专利名称：消除假轮廓的图像处理方法及装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像及视频处理技术，尤其涉及一种通过改变颜色值的空间分布来消除“假轮廓”的图像处理方法及装置。
背景技术：
数字图像可表达为不同的位深(bit depth)，比如8bit/pixel (bpp)用于大部分消费电子的应用，而10bit/piXel(bpp)用于专业的应用。更高的位深可以表达更多的颜色，因此有更高的图像质量。然而，为了减少位深，数字图像中的颜色经常要被重新量化，例如，IObpp图像要以Sbpp显示。减少位深导致更少数量的颜色。更少数量的颜色，有时候就不能表达颜色连续改变的区域，而人类的视觉系统是可以感知这种连续性的。这些区域就断裂成为一段一段的，每段之间颜色是一样的，段与段之间有微小的颜色差异。这些段与段之间的边界，就形成了所谓的“假轮廓”(false contour, contour artifacts, digital contour)。“假轮廓”的产生，现举例说明8bpp代表每个像素有8位(bit)的位深，则每个
像素显示出来为0、1、2...... 255，可能为256个显示数值的任意一个。如果数字图像中
减少位深来表示同样的图，比如采用4bpp，则每个像素为0、1、2......15的显示数值的任
意一个。这样，8bpp中的显示数值W......15]在4bpp中代表为OJbpp中的显示数值在4bpp中代表为1。例如在m^pp环境下，某个像素值为0，跟它相邻的为31，
但是在4bpp环境下，这两个像素值便对应为0和1，虽然他们在4bpp环境下是接近的，原则上其代表的颜色应该是连续改变的，但是因为其在8bpp环境下相差较远，所以显示出来却是有一条“假轮廓”(参见图1)。现有技术中，对“假轮廓”的消除方式主要通过在图像上加入抖动(dither)或噪声(参见图幻、或者通过平滑(低通)滤波(参见图幻来实现。然而，在图像上加入抖动(dither)或噪声的方式易增加不必要的噪声，降低了信噪比；平滑(低通)滤波的方式只适用于输出的位深大于输入的位深，平滑滤波产生的中间颜色才能被表达；而且平滑(低通)滤波会模糊图像，丢失高频的图像细节。有鉴于此，非常有必要提供一种新的消除假轮廓的图像处理方法。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明的目的在于提供一种消除假轮廓的图像处理方法， 通过改变颜色值的空间分布，利用人眼的视觉平均特性来产生出新的颜色值以消除图像中的假轮廓。相应所述方法，本发明的另一目的在于提供一种消除假轮廓的图像处理装置。为实现上述发明目的之一，本发明提供的一种消除假轮廓的图像处理方法，包括如下步骤检测出属于假轮廓的各个对应一定像素值的假轮廓像素点；
通过改变像素值的空间分布以消除假轮廓。作为本发明的进一步改进，所述假轮廓像素点的检测具体包括以下步骤设定一可配置的判断阈值；计算待检测像素点的各个梯度值；求各个梯度值对应的绝对值，比较得出最大绝对值；判断所述最大绝对值是否小于所述判断阈值，若是，则所述待检测像素点为假轮廓像素点；若否，则所述待检测像素点为非假轮廓像素点；作为本发明的进一步改进，所述梯度值包括垂直梯度、水平梯度、左对角梯度和右对角梯度。作为本发明的进一步改进，该方法需要确定一包括所述假轮廓像素点的邻域，所述领域被假轮廓分为具有第一颜色值的第一区域和具有第二颜色值的第二区域，所述第一颜色值和第二颜色值之间的差值Mep为一可配置的值，所述“通过改变像素值的空间分布以消除假轮廓”的步骤具体包括如下步骤分别取k = 0、+Step, -St印，计算周围点像素值等于当前点像素值的像素点个数 p(k)；分别取k = 0、+Step, -St印，根据公式P；计算不同取值对应的概
k=0,+step,—step
率值；随机从区间
之间取得随机数r ；根据所取得的随机数r与所述概率值的比较，确定将要输出的输出像素值。作为本发明的进一步改进，所述“根据所取得的随机数r与所述概率值的比较，确定将要输出的输出像素”的步骤具体为^r <p' (0)，则输出像素值为输入像素值；若ρ’ (0) ^r <p' (+ 印)，则输出像素值为输入像素值与乂印的和；若为其他情况，则输出像素值为输入像素值与乂印的差。为实现上述发明目的之一，本发明提供的一种消除假轮廓的图像处理装置，所述装置包括假轮廓检测单元、用于检测出属于假轮廓的各个对应一定像素值的假轮廓像素占.
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假轮廓消除单元、用于通过改变像素值的空间分布以消除假轮廓。作为本发明的进一步改进，所述假轮廓检测单元具体用于设定一可配置的判断阈值；计算待检测像素点的各个梯度值；求各个梯度值对应的绝对值，比较得出最大绝对值；判断所述最大绝对值是否小于所述判断阈值，若是，则所述待检测像素点为假轮廓像素点；若否，则所述待检测像素点为非假轮廓像素点；作为本发明的进一步改进，所述梯度值包括垂直梯度、水平梯度、左对角梯度和右对角梯度。作为本发明的进一步改进，该装置需要确定一包括所述假轮廓像素点的邻域，所
5述领域被假轮廓分为具有第一颜色值的第一区域和具有第二颜色值的第二区域，所述第一颜色值和第二颜色值之间的差值Mep为一可配置的值，所述假轮廓消除单元具体包括以下单元概率计算单元、用于分别取k = 0、+St印、-St印，计算周围点像素值等于当前点像素值的像素点个数P (k)；比例计算单元、用于分别取k = 0/Ypik)根据公式计
k^fp^tep +^tep .-Step,
算不同取值对应的概率值；输出单元、用于随机从区间W，l]之间取得随机数r，根据所取得的随机数r与所述概率值的比较，确定将要输出的输出像素值。作为本发明的进一步改进，所述输出单元具体用于^r <p' (O)，则输出像素值为输入像素值；若p’ (O) ^r <p' (+ 印)，则输出像素值为输入像素值与乂印的和；若为其他情况，则输出像素值为输入像素值与乂印的差。与现有技术相比，本发明的有益效果是本发明通过改变颜色值的空间分布，利用人眼的视觉平均特性来产生出“新的颜色值”以消除图像中的假轮廓，在消除假轮廓的同时不会损失图像的细节，也不会增加额外的噪声，并且不需要增加位深，进而大大节省了硬件资源。
图1是现有技术中假轮廓的产生示意图。图2是现有技术中通过在图像上加入抖动或噪声消除假轮廓方式的示意图。图3是现有技术中通过平滑(低通)滤波消除假轮廓方式的示意图。图4是本发明一实施方式中消除假轮廓的图像处理方法的流程图。图5是本发明一实施方式中假轮廓所在领域的示意图。图6是本发明一实施方式中像素垂直梯度示意图。图7是本发明一实施方式中像素水平梯度示意图。图8是本发明一实施方式中家轮廓消除前的图像状态示意图。图9是本发明一实施方式中家轮廓消除后的图像状态示意图。图10是本发明一实施方式中消除假轮廓的图像处理装置的模块示意图。
具体实施例方式以下将结合附图所示的
具体实施方式
对本发明进行详细描述。但这些实施方式并不限制本发明，本领域的普通技术人员根据这些实施方式所做出的结构、方法、或功能上的变换均包含在本发明的保护范围内。参见图4，本发明的一
具体实施方式
中，所示的消除假轮廓的图像处理方法包括检查假轮廓和消除假轮廓两个步骤，具体而言该方法包括以下步骤Si、检测出属于假轮廓的各个对应一定像素值的假轮廓像素点；
对于是假轮廓的每一个像素点，我们应用基于其周围邻域的颜色分布来产生抖动，来消除这种假轮廓，所以在消除假轮廓之前必须通过检测得出假轮廓所在的位置，如此，在本发明中，只是在有假轮廓的区域才会去做消除假轮廓的处理，在其他区域不起作用。如图5所示，本发明首先需要确定一包括所述假轮廓像素点的邻域，所述领域被假轮廓分为具有第一颜色值的第一区域和具有第二颜色值的第二区域，假设R(x，y)是像素点(χ，y)的邻域，假轮廓把这个邻域分为2部分一部分为具有第一颜色值c的第一区域，另一部分为具有第二颜色值c+st印的第二区域，(st印是一个可配置的值，比如1，2 等)，在这个邻域R(x，y)中，出现颜色值为c的概率是P，而出现颜色值为c+step的概率是 1-P。为了消除或减少假轮廓，颜色值应该从上到下逐渐地从c变化到c+step，而不是突然地从c变化到c+step。然而，我们没有介于c和c+step之间的任何中间值。但是，人眼有平均某个周围邻域的视觉特性，利用人眼视觉的平均特性，可以产生出介于c和c+step之间中间值的效果，通过改变c和c+step这两个颜色值的空间分布，利用人眼的视觉平均特性来产生出介于c和c+step之间的中间值的效果。于是，继续参见图4，在本实施方式中，步骤Sl具体包括如下步骤来实现假轮廓的检测S11、设定一可配置的判断阈值；S12、计算待检测像素点的各个梯度值；其中，梯度值是指垂直梯度、水平梯度、左对角梯度和右对角梯度。例如，如图6和图7所示，垂直梯度梯度值和水平梯度梯度值X = a-d+b-e+c-f,其中a、b、C、d、e、f分别为与该像素点(x，y)的相邻的6个像素点的X方向的值。S13、求各个梯度值对应的绝对值，比较得出最大绝对值；S14、判断所述最大绝对值是否小于所述判断阈值，若是，则所述待检测像素点为假轮廓像素点(步骤SK)；若否，则所述待检测像素点为非假轮廓像素点(步骤S16)。用公式表示即为,其中χ, y是像素点(x, y)的横坐标和纵坐标，R(x, y)表示像素点(x, y)的领域，V表示梯度，abs表示求绝对值，Th是梯度的绝对值的阈值，为一可配置参数。S2、通过改变像素值的空间分布以消除假轮廓。在本实施方式中，假轮廓的消除的方法是在假轮廓上产生一些新的像素值(例如前例中，在假轮廓上增加一些2、5、7、10等等的像素值，使其平滑过渡)。 所述步骤S2具体包括如下步骤S21、分别取k = 0、+St印、-St印，计算周围点像素值等于当前点P^= 8 Υ,δ(Ι(χ,γΙΙ(χ,γ) + ^
(x,y)GR(x,y)\abs(V(x,y))<Th)像素值的像素点个数ρ (k)；用计算公式表示为
\ifa-b其中，取 k = 0、+step、_step，5(a,^) = j其中I表示输入图像，
权利要求
1.一种消除假轮廓的图像处理方法，其特征在于，其包括如下步骤 检测出属于假轮廓的各个对应一定像素值的假轮廓像素点；通过改变像素值的空间分布以消除假轮廓。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述假轮廓像素点的检测具体包括以下步骤设定一可配置的判断阈值；计算待检测像素点的各个梯度值；求各个梯度值对应的绝对值，比较得出最大绝对值；判断所述最大绝对值是否小于所述判断阈值，若是，则所述待检测像素点为假轮廓像素点；若否，则所述待检测像素点为非假轮廓像素点。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述梯度值包括垂直梯度、水平梯度、左对角梯度和右对角梯度。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，该方法需要确定一包括所述假轮廓像素点的邻域，所述领域被假轮廓分为具有第一颜色值的第一区域和具有第二颜色值的第二区域，所述第一颜色值和第二颜色值之间的差值Mep为一可配置的值，所述“通过改变像素值的空间分布以消除假轮廓”的步骤具体包括如下步骤分别取k = 0、+Step, -St印，计算周围点像素值等于当前点像素值的像素点个数 p(k)；分别取k = 0、+Step, -St印，根据公式
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述“根据所取得的随机数r与所述概率值的比较，确定将要输出的输出像素”的步骤具体为Sr<p’(0)，则输出像素值为输入像素值；若P’ (0) ^r <p' (+ 印)，则输出像素值为输入像素值与乂印的和； 若为其他情况，则输出像素值为输入像素值与乂印的差。
6.一种消除假轮廓的图像处理装置，其特征在于，所述装置包括假轮廓检测单元、用于检测出属于假轮廓的各个对应一定像素值的假轮廓像素点； 假轮廓消除单元、用于通过改变像素值的空间分布以消除假轮廓。
7.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，所述假轮廓检测单元具体用于 设定一可配置的判断阈值；计算待检测像素点的各个梯度值； 求各个梯度值对应的绝对值，比较得出最大绝对值；判断所述最大绝对值是否小于所述判断阈值，若是，则所述待检测像素点为假轮廓像素点；若否，则所述待检测像素点为非假轮廓像素点。
8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述梯度值包括垂直梯度、水平梯度、左对角梯度和右对角梯度。
9.根据权利要求6所述的装置，其特征在于，该装置需要确定一包括所述假轮廓像素点的邻域，所述领域被假轮廓分为具有第一颜色值的第一区域和具有第二颜色值的第二区域，所述第一颜色值和第二颜色值之间的差值^ep为一可配置的值，所述假轮廓消除单元具体包括以下单元概率计算单元、用于分别取k = 0、+Step、-Step，计算周围点像素值等于当前点像素值的像素点个数P (k)；比例计算单元、用于分别取k = 0、+Step、-Step，根据公式
10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述输出单元具体用于 Sr<p’(0)，则输出像素值为输入像素值；若P’(0) < r < p’(+ 印)，则输出像素值为输入像素值与乂印的和； 若为其他情况，则输出像素值为输入像素值与乂印的差。
全文摘要
本发明提供一种消除假轮廓的图像处理方法，包括以下步骤检测出属于假轮廓的各个对应一定像素值的假轮廓像素点；通过改变像素值的空间分布以消除假轮廓。本发明通过改变颜色值的空间分布，利用人眼的视觉平均特性来产生出“新的颜色值”以消除图像中的假轮廓，在消除假轮廓的同时不会损失图像的细节，也不会增加额外的噪声，并且不需要增加位深，进而大大节省了硬件资源。
文档编号H04N5/14GK102413271SQ20111037148
公开日2012年4月11日 申请日期2011年11月21日 优先权日2011年11月21日
发明者沈操, 艾瑞克·威斯特 申请人:苏州希图视鼎微电子有限公司