本發(fā)明涉及一種電視和視頻的圖像處理領域，特別是涉及一種基于水平方向像素的圖像銳化方法。

背景技術：

在攝像頭產(chǎn)品中，cmos傳感器透過色卡采集基于像素的bayerrgb或者是rgbraw的圖像；圖像經(jīng)過前處理轉(zhuǎn)為yuv的圖像，但轉(zhuǎn)化后的圖像邊界變化模糊，噪聲大；在顯示或者視頻壓縮前，必須要經(jīng)過圖像增強處理來提高畫質(zhì)，銳化就是圖像增強的一個重要環(huán)節(jié)；同樣，在視頻處理系統(tǒng)中，圖像經(jīng)過縮放后，畫質(zhì)相比于原來圖像，會出現(xiàn)退化和模糊，需要對縮放后的做銳化增強處理，提高畫質(zhì)。

常用的圖像銳化方法是對圖像做帶通濾波，分別找到低到高的邊沿和高到低的邊沿，乘以增益系數(shù)，并補償?shù)皆磮D像上，最后再對增益后的圖像做中值濾波降噪處理；但是，這種方法在得到銳化效果的同時帶來一些不想要的結果，如細節(jié)的丟失和過沖；本文提到的方法用計算得到的三次諧波分量補償圖像得到銳化效果，并根據(jù)當前像素的delta值增益亮度分量，實現(xiàn)對低頻變化區(qū)域的銳化，同時保留圖像細節(jié)，減少色度不連續(xù)效應，跳變過渡也更加平滑。

傳統(tǒng)銳化方法通過濾波器獲得高頻分量，確定有用的高頻圖像分量并做處理，處理后的結果補償原圖像，可以實現(xiàn)高頻降噪和銳化圖像高頻區(qū)域；這種處理方法只能實現(xiàn)高頻圖像區(qū)域的銳化，不能對低頻圖像區(qū)域做處理。

技術實現(xiàn)要素：

本發(fā)明所要解決的技術問題是提供一種基于水平方向像素的圖像銳化方法，其采用諧波補償?shù)乃惴?，對輸入的圖像的高頻跳變區(qū)域和低頻跳變區(qū)域做增益補償，在得到銳化圖像效果的同時，亮度和色度過度更加平滑，提高圖像質(zhì)量。

本發(fā)明是通過下述技術方案來解決上述技術問題的：一種基于水平方向像素的圖像銳化方法，其包括以下步驟：

步驟一，算法對色度分量，做圖像邊沿區(qū)域色度銳化處理；

步驟二，算法對亮度分量，先做圖像邊沿區(qū)域亮度銳化處理，再做圖像增強處理；圖像邊沿區(qū)域色度銳化處理和圖像邊沿區(qū)域亮度銳化處理對圖像的高頻邊沿區(qū)域做增強圖像增強處理對圖像的低頻區(qū)域做增強。

優(yōu)選地，所圖像邊沿區(qū)域色度銳化處理和圖像邊沿區(qū)域亮度銳化處理常用的算法主要有三種：所述圖像邊沿區(qū)域銳化處理常用的算法主要有三種：帶通濾波邊沿補償、高頻濾波補償、諧波分量補償。

優(yōu)選地，所述圖像增強處理作用在圖像的y分量，銳化圖像的低頻區(qū)域；圖像增強處理的圖像增強算法通過帶通濾波確定需要處理的低頻圖像區(qū)域，根據(jù)對應像素點的δ值增益計算補償值，并修正到原圖像y分量；具體處理過程包括：帶通濾波、δ值計算、δ值分段修正、峰化增益、修正值補償?shù)皆瓐D像y分量。

本發(fā)明的積極進步效果在于：本發(fā)明采用諧波分量補償圖像的邊沿區(qū)域，并通過帶通濾波算法確定低頻邊緣區(qū)域，根據(jù)對應區(qū)域的三次諧波分量對該區(qū)域進行增益補償，達到圖像增強的效果。

附圖說明

圖1為算法對色度分量的流程示意圖。

圖2為諧波分量補償?shù)牟襟E示意圖。

圖3為圖像peaking處理的流程示意圖。

圖4為delta分段修正的函數(shù)圖。

具體實施方式

下面結合附圖給出本發(fā)明較佳實施例，以詳細說明本發(fā)明的技術方案。

如圖1所示，基于水平方向像素的圖像銳化方法包括以下步驟：

步驟一，算法對色度分量，做圖像邊沿區(qū)域色度銳化處理（dcti）；

步驟二，算法對亮度分量，先做圖像邊沿區(qū)域亮度銳化處理（dlti），再做圖像增強（peaking）處理；圖像邊沿區(qū)域色度銳化處理和圖像邊沿區(qū)域亮度銳化處理對圖像的高頻邊沿區(qū)域做增強，圖像增強處理對圖像的低頻區(qū)域做增強。

一、圖像邊沿區(qū)域色度銳化處理、圖像邊沿區(qū)域亮度銳化處理常用的算法主要有三種：帶通濾波邊沿補償、高頻濾波補償、諧波分量補償；

帶通濾波邊緣補償，使用用9-tap像素窗口，中心像素，pix[4]（變量的名字，表示第4個像素值），補償為：

pix_adj=gain_lpf*result_lpf+gain_hpf*result_hpf+pix[4]

gain_lpf：低帶通濾波增益

gain_hpf：高帶通濾波增益

result_hpf：低帶通濾波結果

result_hpf：高帶通濾波結果

補償后的值經(jīng)過中值濾波處理，以去除圖像振鈴和過沖效應：

pix_final=median(pix_adj，pix[0]，pix[8])，ormedian(pix_adj，pix[2]，pix[6])

這種方法的缺點：當亮度或色度分量的跳變頻率小于中值濾波時，這部分區(qū)域的銳化效果就會衰弱。

二維高通濾波補償，使用3x3或5x5的濾波算子得到高頻分量，增益后補償?shù)皆瓐D像；同樣存在方法十一的缺點，非高頻區(qū)域銳化效果減弱。

諧波分量補償，與帶通濾波邊緣補償比較，諧波分量補償沒有振鈴效應，同時對非高頻區(qū)域的圖像銳化效果也比較好；dcti和dlti計算出圖像的二次諧波分量和三次諧波分量，再將修正后的三次諧波分量補償?shù)皆瓐D像，實現(xiàn)邊緣增強的效果，如圖2所示；計算使用5-tap窗口，具體步驟如下：一、計算像素的δ值和曲率值；二、插值計算左邊點和當前點的δ和曲率值；插值計算當前點和右邊點的δ和曲率值；三、計算左邊插值結果的三次諧波分量；計算右邊插值結果的三次諧波分量計算當前像素的三次諧波分量；四、對步驟三的結果做低通濾波；五、低通濾波的結果補償?shù)皆瓐D像上。

二、圖像增強處理

圖像增強處理作用在圖像的y分量，銳化圖像的低頻區(qū)域，比如，森林，紡織紋路等；圖像的低頻區(qū)域變化相對緩慢，不能夠被上一步的銳化過程處理,影響圖像質(zhì)量；peak算法通過帶通濾波確定需要處理的低頻圖像區(qū)域，根據(jù)對應像素點的δ值增益計算補償值，并修正到原圖像y分量；如圖3所示，具體處理過程包括：帶通濾波、δ值計算、δ值分段修正、峰化增益、修正值補償?shù)皆瓐D像y分量。

圖像增強處理過程描述為：

2.1帶通濾波

帶通濾波算法用于確定需要圖像增強處理的低頻圖像區(qū)域；算法處理使用兩組濾波函數(shù)：低帶通濾波和高帶通濾波；根據(jù)不同的應用可以選擇四種不同的濾波計算組合：

bfp=highbandpassfilter

bfp=0.75*highbandpassfilter+0.25*lowbandpassfilter

bfp=0.5*highbandpassfilter+0.5*lowbandpassfilter

bfp=0.25*highbandpassfilter+0.75*lowbandpassfilter

帶通濾波為9-tap像素窗口，濾波參數(shù)分別為：

lowbandpassfilter=[-1/16，-1/8，-1/16，1/8，1/4，1/8，-1/16，-1/8，-1/16]

highbandpassfilter=[1/4，0，0，0，1/，0，0，0，-1/4]

2.2δ計算

δ計算使用5-tap像素窗口，計算的結果給分段修正函數(shù)做分段修正；δ算法為：

f(y)=（1/2*|p2–p0|+

|p2–p1|+

|p2–p3|+

1/2*|p2–p4|)/3

p0，p1，p3，p4是鄰近像素的亮度分量，中心像素是p2。

2.3δ值分段修正

δ值分段修正是3段線性函數(shù)，中部區(qū)間是值為“1”的常值，如圖4所示；分段修正是為了根據(jù)實際的應用場景，增大和減少δ變化對增益倍數(shù)的影響；線性函數(shù)的修正參數(shù)可以調(diào)節(jié)：一、δ值小對應著跳變區(qū)域，修正放大；δ值大對應平坦區(qū)域，修正減??；二、修正高低閾值可以設置調(diào)整。

圖4中，前段高峰值是高δ修正閾值，后端高峰值是低δ修正閾值。

2.4峰化增益值調(diào)整

算法后端峰化增益值用于放大δ修正過后的bpf結果；通過增大峰化增益值，可以加大在低頻邊緣區(qū)域的圖像修正效果；但這個值需要正確設置以防止出現(xiàn)不想要的振鈴效果。

本發(fā)明的優(yōu)點：采用諧波分量補償圖像的邊沿區(qū)域，并通過帶通濾波算法確定低頻邊緣區(qū)域，根據(jù)對應區(qū)域的三次諧波分量對該區(qū)域進行增益補償，達到圖像增強的效果；對圖像低頻區(qū)域做圖像邊沿區(qū)域銳化處理和圖像增強處理；在銳化增強圖像的同時，使得處理后的圖像色度和灰度的變化過度更加平滑。

以上所述的具體實施例，對本發(fā)明的解決的技術問題、技術方案和有益效果進行了進一步詳細說明，所應理解的是，以上所述僅為本發(fā)明的具體實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所做的任何修改、等同替換、改進等，均應包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。