一种基于边缘检测的图像自动锐化方法
【专利摘要】本发明涉及一种基于边缘检测的图像自动锐化方法，其通过对原始图像进行灰度化处理及边缘检测，并将得到的弱边缘结果与强边缘结果进行相减计算得到边缘差值，从而根据边缘差值对原始图像的每个像素点设置不同的锐化度，最后根据该锐化度并结合高斯模糊图像对原始图像进行自动锐化处理，使得锐化量不依赖于显示条件和用户的视觉系统，不仅可以实现自动锐化，而且提高了图像的锐化处理质量，使得图像的边缘区域更明显，主体更突出显现。
【专利说明】一种基于边缘检测的图像自动锐化方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种图像增强方法，特别是一种基于边缘检测的图像自动锐化方法。【背景技术】
[0002]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。因此，如何通过客观判断来设置锐化量成为我们消除图像模糊的重点。
【发明内容】
[0003]本发明为解决上述问题，提供了一种基于边缘检测的图像自动锐化方法，其通过客观判断方法来设置锐化量，使得边缘区域更明显，主题更突出显现。
[0004]为实现上述目的，本发明采用的技术方案为:
[0005]一种基于边缘检测的图像自动锐化方法，其特征在于，包括以下步骤:
[0006]10.接收原始图像；
[0007]20.对原始图像进行灰度化处理，得到灰度图像；
[0008]30.对灰度图像进行边缘检测，得到强边缘结果和弱边缘结果；
[0009]40.将弱边缘结果与强边缘结果进行相减计算，得到边缘差值；
[0010]50.对原始图像进行高斯模糊处理，得到高斯模糊图像；
[0011]60.根据边缘差值对原始图像的每个像素点设置不同的锐化度，并根据该锐化度结合高斯模糊图像的颜色值对原始图像进行自动锐化处理。
[0012]优选的，所述步骤20中，对原始图像进行灰度化处理的计算公式为以下公式的其中一个:
[0013]Gray = 0.299*Red+0.587*Green+0.114*Blue ；
[0014]或者
[0015]Gray = (Red*306+Green*601+Blue*l17+512)/1024 ;
[0016]其中，Gray为得到的灰度图像上对应像素点的颜色值，Red、Green、Blue分别为原始图像上红、绿、蓝三个通道对应像素点的的所述颜色值。
[0017]优选的，所述步骤40中将弱边缘结果与强边缘结果进行相减计算的计算公式为:
[0018]result = max ((low-high), O)；
[0019]其中，result为对应像素点的边缘差值；low为对应像素点的弱边缘结果的值；high为对应像素点的强边缘结果的值。
[0020]优选的，所述步骤50中的高斯模糊处理是用正态分布计算图像中每个像素的变换，其中，
[0021]在N维空间的正态分布方程为:
【权利要求】
1.一种基于边缘检测的图像自动锐化方法，其特征在于，包括以下步骤: 10.接收原始图像； 20.对原始图像进行灰度化处理，得到灰度图像； 30.对灰度图像进行边缘检测，得到强边缘结果和弱边缘结果； 40.将弱边缘结果与强边缘结果进行相减计算，得到边缘差值； 50.对原始图像进行高斯模糊处理，得到高斯模糊图像； 60.根据边缘差值对原始图像的每个像素点设置不同的锐化度，并根据该锐化度结合高斯模糊图像的颜色值对原始图像进行自动锐化处理。
2.根据权利要求1所述的一种基于边缘检测的图像自动锐化方法，其特征在于:所述步骤20中，对原始图像进行灰度化处理的计算公式为以下公式的其中一个:
Gray = 0.299*Red+0.587*Green+0.114*Blue ； 或者
Gray = (Red*306+Green*601+Blue*l17+512)/1024 ； 其中，Gray为得到的灰度图像上对应像素点的颜色值，Red、Green、Blue分别为原始图像上红、绿、蓝三个通道对应像素点的所述颜色值。
3.根据权利要求1所述的一种基于边缘检测的图像自动锐化方法，其特征在于:所述步骤40中将弱边缘结果与强边缘结果进行相减计算的计算公式为:
result = max ((low-high), O)； 其中，result为对应像素点的边缘差值；low为对应像素点的弱边缘结果的值；high为对应像素点的强边缘结果的值。
4.根据权利要求1所述的一种，其特征在于:所述步骤50中的高斯模糊处理是用正态分布计算图像中每个像素的变换，其中， 在N维空间的正态分布方程为:
5.根据权利要求1或2或3或4所述的一种基于边缘检测的图像自动锐化方法，其特征在于:所述步骤60中，根据边缘差值对原始图像的每个像素点设置不同的锐化度，其中设置锐化度的公式为:
depth = max ((result/255.0)/k,0.0)； 其中，depth为对应像素点的锐化度；result为对应像素点的边缘差值；k为一个固定值，范围从2到 10。
6.根据权利要求5所述的一种基于边缘检测的图像自动锐化方法，其特征在于:所述步骤60中，根据所述锐化度结合高斯模糊图像的颜色值对原始图像进行自动锐化处理，其计算公式为:
resultColor = min(max ((depth+1)*color-depth*gaussColor,O),255)； 其中，depth为设置的锐化度,resultColor为锐化后的各像素点的颜色值；color为原始图像各像素点的颜色值；gaussCo`lor为原始图像高斯模糊后各个像素点的颜色值。
【文档编号】G06T5/00GK103617600SQ201310603697
【公开日】2014年3月5日 申请日期:2013年11月25日 优先权日:2013年11月25日
【发明者】张伟, 傅松林, 胡瑞鑫, 张长定 申请人:厦门美图网科技有限公司