[發(fā)明專利]改善放大圖像品質(zhì)的方法

有效

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• 申請日: 2017-12-13
• 公開（公告）號: CN109919847B
• 公開（公告）日: 2023-03-14
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張殿勝;周彤堯
• 申請（專利權(quán)）人: 彩優(yōu)微電子（昆山）有限公司
• 主分類號: G06T5/00
• 分類號: G06T5/00;G06T3/40
• 代理公司: 隆天知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 72003
• 代理人: 李昕巍;章侃銥

一種改善放大圖像品質(zhì)的方法，用以改善從原圖像放大為放大圖像的邊緣清晰度，其中原圖像包含多個(gè)原像素且放大圖像包含多個(gè)新像素，改善放大圖像品質(zhì)的方法包含以下步驟：對原圖像中的目標(biāo)像素區(qū)域進(jìn)行圖像邊緣檢測，用以判斷目標(biāo)像素區(qū)域是否包含圖像邊緣；以及當(dāng)目標(biāo)像素區(qū)域包含圖像邊緣時(shí)，針對放大圖像中相應(yīng)于目標(biāo)像素區(qū)域以及與目標(biāo)像素區(qū)域部分重疊的三個(gè)相鄰像素區(qū)域的多個(gè)新像素進(jìn)行圖像清晰調(diào)整，其中目標(biāo)像素區(qū)域與相鄰像素區(qū)域大小相同，且目標(biāo)像素區(qū)域與相鄰像素區(qū)域分別包含有相同的多個(gè)原像素的一者。

技術(shù)領(lǐng)域

本公開實(shí)施例涉及一種改善放大圖像品質(zhì)的方法，且特別涉及一種改善放大圖像的邊緣清晰度的方法。

背景技術(shù)

為了把一個(gè)尺寸較小的圖像放大到尺寸較大的圖像，可以首先依據(jù)原圖像的像素點(diǎn)的位置，按照放大倍數(shù)找到新的像素點(diǎn)的位置，并依據(jù)原圖像的多個(gè)相鄰的像素點(diǎn)的色彩值，來對新的像素點(diǎn)的色彩值進(jìn)行估算并填充，即像素插值(Interpolation)。對于上述的像素插值存在很多不同的演算法，其中最常用的是最鄰近點(diǎn)插值演算法和雙線性插值演算法。最鄰近點(diǎn)插值演算法是最簡單且速度最快的演算法，但生成的放大圖像會呈現(xiàn)馬賽克和鋸齒等明顯失真現(xiàn)象。雙線性插值演算法增加了像素點(diǎn)計(jì)算數(shù)量，圖像視覺效果有明顯的提升，但會有一定的圖像邊緣模糊或字體模糊的現(xiàn)象。為了得到更好的圖像放大品質(zhì)，也有許多新的演算法被不斷提出，這些新的演算法大多通過擴(kuò)大參照像素點(diǎn)的范圍和進(jìn)行更復(fù)雜的插值計(jì)算方式來提高像素插值的逼真程度，但都無法克服放大圖像邊緣模糊的固有缺陷。

發(fā)明內(nèi)容

本公開的目的在于提出一種改善放大圖像品質(zhì)的方法，通過改善放大圖像的邊緣的清晰度來克服傳統(tǒng)圖像放大方法的放大圖像邊緣模糊的缺陷。更進(jìn)一步，改善放大圖像的邊緣的平滑度以改善放大圖像邊緣鋸齒的現(xiàn)象。

根據(jù)本公開的上述目的，提出一種改善放大圖像品質(zhì)的方法，用以改善從原圖像放大為放大圖像的邊緣清晰度，其中原圖像包含多個(gè)原像素且放大圖像包含多個(gè)新像素，改善放大圖像品質(zhì)的方法包含以下步驟：對原圖像中的目標(biāo)像素區(qū)域進(jìn)行圖像邊緣檢測，用以判斷目標(biāo)像素區(qū)域是否包含圖像邊緣；以及當(dāng)目標(biāo)像素區(qū)域包含圖像邊緣時(shí)，針對放大圖像中相應(yīng)于目標(biāo)像素區(qū)域以及與目標(biāo)像素區(qū)域部分重疊的三個(gè)相鄰像素區(qū)域的多個(gè)新像素進(jìn)行圖像清晰調(diào)整，其中目標(biāo)像素區(qū)域與相鄰像素區(qū)域大小相同，且目標(biāo)像素區(qū)域與相鄰像素區(qū)域分別包含有相同的多個(gè)原像素的一者。

在一些實(shí)施例中，上述圖像邊緣檢測是利用目標(biāo)像素區(qū)域與一組樣式像素區(qū)域進(jìn)行比對，以判斷目標(biāo)像素區(qū)域是否包含圖像邊緣。

在一些實(shí)施例中，當(dāng)目標(biāo)像素區(qū)域不包含圖像邊緣時(shí)，通過像素插值法計(jì)算得知放大圖像中相應(yīng)于目標(biāo)像素區(qū)域的新像素的灰階值。

在一些實(shí)施例中，當(dāng)目標(biāo)像素區(qū)域包含圖像邊緣時(shí)，利用目標(biāo)像素區(qū)域以及相鄰像素區(qū)域的組合來與一組樣式微區(qū)域進(jìn)行比對，以決定出相應(yīng)樣式微區(qū)域，從而根據(jù)相應(yīng)樣式微區(qū)域所對應(yīng)的灰階值表來得知放大圖像中相應(yīng)于目標(biāo)像素區(qū)域的新像素的灰階值。

在一些實(shí)施例中，上述圖像清晰調(diào)整包含以下步驟：判斷目標(biāo)像素區(qū)域以及相鄰像素區(qū)域是否存在相互影響；以及當(dāng)目標(biāo)像素區(qū)域以及相鄰像素區(qū)域存在相互影響時(shí)，對放大圖像中相應(yīng)于目標(biāo)像素區(qū)域以及相鄰像素區(qū)域的新像素的灰階值進(jìn)行調(diào)整。

在一些實(shí)施例中，上述改善放大圖像品質(zhì)的方法還包含：當(dāng)放大圖像中的目標(biāo)微區(qū)域包含有傾斜邊緣時(shí)，針對目標(biāo)微區(qū)域所包含的新像素進(jìn)行圖像邊緣平滑調(diào)整以改善放大圖像的邊緣平滑度。

在一些實(shí)施例中，上述圖像邊緣平滑調(diào)整是保持傾斜邊緣的方向，并改變相應(yīng)于傾斜邊緣的新像素所相鄰的新像素的至少一者的灰階值。

在一些實(shí)施例中，上述圖像邊緣平滑調(diào)整是保持傾斜邊緣的方向，并改變相應(yīng)于傾斜邊緣的新像素所相鄰的新像素的至少一者的灰階值，且改變相應(yīng)于傾斜邊緣的新像素的至少一者的灰階值。

在一些實(shí)施例中，上述像素插值法為最鄰近點(diǎn)插值算法或雙線性差值算法。