一种图像锐化方法
【专利摘要】本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像锐化方法，包括：选取判定点周围的八个相邻点，所述判定点和相邻点都是图像中的像素点；分别计算所述相邻点与所述判定点的灰阶差值；将所述灰阶差值与预设的锐化判定阈值作比较，将大于所述锐化判定阈值的灰阶差值对应的所述相邻点的个数累计为判定值；根据判定值判断所述判定点是否为边缘点，若是，则对所述判定点进行锐化处理，本发明在图像锐化时只需要选取判定点及与判定点相邻的八个像素点做灰阶的加减和移位运算，占用的逻辑资源较小，节省了功耗。
【专利说明】一种图像锐化方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像锐化方法。
【背景技术】
[0002]图像锐化是增强图像边缘，让模糊的图像更加清晰的一种方法，图像锐化的实现方法有很多，如一阶导数的梯度算法、二阶导数的零点交叉算法等，对于一幅图像中突出的边缘区，其梯度值较大；在平滑区域梯度值小，对于灰度级为常数的区域，梯度值为零，其二阶导数在边缘点处出现过零交叉，即边缘点两旁的二阶导数取异号，梯度算法就是利用一阶导数检测边缘点的方法，零点交叉算法就是通过二阶导数来检测边缘点。
[0003]如专利TFT-1XD彩色显示的图像锐化方法采用同一行的五个点，以中心点为基准，计算其余四点与此点的各个颜色分量的灰度差值，然后利用锐化因子计算公式计算出锐化因子，然后计算出锐化增强因子和缩放因子，将三者值与颜色分量的灰度差值相乘得到灰度增加量，这个灰度增加量再与能量色散滤波器矩阵相乘得到最后的颜色分量灰度增加量，将每个颜色分量的灰度增加量加到每个像素点对应的颜色分量上。
[0004]然而，在现有的常规算法中，其具体实现都是利用算子模板进行卷积运算算出图像边缘点，进行后续的锐化处理，这在driver IC中实现时需要大量的逻辑资源。
【发明内容】
[0005]本发明的目的在于提出一种图像锐化方法，能够减少资源占用率，节省功耗。
[0006]为达此目的，本发明采用以下技术方案:
[0007]一种图像锐化方法，包括:
[0008]步骤a、选取判定点周围的八个相邻点，所述判定点和相邻点都是图像中的像素
占.[0009]步骤b、分别计算所述相邻点与所述判定点的灰阶差值；
[0010]步骤C、将所述灰阶差值与预设的锐化判定阈值作比较，将大于所述锐化判定阈值的灰阶差值对应的所述相邻点的个数累计为判定值；
[0011]步骤d、根据判定值判断所述判定点是否为边缘点，若是，则对所述判定点进行锐化处理。
[0012]其中，对所述判定点进行锐化具体为:将所述判定点的颜色分量加上或减去所述锐化判定阈值。
[0013]其中，所述根据判定值判断所述判定点是否为边缘点具体为:判断所述判定值是否在预设的范围值之内，若是，则所述判定点为边缘点。
[0014]其中，所述灰阶差值包括单一色灰阶差值和三色灰阶差值，所述锐化判定阈值包括第一阈值和第二阈值，所述判定值包括第一判定值和第二判定值。
[0015]其中，当所述灰阶差值为单一色灰阶差值时，所述步骤C、步骤d具体为:
[0016]步骤Cl、将所述单一色灰阶差值与预设的第一阈值作比较，将大于所述第一阈值的单一色灰阶差值对应的所述相邻点的个数累计为第一判定值；
[0017]步骤dl、判断所述第一判定值是否在预设的范围值之内，若是，则所述判定点为边缘点。
[0018]其中，当所述灰阶差值为三色灰阶差值时，所述步骤C、步骤d具体为:
[0019]步骤c2、将所述三色灰阶差值与预设的第二阈值作比较，将三色灰阶差值中至少两色灰阶差值大于所述第二阈值的三色灰阶差值对应的所述相邻点的个数累计为第二判定值；
[0020]步骤d2、判断所述第二判定值是否在预设的范围值之内，若是，则所述判定点为边缘点。
[0021]其中，所述步骤a中，相邻点的个数为八个，八个相邻点分别位于所述判定点的上、下、左、右、左上、右上、左下和右下八个方向。
[0022]其中，所述预设的范围值为大于等于二小于八，当所述判定点的判定值小于二时，所述判定点为非边缘点；当所述判定点的判定值等于八时，所述判定点为孤立的噪声点。
[0023]其中，所述步骤d之后还包括:
[0024]步骤e、若所述判定点不是边缘点，判定其是否为孤立的噪声点，若是，则对噪声点做平滑处理。
[0025]本发明的有益效果为:一种图像锐化方法，包括:选取判定点周围的八个相邻点，所述判定点和相邻点都是图像中的像素点；分别计算所述相邻点与所述判定点的灰阶差值；将所述灰阶差值与预设的锐化判定阈值作比较，将大于所述锐化判定阈值的灰阶差值对应的所述相邻点的个数累计为判定值；根据判定值判断所述判定点是否为边缘点，若是，则对所述判定点进行锐化处理，本发明在图像锐化时只需要选取判定点及与判定点相邻的八个像素点做灰阶的加减和移位运算，占用的逻辑资源较小，节省了功耗。
【专利附图】
【附图说明】
[0026]图1是本发明【具体实施方式】提供的图像锐化方法流程图。
[0027]图2是本发明【具体实施方式】提供的判定点的相邻点选取示意图。
[0028]图3是本发明【具体实施方式】提供的待处理的原始图像。
[0029]图4是本发明对图3的原始图像锐化效果图。
[0030]图5是现有技术对图3的原始图像锐化效果图。
【具体实施方式】
[0031]下面结合附图并通过【具体实施方式】来进一步说明本发明的技术方案。
[0032]图1是本发明【具体实施方式】提供的图像锐化方法流程图。
[0033]一种图像锐化方法，包括:
[0034]步骤a、选取判定点周围的八个相邻点，所述判定点和相邻点都是图像中的像素
占.[0035]步骤b、分别计算所述相邻点与所述判定点的灰阶差值；
[0036]步骤C、将所述灰阶差值与预设的锐化判定阈值作比较，将大于所述锐化判定阈值的灰阶差值对应的所述相邻点的个数累计为判定值；[0037]步骤d、根据判定值判断所述判定点是否为边缘点，若是，则对所述判定点进行锐化处理。
[0038]在本实施例中，所述图像是由一个个像素点来组成，图像的边缘轮廓则是由边缘像素点也即边缘点组成，边缘点在图像中属于图像的高频区域，即边缘点的颜色分量与在其相连的某一方向区域像素点的颜色分量有着剧烈的变化，边缘点的颜色分量变化要达到能让人眼看到图像的颜色变化，才能认为这是图像有效的边缘点，通过实际大量的测试，人眼在颜色变化的可见时，像素点在单一基色上与多基色同时变化值不同，大致可以认为单色变化值是多色变化值的两倍，在256灰阶时，边缘点单色变化值约为40，64灰阶时边缘点单色变化值约为10到20之间。
[0039]在本实施例中，对所述判定点进行锐化具体为:将所述判定点的颜色分量加上或减去所述锐化判定阈值。
[0040]在本实施例中，所述根据判定值判断所述判定点是否为边缘点具体为:判断所述判定值是否在预设的范围值之内，若是，则所述判定点为边缘点。
[0041 ] 在本实施例中，所述灰阶差值包括单一色灰阶差值和三色灰阶差值，所述锐化判定阈值包括第一阈值和第二阈值，所述判定值包括第一判定值和第二判定值。
[0042]在本实施例中，当所述灰阶差值为单一色灰阶差值时，所述步骤C、步骤d具体为:
[0043]步骤Cl、将所述单一色灰阶差值与预设的第一阈值作比较，将大于所述第一阈值的单一色灰阶差值对应的所述相邻点的个数累计为第一判定值；
[0044]步骤dl、判断所述第一判定值是否在预设的范围值之内，若是，则所述判定点为边缘点。
[0045]在本实施例中，当所述灰阶差值为三色灰阶差值时，所述步骤C、步骤d具体为:
[0046]步骤c2、将所述三色灰阶差值与预设的第二阈值作比较，将三色灰阶差值中至少两色灰阶差值大于所述第二阈值的三色灰阶差值对应的所述相邻点的个数累计为第二判定值；
[0047]步骤d2、判断所述第二判定值是否在预设的范围值之内，若是，则所述判定点为边缘点。
[0048]在本实施例中,所述判定点与所述相邻点的位置如图2所示。
[0049]在本实施例中，所述步骤a中，相邻点的个数为八个，八个相邻点分别位于所述判定点的上、下、左、右、左上、右上、左下和右下八个方向。
[0050]在本实施例中，所述预设的范围值为大于等于二小于八，当所述判定点的判定值小于二时，所述判定点为非边缘点；当所述判定点的判定值等于八时，所述判定点为孤立的
噪声点。
[0051]在本实施例中，一个边缘点其周围紧邻的八个点至少有两个点与判定点的灰阶差值大于预设的锐化判定阈值，所述锐化判定阈值包括所述第一阈值和第二阈值。
[0052]在本实施例中，所述步骤d之后还包括:
[0053]步骤e、若所述判定点不是边缘点，判定其是否为孤立的噪声点，若是，则对噪声点做平滑处理，即将噪声点的颜色分量赋值为所述噪声点的灰阶值与所述锐化判定阈值的和或者差。
[0054]以图3所示的原始图像为例，图4是本发明对图3的原始图像锐化效果图；图5是现有技术对图3的原始图像锐化效果图。
[0055]在本实施例中，本发明的图像锐化方法主要用于driver 1C，只需要取九个像素点做灰阶的加减和移位运算，本发明只需要做一步灰阶差值减法运算，最多循环四次的两步比较一步加法运算，以及一步移位和加法运算，在driver IC设计中该算法实现简单、占用的逻辑资源少，对于driver IC的面积功耗节省十分明显，并且找到的图像中的边缘点更多且噪声点的滤除效果明显增强。
[0056]以上所述仅为本发明的【具体实施方式】，这些描述只是为了解释本发明的原理，而不能以任何结构解释为对本发明保护范围的限制。基于此处的解释，本领域的技术人员不需要付出创造性的劳动即可联想到本发明的其它具体实施方法，这些结构都将落入本发明的保护范围之内。
【权利要求】
1.一种图像锐化方法，其特征在于，包括: 步骤a、选取判定点周围的八个相邻点,所述判定点和相邻点都是图像中的像素点； 步骤b、分别计算所述相邻点与所述判定点的灰阶差值； 步骤C、将所述灰阶差值与预设的锐化判定阈值作比较，将大于所述锐化判定阈值的灰阶差值对应的所述相邻点的个数累计为判定值； 步骤d、根据判定值判断所述判定点是否为边缘点，若是，则对所述判定点进行锐化处理。
2.根据权利要求1所述的一种图像锐化方法，其特征在于，对所述判定点进行锐化处理具体为:将所述判定点的颜色分量加上或减去所述锐化判定阈值。
3.根据权利要求1所述的一种图像锐化方法，其特征在于，所述根据判定值判断所述判定点是否为边缘点具体为:判断所述判定值是否在预设的范围值之内，若是，则所述判定点为边缘点。
4.根据权利要求3所述的一种图像锐化方法，其特征在于，所述灰阶差值包括单一色灰阶差值和三色灰阶差值，所述锐化判定阈值包括第一阈值和第二阈值，所述判定值包括第一判定值和第二判定值。
5.根据权利要求4所述的一种图像锐化方法，其特征在于，当所述灰阶差值为单一色灰阶差值时，所述步骤C、步骤d具体为: 步骤Cl、将所述单一色灰阶差值与预设的第一阈值作比较，将大于所述第一阈值的单一色灰阶差值对应的所述相邻点的个数累计为第一判定值； 步骤dl、判断所述第一判定值是否在预设的范围值之内，若是，则所述判定点为边缘点。
6.根据权利要求4所述的一种图像锐化方法，其特征在于，当所述灰阶差值为三色灰阶差值时，所述步骤C、步骤d具体为: 步骤c2、将所述三色灰阶差值与预设的第二阈值作比较，将三色灰阶差值中至少两色灰阶差值大于所述第二阈值的三色灰阶差值对应的所述相邻点的个数累计为第二判定值； 步骤d2、判断所述第二判定值是否在预设的范围值之内，若是，则所述判定点为边缘点。
7.根据权利要求5或6所述的一种图像锐化方法，其特征在于，所述步骤a中，相邻点的个数为八个，八个相邻点分别位于所述判定点的上、下、左、右、左上、右上、左下和右下八个方向。
8.根据权利要求7所述的一种图像锐化方法，其特征在于，所述预设的范围值为大于等于二小于八，当所述判定点的判定值小于二时，所述判定点为非边缘点；当所述判定点的判定值等于八时，所述判定点为孤立的噪声点。
9.根据权利要求8所述的一种图像锐化方法，其特征在于，所述步骤d之后还包括: 步骤e、若所述判定点不是边缘点，判定其是否为孤立的噪声点，若是，则对噪声点做平滑处理。
【文档编号】H04N5/208GK103763460SQ201410025563
【公开日】2014年4月30日 申请日期:2014年1月20日 优先权日:2014年1月20日
【发明者】朱道林, 梁丕树, 夏群兵, 颜宏 申请人:深圳市爱协生科技有限公司