CN106991662A - 基于水平方向像素的图像锐化方法 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于水平方向像素的图像锐化方法，其包括以下步骤：步骤一，算法对色度分量，做图像边沿区域锐化处理；步骤二，算法对亮度分量，先做图像边沿区域锐化处理，再做图像PEAKING处理；DCTI和DLTI对图像的高频边沿区域做增强，PEAKING对图像的低频区域做增强；本发明在锐化增强图像的同时，使得处理后的图像色度和灰度的变化过度更加平滑。
Description
技术领域
本发明涉及一种电视和视频的图像处理领域，特别是涉及一种基于水平方向像素的图像锐化方法。
背景技术
在摄像头产品中，CMOS传感器透过色卡采集基于像素的Bayer RGB或者是RGB raw的图像；图像经过前处理转为YUV的图像，但转化后的图像边界变化模糊，噪声大；在显示或者视频压缩前，必须要经过图像增强处理来提高画质，锐化就是图像增强的一个重要环节；同样，在视频处理系统中，图像经过缩放后，画质相比于原来图像，会出现退化和模糊，需要对缩放后的做锐化增强处理，提高画质。
常用的图像锐化方法是对图像做带通滤波，分别找到低到高的边沿和高到低的边沿，乘以增益系数，并补偿到源图像上，最后再对增益后的图像做中值滤波降噪处理；但是，这种方法在得到锐化效果的同时带来一些不想要的结果，如细节的丢失和过冲；本文提到的方法用计算得到的三次谐波分量补偿图像得到锐化效果，并根据当前像素的delta值增益亮度分量，实现对低频变化区域的锐化，同时保留图像细节，减少色度不连续效应，跳变过渡也更加平滑。
传统锐化方法通过滤波器获得高频分量，确定有用的高频图像分量并做处理，处理后的结果补偿原图像，可以实现高频降噪和锐化图像高频区域；这种处理方法只能实现高频图像区域的锐化，不能对低频图像区域做处理。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种基于水平方向像素的图像锐化方法，其采用谐波补偿的算法，对输入的图像的高频跳变区域和低频跳变区域做增益补偿，在得到锐化图像效果的同时，亮度和色度过度更加平滑，提高图像质量。
本发明是通过下述技术方案来解决上述技术问题的：一种基于水平方向像素的图像锐化方法，其包括以下步骤：
步骤一，算法对色度分量，做图像边沿区域色度锐化处理；
步骤二，算法对亮度分量，先做图像边沿区域亮度锐化处理，再做图像增强处理；图像边沿区域色度锐化处理和图像边沿区域亮度锐化处理对图像的高频边沿区域做增强图像增强处理对图像的低频区域做增强。
优选地，所图像边沿区域色度锐化处理和图像边沿区域亮度锐化处理常用的算法主要有三种：所述图像边沿区域锐化处理常用的算法主要有三种：带通滤波边沿补偿、高频滤波补偿、谐波分量补偿。
优选地，所述图像增强处理作用在图像的Y分量，锐化图像的低频区域；图像增强处理的图像增强算法通过带通滤波确定需要处理的低频图像区域，根据对应像素点的δ值增益计算补偿值，并修正到原图像Y分量；具体处理过程包括：带通滤波、δ值计算、δ值分段修正、峰化增益、修正值补偿到原图像Y分量。
本发明的积极进步效果在于：本发明采用谐波分量补偿图像的边沿区域，并通过带通滤波算法确定低频边缘区域，根据对应区域的三次谐波分量对该区域进行增益补偿，达到图像增强的效果。
附图说明
图1为算法对色度分量的流程示意图。
图2为谐波分量补偿的步骤示意图。
图3为图像PEAKING处理的流程示意图。
图4为delta分段修正的函数图。
具体实施方式
下面结合附图给出本发明较佳实施例，以详细说明本发明的技术方案。
如图1所示，基于水平方向像素的图像锐化方法包括以下步骤：
步骤一，算法对色度分量，做图像边沿区域色度锐化处理（DCTI）；
步骤二，算法对亮度分量，先做图像边沿区域亮度锐化处理（DLTI），再做图像增强（PEAKING）处理；图像边沿区域色度锐化处理和图像边沿区域亮度锐化处理对图像的高频边沿区域做增强，图像增强处理对图像的低频区域做增强。
一、图像边沿区域色度锐化处理、图像边沿区域亮度锐化处理常用的算法主要有三种：带通滤波边沿补偿、高频滤波补偿、谐波分量补偿；
带通滤波边缘补偿，使用用9-tap像素窗口，中心像素，pix[4]（变量的名字，表示第4个像素值），补偿为：
pix_adj = gain_lpf * result_lpf + gain_hpf * result_hpf + pix[4]
gain_lpf：低带通滤波增益
gain_hpf：高带通滤波增益
result_hpf：低带通滤波结果
result_hpf：高带通滤波结果
补偿后的值经过中值滤波处理，以去除图像振铃和过冲效应：
pix_final = MEDIAN(pix_adj，pix[0]，pix[8])，or MEDIAN(pix_adj，pix[2]， pix[6])
这种方法的缺点：当亮度或色度分量的跳变频率小于中值滤波时，这部分区域的锐化效果就会衰弱。
二维高通滤波补偿，使用3x3或5x5的滤波算子得到高频分量，增益后补偿到原图像；同样存在方法十一的缺点，非高频区域锐化效果减弱。
谐波分量补偿，与带通滤波边缘补偿比较，谐波分量补偿没有振铃效应，同时对非高频区域的图像锐化效果也比较好；DCTI和DLTI计算出图像的二次谐波分量和三次谐波分量，再将修正后的三次谐波分量补偿到原图像，实现边缘增强的效果，如图2所示；计算使用5-tap窗口，具体步骤如下：一、计算像素的δ值和曲率值；二、插值计算左边点和当前点的δ和曲率值；插值计算当前点和右边点的δ和曲率值；三、计算左边插值结果的三次谐波分量；计算右边插值结果的三次谐波分量计算当前像素的三次谐波分量；四、对步骤三的结果做低通滤波；五、低通滤波的结果补偿到原图像上。
二、图像增强处理
图像增强处理作用在图像的Y分量，锐化图像的低频区域，比如，森林，纺织纹路等；图像的低频区域变化相对缓慢，不能够被上一步的锐化过程处理,影响图像质量；PEAK算法通过带通滤波确定需要处理的低频图像区域，根据对应像素点的δ值增益计算补偿值，并修正到原图像Y分量；如图3所示，具体处理过程包括：带通滤波、δ值计算、δ值分段修正、峰化增益、修正值补偿到原图像Y分量。
图像增强处理过程描述为：
2.1带通滤波
带通滤波算法用于确定需要图像增强处理的低频图像区域；算法处理使用两组滤波函数：低带通滤波和高带通滤波；根据不同的应用可以选择四种不同的滤波计算组合：
BFP = high bandpass filter
BFP = 0.75 * high bandpass filter + 0.25 * low bandpass filter
BFP = 0.5 * high bandpass filter + 0.5 * low bandpass filter
BFP = 0.25 * high bandpass filter + 0.75 * low bandpass filter
带通滤波为9-tap像素窗口，滤波参数分别为：
low bandpass filter = [-1/16，-1/8，-1/16，1/8，1/4，1/8，-1/16，-1/8，-1/16]
high bandpass filter = [1/4，0，0，0，1/， 0， 0，0，-1/4]
2.2δ计算
δ计算使用5-tap像素窗口，计算的结果给分段修正函数做分段修正；δ算法为：
f(y) = （1/2 * |p2 – p0| +
|p2 – p1| +
|p2 – p3| +
1/2 * |p2 – p4|) /3
p0，p1，p3，p4是邻近像素的亮度分量，中心像素是p2。
2.3δ值分段修正
δ值分段修正是3段线性函数，中部区间是值为“1”的常值，如图4所示；分段修正是为了根据实际的应用场景，增大和减少δ变化对增益倍数的影响；线性函数的修正参数可以调节：一、δ值小对应着跳变区域，修正放大；δ值大对应平坦区域，修正减小；二、修正高低阈值可以设置调整。
图4中，前段高峰值是高δ修正阈值，后端高峰值是低δ修正阈值。
2.4峰化增益值调整
算法后端峰化增益值用于放大δ修正过后的BPF结果；通过增大峰化增益值，可以加大在低频边缘区域的图像修正效果；但这个值需要正确设置以防止出现不想要的振铃效果。
本发明的优点：采用谐波分量补偿图像的边沿区域，并通过带通滤波算法确定低频边缘区域，根据对应区域的三次谐波分量对该区域进行增益补偿，达到图像增强的效果；对图像低频区域做图像边沿区域锐化处理和图像增强处理；在锐化增强图像的同时，使得处理后的图像色度和灰度的变化过度更加平滑。
以上所述的具体实施例，对本发明的解决的技术问题、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (3)
1.一种基于水平方向像素的图像锐化方法，其特征在于，其包括以下步骤：
步骤一，算法对色度分量，做图像边沿区域色度锐化处理；
步骤二，算法对亮度分量，先做图像边沿区域亮度锐化处理，再做图像增强处理；图像边沿区域色度锐化处理和图像边沿区域亮度锐化处理对图像的高频边沿区域做增强图像增强处理对图像的低频区域做增强。
2.如权利要求1所述的基于水平方向像素的图像锐化方法，其特征在于，所述图像边沿区域色度锐化处理和图像边沿区域亮度锐化处理常用的算法主要有三种：带通滤波边沿补偿、高频滤波补偿、谐波分量补偿。
3.如权利要求1所述的基于水平方向像素的图像锐化方法，其特征在于，所述图像增强处理作用在图像的Y分量，锐化图像的低频区域；图像增强处理的图像增强算法通过带通滤波确定需要处理的低频图像区域，根据对应像素点的δ值增益计算补偿值，并修正到原图像Y分量；具体处理过程包括：带通滤波、δ值计算、δ值分段修正、峰化增益、修正值补偿到原图像Y分量。
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