[发明专利]一种梯度相关性检测的图像自适应锐化方法和存储介质

权利要求书

1.一种梯度相关性检测的图像自适应锐化方法，其特征在于，所述方法包括：

接收原始图像，当判定所述原始图像为非YUV格式图像时，将所述原始图像转换为YUV图像，所述YUV图像包括Y分量图像和UV分量图像；

对Y分量图像进行第一滤波处理，得到第一滤波图像，并采用梯度算子对第一滤波图像进行计算，得到第一梯度图像；对Y分量图像采用梯度算子进行计算，得到第二梯度图像；

根据第二梯度图像的梯度值确定Y分量图像上各个像素点对应的锐化系数，并对第一梯度图像和第二梯度图像通过以下公式进行相关性检测，确定相关性系数：

cr＝r(x，y）-r_mean(x，y)

其中，g₁(x,y)表示第一梯度图像上坐标为(x,y)的像素点的像素值，g₀(x,y)表示第二梯度图像与第一梯度图像上坐标为(x,y)的像素点位置相对应的像素点的像素值；r(x,y)表示第一梯度图像和第二梯度图像坐标为(x,y)的像素点的相关系数；r_mean(x,y)表示像素点(x,y)的邻域像素点的平均相关系数，r_out(x,y)值为0的时候表示二者不相关，值为1表示二者相关；所述邻域像素点为以像素点(x,y)为中心的NXN子块内、除了像素点(x,y)之外的其他像素点；cth表示比较阈值；

所述相关性系数用于确定需要进行锐化处理的像素点；

以及对Y分量图像各个像素点进行亮度检测，根据亮度检测结果确定Y分量图像各个像素点对应的区块类型，基于所述区块类型对Y分量图像上的各个像素点进行第二滤波处理，得到第二滤波图像；

根据第二滤波图像、锐化系数、相关性系数以及第一滤波图像的对应关系，对第二滤波图像上需要进行锐化处理的各个像素点进行锐化处理，得到锐化处理后的Y分量图像；

对UV分量图像进行第三滤波处理，将第三滤波处理后的UV分量图像和锐化处理后的Y分量图像合并为YUV输出图像，并将YUV输出图像转换为原始图像格式并输出。

2.如权利要求1所述的梯度相关性检测的图像自适应锐化方法，其特征在于，步骤“对Y分量图像各个像素点进行亮度检测，根据亮度检测结果确定Y分量图像各个像素点对应的区块类型，基于所述区块类型对Y分量图像上的各个像素点进行第二滤波处理，得到第二滤波图像”包括：

根据Y分量图像上当前像素点的亮度值大小，确定当前像素点对应的预设阈值，所述预设阈值包括第一预设差值、第二预设差值、相似像素点最大值和相似像素点最小值；

以当前像素点为中心，计算NXN子块内所有像素点的亮度均值，并计算当前像素点的亮度值与所述亮度均值的差值，得到亮度差值；

根据亮度差值与第一预设差值大小关系、以及统计的NXN子块内与当前像素点相似的像素点个数和相似像素点最大值、相似像素点最小值之间的对应关系，确定当前NXN子块对应的区块类型；所述与当前像素点相似的像素点为NXN子块内与当前像素点的亮度差值小于等于第二预设差值的像素点；

根据不同的区块类型确定不同的滤波系数，对各个NXN子块内的像素点进行第二滤波处理，得到第二滤波图像。

3.如权利要求2所述的梯度相关性检测的图像自适应锐化方法，其特征在于，所述区块类型包括第一区块、第二区块和第三区块；步骤“根据亮度差值与第一预设差值大小关系、以及统计的NXN子块内与当前像素点相似的像素点个数和相似像素点最大值、相似像素点最小值之间的对应关系，确定当前NXN子块对应的区块类型”包括：

当亮度差值小于第一预设差值，且统计的NXN子块内与当前像素点相似的像素点个数大于相似像素点最大值时，判定NXN子块的区块类型为第一区块；

当亮度差值不小于第一预设差值，且统计的NXN子块内与当前像素点相似的像素点个数小于相似像素点最小值时，判定NXN子块的区块类型为第二区块；

以及将既不属于第一区块也不属于第二区块的NXN子块的区块类型判定为第三区块。

4.如权利要求1所述的梯度相关性检测的图像自适应锐化方法，其特征在于，所述第一滤波处理、第二滤波处理或第三滤波处理包括：高斯核平滑滤波处理、均值滤波处理、中值滤波处理、最值滤波处理、小波滤波处理中的任意一种。