[发明专利]一种基于图像边缘分析的抗锯齿方法

说明书

本发明公开了一种基于图像边缘分析的抗锯齿方法。它具体包括如下步骤：(1)提取输入图像高频分量，并在高频分量进行带有方向性的边缘检测；(2)根据边缘方向将边缘像素分为8类，并进行数值标志；(3)调用边缘像素的方向纠错模块对步骤(2)中得到的边缘方向进行纠错处理，得到最终的边缘像素平面；(4)在步骤(3)中得到的边缘像素平面上调用文字笔画检测模块进行文字横竖笔画检测，将文字横竖笔画排除在步骤(5)的处理过程之外；(5)调用混叠模块进行边缘像素混叠处理。本发明的有益效果是：提取高频部分进行处理以提高处理的效率和质量，可作用于视频的前/后处理过程，保持文字的横/竖笔画的清晰度。

技术领域

本发明涉及数字视频处理相关技术领域，尤其是指一种基于图像边缘分析的抗锯齿方法。

背景技术

在视频转码领域，由于视频源来源的多样化，存在为数不少的视频源由于各种原因带有锯齿瑕疵，为了得到更好的视频主观质量，改善用户体验，需要对这类视频进行消除锯齿的处理。

目前视频抗锯齿技术如超采样抗锯齿(SSAA)，多采样抗锯齿(MSAA)，快速近似抗锯齿(FXAA)等，大多数是被应用在图像渲染阶段，这些技术集成在显卡等硬件设备中，并不适合于软件视频转码过程。MLAA是一种形态学抗锯齿技术，虽然它作用在图像渲染之前，类似于图像后处理，但是由于MLAA只将边缘像素简单得分为了垂直与水平方向，导致该算法无法适用各种各样的视频源，尤其是针对一些经过多次转码的带有噪声和信息损失的视频源会产生错误。

发明内容

本发明是为了克服现有技术中存在上述的不足，提供了一种提高处理质量的基于图像边缘分析的抗锯齿方法。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种基于图像边缘分析的抗锯齿方法，具体包括如下步骤：

(1)提取输入图像高频分量，并在高频分量进行带有方向性的边缘检测；

(2)根据边缘方向将边缘像素分为8类，并进行数值标志；

(3)调用边缘像素的方向纠错模块对步骤(2)中得到的边缘方向进行纠错处理，得到最终的边缘像素平面；

(4)在步骤(3)中得到的边缘像素平面上调用文字笔画检测模块进行文字横竖笔画检测，将文字横竖笔画排除在步骤(5)的处理过程之外；

(5)调用混叠模块进行边缘像素混叠处理。

众所周知，人眼对于灰度变化剧烈的强边缘具有更高的敏感性，当锯齿出现在这些地方的更能影响人眼的主观感受。这些区域在频域上体现为频率变化剧烈的部分，通俗讲即图像高频部分。因此本发明将首先对图像进行低通滤波，提取高频部分进行处理以提高处理的效率和质量，本发明可作用于视频的前/后处理过程。对于图像而言还存在一种既是强边缘但是又不需要进行处理的情况，即图像上文字部分的横/竖笔画。为了保持文字的横/竖笔画的清晰度，需要将这部分内容排除在抗锯齿混叠算法之外。

作为优选，在步骤(2)中，8类边缘像素分别是H、RH、RC、RV、V、LV、LC、LH，以及一类非边缘像素None，每类边缘像素以及非边缘像素用一个数值标志依次对应为：0、1、3、2、4、6、7、5、8。

作为优选，在步骤(3)中，边缘像素的方向纠错模块进行纠错处理的具体方法如下：

(31)找出需要修正的像素点，称之为孤立点，对于孤立点的判断标准为：一个像素或者连续多个像素周围没有与之相同方向的像素；

(32)选择距离孤立点步长为1的相邻像素为参考像素点，统计参考像素点的方向分布情况，选择概率最大的方向为孤立点的新方向；

(33)如果步骤(32)无法得出新方向，增加步长为2的相邻像素为参考像素点，重新统计参考像素点方向分布情况，选择出现概率最大的方向为孤立点新方向；