专利名称：一种逐点提高视频图像清晰度的处理装置的制作方法
技术领域：
本实用新型涉及一种逐点提高视频图像清晰度的处理装置，具体的说，是涉及一种应用于电视设备的，可以根据视频信号的局域特点逐点提高图像清晰度的装置。
背景技术：
所谓提高清晰度又可称为锐化，目的是使模糊的图像变得更加清晰。视频图像之所以模糊，就是因为在信号传输过程中损失了高频分量，从频谱角度分析，图像模糊的实质是其高频分量被衰减，因而可以通过高通滤波来清晰图像。提高清晰度的基本思想就是合理地提高图像的高频成分。常用的增强清晰度算法一般有两种，微分法和高通滤波法，分别是空域和频域的处理算法。空域方法比较有代表性的有，拉普拉斯算法，SOBEL算法，反锐化掩模等方法，频域有代表性的有小波变换方法。这些方法都能够有效的提高图像的清晰度，但有个共同的特点，增强的同时也放大了噪声，有时还出现明显的白边。
申请号为03110774.5的中国专利提供了一种增强图像清晰度的方法和设备，其将一组图像复制成两组，一组进行阶梯/边缘增强，一组进行结构增强，然后将两组按一定方式组合成清晰度提高的图像，该方法需要提取两幅以上的视频图像，然后检测动态和非动态区域，得到多组图像组合，运算起来比较复杂；申请号为01800628的中国专利提出了一种应用于电视设备的增强图像的电路和方法，其改善了现有技术中执行成本较高的缺点，在不降低输出信号质量的情况下降低了成本，去除了低通滤波器，并提供了至少一个调整单元来调整高频增强程度；这些技术方案的共同特点是实现复杂，忽略了噪声的影响，并且没有根据周围邻域内象素的特点进行逐点地处理。
实用新型内容本实用新型的目的在于提供一种逐点提高视频图像清晰度的处理装置，其可以抑制可能的噪声，逐点处理细节和边缘的增强程度，使画面增强了轮廓和细节的同时，更柔和细腻。
为达到上述目的，本实用新型提供的逐点提高视频图像清晰度的处理装置，其包含一亮度输入电路，其输入端输入视频图像，并计算该视频图像的亮度图，即所有像素点的亮度信息，并输出；一高低频分解电路，其输入端连接所述的亮度输入电路的输出端，对图像亮度图进行高低频分解，并分别输出图像高频分量和图像低频分量；一高频分量识别处理模块，其包含通过电路连接的去噪电路，高频增强电路和K值运算电路；对高频分量进行识别，分类为小幅高频噪声，不连续噪声点，细节与大边缘四大类，并作相应处理，得到新的高频分量；所述的去噪电路的输入端连接所述的高低频分解电路的输出端，接收其输出的图像高频分量；该去噪电路识别出小幅高频噪声和不连续噪声点，并进行去噪处理，再输出去噪后的高频分量分别至K值运算电路和高频增强电路；所述的K值运算电路的输入端连接所述的去噪电路的输出端，根据高频分量的不同分类计算逐点增强系数K值，并输出该计算得到的K值至高频增强电路；所述的高频增强电路将输入的高频分量和与其相对应的逐点增强系数K值相乘，得到该像素点增强后的高频分量；一高低频合并电路，其输入端连接所述的高频增强电路的输出端、高低频分解电路的输出端以及亮度输入电路的输出端；将输入的增强高频分量与图像低频分量相加合并，得到增强后的图像亮度图；一亮度输出电路，其输入端连接所述的高低频合并电路的输出端，将增强后的图像亮度图转换回与输入的视频图像相同的格式，并输出。
本实用新型的优点在于根据视频图像的内容可以逐点地分析处理，首先根据高频分量来区分待处理像素的性质，是属于噪声，还是属于细节，小边缘，大边缘，超大边缘？然后根据不同属性，进行不同程度地处理，如属于噪声，则去除，如属于细节或边缘，则进行不同程度的增强。本实用新型提供的装置可以抑制噪声，加强图像细节的表现能力，控制大边缘的过增强，并加入白边控制。经上述装置增强后的视频画面，更清晰，更柔和，没有白边的出现。
图1为本实用新型提供的逐点提高视频图像清晰度的处理装置的电路结构图。
图2为本实用新型提供的逐点提高视频图像清晰度的处理装置的去噪电路的结构图。
图3为本实用新型提供的逐点提高视频图像清晰度的处理装置的K值运算电路结构图。
图4为本实用新型提供的逐点提高视频图像清晰度的处理装置的K值运算电路中第一运算电路结构图。
图5为本实用新型提供的逐点提高视频图像清晰度的处理装置的K值运算电路中第二运算电路结构图。
图6为本实用新型提供的逐点提高视频图像清晰度的处理装置的K值运算电路中第三运算电路结构图。
图7为本实用新型提供的逐点提高视频图像清晰度的处理装置的K值运算电路中第四运算电路结构图。
图8为本实用新型提供的逐点提高视频图像清晰度的处理装置的高低频合并电路结构图。
具体实施方式
以下根据图1～图8，具体说明本实用新型的一个较佳实施方式。
如图1所示，为本实用新型提供的逐点提高视频图像清晰度的处理装置的电路结构图，其包含一亮度输入电路1，其输入端输入视频图像，并计算该视频图像的亮度图f(i，j)，即所有像素点的亮度信息，并输出；一高低频分解电路2，其输入端连接所述的亮度输入电路1的输出端，对图像亮度图f(i，j)进行高低频分解，并分别输出图像高频分量fH(i，j)和图像低频分量fL(i，j)；一高频分量识别处理模块，其包含通过电路连接的去噪电路31，K值运算电路32和高频增强电路33；对高频分量进行识别，分类为小幅高频噪声，不连续噪声点，细节与大边缘四大类，并作相应处理，得到新的高频分量；所述的去噪电路31的输入端连接所述的高低频分解电路2的输出端，接收其输出的图像高频分量；该去噪电路31识别出小幅高频噪声和不连续噪声点，并进行去噪处理，再输出去噪后的高频分量分别至K值运算电路32和高频增强电路33；所述的K值运算电路32的输入端连接所述的去噪电路31的输出端，根据高频分量的不同分类计算逐点增强系数K值，并输出该计算得到的K值至高频增强电路；所述的高频增强电路33将去噪电路31输出端输出的高频分量和K值运算电路32的输出端输出的相对应的逐点增强系数K值相乘，得到该像素点增强后的高频分量；一高低频合并电路4，其输入端连接所述的高频增强电路33的输出端和高低频分解电路2的输出端以及亮度输入电路1的输出端；将输入的增强高频分量与图像低频分量相加合并，得到增强后的图像亮度图；一亮度输出电路5，其输入端连接所述的高低频合并电路4的输出端，将增强后的图像亮度图转换回与输入的视频图像相同的格式，并输出。
所述的亮度输入电路1计算得到的图像亮度f(i，j)可以是YUV模型中的Y，或者是HSV模型中的V，或者是HIS模型中的I，或者是其他合理的亮度公式推导出的亮度。
所述的高低频分解电路2包含电路连接的低频滤波器和减法器，使用低频滤波器滤出图像低频分量fL(i，j)，并通过减法器将图像亮度图f(i，j)和低频分量fL(i，j)相减，得到图像高频分量fH(i，j)，即fH(i，j)＝f(i，j)-fL(i，j)。
所述的高低频分解电路2也可包含电路连接的高频滤波器和减法器，使用高频滤波器滤出图像高频分量fH(i，j)，并通过减法器将图像亮度图f(i，j)和高频分量fH(i，j)相减，得到图像低频分量fL(i，j)，即fL(i，j)＝fL(i，j)-fH(i，j)。
如图2所示，所述的去噪电路31包含小幅高频噪声识别处理电路和非边界点噪声识别处理电路；
所述的小幅高频噪声识别处理电路入端连接高低频分解电路2的输出端，其对以当前像素点为中心的N*N的统计模板内的所有像素点的高频分量一一进行判断，该比较器311a预先设置阈值T1，并判断当前像素点的高频分量是否小于T1，若是，则识别当前像素点为小幅高频噪声，并输入到置0电路311b中，置0电路311b对fH(i，j)作置0处理，即fH(i，j)＝0，if|fH(i，j)|≤T1；若否，则继续输入到非边界点噪声识别处理电路。
所述的非边界点噪声识别处理电路包含计数器312d、比较器312a、比较器312b、比较器312c和原值输出电路312e；所述的计数器312d预先存储n＝0，当其收到比较器311a的触发信号后，将n的值加1；所述的计数器312d的输出端连接比较器312a和比较器312b的输入端，该比较器312a预先设定阈值Tn，将Tn与比较器312a的输入值n进行比较，若Tn≥n，则输入到比较器312b中，否则输入到原值输出电路312e；所述的比较器312b预先设定阈值N，将N与该比较器312b的输入值n进行比较，若N≤n，输入到比较器312c中，否则输入到置0电路311b中；所述的比较器312c的输入端连接高低频分解电路2的输出端，其对以当前像素点为中心的N*N的统计模板内的所有像素点的高频分量一一进行判断，该比较器312c预先设定阈值T3，若符合以当前像素为中心的N×N模板的对角线上的点的高频分量都超过T3，则输入到原值输出电路312e中，保持原来的fH(i，j)不变，否则识别当前像素点为非边界噪声，则输入到置0电路311b里，对fH(i，j)作置0处理；可用如下公式表示if(n(i，j)≥N&(|fH(i，j)|＞T3&|fH(i-1，j)|＞T3&|fH(i+1，j)|＞T3)|(|fH(i，j)|＞T3&|fH(i-1，j-1)|＞T3&|fH(i+1，j+1)|＞T3)|(|fH(i，j)|＞T3&|fH(i，j-1)|＞T3&|fH(i，j+1)|＞T3)|(|fH(i，j)|＞T3&|fH(i+1，j-1)|＞T3&|fH(i-1，j+1)|＞T3))LineFlag＝1elseLineFlag＝0 其中，Tn为邻域的边界像素点数的阈值，通常可选(N×N+1)/2；T3为单像素线的高频阈值；n(i，j)为以该点为中心的N×N个点中高频分量不为0的像素点个数。
如图3所示，所述的K值运算电路32包含4个比较器，4个由加法电路，乘法电路，减法电路和除法电路组合实现的运算处理电路，以及置0电路；所述的比较器32a预先设定阈值T1和T2，如fH(i，j)的值符合T1＜fH(i，j)≤T2，判断得到fH(i，j)属于图像细节噪声模糊区，则输入到第一运算处理模块321，否则输入到比较器32b；如图4所示，所述的第一运算处理模块321由乘法器、减法器和除法器的组合电路实现；由去噪电路31输出的fH(i，j)与预先设定的k1输入到乘法器321a中，常数k1和预先设定的数T1输入到乘法器321b中，乘法器321a和乘法器321b的输出值输入到减法器321c中，预先设定的数T1和T2输入到减法器321d中，减法器321c的输出和减法器321d的输出输入到除法器321e中，得到计算出来的k(i，j)，即当T1＜fH(i，j)≤T2，有k(i,j)=k1×fH(i,j)-k1T1T2-T1.]]>所述的比较器32b判断fH(i，j)的值，如符合T2＜fH(i，j)≤T3，判断得到fH(i，j)属于图像细节区，则输入到第二运算处理模块322，否则输入到比较器32c；如图5所示，所述的第二运算处理模块322由乘法器、减法器、加法器和除法器的组合电路实现；预先设定的k1和预先设定的k3输入到减法器322a中，由去噪电路31输出的fH(i，j)与减法器322a的输出输入到乘法器322b中，常数k1和预先设定的数T3输入到乘法器322c中，乘法器322b和乘法器322c的输出值输入到加法器322d中，常数k3和预先设定的数T2输入到乘法器322e中，加法器322d的输出和乘法器322e的输出输入到减法器322f中，预先设定的数T3和T2输入到减法器322g中，减法器322f的输出和减法器322g的输出输入到除法器322h中，得到计算出来的k(i，j)，即当T2＜fH(i，j)≤T3，有k(i,j)=(k3-k1)×fH(i,j)+k1T3-k3T2T3-T2.]]>所述的比较器32c判断fH(i，j)的值，如符合T3＜fH(i，j)≤T4，判断得到fH(i，j)属于图像细节边缘区，则输入到第三运算处理模块323，否则输入到比较器32d；如图6所示，所述的第三运算处理模块323由乘法器、减法器、加法器和除法器的组合电路实现；预先设定的k2和预先设定的k3输入到减法器323a中，由去噪电路31输出的fH(i，j)与减法器323a的输出输入到乘法器323b中，常数k3和预先设定的数T4输入到乘法器323c中，乘法器323b和乘法器323c的输出值输入到加法器323d中，常数k2和预先设定的数T3输入到乘法器323e中，加法器323d的输出和乘法器323e的输出值输入到减法器323f中，预先设定的数T3和T4输入到减法器323g中，减法器323f的输出值和减法器323g的输出值输入到除法器323h中，得到计算出来的k(i，j)，即当T3＜fH(i，j)≤T4，有k(i,j)=(k2-k3)×fH(i,j)+(k3T4-k2T3)T4-T3;]]>所述的比较器32d判断fH(i，j)的值，如符合T4＜fH(i，j)≤T5，判断得到fH(i，j)属于图像大边缘区，则输入到第四运算处理模块324，否则输入到置0电路325，令k＝0；如图7所示，所述的第四运算处理模块324有乘法器、减法器和除法器的组合电路实现；去噪电路31输出的fH(i，j)与预先设定的k2输入到乘法器324a中，常数k2和预先设定的数T5输入到乘法器324b中，乘法器324a和乘法器324b的输出值输入到减法器324c中，预先设定的数T5和T4输入到减法器324d中，减法器324c的输出值和减法器324d的输出值输入到除法器324e中，得到计算出来的k(i，j)，即当T4＜fH(i，j)≤T5，有k(i,j)=k2T5-k2×fH(i,j)T5-T4;]]>上述，k1，k2，k3为k值的幅值，k1是细节噪声模糊区的最大增益，该增益应该较小；k2是增强大边缘的增益，控制图像大边缘增强的力度；k3是增强细节的增益，控制图像细节增强的力度。而T1为噪声阈值；T2为细节阈值，即大于它的可认为是细节；T3为细节小边缘阈值，即小于它的可认为是细节，大于它的可认为是小边缘；T4为边缘阈值，即小于它的可认为是小边缘，大于它的可认为是大边缘；T5为超大边缘阈值，大于它的可认为是超大边缘，无需增强。
所述的高频增强电路33可由乘法器实现，由K值运算电路32输出的逐点增强系数K值和由去噪电路31的输出的高频分量输入到高频增强电路33中，计算得到增强后的高频分量。
如图8所示，所述的高低频合并电路4包含合并电路，以及白边识别处理电路；所述的合并电路可由加法器411实现，乘法器331输出的增强后的高频分量和高低频分解电路2输出的低频分量输入到加法器411中，相加得到并输出增强后的信号fout(i，j)，即fout(i，j)＝fL(i，j)+k(i，j)*fH(i，j)；所述的白边识别处理电路包含比较器421、加法器422和移位器423和原值保持电路424；亮度输入电路1的输出、去噪电路31的输出和一个预设的阈值输入到比较器421里，如不符合白边判断条件，输入到原值保持电路424中，如符合白边判断条件，触发加法器422，即亮度输入电路1的输出和预设的值W输入到加法器422中，加法器422的输出输入到移位器423里，输出为经白边处理后的信号fout(i，j)fout(i,j)=W+f(i,j)2.]]>其中W是亮度空间中比较接近最大值的值，大于它的我们认为已属于白边，在YcbCr空间，W为200～235之间的值；而在HSV空间，W为220～255之间的值；如果图像增强程度过高或本身亮度就很高，很可能会出现白边轮廓，视觉感觉不好，为了防止图像出现不希望的白边，即fout(i，j)＞W，需要重置fout(i，j)使之不至于太白。
本实用新型的优点在于根据视频图像的内容可以逐点地分析处理，首先根据高频分量来区分待处理像素的性质，是属于噪声，还是属于细节，小边缘，大边缘，超大边缘？然后根据不同属性，进行不同程度地处理，如属于噪声，则去除，如属于细节或边缘，则进行不同程度的增强。本实用新型提供的装置可以抑制噪声，加强图像细节的表现能力，控制大边缘的过增强，并加入白边控制。经上述装置增强后的视频画面，更清晰，更柔和，没有白边的出现。
权利要求1.一种逐点提高视频图像清晰度的处理装置，其包含依次电路连接的亮度输入电路(1)、高低频分解电路(2)、高频分量识别处理模块、高低频合并电路(4)和亮度输出电路(5)；特征在于，所述的亮度输入电路(1)输入端输入视频图像，并计算该视频图像的亮度图，即所有像素点的亮度信息，并输出；所述的高低频分解电路(2)对图像亮度图进行高低频分解，并分别输出图像高频分量和图像低频分量；所述的高频分量识别处理模块包含通过电路连接的去噪电路(31)，高频增强电路(33)和K值运算电路(32)；其对高频分量进行识别，分类为小幅高频噪声，不连续噪声点，细节与大边缘四大类，并作相应处理，得到新的高频分量；所述的去噪电路(31)的输入端连接所述的高低频分解电路(2)的输出端，接收其输出的图像高频分量；该去噪电路(31)识别出小幅高频噪声和不连续噪声点，并进行去噪处理，再输出去噪后的高频分量分别至K值运算电路(32)和高频增强电路(33)；所述的K值运算电路(32)的输入端连接所述的去噪电路(31)的输出端，根据高频分量的不同分类计算逐点增强系数K值，并输出该计算得到的K值至高频增强电路；所述的高频增强电路(33)将去噪电路(31)输出端输出的高频分量和K值运算电路(32)的输出端输出的相对应的逐点增强系数K值相乘，得到该像素点增强后的高频分量；所述的高低频合并电路(4)的输入端连接所述的高频增强电路(33)的输出端和高低频分解电路(2)的输出端以及亮度输入电路(1)的输出端；将输入的增强高频分量与图像低频分量相加合并，得到增强后的图像亮度图；所述的亮度输出电路(5)将增强后的图像亮度图转换回与输入的视频图像相同的格式，并输出。
2.如权利要求1所述的逐点提高视频图像清晰度的处理装置，其特征在于，所述的亮度输入电路(1)计算得到的图像亮度f(i，j)可以是YUV模型中的Y，或者是HSV模型中的V，或者是HIS模型中的I，或者是其他合理的亮度公式推导出的亮度。
3.如权利要求1所述的逐点提高视频图像清晰度的处理装置，其特征在于，所述的高低频分解电路(2)包含电路连接的低频滤波器和减法器，使用低频滤波器滤出图像低频分量fL(i，j)，并通过减法器将图像亮度图f(i，j)和低频分量fL(i，j)相减，得到图像高频分量fH(i，j)，即fH(i，j)＝f(i，j)-fL(i，j)。
4.如权利要求1所述的逐点提高视频图像清晰度的处理装置，其特征在于，所述的高低频分解电路(2)也可包含电路连接的高频滤波器和减法器，使用高频滤波器滤出图像高频分量fH(i，j)，并通过减法器将图像亮度图f(i，j)和高频分量fH(i，j)相减，得到图像低频分量fL(i，j)，即fL(i，j)＝f(i，j)-fH(i，j)。
5.如权利要求1所述的逐点提高视频图像清晰度的处理装置，其特征在于，所述的去噪电路(31)包含小幅高频噪声识别处理电路和非边界点噪声识别处理电路；所述的小幅高频噪声识别处理电路包含通过电路连接的比较器(311a)和置0电路(311b)；所述的比较器(311a)的输入端连接高低频分解电路(2)的输出端，其对以当前像素点为中心的N*N的统计模板内的所有像素点的高频分量一一进行判断，该比较器(311a)预先设置阈值T1，并判断当前像素点的高频分量是否小于T1，若是，则识别当前像素点为小幅高频噪声，并输入到置0电路(311b)中，置0电路(311b)对fH(i，j)作置0处理，即fH(i，j)＝0，if|fH(i，j)|≤T1；若否，则继续输入到非边界点噪声识别处理电路；所述的非边界点噪声识别处理电路包含计数器(312d)、比较器(312a)、比较器(312b)、比较器(312c)和原值输出电路(312e)；所述的计数器(312d)预先存储n＝0，当其收到比较器(311a)的触发信号后，将n的值加1；所述的计数器(312d)的输出端连接比较器(312a)和比较器(312b)的输入端，该比较器(312a)预先设定阈值Tn，将Tn与比较器(312a)的输入值n进行比较，若Tn≥n，则输入到比较器(312b)中，否则输入到原值输出电路(312e)；所述的比较器(312b)预先设定阈值N，将N与该比较器(312b)的输入值n进行比较，若N≤n，输入到比较器(312c)中，否则输入到置0电路(311b)中；所述的比较器(312c)的输入端连接高低频分解电路(2)的输出端，其对以当前像素点为中心的N*N的统计模板内的所有像素点的高频分量一一进行判断，该比较器(312c)预先设定阈值T3，若符合以当前像素为中心的N×N模板的对角线上的点的高频分量都超过T3，则输入到原值输出电路(312e)中，保持原来的fH(i，j)不变，否则识别当前像素点为非边界噪声，则输入到置0电路(311b)里，对fH(i，j)作置0处理；可用如下公式表示if(n(i，j)≥N&(|fH(i，j)|＞T3&|fH(i-1，j)|＞T3&|fH(i+1，j)|＞T3)|(|fH(i，j)|＞T3&|fH(i-1，j-1)|＞T3&|fH(i+1，j+1)|＞T3)|(|fH(i，j)|＞T3&|fH(i，j-1)|＞T3&|fH(i，j+1)|＞T3)|(|fH(i，j)|＞T3&|fH(i+1，j-1)|＞T3&|fH(i-1，j+1)|＞T3))LineFlag＝1elseLineFlag＝0 其中，Tn为邻域的边界像素点数的阈值；T3为单像素线的高频阈值；n(i，j)为以该点为中心的N×N个点中高频分量不为0的像素点个数。
6.如权利要求5所述的逐点提高视频图像清晰度的处理装置，其特征在于，所述的Tn通常可选(N×N+1)/2。
7.如权利要求1所述的逐点提高视频图像清晰度的处理装置，其特征在于，所述的K值运算电路(32)包含4个比较器，4个由加法电路，乘法电路，减法电路和除法电路组合实现的运算处理电路，以及置0电路；所述的比较器(32a)预先设定阈值T1和T2，如fH(i，j)的值符合T1＜fH(i，j)≤T2，判断得到fH(i，j)属于图像细节噪声模糊区，则输入到第一运算处理模块(321)，否则输入到比较器(32b)；所述的第一运算处理模块(321)由乘法器、减法器和除法器的组合电路实现；计算得到k(i,j)=k1×fH(I,J)-k1T1T2-T1;]]>所述的比较器(32b)判断fH(i，j)的值，如符合T2＜fH(i，j)≤T3，判断得到fH(i，j)属于图像细节区，则输入到第二运算处理模块(322)，否则输入到比较器(32c)；所述的第二运算处理模块(322)由乘法器、减法器、加法器和除法器的组合电路实现；计算得到k(i,j)=(k3-k1)×fH(i,j)+k1T3-k3T2T3-T2;]]>所述的比较器(32c)判断fH(i，j)的值，如符合T3＜fH(i，j)≤T4，判断得到fH(i，j)属于图像细节边缘区，则输入到第三运算处理模块(323)，否则输入到第四比较器(32d)；所述的第三运算处理模块(323)由乘法器、减法器、加法器和除法器的组合电路实现；计算得到k(i,j)=(k2-k3)×fH(i,j)+(k3T4-k2T3)T4-T3;]]>所述的比较器(32d)判断fH(i，j)的值，如符合T4＜fH(i，j)≤T5，判断得到fH(i，j)属于图像大边缘区，则输入到第四运算处理模块(324)，否则输入到置0电路(325)，令k＝0；所述的第四运算处理模块(324)有乘法器、减法器和除法器的组合电路实现；计算得到k(i,j)=k2T5-k2×fH(i,j)T5-T4;]]>其中，k1，k2，k3为k值的幅值，k1是细节噪声模糊区的最大增益；k2是增强大边缘的增益，控制图像大边缘增强的力度；k3是增强细节的增益，控制图像细节增强的力度；而T1为噪声阈值；T2为细节阈值，即大于它的可认为是细节；T3为细节小边缘阈值，即小于它的可认为是细节，大于它的可认为是小边缘；T4为边缘阈值，即小于它的可认为是小边缘，大于它的可认为是大边缘；T5为超大边缘阈值，大于它的可认为是超大边缘。
8.如权利要求1所述的逐点提高视频图像清晰度的处理装置，其特征在于，所述的高频增强电路(33)可由乘法器实现，由K值运算电路(32)输出的逐点增强系数K值和由去噪电路(31)的输出的高频分量输入到高频增强电路(33)中，计算得到增强后的高频分量。
9.如权利要求1所述的逐点提高视频图像清晰度的处理装置，其特征在于，所述的高低频合并电路(4)包含合并电路，以及白边识别处理电路；所述的合并电路可由加法器(411)实现，乘法器(331)输出的增强后的高频分量和高低频分解电路(2)输出的低频分量输入到加法器(411)中，相加得到并输出增强后的信号fout(i，j)，即fout(i，j)＝fL(i，j)+k(i，j)*fH(i，j)；所述的白边识别处理电路包含比较器(421)、加法器(422)和移位器(423)和原值保持电路(424)；亮度输入电路(1)的输出、去噪电路(31)的输出和一个预设的阈值输入到比较器(421)里，如不符合白边判断条件，输入到原值保持电路(424)中，如符合白边判断条件，触发加法器(422)，即亮度输入电路(1)的输出和预设的值W输入到加法器(422)中，加法器(422)的输出输入到移位器(423)里，输出为经白边处理后的信号fout(i，j)fout(i,j)=W+f(i,j)2.]]>
10.如权利要求9所述的逐点提高视频图像清晰度的处理装置，其特征在于，在YcbCr空间，W为200～235之间的值；而在HSV空间，W为220～255之间的值。
专利摘要本实用新型提供一种逐点提高视频图像清晰度的处理装置，其包含依次电路连接的亮度输入电路、高低频分解电路、高频分量识别处理模块、高低频合并电路和亮度输出电路；该高频分量识别处理模块包含通过电路连接的去噪电路，高频增强电路和K值运算电路，对高频分量进行识别，分类为小幅高频噪声，不连续噪声点，细节与大边缘四大类，并作相应处理，得到新的高频分量。本实用新型提供的逐点提高视频图像清晰度的处理装置，简单易行，可以抑制可能的噪声，逐点处理细节和边缘的增强程度，使画面增强了轮廓和细节的同时，更柔和细腻。
文档编号H04N5/57GK2838185SQ20052004574
公开日2006年11月15日 申请日期2005年10月19日 优先权日2005年10月19日
发明者袁野, 侯钢, 王国中 申请人:上海广电(集团)有限公司中央研究院