CN106886981B - 基于边缘检测的图像边缘增强方法和系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于边缘检测的图像边缘增强方法和系统。本发明通过计算待处理像素的边缘方向和边缘方向可靠度，并根据待处理像素的边缘方向可靠度是否为零，采用不同的边缘增强方法。若待处理像素的边缘方向可靠度不为零，则根据边缘方向从预设的四个方向中选取最接近边缘方向的垂直方向的两个方向进行增强；根据边缘方向的垂直方向与所选择的两个方向的夹角计算加权权重，将两个方向的边缘增强结果加权，作为最终的边缘增强图像；若待处理像素的边缘方向可靠度为零，则采用水平方向和垂直方向进行增强，选择增强程度较大的结果作为最终边缘增强图像。本发明能够在任意边缘方向进行增强处理，使边缘增强后的图像边缘清晰且避免了锯齿现象。

Description

基于边缘检测的图像边缘增强方法和系统

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于边缘检测的图像边缘增强方法和系统。

背景技术

在将标清(720*576)或高清(1920*1080)视频源，通过基于插值的视频缩放技术转换成超高清视频时，会造成缩放图像的边缘不够清晰，通常在视频缩放后使用边缘增强技术增强边缘，获得更加清晰的画质。

传统的边缘增强方法主要是：沿水平方向和垂直方向分别进行边缘增强，增强后的图像可能存在边缘锯齿现象。或是考虑更多的方向，如45度和135度，将所有方向上的增强值相加，作为最终的边缘增强值。但这样处理的结果是，边缘附近仍然会有锯齿，并且在放大倍数越大时锯齿越明显。

发明内容

本发明为了解决现有技术中的上述问题，提出一种基于边缘检测的图像边缘增强方法和系统，能够在任意边缘方向进行增强处理，使边缘增强后的图像边缘清晰且避免了锯齿现象。

本发明提出一种基于边缘检测的图像边缘增强方法，包括以下步骤：

步骤1，计算待处理像素的边缘方向；

步骤2，计算待处理像素的边缘方向可靠度；

步骤3，若所述待处理像素的边缘方向可靠度不为零，则转至步骤4；否则，在水平方向和垂直方向上分别进行边缘增强，选取增强程度较大的结果作为最终的边缘增强图像；

步骤4，根据所述边缘方向，从预设的四个方向中选取与所述待处理像素边缘方向的垂直方向最接近的两个方向分别进行边缘增强；

步骤5，将步骤4所得的两个方向的边缘增强结果进行加权融合，作为最终的边缘增强图像。

优选的，步骤1中通过计算待处理像素的梯度，进而计算出边缘方向。

优选的，步骤1具体包括：

采用Sobel梯度算子计算待处理像素的梯度，水平梯度g_H和垂直梯度g_V分别为：

其中，(i，j)为待处理像素，I(i，j)为待处理像素对应的亮度值；

若g_H(i,j)和g_V(i,j)的绝对值都小于预设的阈值，则待处理像素位于平坦区；否则，待处理像素位于非平坦区，若g_V(i,j)为零，则待处理像素的边缘方向为垂直方向，若g_V(i,j)不为零，则待处理像素的边缘方向对应的斜率值为：

优选的，步骤2具体为：

若待处理像素位于平坦区，则待处理像素的边缘方向可靠度为零；

若待处理像素位于非平坦区，则根据边缘方向的斜率获得边缘方向角度，在待处理像素的邻域内计算各像素点间的边缘方向角度差，将计算出的各像素点间的边缘方向角度差，分别求出对应的绝对值，取出最大绝对值angDiff，用于计算待处理像素的方向可靠度rel(i，j)：若angDiff＜T1，则rel(i，j)＝1；若angDiff＞T2，则rel(i，j)＝0；若T1≤angDiff≤T2，则rel(i，j)介于[0，1]范围内，且angDiff越大，rel(i，j)越低；其中，T1和T2为预设的阈值。

优选的，步骤2具体为：

若待处理像素位于平坦区，则待处理像素的边缘方向可靠度为零；

若待处理像素位于非平坦区，则针对待处理像素邻域内非平坦区像素的边缘方向，找到正的最大斜率值、正的最小斜率值、负的最大斜率值和负的最小的斜率值，并分别求出对应的边缘方向角度，在四个边缘方向角度中，计算两两之间角度差的斜率：

其中，θ₁、θ₂代表两个不同的角度，它们对应的斜率分别为tanθ₁、tanθ₂；

求出两两之间角度差斜率绝对值的最大值maxTan，用于确定待处理像素的边缘方向可靠度rel(i，j)：若maxTan＜T3，则rel(i，j)＝1；若maxTan＞T4，则rel(i，j)＝0；若T3≤maxTan≤T4，则rel(i，j)介于[0，1]范围内，且maxTan越大，rel(i，j)越低；其中，T3和T4为预设的阈值。

若待处理像素的邻域内非平坦区像素的边缘方向，不存在正的斜率值，则正的斜率值不参与计算两两之间角度差的斜率；同理，若不存在负的斜率值，则负的斜率值不参与计算两两之间角度差的斜率。

优选的，步骤4中所述预设的四个方向为：0度方向、90度方向、45度方向、135度方向。

优选的，步骤3和步骤4中所述进行边缘增强，具体为：

步骤41，计算待处理像素在增强方向上的亮度二阶导deriv₂(i，j)；

步骤42，计算所述亮度二阶导确定的增益和低角度控制增益，算出边缘增强最终的增益g(i，j)；

步骤43，计算增强方向上亮度的最小值minY和最大值maxY；

步骤44，根据亮度二阶导的正负情况计算增强值；

其中，I(i，j)为待处理像素点(i，j)对应的亮度值；

步骤45，将增强值乘以步骤42所得边缘增强最终的增益，叠加至待处理像素上，获得边缘增强后的像素值，

I_o(i,j)＝I(i,j)+ΔY·g(i,j)。

优选的，步骤42具体为：

步骤421，计算所述亮度二阶导确定的增益：

其中，C₁为设定的常数；

步骤422，计算待处理像素的边缘方向斜率确定的增益g_a(i,j)：

若待处理像素的边缘方向斜率值slope＜T5或slope＞T8，则增益g_a(i,j)＝1；若T6≤slope≤T7，则增益g_a(i,j)＝0；若T5≤slope＜T6或T7＜slope≤T8，则增益g_a(i,j)的范围是(0，1]；其中，T5～T8均为预设的阈值；

步骤423，计算所述低角度控制增益：

g_la(i,j)＝1-rel(i,j)·(1-g_a(i,j))，

其中，rel(i,j)为待处理像素的边缘方向可靠度；

步骤424，计算所述边缘增强最终的增益：

g(i,j)＝g_d(i,j)·g_la(i,j)；

优选的，步骤5中加权的权重根据边缘方向的垂直方向与两个增强方向的距离的比值确定，距离越近，权重越大。

优选的，步骤5中加权的权重根据角度差的正切值的比值确定，具体为：

算出边缘方向的垂直方向与最接近的两个方向A和B的角度差异的正切值，将与A的角度差异的正切值作为B的增强结果的权重，将与B的角度差异的正切值作为A的增强结果的权重。

本发明同时提出一种基于边缘检测的图像边缘增强系统，根据所述基于边缘检测的图像边缘增强方法，包括：

边缘检测模块、边缘方向可靠度计算模块、水平方向增强模块、垂直方向增强模块、45度方向增强模块、135度方向增强模块、方向权重计算模块、融合模块；

所述边缘检测模块，用于计算待处理像素的边缘方向；

所述边缘方向可靠度计算模块，用于计算待处理像素的边缘方向可靠度；

所述水平方向增强模块，用于在水平方向上增强所述待处理像素；

所述垂直方向增强模块，用于在垂直方向上增强所述待处理像素；

所述45度方向增强模块，用于在45度方向上增强所述待处理像素；

所述135度方向增强模块，用于在135度方向上增强所述待处理像素；

所述方向权重计算模块，用于计算各方向边缘增强结果在融合时的权重；

所述融合模块，用于将各方向的边缘增强结果按照方向权重计算模块计算出的权重进行加权融合，得到最终的边缘增强后的图像；

本发明通过计算待处理像素的边缘方向和边缘方向可靠度，并根据待处理像素的边缘方向可靠度是否为零，采用不同的边缘增强方法。若所述待处理像素的边缘方向可靠度不为零，则根据所述边缘方向从预设的四个方向中选取最接近边缘方向垂直方向的两个方向进行增强；将两个方向的边缘增强结果加权，作为最终的边缘增强图像；若所述待处理像素的边缘方向可靠度为零，则采用水平方向和垂直方向进行增强，选择增强程度较大的结果作为最终边缘增强图像。本发明能够在任意边缘方向进行增强处理，使边缘增强后的图像边缘清晰且避免了锯齿现象。

附图说明

图1是本实施例中基于边缘检测的图像边缘增强方法的流程示意图；

图2是本实施例中根据角度差计算边缘方向可靠度的函数关系示意图；

图3是本实施例中根据角度差的斜率值计算边缘方向可靠度的函数关系示意图；

图4是本实施例中沿135度方向进行边缘增强的示意图；

图5是本实施例中步骤4的具体流程示意图；

图6是本实施例中计算边缘方向斜率确定的增益的函数关系示意图；

图7是本实施例中计算边缘增强值的示意图。

具体实施方式

下面参照附图来描述本发明的优选实施方式。本领域技术人员应当理解的是，这些实施方式仅仅用于解释本发明的技术原理，并非旨在限制本发明的保护范围。

本发明提出一种基于边缘检测的图像边缘增强方法，如图1所示，包括以下步骤：

步骤1，计算待处理像素的边缘方向；

步骤2，计算待处理像素的边缘方向可靠度；

步骤3，若所述待处理像素的边缘方向可靠度不为零，则转至步骤4；否则，在水平方向和垂直方向上分别进行边缘增强，选取增强程度较大的结果作为最终的边缘增强图像；

步骤4，根据所述边缘方向，从预设的四个方向中选取与所述待处理像素边缘方向的垂直方向最接近的两个方向分别进行边缘增强；

步骤5，将步骤4所得的两个方向的边缘增强结果进行加权融合，作为最终的边缘增强图像；

本实施例中，步骤1中通过计算待处理像素的梯度，进而计算出边缘方向。

本实施例中，步骤1具体包括：

采用Sobel梯度算子计算待处理像素的梯度，水平梯度g_H和垂直梯度g_V分别如公式(1)和公式(2)所示：

其中，(i，j)为待处理像素，I(i，j)为待处理像素对应的亮度值；

若g_H(i,j)和g_V(i,j)的绝对值都小于预设的阈值，则待处理像素位于平坦区；否则，待处理像素位于非平坦区，若g_V(i,j)为零，则待处理像素的边缘方向为垂直方向，若g_V(i,j)不为零，则待处理像素的边缘方向对应的斜率值如公式(3)所示：

本实施例中，步骤2具体为：

若待处理像素位于平坦区，则待处理像素的边缘方向可靠度为零；

若待处理像素位于非平坦区，则根据边缘方向的斜率通过查表法获得边缘方向角度，在待处理像素的邻域内计算各像素点的边缘方向角度差，根据如图2所示的曲线确定待处理像素的方向可靠度rel(i，j)。将计算出的各像素点间的边缘方向角度差，分别求出对应的绝对值，取出最大绝对值angDiff，若angDiff＜T1，则rel(i，j)＝1；若angDiff＞T2，则rel(i，j)＝0；若T1≤angDiff≤T2，则rel(i，j)介于[0，1]范围内，且angDiff越大，rel(i，j)越低；其中，T1和T2为预设的阈值。

本实施例中，步骤2还可以为：

若待处理像素位于平坦区，则待处理像素的边缘方向可靠度为零；

若待处理像素位于非平坦区，则针对待处理像素邻域内非平坦区像素的边缘方向，找到正的最大斜率值、正的最小斜率值、负的最大斜率值和负的最小的斜率值，并分别求出对应的边缘方向角度，在四个边缘方向角度中，计算两两之间角度差的斜率，如公式(4)所示：

其中，θ₁、θ₂代表两个不同的角度，它们对应的斜率分别为tanθ₁、tanθ₂；

若计算出的各角度差斜率值的绝对值都小于预设的阈值，则待处理像素的边缘方向可靠度不为零。

本实施例中，取上面计算出的两两之间角度差斜率绝对值的最大值maxTan，根据图3所示的曲线确定待处理像素的方向可靠度rel(i，j)。若maxTan＜T3，则rel(i，j)＝1；若maxTan＞T4，则rel(i，j)＝0；若T3≤maxTan≤T4，则rel(i，j)介于[0，1]范围内，且maxTan越大，rel(i，j)越低；其中，T3和T4为预设的阈值。

若待处理像素的邻域内非平坦区像素的边缘方向，不存在正的斜率值，则正的斜率值不参与计算两两之间角度差的斜率；同理，若不存在负的斜率值，则负的斜率值不参与计算两两之间角度差的斜率。

本实施例中，步骤4中所述预设的四个方向为：0度方向，即水平方向、90度方向，即垂直方向、45度方向、135度方向。例如，计算得到待处理像素的斜率为1.732(60度)，其垂直方向为150度，则沿135度和180度(0度)进行边缘增强。

以135度边缘增强为例，如图4所示，选取待处理像素为中心135度方向上的五个像素，按照图5所示的流程进行计算。

本实施例中，步骤3和步骤4中所述进行边缘增强，如图5所示，具体为：

步骤41，计算待处理像素在增强方向上的亮度二阶导deriv₂(i，j)；

本实施例中，计算135度方向上亮度二阶导，如公式(5)所示：

deriv₂(i,j)＝I(i-2,j-2)-2·I(i,j)+I(i+2,j+2) (5)

步骤42，计算所述亮度二阶导确定的增益和低角度控制增益，算出边缘增强最终的增益g(i，j)；

步骤43，计算增强方向上亮度的最小值minY和最大值maxY；

步骤44，根据亮度二阶导的正负情况计算增强值如公式(6)所示：

其中，I(i，j)为待处理像素点(i，j)对应的亮度值；其原理如图7所示，虚线为增益最大时增强后的结果。

步骤45，将增强值乘以步骤42所得边缘增强最终的增益，叠加至待处理像素上，获得边缘增强后的像素值，如公式(7)所示：

I_o(i,j)＝I(i,j)+ΔY·g(i,j) (7)

本实施例中，步骤42具体为：

步骤421，计算所述亮度二阶导确定的增益，如公式(8)所示：

其中，C₁为设定的常数；

步骤422，根据图6所示曲线计算待处理像素的边缘方向斜率确定的增益g_a(i,j)：

若待处理像素的边缘方向斜率值slope＜T5或slope＞T8，则增益g_a(i,j)＝1；若T6≤slope≤T7，则增益g_a(i,j)＝0；若T5≤slope＜T6或T7＜slope≤T8，则增益g_a(i,j)的范围是(0，1]；其中，T5～T8均为预设的阈值；

步骤423，计算所述低角度控制增益，如公式(9)所示：

g_la(i,j)＝1-rel(i,j)·(1-g_a(i,j)) (9)

其中，rel(i,j)为待处理像素的边缘方向可靠度；

步骤424，计算所述边缘增强最终的增益，如公式(10)所示：

g(i,j)＝g_d(i,j)·g_la(i,j) (10)

本实施例中，步骤5中加权的权重根据边缘方向的垂直方向与两个增强方向的距离的比值确定，距离越近，权重越大。

图4还可以表示加权权重的计算方法，根据推导，边缘方向的垂直方向与两个增强方向的距离的比值能够使用梯度表征。以A＝135度，B＝0度为例进行推导。如图4所示，边缘方向的垂直方向θ与A的垂直距离为a，与B的垂直距离为b；比值计算方法如公式(11)和(12)所示：

距离越近，权重越大，因此，令A方向上的权重为b，B方向上的权重为a。权重的计算方法如表1所示：

表1

本实施例中，步骤5中加权的权重还可以根据角度差的正切值的比值确定，具体为：

算出边缘方向的垂直方向与最接近的两个方向A和B的角度差异的正切值，将与A的角度差异的正切值作为B的增强结果的权重，将与B的角度差异的正切值作为A的增强结果的权重。

本发明同时提出一种基于边缘检测的图像边缘增强系统，根据所述基于边缘检测的图像边缘增强方法，包括：

边缘检测模块、边缘方向可靠度计算模块、水平方向增强模块、垂直方向增强模块、45度方向增强模块、135度方向增强模块、方向权重计算模块、融合模块；

所述边缘检测模块，用于计算待处理像素的边缘方向；

所述边缘方向可靠度计算模块，用于计算待处理像素的边缘方向可靠度；

所述水平方向增强模块，用于在水平方向上增强所述待处理像素；

所述垂直方向增强模块，用于在垂直方向上增强所述待处理像素；

所述45度方向增强模块，用于在45度方向上增强所述待处理像素；

所述135度方向增强模块，用于在135度方向上增强所述待处理像素；

所述方向权重计算模块，用于计算各方向边缘增强结果在融合时的权重；

所述融合模块，用于将各方向的边缘增强结果按照方向权重计算模块计算出的权重进行加权融合，得到最终的边缘增强后的图像。

本领域技术人员应该能够意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的方法步骤，能够以电子硬件、计算机软件或者二者的结合来实现，为了清楚地说明电子硬件和软件的可互换性，在上述说明中已经按照功能一般性地描述了各示例的组成及步骤。这些功能究竟以电子硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。本领域技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

至此，已经结合附图所示的优选实施方式描述了本发明的技术方案，但是，本领域技术人员容易理解的是，本发明的保护范围显然不局限于这些具体实施方式。在不偏离本发明的原理的前提下，本领域技术人员可以对相关技术特征作出等同的更改或替换，这些更改或替换之后的技术方案都将落入本发明的保护范围之内。

Claims (8)

1.一种基于边缘检测的图像边缘增强方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，计算待处理像素的边缘方向；

步骤2，计算待处理像素的边缘方向可靠度；

步骤3，若所述待处理像素的边缘方向可靠度不为零，则转至步骤4；否则，在水平方向和垂直方向上分别进行边缘增强，选取增强程度较大的结果作为最终的边缘增强图像；

步骤4，根据所述边缘方向，从预设的四个方向中选取与所述待处理像素边缘方向的垂直方向最接近的两个方向分别进行边缘增强；

步骤5，将步骤4所得的两个方向的边缘增强结果进行加权融合，作为最终的边缘增强图像；步骤1中通过计算待处理像素的梯度，进而计算出边缘方向；步骤1具体包括：

采用Sobel梯度算子计算待处理像素的梯度，水平梯度g_H和垂直梯度g_V分别为：

其中，(i,j)为待处理像素，I(i,j)为待处理像素对应的亮度值；

若g_H(i,j)和g_V(i,j)的绝对值都小于预设的阈值，则待处理像素位于平坦区；否则，待处理像素位于非平坦区，若g_V(i,j)为零，则待处理像素的边缘方向为垂直方向，若g_V(i,j)不为零，则待处理像素的边缘方向对应的斜率值为：

步骤3和步骤4中所述进行边缘增强，具体为：

步骤41，计算待处理像素在增强方向上的亮度二阶导deriv₂(i,j)；

步骤42，计算所述亮度二阶导确定的增益和低角度控制增益，算出边缘增强最终的增益g(i,j)；

步骤43，计算增强方向上亮度的最小值minY和最大值maxY；

步骤44，根据亮度二阶导的正负情况计算增强值；

其中，I(i,j)为待处理像素点(i,j)对应的亮度值；

步骤45，将增强值乘以步骤42所得边缘增强最终的增益，叠加至待处理像素上，获得边缘增强后的像素值，

I_o(i,j)＝I(i,j)+ΔY·g(i,j)；

步骤42具体为：

步骤421，计算所述亮度二阶导确定的增益：

其中，C₁为设定的常数；

步骤422，计算待处理像素的边缘方向斜率确定的增益g_a(i,j)：

若待处理像素的边缘方向斜率值slope<T5或slope>T8，则增益g_a(i,j)＝1；若T6≤slope≤T7，则增益g_a(i,j)＝0；若T5≤slope<T6或T7<slope≤T8，则增益g_a(i,j)的范围是(0，1]；其中，T5～T8均为预设的阈值；

步骤423，计算所述低角度控制增益：

g_la(i,j)＝1-rel(i,j)·(1-g_a(i,j))，

其中，rel(i,j)为方向可靠度；

步骤424，计算所述边缘增强最终的增益：

g(i,j)＝g_d(i,j)·g_la(i,j)。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2具体为：

若待处理像素位于平坦区，则待处理像素的边缘方向可靠度为零；

若待处理像素位于非平坦区，则根据边缘方向的斜率获得边缘方向角度，在待处理像素的邻域内计算各像素点间的边缘方向角度差，将计算出的各像素点间的边缘方向角度差，分别求出对应的绝对值，取出最大绝对值angDiff，用于计算待处理像素的方向可靠度rel(i,j)：若angDiff<T1，则rel(i,j)＝1；若angDiff>T2，则rel(i,j)＝0；若T1≤angDiff≤T2，则rel(i,j)介于[0，1]范围内，且angDiff越大，rel(i,j)越低；其中，T1和T2为预设的阈值。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤2具体为：

若待处理像素位于平坦区，则待处理像素的边缘方向可靠度为零；

若待处理像素位于非平坦区，则针对待处理像素邻域内非平坦区像素的边缘方向，找到正的最大斜率值、正的最小斜率值、负的最大斜率值和负的最小的斜率值，并分别求出对应的边缘方向角度，在四个边缘方向角度中，计算两两之间角度差的斜率：

其中，θ₁、θ₂代表两个不同的角度，它们对应的斜率分别为tanθ₁、tanθ₂；

求出两两之间角度差斜率绝对值的最大值maxTan，用于确定待处理像素的边缘方向可靠度rel(i,j)：若maxTan<T3，则rel(i,j)＝1；若maxTan>T4，则rel(i,j)＝0；若T3≤maxTan≤T4，则rel(i,j)介于[0，1]范围内，且maxTan越大，rel(i,j)越低；其中，T3和T4为预设的阈值。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，若待处理像素的邻域内非平坦区像素的边缘方向，不存在正的斜率值，则正的斜率值不参与计算两两之间角度差的斜率；同理，若不存在负的斜率值，则负的斜率值不参与计算两两之间角度差的斜率。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤4中所述预设的四个方向为：0度方向、90度方向、45度方向、135度方向。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤5中加权的权重根据边缘方向的垂直方向与两个增强方向的距离的比值确定，距离越近，权重越大。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤5中加权的权重根据角度差的正切值的比值确定，具体为：

算出边缘方向的垂直方向与最接近的两个方向A和B的角度差异的正切值，将与A的角度差异的正切值作为B的增强结果的权重，将与B的角度差异的正切值作为A的增强结果的权重。

8.一种基于边缘检测的图像边缘增强系统，其特征在于，根据权利要求1～7中任一项所述方法，包括：

边缘检测模块、边缘方向可靠度计算模块、水平方向增强模块、垂直方向增强模块、45度方向增强模块、135度方向增强模块、方向权重计算模块、融合模块；

所述边缘检测模块，用于计算待处理像素的边缘方向；

所述边缘方向可靠度计算模块，用于计算待处理像素的边缘方向可靠度；

所述水平方向增强模块，用于在水平方向上增强所述待处理像素；

所述垂直方向增强模块，用于在垂直方向上增强所述待处理像素；

所述45度方向增强模块，用于在45度方向上增强所述待处理像素；

所述135度方向增强模块，用于在135度方向上增强所述待处理像素；

所述方向权重计算模块，用于计算各方向边缘增强结果在融合时的权重；

所述融合模块，用于将各方向的边缘增强结果按照方向权重计算模块计算出的权重进行加权融合，得到最终的边缘增强后的图像。

Images