CN101123677B - 改善图像锐度的方法、装置及集成电路 - Google Patents

Abstract

一种改善图像锐度的方法、装置，及集成电路，该方法包括下列步骤：(a)将该图像的每一画素分别标示为边缘/纹理类或非边缘/纹理类；(b)将每一标示为该边缘/纹理类的画素分类为边界点型、过渡点型，或峰点型；及(c)利用收缩/扩展滤波器，对该边界点型的画素进行滤波，继而利用高频补偿滤波器，先对该峰点型的画素进行滤波，再对该过渡点型的画素进行滤波，以便锐利化该图像。

Description

改善图像锐度的方法、装置及集成电路

技术领域

本发明涉及一种改善图像锐度的方法、装置，及集成电路，特别是涉及一种可降低振影噪声(Ringing Noise)并改善图像锐度的方法、装置，及集成电路。

背景技术

图像增强(Image Enhancement)常用于改善图像质量，而图像锐化(Image Sharpening)是达到图像增强的方法之一。

一般来说，现有的图像锐化方法通常包含下列步骤。首先，检测出图像中的多个边缘画素(Edge Pixels)。其次，通过更改这些边缘画素及其周边画素的灰阶强度(Gray-scale Intensity)，来达到增加图像锐度的效果。此种方法，固然可以增加这些边缘画素及其周边画素的对比度(Contrast)，但是，常常会因过分更改这些边缘画素及其周边画素的灰阶强度，使得边缘画素及其周边画素的对比度过大而产生图像的截割(Clipping)与振影，导致人眼容易察觉该图像有不自然的过度锐化(Over-sharpening)的现象。

为了解决过度锐化的缺点，如美国专利公开案US20050135701中所揭示的，该专利所使用的方法包含以下步骤。首先，求得一组检测出的图像边缘(Detected Edge)。其次，由该组检测出的图像边缘决定一组示范边缘(Exemplary Edge)。再其次，根据该组示范边缘预测图像锐化的程度，求出过度锐化量测值(Average Normalized Overshoot Percentage，以下简称OS)。最后，以该OS作为判断参数，如下所示，确定该图像进一步改善锐度的处理方式。

其中如果该OS的值越大，表示该图像锐化的程度越高，像是OS≥35％，即代表该图像已过度锐化，需进行模糊化处理；依此类推，该OS的值越小，表示该图像锐化的程度越低或越模糊，像是OS＜15％，即代表该图像不够锐利，需进行完全锐化处理。

以该OS的值为该判断参数，可限制对该图像锐化的程度，解决过度锐化的缺点。但是，这些图像边缘在经过上述的处理后，依然无法避免振影噪声的产生。因此，该现有技术的方法显有可改进之处。

发明内容

因此，本发明的目的是提供一种改善图像锐度方法。

于是，本发明的改善图像锐度的方法包括下列步骤，(a)将该图像的每一画素分别标示为边缘/纹理(Edge/Texture)类或非边缘/纹理(NonEdge/Texture)类；(b)将每一标示为该边缘/纹理类的画素分类为边界(Border)点型、过渡(Transition)点型，或峰(Peak)点型；(c)利用收缩/扩展(Shrinking/Expanding)滤波器，对该边界点型的画素进行滤波，继而利用高频补偿(High Boost)滤波器，先对该峰点型的画素进行滤波，再对该过渡点型的画素进行滤波，以便锐化该图像。

本发明的另一个目的是提供一种改善图像锐度的装置。

于是，本发明改善图像锐度的装置包括画素检测单元、画素类型判断单元，及滤波单元。该画素检测单元用以将该图像的每一画素分别标示为边缘/纹理类或非边缘/纹理类；该画素类型判断单元用以将每一标示为该边缘/纹理类的画素分类为边界点型、过渡点型，或峰点型；该滤波单元包括收缩/扩展滤波器以及高频补偿滤波器。该收缩/扩展滤波器用以对该边界点型的画素进行滤波，继而该高频补偿滤波器用以先对该峰点型的画素进行滤波，再对该过渡点型的画素进行滤波。

本发明的再一个目的是提供一种改善图像锐度集成电路。

于是，本发明改善图像锐度的集成电路包括画素检测单元、画素类型判断单元，及滤波单元。该画素检测单元用以将该图像的每一画素分别标示为边缘/纹理类或非边缘/纹理类；该画素类型判断单元用以将每一标示为该边缘/纹理类的画素分类为边界点型、过渡点型，或峰点型；该滤波单元包括收缩/扩展滤波器以及高频补偿滤波器；该收缩/扩展滤波器用以对该边界点型的画素进行滤波，继而该高频补偿滤波器用以先对该峰点型的画素进行滤波，再对该过渡点型的画素进行滤波。

本发明通过先将该图像的所有画素标示为边缘/纹理类或非边缘/纹理类；继而将该边缘/纹理类的画素再分类为该边界点型、过渡点型，或峰点型，并对相异点型的画素进行适合的滤波处理。经过上述处理后，不但可以改善图像锐度，还可以避免过度锐化及振影噪声产生，从而能够达到本发明的目的。

附图说明

图1是说明本发明优选实施例的改善图像锐度的装置的功能方框图；

图2是说明本发明优选实施例的改善图像锐度的方法的流程图；

图3是说明边缘/纹理类的画素经过本发明处理前与处理后，该画素的位置与灰阶值相对关系的比较示意图；及

图4是说明单边缘图样的处理前、经过本发明处理后，及经过现有技术方法处理后的比较结果示意图。

具体实施方式

有关本发明的前述及其它技术内容、特点与功效，在以下配合参考附图的优选实施例的详细说明中，将可进一步明确。

参见图1、图2，和图3，本发明改善图像锐度的装置的优选实施例用以锐化图像，并同时避免不自然的过度锐化及振影噪声产生，其中该图像包括多个画素。

如图1所示，该装置包括画素检测单元1、画素类型判断单元2，及滤波单元3。该画素类型判断单元2包括边界点型判断模块21、峰点型判断模块22，及过渡点型判断模块23。该滤波单元3包括收缩/扩展滤波器31，及高频补偿滤波器32。在本优选实施例中，是分别对该图像的水平方向及垂直方向进行处理。

如图2所示，以下的步骤41至45，为对该图像的水平方向进行处理。

在步骤41中，该画素检测单元1先根据该图像在二维位置(i，j)的画素的灰阶值φ(i，j)求出该画素的水平梯度值G_x(i，j)。可表示如下：

$G_x(i,j)={\▿}_x\mathrm{\φ}(i,j)=\frac{\∂\mathrm{\φ}(i,j)}{\∂x}=\mathrm{\φ}(i,j)-\mathrm{\φ}(i-1,j)---\left(1\right)$

继而定义水平分类旗标P_x(i，j)代表(i，j)位置的画素的分类类别，如果该画素的水平梯度值G_x(i，j)的绝对值大于一个梯度临限值，则将该画素的水平分类旗标P_x(i，j)标示为该边缘/纹理类；否则，将该画素的水平分类旗标P_x(i，j)标示为该非边缘/纹理类。

最后对于每一水平分类旗标P_x(i，j)标示为该边缘/纹理类的画素，判断其左右相邻画素的水平分类旗标P_x(i-1，j)及P_x(i+1，j)是否皆标示为非边缘/纹理类，如果是，则将该画素的水平分类旗标P_x(i，j)更改标示为非边缘/纹理类。

在步骤42中，利用该画素类型判断单元2将该边缘/纹理类的画素进一步分类为边界点型、峰点型，或过渡点型。为了使以下描述更为清楚，该边缘/纹理类的画素可以用图3中的三种图样(Pattern)表示，分别是双边缘(Double Edge)图样6、单边缘(Single Edge)图样7，及纹理图样8。其中每一图样的横轴为画素的位置，纵轴为画素的灰阶值。处理前的画素的位置与灰阶值的相对关系如曲线61、71，及81所示。

首先定义水平点型旗标T_x(i，j)代表(i，j)位置的画素的点型类别。该边界点型判断模块21对于每一水平分类旗标P_x(i，j)标示为边缘/纹理类的画素，判断其左右相邻画素其中的任何一个的水平分类旗标P_x(i-1，j)或P_x(i+1，j)是否标示为非边缘/纹理类，如果是，则该画素分类为该边界点型。其中该边界点型的画素可根据其位置，再分类为如曲线61或71中的A型或E型，分类方式为：

(2)

继而该峰点型判断模块22对于每一水平分类旗标P_x(i，j)标示为边缘/纹理类的画素，判断其水平梯度值G_x(i，j))与其右相邻画素的水平梯度值G_x(i+1，j)乘积是否小于0。如果是，则该画素即分类为该峰点型，即为如曲线61及81中的C型所示。

最后该过渡点型判断模块23将这些标示为该边缘/纹理类的画素中尚未分类为该边界点型或峰点型的剩余画素，分类为该过渡点型，即为如曲线61或71中的B型或D型。

在该步骤43中，利用该收缩/扩展滤波器31对该水平点型旗标T_x(i，j)为A型或E型之画素进行滤波，可表示为：

其中如果该画素的水平点型旗标T_x(i，j)为A型，则矩阵坐标(2，3)对应至该画素位置(i，j)；如果该画素的水平点型旗标T_x(i，j))为E型，则矩阵坐标(2，1)对应至该画素位置(i，j)。一种系数设定方式可以为，b值为a值2倍，且c值为b值2倍。

在步骤44中，利用该高频补偿滤波器32对该水平点型旗标T_x(i，j)为C型之画素进行滤波，可表示为：

如果T_x(i，j)为C型，则滤波器的系数为： $\frac{1}{2a+b}\left[\begin{array}{ccc}0& 0& 0\\ a& b& a\\ 0& 0& 0\end{array}\right]---\left(4\right)$

其中矩阵坐标(2，2)对应至该画素位置(i，j)。一种系数设定方式可以为，b值与a值正负号相反，且b值绝对值为a值绝对值之4倍。

在该步骤45中，利用该高频补偿滤波器32对该水平点型旗标T_x(i，j)为B型或D型之画素进行滤波，可表示为：

如果T_x(i，j)为B型或D型，则滤波器的系数为： $\frac{1}{2a+b}\left[\begin{array}{ccc}0& 0& 0\\ a& b& a\\ 0& 0& 0\end{array}\right]---\left(5\right)$

其中矩阵坐标(2，2)对应至该画素位置(i，j)。一种系数设定方式可以为，b值与a值正负号相反，且b值绝对值为a值绝对值之4倍。

以下的步骤51至55，是对该图像的垂直方向进行处理，操作方式与该步骤41至45大致相同，只有计算的坐标方向有所不同，故接下来只就其不同之处说明。

在该步骤51中，先求出每一画素的垂直梯度值 $G_y(i,j)={\▿}_y\mathrm{\φ}(i,j)=\frac{\∂\mathrm{\φ}(i,j)}{\∂y}=\mathrm{\φ}(i,j)-\mathrm{\φ}(i,j-1).$ 继而定义垂直分类旗标P_y(i，j)代表(i，j)位置的画素的分类类别，如果该画素的垂直梯度值G_y(i，j)的绝对值大于该梯度临限值，则将该画素的垂直分类旗标P_y(i，j)标示为该边缘/纹理类，否则，将该画素的垂直分类旗标P_y(i，j)标示为该非边缘/纹理类。最后对于每一垂直分类旗标P_y(i，j)标示为边缘/纹理类的画素，判断其上下相邻画素的垂直分类旗标P_y(i，j-1)及P_y(i，j+1)是否皆标示为非边缘/纹理类，如果是，则将该画素的垂直分类旗标P_y(i，j)更改标示为非边缘/纹理类。

在该步骤52中，首先定义垂直点型旗标T_y(i，j)代表(i，j)位置的画素的点型类别，该边界点型判断模块21执行以下之分类判断：

继而该峰点型判断模块22对于每一垂直分类旗标P_y(i，j)标示为边缘/纹理类的画素，判断其该垂直梯度值G_y(i，j)与其上相邻画素的垂直梯度值G_y(i，j+1)乘积是否小于0。如果是，则该画素即分类为该峰点型，即为如曲线61及81中所示的C型。

在该步骤53中，利用该收缩/扩展滤波器31对该垂直点型旗标T_y(i，j)为A型或E型的画素进行滤波，可表示为：

其中如果该画素的垂直点型旗标T_y(i，j)为A型，则矩阵坐标(3，2)对应至该画素位置(i，j)；如果该画素的垂直点型旗标T_y(i，j)为E型，则矩阵坐标(1，2)对应至该画素位置(i，j)。一种系数设定方式可以为，b值为a值2倍，且c值为b值2倍。

在该步骤54中，利用该高频补偿滤波器32对该垂直点型旗标T_y(i，j)为C型的画素进行滤波，可表示为：

如果T_y(i，j)为C型，则滤波器的系数为： $\frac{1}{2a+b}\left[\begin{array}{ccc}0& a& 0\\ 0& b& 0\\ 0& a& 0\end{array}\right]---\left(8\right)$

其中矩阵坐标(2，2)对应至该画素位置(i，j)。一种系数设定方式可以为，b值与a值正负号相反，且b值绝对值为a值绝对值之4倍。

在该步骤55中，利用该高频补偿滤波器32对垂直点型旗标T_y(i，j)为B型或D型的画素进行滤波，可表示为：

如果T_y(i，j)为B型或D型，则滤波器的系数为： $\frac{1}{2a+b}\left[\begin{array}{ccc}0& a& 0\\ 0& b& 0\\ 0& a& 0\end{array}\right]---\left(9\right)$

其中矩阵坐标(2，2)对应至该画素位置(i，j)。一种系数设定方式可以为，b值与a值正负号相反，且b值绝对值为a值绝对值之4倍。

经过步骤41至45，及步骤51至55之后，每一方向皆可得到分别如图3的曲线62、72，及82所示的结果。

此外，本发明改善图像锐度的集成电路包含图1中的该画素检测单元1、画素类型判断单元2，及滤波单元3。

参阅图1、图2，与图4，以单边缘图样说明本发明的技术与现有技术结果的差异。曲线91为处理前的位置与灰阶值相对关系，曲线92为经过本发明技术处理后的位置与灰阶值相对关系，曲线93为经过现有技术(如美国专利公开案US20050135701)处理后的位置与灰阶值的相对关系。比较曲线92与93，经过本发明与现有技术处理后，皆可达到增加锐度的效果；其差异在于：现有技术处理后会产生如曲线93中所示的振影噪声931。

综上所述，本发明改善图像锐度的方法、装置，及集成电路具有以下优点：首先，该非边缘/纹理类的画素在处理开始时，就被标示并排除进行后续的滤波处理，故该非边缘/纹理类的画素不会被不当地锐化。其次，通过该收缩/扩展滤波器以增强该图像中的边缘部分，且避免过度锐化与振影噪声产生。再者，通过该高频补偿滤波器以增加该图像中纹理部分的对比。因此，的确能达成本发明的目的。

以上所说明的仅是本发明的优选实施例，而不能以此限定本发明实施的范围，本领域技术人员在不脱离所附权利要求所限定的精神和范围的情况下对本发明内容所作的简单的等效变化与修饰，皆属于本发明涵盖的范围。

Claims (3)

1.一种改善图像锐度的方法，其中如果是对该图像的水平方向执行所述方法，则包括下列步骤：

(a)将该图像的每一画素分别标示为边缘/纹理类或非边缘/纹理类，包括子步骤：

(a-1)根据每一画素的灰阶值求出每一画素的水平梯度值，

(a-2)如果该画素的水平梯度值的绝对值大于一个梯度临限值，则将该画素标示为该边缘/纹理类，否则，将该画素标示为该非边缘/纹理类，及

(a-3)判断每一标示为边缘/纹理类的画素的左右相邻画素是否皆标示为非边缘/纹理类，如果是，则将该画素更改标示为非边缘/纹理类；

(b)将每一标示为该边缘/纹理类的画素分类为边界点型、过渡点型，或峰点型，包括子步骤：

(b-1)判断每一标示为边缘/纹理类的画素的左右相邻画素其中的任何一个是否标示为非边缘/纹理类，如果是，则该标示为边缘/纹理类的画素即分类为该边界点型；

(b-2)判断每一标示为边缘/纹理类的画素的水平梯度值与其右相邻画素的水平梯度值乘积是否小于0，如果是，则该标示为边缘/纹理类的画素即分类为该峰点型；及

(b-3)将该标示为该边缘/纹理类的画素中尚未分类为该边界点型或峰点型的剩余画素分类为该过渡点型；及

(c)利用收缩/扩展滤波器，对该边界点型的画素进行滤波，继而利用高频补偿滤波器，先对该峰点型的画素进行滤波，再对该过渡点型的画素进行滤波，以便锐利化该图像，

其中如果是对该图像的垂直方向执行所述方法，则包括下列步骤：

(a)将该图像的每一画素分别标示为边缘/纹理类或非边缘/纹理类，包括子步骤：

(a-1)根据每一画素的灰阶值求出每一画素的垂直梯度值， 

(a-2)如果该画素的垂直梯度值的绝对值大于梯度临限值，则将该画素标示为该边缘/纹理类，否则，将该画素标示为该非边缘/纹理类，及

(a-3)判断每一标示为边缘/纹理类的画素的上下相邻画素是否皆标示为非边缘/纹理类，如果是，则将该画素更改标示为非边缘/纹理类；

(b)将每一标示为该边缘/纹理类的画素分类为边界点型、过渡点型，或峰点型，包括子步骤：

(b-1)判断每一标示为边缘/纹理类的画素的上下相邻画素其中的任何一个是否标示为非边缘/纹理类，如果是，则该标示为边缘/纹理类的画素即分类为该边界点型；

(b-2)判断每一标示为边缘/纹理类的画素的垂直梯度值与其上相邻画素的垂直梯度值乘积是否小于0，如果是，则该标示为边缘/纹理类的画素即分类为该峰点型，及

(b-3)将该标示为该边缘/纹理类的画素中尚未分类为该边界点型或峰点型的剩余画素分类为该过渡点型；以及

(c)利用收缩/扩展滤波器，对该边界点型的画素进行滤波，继而利用高频补偿滤波器，先对该峰点型的画素进行滤波，再对该过渡点型的画素进行滤波，以便锐利化该图像。

2.一种改善图像锐度的装置，包括：

画素检测单元，用以将该图像的每一画素分别标示为边缘/纹理类或非边缘/纹理类；

画素类型判断单元，用以将每一标示为该边缘/纹理类的画素分类为边界点型、过渡点型，或峰点型；及

滤波单元，包括收缩/扩展滤波器以及高频补偿滤波器，该收缩/扩展滤波器用以对该边界点型的画素进行滤波，继而该高频补偿滤波器用以先对该峰点型的画素进行滤波，再对该过渡点型的画素进行滤波，

其中可分别对该图像的水平方向与垂直方向进行处理，

其中如果是对该图像的水平方向处理，则该画素检测单元用以先根据每一画素的灰阶值求出每一画素的水平梯度值，如果该画素的水平梯度值的绝对值大于梯度临限值，则将该画素标示为该边缘/纹理类，否则，将该画素标示为该非边缘/纹理类，该画素检测单元继而用以判断每一标示为边 缘/纹理类的画素的左右相邻画素是否皆标示为非边缘/纹理类，如果是，则将该画素更改标示为非边缘/纹理类，

其中如果是对该图像的水平方向处理，则该画素类型判断单元包括：

边界点型判断模块，用以判断每一标示为边缘/纹理类的画素的左右相邻画素其中的任何一个是否标示为非边缘/纹理类，若是，则该标示为边缘/纹理类之画素即分类为该边界点型；

一峰点型判断模块，用以判断每一标示为边缘/纹理类之画素的一水平梯度值与其右相邻画素之水平梯度值乘积是否小于0，若是，则该标示为边缘/纹理类的画素即分类为该峰点型；及

过渡点型判断模块，用以将该标示为该边缘/纹理类画素中尚未分类为该边界点型或峰点型剩余画素分类为该过渡点型，

其中如果是对该图像的垂直方向处理，则该画素检测单元用以先根据每一画素的灰阶值求出每一画素的垂直梯度值，如果该画素的垂直梯度值的绝对值大于一个梯度临限值，则将该画素标示为该边缘/纹理类，否则，将该画素标示为该非边缘/纹理类，该画素检测单元继而用以判断每一标示为边缘/纹理类的画素的上下相邻画素是否皆标示为非边缘/纹理类，如果是，则将该画素更改标示为非边缘/纹理类，

其中如果是对该图像的垂直方向处理，则该画素类型判断单元包括：

边界点型判断模块，用以判断每一标示为边缘/纹理类的画素的上下相邻画素其中的任何一个是否标示为非边缘/纹理类，如果是，则该标示为边缘/纹理类的画素即分类为该边界点型；

峰点型判断模块，用以判断每一标示为边缘/纹理类的画素的垂直梯度值与其上相邻画素的垂直梯度值乘积是否小于0，如果是，则该标示为边缘/纹理类的画素即分类为该峰点型；及

过渡点型判断模块，用以将该标示为该边缘/纹理类的画素中尚未分类为该边界点型或峰点型的剩余画素分类为该过渡点型。

3.一种改善图像锐度的集成电路，包括：

画素检测单元，用以将该图像的每一画素分别标示为边缘/纹理类或非边缘/纹理类；

画素类型判断单元，用以将每一标示为该边缘/纹理类的画素分类为边 界点型、过渡点型，或峰点型；及

滤波单元，包括收缩/扩展滤波器以及高频补偿滤波器，该收缩/扩展滤波器用以对该边界点型的画素进行滤波，继而该高频补偿滤波器用以先对该峰点型的画素进行滤波，再对该过渡点型的画素进行滤波，

其中可分别对该图像的水平方向与垂直方向进行处理，

其中如果是对该图像的水平方向处理，则该画素检测单元用以先根据每一画素的灰阶值求出每一画素的水平梯度值，如果该画素的水平梯度值的绝对值大于一个梯度临限值，则将该画素标示为该边缘/纹理类，否则，将该画素标示为该非边缘/纹理类，该画素检测单元继而用以判断每一标示为边缘/纹理类的画素的左右相邻画素是否皆标示为非边缘/纹理类，如果是，则将该画素更改标示为非边缘/纹理类，

其中如果是对该图像的水平方向处理，则该画素类型判断单元包括：

边界点型判断模块，用以判断每一标示为边缘/纹理类的画素的左右相邻画素其中的任何一个是否标示为非边缘/纹理类，如果是，则该标示为边缘/纹理类的画素即分类为该边界点型；

峰点型判断模块，用以判断每一标示为边缘/纹理类的画素的水平梯度值与其右相邻画素的水平梯度值乘积是否小于0，如果是，则该标示为边缘/纹理类的画素即分类为该峰点型；及

过渡点型判断模块，用以将该标示为该边缘/纹理类的画素中尚未分类为该边界点型或峰点型的剩余画素分类为该过渡点型；

其中如果为对该图像的垂直方向处理，则该画素检测单元用以先根据每一画素的灰阶值求出每一画素的垂直梯度值，如果该画素的垂直梯度值的绝对值大于一个梯度临限值，则将该画素标示为该边缘/纹理类，否则，将该画素标示为该非边缘/纹理类，该画素检测单元继而用以判断每一标示为边缘/纹理类的画素的上下相邻画素是否皆标示为非边缘/纹理类，如果是，则将该画素更改标示为非边缘/纹理类，

其中如果是对该图像的垂直方向处理，则该画素类型判断单元包括：

边界点型判断模块，用以判断每一标示为边缘/纹理类的画素的上下相邻画素其中的任何一个是否标示为非边缘/纹理类，如果是，则该标示为边缘/纹理类的画素即分类为该边界点型； 

峰点型判断模块，用以判断每一标示为边缘/纹理类的画素的垂直梯度值与其上相邻画素的垂直梯度值乘积是否小于0，如果是，则该标示为边缘/纹理类的画素即分类为该峰点型；及

过渡点型判断模块，用以将该标示为该边缘/纹理类的画素中尚未分类为该边界点型或峰点型剩余画素分类为该过渡点型。 

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