[發明專利]一種圖像自動銳化方法

無效

• 申請號: 201310494804.7
• 申請日: 2013-10-21
• 公開（公告）號: CN103489167A
• 公開（公告）日: 2014-01-01
• 發明（設計）人: 張偉;傅松林;李志陽;張長定
• 申請（專利權）人: 廈門美圖網科技有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T5/40
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種圖像增強方法，特別是一種圖像自動銳化方法。

背景技術

在拍攝了數字圖像之后，經常要對其進行銳化以減少或消除模糊、增強圖像焦點或模擬更好的分辨率。可通過去卷積方法或者通過利用鈍化掩模濾波器(unsharp?mask?filter)來執行銳化以增加圖像內邊緣的對比度。鈍化掩模濾波器通過定義的閾值識別與周圍像素不同的像素，并且通過指定的銳化量增加對比度。用戶可以確定并設置銳化量，這使得銳化量依賴于顯示條件和用戶的視覺系統。換而言之，盡管銳化量是鈍化掩模濾波器中的一個主要參數，但是通常根據主觀判斷而非客觀判斷來設置銳化量。因此，如何通過客觀判斷來設置銳化量成為我們消除圖像模糊的重點。

發明內容

本發明為解決上述問題，提供了一種圖像自動銳化方法，其通過客觀判斷方法來設置銳化量，是一種基于圖像模糊度而進行自動銳化的圖像增強方法。

為實現上述目的，本發明采用的技術方案為：

一種圖像自動銳化方法，其特征在于，包括以下步驟：

10.接收原始圖像，并對原始圖像進行灰度化處理，得到灰度圖像；

20.對灰度圖像進行邊緣檢測，并進行邊緣強度的直方圖統計；

30.根據所述直方圖統計的結果計算出灰度圖像的模糊概率；

40.對灰度圖像進行高斯模糊處理，得到高斯模糊圖像；

50.根據所述模糊概率設置灰度圖像的銳化度，并根據該銳化度結合高斯模糊圖像的顏色值對原始圖像進行自動銳化處理。

作為一種較佳實施例：所述步驟20進一步包括：

21.對灰度圖像進行強邊緣與弱邊緣檢測，并得到強邊緣結果和弱邊緣結果；

22.對灰度圖像進行分塊，并對各個塊及其所對應的強邊緣結果和弱邊緣結果進行統計，得到邊緣強度的直方圖統計。

作為一種較佳實施例：所述步驟22進一步包括以下步驟：

步驟221.對灰度圖像進行分塊；

步驟222.對每塊的強邊緣結果進行分析，判斷是否屬于邊緣塊；如果是，則執行步驟223.；

步驟223.計算邊緣塊里的每個像素點的梯度；

步驟224.根據每個像素點的梯度計算該像素點所對應的梯度方向；

步驟225.根據每塊對應的弱邊緣結果與步驟224中所述的梯度方向尋找每個像素點的邊緣連續性強度；

步驟226.計算每塊的對比度差，并對每塊的邊緣連續性強度進行直方圖統計。

作為一種較佳實施例：所述步驟221中對灰度圖像進行分塊，其每塊的大小為16～128個像素。

作為一種較佳實施例：所述步驟222中判斷是否屬于邊緣塊，是根據判斷強邊緣結果屬于邊緣的像素點個數是否大于塊像素點總數的預定百分比，且該預定百分比的范圍是0.1％～2％。

作為一種較佳實施例：所述步驟223中，像素點的梯度計算公式為：

grad=(next-prev)/2，

其中，grad為當前像素點的梯度值；next為當前像素點的后一個像素點的值；prev為當前像素點的前一個像素點的值。

作為一種較佳實施例：所述步驟224中，像素點所對應的梯度方向的計算，是根據像素點的梯度的X方向和Y方向的梯度值，進行反正切得到的角度。

作為一種較佳實施例：所述步驟225中，像素點的邊緣連續性強度的計算是利用梯度方向上的像素點是否在弱邊緣結果里屬于邊緣，以此得到每個像素點是邊緣的連續性的強度。

作為一種較佳實施例：所述步驟226中，對比度差的計算方法，是計算每塊里的像素值的最大值與最小值，兩者相減得到差值，再得到最終的對比度差；其中，

差值范圍在0-51之間時，其對比度差為5；

差值范圍在52-256之間時，其對比度差為3。

作為一種較佳實施例：所述步驟226中，直方圖統計公式為：