图像锐化方法及设备技术

本发明专利技术实施例提供一种图像锐化方法及设备。其中，方法包括：对原始图像信息分别进行双边滤波处理和高斯差滤波处理，获得第一图层信息和第二图层信息；将原始图像信息和第一图层信息相减，获得第三图层信息；将第二图层信息和第三图层信息进行融合叠加处理，获得第四图层信息；将原始图像信息和第四图层信息进行相加，获得处理后的图像信息。本发明专利技术技术方案将双边滤波与高斯差滤波较好的融合进行图像锐化，减轻甚至消除了图像高对比度边缘的halo效应，提高了图像锐化效果。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术实施例提供一种图像锐化方法及设备。其中，方法包括：对原始图像信息分别进行双边滤波处理和高斯差滤波处理，获得第一图层信息和第二图层信息；将原始图像信息和第一图层信息相减，获得第三图层信息；将第二图层信息和第三图层信息进行融合叠加处理，获得第四图层信息；将原始图像信息和第四图层信息进行相加，获得处理后的图像信息。本专利技术技术方案将双边滤波与高斯差滤波较好的融合进行图像锐化，减轻甚至消除了图像高对比度边缘的halo效应，提高了图像锐化效果。【专利说明】图像锐化方法及设备
本专利技术涉及图像处理技术，尤其涉及一种图像锐化方法及设备。
技术介绍
拍照设备本身的硬件问题或者一些图像算法(例如图像平滑算法)的处理往往会 使图像中的边界或轮廓变得模糊。图像锐化是一种用于补偿图像的轮廓，增强图像的边缘 及灰度跳变部分，使图像变得清晰的方法。从频率域来看，图像变模糊是因为其高频分量被 衰减，因此，图像锐化的思路主要是用高通滤波器来提取图像中的高频信息，然后将提取的 高频信息叠加到原图像上，使图像变得清晰。目前常用的图像锐化方法就是使用拉普拉斯算子这种高通滤波器，对图像的亮度 分量进行拉普拉斯算子得到其高频信息，例如图像的边缘信息和轮廓信息，然后将原始图 像与拉普拉斯算子后的图像的对应像素点直接相加，从而达到增强图像的边缘和轮廓，使 图像看起来更清晰的目的。但是，这种方法在将拉普拉斯算子后图像与原始图像叠加后， 往往会在亮暗边界处出现过冲和下冲，而这样的现象表现在图像中就是在黑白边缘处产生 “白边”和“黑边”，也就是会出现光晕(halo)效应，图像锐化效果较差。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种图像锐化方法及设备，用以降低图像锐化带来的halo效 应，提高图像锐化效果。一方面提供一种图像锐化方法，包括:对原始图像信息分别进行双边滤波处理和高斯差滤波处理，获得第一图层信息和 第二图层信息；将所述原始图像信息和所述第一图层信息相减，获得第三图层信息；将所述第二图层信息和所述第三图层信息进行融合叠加处理，获得第四图层信将所述原始图像信息和所述第四图层信息进行相加，获得处理后的图像信息。另一方面提供一种图像锐化设备，包括:第一滤波模块，用于对原始图像信息进行双边滤波处理，获得第一图层信息；第二滤波模块，用于对所述原始图像进行高斯差滤波处理，获得第二图层信息；第一处理模块，用于将所述原始图像信息和所述第一图层信息相减，获得第三图 层信息；第二处理模块，用于将所述第二图层信息和所述第三图层信息进行融合叠加处 理，获得第四图层信息；第三处理模块，用于将所述原始图像信息和所述第四图层信息进行相加，获得处 理后的图像彳目息。本专利技术实施例提供的图像锐化方法及设备，通过对原始图像信息进行双边滤波处理，并用原始图像信息减去双边滤波处理得到的第一图层信息，获得第三图层信息，另外对 原始图像信息进行高斯差滤波处理获得第二图层信息，利用第三图层信息和第二图层信息 在高对比度边缘位置的不同表现，将第三图层信息和第二图层信息进行融合叠加，然后再 将融合叠加得到的第四图层信息与原始图像信息进行相加，得到处理后的图像信息，实现 了图像锐化，充分利用了双边滤波和高斯差滤波的特点，很好的融合了二者各自的有益效 果，达到了减轻甚至消除图像锐化带来的halo效应，提高了图像锐化的效果。【专利附图】【附图说明】为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发 明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以 根据这些附图获得其他的附图。图1为现有技术中使用拉普拉斯算子进行图像锐化时，图像锐化过程中的高频信 息的一维剖面曲线示意图；图2A为本专利技术一实施例提供的图像锐化方法的流程图；图2B为本专利技术一实施例提供的图像锐化过程中高频信息的一维剖面曲线示意 图；图3为本专利技术另一实施例提供的图像锐化方法的流程图；图4为本专利技术一实施例提供的图像锐化设备的结构示意图；图5为本专利技术另一实施例提供的图像锐化设备的结构示意图。【具体实施方式】为使本专利技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例 中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是 本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员 在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。现有技术使用拉普拉斯算子这种高通滤波器进行图像锐化，其中图像锐化效果如 图1所示。图1中横坐标表示图像中边缘处的像素位置，纵坐标表示图像中边缘处像素位置 对应的灰度值。如图1所示，曲线al为原始图像中高频信息(例如边缘轮廓部分的信息)的 一维剖面，其灰度缓慢的由暗变亮，这在视觉上感觉图像模糊。曲线Ib为理想的锐化后的 高频信息的一维剖面曲，灰度变化迅速，这在视觉上感觉图像清晰。使用拉普拉斯算子做图 像锐化时，在曲线al所示的高频信息中提取出浅灰色边线，其一维剖面如曲线Cl所示；将 使用拉普拉斯算子处理后的图像与原始图像叠加后得到的高频信息的一维剖面如曲线dl 所示。由曲线dl可见，使用拉普拉斯算子处理后的图像与原始图像叠加后得到的高频信息 在亮暗边界处容易出现过冲和下冲，与曲线bl所示的理想的锐化的高频信息有偏差，这种 现象表现在图像中就是在黑白边缘处人为的产生“白边”和“黑边”，也就是halo效应，使得 图像锐化效果较差。基于此，本专利技术以下实施例提供了图像锐化方法，用以解决上述问题。图2A为本专利技术一实施例提供的图像锐化方法的流程图。如图2A所示，本实施例 的方法包括:步骤101、对原始图像信息分别进行双边滤波(英文为:Bilateral filter)处理和 高斯差滤波处理，获得第一图层信息和第二图层信息。本实施例的执行主体可以是图像锐化设备，具体可以是各种具有图像处理能力的 设备，例如服务器、个人计算机、大型计算机等。在本实施例中，原始图像信息可以是输入图 像中的亮度分量，也可以是输入图像中的色度信息，还可以同时包括输入图像中的亮度分 量和色度分量。由于人眼对亮度的敏感度要高于色度，所以在做图像锐化的时候，主要是对 输入图像中的亮度分量进行处理。因此，本实施例中的原始图像信息更多的是指输入图像 中的亮度分量。所述输入图像是指输入图像锐化设备中的图像，以当前时刻为基准，所述输 入图像包括当前输入的像素值和当前输入的像素值邻域中的像素值。所述邻域的范围视实 际应用而定，例如可以是I分钟内输入的像素点构成的范围，也可以是3分钟内输入的像素 点构成的范围等。基于上述，步骤101之前可包括一可选步骤:获取输入图像的亮度信息作为上述 原始图像信息。在本实施例中，图像锐化设备一方面对原始图像信息进行双边滤波处理，获得第 一图层信息。该双边滤波处理可通过双边滤波器实现，双边滤波器属于低通滤波器。双边 滤波器是一种普遍用于去噪的图像平滑滤波器，但其不同与其他均值滤波器，双边滤波器 可以在去掉原始图像(是指由原始图像信息构成的图像)的纹理细节(主要是指微小的边缘 轮廓)的同时保护原始图像中黑白过渡本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种图像锐化方法，其特征在于，包括：对原始图像信息分别进行双边滤波处理和高斯差滤波处理，获得第一图层信息和第二图层信息；将所述原始图像信息和所述第一图层信息相减，获得第三图层信息；将所述第二图层信息和所述第三图层信息进行融合叠加处理，获得第四图层信息；将所述原始图像信息和所述第四图层信息进行相加，获得处理后的图像信息。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：徐先祥，
申请(专利权)人：华为技术有限公司，
类型：发明
国别省市：