[发明专利]动态视频图像清晰度强化方法及装置

说明书

本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种动态视频图像清晰度强化方法及装置。所述方法包括步骤：获取当前像素的YUV数据，对所述当前像素的YUV数据进行归一化处理；计算归一化后的Y分量的邻域模糊数据和图像纹理数据；使用Y分量的所述邻域模糊数据和所述图像纹理数据进行锐化增强，对锐化增强后的Y分量调整整体对比度；使用调整后的Y分量与当前像素的UV分量计算当前像素的RGB数据，输出所述当前像素的RGB数据。本发明的技术方案通过快速提高图像中不同事物的色差，实现了高效的清晰度强化，可满足动态视频图像的连续处理需求。

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种动态视频图像清晰度强化方法及装置。

背景技术

摄影摄像设备可帮助人们记录影像以便在任意时间地点进行查看，但受限于设备和拍摄人的能力，很多影像资料所呈现的画面质量并不理想，很难满足用户需求。在重新拍摄的时间和人力物力成本较高的情况下，通常会选择采用一定的技术手段来增强图像的清晰度。

传统的清晰度增强算法往往针对特定的行业或工作环境，比如计算机中的模式识别、医学X光成像、气象成像等，这些只需对个别的静态图像进行处理，处理的实时性要求不高但处理量通常较大，无法满足连续处理动态图像的效率和性能需求。此外，现有技术中的图像增强方法往往只针对某一特定要求进行片面强化，如增强亮度、增强对比度、增强色度等，其强化幅度虽然较大，但算法一般比较单一，如果要同时对图像的多种参数进行强化则需分别运行多种算法，计算量过大而实时性较差。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的是提供一种动态视频图像清晰度强化方法及装置，以高效快捷实时地对连续的动态视频图像进行清晰度强化。

根据本发明的一个方面，提供了一种动态视频图像清晰度强化方法，包括步骤：

获取当前像素的YUV数据，对所述当前像素的YUV数据进行归一化处理；

计算归一化后的Y分量的邻域模糊数据和图像纹理数据；

使用Y分量的所述邻域模糊数据和所述图像纹理数据进行锐化增强，对锐化增强后的Y分量调整整体对比度；

使用调整后的Y分量与当前像素的UV分量计算当前像素的RGB数据，输出所述当前像素的RGB数据。

优选地，计算所述邻域模糊数据包括：

以所述当前像素为中心点选取邻近的N×N个像素，构建N×N的模糊矩阵和Y分量矩阵，其中N为大于1的奇数；

将所述模糊矩阵和所述Y分量矩阵进行运算得出所述邻域模糊数据。

优选地，所述方法中：

所述模糊矩阵中各元素取值为各像素距所述当前像素的距离，所述Y分量矩阵中各元素取值为各像素的Y分量。

优选地，计算所述图像纹理数据包括：

构建3×3的梯度算子矩阵；

以当前像素为中心点选取邻近的3×3个像素，构建3×3的Y分量矩阵；

将3×3的Y分量矩阵与所述梯度算子矩阵进行运算得出所述图像纹理数据。

优选地，所述进行锐化增强包括：

使用加强因子控制所述图像纹理数据对所述邻域模糊数据进行修正。

在本发明的另一方面，还同时提供了一种动态视频图像清晰度强化装置，包括：

归一化模块，用于获取当前像素的YUV数据，对所述当前像素的YUV数据进行归一化处理；

数据处理模块，用于计算归一化后的Y分量的邻域模糊数据和图像纹理数据；