動態(tài)視頻圖像清晰度強化方法及裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種動態(tài)視頻圖像清晰度強化方法及裝 置。
【背景技術(shù)】
[0002] 攝影攝像設(shè)備可幫助人們記錄影像以便在任意時間地點進行查看，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 攝的時間和人力物力成本較高的情況下，通常會選擇采用一定的技術(shù)手段來增強圖像的清 晰度。
[0003] 傳統(tǒng)的清晰度增強算法往往針對特定的行業(yè)或工作環(huán)境，比如計算機中的模式識 另IJ、醫(yī)學X光成像、氣象成像等，這些只需對個別的靜態(tài)圖像進行處理，處理的實時性要求不 高但處理量通常較大，無法滿足連續(xù)處理動態(tài)圖像的效率和性能需求。此外，現(xiàn)有技術(shù)中的 圖像增強方法往往只針對某一特定要求進行片面強化，如增強亮度、增強對比度、增強色度 等，其強化幅度雖然較大，但算法一般比較單一，如果要同時對圖像的多種參數(shù)進行強化則 需分別運行多種算法，計算量過大而實時性較差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 針對現(xiàn)有技術(shù)的缺陷，本發(fā)明的目的是提供一種動態(tài)視頻圖像清晰度強化方法及 裝置，以高效快捷實時地對連續(xù)的動態(tài)視頻圖像進行清晰度強化。
[0005] 根據(jù)本發(fā)明的一個方面，提供了 一種動態(tài)視頻圖像清晰度強化方法，包括步驟：
[0006] 獲取當前像素的YUV數(shù)據(jù)，對所述當前像素的YUV數(shù)據(jù)進行歸一化處理；
[0007] 對歸一化后數(shù)據(jù)中的Y分量進行鄰域模糊，計算模糊前后的Y分量差值，并使用所 述Y分量差值計算Y分量增益系數(shù)；
[0008] 結(jié)合所述Y分量、所述Y分量差值和所述Y分量增益系數(shù)進行清晰度強化；
[0009] 使用強化后的Y分量與當前像素的UV分量計算當前像素的RGB數(shù)據(jù)，輸出所述當前 像素的RGB數(shù)據(jù)。
[0010]優(yōu)選地，所述進行領(lǐng)域模糊包括：
[0011] 以所述當前像素為中心點選取鄰近的NXN個像素，構(gòu)建NXN的模糊矩陣和Y分量 矩陣，其中N為大于1的奇數(shù)；
[0012] 將所述模糊矩陣和所述Y分量矩陣進行運算得出模糊數(shù)據(jù)。
[0013] 優(yōu)選地，所述計算Y分量增益系數(shù)包括：
[0014] 根據(jù)所述Y分量差值計算增益角度，由所述增益角度得到所述Y分量增益系數(shù)。
[0015] 優(yōu)選地，所述進行清晰度強化包括：
[0016] 計算強化后的Y分量為Cr = Src+Diff *Fr，其中Src為所述Y分量，Diff為所述Y分量差 值，F(xiàn)r為所述Y分量增益系數(shù)。
[0017]優(yōu)選地，所述方法中：所述模糊矩陣中各元素取值為各像素距所述當前像素的距 離，所述Y分量矩陣中各元素取值為各像素的Y分量。
[0018] 根據(jù)本發(fā)明的另一個方面，還同時提供了一種動態(tài)視頻圖像清晰度強化裝置，包 括：
[0019] 歸一化模塊，用于獲取當前像素的YUV數(shù)據(jù)，對所述當前像素的YUV數(shù)據(jù)進行歸一 化處理；
[0020] 濾波模塊，用于對歸一化后數(shù)據(jù)中的Υ分量進行鄰域模糊，計算模糊前后的Υ分量 差值，并使用所述Υ分量差值計算Υ分量增益系數(shù)；
[0021 ]強化模塊，用于結(jié)合所述Υ分量、所述Υ分量差值和所述Υ分量增益系數(shù)進行清晰度 強化；
[0022] 輸出模塊，用于使用強化后的Υ分量與當前像素的UV分量計算當前像素的RGB數(shù) 據(jù)，輸出所述當前像素的RGB數(shù)據(jù)。
[0023] 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：
[0024] 矩陣構(gòu)建模塊，用于以所述當前像素為中心點選取鄰近的NXN個像素，構(gòu)建NXN 的模糊矩陣和Y分量矩陣，其中N為大于1的奇數(shù)；
[0025] 模糊運算模塊，用于將所述模糊矩陣和所述Y分量矩陣進行運算得出模糊數(shù)據(jù)。
[0026] 優(yōu)選地，所述濾波模塊還包括:高通濾波模塊，用于根據(jù)所述Y分量差值計算增益 角度，由所述增益角度得到所述Y分量增益系數(shù)。
[0027] 優(yōu)選地，所述強化模塊包括：強化計算模塊，用于計算強化后的Y分量為Cr = Sr。- Diff*Fr，其中Sr。為所述Y分量，Diff為所述Y分量差值，F(xiàn)r為所述Y分量增益系數(shù)。
[0028] 更進一步地，所述矩陣構(gòu)建模塊包括：
[0029]模糊矩陣構(gòu)建模塊，用于以各像素距所述當前像素的距離為各元素取值構(gòu)建所述 模糊矩陣；
[0030] Υ分量矩陣構(gòu)建模塊，用于以各像素的Υ分量為各元素取值構(gòu)建所述Υ分量矩陣。
[0031] 本發(fā)明實施例提供了一種動態(tài)視頻圖像清晰度強化方法及裝置，通過快速提高圖 像中不同事物的色差，實現(xiàn)了高效的清晰度強化，可滿足動態(tài)視頻圖像的連續(xù)處理需求。
【附圖說明】
[0032] 圖1是本發(fā)明實施例中動態(tài)視頻圖像清晰度強化方法的流程示意圖；
[0033] 圖2是本發(fā)明優(yōu)選實施例中自動增益系數(shù)的控制曲線示意圖；
[0034] 圖3是本發(fā)明實施例中動態(tài)視頻圖像清晰度強化裝置的模塊示意圖；
[0035] 圖4-6是采用本發(fā)明實施例的技術(shù)方案進行清晰度強化前后的圖像對比示意圖。
【具體實施方式】
[0036]為使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案和優(yōu)點更加清楚明了，下面結(jié)合【具體實施方式】并參 照附圖，對本發(fā)明進一步詳細說明。應該理解，這些描述只是示例性的，而并非要限制本發(fā) 明的范圍。此外，在以下說明中，省略了對公知結(jié)構(gòu)和技術(shù)的描述，以避免不必要地混淆本 發(fā)明的概念。
[0037]現(xiàn)有技術(shù)中的圖像增強方法普遍存在計算量大實時性差的缺陷，一般只適用于處 理靜態(tài)圖像，加上現(xiàn)有技術(shù)的圖像增強方案一般只針對一種圖像參數(shù)進行片面強化，難以 滿足動態(tài)視頻圖像的清晰度強化的需求。
[0038] 本發(fā)明實施例提供了一種動態(tài)視頻圖像清晰度強化方案，通過快速提高圖像中不 同事物的色差，實現(xiàn)了高效的清晰度強化，可滿足動態(tài)視頻圖像的連續(xù)處理需求。如圖1所 示，本發(fā)明實施例中的動態(tài)視頻圖像清晰度強化方法包括步驟：
[0039] S1，獲取當前像素的YUV數(shù)據(jù)，對所述當前像素的YUV數(shù)據(jù)進行歸一化處理；
[0040] S2，對歸一化后數(shù)據(jù)中的Y分量進行鄰域模糊，計算模糊前后的Y分量差值，并使用 所述Y分量差值計算Y分量增益系數(shù)；
[0041] S3,結(jié)合所述Y分量、所述Y分量差值和所述Y分量增益系數(shù)進行清晰度強化；
[0042] S4,使用強化后的Y分量與當前像素的UV分量計算當前像素的RGB數(shù)據(jù)，輸出所述 當前像素的RGB數(shù)據(jù)。
[0043] 其中，在本發(fā)明實施例中，上述方法對視頻中每一圖像幀的每一像素進行遍歷處 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)過清晰度強化的視頻。更進一步 地，可利用多個處理設(shè)備，比如CPU和GPU，或利用處理設(shè)備的多個核心處理單元，比如多核 處理器，對多個像素同時采用上述方法進行并行處理，多個像素的處理結(jié)果數(shù)據(jù)按時鐘信 號的控制輸出到顯示設(shè)備。
[0044] 在本發(fā)明優(yōu)選實施例中，步驟S1的歸一化處理包括:將數(shù)據(jù)原始值統(tǒng)一除以255， 即Ynor = Ysrc/255.0，其中，Ysr。為原始的Y/U/V數(shù)據(jù)值，Υ_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。
[0045] 優(yōu)選地，步驟S2中所述進行領(lǐng)域模糊包括：
[0046] 以當前像素為中心點選取鄰近的NXN個像素，構(gòu)建NXN的模糊矩陣和Y分量矩陣； 其中N為大于1的奇數(shù);模糊矩陣中各元素取值優(yōu)選為各像素距中心像素的距離，Y分量矩陣 中各元素取值優(yōu)選為各像素的Y分量;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；
[0047] 將所述模糊矩陣和所述Y分量矩陣進行運算得出模糊數(shù)據(jù)(矩陣對應元素進行相 乘，然后整體求和，得出的數(shù)據(jù)即為模糊后的Y分量值）。
[0048] 進一步地，步驟S2中，所述計算Y分量增益系數(shù)包括：
[0049] 獲取所述Y分量差值，在所述Y分量差值的絕對值不超過閾值時，計算增益角度為 Angle = Diff/ThreS*90.0，其中Diff為所述Y分量差值，Thres為所述閾值;在所述Y分量差值的絕 對值超過閾值時，設(shè)置增益角度值為90度；
[0050] 計算所述Y分量增益系數(shù)為Fr = Rmax*sin(Angie/180.0*3T)，其中Rmax為最大幅值， Angle為增益角度。圖2所示為自動增益系數(shù)的控制曲線，閾值Thre3S可根據(jù)該控制曲線結(jié)合預 期控制效果來選取設(shè)定，最大幅值R max為閾值點對應的曲線值(最大自動增益系數(shù)）。
[0051 ]步驟S3中，所述進行清晰度強化包括：
[0052]計算強化后的Y分量為Cr = Src；+Diff *Fr，