[发明专利]一种图像锐化方法

说明书

本发明公开的一种图像锐化方法，用于对RGB图像进行锐化，包括如下步骤：S01：将RGB图像进行空间转换，得到空间图像；S02：以锐化像素点为中心，形成半径为r的像素区域，计算锐化像素点与周围四个像素点的亮度分量的梯度值及对应的梯度比较值；S03：计算锐化像素点所在的像素区域中各个像素点的亮度分量与该区域内像素点的亮度分量均值差的绝对值和，即为区域参数；S04：根据锐化像素点的梯度阈值和区域参数，确定该锐化像素点的锐化强度因子η；S05：根据锐化强度因子、梯度比较值和梯度值计算对应锐化像素点的输出值；S06：将输出的空间图像转换为RGB图像。本发明提供的一种图像锐化方法，用以降低图像锐化过程中的噪声，实现图像锐化增强。

技术领域

本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种图像锐化方法。

背景技术

拍照设备本身的硬件问题或者一些图像算法(例如图像平滑算法)的处理往往会使图像中的边界或轮廓变得模糊。图像锐化是一种用于补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变部分，使图像变得清晰的方法。从频率域来看，图像变模糊是因为其高频分量被衰减，因此，图像锐化的思路主要是用高通滤波器来提取图像中的高频信息，然后将提取的高频信息叠加到原图像上，使图像变得清晰。

目前，图像锐化处理的方式一般为分别提取出图像的高频信息和低频信息，在对高频信息进行增强之后，将低频信息与增强后的高频信息进行合成输出新的图像。这里，因图像边缘的强度变化显著，图像的高频信息常位于图像边缘区域，故通过对高频信息进行增强，即可实现对图像边缘进行增强。但是高频信息中除了包含图像的边缘和轮廓信息，也包含了图像的噪声，在增强图像锐利度的同时，图像的噪声也相应的被放大，导致图像的总体质量下降。在实际应用中，产生噪声是不可避免的，在锐化过程中一旦噪声被当成细节放大后，会造成满屏散粒的闪点，极大的影响图像的质量，造成视觉不适。

发明内容

本发明的目的是提供一种图像锐化方法，用以降低图像锐化过程中的噪声，实现图像锐化增强。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：一种图像锐化方法，用于对RGB图像进行锐化，包括如下步骤：

S01：将RGB图像进行空间转换，得到含有亮度分量的空间图像；所述空间图像为M行N列的图像，M为大于1的整数，N为大于2的整数；

S02：以空间图像中的锐化像素点为中心，形成半径为r的像素区域，计算锐化像素点与周围四个像素点的亮度分量的梯度值及对应的梯度比较值，所述梯度比较值为对应的梯度值与梯度阈值的比较结果，若锐化像素点的梯度值小于梯度阈值，则该梯度值对应的周围四个像素点上的梯度比较值为-1，若锐化像素点的梯度值大于等于梯度阈值，则该梯度值对应的周围四个像素点上的梯度比较值为1；锐化像素点为第m行第n列的图像，且m为大于1小于M的整数，n为大于1小于N的整数，r为正整数；

S03：计算锐化像素点所在的像素区域中各个像素点的亮度分量与该区域内像素点的亮度分量均值差的绝对值和，即为区域参数；

S04：根据锐化像素点的梯度阈值和区域参数，确定该锐化像素点的锐化强度因子η；

S05：根据锐化强度因子、梯度比较值和梯度值计算对应锐化像素点的输出值；

S06：将输出的空间图像转换为RGB图像，即为锐化后的图像。

进一步地，所述空间图像为YUV空间图像或YCbCr空间图像。

进一步地，所述RGB图像转换为YCbCr空间图像的方法为：

Y＝a1×R+b1×G+c1×B，

Cb＝a2×R+b2×G+c2×B，

Cr＝a3×R+b3×G+c3×B，