[发明专利]一种对实时影像中图像的物体轮廓进行加强的方法

权利要求书

1.一种对实时影像中图像的物体轮廓进行加强的方法，其特征在于，包括如下步骤：

S1、获取拍摄的影像，对影像中的下一帧图像进行分块处理，得到多个图像块；

S2、基于梯度算法，对每个图像块中的每个像素进行轮廓增强；

S3、基于高斯滤波方法，对增强轮廓后的多个图像块作为一个整体进行噪声的滤除，得到滤除噪声后的图像；

S4、基于gamma变换，对滤除噪声后的整个图像进行亮暗对比度处理，得到最终加强后的图像；

所述步骤S1中，将影像中的下一帧图像分成多个图像块，下一帧图像基于8×8、16×16或32×32中的任一种方式进行分块，得到对应的多个图像块；

所述步骤S2的具体步骤为：

S2.1、基于改进后的梯度计算公式对每个图像块的每一个像素的亮度分量进行梯度计算，得到每个像素的梯度值；

S2.2、判断每个梯度值是否大于设置的阈值，若大于，则判定为边缘，并根据梯度值的正负判定是设置在白边还是黑边；若小于，则不做任何处理；

所述步骤S2.1中，改进后的梯度计算公式为：

I＝∑_i∑_j((Y1-Y2)/(Y1+Y2))，

其中，Y1，Y2为相邻两个像素的亮度，i、j分别为像素的横坐标和纵坐标，I为计算的梯度值。

2.根据权利要求1所述的一种对实时影像中图像的物体轮廓进行加强的方法，其特征在于，所步骤S3的具体步骤为：

S3.1、根据增强轮廓后的多个图像块的亮暗程度，将增强轮廓后的多个图像块作为一个整体进行分级；

S3.2、分级后的整个图像的gain值达到亮暗要求，基于高斯滤波公式对达到要求的整个图像进行滤波处理，否则，不作滤波处理。

3.根据权利要求2所述的一种对实时影像中图像的物体轮廓进行加强的方法，其特征在于，所述步骤3.1中，将增强轮廓后的多个图像块进行加权平均，计算整个图像的亮度值，根据其亮度值的亮暗程度将增强轮廓后的整个图像进行分级；即根据gain值进行分级，包括四个级别：gain值小于ISO100为一个级别、gain值为ISO200为一个级别、gain值为ISO400为一个级别、gain值为ISO800为一个级别。

4.根据权利要求2所述的一种对实时影像中图像的物体轮廓进行加强的方法，其特征在于，所述步骤3.2中，gain值小于ISO100时，不做滤波处理；gain值为ISO200时，设置标准差为16，基于高斯滤波公式进行滤波处理；gain值为ISO400时，设置标准差为20，基于高斯滤波公式进行滤波处理；gain值为ISO800时，设置标准差为25，基于高斯滤波公式进行滤波处理；

其中，高斯滤波公式为：

其中，σ表示标准差，Y表示当前像素的亮度，i、j分别为像素的横坐标和纵坐标。

5.根据权利要求1或4所述的一种对实时影像中图像的物体轮廓进行加强的方法，其特征在于，所述步骤4中，gamma变换的公式为：

T(Y)＝∑_i∑_j(1+Y)γ，

其中，Y表示当前像素的亮度，γ表示γ系数，i、j分别为像素的横坐标和纵坐标；

基于gamma变换的公式，设定一个观察图像全局的γ参数值和一个观察图像细节的γ参数值，分别利用两个γ参数值对滤除噪声后的整个图像进行亮暗对比度处理，得到最终的加强后图像T(Y)。