動(dòng)態(tài)視頻圖像清晰度強(qiáng)化方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明設(shè)及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別設(shè)及一種動(dòng)態(tài)視頻圖像清晰度強(qiáng)化方法及裝 置。
【背景技術(shù)】
[0002] 攝影攝像設(shè)備可幫助人們記錄影像W便在任意時(shí)間地點(diǎn)進(jìn)行查看，但受限于設(shè)備 和拍攝人的能力，很多影像資料所呈現(xiàn)的畫面質(zhì)量并不理想，很難滿足用戶需求。在重新拍 攝的時(shí)間和人力物力成本較高的情況下，通常會(huì)選擇采用一定的技術(shù)手段來增強(qiáng)圖像的清 晰度。
[0003] 傳統(tǒng)的清晰度增強(qiáng)算法往往針對(duì)特定的行業(yè)或工作環(huán)境，比如計(jì)算機(jī)中的模式識(shí) 另IJ、醫(yī)學(xué)X光成像、氣象成像等，運(yùn)些只需對(duì)個(gè)別的靜態(tài)圖像進(jìn)行處理，處理的實(shí)時(shí)性要求不 高但處理量通常較大，無法滿足連續(xù)處理動(dòng)態(tài)圖像的效率和性能需求。此外，現(xiàn)有技術(shù)中的 圖像增強(qiáng)方法往往只針對(duì)某一特定要求進(jìn)行片面強(qiáng)化，如增強(qiáng)亮度、增強(qiáng)對(duì)比度、增強(qiáng)色度 等，其強(qiáng)化幅度雖然較大，但算法一般比較單一，如果要同時(shí)對(duì)圖像的多種參數(shù)進(jìn)行強(qiáng)化則 需分別運(yùn)行多種算法，計(jì)算量過大而實(shí)時(shí)性較差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對(duì)現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種動(dòng)態(tài)視頻圖像清晰度強(qiáng)化方法及 裝置，W高效快捷實(shí)時(shí)地對(duì)連續(xù)的動(dòng)態(tài)視頻圖像進(jìn)行清晰度強(qiáng)化。
[0005] 根據(jù)本發(fā)明的一個(gè)方面，提供了 一種動(dòng)態(tài)視頻圖像清晰度強(qiáng)化方法，包括步驟：
[0006] 獲取當(dāng)前像素的RGB數(shù)據(jù)；
[0007] 對(duì)所述當(dāng)前像素的RGB數(shù)據(jù)進(jìn)行高斯模糊，計(jì)算模糊前后的RGB各分量差值，并使 用所述各分量差值分別計(jì)算RGB各分量增益系數(shù)；
[000引結(jié)合所述RGB數(shù)據(jù)、所述各分量差值和所述各分量增益系數(shù)分別對(duì)RGB各分量進(jìn)行 清晰度強(qiáng)化；
[0009] 輸出所述當(dāng)前像素強(qiáng)化后的RGB數(shù)據(jù)。
[0010] 優(yōu)選地，所述獲取當(dāng)前像素的RGB數(shù)據(jù)包括：
[0011] 獲取當(dāng)前像素的YUV數(shù)據(jù)，對(duì)所述當(dāng)前像素的YUV數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理并轉(zhuǎn)換為當(dāng) 前像素的RGB數(shù)據(jù)。
[0012] 優(yōu)選地，所述進(jìn)行高斯模糊包括：
[OOU] 構(gòu)建NXN的高斯矩陣；
[0014] W當(dāng)前像素為中屯、點(diǎn)選取鄰近的NXN個(gè)像素，分別構(gòu)建RGB各分量NXN的像素矩 陣;其中N為大于1的奇數(shù)；
[0015] 將RGB各分量的所述像素矩陣與所述高斯矩陣進(jìn)行運(yùn)算，得出RGB各分量的高斯模 糊數(shù)據(jù)。
[0016] 優(yōu)選地，所述分別計(jì)算RGB各分量增益系數(shù)包括：
[0017] 根據(jù)所述各分量差值計(jì)算增益角度，由所述增益角度得到所述各分量增益系數(shù)。
[0018] 優(yōu)選地，所述進(jìn)行清晰度強(qiáng)化包括：
[0019] 對(duì)于RGB各分量，分別計(jì)算強(qiáng)化后的各分量為Cr = Src+Diff沖。其中Src為當(dāng)前像素 的所述RGB數(shù)據(jù)，Diff為所述各分量差值，F(xiàn)r為所述各分量增益系數(shù)。
[0020] 根據(jù)本發(fā)明的另一個(gè)方面，還同時(shí)提供了一種動(dòng)態(tài)視頻圖像清晰度強(qiáng)化裝置，包 括：
[0021] 數(shù)據(jù)獲取模塊，用于獲取當(dāng)前像素的RGB數(shù)據(jù)；
[0022] 濾波模塊，用于對(duì)所述當(dāng)前像素的RGB數(shù)據(jù)進(jìn)行高斯模糊，計(jì)算模糊前后的RGB各 分量差值，并使用所述各分量差值分別計(jì)算RGB各分量增益系數(shù)；
[0023] 強(qiáng)化模塊，用于結(jié)合所述RGB數(shù)據(jù)、所述各分量差值和所述各分量增益系數(shù)分別對(duì) RGB各分量進(jìn)行清晰度強(qiáng)化；
[0024] 輸出模塊，用于輸出所述當(dāng)前像素強(qiáng)化后的RGB數(shù)據(jù)。
[0025] 優(yōu)選地，所述數(shù)據(jù)獲取模塊包括：
[0026] 歸一化轉(zhuǎn)換模塊，用于獲取當(dāng)前像素的YUV數(shù)據(jù)，對(duì)所述當(dāng)前像素的YUV數(shù)據(jù)進(jìn)行 歸一化處理并轉(zhuǎn)換為當(dāng)前像素的RGB數(shù)據(jù)。
[0027] 優(yōu)選地，所述濾波模塊包括低通濾波模塊;其中所述低通濾波模塊包括：
[0028] 矩陣構(gòu)建模塊，用于構(gòu)建NXN的高斯矩陣，W及W當(dāng)前像素為中屯、點(diǎn)選取鄰近的N X N個(gè)像素，分別構(gòu)建RGB各分量N X N的像素矩陣;其中N為大于1的奇數(shù)；
[0029] 模糊運(yùn)算模塊，用于將RGB各分量的所述像素矩陣與所述高斯矩陣進(jìn)行運(yùn)算，得出 RGB各分量的高斯模糊數(shù)據(jù)。
[0030] 優(yōu)選地，所述濾波模塊還包括：
[0031] 高通濾波模塊，用于根據(jù)所述各分量差值計(jì)算增益角度，由所述增益角度得到所 述各分量增益系數(shù)。
[0032] 優(yōu)選地，所述強(qiáng)化模塊包括：
[0033] 強(qiáng)化計(jì)算模塊，用于對(duì)于RGB各分量，分別計(jì)算強(qiáng)化后的各分量為，其中為當(dāng)前像 素的所述RGB數(shù)據(jù)，為所述各分量差值，為所述各分量增益系數(shù)。
[0034] 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種動(dòng)態(tài)視頻圖像清晰度強(qiáng)化方法及裝置，通過快速提高圖 像中不同事物的色差，實(shí)現(xiàn)了高效的清晰度強(qiáng)化，可滿足動(dòng)態(tài)視頻圖像的連續(xù)處理需求。
【附圖說明】
[0035] 圖1是本發(fā)明實(shí)施例中動(dòng)態(tài)視頻圖像清晰度強(qiáng)化方法的流程示意圖；
[0036] 圖2是本發(fā)明優(yōu)選實(shí)施例中自動(dòng)增益系數(shù)的控制曲線示意圖；
[0037] 圖3是本發(fā)明實(shí)施例中動(dòng)態(tài)視頻圖像清晰度強(qiáng)化裝置的模塊示意圖；
[0038] 圖4-6是采用本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案進(jìn)行清晰度強(qiáng)化前后的圖像對(duì)比示意圖。
【具體實(shí)施方式】
[0039] 為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點(diǎn)更加清楚明了，下面結(jié)合【具體實(shí)施方式】并參 照附圖，對(duì)本發(fā)明進(jìn)一步詳細(xì)說明。應(yīng)該理解，運(yùn)些描述只是示例性的，而并非要限制本發(fā) 明的范圍。此外，在W下說明中，省略了對(duì)公知結(jié)構(gòu)和技術(shù)的描述，W避免不必要地混淆本 發(fā)明的概念。
[0040] 現(xiàn)有技術(shù)中的圖像增強(qiáng)方法普遍存在計(jì)算量大實(shí)時(shí)性差的缺陷，一般只適用于處 理靜態(tài)圖像，加上現(xiàn)有技術(shù)的圖像增強(qiáng)方案一般只針對(duì)一種圖像參數(shù)進(jìn)行片面強(qiáng)化，難W 滿足動(dòng)態(tài)視頻圖像的清晰度強(qiáng)化的需求。
[0041] 本發(fā)明實(shí)施例提供了一種動(dòng)態(tài)視頻圖像清晰度強(qiáng)化方案，通過快速提高圖像中不 同事物的色差，實(shí)現(xiàn)了高效的清晰度強(qiáng)化，可滿足動(dòng)態(tài)視頻圖像的連續(xù)處理需求。如圖1所 示，本發(fā)明實(shí)施例中的動(dòng)態(tài)視頻圖像清晰度強(qiáng)化方法包括步驟：
[0042] S1，獲取當(dāng)前像素的RGB數(shù)據(jù)；
[0043] S2，對(duì)所述當(dāng)前像素的RGB數(shù)據(jù)進(jìn)行高斯模糊，計(jì)算模糊前后的RGB各分量差值，并 使用所述各分量差值分別計(jì)算RGB各分量增益系數(shù)；
[0044] S3,結(jié)合所述RGB數(shù)據(jù)、所述各分量差值和所述各分量增益系數(shù)分別對(duì)RGB各分量 進(jìn)行清晰度強(qiáng)化；
[0045] S4,輸出所述當(dāng)前像素強(qiáng)化后的RGB數(shù)據(jù)。
[0046] 其中，在本發(fā)明實(shí)施例中，上述方法對(duì)視頻中每一圖像帖的每一像素進(jìn)行遍歷處 理，處理后數(shù)據(jù)直接輸出到顯示設(shè)備，從而向用戶呈現(xiàn)經(jīng)過清晰度強(qiáng)化的視頻。更進(jìn)一步 地，可利用多個(gè)處理設(shè)備，比如CPU和GPU，或利用處理設(shè)備的多個(gè)核屯、處理單元，比如多核 處理器，對(duì)多個(gè)像素同時(shí)采用上述方法進(jìn)行并行處理，多個(gè)像素的處理結(jié)果數(shù)據(jù)按時(shí)鐘信 號(hào)的控制輸出到顯示設(shè)備。
[0047] 步驟S1進(jìn)一步包括:獲取當(dāng)前像素的YUV數(shù)據(jù)，對(duì)所述當(dāng)前像素的YUV數(shù)據(jù)進(jìn)行歸 一化處理并轉(zhuǎn)換為當(dāng)前像素的RGB數(shù)據(jù)。
[004引優(yōu)選地，所述歸一化處理包括:將數(shù)據(jù)原始值統(tǒng)一除W255，即Ynor = Ysrc/255.0，其 中，Ysr。為原始的Y/U/V數(shù)據(jù)值，Ynor為歸一化后的Y/U/V分量值。所述YUV數(shù)據(jù)通過解碼視頻 數(shù)據(jù)后獲取。
[0049]優(yōu)選地，使用歸一化后的YUV數(shù)據(jù)進(jìn)行色彩空間轉(zhuǎn)換，計(jì)算RGB數(shù)據(jù)(Y/U/V運(yùn)3個(gè)分 量構(gòu)成的向量與轉(zhuǎn)換矩陣的乘積），其中轉(zhuǎn)換矩陣為：
[(K)加] )
[0051] 步驟S2中，所述進(jìn)行高斯模糊包括：
[0052] 構(gòu)建NXN的高斯矩陣（其具體構(gòu)建方式可按標(biāo)準(zhǔn)算法實(shí)現(xiàn)，在此不再寶述）；W當(dāng) 前像素為中屯、點(diǎn)選取鄰近的N X N個(gè)像素，分別構(gòu)建RGB各分量N X N的像素矩陣;其中N為大 于1的奇數(shù)；
[0053] 將RGB各分量的所述像素矩陣與所述高斯矩陣進(jìn)行運(yùn)算，得出RGB各分量的高斯模 糊數(shù)據(jù)。
[0054] 優(yōu)選地，N的具體取值根據(jù)需求的像素模糊程度來確定，一般N取值越大像素模糊 程度越高。
[0055] 進(jìn)一步地，步驟S2中，所述分別計(jì)算RGB各分量增益系數(shù)包括：
[0056] 對(duì)于RGB各分量，獲取模糊前后的分量差值，在所述分量差值的絕對(duì)值不超過闊值 時(shí)，計(jì)算增益角度為Angle = Diff/Thres蝴ο . ο，其中Diff為所述分量差值(R/G/BS個(gè)分量分別進(jìn) 行計(jì)算），Thres為所述闊值;在所述分量差值的絕對(duì)值超過闊值時(shí)，設(shè)置增益角度值為90度； [0化7] 計(jì)算分量增益系數(shù)為Fr = Rmax*sin(Angle/l80.0*31)，其中Rmax為最大幅值，Angle為增 益角度。圖2所示為自動(dòng)增益系數(shù)的控制曲線，闊值化res可根據(jù)該控制曲線結(jié)合預(yù)期控制效 果來選取設(shè)定，最大幅值Rmax為闊值點(diǎn)對(duì)應(yīng)的曲線值(最大自動(dòng)增益