[发明专利]图像处理设备和图像处理方法无效

专利信息
申请号: 201110073869.5 申请日: 2011-03-23
公开(公告)号: CN102209180A 公开(公告)日: 2011-10-05
发明(设计)人: 细川健一郎;内田真史 申请(专利权)人: 索尼公司
主分类号: H04N5/208 分类号: H04N5/208;G06T5/00
代理公司: 北京东方亿思知识产权代理有限责任公司 11258 代理人: 宋鹤
地址: 日本*** 国省代码: 日本;JP
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摘要:
搜索关键词: 图像 处理 设备 方法
【说明书】:

技术领域

本发明涉及图像处理设备。更具体而言,本发明涉及用于执行图像信号处理以便增强图像的锐度(sharpness)的图像处理设备和方法。

背景技术

例如,在执行诸如改变图像的分辨率之类的图像信号处理时,存在相关技术在数字信号处理中使用的滤波器中如下设置系数。首先,与对应于不同分辨率的多个固定参数值中的每个相关联地计算多个系数。接下来,计算与对这些离散系数进行近似的曲线相对应的函数,所计算出的函数的系数的组合可以例如被存储作为滤波器系数的系数相关数据。然后,在执行图像信号处理时,通过将根据例如用户输入而获得的参数代入由表示为所存储的系数相关数据的系数给出的函数的变量,从而计算出滤波器系数。然后执行基于计算出的滤波器系数的滤波处理(例如参见日本未实审专利申请公开No.2002-359820(图1))。这样,可以在不存储与每个可能参数值相对应的大量滤波器系数的情况下执行滤波处理,从而可以减小存储器。

发明内容

就此考虑增强图像的锐度的图像锐化处理作为图像校正处理的一个示例。在执行这种处理时,应当考虑下面的因素。例如,当前存在一种趋势,频繁向电视广播的图像和类似内容插入诸如标题、字幕和滚动文字(scrolling ticker)(下文称作幻灯片内容(telop content))。另外,在单个显示屏幕上与主图片一起显示子图片也正被广泛使用。这意味着整个图像的图像内容突然改变的部分增多了,也变得更加精细了。换言之,在整个图像中,存在大量的部分具有极大不同的空间频率特性。例如,在这种图像中,图像突然改变的图像部分和图像中等改变的部分可能共存。换言之,趋向高空间频率和大幅度的图像部分可以与趋向低空间频率和小幅度的图像部分共存。

例如,如上所述考虑图像锐化处理应用一致的控制值到整个图像的情形。在这种情形中,在具有突然图像改变的图像部分中锐度可能被过度增大,因此可能容易产生不自然的图像。如果假设例如控制值被减小,则具有中等图像改变的图像部分趋向锐化不足。这样,利用对于整个图像试图采用相同控制值进行锐化的图像锐化处理,难以对具有突然图像改变的部分和具有中等图像改变的部分都施加合适的锐度。考虑到该因素,图像锐化处理应当根据整个图像的每个部分的图像改变的突然性(suddenness)来向每个部分独立地施加控制值。

例如,在前面讨论的相关技术的情形中,可以减小用于计算用于图像处理的滤波器系数的数据的大小,从而试图使得处理更高效。然而,该相关技术假设了应用到整个图像的图像处理,例如改变分辨率,并且与向图像的各个部分施加不同控制值的图像处理不兼容。例如,如果试图实现向图像的各个部分施加不同控制值的处理,则将使用诸如快速傅立叶变换之类的通常处理。然而,由于这种处理是复杂并且计算强度大的,因此在某些情形中可能难以实现这种处理,例如在消费电子设备中,消费电子设备倾向具有较低的信号处理能力。

考虑到这些情形,希望可以提供一种根据图像的各个部分中图像改变的突然性施加不同的锐化值的图像锐化处理,同时使得该图像锐化处理简单高效。

根据本发明一个实施例的图像处理设备包括:最小-最大像素差值计算单元,被配置来计算最小-最大像素差值,最小-最大像素差值被定义为用于特征值计算的图像部分中的最大像素值和最小像素值之间的差,用于特征值计算的图像部分包括从形成输入图像的像素中选出的目标像素和给定数目的邻居像素;最大邻近像素差值计算单元,被配置来计算最大邻近像素差值,最大邻近像素差值被定义为用于特征值计算的图像部分中的邻近像素之间的差值中的最大值;图像改变特征值计算单元,被配置来基于最小-最大像素差值和最大邻近像素差值,计算与用于特征值计算的图像部分中的图像改变的突然性相对应的图像改变特征值;滤波器系数计算单元,被配置来基于图像改变特征值计算滤波器系数;以及锐化滤波器,被配置来接受形成用于滤波处理的图像部分的像素作为输入,其中用于滤波处理的图像部分包括与用于特征值计算的给定图像部分相同的目标像素和给定数目的邻居像素,锐化滤波器还被配置来通过利用与用于特征值计算的给定图像部分相对应的滤波器系数计算用于滤波处理的图像部分中的目标像素的输出像素值。根据该配置,基于相应的用于特征值计算的图像部分的最小-最大像素差值和最大邻近像素差值,计算出了量化图像改变的图像改变特征值。基于这些图像改变特征值,执行了逐像素设置控制值的图像锐化处理。

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