专利名称：图像的自动锐化的制作方法
图像的自动锐化
背景技术：
在拍摄了数字图像之后，经常要对其进行锐化以减少或消除模糊、增强图像焦点或模拟更好的分辨率。可通过去卷积方法或者通过利用钝化掩模滤波器(unsharp maskfilter)来执行锐化以增加图像内边缘的对比度。钝化掩模滤波器通过定义的阈值识别与周围像素不同的像素，并且通过指定的锐化量增加对比度。用户可以确定并设置锐化量，这使得锐化量依赖于显示条件和用户的视觉系统。换而言之，尽管锐化量是钝化掩模滤波器中的一个主要参数，但是通常根据主观判断而非客观判断来设置锐化量。
发明内容
本发明内容是为了以简化形式介绍精选概念而被提供的，在以下的具体实施方式
部分中将对其进行进一步描述。本发明内容的目的既不是确定所要求保护主题的关键特征或必要特征，也不是用来限制所要求保护的主题的范围。多种实施方式描述了图像锐化技术，其基于正常分辨率和较低分辨率的细节系数之间的统计相关性而自动地估计用于图像增强的钝化掩模滤波器的锐化量。在多种实施方式中，取得(retrieve)用于全分辨率的图像和由预定因子(例如因子2，也就是半分辨率)下采样的图像这两者的细节系数的绝对值的统计偏差。第一分辨率和第二分辨率的细节系数的统计偏差之间的线性模型被用来计算锐化量，并且向图像应用钝化掩模滤波器以生成锐化图像。
虽然说明书以特别指出并且明确要求保护所述主题的权利要求书而结束，我们认为从以下结合附图的详细描述中将更好地理解所述实施方式，其中
图I示出了依照一个或多个实施方式的示例环境；
图2示出了依照一个或多个实施方式的示例方法；
图3示出了依照一个或多个实施方式的示例方法；
图4示出了依照一个或多个实施方式的示例方法；
图5示出了依照一个或多个实施例的示例性散布图(scatter plot);
图6描绘了可被用来实现一个或多个实施方式的示例系统。
具体实施例方式概沭
多种实施方式描述了图像锐化技术，其基于第一分辨率和第二分辨率的细节系数之间的统计相关性而自动地估计用于图像增强的钝化掩模滤波器的锐化量。在多种实施方式中，取得用于全分辨率的图像和由预定因子(例如因子2，也就是半分辨率)下采样的图像这两者的细节系数的绝对值的统计偏差。该统计偏差可以是例如标准偏差、绝对偏差、中值绝对偏差、第三四分位数(third-quartiIe)绝对偏差、第九十分位数(ninth-decile)绝对偏·差、或第九十九百分位数(ninety-ninth-centile)绝对偏差,这仅仅是列举的几个例子。在多种实施方式中，取得用于具有第一分辨率的图像的直方图以及具有第二分辨率的图像的直方图的统计偏差。第一分辨率和第二分辨率的细节系数的统计偏差之间的线性模型被用来计算锐化量，并且向图像应用钝化掩模滤波器以生成锐化图像。在下面的讨论中，题为“示例操作环境”的部分描述了依照一个或多个实施方式的操作环境。接下来，题为“图像锐化”的部分描述了自动估计用于钝化掩模滤波器的锐化量值，并且向图像应用钝化掩模滤波器以生成锐化图像的多种实施方式。题为“锐化量值的自动估计”的部分描述了用于利用具有全分辨率的图像和由预定因子下采样的图像的直方图来自动估计锐化量值的多种实施方式。最后，题为“示例系统”的部分描述了可被用来实现一个或多个实施方式的示例系统。现在要考虑的是依照一个或多个实施方式的示例操作环境。示例操作环塏
图I是依照一个或多个实施方式的示例环境100的图示。环境100包括通过网络106(诸如因特网)可通信地耦合到服务器104的用户设备102。用户设备102可包括一个或多个处理器108和计算机可读存储媒介110。用户设备102可实现为任何合适的计算设备，作为示例而非限制，例如有台式计算机、便携式计算机、上网本、诸如个人数字助理(PDA)的手持计算机、蜂窝电话等。计算机可读存储媒介110可包括一个或多个应用112，它可以包括可执行的软件，诸如操作系统、网络浏览器或其他应用。计算机可读存储媒介110还可包括一个或多个图像，诸如图像114。图像114可以是已从另一个设备(诸如照相机)、或从因特网或一些其他网络下载的图像，或者可以是用户设备102拍摄的图像。在多种实施方式中，用户可将图像114导入到诸如图像处理模块116的可执行模块中以用于图像处理。在图I所示的实施方式中，图像处理模块116驻留在服务器104的计算机可读存储媒介118中。服务器104还包括一个或多个处理器120，这些处理器120可执行驻留在计算机可读存储媒介118中的模块。在一些实施方式中，图像处理模块和图像驻留在相同的计算机可读存储媒介中，或驻留在相同的设备中。例如，用户可将图像上载到包括图像处理模块的图像存储应用，或者用户设备可以包括图像处理模块，如图I所示。在其它实施方式中，图像处理模块116可以驻留在诸如服务器104和用户设备102或多个服务器的之类的多个设备中。在这样的实施方式中，可跨越多个设备进行图像处理。例如，一个服务器可以进行该过程的一部分，另一台服务器可以进行该过程的另一部分。图像处理模块116可包括多个代表用于图像编辑和其他处理的功能的模块。例如，图像处理模块可包括剪切、调整图像的亮度或颜色、增加帧或其他图片的工具等。图像处理模块116还可包括图像锐化模块122。图像锐化模块122代表估计锐化量、并向图像应用钝化掩模的功能，以下将对其进行详细描述。图像锐化模块122可用于根据各种不同的值来降低图像的模糊度。例如，与图像锐化量相关联的值代表图像锐化的程度。与锐化半径相关联的值代表用来定义中央像素和其邻域之间的局部对比度的邻域的大小。在多种实施方式中，锐化半径可以是钝化掩模滤波器中所使用的高斯低通滤波器的标准偏差的值。阈值代表在做出变化之前的中央像素和局部邻域平均之间存在的差。例如，阈值代表在锐化像素之前中央像素和局部邻域平均之间的差。在多种实施方式中，图像锐化模块122可使用这些值来自动地估计用于提高图像锐化度的锐化量。锐化量的自动估计可使得图像锐化不依赖于用户主观决定。一般来说，可以使用软件、固件、硬件(例如固定逻辑电路)或它们的组合来实现此处所描述的任何功能。此处所使用的术语“模块”、“功能”和“逻辑”通常代表软件、固件、硬件，或它们的组合。在软件实现的情况下，模块、功能或逻辑代表当在处理器(例如一个或多个CPU)中运行时执行指定任务的程序代码。程序代码可存储在一个或多个计算机可读存储器设备中。以下将描述的用户接口技术的特征是不依赖于平台的，这意味着可在具有多种处理器的多种商用计算平台上实现这些技术。以上已描述了依照一个或多个实施方式的示例环境，现在考虑的是描述如何依照一个或多个实施方式执行图象锐化的讨论。 图像锐化
图2示出了用于依照一个或多个实施方式锐化图像的示例过程200。可以与任何合适的硬件、软件、固件或它们的组合结合来实现该过程。在至少一些实施方式中，可通过诸如图I中的用户设备102或服务器104等任何合适的计算设备，或者更具体地说，可通过在任何合适类型的计算设备中实现的图像锐化模块122来执行该过程。方框202接收作为输入的图像。这可以通过任何合适的方式来执行。例如，用户可以通过网络106将图像114上传到服务器104供图像处理模块116进行处理。可替代地或附加地，用户可以使用包括图像处理模块116的用户设备从本地存储器或从因特网取得图像。方框204计算锐化量。这可以通过任何合适的方式来执行，以下将提供一些例子。方框206使用计算的锐化量作为一个值向图像应用钝化掩模滤波器。这可以通过任何合适的方式来完成。例如，可以根据钝化公式来调整在图像中每个像素的值
X ' = (,4+ )(Χ - G(X))+G(X) = O + A)X - AG(Jf)
其中X’为调整后的像素值，X是锐化前的像素值，A是在方框204中计算出的锐化量，G(X)为X与高斯核G的卷积结果。换而言之，G(X)是通过高斯低通滤波器G过滤X的结果
G(X") = G X
G (X)中使用的标准偏差可依据特定实施方式而变化。例如，在一些实施方式中，标准偏差被设置为大约一个像素。此外，还可使用其他钝化公式，其中的一些是更复杂的，例如
X'= AF (X-G(T))+X
其中，F(.)是正则函数(regular functional),例如可以是
F(x) = X如果|χ|5ιτ 以及 F(x) = O其他情况
或者
F⑶=太如果以及其他情况
其中τ是正的阈值。可将阈值τ设置为一个合适的值以使得小于τ的信号很可能是由于噪声引起的，并且不应该被放大或应当根据调整后的值来放大。在多种实施方式中，方框204和206对于单独的信道实施，例如对于图像的每个信道。例如，对于由R、G和B分量表示的图像，为单独的或每个R、G和B颜色信道独立地执行方框204和206。接下来，方框208输出锐化后的图像。这可以通过任何合适的方式来执行。例如，系统可将锐化后的图像保存为新文件、覆盖输入的文件、或促使向用户显示锐化后的图像。在多种实施方式中，例如，当图像是彩色图像时(例如RGB图像)，则所述过程可进一步包括将图像变换为替代表示以及基于光度(luminosity)数据进行锐化。图3显示了描述依照一个或多个实施例的这样的变换的示例过程300。方框302接收图像作为输入。这可以通过任何合适的方式来执行。例如,用户可以通过网络106将图像114上传到服务器104以供图像处理模块116进行处理。可替代地或附加地，用户可使用包括图像处理模块116的用户设备从本地存储器或从因特网取得图 像。接着,方框304将图像变换为包括亮度分量(luma component)的表示。这可以通过任何合适的方式完成。例如，可将图像从RGB颜色变换到诸如YIQ或YUV的亮度-色度I-色度2的表示。这可以通过任何合适的方式完成。方框306基于亮度分量计算锐化量。这可以通过任何合适的方式完成，以上和以下提供了一些示例。方框308使用计算出的锐化量向图像(特别是向图像的亮度分量)应用钝化掩模滤波器以生成调整后的图像表示。这可以通过任何合适的方式完成，以上和以下提供了一些示例。在一些实施方式中，向亮度或明度信道应用钝化掩模以代替向图像表示中的每个信道应用钝化掩模。方框310将图像变换回调整后的原始表示。这可以通过任何合适的方式完成。例如，亮度-色度I-色度2表示中的每个像素的调整值可被变换到调整后的RGB颜色值，或调整后的图像的RGB表不。方框312输出相对于接收到的图像的锐化后的图像。锐化后的RGB图像是基于调整后的RGB表示的。这可以通过任何合适的方式来执行。例如，系统可将锐化后的图像保存为新文件、覆盖输入的文件、或促使向用户显示锐化后的图像。已经描述了用于依照一个或多个实施方式来锐化图像的过程，现在考虑描述如何依照一个或多个实施方式来自动地估计钝化掩模滤波器的锐化量的讨论。锐化量倌的自动估计
现在转到图4，其示出了依照一个或多个实施方式的用于自动地估计锐化量的示例过程 400。方框402生成用于原始图像的细节系数的绝对值的直方图。可根据以下表达式表示细节系数
X-G(X)
其中X是像素的值，G(X)是高斯低通滤波器G对X滤波的结果。G(X)中使用的标准偏差可以依据特定实施方式而变化。例如，在一些实施方式中，用于高斯低通滤波器的标准偏差被设置为大约一个像素。方框404计算用于原始图像(例如具有第一分辨率的图像)的直方图的一个或多个统计偏差。统计偏差例如可包括标准偏差、绝对偏差、中值绝对偏差、第三四分位数绝对偏差、第九十分位数绝对偏差和第九十九百分位数绝对偏差。计算的特定统计偏差可依据实施方式而变化。在一些实施方式中，可以计算多种统计偏差，并且可以使用导致最保守的锐化量值的偏差。方框406生成具有第二分辨率的调整后的图像表示。这可以通过任何合适的方式执行。例如，系统可生成具有原始图像一半分辨率的2x下采样图像。可依据特定实施方式选择图像的其他分辨率。方框408生成用于具有第二分辨率的图像的细节系数的绝对值的直方图，方框410计算用于具有第二分辨率的图像的直方图的一个或多个统计偏差。这可以通过任何合适的方式完成，例如如以上依照原始图像处理所描述的。方框412使用方框410计算的统计偏差计算自动锐化量。可根据以下表达式计算自动锐化量
权利要求
1.一种计算机实现的方法，包括 接收具有初始分辨率的图像(202);和 通过利用具有所述初始分辨率的图像的直方图的至少一个计算的统计偏差和具有第二分辨率的图像的直方图的至少一个计算的统计偏差，自动地计算基于所述图像的锐化量(204)。
2.根据权利要求I所述的计算机实现的方法，进一步包括 向所述图像应用钝化掩模滤波器，所述钝化掩模滤波器采用所述锐化量；和 输出相对于接收到的图像锐化后的图像。
3.根据权利要求2所述的计算机实现的方法，通过利用具有所述初始分辨率的图像的直方图的至少一个计算的统计偏差和具有第二分辨率的图像的直方图的至少一个计算的统计偏差来自动地计算基于所述图像的锐化量包括 生成具有所述初始分辨率的图像的细节系数的绝对值的直方图； 计算具有所述初始分辨率的图像的直方图的至少一个统计偏差； 生成具有所述第二分辨率的图像的细节系数的绝对值的直方图； 计算具有所述第二分辨率的图像的直方图的至少一个统计偏差； 根据以下表达式计算所述锐化量 其中da— Cvmiri ,Vmffi, value) = mas 皿 n(vaBr, value)) 并且其中A是锐化量，D1是具有所述第二分辨率的图像的直方图的统计偏差，D0是具有所述初始分辨率的图像的直方图的统计偏差，Dmax是所述统计偏差的预定的最大值，μ等于O. 94，并且Amax等于2. O。
4.根据权利要求3所述的计算机实现的方法，所述钝化掩模滤波器由以下表达式表示X'= AF(X-G{X))+X 其中V是调整后的图像中的像素值，X是在锐化之前的图像中的像素值，A是锐化量，G(X)是X与具有一个像素的标准偏差的高斯核G的卷积结果，并且其中 F(X) 二 X如果|χ|2Γ以及其他情况 其中τ是正的阈值。
5.一种计算机实现的方法，包括 通过利用具有第一分辨率的图像的直方图的至少一个统计偏差和具有第二分辨率的图像的直方图的至少一个统计偏差自动地计算基于图像的锐化量(204); 向所述图像应用钝化掩模滤波器(206)，所述钝化掩模滤波器采用所述锐化量；和 输出相对于所述图像的锐化后的图像(208 )。
6.根据权利要求5所述的计算机实现的方法，其中所述图像是RGB图像，所述方法进一步包括将所述RGB图像变换为包括亮度分量的表示，所述亮度分量被用来生成具有所述第一分辨率的图像的直方图和具有第二分辨率的图像的直方图，以用于计算所述锐化量； 应用所述钝化掩模滤波器以生成所述图像的调整后的表示包括向所述亮度分量应用所述钝化掩模滤波器； 将所述图像的调整后的表示变换为所述图像的调整后的RGB表示；和输出相对于所述图像的锐化后的RGB图像，所述锐化后的RGB图像基于所述图像的调整后的RGB表示。
7.根据权利要求6所述的计算机实现的方法，利用具有所述第一分辨率的图像的直方图的至少一个计算的统计偏差和具有第二分辨率的图像的直方图的至少一个计算的统计偏差来自动地计算基于图像的锐化量包括 生成具有所述第一分辨率的图像的亮度分量的细节系数的绝对值的直方图； 计算具有所述第一分辨率的图像的直方图的至少一个统计偏差； 生成具有所述第二分辨率的图像的亮度分量的细节系数的绝对值的直方图； 计算具有所述第二分辨率的图像的直方图的至少一个统计偏差；和 根据以下表达式计算所述锐化量
8.根据权利要求7所述的计算机实现的方法，所述钝化掩模滤波器由以下表达式表示
9.根据权利要求8所述的计算机实现的方法，所述方法进一步包括 生成具有所述第一分辨率的锐化后的图像的亮度分量的细节系数的绝对值的直方图； 计算具有所述第一分辨率的锐化后的图像的直方图的至少一个统计偏差； 生成具有所述第二分辨率的锐化后的图像的亮度分量的细节系数的绝对值的直方图； 计算具有所述第二分辨率的锐化后的图像的直方图的至少一个统计偏差； 根据以下表达式计算第二锐化量
10.一种设备(104)，包括 一个或多个处理器(120)； 一个或多个计算机可读存储媒介(118);和 一个或多个模块(116，122)，其被包含在所述一个或多个计算机可读存储媒介中，并在所述一个或多个处理器的影响下可执行，所述一个或多个模块包括图像锐化模块，被配置为 接收具有第一分辨率的RGB图像； 将所述RGB图像变换为包括亮度分量的表示； 通过利用具有所述第一分辨率的图像的直方图的至少一个统计偏差和具有第二分辨率的图像的直方图的至少一个统计偏差来自动地计算基于所述图像的锐化量，基于所述亮度分量的值生成所述直方图； 向所述亮度分量应用钝化掩模滤波器，所述钝化掩模滤波器采用所述锐化量以生成所述图像的调整后的表不； 将所述图像的调整后的表示变换为所述图像的调整后的RGB表示；和 输出相对于接收到的图像的锐化后的RGB图像，所述锐化后的RGB图像基于所述图像的调整后的RGB表不。
11.一个或多个计算机可读存储媒介，包括可执行来使设备执行如权利要求1-9中任何一项所述的方法的指令。
全文摘要
本发明为图像的自动锐化，多种实施方式描述了图像锐化技术，其基于第一分辨率和第二分辨率的细节系数之间的统计相关性而自动地估计用于图像增强的钝化掩模滤波器的锐化量。在多种实施方式中，取得用于全分辨率的图像和由预定因子(例如因子2，也就是半分辨率)下采样的图像这两者的细节系数的绝对值的统计偏差。在多种实施方式中，取得用于具有第一分辨率的图像的直方图以及具有第二分辨率的图像的直方图的统计偏差。第一分辨率和第二分辨率的细节系数的统计偏差之间的线性模型被用来计算锐化量，并且向图像应用钝化掩模滤波器以生成锐化图像。
文档编号G06T5/40GK102938140SQ20121041188
公开日2013年2月20日 申请日期2012年10月25日 优先权日2011年10月25日
发明者D.德曼多尔瓦 申请人:微软公司