CN105225209A - 一种非均匀插值图像的锐化实现方法及系统 - Google Patents

一种非均匀插值图像的锐化实现方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种非均匀插值图像的锐化实现方法及系统，方法包括：检测到输入图像时，则根据边缘检测算子提取输入图像的边缘信息，并根据所述边缘信息将输入图像输出为边缘图像；初始化图像增强系数矩阵，根据所述图像增强系数矩阵及所述边缘图像，将所述输入图像进行锐化处理，并输出锐化后图像。本发明中在对非均匀差值图像进行锐化处理时，使模糊区域变得清晰的同时，不会提升清晰区域的噪声水平，而且锐化后图像清晰度一致性好，同时噪声水平保持在较低水平。

Description

一种非均匀插值图像的锐化实现方法及系统
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及的是一种非均匀插值图像的锐化实现方法及系统。
背景技术
图像处理领域中常常会进行图像的变形映射处理，例如畸变校正，各种投影变换等。在映射过程需要对原图像插值，图中各区域插值密度不同，导致输出图像各区域清晰度变化程度不同，处理后的直观效果就是中心区域清晰，周边区域模糊。
传统的图像锐化算法都是对图像整体进行处理，各区域采用相同算法。对非均匀插值图像（如畸变校正图像）处理时则会存在清晰度和噪声一致性问题，模糊区域虽然变得清晰，但是清晰区域的噪声却会变得过强，很难得到整体效果良好的锐化结果。
因此，现有技术还有待于改进和发展。
发明内容
鉴于上述现有技术的不足，本发明的目的在于提供一种非均匀插值图像的锐化实现方法及系统，旨在解决现有技术中图像锐化算法都是对图像整体进行处理，各区域采用相同算法，导致模糊区域虽然变得清晰，但是清晰区域的噪声却会变得过强，整体锐化效果较差的缺陷。
本发明的技术方案如下：
一种非均匀插值图像的锐化实现方法，其中，所述方法包括以下步骤：
A、检测到输入图像时，则根据边缘检测算子提取输入图像的边缘信息，并根据所述边缘信息将输入图像输出为边缘图像；
B、初始化图像增强系数矩阵，根据所述图像增强系数矩阵及所述边缘图像，将所述输入图像进行锐化处理，并输出锐化后图像。
所述非均匀插值图像的锐化实现方法，其中，所述边缘检测算子为拉普拉斯算子、罗伯茨算子或索贝尔算子。
所述非均匀插值图像的锐化实现方法，其中，所述步骤B具体包括：
B1、初始化图像增强系数矩阵coefMat（i，j）为；其中，i是当前像素点在图像中的横坐标，j是当前像素点在图像中的纵坐标，R为图像的可调节系数，Cx是边缘图像中畸变中心的横坐标，Cy是边缘图像中畸变中心的纵坐标；
B2、判断[edgeImg（i，j）*coefMat（i，j）+inputImg（i，j）]是否大于255，当大于255时则将锐化后图像的当前像素点输出为255，当小于或等于255时则将锐化后图像的当前像素点输出为[edgeImg（i，j）*coefMat（i，j）+inputImg（i，j）]，直至边缘图像中各像素点均锐化完成；其中，edgeImg（i，j）为边缘图像的当前像素点（i，j），coefMat（i，j）为与边缘图像当前像素点（i，j）相对应的图像增强系数，inputImg（i，j）为输入图像的当前像素点（i，j）；
B3、输出锐化后图像。
所述非均匀插值图像的锐化实现方法，其中，所述步骤B1中图像的可调节系数R的取值为输入图像的高度值的二分之一。
一种非均匀插值图像的锐化实现系统，其中，包括：
边缘提取模块，用于检测到输入图像时，则根据边缘检测算子提取输入图像的边缘信息，并根据所述边缘信息将输入图像输出为边缘图像；
锐化输出模块，用于初始化图像增强系数矩阵，根据所述图像增强系数矩阵及所述边缘图像，将所述输入图像进行锐化处理，并输出锐化后图像。
所述非均匀插值图像的锐化实现系统，其中，所述边缘检测算子为拉普拉斯算子、罗伯茨算子或索贝尔算子。
所述非均匀插值图像的锐化实现系统，其中，所述锐化输出模块具体包括：
矩阵初始化单元，用于初始化图像增强系数矩阵coefMat（i，j）为；其中，i是当前像素点在图像中的横坐标，j是当前像素点在图像中的纵坐标，R为图像的可调节系数，Cx是边缘图像中畸变中心的横坐标，Cy是边缘图像中畸变中心的纵坐标；
锐化处理单元，用于判断[edgeImg（i，j）*coefMat（i，j）+inputImg（i，j）]是否大于255，当大于255时则将锐化后图像的当前像素点输出为255，当小于或等于255时则将锐化后图像的当前像素点输出为[edgeImg（i，j）*coefMat（i，j）+inputImg（i，j）]，直至边缘图像中各像素点均锐化完成；其中，edgeImg（i，j）为边缘图像的当前像素点（i，j），coefMat（i，j）为与边缘图像当前像素点（i，j）相对应的图像增强系数，inputImg（i，j）为输入图像的当前像素点（i，j）；
图像输出单元，用于输出锐化后图像。
所述非均匀插值图像的锐化实现系统，其中，所述矩阵初始化单元中图像的可调节系数R的取值为输入图像的高度值的二分之一。
本发明所述的一种非均匀插值图像的锐化实现方法及系统，方法包括：检测到输入图像时，则根据边缘检测算子提取输入图像的边缘信息，并根据所述边缘信息将输入图像输出为边缘图像；初始化图像增强系数矩阵，根据所述图像增强系数矩阵及所述边缘图像，将所述输入图像进行锐化处理，并输出锐化后图像。本发明中在对非均匀差值图像进行锐化处理时，使模糊区域变得清晰的同时，不会提升清晰区域的噪声水平，而且锐化后图像清晰度一致性好，同时噪声水平保持在较低水平。
附图说明
图1为本发明所述非均匀插值图像的锐化实现方法较佳实施例的流程图。
图2为本发明所述非均匀插值图像的锐化实现方法中对边缘图像进行锐化处理的具体流程图。
图3为本发明所述非均匀插值图像的锐化实现方法的具体实施例中原始图像的示意图。
图4为本发明所述非均匀插值图像的锐化实现方法的具体实施例中非均匀插值图像的示意图。
图5为本发明所述非均匀插值图像的锐化实现方法的具体实施例中边缘图像的示意图。
图6为本发明所述非均匀插值图像的锐化实现方法的具体实施例中锐化后图像的示意图。
图7为本发明所述非均匀插值图像的锐化实现系统较佳实施例的结构框图。
具体实施方式
本发明提供一种非均匀插值图像的锐化实现方法及系统，为使本发明的目的、技术方案及效果更加清楚、明确，以下对本发明进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
请参见图1，图1是本发明所述非均匀插值图像的锐化实现方法较佳实施例的流程图。如图1所示，其包括以下步骤：
步骤S100、检测到输入图像时，则根据边缘检测算子提取输入图像的边缘信息，并根据所述边缘信息将输入图像输出为边缘图像。
本发明的实施例中，对输入图像进行边缘检测有多种方法。具体的，可通过拉普拉斯算子、罗伯茨算子或索贝尔算子作为边缘检测算子来提取输入图像的边缘信息。
其中，拉普拉斯算子（及Laplace算子）是一种各向同性算子，也是二阶微分算子，在只关心边缘的位置而不考虑其周围的象素灰度差值时比较合适。Laplace算子对孤立象素的响应要比对边缘或线的响应要更强烈，因此只适用于无噪声图象。
罗伯茨算子（即Roberts算子）是一种利用局部差分算子寻找边缘的算子，其采用对角线方向相邻两象素之差近似梯度幅值检测边缘。检测垂直边缘的效果好于斜向边缘，定位精度高，对噪声敏感，但无法抑制噪声的影响。
索贝尔算子（即Sobel算子）是典型的基于一阶导数的边缘检测算子，由于该算子中引入了类似局部平均的运算，因此对噪声具有平滑作用，能很好的消除噪声的影响。
在步骤S100中，通过边缘检测，使得输入图像输出为边缘图像，便于进一步对图像进行锐化处理。
步骤S200、初始化图像增强系数矩阵，根据所述图像增强系数矩阵及所述边缘图像，将所述输入图像进行锐化处理，并输出锐化后图像。
进一步的，如图2所示，所述步骤S200中对边缘图像进行锐化处理的具体步骤包括：
步骤S201、初始化图像增强系数矩阵coefMat（i，j）为；其中，i是当前像素点在图像中的横坐标，j是当前像素点在图像中的纵坐标，R为图像的可调节系数，Cx是边缘图像中畸变中心的横坐标，Cy是边缘图像中畸变中心的纵坐标；
步骤S202、判断[edgeImg（i，j）*coefMat（i，j）+inputImg（i，j）]是否大于255，当大于255时则将锐化后图像的当前像素点输出为255，当小于或等于255时则将锐化后图像的当前像素点输出为[edgeImg（i，j）*coefMat（i，j）+inputImg（i，j）]，直至边缘图像中各像素点均锐化完成；其中，edgeImg（i，j）为边缘图像的当前像素点（i，j），coefMat（i，j）为与边缘图像当前像素点（i，j）相对应的图像增强系数，inputImg（i，j）为输入图像的当前像素点（i，j）；
步骤S203、输出锐化后图像。
其中，在步骤S201中，图像的可调节系数R的最优取值为输入图像的高度值的二分之一。而且，图像增强系数矩阵coefMat（i，j）中的所有元素的大小均在0-1之间。
采用步骤S201-S203的锐化处理方法后，能较好提升非均匀插值图像画面质量，不但提升模糊区域清晰度，而且不会导致清晰区域的噪声水平提高。锐化后图像清晰度一致性好，同时噪声水平保持在较低水平。
为了更清楚的理解本发明的所述的非均匀插值图像的锐化实现方法的具体过程，下面结合具体图像来说明。
1）将如图3所示的原始图像进行畸变校正，得到如图4所示的非均匀插值图像；
2）将如图4所示的非均匀插值图像作为输入图像，进行边缘提取，得到如图5所示的边缘图像；
3）将如图5所示的边缘图像进行锐化处理，得到如图6所示的锐化后图像。
从图3-图6可以看出，在边缘提取时主要在于对模糊区域的边缘提取，使得模糊区域的边缘变得清晰，之后再根据输入图像的图像特征得到的图像增强系数矩阵对图像进行锐化处理，得到模糊区域清晰度提高且清晰区域的噪声水平保持不变的锐化后图像，使得最终输出的图像清晰度一致性好，同时噪声水平保持在较低水平。
基于上述方法实施例，本发明还提供一种基非均匀插值图像的锐化实现系统，如图7所示，其包括：
边缘提取模块100，用于检测到输入图像时，则根据边缘检测算子提取输入图像的边缘信息，并根据所述边缘信息将输入图像输出为边缘图像；
锐化输出模块200，用于初始化图像增强系数矩阵，根据所述图像增强系数矩阵及所述边缘图像，将所述输入图像进行锐化处理，并输出锐化后图像。
进一步的，在所述非均匀插值图像的锐化实现系统中，所述边缘检测算子为拉普拉斯算子、罗伯茨算子或索贝尔算子。
进一步的，在所述非均匀插值图像的锐化实现系统中，所述锐化输出模块200具体包括：
矩阵初始化单元，用于初始化图像增强系数矩阵coefMat（i，j）为；其中，i是当前像素点在图像中的横坐标，j是当前像素点在图像中的纵坐标，R为图像的可调节系数，Cx是边缘图像中畸变中心的横坐标，Cy是边缘图像中畸变中心的纵坐标；
锐化处理单元，用于判断[edgeImg（i，j）*coefMat（i，j）+inputImg（i，j）]是否大于255，当大于255时则将锐化后图像的当前像素点输出为255，当小于或等于255时则将锐化后图像的当前像素点输出为[edgeImg（i，j）*coefMat（i，j）+inputImg（i，j）]，直至边缘图像中各像素点均锐化完成；其中，edgeImg（i，j）为边缘图像的当前像素点（i，j），coefMat（i，j）为与边缘图像当前像素点（i，j）相对应的图像增强系数，inputImg（i，j）为输入图像的当前像素点（i，j）；
图像输出单元，用于输出锐化后图像。
进一步的，在所述非均匀插值图像的锐化实现系统中，所述矩阵初始化单元中图像的可调节系数R的取值为输入图像的高度值的二分之一。
综上所述，本发明所述的一种非均匀插值图像的锐化实现方法及系统，方法包括：检测到输入图像时，则根据边缘检测算子提取输入图像的边缘信息，并根据所述边缘信息将输入图像输出为边缘图像；初始化图像增强系数矩阵，根据所述图像增强系数矩阵及所述边缘图像，将所述输入图像进行锐化处理，并输出锐化后图像。本发明中在对非均匀差值图像进行锐化处理时，使模糊区域变得清晰的同时，不会提升清晰区域的噪声水平，而且锐化后图像清晰度一致性好，同时噪声水平保持在较低水平。
应当理解的是，本发明的应用不限于上述的举例，对本领域普通技术人员来说，可以根据上述说明加以改进或变换，所有这些改进和变换都应属于本发明所附权利要求的保护范围。

Claims (8)

1.一种非均匀插值图像的锐化实现方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：
A、检测到输入图像时，则根据边缘检测算子提取输入图像的边缘信息，并根据所述边缘信息将输入图像输出为边缘图像；
B、初始化图像增强系数矩阵，根据所述图像增强系数矩阵及所述边缘图像，将所述输入图像进行锐化处理，并输出锐化后图像。
2.根据权利要求1所述非均匀插值图像的锐化实现方法，其特征在于，所述边缘检测算子为拉普拉斯算子、罗伯茨算子或索贝尔算子。
3.根据权利要求1所述非均匀插值图像的锐化实现方法，其特征在于，所述步骤B具体包括：
B1、初始化图像增强系数矩阵coefMat（i，j）为；其中，i是当前像素点在图像中的横坐标，j是当前像素点在图像中的纵坐标，R为图像的可调节系数，Cx是边缘图像中畸变中心的横坐标，Cy是边缘图像中畸变中心的纵坐标；
B2、判断[edgeImg（i，j）*coefMat（i，j）+inputImg（i，j）]是否大于255，当大于255时则将锐化后图像的当前像素点输出为255，当小于或等于255时则将锐化后图像的当前像素点输出为[edgeImg（i，j）*coefMat（i，j）+inputImg（i，j）]，直至边缘图像中各像素点均锐化完成；其中，edgeImg（i，j）为边缘图像的当前像素点（i，j），coefMat（i，j）为与边缘图像当前像素点（i，j）相对应的图像增强系数，inputImg（i，j）为输入图像的当前像素点（i，j）；
B3、输出锐化后图像。
4.根据权利要求3所述非均匀插值图像的锐化实现方法，其特征在于，所述步骤B1中图像的可调节系数R的取值为输入图像的高度值的二分之一。
5.一种非均匀插值图像的锐化实现系统，其特征在于，包括：
边缘提取模块，用于检测到输入图像时，则根据边缘检测算子提取输入图像的边缘信息，并根据所述边缘信息将输入图像输出为边缘图像；
锐化输出模块，用于初始化图像增强系数矩阵，根据所述图像增强系数矩阵及所述边缘图像，将所述输入图像进行锐化处理，并输出锐化后图像。
6.根据权利要求5所述非均匀插值图像的锐化实现系统，其特征在于，所述边缘检测算子为拉普拉斯算子、罗伯茨算子或索贝尔算子。
7.根据权利要求5所述非均匀插值图像的锐化实现系统，其特征在于，所述锐化输出模块具体包括：
矩阵初始化单元，用于初始化图像增强系数矩阵coefMat（i，j）为；其中，i是当前像素点在图像中的横坐标，j是当前像素点在图像中的纵坐标，R为图像的可调节系数，Cx是边缘图像中畸变中心的横坐标，Cy是边缘图像中畸变中心的纵坐标；
锐化处理单元，用于判断[edgeImg（i，j）*coefMat（i，j）+inputImg（i，j）]是否大于255，当大于255时则将锐化后图像的当前像素点输出为255，当小于或等于255时则将锐化后图像的当前像素点输出为[edgeImg（i，j）*coefMat（i，j）+inputImg（i，j）]，直至边缘图像中各像素点均锐化完成；其中，edgeImg（i，j）为边缘图像的当前像素点（i，j），coefMat（i，j）为与边缘图像当前像素点（i，j）相对应的图像增强系数，inputImg（i，j）为输入图像的当前像素点（i，j）；
图像输出单元，用于输出锐化后图像。
8.根据权利要求3所述非均匀插值图像的锐化实现系统，其特征在于，所述矩阵初始化单元中图像的可调节系数R的取值为输入图像的高度值的二分之一。
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