[发明专利]自适应影像边缘修复装置及其方法有效
申请号: | 201310166953.0 | 申请日: | 2013-05-08 |
公开(公告)号: | CN104144281B | 公开(公告)日: | 2017-06-09 |
发明(设计)人: | 杨志弘;廖育昇;许立佑 | 申请(专利权)人: | 财团法人车辆研究测试中心 |
主分类号: | H04N5/21 | 分类号: | H04N5/21 |
代理公司: | 北京科龙寰宇知识产权代理有限责任公司11139 | 代理人: | 孙皓晨,李涵 |
地址: | 中国台*** | 国省代码: | 台湾;71 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 自适应 影像 边缘 修复 装置 及其 方法 | ||
技术领域
本发明是有关一种修复影像的技术,特别是指一种能改善边缘模糊现象以及边缘锯齿现象的自适应影像边缘修复装置及其方法。
背景技术
在影像监测时常需要观测远方影像,因而需要放大影像以监测远方影像,但影像在低解析度时欲得到较高解析度影像时,普遍采用的是多项式内插来得到放大的影像,但放大后的影像却会产生模糊现象或锯齿现象等常见的失真状况。其中造成模糊的主因在于进行内插时,效果会如同低通滤波器将影像高频部分滤除,因而造成影像模糊的结果,另外放大后影像边缘部分会因内插时产生错位而产生不规则排列,进而产生边缘锯齿的现象,亦即影像中边缘位置会产生模糊以及锯齿现象。
故为了改善此一现象,现有数字照片解决此现象通常有两种方法,一种是提高至人类双眼无法分办的解析度,但无疑会增加成本,另一种则是以双线性内插法配合模糊化滤波器,但由于计算过程较为复杂,因此会耗费许久时间。
另外解决边缘锯齿的现象方法还可利用低通滤波(Low-Pass filter)、错误修正锐利边缘(Error-amended Sharp Edge)、线性最小均方误差(Linear Minimum Mean Square-error Estimation)、边缘导向的快速内插法(Fast Edge-oriented Interpolation)或灰色多项式内插法(Grey Polynomial Interpolation)等方法。但使用低通滤波却容易造成整体影像失真;使用错误修正锐利边缘或线性最小均方误差的话计算量则又都过于庞大,可能导致计算时间较长;若使用边缘导向的快速内插法或灰色多项式内插法,则需要多次尝试门槛值才有办法执行,因此也相当耗费工时。
有鉴于此,本发明遂针对上述现有技术的缺失,提出一种自适应影像边缘修复方法,以有效克服上述的问题。
发明内容
本发明的主要目的在提供一种自适应影像边缘修复装置及其方法,其是在图像放大时可修补边缘模糊现象,并强化图像边缘改善影像边缘模糊现象及锯齿现象。
本发明的另一目的在提供一种自适应影像边缘修复装置及其方法,其是计算量小,速度快,且可用在各尺寸的影像。
本发明的再一目的在提供一种自适应影像边缘修复装置及其方法,其是使用情境及诉求广泛,举凡低解析度或边缘失真的影像皆可应用。
为达上述的目的,本发明提供一种自适应影像边缘修复方法,其是输入一原始影像;并锐化原始影像,以将原始影像转换为一锐化边缘影像;将原始影像与锐化边缘影像相加,以合成一强化影像;撷取强化影像的边缘,以取得一微分边缘影像;以及判断微分边缘影像的偏差方向,以选择性使用水平修复或垂直修复来修复微分边缘影像,以形成一修复影像。
其中,判断该微分边缘影像的偏差方向,若使用该水平修复则利用一水平修复方程式进行该水平修复,若使用该垂直修复则利用一垂直修复方程式该进行垂直修复。
其中,判断该微分边缘影像的偏差方向是利用一判断方程式判断,该判断方程式如下:
其中,C为微分边缘影像;E为合成强化影像;i、j为修复点坐标;K=0,1,-1则代表需修复方向。
其中,该水平修复方程式如下:
其中,E为合成强化影像;i、j为修复点坐标。
其中,该垂直修复方程式如下:
其中,E为合成强化影像;i、j为修复点坐标。
其中,锐化该原始影像是利用锐化滤波器取得该锐化边缘影像。
其中,该边缘取得是利用一边缘侦测器。
其中,输入该原始影像后是放大该原始影像。
另外,本发明亦提供一种自适应影像边缘修复装置,其是一取像单元供输入原始影像,一影像处理单元,以电性连接取像单元,影像处理单元包括有一锐化滤波器以将原始影像转换为一锐化边缘影像,并利用一与锐化滤波器电性连接的处理器将原始影像与锐化边缘影像相加,以合成一强化影像,影像处理单元并包括一边缘侦测器,电性连接处理器,以撷取强化影像的边缘,取得一微分边缘影像,处理器再根据微分边缘影像的偏差方向,以选择性使用水平修复或垂直修复来修复微分边缘影像,以形成一修复影像,最后修复影像并由一与影像处理单元的影像输出单元显示输出。
其中,该取像单元为摄影机。
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