基于查表法的自适应视频锐化方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种基于查表法的自适应视频锐化方法、装置、设备及存储介质，方法包括：提取待锐化视频帧图像中的Y分量；计算图像的梯度和梯度中间值；基于查表法初始化，根据梯度图像的像素值和梯度中间值进行查表法的检索得到对应的锐化权重；采用高斯模糊得到平滑后的图像；根据Y分量图像和平滑后的图像计算得到高频信息图像；根据高频信息图像和锐化权重计算得到锐化掩膜并输出锐化掩膜后的图像；将锐化掩膜后的图像和平滑后的图像合并，将输出锐化后的Y分量图像与UV分量合并。利用查表法解决了自适应锐化计算量大的问题，实现了对图像高频信息的自适应锐化调整，在使画面清晰的情况下降低了噪声的产生，可应用于实时视频处理。处理。处理。

【技术实现步骤摘要】
基于查表法的自适应视频锐化方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种基于查表法的自适应视频锐化方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]图像锐化(image sharpening)是补偿图像的轮廓，增强图像的边缘及灰度跳变的部分，使图像变得清晰，分为空间域处理和频域处理两类。图像锐化是为了突出图像上地物的边缘、轮廓，或某些线性目标要素的特征。这种滤波方法提高了地物边缘与周围像元之间的反差，因此也被称为边缘增强。
[0003]在计算机算法处理中，图像锐化，是使图像边缘更清晰的一种图像处理方法，细节增强(detail enhancement)包含了图像锐化，常用的做法是提取图像的高频分量，将其叠加到原图上。图像高频分量的提取有两种做法，一种是用高通滤波器，得到高频分量，另一种是通过低通滤波，用原图减低频得以高频。
[0004]目前自适应锐化算法主要针对图像进行处理，且由于算法计算量大等原因，导致处理速度慢，在视频处理使用中无法实现实时转出。以梯度计算为基础的自适应锐化算法，需要构建核心函数对每个像素点的锐化权重进行计算，计算量大，且主要进行的是图像处理，没有针对视频的实时转码进行研究和处理。
[0005]鉴于此，有必要提出一种自适应视频锐化方法，在较大提升图像清晰度的同时抑制噪声的产生，在视频画质增强方面具有更好的效果。

技术实现思路

[0006]本专利技术的目的是提供一种基于查表法的自适应视频锐化方法、装置、设备及存储介质。r/>[0007]本专利技术提供了一种基于查表法的自适应视频锐化方法，包括：
[0008]将视频输入并解码输出待锐化视频帧图像；
[0009]提取所述待锐化视频帧图像中的Y分量，输出Y分量图像；
[0010]计算所述Y分量图像的梯度，输出梯度图像并计算出梯度中间值；
[0011]基于查表法初始化，根据所述梯度图像的像素值和所述梯度中间值进行查表法的检索得到对应的第一锐化权重，对所述第一锐化权重进行对应像素点存储得到第二锐化权重；
[0012]对所述Y分量图像采用高斯模糊得到平滑后的图像；
[0013]根据所述Y分量图像和所述平滑后的图像计算得到高频信息图像；
[0014]根据所述高频信息图像和所述第二锐化权重计算得到锐化掩膜并输出锐化掩膜后的图像；
[0015]将所述锐化掩膜后的图像和所述平滑后的图像合并，输出锐化后的Y分量图像，将所述锐化后的Y分量图像与UV分量合并，得到最终锐化结果图像，将所述最终锐化结果图像
进行编码，得到锐化后的视频。
[0016]优选地，所述基于查表法初始化，根据所述梯度图像的像素值和所述梯度中间值进行查表法的检索得到对应的第一锐化权重，对所述第一锐化权重进行对应像素点存储得到第二锐化权重包括：
[0017]锐化权重的计算公式如下：
[0018][0019]其中，输入值为梯度图像像素值v
i
和梯度图像中间值v
d
，输出值w
i
为锐化权重，
[0020]所述梯度中间值的计算公式如下：
[0021][0022]其中，v
min
为梯度极小值，v
max
为梯度极大值。
[0023]优选地，计算不同所述待锐化视频帧图像在不同梯度下的锐化权重来实现图像/视频的自适应锐化。
[0024]优选地，所述基于查表法初始化，根据所述梯度图像的像素值和所述梯度中间值进行查表法的检索得到对应的第一锐化权重，对所述第一锐化权重进行对应像素点存储得到第二锐化权重包括：
[0025]查表法的构建包括：将所述梯度图像的像素值和所述梯度中间值作为输入值通过锐化权重公式进行计算，输出值为计算得出的相应值，即所述梯度中间值，并将所述输出值进行存储。
[0026]优选地，所述计算所述Y分量图像的梯度，输出梯度图像并计算出梯度中间值包括：
[0027]采用sobel算子对所述Y分量图像进行梯度的计算，得到梯度图像；
[0028]对所述梯度图像进行平滑处理，去除图像中的强噪声点；
[0029]通过极大极小值平均法，计算所述梯度图像的梯度中间值得到梯度中间值。
[0030]优选地，所述根据所述Y分量图像和所述平滑后的图像计算得到高频信息图像包括：计算公式为：高频信息图像＝所述Y分量图像
‑
平滑后的图像。
[0031]优选地，所述根据锐化掩膜后的图像和所述第二锐化权重计算得到锐化掩膜并输出锐化掩膜后的图像包括：
[0032]计算公式为：锐化掩膜后的图像＝锐化掩膜后的图像*所述第二锐化权重。
[0033]本专利技术还提供了一种基于查表法的自适应视频锐化系统，包括：
[0034]视频输入模块，用于将视频输入并解码输出待锐化视频帧图像；
[0035]分量图像获取模块，用于提取所述待锐化视频帧图像中的Y分量，输出Y分量图像；
[0036]图像梯度计算模块，用于计算所述Y分量图像的梯度，输出梯度图像并计算出梯度中间值；
[0037]查表法初始化模块，用于基于查表法初始化，根据所述梯度图像的像素值和所述梯度中间值进行查表法的检索得到对应的第一锐化权重，对所述第一锐化权重进行对应像素点存储得到第二锐化权重；
[0038]平滑图像生成模块，用于对所述Y分量图像采用高斯模糊得到平滑后的图像；
[0039]高频信息图像获取模块，用于根据所述Y分量图像和所述平滑后的图像计算得到高频信息图像；
[0040]锐化掩膜生成模块，用于根据所述高频信息图像和所述第二锐化权重计算得到锐化掩膜并输出锐化掩膜后的图像；
[0041]锐化结果输出模块，用于将所述锐化掩膜后的图像和所述平滑后的图像合并，输出锐化后的Y分量图像，将所述锐化后的Y分量图像与UV分量合并，得到最终锐化结果图像，将所述最终锐化结果图像进行编码，得到锐化后的视频。
[0042]本专利技术还提供了一种基于查表法的自适应视频锐化设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机可读指令，所述处理器执行计算机可读指令时，实现如本专利技术一实施例中的基于查表法的自适应视频锐化方法。
[0043]本专利技术还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被一个或多个处理器执行时，实现如本专利技术一实施例中的基于查表法的自适应视频锐化方法。
[0044]针对现有技术，本专利技术具有如下的有益效果：
[0045]基于查表法的自适应锐化方法，实现了对图像高频信息的自适应锐化调整，在使画面清晰的情况下降低了噪声的产生，并且处理速度快，可应用于实时视频处理的优势；
[0046]利用查表法解决了自适应锐化计算量大的问题，可用于视频的实时转码处理。
附图说明
[0047]图1为本专利技术实施例中所述的本专利技术提所述基于查表法的自适应视本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于查表法的自适应视频锐化方法，其特征在于，包括：将视频输入并解码输出待锐化视频帧图像；提取所述待锐化视频帧图像中的Y分量，输出Y分量图像；计算所述Y分量图像的梯度，输出梯度图像并计算出梯度中间值；基于查表法初始化，根据所述梯度图像的像素值和所述梯度中间值进行查表法的检索得到对应的第一锐化权重，对所述第一锐化权重进行对应像素点存储得到第二锐化权重；对所述Y分量图像采用高斯模糊得到平滑后的图像；根据所述Y分量图像和所述平滑后的图像计算得到高频信息图像；根据所述高频信息图像和所述第二锐化权重计算得到锐化掩膜并输出锐化掩膜后的图像；将所述锐化掩膜后的图像和所述平滑后的图像合并，输出锐化后的Y分量图像，将所述锐化后的Y分量图像与UV分量合并，得到最终锐化结果图像，将所述最终锐化结果图像进行编码，得到锐化后的视频。2.如权利要求1所述的一种基于查表法的自适应视频锐化方法，其特征在于，所述基于查表法初始化，根据所述梯度图像的像素值和所述梯度中间值进行查表法的检索得到对应的第一锐化权重，对所述第一锐化权重进行对应像素点存储得到第二锐化权重包括：锐化权重的计算公式如下：其中，输入值为梯度图像像素值v
i
和梯度图像中间值v
d
，输出值w
i
为锐化权重，所述梯度中间值的计算公式如下：其中，v
min
为梯度极小值，v
max
为梯度极大值。3.如权利要求1所述的一种基于查表法的自适应视频锐化方法，其特征在于，计算不同所述待锐化视频帧图像在不同梯度下的锐化权重来实现图像/视频的自适应锐化。4.如权利要求1所述的一种基于查表法的自适应视频锐化方法，其特征在于，所述基于查表法初始化，根据所述梯度图像的像素值和所述梯度中间值进行查表法的检索得到对应的第一锐化权重，对所述第一锐化权重进行对应像素点存储得到第二锐化权重包括：查表法的构建包括：将所述梯度图像的像素值和所述梯度中间值作为输入值通过锐化权重公式进行计算，输出值为计算得出的相应值，即所述梯度中间值，并将所述输出值进行存储。5.如权利要求1所述的一种基于查表法的自适应视频锐化方法，其特征在于，所述计算所述Y分量图像的梯度，输出梯度图像并计算出梯度中间值包括...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐杰，秦晨阳，李庆瑜，戴立言，
申请(专利权)人：上海网达软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：