系数）。
[005引步骤S3中，所述进行清晰度强化包括：
[0059] 对于RGB各分量，分别计算强化后的各分量为Cr = Src+Diff冲r，其中Src为当前像素 的所述RGB数据(R/G/B各分量原始值），Diff为所述各分量差值(步骤S2中得到），Fr为所述各 分量增益系数(步骤S2中计算所得）。
[0060] 下面进一步来说明本发明实施例方案的实现原理，首先，由于各事物之间存在色 差，在视觉系统中产生的图像便可根据色差识别不同事物的轮廓，进而产生对不同事物的 认知。基于运一现象，本发明实施例的技术方案通过上述方式，首先对图像进行低通滤波 (高斯模糊），再通过与原像素的差值来获取对应的高通值(增益系数），然后通过高通值提 高不同事物之前的色差(清晰度强化），从而W实现拉大各事物之间的对比度来提高图像的 清晰度。
[0061] 进一步如图3所示，与上述方法一一对应地，本发明实施例还同时提供了一种动态 视频图像清晰度强化装置1，包括：
[0062] 数据获取模块101，用于获取当前像素的RGB数据；
[0063] 滤波模块102,用于对所述当前像素的RGB数据进行高斯模糊，计算模糊前后的RGB 各分量差值，并使用所述各分量差值分别计算RGB各分量增益系数；
[0064] 强化模块103,用于结合所述RGB数据、所述各分量差值和所述各分量增益系数分 别对RGB各分量进行清晰度强化；
[0065] 输出模块104,用于输出所述当前像素强化后的RGB数据。
[0066] 优选地，所述数据获取模块包括:归一化转换模块，用于获取当前像素的YUV数据， 对所述当前像素的YUV数据进行归一化处理并转换为当前像素的RGB数据。
[0067] 更优选地，所述归一化转换模块包括：归一化模块，用于将数据原始值统一除W 255,即￥。。, = ￥3拍/255.0，其中，￥3拍为原始的￥/1]八数据值，￥。^为归一化后的￥/1]/￥分量值。 所述YUV数据通过解码视频数据后获取。所述归一化转换模块还包括:转换模块，用于使用 归一化后的YUV数据进行色彩空间转换，计算RGB数据，其中转换矩阵为：
[006引
[0069] 优选地，所述滤波模块包括低通滤波模块，其中所述低通滤波模块包括：
[0070] 矩阵构建模块，用于构建NXN的高斯矩阵，W及W当前像素为中屯、点选取邻近的N X N个像素，分别构建RGB各分量N X N的像素矩阵;其中N为大于1的奇数；
[0071] 模糊运算模块，用于将RGB各分量的所述像素矩阵与所述高斯矩阵进行运算，得出 RGB各分量的高斯模糊数据。
[0072] 优选地，所述滤波模块还包括:高通滤波模块，用于根据所述各分量差值计算增益 角度，由所述增益角度得到所述各分量增益系数。
[0073] 优选地，所述强化模块包括:强化计算模块，用于计算强化后的各分量为Cr=Src+ Diff冲r，其中Src为当前像素的所述RGB数据，Diff为所述各分量差值，Fr为所述各分量增益系 数。
[0074] 优选地，上述动态视频图像清晰度强化装置可W是处理设备，比如集群、服务器或 处理终端等;也可W是相对独立的功能单元，比如GPU、独立忍片或强化软件等，通过处理设 备加载后实现清晰度强化。在实际应用中，上述装置中的各模块均可由位于装置设备中的 中央处理器（Central Processing Unit,CPU)、微处理器(Micro Processor Unit,MPU)、数 字信号处理器（Digital Signal Processor, DSP)、或现场可编程口阵列（Field Programmable Gate Array，FPGA)等实现。
[0075] 图4-6为按照本发明实施例进行清晰度强化前后的图像对照，其中计算各分量增 益系数时的参数选取为化,63 = 0.07，1?。3、=1.4，图4-6中左侧图为强化后图像，右侧图为强 化前图像。从图像对比可W看出，图像中各事物的清晰度有较明显提升，故可显著提升用户 体验。
[0076] 本发明实施例提供了一种动态视频图像清晰度强化方法及装置，通过快速提高图 像中不同事物的色差，实现了高效的清晰度强化，可满足动态视频图像的连续处理需求。其 中，本发明实施例的技术方案通过对表示像素点色彩值的RGB各分量进行高斯模糊和增益， 可快速实现拉大各事物之间的对比度的目的，从而在不改变视频码率的基础上高效快捷实 时地提高图像的清晰度，满足了消费行业中，消费者在视频观看时要求对动态的视频清晰 度实时增强的需求，提高了视频观看的用户体验。
[0077] 应当理解的是，本发明的上述【具体实施方式】仅仅用于示例性说明或解释本发明的 原理，而不构成对本发明的限制。因此，在不偏离本发明的精神和范围的情况下所做的任何 修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。此外，本发明所附权利要求旨 在涵盖落入所附权利要求范围和边界、或者运种范围和边界的等同形式内的全部变化和修 改例。
【主权项】
1. 一种动态视频图像清晰度强化方法，其特征在于，所述方法包括步骤： 获取当前像素的RGB数据； 对所述当前像素的RGB数据进行高斯模糊，计算模糊前后的RGB各分量差值，并使用所 述各分量差值分别计算RGB各分量增益系数； 结合所述RGB数据、所述各分量差值和所述各分量增益系数分别对RGB各分量进行清晰 度强化； 输出所述当前像素强化后的RGB数据。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取当前像素的RGB数据包括： 获取当前像素的YUV数据，对所述当前像素的YUV数据进行归一化处理并转换为当前像 素的RGB数据。3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行高斯模糊包括： 构建NXN的高斯矩阵； 以当前像素为中心点选取邻近的NXN个像素，分别构建RGB各分量NXN的像素矩阵;其 中N为大于1的奇数； 将RGB各分量的所述像素矩阵与所述高斯矩阵进行运算，得出RGB各分量的高斯模糊数 据。4. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分别计算RGB各分量增益系数包括： 根据所述各分量差值计算增益角度，由所述增益角度得到所述各分量增益系数。5. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述进行清晰度强化包括： 对于RGB各分量，分别计算强化后的各分量为Cr=Src+Diff*Fr，其中Src为当前像素的所 述RGB数据，Dlff为所述各分量差值，Fr为所述各分量增益系数。6. -种动态视频图像清晰度强化装置，其特征在于，所述装置包括： 数据获取模块，用于获取当前像素的RGB数据； 滤波模块，用于对所述当前像素的RGB数据进行高斯模糊，计算模糊前后的RGB各分量 差值，并使用所述各分量差值分别计算RGB各分量增益系数； 强化模块，用于结合所述RGB数据、所述各分量差值和所述各分量增益系数分别对RGB各分量进行清晰度强化； 输出模块，用于输出所述当前像素强化后的RGB数据。7. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述数据获取模块包括： 归一化转换模块，用于获取当前像素的YUV数据，对所述当前像素的YUV数据进行归一 化处理并转换为当前像素的RGB数据。8. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述滤波模块包括低通滤波模块;其中所 述低通滤波模块包括： 矩阵构建模块，用于构建NXN的高斯矩阵，以及以当前像素为中心点选取邻近的NXN个像素，分别构建RGB各分量NXN的像素矩阵;其中N为大于1的奇数； 模糊运算模块，用于将RGB各分量的所述像素矩阵与所述高斯矩阵进行运算，得出RGB各分量的高斯模糊数据。9. 根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述滤波模块还包括： 高通滤波模块，用于根据所述各分量差值计算增益角度，由所述增益角度得到所述各 分量增益系数。10.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述强化模块包括： 强化计算模块，用于对于RGB各分量，分别计算强化后的各分量为Cr =Src+Dlff*Fr，其中Sr。为当前像素的所述RGB数据，Dlff为所述各分量差值，Fr为所述各分量增益系数。
【专利摘要】本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种动态视频图像清晰度强化方法及装置。所述方法包括步骤：获取当前像素的RGB数据；对所述当前像素的RGB数据进行高斯模糊，计算模糊前后的RGB各分量差值，并使用所述各分量差值分别计算RGB各分量增益系数；结合所述RGB数据、所述各分量差值和所述各分量增益系数分别对RGB各分量进行清晰度强化；输出所述当前像素强化后的RGB数据。本发明的技术方案通过快速提高图像中不同事物的色差，实现了高效的清晰度强化，可满足动态视频图像的连续处理需求。
【IPC分类】G06T5/20, G06T5/00
【公开号】CN105447830
【申请号】CN201510848562
【发明人】张哲 , 王伟, 王婷婷, 何美伊, 池宝旺, 彭伟刚, 林岳, 顾思斌, 潘柏宇, 王冀
【申请人】合一网络技术(北京)有限公司
【公开日】2016年3月30日
【申请日】2015年11月27日