專利名稱：圖像增強方法和裝置以及圖像低頻分量計算方法和裝置的制作方法
技術領域：
本發明涉及圖像增強技術，特別涉及可隨空間鄰域像素的位置和灰度值自適應增
強的一種圖像增強方法和一種圖像增強裝置、以及一種圖像低頻分量計算方法和一種圖像低頻分量的計算裝置。
背景技術：
圖像增強技術可以分為點處理、空間域處理、變換域處理。現有技術中屬于空間域處理分支的一種常用圖像增強方法，其利用計算得到的圖像低頻分量求得圖像高頻分量，再將高頻分量疊加至原圖像中即可。 然而，現有圖像增強方法在計算圖像低頻分量時僅基于空間位置關系進行平滑濾波，易導致高頻分量中的邊緣模糊、且噪聲增多，從而使增強后的圖像質量不高。
發明內容
有鑒于此，本發明提供了一種圖像增強方法和一種圖像增強裝置、以及一種圖像
低頻分量計算方法和一種圖像低頻分量的計算裝置，能夠提高增強后的圖像質量。
本發明提供的一種圖像增強方法，包括 a、依次將輸入圖像中的每個像素作為待濾波像素、并通過對每一當前待濾波像素執行步驟al a2來計算輸入圖像中的低頻分量 al、依據當前待濾波像素與其空間鄰域內各像素的位置和灰度值相關性，計算空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子； a2、利用空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子，對當前待濾波像素進行
雙邊濾波、得到當前待濾波像素的低頻分量； b、將輸入圖像減去其低頻分量得到高頻分量； c、計算高頻分量與預設圖像增強幅度系數的乘積，并將輸入圖像與所述乘積累加得到增強的輸出圖像。 所述步驟al利用一權函數計算雙邊濾波算子，該權函數由用于計算位置相關性
的高斯函數與灰度值相關度函數相乘得到。 所述步驟al所利用的權函數為
<formula>formula see original document page 5</formula>
其中，w(x+i， y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素所對應的權值；(x， y)為待濾波像素的坐標位置，(x+i， y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素坐標位置；f (x， y)為待濾波像素的灰度值，f (x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值；o工為預設空間域歸一化尺度因子，o 2為預設灰度域歸一化尺度因子；
所述步驟a2利用如下公式對當前待濾波像素進行雙邊濾波<formula>formula see original document page 6</formula> 其中，&(x， y)為待濾波像素點進行雙邊濾波后作為低頻分量的灰度值，f (x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值，H空間鄰域的半高、W為空間鄰域的半寬。 本發明提供的一種圖像增強裝置，包括低頻計算模塊、高頻計算模塊、增強調節模塊，其中 所述低頻計算模塊，依次將輸入圖像中的每個像素作為待濾波像素、并計算輸入圖像中的低頻分量，且所述低頻計算模塊包括 算子調節子模塊，依據當前待濾波像素與其空間鄰域內各像素的位置和灰度值相關性，計算空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子； 雙邊濾波子模塊，用于利用空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子，對當
前待濾波像素進行雙邊濾波、得到當前待濾波像素的低頻分量； 所述高頻計算模塊，用于將輸入圖像減去其低頻分量得到高頻分量； 所述增強調節模塊，用于計算高頻分量與預設圖像增強幅度系數的乘積，并將輸
入圖像與所述乘積累加得到增強的輸出圖像。 算子調節子模塊利用一權函數計算雙邊濾波算子，該權函數由用于計算位置相關
性的高斯函數與灰度值相關度函數相乘得到。 算子調節子模塊所利用的權函數為
「， ， . 、 I" r[x — O + 0]2+力]2 [/0,力一/0 + "y +力]2，) 其中，w(x+i， y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素所對應的權值；(x， y)為待濾波像素的坐標位置，(x+i， y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素坐標位置；f (x， y)為待濾波像素的灰度值，f (x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值；o工為預設空間域歸一化尺度因子，o 2為預設灰度域歸一化尺度因子； 雙邊濾波子模塊按照如下公式所表示的操作過程對當前待濾波像素進行雙邊濾波
h w
Z Z /0 + " + _/)w(x + /,;; + /)
,(xj)='=—h產—WH w-;
/一h _/=_w 其中，&(x， y)為待濾波像素點進行雙邊濾波后作為低頻分量的灰度值，f (x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值，H空間鄰域的半高、W為空間鄰域的半寬。 本發明提供的一種圖像低頻分量計算方法，該方法依次將輸入圖像中的每個像素作為待濾波像素、并對當前待濾波像素執行如下步驟；
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al、依據當前待濾波像素與其空間鄰域內各像素的位置和灰度值相關性，計算空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子； a2、利用空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子，對當前待濾波像素進行雙邊濾波、得到當前待濾波像素的低頻分量。 所述步驟al利用一權函數計算雙邊濾波算子，該權函數由用于計算位置相關性
的高斯函數與灰度值相關度函數相乘得到。 步驟al所利用的權函數為<formula>formula see original document page 7</formula> 其中，w(x+i， y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素所對應的權值；(x， y)為待濾波像素的坐標位置，(x+i， y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素坐標位置；f (x， y)為待濾波像素的灰度值，f (x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值；o工為預設空間域歸一化尺度因子，o 2為預設灰度域歸一化尺度因子；
所述步驟a2利用如下公式對當前待濾波像素進行雙邊濾波<formula>formula see original document page 7</formula> 其中，&(x， y)為待濾波像素點進行雙邊濾波后作為低頻分量的灰度值，f (x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值，H空間鄰域的半高、W為空間鄰域的半寬。 本發明提供的一種圖像低頻分量的計算裝置，該裝置依次將輸入圖像中的每個像素作為待濾波像素、并包括 算子調節模塊，依據當前待濾波像素與其空間鄰域內各像素的位置和灰度值相關性，計算空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子； 雙邊濾波模塊，用于利用空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子，對當前待濾波像素進行雙邊濾波、得到當前待濾波像素的低頻分量。 算子調節模塊利用一權函數計算雙邊濾波算子，該權函數由用于計算位置相關性
的高斯函數與灰度值相關度函數相乘得到。 算子調節模塊所利用的權函數為<formula>formula see original document page 7</formula> 其中，w(x+i， y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素所對應的權值；(x， y)為待濾波像素的坐標位置，(x+i， y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素坐標位置；f (x， y)為待濾波像素的灰度值，f (x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值；o工為預設空間域歸一化尺度因子，o 2為預設灰度域歸一化尺度因子； 雙邊濾波模塊按照如下公式所表示的操作過程對當前待濾波像素進行雙邊濾波
h w , (x,力='-h，WHw-;
,'=—h _/=—w 其中，&(x， y)為待濾波像素點進行雙邊濾波后作為低頻分量的灰度值，f (x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值，H空間鄰域的半高、W為空間鄰域的半寬。 由上述技術方案可見，本發明在計算每個待濾波像素時，依據該待濾波像素與其空間鄰域內各像素的位置和灰度值相關性，來計算空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子，從而能夠依據空間鄰域內各像素的位置和灰度值自適應調節得到不同的雙邊濾波算子，此后，再依據當前待濾波像素的空間鄰域內各像素的位置和灰度值，計算空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子，即可使輸入圖像中待濾波像素得到的低頻分量盡可能多地考慮了位置和灰度值均最接近的像素，并在一定程度上避免高頻噪聲的出現以及邊緣信息的丟失，從而在利用非銳化掩模算法實現的圖像增強方法時，能夠在一定程度上避免高頻分量的邊緣模糊、并減少噪聲，進而能夠提高增強后的圖像質量。 而且，本發明實現簡單，可用于例如視頻序列處理等實時條件下的自適應圖像增強，效率高、穩定性好，且硬件代價小、并可以嵌入芯片中。
圖1為本發明實施例中圖像增強方法的示例性流程示意圖； 圖2為本發明實施例圖像增強方法中計算圖像低頻分量的流程示意圖； 圖3為本實施例所使用的濾波窗口示意圖； 圖4為本發明實施例圖像增強裝置中計算圖像低頻分量的模塊結構示意圖。
具體實施例方式
為使本發明的目的、技術方案及優點更加清楚明白，以下參照附圖并舉實施例，對本發明進一步詳細說明。
圖1為本發明實施例中圖像增強方法的示例性流程示意圖。如圖1所示，本實施
例中的圖像增強方法包括如下步驟 步驟101，計算輸入圖像中的低頻分量； 步驟102，將輸入圖像減去其低頻分量得到高頻分量； 步驟103，計算高頻分量與預設圖像增強幅度系數的乘積，并將輸入圖像與所述乘
積累加得到增強的輸出圖像。 至此，本流程結束。 上述過程可表示為f' (x， y) = f (x， y) + A [f (x， y)-fjx， y)] = f (x， y) + A fh(x， y)。
其中，f' (x， y)表示輸出圖像中(x， y)分別取不同值的各像素增強后的灰度值，f(x，y)表示輸入圖像中(x，y)分別取不同值的各像素的灰度值，&(x，y)表示輸入圖像中(x， y)分別取不同值的各像素的灰度值低頻分量，fh(x， y)表示輸入圖像中(x， y)分別取不同值的各像素的灰度值高頻分量，A為預設的圖像增強幅度系數。 如果上述步驟101按照現有方式，通過高斯濾波來計算每個像素的低頻分量、以
得到圖像低頻分量，則雖然能夠使圖像在傅立葉空間中某個范圍內的分量受到抑制、并確
保其他分量不受影響，進而達到平滑的目的，但是，由于傳統的高斯濾波是一種單純基于空
間的平滑濾波，即對于每個像素的灰度值進行平滑時，而無論空間鄰域是否包含灰度值變
化豐富的細節區域和邊緣區域、以及灰度變化極小的平坦區域，對于鄰域內每個像素均使
用相同的濾波算子，因而容易使輸入圖像低頻分量丟失了高頻分量的邊緣信息、并增加了
高頻噪聲，從而使用于體現圖像增強部分的高頻分量邊緣模糊、且噪聲增多。 例如，假設待濾波像素的灰度值為20，其空間鄰域內左側表示邊緣區域或細節區
域前景部分的像素灰度值為22、右側表示邊緣區域或細節區域背景部分的像素灰度值為
200，即該待濾波像素為屬于左側前景部分的邊緣像素，但由于無論是灰度值為22的前景
部分像素還是灰度值為200的像素均使用相同的濾波算子，因而待濾波像素經平滑濾波后
的低頻分量灰度值會介于20與200之間、例如100，即遠離前景部分像素灰度值22，因而使
輸入圖像在該空間鄰域左側部分的低頻分量丟失了高頻分量的邊緣信息，從而利用輸入圖
像減去低頻分量所得到的高頻分量中，該像素的灰度值也會接近背景部分的像素灰度值、
而遠離前景部分像素灰度值，從而在利用高頻分量增強后的圖像中，由于該像素點的增強
程度與背景部分的像素相近、并遠區別于前景部分的像素點，因而使得本意增強的前景部
分邊緣模糊。 再例如，假設待濾波像素的灰度值為20，其空間鄰域內多為表示平坦區域的灰度值為10的像素、該空間鄰域內還存在少量灰度值為255的噪聲點像素，但由于無論是灰度值為10的平坦區域像素還是灰度值為255的噪聲點像素均使用相同的濾波算子，因而由于噪聲點像素的灰度值過大，易導致待濾波像素濾波后的低頻分量灰度值會更為接近255的
值、而不是接近與其最近的像素灰度值io，從而使待濾波像素的低頻分量變為高頻噪聲點，
進而會使得該像素在增強后的圖像中也會體現為噪聲點。 由此，本發明實施例中，在步驟101采用常用于圖像去噪處理的雙邊濾波來計算輸入圖像中每個待濾波像素的低頻分量，而且，還對傳統雙邊濾波算子進行優化，以保證雙邊濾波時能夠考慮到待濾波像素與其空間鄰域內各像素的位置和灰度值相關性，而不是像現有方式那樣僅考慮位置相關性。 圖2為本發明實施例圖像增強方法中計算圖像低頻分量的方法流程示意圖。如圖2所示，本實施例中如圖1所示的圖像增強方法在步驟101計算輸入圖像的低頻分量時，依次將輸入圖像中的每個像素作為待濾波像素、并對當前待濾波像素執行如下步驟
步驟201，依據當前待濾波像素與其空間鄰域內各像素的位置和灰度值相關性，計算空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子； 步驟202，利用空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子，對當前待濾波像素
進行雙邊濾波、得到當前待濾波像素的低頻分量。 至此，上述流程針對一個待濾波像素的循環結束。 在上述步驟201中，可以利用一權函數計算雙邊濾波算子，該權函數由用于計算位置相關性的高斯函數與灰度值相關度函數相乘得到。用于計算位置相關性的高斯函數、以及灰度值相關度函數可以有多種表達方式，以下，僅以一種方式舉例說明
上述權函數可以表示為
<formula>formula see original document page 10</formula> 其中，w(x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的 像素所對應的權值；(x， y)為待濾波像素的坐標位置、x表示行坐標、y表示列坐標，(x+i， y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素坐標位置；f (x，y) 為待濾波像素的灰度值，f(x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移 i和j的像素灰度值；o i為預設空間域歸一化尺度因子，o 2為預設灰度域歸一化尺度因 子； 由上述權函數可見，距離待濾波像素越近的像素，濾波時的貢獻就越大，其位置相 關性就越好；灰度值與待濾波像素越接近的像素，進行濾波時的貢獻就越大，像素間就越平 滑，灰度值相關性就越好。 相應地，對于上述權函數，步驟202即可利用如下公式對當前待濾波像素進行雙 邊濾波
H W /;o,>o = '=-H>-wH w-;
藝Z wO + /，_y + /) 其中，&(x， y)為待濾波像素點進行雙邊濾波后作為低頻分量的灰度值，f (x+i，
y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值，且，如圖3
所示，H空間鄰域的半高、W為空間鄰域的半寬，即2H+1為空間鄰域的高、2W+1為空間鄰域
的寬，較佳地，2H+1可以與2W+1相等，且o i和o 2均可與2H+1和2W+1相等。 如此一來，本實施例中的圖像增強方法由于在計算每個待濾波像素時，依據該待
濾波像素與其空間鄰域內各像素的位置和灰度值相關性，來計算空間鄰域內各像素所分別
對應的雙邊濾波算子，因而能夠依據空間鄰域內各像素的位置和灰度值自適應調節得到不
同的雙邊濾波算子，而不是像現有技術那樣為空間鄰域內各像素設置相同的濾波算子；此
后，再依據當前待濾波像素的空間鄰域內各像素的位置和灰度值，計算空間鄰域內各像素
所分別對應的雙邊濾波算子，即可使輸入圖像中待濾波像素得到的低頻分量盡可能多地考
慮了位置和灰度值均最接近的像素，并在一定程度上避免高頻噪聲的出現以及邊緣信息的
丟失，從而在利用非銳化掩模算法實現的圖像增強方法時，能夠在一定程度上避免高頻分
量的邊緣模糊、并減少噪聲，進而能夠提高增強后的圖像質量。 例如，假設待濾波像素的灰度值為20，其空間鄰域內左側表示邊緣區域或細節區 域前景部分的像素灰度值為22、右側表示邊緣區域或細節區域背景部分的像素灰度值為 200，即該待濾波像素為屬于左側前景部分的邊緣像素，此時，即便表示背景部分的灰度值 為200的像素、以及表示前景部分的灰度值為22的像素，均距離待濾波像素最近，但由于表 示前景部分的像素灰度值為22與待濾波像素的灰度值20更為接近，因而表示前景部分的 像素的雙邊濾波算子的取值就大于表示背景部分的像素，從而對待濾波像素進行雙邊濾波 得到的低頻分量中，表示前景部分的像素所做的貢獻也就最大，使待濾波像素經平滑濾波 后的低頻分量灰度值會接近前景部分像素的灰度值22，如此一來，輸入圖像在該空間鄰域
10左側部分的低頻分量就保留住了高頻分量的邊緣信息，從而利用輸入圖像減去低頻分量所 得到的高頻分量中，該像素的灰度值也會接近前景部分的其余像素灰度值、而遠離背景部 分像素的灰度值，進而在利用高頻分量增強后的圖像中，由于該像素點的增強程度與前景 部分其余像素相近、并遠區別于背景部分的像素，因而確保本意增強的前景部分邊緣較為 清晰。 再例如，假設待濾波像素的灰度值為20，其空間鄰域內多為表示平坦區域的灰度 值為10的像素、該空間鄰域內還存在少量灰度值為255的噪聲點像素，此時，即便噪聲點像 素的灰度值255很大、易對待濾波像素的灰度值產生很大影響，但正是由于噪聲點像素的 灰度值255與待濾波像素的灰度值20相距甚遠，因而無論噪聲點像素與待濾波像素的空間 位置如何，噪聲點像素所對應的雙邊濾波算子的值都不會很大，從而對待濾波像素進行雙 邊濾波得到的低頻分量中，噪聲點像素所做的貢獻也就很小、而平坦區域中其余像素的貢 獻相對就比較大，使待濾波像素經平滑濾波后的低頻分量灰度值會接近平坦區域其他像素 的灰度值10，如此一來，就避免了待濾波像素濾波后的低頻分量灰度值接近噪聲點像素的 灰度值255，從而避免該待濾波像素的低頻分量變為高頻噪聲點，進而避免該像素在增強后 的圖像中也會體現為噪聲點。 圖4為本發明實施例圖像增強裝置中計算圖像低頻分量的模塊結構示意圖。如圖
4所示，本實施例中的圖像增強裝置包括 低頻計算模塊，用于計算輸入圖像中的低頻分量； 高頻計算模塊，用于將輸入圖像減去其低頻分量得到高頻分量； 增強調節模塊，用于計算高頻分量與預設圖像增強幅度系數的乘積，并將輸入圖
像與所述乘積累加得到增強的輸出圖像； 其中，低頻計算模塊依次將輸入圖像中的每個像素作為待濾波像素、并包括
算子調節子模塊，依據當前待濾波像素與其空間鄰域內各像素的位置和灰度值相 關性，計算空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子； 雙邊濾波子模塊，用于利用空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子，對當 前待濾波像素進行雙邊濾波、得到當前待濾波像素的低頻分量。 實際應用中，算子調節子模塊可以利用一權函數計算雙邊濾波算子，該權函數由 用于計算位置相關性的高斯函數與灰度值相關度函數相乘得到。用于計算位置相關性的高 斯函數、以及灰度值相關度函數可以有多種表達方式，以下，僅以一種方式舉例說明
算子調節子模塊所利用的權函數為
<formula>formula see original document page 11</formula> 其中，w(x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的 像素所對應的權值；(x，y)為待濾波像素的坐標位置，(x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內 在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素坐標位置；f (x，y)為待濾波像素的灰度值、x表示 行坐標、y表示列坐標，f (x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i 和j的像素灰度值；o i為預設空間域歸一化尺度因子，o 2為預設灰度域歸一化尺度因子；
由上述權函數可見，距離待濾波像素越近的像素，濾波時的貢獻就越大，其位置相 關性就越好；灰度值與待濾波像素越接近的像素，進行濾波時的貢獻就越大，像素間就越平滑，灰度值相關性就越好。 相應地，雙邊濾波子模塊即可按照如下公式所表示的操作過程對當前待濾波像素 進行雙邊濾波<formula>formula see original document page 12</formula>
其中，&(x， y)為待濾波像素點進行雙邊濾波后作為低頻分量的灰度值，f (x+i，
y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值，H空間鄰
域的半高、W為空間鄰域的半寬，即2H+1為空間鄰域的高、2W+1為空間鄰域的寬，較佳地，
2H+1可以與2W+1相等，且o i禾口 o 2均可與2H+1和2W+1相等。 此外，上述低頻計算模塊也可以作為一個計算低頻分量的獨立裝置。 以上所述僅為本發明的較佳實施例而已，并非用于限定本發明的保護范圍。凡在
本發明的精神和原則之內，所作的任何修改、等同替換以及改進等，均應包含在本發明的保
護范圍之內。
權利要求
一種圖像增強方法，其特征在于，該方法包括如下步驟a、依次將輸入圖像中的每個像素作為待濾波像素、并通過對每一當前待濾波像素執行步驟a1～a2來計算輸入圖像中的低頻分量a1、依據當前待濾波像素與其空間鄰域內各像素的位置和灰度值相關性，計算空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子；a2、利用空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子，對當前待濾波像素進行雙邊濾波、得到當前待濾波像素的低頻分量；b、將輸入圖像減去其低頻分量得到高頻分量；c、計算高頻分量與預設圖像增強幅度系數的乘積，并將輸入圖像與所述乘積累加得到增強的輸出圖像。
2. 如權利要求1所述的圖像增強方法，其特征在于，所述步驟al利用一權函數計算雙邊濾波算子，該權函數由用于計算位置相關性的高斯函數與灰度值相關度函數相乘得到。
3. 如權利要求2所述的圖像增強方法，其特征在于，所述步驟al所利用的權函數為<formula>formula see original document page 2</formula>其中，W(X+i， y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素所對應的權值；(x，y)為待濾波像素的坐標位置，(x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素坐標位置；f (x， y)為待濾波像素的灰度值，f (x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值；o工為預設空間域歸一化尺度因子，o 2為預設灰度域歸一化尺度因子；所述步驟a2利用如下公式對當前待濾波像素進行雙邊濾波<formula>formula see original document page 2</formula>其中，&(x，y)為待濾波像素點進行雙邊濾波后作為低頻分量的灰度值，f(x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值，H空間鄰域的半高、W為空間鄰域的半寬。
4. 一種圖像增強裝置，其特征在于，包括低頻計算模塊、高頻計算模塊、增強調節模塊，其中所述低頻計算模塊，依次將輸入圖像中的每個像素作為待濾波像素、并計算輸入圖像中的低頻分量，且所述低頻計算模塊包括算子調節子模塊，依據當前待濾波像素與其空間鄰域內各像素的位置和灰度值相關性，計算空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子；雙邊濾波子模塊，用于利用空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子，對當前待濾波像素進行雙邊濾波、得到當前待濾波像素的低頻分量；所述高頻計算模塊，用于將輸入圖像減去其低頻分量得到高頻分量；所述增強調節模塊，用于計算高頻分量與預設圖像增強幅度系數的乘積，并將輸入圖像與所述乘積累加得到增強的輸出圖像。
5. 如權利要求4所述的圖像增強裝置，其特征在于，算子調節子模塊利用一權函數計算雙邊濾波算子，該權函數由用于計算位置相關性的高斯函數與灰度值相關度函數相乘得到。
6. 如權利要求5所述的圖像增強裝置，其特征在于，算子調節子模塊所利用的權函數為<formula>formula see original document page 3</formula>其中，W(X+i， y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素所對應的權值；(x，y)為待濾波像素的坐標位置，(x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素坐標位置；f (x， y)為待濾波像素的灰度值，f (x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值；o工為預設空間域歸一化尺度因子，o 2為預設灰度域歸一化尺度因子；雙邊濾波子模塊按照如下公式所表示的操作過程對當前待濾波像素進行雙邊濾波<formula>formula see original document page 3</formula>其中，&(x，y)為待濾波像素點進行雙邊濾波后作為低頻分量的灰度值，f(x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值，H空間鄰域的半高、W為空間鄰域的半寬。
7. —種圖像低頻分量計算方法，其特征在于，該方法依次將輸入圖像中的每個像素作為待濾波像素、并對當前待濾波像素執行如下步驟；al、依據當前待濾波像素與其空間鄰域內各像素的位置和灰度值相關性，計算空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子；a2、利用空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子，對當前待濾波像素進行雙邊濾波、得到當前待濾波像素的低頻分量。
8. 如權利要求7所述的圖像低頻分量計算方法，其特征在于，所述步驟al利用一權函數計算雙邊濾波算子，該權函數由用于計算位置相關性的高斯函數與灰度值相關度函數相乘得到。
9. 如權利要求8所述的圖像低頻分量計算方法，其特征在于，步驟al所利用的權函數為<formula>formula see original document page 3</formula>其中，W(X+i， y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素所對應的權值；(x，y)為待濾波像素的坐標位置，(x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素坐標位置；f (x， y)為待濾波像素的灰度值，f (x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值；o工為預設空間域歸一化尺度因子，o 2為預設灰度域歸一化尺度因子；所述步驟a2利用如下公式對當前待濾波像素進行雙邊濾波H W、 H _/=—W,=—H _/=-W其中，&(x，y)為待濾波像素點進行雙邊濾波后作為低頻分量的灰度值，f(x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值，H空間鄰域的半高、W為空間鄰域的半寬。
10. —種圖像低頻分量計算裝置，其特征在于，該裝置依次將輸入圖像中的每個像素作為待濾波像素、并包括算子調節模塊，依據當前待濾波像素與其空間鄰域內各像素的位置和灰度值相關性，計算空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子；雙邊濾波模塊，用于利用空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子，對當前待濾波像素進行雙邊濾波、得到當前待濾波像素的低頻分量。
11. 如權利要求io所述的圖像低頻分量計算裝置，其特征在于，算子調節模塊利用一權函數計算雙邊濾波算子，該權函數由用于計算位置相關性的高斯函數與灰度值相關度函數相乘得到。
12. 如權利要求11所述的圖像低頻分量計算裝置，其特征在于，算子調節模塊所利用的權函數為w(x + /,少+力=exp{—[[X — " + 0]2 + —(少+川2 +力—/(X2+ "y + y)]2 ]};L 2a^ 2cr2 j其中，W(X+i， y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素所對應的權值；(x，y)為待濾波像素的坐標位置，(x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素坐標位置；f (x， y)為待濾波像素的灰度值，f (x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值；o工為預設空間域歸一化尺度因子，o 2為預設灰度域歸一化尺度因子；雙邊濾波模塊按照如下公式所表示的操作過程對當前待濾波像素進行雙邊濾波H W,, 、 H 乂=-W _ ，乂 "力=--，—H _y=-W其中，&(x，y)為待濾波像素點進行雙邊濾波后作為低頻分量的灰度值，f(x+i，y+j)為待濾波像素空間鄰域內在水平和豎直方向分別偏移i和j的像素灰度值，H空間鄰域的半高、W為空間鄰域的半寬。
全文摘要
本發明公開了一種圖像增強方法和裝置以及圖像低頻分量計算方法和裝置。本發明在計算每個待濾波像素時，依據該待濾波像素與其空間鄰域內各像素的位置和灰度值相關性，來計算空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子，從而能夠依據空間鄰域內各像素的位置和灰度值自適應調節得到不同的雙邊濾波算子，此后，再依據當前待濾波像素的空間鄰域內各像素的位置和灰度值，計算空間鄰域內各像素所分別對應的雙邊濾波算子，即可使輸入圖像中待濾波像素得到的低頻分量盡可能多地考慮了位置和灰度值均最接近的像素，并在一定程度上避免高頻噪聲的出現以及邊緣信息的丟失，進而能夠提高增強后的圖像質量。
文檔編號G06T5/00GK101706954SQ20091023767
公開日2010年5月12日 申請日期2009年11月13日 優先權日2009年11月13日
發明者盧曉鵬 申請人:北京中星微電子有限公司