[发明专利]一种视频信号图像的增强方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及视频图像信号处理，特别涉及一种视频信号图像的增强方法和装置。

背景技术

随着计算机技术、多媒体技术和网络技术的不断发展，视频远程采集系统进入全数字化阶段，并越来越广泛地应用于安防、安全监控和高清晰视频图像获取等众多行业。在视频图像的信号处理中，数字图像邻域内像素与像素之间的灰度值具有高度相关，而这些相关性信息一般是以复杂的边缘和纹理细节信息体现出来的，图像锐度的改变就是以分析这些边缘细节为基础进行图像增强。现有的锐度增强方法对连续帧视频图像的处理中效果欠佳，显著边缘的过冲和噪声的增强。细节和边缘增强的同时也放大了噪声，在图像的背景区域，噪声会非常明显。

因此，针对相关技术中所存在的上述问题，目前尚未提出有效的解决方案。

发明内容

为解决上述现有技术所存在的问题，本发明提出了一种视频信号图像的增强方法和装置，该方法包括:

步骤1，接收待处理的视频信号中的图像帧；

步骤2，计算图像的高通滤波分量和低通滤波分量；

步骤3，预设一组门限值，将所计算的高通滤波分量进行分类识别，确定将每个像素分类为待抑制的噪声、待增强的细节、待增强的模糊边缘，或要保留的显著边缘；

步骤4，对确定为噪声的像素区域进行去噪处理，并对确定为非噪声的像素区域，根据不同的高通滤波分量求解增强幅值，将所述增强幅值与当前像素的高通滤波分量相乘；

步骤5，将增强后的高通滤波分量与去噪后的低通滤波信号进行叠加，以对视频的图像帧进行增强。

优选地，所述步骤2进一步包括：

以N×N模板为单位计算图像的高通和低通滤波分量f_H(i,j)和f_L(i,j)，N为3或5:

f_H(i,j)＝f(i,j)-f_L(i,j)

其中，f(i,j)为源图像，f_L(i,j)为采用低通滤波模板进行低通滤波后的低通滤波分量，f_H(i,j)为高通滤波后的分量。

优选地，所述步骤3进一步包括：

①设定一噪声门限值T₁，判断当前像素(i,j)的高通滤波分量是否小于门限值T₁，如小于门限值T₁，则将当前像素的高通滤波分量确定为噪声，将f_H(i,j)置为0，以抑制掉小幅高通滤波噪声，其中T₁为门限值在0.5-2之间；

②判断模板内其他像素的高通滤波分量是否在超过模板总数一半以上，如在超过模板总数一半以上则将当前像素(i,j)确定为边缘点，否则确定为杂点噪声，并令高通滤波分量为0，即:

当n(i,j)>T_n时，f_H(i,j)＝f_H(i,j)，

当n(i,j)≤T_n时，f_H(i,j)＝0，

其中，T_n为邻域的边界像素点数的门限值，并且T_n＝(N*N+1)/2；n(i,j)为以点(i,j)为中心的N×N个点中高通滤波分量不为0的像素点个数。

优选地，所述步骤4进一步包括：根据f_H(i,j)的不同，计算高通滤波增强幅值k的选取方式如下:

其中，k₁是细节噪声模糊区域的最大幅值系数；k₂是增强显著边缘的幅值系数，用于控制图像显著边缘增强的力度；k₃是增强细节的幅值系数，用于控制图像细节增强的力度；

其中，T₁，T₂，T₃，T₄，T₅为所述一组预设门限值，T₂为细节门限值，T₃为模糊边缘门限值，T₄为边缘门限值，T₅为超显著边缘门限值，[T₁，T₂]为细节和噪声的模糊区；[T₂，T₃]为细节区，[T₃，T₄]为模糊边缘区，[T₄，T₅]为显著边缘区。