專利名稱：提高圖像的清晰度的設(shè)備和方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種提高圖像的清晰度的設(shè)備和方法，更具體地說，涉及這 樣一種提高圖像的清晰度的設(shè)備和方法，所述設(shè)備和方法能夠防止由對比度 特性的惡化引起的顯示單元的清晰度的降低。
背景技術(shù)：
近來，隨著對新材料制成的顯示單元的開發(fā)，已經(jīng)同時開發(fā)了提高圖像 質(zhì)量的設(shè)備和軟件。對人通過視力識別圖像質(zhì)量的影響最大的是圖像的清晰 度。
已經(jīng)被開發(fā)來代替?zhèn)鹘y(tǒng)CRT類型的顯示單元的代表性的顯示單元(例 如，PDP、 LCD和投影TV)可被制成具有窄、亮且大的屏幕。然而，在諸如 PDP、 LCD和投影TV的顯示單元中，輸出圖像信號的精確度和清晰度經(jīng)常 由于圖像噪聲、模糊和輸入信號的帶寬的限制而頻繁降低。
圖1示出根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)的提高圖像的清晰度的設(shè)備。
如圖1所示，根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)的提高圖像的清晰度的設(shè)備10包括最大梯 度值計算器ll,關(guān)于當(dāng)前像素對輸入圖像信號設(shè)置具有期望大小的窗口，并 且基于窗口中的像素值計算最大梯度值；闊值計算器12，計算與最大梯度值 的幅度相應(yīng)的閾值；擴(kuò)散(diffusion)計算器13，基于計算的閾值和鄰近像 素之間的像素差來計算當(dāng)前像素和鄰近像素之間的擴(kuò)散量；以及像素值轉(zhuǎn)換 器14,通過將計算的擴(kuò)散量與增益值的乘積值和當(dāng)前像素值相加來輸出像素 值。
引起圖像的邊緣周圍的白色波紋表面交疊現(xiàn)象的偽像被稱為"拍攝 (shoot)偽像"。根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)的用于提高圖像的清晰度的設(shè)備10可計算輸 入圖像信號的Y信號和外圍像素的Y值的最大梯度角，接著可去除拍攝偽像，從而基于最大梯度角計算閾值。通過增益調(diào)整擴(kuò)散外圍像素之間的差異，從而改變輸入圖像信號的Y信號。然而，由于清晰度提高設(shè)備10與邊緣幅度 成比例地改變輸入圖像信號的Y信號值，因此對于邊緣元素很難有效地去除 拍攝偽像。此外，存在僅僅去除在提高清晰度的另一步驟中出現(xiàn)的振鈴偽像 的問題。
第2001-084015號韓國提前公開的專利申請公開了一種提高圖像質(zhì)量的 設(shè)備，所述設(shè)備包括解碼器，將輸入圖像信號劃分成亮度信號和色差信號； 以及處理器，檢測從解碼器輸出的信號中的色差的幅度，并且如果色差信號 的幅度不大于參考值，則去除色差信號。然而，在使用輸入信號的亮度信號 時，所述設(shè)備需要轉(zhuǎn)移顏色空間，并且僅對小邊緣元素有效地去除拍攝偽像。 此外，所述設(shè)備不能有效地去除在提高清晰度的另一步驟中出現(xiàn)的振鈴偽像， 在所述振鈴偽像中，重構(gòu)的圖像的銳邊(sharpedge)附近產(chǎn)生的有缺口的或 模糊不清的線。

發(fā)明內(nèi)容
因此，本發(fā)明的目的在于提供一種提高圖像的清晰度的設(shè)備和方法，即 使使用RGB顏色空間，所述設(shè)備和方法也能基于圖像的代表性顏色自適應(yīng)地 轉(zhuǎn)移圖像的RGB,以去除圖像惡化因素。
將在接下來的描述中部分闡述本發(fā)明另外的方面和/或優(yōu)點(diǎn)，還有一部分 通過描述將是清楚的，或者可以經(jīng)過本發(fā)明的實(shí)施而得知。
通過提供一種提高圖像的清晰度的設(shè)備來實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的上述和/或其它 方面，所述設(shè)備包括偽像減小單元，確定圖像之一的代表性顏色，并且將 邊緣的顏色移動為確定的代表性顏色；濾波單元，提取圖像的高頻分量；以 及銳度增強(qiáng)單元，提高具有移動的邊緣的顏色和提高的高頻分量的圖像的清 晰度。
通過提供一種提高圖像的清晰度的方法來實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的上述和/或其它 方面，所述方法包括確定圖像的代表性顏色，并且將邊緣的顏色移動到確 定的代表性顏色；對圖像的高頻分量進(jìn)行濾波；以及通過移動了邊緣的顏色 的圖像來提高圖像的清晰度，并提高圖像的高頻分量。
通過提供一種提高具有對象和背景的圖像的清晰度的方法來實(shí)現(xiàn)本發(fā)明 的上述和/或其它方面。所述方法包括從圖像的塊提取初始代表性顏色對，對象的顏色作為初始代表性顏色中的 一個，背景的顏色作為初始代表性顏色中的另一個；將對象的邊緣的顏色移動為初始代表性顏色中的一個；以及提 高具有移動的邊緣的顏色的圖像的清晰度。


通過下面結(jié)合附圖進(jìn)行的詳細(xì)描述，本發(fā)明的上述和/或其它方面、特點(diǎn) 和優(yōu)點(diǎn)將會變得更加清楚，其中
圖1是示出根據(jù)現(xiàn)有技術(shù)的提高圖像的清晰度的設(shè)備的框圖2是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的提高圖像的清晰度的設(shè)備的框圖3是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的偽像減小單元的框圖4是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的真實(shí)邊緣和提取的邊緣的示圖5是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的顏色分布的示圖6是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的更新代表性顏色的內(nèi)積的示圖7是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的濾波器中使用的函數(shù)的示圖8是示出與代表性顏色之間的距離有關(guān)的增益的示圖9是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的銳度增強(qiáng)單元的框圖10是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的提高圖像的清晰度的方法的流程圖11是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的圖像的示意圖12是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的圖像的塊的示意圖13是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例移動的塊的邊緣的顏色的示意圖；以及
圖14是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的提高的圖像的清晰度的示意圖。
具體實(shí)施例方式
現(xiàn)將詳細(xì)描述本發(fā)明的實(shí)施例，其示例在附圖中表示，其中，相同的標(biāo) 號始終表示相同的部件。以下通過參考附圖描述實(shí)施例以解釋本發(fā)明。
以下，將參照附圖中的框圖和流程圖描述根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的提高圖 像的清晰度的設(shè)備和方法。應(yīng)該理解，流程圖的每一個塊以及流程圖中的塊 的組合可由計算機(jī)程序指令實(shí)現(xiàn)，這些計算機(jī)程序指令可在通用計算機(jī)、專 用計算機(jī)、或者其它可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器中提供和執(zhí)行。通用計算 機(jī)、專用計算機(jī)、或者其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備的處理器執(zhí)行的指令創(chuàng)建用 于實(shí)現(xiàn)流程圖塊中指定的功能。這些計算機(jī)程序指令還可被存儲在能夠指導(dǎo)計算機(jī)或其它可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備以特定方式運(yùn)行的計算機(jī)可用或可讀存儲 器中。存儲在計算機(jī)可用或計算機(jī)可讀存儲器中的指令生成包括執(zhí)行在一個 流程圖塊或多個流程圖塊中指定的功能的指令裝置的產(chǎn)品。計算機(jī)程序指令 也可被載入計算機(jī)或其他可編程數(shù)據(jù)處理設(shè)備，以使得一系列操作步驟在計 算機(jī)或其他可編程設(shè)備上被執(zhí)行。在計算機(jī)或其他可編程設(shè)備上執(zhí)行的計算 機(jī)程序指令生成基于計算機(jī)的處理，從而提供用于實(shí)現(xiàn)在流程圖的塊中指定 的功能的方法。
流程圖的每塊可代表模塊，段或代碼的一部分，其包括一個或多個用于 實(shí)現(xiàn)特定的邏輯功能的可執(zhí)行指令。應(yīng)注意的是，在一些替換的實(shí)現(xiàn)中，在 這些塊中標(biāo)注的功能可不按順序執(zhí)行。例如，連續(xù)示出的兩個塊事實(shí)上可基 本同時地被執(zhí)行，或者塊以相反的順序被執(zhí)行，這取決于涉及的功能。
圖2是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的提高圖像的清晰度的設(shè)備的示圖。
如圖2所示，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的提高圖像的清晰度的設(shè)備100包括 偽像減小單元110、濾波單元120和銳度增強(qiáng)單元130。
偽像減小單元110能夠在鄰近顏色的三維空間的方向上移動邊緣像素的 顏色。為了移動邊緣像素的顏色，如圖3所示，偽像減小單元110包括代 表性顏色提取器lll,提取代表性顏色；對比度提高單元112,提高提取的代 表性顏色的對比度；以及顏色移動單元113，將邊緣像素的顏色移動到具有 提高的對比度的代表性顏色。
代表性顏色提取器111獲得關(guān)于輸入圖像的R、 G和B的亮度值，接著 從相應(yīng)塊提取具有最小值和最大值的像素的R、 G和B值對作為初始代表性 顏色。代表性顏色提取器111基于K-means算法提取初始代表性顏色，并且 基于初始代表性顏色將塊的像素信息應(yīng)用于K-means算法，以更新初始代表 性顏色。在使用K-means算法更新初始代表性顏色中，通過重復(fù)的計算提取 結(jié)果代表性顏色。然而，在本發(fā)明的實(shí)施例中，重復(fù)計算的數(shù)量可限于一次， 以實(shí)現(xiàn)硬件。
因此，如圖4所示，在代表性顏色提取器111中，重復(fù)計算的數(shù)量的限 制引起塊的真實(shí)邊緣和提取的邊緣之間的誤差。接著，對比度提高單元112 能夠提高提取的初始代表性顏色的對比度，以補(bǔ)償由重復(fù)計算的數(shù)量的限制 引起的誤差。提取的邊緣是從上述代表性顏色提取器111提取的初始代表性 顏色對。
具體地，如圖5所示，對比度提高單元112提高代表性顏色提取器111 從二維平面上的特定塊的顏色分布210提取的初始代表性顏色對的對比度。 在本發(fā)明的實(shí)施例中，代表性顏色提取器111提取的初始代表性顏色對將分 別被稱為"代表性顏色0"和"代表性顏色1"。此外，在圖5中，在代表性 顏色0和代表性顏色1周圍分別定義的圓221和圓222表示用于防止無限制 增加代表性顏色的對比度的預(yù)定臨界值的區(qū)。圖5中示出的箭頭顯示增加代 表性顏色0和代表性顏色1的對比度的方向。
通過對比度提高單元112提高代表性顏色的對比度，可以提高代表性顏 色提取器11]從代表性顏色0與代表性顏色1之間的距離和相應(yīng)塊中的預(yù)定 像素與代表性顏色0和代表性顏色1中的任何一個之間的距離的內(nèi)積提取的 代表性顏色對的對比度?？赏ㄟ^下面的等式(1)來獲得所述內(nèi)積
<formula>complex formula see original document page 9</formula> (1)
如圖6所示，可以理解，可使用代表性顏色O和塊中存在的像素B代入 等式(1 )。在等式(1 )中，Dist是代表性顏色0與代表性顏色1之間的距離。 (Rrepc, Grep0, Brepo)和(Rrep1, Grep, Brep1分別指示代表性顏色0和代表性顏色1。 (Rb, Gn, Bp)表示像素8的顏色。同樣可將等式(1)應(yīng)用于像素A。
對比度提高單元112選擇在用于防止無限制增強(qiáng)像素顏色的對比度的臨 界值的區(qū)中存在的候選顏色，所述候選顏色用于更新代表性顏色提取器111 提取的初始代表性顏色?？赏ㄟ^下面的等式(2)獲得用于防止無限制增強(qiáng)對 比度的臨界值的區(qū)
<formula>complex formula see original document page 9</formula> (2 )
在等式(2)中,Limit-Dist是用于防止無限制增強(qiáng)對比度的臨界值， (Rrepc, Grep0, Brepo)和(Rrep1, Grep, Brep1分別指示代表性顏色0和代表性顏色1， k是 常數(shù)。
另一方面，對比度提高單元112將等式(1 )和(2)應(yīng)用于塊中的所有 像素，以最終獲得具有提高的對比度的代表性顏色。顏色移動單元113測量 最終獲得的代表性顏色對與邊緣上特定像素的接近度(proximity),接著自適 應(yīng)地移動邊緣像素的顏色以去除偽像。顏色移動單元113測量邊緣強(qiáng)度，以使用結(jié)果代表性顏色對來轉(zhuǎn)移顏色，并且可測量結(jié)果代表性顏色對之間的接 近度。
可通過使用下面的等式(3)和(4)來獲得邊緣強(qiáng)度，所述等式(3)和 (4 )確定結(jié)果代表性顏色對之間的距離和圖像的每個塊中代表性顏色之間的 距離之和
<formula>complex formula see original document page 10</formula>
在等式(3)中，Rep一Dist是當(dāng)前塊中結(jié)果代表性顏色對之間的距離。在
等式(4)中，TotalDist是圖像的每個塊中代表性顏色對之間的距離之和。
因此，可通過下面的等式(5 )從Rep_Dist與TotalDist的比獲得邊緣強(qiáng)
度
邊緣強(qiáng)度=(Rep_Dist/TotalDist) x A; ...... ( 5 )
其中，k是常數(shù)。
此外，可根據(jù)下面的等式(6)通過每個代表性顏色和當(dāng)前像素的輸入顏 色之間的距離來獲得結(jié)果代表性顏色對之間的接近度
翻,-U )2 ,U ( 6 )
<formula>complex formula see original document page 10</formula>
在等式(6 )中，Dist0是代表性顏色0和當(dāng)前像素的輸入顏色之間的距 離，Distl是代表性顏色1和當(dāng)前像素的輸入顏色之間的距離。因此，可通過 DistO/ Distl獲得接近度，所述接近度具有0和1之間的值。
可使用顏色移動單元113通過下面的等式(7)從接近度和邊緣強(qiáng)度來獲 得顏色轉(zhuǎn)移的范圍
<formula>complex formula see original document page 10</formula><formula>complex formula see original document page 10</formula><formula>complex formula see original document page 10</formula><formula>complex formula see original document page 10</formula>
其中，R-made，G-made，k,和,油表示顏色轉(zhuǎn)移的范圍。
同時，銳度增強(qiáng)單元130可通過由濾波單元120進(jìn)行濾波的高頻分量提 高圖像的清晰度，在所述圖像中，由偽像減小單元110去除了惡化條件。在
本發(fā)明的實(shí)施例中，濾波單元120使用二維空間濾波器。將描述在圖7中示 出的波形的符號反向的高斯用作濾波器的示例。此外，作為示例，銳度增強(qiáng) 單元130可通過反銳化掩模(unsharp masking)方法來提高圖像的清晰度。 例如，可通過使用結(jié)果代表性顏色對之間的距離作為參數(shù)和線性化的直線來 執(zhí)行對高頻分量的增益調(diào)整。
換句話說，如圖8所示，當(dāng)結(jié)果代表性顏色對之間的距離增加時，銳度 增強(qiáng)單元130確定塊具有強(qiáng)邊緣，并且因此減小用于提高清晰度的高頻分量 的增益。另一方面，當(dāng)結(jié)果代表性顏色對之間的距離減小時，銳度增強(qiáng)單元 130增加所述增益以最大化提高清晰度。在圖9中，W臘、G臘.和fi柳.表示通 過濾波單元120濾波的高頻分量，增益是使用結(jié)果代表性顏色對之間的距離 計算的高頻分量增益，通過將增益與相應(yīng)常數(shù)k0和kl分別相乘來獲得 Gain—High和Gain—Low 。
此外，銳度增強(qiáng)單元130可包括灰度檢測器131。在因?yàn)闆]有建立多數(shù) 真實(shí)圖像的灰度分量的文本和邊界周圍的灰度平衡而在邊界周圍存在顏色分 量的情況下，如果基于代表性顏色對之間的距離對高頻分量的增益調(diào)整滿足 下面等式(8),則灰度檢測器131確定顏色分量是灰度分量。因此，當(dāng)灰度 檢測器131確定顏色分量是灰度分量時，為了去除顏色分量，即使結(jié)果代表 性顏色之間的距離為低，檢測器131也通過將灰度分量與小于原始增益的值 相乘來保持灰度平衡。
<formula>complex formula see original document page 11</formula>
在等式(8)中，R,、 01和81分別是輸入圖像的R、 G和B分量，TH是 預(yù)定參考值。在這種情況下，可根據(jù)顯示單元的說明和使用情況來改變TH。 如果存在灰度分量，則Gray等于l。如果不存在灰度分量，則Gray等于0。
圖10是示出根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的提高圖像的清晰度的方法的流程圖。
如圖IO所示，在根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的提高圖像的清晰度的方法中，代 表性顏色提取器111首先對于輸入圖像的每個塊提取初始代表性顏色(S110 )。 此時，可由代表性顏色提取器111以塊為單位提取初始代表性顏色對。特定 塊將代表性顏色對識別為具有最大亮度值和最小亮度值的R、 G和B值。
在本發(fā)明的實(shí)施例中，代表性顏色提取器111基于K-means算法提取初始代表性顏色對。由于重復(fù)計算的數(shù)量限于一次以實(shí)現(xiàn)硬件，因此真實(shí)的塊 的邊緣和根據(jù)初始代表性顏色的提取的邊緣之間存在誤差。
因此，對比度提高單元112提高由代表性顏色提取器111提取的初始代表性顏色對的對比度(Si20),以將初始代表性顏色更新為結(jié)果代表性顏色。 在提高提取的初始代表性顏色對的對比度中，將上述等式(1)和(2)應(yīng)用 于圖像中的所有塊，從而最終獲得具有提高的對比度的代表性顏色。
顏色移動單元113測量由對比度提高單元112獲得的結(jié)果代表性顏色對 與特定像素之間的接近度，從而自適應(yīng)地將邊緣像素的顏色轉(zhuǎn)移到結(jié)果代表 性顏色(S130)?？赏ㄟ^這種顏色移動(可通過使用由等式(3)和(6)獲得 邊緣強(qiáng)度和接近度來實(shí)現(xiàn))來去除偽像。此外，顏色移動單元113使用獲得 的邊緣強(qiáng)度和接近度來計算移動的范圍?？赏ㄟ^上述等式(7)來獲得移動的 范圍。因此，顏色移動單元113可根據(jù)獲得的轉(zhuǎn)移強(qiáng)度來移動邊緣像素的顏 色。
在由顏色移動單元113移動邊緣的顏色的情況下，當(dāng)去除圖像惡化因素 時，銳度增強(qiáng)單元130通過由濾波單元120濾波的高頻分量來提高圖像的清 晰度(S140)。具體地，當(dāng)兩個代表性顏色之間的距離增加時，銳度增強(qiáng)單元 130確定塊具有強(qiáng)邊緣，接著銳度增強(qiáng)單元130減小高頻分量的增加值以提 高清晰度。當(dāng)兩個代表性顏色之間的距離減小時，顏色移動單元113增加高 頻分量的增加值以最大化提高清晰度。
在銳度增強(qiáng)單元130提高圖像的清晰度之后，灰度檢測器131執(zhí)行灰度 平衡，以防止顏色分量被放置在邊界的周圍作為灰度分量的文本，從而無法 實(shí)現(xiàn)邊界周圍的灰度平衡(S150)。此時，可在等式(8)的條件下執(zhí)行灰度 平衡。
如上所述，將參照圖11至圖14描述具有通過圖IO所示的提高圖像的清 晰度的方法提高的清晰度的圖像。
首先，如圖11所示，圖像具有對象310和背景320。在對象310周圍存 在模糊的邊緣312,導(dǎo)致模糊的邊緣312和真實(shí)邊緣311之間出現(xiàn)了差異。
此時，如圖12所示，根據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例的提高圖像的清晰度的設(shè)備 100從特定塊330提取初始代表性顏色對。換句話說，設(shè)備100可從相應(yīng)塊 330提取對象310的顏色和背景320的顏色作為初始代表性顏色對。如果對 象310的顏色是代表性顏色0，背景320的顏色是代表性顏色1,則顏色移動單元113移動真實(shí)邊緣311的顏色作為兩個代表性顏色之一。如上所述，當(dāng)如圖13所示移動真實(shí)邊緣311的顏色時，可以去除振鈴偽像和拍攝偽像。此 外，如圖14所示，銳度增強(qiáng)單元130可使用由濾波單元120濾波的高頻分量 來提高清晰度。
在本發(fā)明的示例性實(shí)施例中使用的術(shù)語"單元"表示軟件和結(jié)構(gòu)硬件組 件，諸如執(zhí)行特定功能的現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA )或?qū)Ｓ眉呻娐?ASIC )。 然而，所述單元不限于軟件或硬件。所述單元可被安排在能夠?qū)ぶ返拇鎯?質(zhì)內(nèi)，或者被構(gòu)建以實(shí)現(xiàn)一個或多個處理器。因此，作為示例，所述單元包 括結(jié)構(gòu)組件(諸如軟件結(jié)構(gòu)組件、硬件結(jié)構(gòu)組件、面向?qū)ο筌浖Y(jié)構(gòu)組件、 類結(jié)構(gòu)部件和任務(wù)結(jié)構(gòu)組件)、進(jìn)程、函數(shù)、屬性、過程、子程序、程序代碼 段、驅(qū)動程序、固件、微碼、電路、數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)庫、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、表、數(shù)組和 變量。由結(jié)構(gòu)組件和單元提供的功能可被組合為較少的結(jié)構(gòu)組件和單元，或 者被提供給另外的結(jié)構(gòu)部件和單元。
如上所述，根據(jù)本發(fā)明的自動創(chuàng)建動態(tài)圖像對象的設(shè)備和方法基于模板 從靜態(tài)內(nèi)容自動創(chuàng)建動態(tài)圖像對象，并將各種效果分配給動態(tài)內(nèi)容，從而將 特定的新圖像提供給用戶，并且使用戶能夠憑直覺容易地識別內(nèi)容的關(guān)聯(lián)。
盡管已經(jīng)顯示和描述了本發(fā)明的實(shí)施例，但是本領(lǐng)域的技術(shù)人員將理解， 在不脫離本發(fā)明的原理和精神的情況下，可以對該實(shí)施例進(jìn)行改變，本發(fā)明 的范圍由權(quán)利要求及其等同物來限定。
權(quán)利要求
1、一種提高圖像的清晰度的設(shè)備，包括偽像減小單元，確定圖像的代表性顏色，并且將邊緣的顏色移動為確定的代表性顏色；濾波單元，提取圖像的高頻分量；以及銳度增強(qiáng)單元，提高具有移動的邊緣的顏色和提高的高頻分量的圖像的清晰度。
2、 如權(quán)利要求1所述的設(shè)備，其中，偽像減小單元包括 代表性顏色提取器，以圖像的每塊為單位提取代表性顏色； 對比度提高單元，提高提取的代表性顏色的對比度；以及顏色移動單元，將邊緣的顏色移動到具有提高的對比度的代表性顏色。
3、 如權(quán)利要求2所述的設(shè)備，其中，代表性顏色提取器計算圖像的特定 塊單元中關(guān)于圖像的R、 G和B分量的亮度值，接著提取具有最小亮度值和 最大亮度值的像素的R、 G和B值對作為初始代表性顏色。
4、 如權(quán)利要求3所述的設(shè)備，其中，對比度提高單元使用初始代表性顏 色對中的一個和初始代表性顏色對中的另 一個之間的距離與所述塊單元中的 特定像素和代表性顏色對中的一個之間的距離的內(nèi)積來更新初始代表性顏色 對。
5、 如權(quán)利要求4所述的設(shè)備，其中，對比度提高單元對初始代表性顏色 對在預(yù)設(shè)臨界值內(nèi)提高對比度。
6、 如權(quán)利要求5所述的設(shè)備，其中，顏色移動單元測量邊緣強(qiáng)度，并且 測量邊緣的特定像素與由對比度提高單元更新的結(jié)果代表性顏色之間的接近 度，接著移動邊緣的特定像素的顏色。
7、 如權(quán)利要求6所述的設(shè)備，其中，通過將結(jié)果代表性顏色對之間的距 離與圖像的每塊中的結(jié)果代表性顏色之間的距離相加來獲得邊緣強(qiáng)度。
8、 如權(quán)利要求6所述的設(shè)備，其中，使用邊緣的特定像素的輸入顏色與 每個結(jié)果代表性顏色之間的距離的比來獲得接近度。
9、 如權(quán)利要求6所述的設(shè)備，其中，顏色移動單元從接近度和邊緣強(qiáng)度 獲得轉(zhuǎn)移的范圍，并且根據(jù)轉(zhuǎn)移的范圍對邊緣的特定像素移動顏色。
10、 如權(quán)利要求1所述的設(shè)備，其中，銳度增強(qiáng)單元將通過濾波單元濾 波的高頻分量添加到移動了邊緣的顏色的圖像。
11、 如權(quán)利要求IO所述的設(shè)備，其中，當(dāng)特定塊中代表性顏色之間的距 離增加時，銳度增強(qiáng)單元確定所述特定塊具有強(qiáng)邊緣，并且減小高頻分量的 增益，當(dāng)代表性顏色之間的距離減小時，銳度增強(qiáng)單元增加高頻分量的增益。
12、 如權(quán)利要求IO所述的設(shè)備，其中，銳度增強(qiáng)單元還包括用于執(zhí)行圖 像的灰度平衡的灰度檢測器。
13、 一種提高圖像的清晰度的方法，包括確定圖像的代表性顏色，并且將邊緣的顏色移動到確定的代表性顏色；對圖像的高頻分量進(jìn)行濾波；以及提高圖像的清晰度和圖像的高頻分量，在所述圖像中，移動了邊緣的顏色。
14、 如權(quán)利要求13所述的方法，其中，移動邊緣的顏色的步驟包括 以圖像的每塊為單位提取代表性顏色； 提高提取的代表性顏色的對比度；以及將邊緣的顏色移動到具有提高的對比度的代表性顏色。
15、 如權(quán)利要求14所述的方法，其中，提取代表性顏色的步驟包括在 圖像的特定塊單元中獲得關(guān)于圖像的R、 G和B分量的亮度值之后，提取具 有最小亮度值和最大亮度值的像素的R、 G和B值對作為初始代表性顏色。
16、 如權(quán)利要求15所述的方法，其中，提高對比度的步驟包括使用初 始代表性顏色對中的一個和初始代表性顏色對中的另 一個之間的距離與初始 代表性顏色對中的一個和所述塊中的特定像素之間的距離的內(nèi)積來更新初始 代表性顏色對。
17、 如權(quán)利要求16所述的方法，其中，提高對比度的步驟包括對初始 代表性顏色對在預(yù)設(shè)臨界值內(nèi)提高對比度。
18、 如權(quán)利要求17所述的方法，其中，移動顏色的步驟包括測量邊緣 的特定像素與具有更新的對比度的結(jié)果代表性顏色之間的接近度，并測量邊 緣強(qiáng)度，并且使用接近度和邊緣強(qiáng)度的測量來移動邊緣的特定像素的顏色。
19、 如權(quán)利要求18所述的方法，其中，通過將結(jié)果代表性顏色對之間的 距離與圖像的每塊中的結(jié)果代表性顏色之間的距離相加來獲得邊緣強(qiáng)度。
20、 如權(quán)利要求18所述的方法，其中，通過每個結(jié)果代表性顏色與邊緣 的特定像素的輸入顏色之間的距離的比來獲得接近度。
21、 如權(quán)利要求18所述的方法，其中，移動顏色的步驟包括從邊緣強(qiáng) 度和接近度獲得轉(zhuǎn)移的范圍，以根據(jù)轉(zhuǎn)移的范圍對邊緣的特定像素移動顏色。
22、 如權(quán)利要求13所述的方法，其中，提高清晰度的步驟包括將提取 的高頻分量添加到移動了邊緣的顏色的圖像。
23、 如權(quán)利要求22所述的方法，其中，提高清晰度的步驟包括當(dāng)特定 塊中兩個代表性顏色之間的距離增加時，確定所述特定塊具有強(qiáng)邊緣，并減 小高頻分量的增益，當(dāng)代表性顏色之間的距離減小時，增加高頻分量的增益。
24、 如權(quán)利要求22所述的方法，其中，提高清晰度還包括執(zhí)行圖像的 灰度平衡。
25、 一種提高具有對象和背景的圖像的清晰度的方法，包括從圖像的塊提取初始代表性顏色對，對象的顏色作為初始代表性顏色中將對象的邊緣的顏色移動為初始代表性顏色中的一個；以及 提高具有移動的邊緣的顏色的圖像的清晰度。
全文摘要
公開了一種提高圖像的清晰度的設(shè)備和方法，所述設(shè)備和方法能夠防止由對比度特性的惡化引起的顯示單元的清晰度的降低。所述設(shè)備包括偽像減小單元，確定圖像之一的代表性顏色，并且將邊緣的顏色移動為確定的代表性顏色；濾波器，提取圖像的高頻分量；以及銳度增強(qiáng)單元，提高具有移動的邊緣的顏色和濾波的高頻分量的圖像的清晰度。
文檔編號H04N9/64GK101202928SQ200710196900
公開日2008年6月18日 申請日期2007年12月11日 優(yōu)先權(quán)日2006年12月11日
發(fā)明者吳炫和, 樸斗植, 李皓榮 申請人:三星電子株式會社