【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于图像数据处理，尤其涉及一种图像画质增强方法、电子设备和存储介质。
技术介绍
1、现有画质增强算法，多没有考虑到物体的本质，没有抓住图像的自身信息去处理图像，如没有考虑到图像干扰噪声的影响，直接采用常规的识别滤波器去识别，会梯度计算过程导致方向判断出错，方向识别不准确等问题，导致最后图像锐化的方向出现异常，在斜边、字体等图像处理中则易增强错误，导致出现错误横断线。
技术实现思路
1、本专利技术针对至少一个现有技术中的缺点，提供了一种图像画质增强方法。
2、为了解决上述技术问题，本专利技术通过下述技术方案得以解决：
3、一种图像画质增强方法，包括如下步骤：
4、计算图像的y分量的第一像素斜角，计算图像的y分量的不同方向上的梯度值，遍历第一像素斜角值，根据第一像素斜角值的范围选择当前像素的梯度值，输出像素各个方向的第一像素梯度；
5、对y分量求解边界加强的梯度映射参量，根据边界加强的梯度映射参量计算正、负增益；采用正、负增益对第一像素梯度做增益后求梯度差，将梯度差融合y分量得到边界梯度增强的第一输出图像；
6、根据当前点与周围点的大小对y分量做边界幅度加强的增益，融合第一输出图像输出边界幅度加强的第二输出图像；将第二输出图像与图像的u、v分量融合输出画质增强的图像。
7、一种优选方案是，所述对y分量求解边界加强的梯度映射参量，根据边界加强的梯度映射参量计算正、负增益的方法，还包括：
8、采用
9、一种优选方案是，所述根据当前点与周围点的大小对y分量做边界幅度加强的增益的方法，包括：
10、遍历y分量全图，以图像当前点向周围取框，计算当前框中的最大值、最小值和中间值；
11、若最大值、最小值和中间值相等，则不增益；
12、若当前点小于等于中间值，则做增益减小；
13、若当前点大于中间值，则做增益加强。
14、一种优选方案是，在求得第二输出图像之后，还包括步骤：
15、根据所述最大值、最小值和中间值和第一增益求解第二增益，根据第二增益计算第三输出图像；将第三输出图像与图像的u、v分量融合输出画质增强的图像。
16、一种优选方案是，所述计算图像的y分量的第一像素斜角的方法，包括：
17、将图像的y分量通过矩阵进行0°、90°、45°和135°方向的滤波，得到四组第一方向输出值；根据四组第一方向输出值计算像素倾斜角，得到第一像素斜角。
18、一种优选方案是，计算图像的y分量的不同方向上的梯度值的方法，包括：
19、将图像的y分量通过矩阵进行0°、22°、45°、67°、90°、112°、135°和157°方向的滤波，得到不同方向上的梯度值。
20、一种优选方案是，所述遍历第一像素斜角值，根据第一像素斜角值的范围选择当前像素的梯度值，输出像素各个方向的第一像素梯度的方法，包括：
21、比较当前点a的第一像素斜角值范围：
22、若-0.2≤a＜0.2，则当前点的值是0°方向的梯度值；
23、若0.2≤a＜0.589，则当前点的值是22°方向的梯度值；
24、若0.589≤a＜0.982，则当前点的值是45°方向的梯度值；
25、若0.982≤a＜1.374，则当前点的值是67°方向的梯度值；
26、若a≥1.374或a＜-1.374，则当前点的值是90°方向的梯度值；
27、若-1.374＜a≤-0.982，则当前点的值是112°方向的梯度值；
28、若-0.982＜a≤-0.589，则当前点的值是135°方向的梯度值；
29、若-0.589≤a≤-0.2，则当前点的值是157°方向的梯度值；
30、根据所有遍历点对应输出第一像素梯度。
31、本专利技术还提出一种图像画质增强系统，包括以下结构：
32、第一梯度增强单元，用于计算图像的y分量的第一像素斜角，计算图像的y分量的不同方向上的梯度值，遍历第一像素斜角值，根据第一像素斜角值的范围选择当前像素的梯度值，输出像素各个方向的第一像素梯度；
33、第二梯度增强单元，用于对y分量求解边界加强的梯度映射参量，根据边界加强的梯度映射参量计算正、负增益；采用正、负增益对第一像素梯度做增益后求梯度差，将梯度差融合y分量得到边界梯度增强的第一输出图像；
34、幅度增强单元，用于根据当前点与周围点的大小对y分量做边界幅度加强的增益，融合第一输出图像输出边界幅度加强的第二输出图像；
35、融合单元，用于将第二输出图像与图像的u、v分量融合输出画质增强的图像。
36、本专利技术还提出一种计算机存储介质，其存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器调用实现所述图像画质增强方法。
37、本专利技术还提出一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现所述图像画质增强方法。
38、有益效果：同时对边界梯度、边界幅度进行加强，让图像增强效果更加完善，本方法对于图像边界信息判断更加准确。
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1.一种图像画质增强方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的图像画质增强方法，其特征在于，所述对Y分量求解边界加强的梯度映射参量，根据边界加强的梯度映射参量计算正、负增益的方法，还包括：
3.根据权利要求1所述的图像画质增强方法，其特征在于，所述根据当前点与周围点的大小对Y分量做边界幅度加强的增益的方法，包括：
4.根据权利要求3所述的图像画质增强方法，其特征在于，在求得第二输出图像之后，还包括步骤：
5.根据权利要求1所述的图像画质增强方法，其特征在于，所述计算图像的Y分量的第一像素斜角的方法，包括：
6.根据权利要求5所述的图像画质增强方法，其特征在于，计算图像的Y分量的不同方向上的梯度值的方法，包括：
7.根据权利要求6所述的图像画质增强方法，其特征在于，所述遍历第一像素斜角值，根据第一像素斜角值的范围选择当前像素的梯度值，输出像素各个方向的第一像素梯度的方法，包括：
8.一种图像画质增强系统，其特征在于，包括以下结构：
9.一种计算机存储介质，其特征在于，其存
10.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机指令，其中，所述一条或多条计算机指令被所述处理器执行以实现如权利要求1-6中任一项所述的图像画质增强方法。
...【技术特征摘要】
1.一种图像画质增强方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的图像画质增强方法，其特征在于，所述对y分量求解边界加强的梯度映射参量，根据边界加强的梯度映射参量计算正、负增益的方法，还包括：
3.根据权利要求1所述的图像画质增强方法，其特征在于，所述根据当前点与周围点的大小对y分量做边界幅度加强的增益的方法，包括：
4.根据权利要求3所述的图像画质增强方法，其特征在于，在求得第二输出图像之后，还包括步骤：
5.根据权利要求1所述的图像画质增强方法，其特征在于，所述计算图像的y分量的第一像素斜角的方法，包括：
6.根据权利要求5所述的图像画质增强方法，其特征在于，计...
【专利技术属性】
技术研发人员：罗晶宜，肖文勇，
申请(专利权)人：浙江芯劢微电子股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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