[发明专利]数字图像中细微细节恢复方法

说明书

技术领域

本发明涉及数字图像处理，更具体地涉及数字图像中的细微细节恢复。

背景技术

在数字图像处理中，一般使用图像增强技术以使结果在感官方面看起来比原件的好。细微细节恢复(SDR)方法为称为“不清晰掩蔽”(unsharp masking)的常用图像增强技术的一般化版本。不清晰掩蔽为印刷与出版业的基本工具之一。不清晰掩蔽的结果基本为原始图像与原始图像的放大高通滤波之间的相加。但是，常规的不清晰掩蔽仍然缺少适合于数字电视(DTV)应用的许多保护机制。例如，不仅清晰的边沿、纹理、以及细微细节区域被增强，而且噪声区域也被提升。但是，没有任何检测来归类哪个区域适合于增强、以及哪个区域不适合。另外，已知如果对清晰边沿区域进行增强，则也将引入喷射型人为假相(shooting artifact)。在另一方面，增强后的纹理或细微细节区域没有喷射型人为假相。

发明内容

本发明的目的在于提供一种用于处理数字图像的细微细节恢复方法，尤其是在缩放器单元中的图像重采样处理之前在DTV应用中。该SDR方法包括三种处理：细节提取、平滑性检查、以及细微细节检测。优选地，基本并行地执行这三种处理。在获得这三种处理的结果之后，将其乘积放大、并且加回到原始图像，以获得最终结果输出图像。选择性地将细节增强更多地用于细微细节与纹理区域、更少地用于清晰边沿以及噪声区域。

实现了根据本发明的SDR方法的SDR系统改进了常规不清晰掩蔽方法。首先，减噪器帮助控制原始图像的噪声水平，同时保留了锐利边沿以及某些纹理和细微细节区域。另外，与常规不清晰掩蔽方法不同，使用了SDR滤波器，其可以为具有对峰值频率的不同选择的高通或带通滤波器。另外，当噪声水平的先验知识可用时，增强水平是噪声自适应的。并且平滑性检查器在某种程度上在噪声区域与纹理或细微细节区域之间归类，并且防止噪声放大。对于在细微细节或纹理区域与清晰边沿区域之间进行鉴别，该SDR系统简单有效。因此，可以有效地在每个区域中应用适当的处理。

在一个例子中，只有在图像的纹理或细微细节区域中，才为图像增强配备细微细节恢复(SDR)方法，同时不增强清晰边沿区域。例如，在DTV应用中，该SDR方法适合于在缩放器单元中的图像重采样处理之前增强数字图像。

参照以下描述、权利要求、以及附图，将会理解本发明的这些以及其他特征、方面、以及优点。

附图说明

图1显示根据本发明实施例的SDR系统的方框图；

图2显示根据本发明实施例的图1的减噪器的实施例的方框图；

图3显示根据本发明实施例的图1的平滑性检查器的实施例的方框图；

图4显示根据本发明实施例的、用于图3的四方向符号改变计数器的、沿四个方向围绕所考虑像素的示例邻居像素集合的图示；

图5显示根据本发明实施例的图1的细微细节检测器的实施例的方框图；

图6显示根据本发明实施例的、在图5的偏差计算器中用于计算偏差的、围绕所考虑像素的示例邻居像素集合的图示。

具体实施方式

图1显示根据本发明实施例的、实现细微细节恢复(SDR)方法的SDR系统100的方框图。假设输入图像f(x，y)宽度为M、高度为N，即尺寸为M×N，其中坐标(x，y)表示在x列y行处的图像中的所考虑像素。根据本发明，系统100对尺寸为M×N的输入图像f(x，y)执行SDR方法，这会导致相同尺寸的输出图像g(x，y)。

输入图像f(x，y)主要由系统100中的三个主要过程(功能)处理：(1)由级联的减噪器(除噪器)102、细微细节恢复(SDR)滤波器104、低通滤波器(LpF)106、以及混合器108执行的细节提取；(2)由平滑性检查器114执行的平滑性检查；以及(3)由细微细节检测器116执行的细微细节检测。一旦求得来自这三个处理的结果，就在结点110获得其乘积，然后该乘积在放大器112中放大、并且在结点118处加回到原始图像f，以获得最终的输出图像g。