最大值与边缘强度最小值的比值所对应的不同的边缘强度系数，所述比例表记录边缘强度最大值与边缘强度最小值的比值与边缘强度系数的对应关系。

在本实施例中，边缘强度系数与所述待处理的像素点的边缘强度最大值和边缘强度最小值的比值相对应，在其他实施例中，边缘强度系数也可以与所述待处理的像素点的边缘强度最大值和边缘强度最小值的差值等对应。

待处理的像素点的边缘强度系数也可以通过图像处理系统对图像数据的实时分析和处理而获得，而不限于通过查表的方式获取。

如果所述待处理的像素点的边缘强度系数比较大，则所述待处理的像素点可能为真实的图像边缘的可能性较大，则在结合待处理的像素点的增强值和降噪值确定所述待处理的像素点的处理后的像素值时，所述待处理的像素点的增强值的权重可以适当增大，而所述待处理的像素点的降噪值的权重可以适当减小，反之亦然。

执行步骤S207，结合所述待处理的像素点的增强值、降噪值和边缘强度系数确定所述待处理的像素点的处理后的像素值。

首先获取所述待处理的像素点的降噪值与该像素点原始的像素值的之间的差值，在本实施例中，获取所述差值的绝对值。

所述差值的绝对值和该像素点的增强值基于所述待处理的像素点的边缘强度系数进行组合，获得一个组合值，将此组合值叠加到所述待处理的像素点的像素值上作为所述待处理的像素点的处理后的像素值。

例如，所述组合值可以是与m×α+n×(1-α)成正比例关系的，基于图像的实际处理效果可以确定所述正比例关系中的正比例系数，其中，m为所述待处理的像素点的增强值，n为所述待处理的像素点的降噪值与像素值的差值，α为所述边缘强度最大值与边缘强度最小值的比值所对应的边缘强度系数。

在本实施例中，为了取得更好的图像处理效果，在结合所述待处理的像素点的增强值、降噪值和边缘强度系数确定所述待处理的像素点的处理后的像素值时，同时引入图像总强度值，所述图像总强度值是用于调节、控制整个图像的变化幅度的一个标量，可以根据系统的实际图像显示处理效果预先设定一个用于对最终结果进行适当调整的总强度值。例如如果图像中边缘比较明显，则为了在图像处理后，获得真实的边缘显示效果，则图像的总强度值可以适当设置的大一些。

在本实施例中，可以基于公式(1)获取所述待处理的像素点的处理后的像素值P。

P＝((m×α+n×(α_max-α))/α_max)×Q+P₀(1)

其中，m为所述待处理的像素点的增强值，n为所述待处理的像素点的降噪值与像素值的差值，α为所述边缘强度最大值与边缘强度最小值的比值所对应的边缘强度系数，α_max为所述比例表中的最大边缘强度系数，Q为预设的总强度值，P₀为所述待处理的像素点的像素值。

基于公式(1)可以确定所述待处理的像素点的处理后的像素值。

执行步骤S208，判断是否所有待处理的像素点均已处理。

如果判断结果为是，则说明完成了对整个图像的处理，此时可以结束此图像处理流程，如果判断结果为否，则说明图像中还有待处理的像素点未进行处理，则返回执行步骤S201，直到此步骤的判断结果为是。

通过本实施例的图像处理方法，可以同时实现对图像的降噪和增强处理，在增强图像边缘的同时可以有效抑止噪声放大,有效地提高了图像的视觉感观质量，且计算方法简单。

结合待处理的像素点的增强值、降噪值、边缘强度系数以及图像的总强度值，可以从多个方面全面、准确的考虑到图像在降噪和增强的过程中，各个方面对于图像最终处理结果的影响，使得降噪和增强的处理更为准确。

通过预设的增益表、比例表、滤波函数表可以使得在图像降噪和增强的过程中，根据当前图像的实际处理情况实时对增值、边缘强度系数以及滤波函数等进行相应的调整，可以快速、准确的得到图像的降噪和增强处理结果。

对应于上述图像处理方法，本发明实施例还提供一种图像处理装置，如图4所示，所述装置包括：第一确定单元U11、第二确定单元U12和处理单元U13。

所述第一确定单元U11适于获取待处理的像素点的每个边缘方向的边缘强度值，以确定所述待处理的像素点的增强值，所述增强值与边缘强度最大值及其对应的增益值相关；

所述第二确定单元U12适于基于第一像素集合和第二像素集合中的至少一种的滤波结果确定所述待处理的像素点的降噪值，所述第一像素集合为预设区域内所述待处理的像素点的最小边缘方向上的像素点的集合，所述第二像素集合为所述预设区域内所述待处理的像素点的最大边缘方向的正交方向上的像素点的集合；所述预设区域包括所述待处理的像素点，所述最小边缘方向为边缘强度最小值所对应的边缘方向，所述最大边缘方向为边缘强度最大值所对应的边缘方向；

所述处理单元U13适于结合所述待处理的像素点的增强值和降噪值确定所述待处理的像素点的处理后的像素值。

所述第一确定单元U11包括乘积子单元U111、第一查找子单元U112。

所述乘积子单元U111适于基于边缘强度最大值及其对应的增益值的乘积获取所述增强值。

所述第一查找子单元U112适于通过查找增益表获得所述增益值，所述增益表记录边缘强度值与增益值的对应关系。

在本实施例中，所述第二确定单元U12包括第二滤波子单元U121。

所述第二滤波子单元U121适于将所述第一像素集合和第二像素集合的像素点的像素值和滤波函数进行卷积运算，得到所述待处理的像素点的降噪值。

在其他实施例中，所述第二确定单元也可以包括第一滤波子单元，所述第一滤波子单元适于将所述第一像素集合或第二像素集合的像素点的像素值和滤波函数进行卷积运算，得到所述待处理的像素点的降噪值。

所述处理单元U13包括系数确定子单元U131、差值子单元U132和获取子单元U133。

所述系数确定子单元U131，适于基于所述待处理的像素点的边缘强度最大值与边缘强度最小值的比值确定所述待处理的像素点的边缘强度系数；

所述差值子单元U132适于计算所述待处理的像素点的降噪值与像素值的差值；

所述获取子单元U133适于基于所述待处理的像素点的边缘强度系数、降噪值与像素值的差值以及增强值获取所述待处理的像素点的处理后的像素值。

所述系数确定子单元U131包括：第二查找子单元U1311，适于通过查找比例表获得所述边缘强度系数，所述比例表记录边缘强度最大值与边缘强度最小值的比值与边缘强度系数的对应关系。

所述处理单元通过如下方式获取所述待处理的像素点的处理后的像素值P，P＝((m×α+n×(α_max-α))/α_max)×Q+P₀，其中，m为所述待处理的像素点的增强值，n为所述待处理的像素点的降噪值与像素值的差值，α为所述边缘强度最大值与边缘强度最小值的比值所对应的边缘强度系数，α_max为所述比例表中的最大边缘强度系数，Q为预设的总强度值，P₀为所述待处理的像素点的像素值。

所述图像处理装置还包括第一平均单元U14、第二平均单元U15和函数确定单元U16。

所述第一平均单元U14适于计算第一图像中各像素点的降噪值与像素值的差值并对所有差值求平均，以得到第一差值平均值，所述第一图像为当前图像的前一帧图像；

所述第二平均单元U15适于计算第二图像中各像素点的降噪值与像素值的差值并对所有差值求平均，以得到第二差值平均值，所述第二图像为所述第一图像的前一帧图像；

所述函数确定单元U16适于基于所述第一差值平均值和第二差值平均值的加权平均确定所述滤波函数。

所述函数确定单元U16包括：第三查找子单元U161，适于通过查找滤波函数表获得所述滤波函数，所述滤波函数表记录所述加权平均结果与滤波函数的对应关系。

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 (26)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理的像素点的每个边缘方向的边缘强度值，以确定所述待处理的像素点的增强值，所述增强值与边缘强度最大值及其对应的增益值相关；

基于第一像素集合和第二像素集合中的至少一种的滤波结果确定所述待处理的像素点的降噪值，所述第一像素集合为预设区域内所述待处理的像素点的最小边缘方向上的像素点的集合，所述第二像素集合为所述预设区域内所述待处理的像素点的最大边缘方向的正交方向上的像素点的集合；所述预设区域包括所述待处理的像素点，所述最小边缘方向为边缘强度最小值所对应的边缘方向，所述最大边缘方向为边缘强度最大值所对应的边缘方向；

结合所述待处理的像素点的增强值和降噪值确定所述待处理的像素点的处理后的像素值。

2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像为YUV图像，所述像素值为像素点的亮度值或色度值。

3.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，基于边缘检测算法获取所述待处理的像素点的每个边缘方向的边缘强度值，所述边缘检测算法包括线性边缘检测算法或非线性边缘检测算法。

4.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述预设区域包括N×N个像素点且以所述待处理的像素点为中心，所述待处理的像素点的边缘方向包括2N-2个。

5.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述增强值为边缘强度最大值及其对应的增益值的乘积。

6.如权利要求1或5所述的图像处理方法，其特征在于，所述增益值通过查找增益表获得，所述增益表记录边缘强度值与增益值的对应关系。

7.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于第一像素集合和第二像素集合中的至少一种的滤波结果确定所述待处理的像素点的降噪值包括：

将所述第一像素集合或第二像素集合的像素点的像素值和滤波函数进行卷积运算，得到所述待处理的像素点的降噪值。

8.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述基于第一像素集合和第二像素集合中的至少一种的滤波结果确定所述待处理的像素点的降噪值包括：

将所述第一像素集合和第二像素集合的像素点的像素值和滤波函数进行卷积运算，得到所述待处理的像素点的降噪值。

9.如权利要求7或8所述的图像处理方法，其特征在于，所述滤波函数包括线性滤波函数或非线性滤波函数。

10.如权利要求7或8所述的图像处理方法，其特征在于，还包括：

基于第一图像中各像素点的降噪值与像素值的差值，获取第一差值平均值，所述第一图像为当前图像的前一帧图像；

基于第二图像中各像素点的降噪值与像素值的差值，获取第二差值平均值，所述第二图像为所述第一图像的前一帧图像；

基于所述第一差值平均值和第二差值平均值的加权平均确定所述滤波函数。

11.如权利要求10所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取第一差值平均值包括：

计算第一图像中各像素点的降噪值与像素值的差值的绝对值，并对所有差值的绝对值求平均，以得到所述第一差值平均值；

所述获取第二差值平均值包括：

计算第二图像中各像素点的降噪值与像素值的差值的绝对值，并对所有差值的绝对值求平均，以得到所述第二差值平均值。

12.如权利要求10所述的图像处理方法，其特征在于，所述获取第一差值平均值包括：

计算第一图像中各像素点的降噪值与像素值的差值的偶数次方，并对所有差值的偶数次方求平均，以得到所述第一差值平均值；

所述获取第二差值平均值包括：

计算第二图像中各像素点的降噪值与像素值的差值的偶数次方，并对所有差值的偶数次方求平均，以得到所述第二差值平均值。

13.如权利要求10所述的图像处理方法，其特征在于，所述滤波函数通过查找滤波函数表获得，所述滤波函数表记录所述加权平均结果与滤波函数的对应关系。

14.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述结合所述待处理的像素点的增强值和降噪值确定所述待处理的像素点的处理后的像素值包括：

基于所述待处理的像素点的边缘强度最大值与边缘强度最小值的比值确定所述待处理的像素点的边缘强度系数；

计算所述待处理的像素点的降噪值与像素值的差值；

基于所述待处理的像素点的边缘强度系数、降噪值与像素值的差值以及增强值获取所述待处理的像素点的处理后的像素值。

15.如权利要求14所述的图像处理方法，其特征在于，所述边缘强度系数通过查找比例表获得，所述比例表记录边缘强度最大值与边缘强度最小值的比值与边缘强度系数的对应关系。

16.如权利要求15所述的图像处理方法，其特征在于，基于下述公式获取所述待处理的像素点的处理后的像素值P：

P＝((m×α+n×(α_max-α))/α_max)×Q+P₀

其中，m为所述待处理的像素点的增强值，n为所述待处理的像素点的降噪值与像素值的差值，α为所述边缘强度最大值与边缘强度最小值的比值所对应的边缘强度系数，α_max为所述比例表中的最大边缘强度系数，Q为预设的总强度值，P₀为所述待处理的像素点的像素值。

17.一种图像处理装置，其特征在于，包括：

第一确定单元，适于获取待处理的像素点的每个边缘方向的边缘强度值，以确定所述待处理的像素点的增强值，所述增强值与边缘强度最大值及其对应的增益值相关；

第二确定单元，适于基于第一像素集合和第二像素集合中的至少一种的滤波结果确定所述待处理的像素点的降噪值，所述第一像素集合为预设区域内所述待处理的像素点的最小边缘方向上的像素点的集合，所述第二像素集合为所述预设区域内所述待处理的像素点的最大边缘方向的正交方向上的像素点的集合；所述预设区域包括所述待处理的像素点，所述最小边缘方向为边缘强度最小值所对应的边缘方向，所述最大边缘方向为边缘强度最大值所对应的边缘方向；

处理单元，适于结合所述待处理的像素点的增强值和降噪值确定所述待处理的像素点的处理后的像素值。

18.如权利要求17所述的图像处理装置，其特征在于，所述第一确定单元包括：乘积子单元，适于基于边缘强度最大值及其对应的增益值的乘积获取所述增强值。

19.如权利要求17或18所述的图像处理装置，其特征在于，所述第一确定单元包括：第一查找子单元，适于通过查找增益表获得所述增益值，所述增益表记录边缘强度值与增益值的对应关系。

20.如权利要求17所述的图像处理装置，其特征在于，所述第二确定单元包括：第一滤波子单元，适于将所述第一像素集合或第二像素集合的像素点的像素值和滤波函数进行卷积运算，得到所述待处理的像素点的降噪值。

21.如权利要求17所述的图像处理装置，其特征在于，所述第二确定单元包括：第二滤波子单元，适于将所述第一像素集合和第二像素集合的像素点的像素值和滤波函数进行卷积运算，得到所述待处理的像素点的降噪值。

22.如权利要求20或21所述的图像处理装置，其特征在于，还包括：

第一平均单元，适于基于第一图像中各像素点的降噪值与像素值的差值获取第一差值平均值，所述第一图像为当前图像的前一帧图像；

第二平均单元，适于基于第二图像中各像素点的降噪值与像素值的差值获取第二差值平均值，所述第二图像为所述第一图像的前一帧图像；

函数确定单元，适于基于所述第一差值平均值和第二差值平均值的加权平均确定所述滤波函数。

23.如权利要求22所述的图像处理装置，其特征在于，所述函数确定单元包括：第三查找子单元，适于通过查找滤波函数表获得所述滤波函数，所述滤波函数表记录所述加权平均结果与滤波函数的对应关系。

24.如权利要求17所述的图像处理装置，其特征在于，所述处理单元包括：

系数确定子单元，适于基于所述待处理的像素点的边缘强度最大值与边缘强度最小值的比值确定所述待处理的像素点的边缘强度系数；

差值子单元，适于计算所述待处理的像素点的降噪值与像素值的差值；

获取子单元，适于基于所述待处理的像素点的边缘强度系数、降噪值与像素值的差值以及增强值获取所述待处理的像素点的处理后的像素值。

25.如权利要求24所述的图像处理装置，其特征在于，所述系数确定子单元包括：第二查找子单元，适于通过查找比例表获得所述边缘强度系数，所述比例表记录边缘强度最大值与边缘强度最小值的比值与边缘强度系数的对应关系。

26.如权利要求25所述的图像处理装置，其特征在于，所述处理单元基于下述公式获取所述待处理的像素点的处理后的像素值P：

P＝((m×α+n×(α_max-α))/α_max)×Q+P₀

其中，m为所述待处理的像素点的增强值，n为所述待处理的像素点的降噪值与像素值的差值，α为所述边缘强度最大值与边缘强度最小值的比值所对应的边缘强度系数，α_max为所述比例表中的最大边缘强度系数，Q为预设的总强度值，P₀为所述待处理的像素点的像素值。