[发明专利]一种图像边缘清晰化的方法和系统

说明书

技术领域

本发明涉及一种图像边缘清晰化的方法和系统。

背景技术

图像边缘清晰化是一种常见的图像处理技术，其中最普遍使用的方法就是图像锐化，通常采用高斯锐化的方式来实现。高斯锐化是高斯模糊的反过程，即将原始图像与高斯模糊之后的图像对比得到一幅边缘细节图像，然后将其与原始图像叠加后，突出了图像边缘信息。上述过程可以简化成一个高斯模板来实现。即：

-1，-4， -7， -4， -1

-4，-16，-26，-16，-4

-7，-26，505，-26，-7

-4，-16，-26，-16，-4

-1，-4， -7， -4， -1

经过上述模板滤波之后的图像在一定程度上突出了边缘信息，使得图像变得更加清晰。

高斯锐化的方法虽然在一定程度上突出了边缘信息，使得图像变得更加清晰，但与此同时，图像的噪声也相应的被扩大，影响了图像的质量。同时，现有的锐化方法大多用于灰度图像处理，如果将其分别用在彩色图像不同通道的处理过程中则容易产生色差。

现有技术中的图像边缘清晰化的方法存在影响图像质量以及容易产生色差的问题，对于该问题，目前尚未提出有效解决方案。

发明内容

本发明的主要目的是提供一种图像边缘清晰化的方法和系统，以解决现有技术中图像边缘清晰化的方法存在影响图像质量以及容易产生色差的问题。

为了实现上述目的，根据本发明的一个方面，提供了一种图像边缘清晰化的方法。

本发明的图像边缘清晰化的方法包括：构造三边滤波器，所述三边滤波器中包括几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器；将原图像输入到所述三边滤波器中进行滤波处理，得到边缘清晰化的输出图像。

进一步地，所述几何空间滤波器是指计算扫描点与其周围设定邻域内的每个像素点的几何距离构成的滤波器。

进一步地，所述几何距离为欧几里得距离或者汉明距离。

进一步地，所述色彩空间滤波器是指计算图像各个通道扫描点与其周围设定邻域内的每个像素点颜色差构成的滤波器。

进一步地，所述各个通道颜色差构成滤波器方法，包含各个通道颜色差合成后构成滤波器或者各个通道颜色差分别构成了滤波器再合成。

进一步地，所述各个通道颜色差合成构成滤波器或者各个通道颜色差滤波器合成为的色彩空间滤波器，是指通过关系运算合成，所述关系运算包括自定义加权求和、求积。

进一步地，所述梯度滤波器是指计算图像各个通道梯度，并利用各个通道梯度合成为图像梯度幅值构成的滤波器。

进一步地，所述各个通道梯度合成的方法包括各个通道梯度幅值的最大值作为彩色图像的梯度幅值、各个通道加权求和作为彩色图像的梯度幅值或者各通道按照一定融合运算合成作为彩色图像的梯度幅值。

进一步地，所述计算图像梯度的方法包含sobel算子、laplace算子、prewitt算子或者roberts算子。

进一步地，所述方法还包含：对所述几何空间滤波器、色彩空间滤波器或者梯度滤波器进行归一化处理。

进一步地，所述构造三边滤波器是指将几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器通过关系运算合成为的三边滤波器，其中所述关系运算包括自定义加权求和、求积。

进一步地，所述几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器可以采用任意一种核函数。

进一步地，所述核函数为高斯核函数、多项式核函数或者指数核函数。

根据本发明的另一方面，提供了一种图像边缘清晰化的系统。

本发明的图像边缘清晰化的系统包括：构造模块，用于构造三边滤波器，所述滤波器中包括几何空间滤波器、色彩空间滤波器以及梯度滤波器；处理模块，用于将原图像输入到所述三边滤波器中进行滤波处理，得到边缘清晰化的输出图像。

进一步地，所述构造模块还用于在各个通道颜色差合成后构成滤波器或者各个通道颜色差分别构成了滤波器再合成。

进一步地，所述构造模块还用于计算图像各个通道梯度，并利用各个通道梯度合成为图像梯度幅值构成的滤波器。

进一步地，所述构造模块还用于将各个通道梯度幅值的最大值作为彩色图像的梯度幅值、各个通道加权求和作为彩色图像的梯度幅值或者各通道按照一定融合运算合成作为彩色图像的梯度幅值。

进一步地，所述方法还包括归一化模块，用于对所述几何空间滤波器、色彩空间滤波器或者梯度滤波器进行归一化处理。