图像边缘伪色抑制方法及装置与流程

本发明实施例属于图像实时视频处理领域，尤其涉及一种图像边缘伪色抑制方法及装置。

背景技术：

在摄像机成像系统中，由于镜头光学色散的关系，会产生横向色差和纵向色差，这些横向色差和纵向色差在所成图像的边缘表现为紫边、绿边、黄边、蓝边等伪色，受成像系统的成像能力限制所产生的摩尔纹也会伴随着边缘伪色。此外，数字图像处理的一些算法也会在图像边缘产生异常色块，比如色彩插值算法可能会在高频边缘部分产生伪色。

目前，现有的图像边缘伪色抑制方法只针对图片处理领域的紫边进行抑制，而边缘伪色还可能出现绿边、蓝边等，因此，现有方法难以有效抑制图像边缘产生的所有伪色。

技术实现要素：

本发明实施例提供了一种图像边缘伪色抑制方法及装置，旨在解决现有方法只能抑制紫边的伪色而不能抑制其他伪色，从而导致伪色抑制范围过窄的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种图像边缘伪色抑制方法，所述方法包括：

获取实时图像数据；

对所述实时图像数据进行色度瞬态增强滤波和中值滤波；

在当前实时图像数据的周围存在过饱和区域时，将色度瞬态增强滤波的滤波结果作为输出的实时图像数据；

在当前实时图像数据的周围不存在过饱和区域时，将中值滤波的滤波结果作为输出的实时图像数据。

本发明实施例的另一目的在于提供一种图像边缘伪色抑制装置，所述装置包括：

实时图像数据获取单元，用于获取实时图像数据；

滤波单元，用于对所述实时图像数据进行色度瞬态增强滤波和中值滤波；

第一滤波结果输出单元，用于在当前实时图像数据的周围存在过饱和区域时，将色度瞬态增强滤波的滤波结果作为输出的实时图像数据；

第二滤波结果输出单元，用于在当前实时图像数据的周围不存在过饱和区域时，将中值滤波的滤波结果作为输出的实时图像数据。

在本发明实施例中，由于色度瞬态增强滤波能够滤除饱和度较高，范围较宽的伪色，因此能够滤除图像边缘产生的紫边，又由于中值滤波能够滤除一些范围较窄，边缘对比度不强的伪色，因此能够滤除由于色散导致的绿边、蓝边等，从而扩大了伪色的滤除范围，提高了图像边缘产生的伪色的抑制效果。

附图说明

图1是本发明第一实施例提供的一种图像边缘伪色抑制方法的流程图；

图2是本发明第二实施例提供的步骤S12的具体流程图；

图3是本发明第三实施例提供的一种图像边缘伪色抑制装置的结构图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

本发明实施例中，对获取的实时图像数据进行色度瞬态增强滤波和中值滤波，在当前实时图像数据的周围存在过饱和区域时，将色度瞬态增强滤波的滤波结果作为输出的实时图像数据，在当前实时图像数据的周围不存在过饱和区域时，将中值滤波的滤波结果作为输出的实时图像数据。

为了说明本发明所述的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

实施例一：

图1示出了本发明第一实施例提供的一种图像边缘伪色抑制方法的流程图，详述如下：

步骤S11，获取实时图像数据。

该步骤中，实时图像数据包括一般图片对应的实时图像数据，也包括视频对应的实时图像数据，实时图像数据的格式为YUV格式的数据。当获取的实时图像数据为非YUV格式的数据时，将获取的非YUV格式的实时图像数据转换为YUV格式的实时图像数据。

步骤S12，对所述实时图像数据进行色度瞬态增强滤波和中值滤波。

其中，色度瞬态增强(Transient Improvement，TI)滤波器主要用于饱和度较高，范围较宽的伪色的滤除，比如紫边；而中值滤波器主要用于一些范围较窄，边缘对比度不强的伪色的滤除，比如色散导致的绿边、蓝边等。

步骤S13，在当前实时图像数据的周围存在过饱和区域时，将色度瞬态增强滤波的滤波结果作为输出的实时图像数据。

可选地，在所述在当前实时图像数据的周围存在过饱和区域时，将色度瞬态增强滤波的滤波结果作为输出的实时图像数据之前，包括：

所述实时图像数据的格式为YUV格式，判断当前实时图像数据以及所述当前实时图像数据预设范围内的实时图像数据是否大于预设的过饱和阈值，并在当前实时图像数据以及所述当前实时图像数据预设范围内的实时图像数据大于预设的过饱和阈值时，判定在当前实时图像数据的周围存在过饱和区域，否则，判断在当前实时图像数据的周围不存在过饱和区域。

假设当前实时图像数据预设范围为o×p，由于时序上行缓存比列缓存更方便(列缓存需要用到RAM，占资源较大)因此，可设置o大于p，比如设置为21×9，预设的过饱和阈值(saturated_thr)取值可设为1000，则：

由于色度瞬态增强滤波能够滤除饱和度较高，范围较宽的伪色，因此能够滤除图像边缘产生的紫边。

步骤S14，在当前实时图像数据的周围不存在过饱和区域时，将中值滤波的滤波结果作为输出的实时图像数据。

由于中值滤波能够滤除一些范围较窄，边缘对比度不强的伪色，因此能够滤除由于色散导致的绿边、蓝边等。

本发明第一实施例中，对获取的实时图像数据进行色度瞬态增强滤波和中值滤波，在当前实时图像数据的周围存在过饱和区域时，将色度瞬态增强滤波的滤波结果作为输出的实时图像数据，在当前实时图像数据的周围不存在过饱和区域时，将中值滤波的滤波结果作为输出的实时图像数据。由于色度瞬态增强滤波能够滤除饱和度较高，范围较宽的伪色，因此能够滤除图像边缘产生的紫边，又由于中值滤波能够滤除一些范围较窄，边缘对比度不强的伪色，因此能够滤除由于色散导致的绿边、蓝边等，从而扩大了伪色的滤除范围，提高了图像边缘产生的伪色的抑制效果。

实施例二：

图2示出了步骤S12的具体流程图，详述如下：

为了减少硬件资源消耗，在对实时图像数据进行色度瞬态增强滤波和中值滤波时，都分为水平和垂直两个部分处理，此时，所述对所述实时图像数据进行色度瞬态增强滤波和中值滤波，具体包括：

步骤S121、对所述实时图像数据同时分别进行垂直方向的色度瞬态增强滤波和中值滤波。具体地，为了提高实时图像数据的处理速度，可先用RAM缓存8行实时图像数据，提供m×m窗口，再对m×m矩阵的实时图像数据进行垂直方向的色度TI滤波和中值滤波，其中，所述m>0，比如上述的m×m矩阵可为9×9矩阵。需要指出的是，在对实时图像数据进行垂直方向的滤波时，色度TI滤波和中值滤波通常同时进行，以免分开进行时增加的硬件消耗与延时。

步骤S122、对经过垂直方向滤波后的实时图像数据再同时分别进行水平方向的色度瞬态增强滤波和中值滤波。具体地，为了提高实时图像数据的处理速度，可先缓存需处理的实时图像数据，比如，用REG缓存相应的实时图像数据。

上述步骤S121和步骤S122中，先进行垂直滤波，后进行水平滤波，这是因为后续抑制伪色的过程中需要使用过饱和区域信息，即需要判断当前实时图像数据周围的实时图像数据是否大于预设的过饱和阈值，比如，当需要判断当前实时图像数据周围的21x9大小的数据是否大于预设的过饱和阈值时，垂直滤波会缓存8行实时图像数据，因此，可在滤波的同时直接利用缓存的8行实时图像数据求出相应的过饱和区域信息。而由于水平滤波不需要缓存之前行的实时图像数据，因此，若先进行水平滤波，则为了求出该过饱和区域信息，需要缓存8行实时图像数据，待垂直滤波时又要缓存8行实时图像数据，从而浪费硬件资源，并增加算法延时。

进一步地，上述步骤S121具体包括：

A1、所述实时图像数据的格式为YUV格式，且所述实时图像数据的大小为m×m矩阵大小时，求出所述m×m矩阵大小的实时图像数据的U分量和V分量在指定列上向北方向和向南方向的最大实时图像数据值，以及求出所述m×m矩阵大小的实时图像数据在指定列上向北方向和向南方向的最小实时图像数据值，其中，所述m>0；在当前位置的实时图像数据为向北方向或向南方向的最大实时图像数据值，且当前位置的实时图像数据小于向南方向或向北方向的最大实时图像数据值时，则将与所述当前位置的实时图像数据的差值较小的方向上的最小值作为色度瞬态增强滤波的滤波结果，否则，将当前位置的实时图像数据作为色度瞬态增强滤波的滤波结果。其中，指定列可为m×m矩阵大小的任一列，优选地，为m×m矩阵大小的中间列。假设m×m为9×9，指定列为第4列，则：

X＝U,V

当X＝U时，X_Nmax表示U通道向北方向的最大实时图像数据值，X_Smax表示U通道向南方向的最大实时图像数据值，当X＝V时，X_Nmax和X_Smax与X＝U时类似，此处不再赘述。其中，Xin表示相应的U、V这2个通道输入的实时图像数据。若Xin(a,b)表示当前位置的实时图像数据，0≤a≤m,0≤b≤m，则色度瞬态增强滤波的滤波结果为：

X＝U,V

需要说明的是，上述的b可以为当前滤波器的中间列，比如为4。

A2、求出所述m×m矩阵大小的实时图像数据在指定列上的中值，并将求出的中值作为中值滤波的滤波结果。当m×m为9×9时，指定列为第4列，求取U分量和V分量在9×9矩阵中垂直方向上的中值具体为：

其中，X可为U分量或为V分量。

上述A1和A2中，由于先进行垂直滤波，再进行水平滤波，因此，减少了需缓存的实时图像数据，且易于硬件实现，有利于提高实时图像数据的处理速度。

可选地，所述步骤S122具体包括：

B1、所述实时图像数据的格式为YUV格式，且所述实时图像数据的大小为N×n矩阵大小时，求出所述N×n矩阵大小的实时图像数据的U分量和V分量在指定行上向西方向和向东方向的最大实时图像数据值，以及求出所述N×n矩阵大小的实时图像数据在指定行上向西方向和向东方向的最小实时图像数据值。其中，所述N,n>0。在当前位置的实时图像数据为向西方向或向东方向的最大实时图像数据值，且当前位置的实时图像数据小于向东方向或向西方向的最大实时图像数据值时，则将与所述当前位置的实时图像数据的差值较小的方向上的最小值作为色度瞬态增强滤波的滤波结果，否则，将当前位置的实时图像数据作为色度瞬态增强滤波的滤波结果。在。可选地，指定行可为第1行。假设指定行为第1行，则当所述N×n为17×1时，

X＝U,V

当X＝U时，X_Wmax表示U通道向西方向的最大实时图像数据值，X_Emax表示U通道向东方向的最大实时图像数据值，当X＝V时，X_Wmax和X_Emax与X＝U时类似，此处不再赘述。若Xin(c,d)表示当前位置的实时图像数据，0≤c≤N,0≤d≤n，则色度瞬态增强滤波的滤波结果为：

X＝U,V

需要说明的是，上述的c可以为0，d可以为8。

B2、求出实时图像数据在指定行上的中值，并将求出的中值作为中值滤波的滤波结果。假设需求出9×1矩阵的实时图像数据在指定行上的中值时，则求取U分量和V分量在9×1矩阵中水平方向上的中值具体为：

其中，X可为U分量或为V分量。

当然，后续的过饱和区域的范围可直接采用垂直滤波后传过来的信息，在当前实时图像数据的周围存在过饱和区域时，将色度瞬态增强滤波的滤波结果作为输出的实时图像数据，在当前实时图像数据的周围不存在过饱和区域时，将中值滤波的滤波结果作为输出的实时图像数据。即：

X＝U,V

应理解，在本发明实施例中，上述各过程的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

实施例三：

图3示出了本发明第三实施例提供的一种图像边缘伪色抑制装置的结构图，该图像边缘伪色抑制装置主要针对摄像机的实时数字视频，比如针对实现平台是FPGA的实时视频数据进行伪色抑制，其也可以针对PC软件平台的图片进行伪色抑制。为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。

所述图像边缘伪色抑制装置包括：实时图像数据获取单元31、滤波单元32、第一滤波结果输出单元33、第二滤波结果输出单元34。其中：

实时图像数据获取单元31，用于获取实时图像数据。

其中，实时图像数据包括一般图片对应的实时图像数据，也包括视频对应的实时图像数据，实时图像数据的格式为YUV格式的数据。当获取的实时图像数据为非YUV格式的数据时，将获取的非YUV格式的实时图像数据转换为YUV格式的实时图像数据。

滤波单元32，用于对所述实时图像数据进行色度瞬态增强滤波和中值滤波。

其中，色度TI滤波器主要用于饱和度较高，范围较宽的伪色的滤除，比如紫边；而中值滤波器主要用于一些范围较窄，边缘对比度不强的伪色的滤除，比如色散导致的绿边、蓝边等。

可选地，所述滤波单元32包括：

垂直滤波模块，用于对所述实时图像数据同时分别进行垂直方向的色度瞬态增强滤波和中值滤波。具体地，为了提高实时图像数据的处理速度，可先缓存需处理的实时图像数据，比如，用RAM缓存8行实时图像数据，提供m×m窗口，再对m×m矩阵的实时图像数据进行垂直方向的色度TI滤波和中值滤波，其中，所述m>0，比如上述的m×m矩阵可为9×9矩阵。需要指出的是，在对实时图像数据进行垂直方向的滤波时，色度TI滤波和中值滤波通常同时进行，以免分开进行时增加的硬件消耗与延时。

水平滤波模块，用于对经过垂直方向滤波后的实时图像数据再同时分别进行水平方向的色度瞬态增强滤波和中值滤波。

进一步地，上述垂直滤波模块包括：

垂直色度瞬态增强滤波结果输出模块，用于在实时图像数据的大小为m×m矩阵大小时，求出所述m×m矩阵大小的实时图像数据的U分量和V分量在指定列上向北方向和向南方向的最大实时图像数据值，以及求出所述m×m矩阵大小的实时图像数据在指定列上向北方向和向南方向的最小实时图像数据值；其中，所述m>0；在当前位置的实时图像数据为向北方向或向南方向的最大实时图像数据值，且当前位置的实时图像数据小于向南方向或向北方向的最大实时图像数据值时，则将与所述当前位置的实时图像数据的差值较小的方向上的最小值作为色度瞬态增强滤波的滤波结果，否则，将当前位置的实时图像数据作为色度瞬态增强滤波的滤波结果；所述实时图像数据的格式为YUV格式。其中，指定列可为m×m矩阵大小的任一列，优选地，为m×m矩阵大小的中间列。

垂直中值滤波结果输出模块，用于求出所述m×m矩阵大小的实时图像数据在指定列上的中值，并将求出的中值作为中值滤波的滤波结果。当m×m为9×9时，指定列为第4列。

可选地，上述水平滤波模块包括：

水平色度瞬态增强滤波结果输出模块，用于在实时图像数据的大小为N×n矩阵大小时，求出所述N×n矩阵大小的实时图像数据的U分量和V分量在指定行上向西方向和向东方向的最大实时图像数据值，以及求出所述N×n矩阵大小的实时图像数据在指定行上向西方向和向东方向的最小实时图像数据值；其中，所述N,n>0；在当前位置的实时图像数据为向西方向或向东方向的最大实时图像数据值，且当前位置的实时图像数据小于向东方向或向西方向的最大实时图像数据值时，则将与所述当前位置的实时图像数据的差值较小的方向上的最小值作为色度瞬态增强滤波的滤波结果，否则，将当前位置的实时图像数据作为色度瞬态增强滤波的滤波结果；所述实时图像数据的格式为YUV格式。进一步地，因为时序上行缓存方便，列缓存则需要用到RAM，占资源较大，因此，可设置N>n。可选地，指定行可为第1行。

水平中值滤波结果输出模块，用于求出实时图像数据在指定行上的中值，并将求出的中值作为中值滤波的滤波结果。

第一滤波结果输出单元33，用于在当前实时图像数据的周围存在过饱和区域时，将色度瞬态增强滤波的滤波结果作为输出的实时图像数据。

所述图像边缘伪色抑制装置包括：过饱和区域判断单元，用于判断当前实时图像数据以及所述当前实时图像数据预设范围内的实时图像数据是否大于预设的过饱和阈值，并在当前实时图像数据以及所述当前实时图像数据预设范围内的实时图像数据大于预设的过饱和阈值时，判定在当前实时图像数据的周围存在过饱和区域，否则，判断在当前实时图像数据的周围不存在过饱和区域，所述实时图像数据的格式为YUV格式。

假设当前实时图像数据预设范围为o×p，由于时序上行缓存比列缓存更方便(列缓存需要用到RAM，占资源较大)因此，可设置o大于p，比如设置为21×9，预设的过饱和阈值(saturated_thr)取值可设为1000，则：

由于色度瞬态增强滤波能够滤除饱和度较高，范围较宽的伪色，因此能够滤除图像边缘产生的紫边。

当然，在进行水平滤波时，后续的过饱和区域的范围可直接采用垂直滤波后传过来的信息。

第二滤波结果输出单元34，用于在当前实时图像数据的周围不存在过饱和区域时，将中值滤波的滤波结果作为输出的实时图像数据。

由于中值滤波能够滤除一些范围较窄，边缘对比度不强的伪色，因此能够滤除由于色散导致的绿边、蓝边等。

本发明第三实施例中，由于色度瞬态增强滤波能够滤除饱和度较高，范围较宽的伪色，因此能够滤除图像边缘产生的紫边，又由于中值滤波能够滤除一些范围较窄，边缘对比度不强的伪色，因此能够滤除由于色散导致的绿边、蓝边等，从而扩大了伪色的滤除范围，提高了图像边缘产生的伪色的抑制效果。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的系统、装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的系统、装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。

所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应所述以权利要求的保护范围为准。