(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210798336.1 (22)申请日 2022.07.06 (71)申请人 南京傲速致力 信息技术有限公司 地址 210019 江苏省南京市 建邺区江东中 路110号1706室 (72)发明人 张赛　 (74)专利代理 机构 北京和信华成知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11390 专利代理师 张菊萍 (51)Int.Cl. G06T 5/00(2006.01) G06V 10/74(2022.01) G06V 10/764(2022.01) G06V 10/82(2022.01) (54)发明名称 一种图像 锐化及色 彩增强处 理方法 (57)摘要 本发明公开了一种图像锐化及色彩增强处 理方法， 步骤为， 识别原始图像， 对图像进行灰度 处理， 并将图像分块； 将原始图像进行放缩与像 素归一化处理； 使用深度残缺网络对图像进行静 态特征提取； 神经网络根据图像噪声的分布情况 得到特征向量； 将噪声图像和特征向量作为分类 特征， 对噪声进行分类， 并用不同去噪模型对噪 声进行处理； 进行边缘细节增强， 对噪声为主的 弱细节区维持现有状态， 强细 节区得到大限度增 强， 中等细节区得到适当增强。 本发明通过自适 应的模糊控制， 实现边缘增强， 同时避免噪声的 放大， 且通过自我学习的神经网络， 达到了系统 对图像能够根据数据， 判别图像的锐化程度并进 行锐化处 理和色彩增强处 理。 权利要求书3页 说明书7页 附图3页 CN 115170421 A 2022.10.11 CN 115170421 A 1.一种图像锐化及色彩增强处 理方法， 其特 征在于， 包括以下步骤： 步骤S1、 识别原 始图像， 对图像进行 灰度处理， 并将图像分块； 步骤S2、 将原 始图像进行放缩与像素归一 化处理； 步骤S3、 使用深度残缺网络对图像进行静态特 征提取； 步骤S4、 神经网络根据图像噪声的分布情况 得到特征向量； 步骤S5、 将噪声图像和特征向量作为分类特征， 对噪声进行分类， 并用不同去噪模型对 噪声进行处理； 步骤S6、 进行边缘细节增强， 对噪声为主的弱细节区维持现有状态， 强细节区得到大限 度增强， 中等细节区得到适当增强； 步骤S7、 对图像进行像素点分割； 步骤S8、 进行相似度计算； 步骤S9、 进行切线拟合； 步骤S10、 进行图像锐化； 步骤S11、 图像梯度优化， 得到目标图像。 2.根据权利要求1所述的一种图像锐化及色彩增强处理方法， 其特征在于， 还包括， 在 原始图像上施加 不同噪声， 进行噪声识别， 识别结果由系统判别， 识别正确， 则进行其他噪 声识别， 识别错误， 则重新细化识别， 并将错误识别过程记录在系统内， 不断优化噪声识别 准确率。 3.根据权利要求1所述的一种图像锐化及 色彩增强处理方法， 其特征在于， 所述步骤S6 具体算法如下： 式中： Fx， y为原始图像， Zx， y为增强后图像， λ为增强因子， λ大小控制增强的强度， G为平 滑算子， G 分区域后有选择地利用； 将图像高频成分 分为 fhp＝fh( λmax)+fm[ λ( μx， y)]+f1 λ( μx， y)≤ λmax 其中f1为弱细节区高频成分， 即 图像平坦区域 的高频成分， 多由噪声引起； fm为中等细 节区高频成分； fh为强细节区高频成分， fm和fh主要是图像边缘区域所包含的高频成分； λmax 为全局最高增强系数， μx， y定义为像素(x， y)的细节成分对强细节区的隶属度， μx， y越大， 说 明该像素属于强细节区的概 率越大， λ( μx， y)越大， 增强的力度也越大； 锐化算法为： 4.根据权利要求1所述的一种图像锐化及 色彩增强处理方法， 其特征在于， 所述步骤S8 具体方法如下：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 115170421 A 2设图像上任意两点P、 Q的RGB分别为(x1， y1， z1)和(x2， y2， z2)， 则其绝对相似度A按下式 计算： A＝|x1‑x2|+|y1‑y2|+|z1‑z2| 由每一通道的取值范围为[0,25 5]， 得 0≤x1， y1， z1≤255 0≤x2， y2， z2≤255 得Amax＝76 5； 则其相对相似度R按下式计算： 过图像上任意 点P的切线为r， r的拟合度F按下式计算： F＝最大相对相似度 ‑最小相对相似度＝Rmax ‑Rmin 以每个像素点为中心， 过该点以相等间隔向n个方向做切线， 每点的切线方向均为[0， π )之内的数， 在切线上 取若干个点， 计算 其相对相似度R和拟合度F， 求取拟合切线； 具体算法步骤如下： 步骤S81、 任取一像素点P； 步骤S82、 设： 过点P的切线方向i＝0， 最佳拟合率Rb＝0,最差拟合率Rw＝1， 最佳拟合角 度Ab＝0， F＝0， 最佳拟合度Fb＝1； 步骤S83、 取角度i 取切线上一样本点 Q， 计算Q点和P点的相对相似度R IF R＞Rb则Rb＝R IF R＜Rw则Rw ＝R； 取下一个样本点 Q， 直至没有下一个样本点； F＝Rb‑Rw， 保存F， 如果F＜Fb， 则Fb＝F， 步骤S84、 重复步骤S83， 直至i≥π， 得到所有像素点的拟合度F以及拟合度为Fb的拟合 切线。 5.根据权利要求1所述的一种 图像锐化及色彩增强处理方法， 其特征在于， 所述步骤 S10具体方法如下： 步骤S101、 输入原图像； 步骤S102、 每线程处 理若干像素点； 步骤S103、 参考切线向量场计算， 得到目标像素点向量场； 步骤S104、 判断目标点取色偏移方向及大小； 步骤S105、 得到目标点取色， 生成目标图。 6.根据权利要求4所述的一种图像锐化及 色彩增强处理方法， 其特征在于， 具体算法如 下： (1)首先用原图像像素点P邻近的s条切线通过线性插值求出目标点的切线方向以及拟 合切线；权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 115170421 A 3