一種視頻圖像自動銳化方法和裝置的制造方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于視頻監(jiān)控及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種視頻圖像自動銳化方法 和裝置。
【背景技術(shù)】
[0002] 視頻監(jiān)控攝像機采集的圖像信息可能由于圖像傳感器本身的物理限制、來自不同 光源的干擾、工作環(huán)境照度太低、圖像傳感器的溫度影響等因素，會包含噪聲信息。在視頻 圖像的處理和傳輸過程中，除了噪聲因素外，有一些圖像處理算法，比如圖像平滑算法，會 模糊視頻圖像的輪廓和細節(jié)，造成視頻圖像的輪廓和細節(jié)不清晰。圖像銳化能夠補償圖像 的輪廓，增強圖像的邊緣、細節(jié)、以及圖像的灰度跳變部分，使圖像變得更清晰，更適合人眼 觀察和識別。
[0003] 視頻圖像的能量主要集中在其低頻部分，視頻圖像的邊緣和細節(jié)則集中在其高頻 部分，同時視頻圖像的噪聲也在高頻段。視頻圖像銳化方法一般有微分法和高通濾波法。 微分運算和高通濾波都有保持圖像高頻信息的作用，常用的微分銳化方法有Sobel算法、 Roberts算法、Priwitt算法等一階微分算法和Laplacian算法、Wallis算法等二階微分算 法。這些圖像銳化算法在增強視頻圖像的邊緣和細節(jié)的同時，也會使視頻圖像的噪聲得到 增強。視頻監(jiān)控攝像機必須全天候24小時不間斷工作，在白天光照充分的時候，圖像銳化 能夠增強視頻圖像的邊緣和細節(jié)，在晚上光照程度很低的環(huán)境下，視頻圖像本身的噪聲較 大，圖像銳化在增強視頻圖像的邊緣和細節(jié)的同時，視頻圖像的噪聲會被過度放大，反而影 響視頻圖像的質(zhì)量。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 鑒于上述問題，本發(fā)明的目的在于提供一種視頻圖像自動銳化方法及裝置，旨在 解決常用的視頻圖像銳化技術(shù)會使視頻監(jiān)控攝像機在低照度環(huán)境下噪聲被過度放大而影 響視頻質(zhì)量的技術(shù)問題。
[0005] 本發(fā)明實施例是這樣實現(xiàn)的，一種視頻圖像自動銳化方法，所述方法包括以下步 驟：
[0006] 獲取視頻圖像的亮度圖像作為原始圖像；根據(jù)視頻圖像的亮度信息確定視頻圖像 銳化級別和銳化閥值；將原始圖像進行模糊處理得到模糊圖像，使用原始圖像減去模糊圖 像得到模板圖像；根據(jù)當前圖像的亮度級別及其圖像銳化級別和圖像銳化閥值對模板圖像 進行增強得到增強模板圖像；將原始圖像與增強模板圖像進行相加得到目標圖像。
[0007] 優(yōu)選的，所述根據(jù)視頻圖像的亮度統(tǒng)計信息確定視頻圖像銳化級別和銳化閥值， 具體包括：
[0008] 在標準燈箱中進行亮度測試，統(tǒng)計不同照度下視頻圖像的亮度信息，確定視頻圖 像銳化級別和銳化閥值初值；在實際環(huán)境中進行驗證，校正初值，得到最終的銳化級別和銳 化閥值。
[0009] 優(yōu)選的，所述將原始圖像進行模糊處理得到模糊圖像，其模糊處理的方法具體包 括：利用高斯模糊的方法，將原始圖像進行模糊處理；或者，利用均值濾波的方法，將原始 圖像進行模糊處理。
[0010] 優(yōu)選的，所述使用原始圖像減去模糊圖像得到模板圖像，具體包括：
[0011] 將原始圖像中像素點的灰度值減去模糊圖像中處于相同坐標位的像素點的灰度 值，在完成圖像中所有像素點的灰度值相減運算后，由其相減結(jié)果值作為各像素點的灰度 值構(gòu)成模板圖像。
[0012] 優(yōu)選的，根據(jù)當前圖像的銳化級別按像素對模板圖像進行增強，具體包括：
[0013] 根據(jù)當前的銳化級別確定圖像增強因子，對所述的模板圖像逐像素掃描，對大于 等于閥值的像素，使用增強因子進行增強。
[0014] 另一方面，本發(fā)明實施例還提供了一種視頻圖像銳化裝置，所述裝置包括圖像獲 取單元、級別確定單元、模板生成單元和銳化處理單元：
[0015] 所述圖像獲取單元，用于獲取視頻圖像的亮度圖像作為原始圖像；級別確定單元， 用于根據(jù)視頻圖像的亮度信息確定視頻圖像銳化級別和銳化閥值；模板生成單元，用于將 原始圖像進行模糊處理得到模糊圖像，使用原始圖像減去模糊圖像得到模板圖像；根據(jù)當 前圖像的亮度級別及其圖像銳化級別和圖像銳化閥值對模板圖像進行增強得到增強模板 圖像；銳化處理單元，用于將原始圖像與增強模板圖像進行相加得到目標圖像。
[0016] 優(yōu)選的，所述級別確定單元根據(jù)視頻圖像的亮度信息確定視頻圖像銳化級別和銳 化閥值，具體包括：在標準燈箱中進行亮度測試，統(tǒng)計不同照度下視頻圖像的亮度信息，確 定視頻圖像銳化級別和銳化閥值初值；在實際環(huán)境中進行驗證，校正初值，得到最終的銳化 級別和銳化閥值。
[0017] 優(yōu)選的，所述將原始圖像進行模糊處理得到模糊圖像，其模糊處理的方法具體包 括：
[0018] 利用高斯模糊的方法，將原始圖像進行模糊處理；或者，利用均值濾波的方法，將 原始圖像進行模糊處理。
[0019] 優(yōu)選的，所述使用原始圖像減去模糊圖像得到模板圖像，具體包括：
[0020] 模板生成單元將原始圖像中像素點的灰度值減去模糊圖像中處于相同坐標位的 像素點的灰度值，在完成圖像中所有像素點的灰度值相減運算后，由其相減結(jié)果值作為各 像素點的灰度值構(gòu)成模板圖像。
[0021] 優(yōu)選的，根據(jù)當前圖像的銳化級別按像素對模板圖像進行增強，具體包括：
[0022] 模板生成單元根據(jù)當前的銳化級別確定圖像增強因子，對所述的模板圖像逐像素 掃描，對大于等于閥值的像素，使用增強因子進行增強。
[0023] 本發(fā)明實施例提供的一種視頻圖像自動銳化方法的有益效果包括：本發(fā)明提供的 技術(shù)方法能夠根據(jù)當前視頻圖像的亮度信息自動調(diào)整視頻圖像銳化級別與銳化閥值，能夠 在光照充分的環(huán)境下增強視頻圖像的邊緣和細節(jié)，能夠在低照度環(huán)境下，避免噪聲在銳化 處理過程中被過度放大而影響視頻質(zhì)量。
【附圖說明】
[0024] 為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術(shù)方案，下面將對實施例或現(xiàn)有技術(shù)描述 中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些 實施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據(jù)這些附 圖獲得其他的附圖。
[0025] 圖1是本發(fā)明實施例提供的一種視頻圖像銳化方法的流程圖；
[0026] 圖2是本發(fā)明實施例提供的一種銳化級別選擇流程圖；
[0027] 圖3是本發(fā)明實施例提供的一種視頻圖像銳化方法的流程圖；
[0028] 圖4是本發(fā)明實施例提供的一種視頻圖像銳化裝置的結(jié)構(gòu)圖；
[0029] 圖5是本發(fā)明實施例提供的一種視頻圖像銳化裝置的結(jié)構(gòu)圖。
【具體實施方式】
[0030] 為了使本發(fā)明的目的、技術(shù)方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結(jié)合附圖及實施例，對 本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并 不用于限定本發(fā)明。
[0031] 為了說明本發(fā)明所述的技術(shù)方案，下面通過具體實施例來進行說明。
[0032] 實施例一
[0033] 圖1給出了本發(fā)明實施例提供的視頻圖像自動銳化方法的流程圖，為了便于說明 僅給出了與本發(fā)明實施例相關(guān)的部分。
[0034] 本實施例提供的視頻圖像自動銳化方法包括下述步驟：
[0035] 在步驟201中，獲取視頻圖像的亮度圖像作為原始圖像。
[0036] 由于人眼對亮度信息更加敏感，本實施例只描述對亮度圖像的處理，可以按照相 同的方式對色度圖像進行處理。采集到視頻圖像后，從采集到的視頻圖像中提取亮度圖像， 作為原始圖像，記為f〇(x，y)。
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