[發(fā)明專利]一種基于L0范數(shù)分解的動(dòng)漫圖像增強(qiáng)顯示方法及系統(tǒng)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201610061691.5
• 申請(qǐng)日: 2016-01-28
• 公開（公告）號(hào): CN105741254B
• 公開（公告）日: 2018-03-30
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 李鍵紅
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 廣州高清視信數(shù)碼科技股份有限公司
• 主分類號(hào): G06T5/50
• 分類號(hào): G06T5/50
• 代理公司: 廣州華進(jìn)聯(lián)合專利商標(biāo)代理有限公司44224
• 代理人: 黃正奇

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其是一種基于L0范數(shù)分解的動(dòng)漫圖像增強(qiáng)顯示方法及系統(tǒng)。

背景技術(shù)

《大圣歸來》等一系列動(dòng)漫作品的火爆推出，引發(fā)了人們對(duì)國產(chǎn)動(dòng)漫產(chǎn)業(yè)的廣泛關(guān)注。然而這些影院里震撼、有趣的作品在家用的數(shù)字電視上播放的時(shí)候，受屏幕尺寸、播放環(huán)境等的影響，顯示效果會(huì)大打折扣。這種情況下就需要采用增強(qiáng)顯示的辦法來提高畫面的顯示效果。

目前，人們通常會(huì)采用拉普拉斯二階導(dǎo)數(shù)的方法來增強(qiáng)動(dòng)漫圖像的顯示效果。這種方法首先通過拉普拉斯二階導(dǎo)數(shù)處理輸入的圖像，分離出圖像的低頻和高頻信息，然后通過將高頻信息乘以一個(gè)大于1的系數(shù)來放大細(xì)節(jié)信息值，最后重新組合低高頻信息，以得到增強(qiáng)后的動(dòng)漫圖像。然而，拉普拉斯二階導(dǎo)數(shù)的方法并不能準(zhǔn)確檢測(cè)到圖像的細(xì)節(jié)，同時(shí)其會(huì)對(duì)分離出來的信息進(jìn)行統(tǒng)一處理(即“一刀切”處理)，在增強(qiáng)結(jié)果中引入了很多噪聲，影響了人們的觀賞體驗(yàn)。

綜上所述，業(yè)內(nèi)亟需一種細(xì)節(jié)信息豐富且噪聲小的動(dòng)漫圖像增強(qiáng)顯示方法及系統(tǒng)。

發(fā)明內(nèi)容

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明的目的在于：提供一種細(xì)節(jié)信息豐富且噪聲小的，基于L0范數(shù)分解的動(dòng)漫圖像增強(qiáng)顯示方法。

本發(fā)明的另一目的在于：提供一種細(xì)節(jié)信息豐富且噪聲小的，基于L0范數(shù)分解的動(dòng)漫圖像增強(qiáng)顯示系統(tǒng)。

本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采取的技術(shù)方案是：

一種基于L0范數(shù)分解的動(dòng)漫圖像增強(qiáng)顯示方法，包括以下步驟：

A、采用L0范數(shù)將輸入的動(dòng)漫圖像分解成低頻圖像以及高頻圖像；

B、根據(jù)低頻圖像的位置信息對(duì)高頻圖像進(jìn)行增強(qiáng)，得到增強(qiáng)后的高頻圖像；

C、將低頻圖像與增強(qiáng)后的高頻圖像進(jìn)行合成，得到增強(qiáng)后的動(dòng)漫圖像。

進(jìn)一步，所述輸入的動(dòng)漫圖像為原始動(dòng)漫圖像變換到Y(jié)UV空間后的色度分量圖像。

進(jìn)一步，所述步驟A包括：

A1、確定低頻圖像所需滿足的最小值方程，所述低頻圖像所需滿足的最小值方程為：

其中，t為輸入的動(dòng)漫圖像，s為低頻圖像，“||||₂”為L(zhǎng)2范數(shù)，||s-t||₂表示圖像s與圖像t的距離，λ為權(quán)重調(diào)整系數(shù)，“▽”為梯度，“||||₀”為L(zhǎng)0范數(shù)，||▽s||₀表示圖像s的梯度信息中非零元素的個(gè)數(shù)，且p表示像素點(diǎn)的位置，N為像素點(diǎn)的總個(gè)數(shù)，b為二值函數(shù)，且滿足：s_p為圖像s中位置P處像素點(diǎn)的像素值，和分別為對(duì)s_p在x方向和在y方向的求導(dǎo)算子；

A2、采用梯度下降法對(duì)最小值方程的L0范數(shù)進(jìn)行迭代求解，得到分解后的低頻圖像s；

A3、根據(jù)分解后的低頻圖像s以及輸入的動(dòng)漫圖像t計(jì)算出高頻圖像，所述高頻圖像d的表達(dá)式為：d＝t-s。

進(jìn)一步，所述步驟A2包括：

A21、將||▽s||₀以及b的表達(dá)式代入低頻圖像所需滿足的最小值方程，得到第一次變形后的最小值方程，所述第一次變形后的最小值方程的表達(dá)式為：

A22、引入輔助變量，對(duì)第一次變形后的最小值方程進(jìn)行第二次變形，得到第二次變形后的最小值方程，所述第二次變形后的最小值方程的表達(dá)式為：

其中，x和y為引入的兩個(gè)輔助變量，x_p和y_p分別為x和y在p位置的值，β為設(shè)定的權(quán)重系數(shù)；

A23、采用梯度下降法對(duì)第二次變形后的最小值方程進(jìn)行迭代求解，得到分解后的低頻圖像s。

進(jìn)一步，所述步驟A23包括：

A231、固定x和y，對(duì)第二次變形后的最小值方程采用梯度下降法進(jìn)行求解，得到相應(yīng)的s，所述相應(yīng)的s的表達(dá)式為：

其中，I為單位矩陣，T表示轉(zhuǎn)置；

A232、固定s，對(duì)第二次變形后的最小值方程采用梯度下降法進(jìn)行求解，得到相應(yīng)的x_p和y_p，所述相應(yīng)的x_p和y_p的表達(dá)式為：

進(jìn)一步，所述步驟B具體為：

根據(jù)低頻圖像s的位置信息s_p對(duì)p位置的高頻圖像d_p進(jìn)行增強(qiáng)，得到增強(qiáng)后的高頻圖像d_p′，所述增強(qiáng)后的高頻圖像d_p′的表達(dá)式為：

其中，γ為設(shè)定的增強(qiáng)系數(shù)。