[发明专利]逐点提高视频图像清晰度的处理方法

权利要求书

1.一种逐点提高视频图像清晰度的处理方法，其特征在于，包含以下步骤：

对读入的视频图像计算亮度图；

计算高、低频分量f_H(i，j)以及f_L(i，j)；

将高频分量f_H(i，j)划分为小幅高频噪声、不连续噪声点、细节与大边缘，然后进行相应的处理，得到新的高频分量；

获取增强后的亮度图。

2.根据权利要求1所述的逐点提高视频图像清晰度的处理方法，其特征在于，其中对高频分量f_H(i，j)进行划分及处理的步骤更详细地包括：

清除细小噪声；

保留单象素线的高频分量f_H(i，j)，去除非边沿点的噪声；

计算逐点增强系数k值。

3.根据权利要求2所述的逐点提高视频图像清晰度的处理方法，其特征在于，其中清除细小噪声的步骤更进一步包括：

设定一阈值，判断所述高频分量f_H(i，j)是否小于阈值；

若是，则认为小于所述阈值的高频分量为噪声，将高频分量f_H(i，j)置为0，以抑制掉小幅高频噪声。

4.根据权利要求2所述的逐点提高视频图像清晰度的处理方法，其特征在于，其中保留单象素线的高频分量f_H(i，j)并去除非边沿点的噪声的步骤更进一步包括：

判断其他的高频分量f_H(i，j)是否在超过模板总数一半以上；

若是，则认为是边缘点，否则认为是噪声，将高频分量f_H(i，j)置为0。

5.根据权利要求2所述的逐点提高视频图像清晰度的处理方法，其特征在于，其中计算逐点增强系数k值的步骤更进一步包括：

判断高频分量f_H(i，j)是否属于细节噪声模糊区，即T₁＜f_H(i，j)≤T₂，若是，则k值为k(i,j)=k1T2-T1×fH(i,j)-k1T1T2-T1;]]>

判断高频分量f_H(i，j)是否属于细节区，即T₂＜f_H(i，j)≤T₃，若是，则k值为k(i,j)=k3-k1T3-T2×fH(i,j)+k1T3-k3T2T3-T2;]]>

判断高频分量f_H(i，j)是否属于细节边缘区，即T₃＜f_H(i，j)≤T₄，若是，则k值为k(i,j)=k2-k3T4-T3×fH(i,j)+k3T4-k2T3T4-T3;]]>

判断高频分量f_H(i，j)是否属于大边缘区，即T₄＜f_H(i，j)≤T₅，若是，则k值为k(i,j)=-k2T5-T4×fH(i,j)+k2T5T5-T4;]]>

在其它情况下，k值为k(i，j)＝0；

其中k₁，k₂，k₃为k值的幅值，k₁是分不清是细节还是噪声的增益，该增益应该较小；k₂是增强大边缘的增益，控制图像大边缘增强的力度；k₃是增强细节的增益，控制图像细节增强的力度；而T₁为噪声阈值；T₂为细节阈值，即大于它的可认为是细节；T₃为细节小边缘阈值，即小于它的可认为是细节，大于它的可认为是小边缘；T₄为边缘阈值，即小于它的可认为是小边缘，大于它的可认为是大边缘；T₅为超大边缘阈值，大于它的可认为是超大边缘，无需增强。