本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更進(jìn)一步涉及圖像清晰度增強(qiáng)技術(shù)領(lǐng)域的一種提升視頻圖像清晰度的方法。本發(fā)明可用于視頻播放器中，在送顯之前提升視頻畫(huà)面的清晰度，同時(shí)，也可以用于圖像采集設(shè)備進(jìn)行后處理，提升采集到的圖像的清晰度。

背景技術(shù)：
現(xiàn)有的圖像清晰度增強(qiáng)方法可以簡(jiǎn)單地分為空域增強(qiáng)技術(shù)和頻域增強(qiáng)技術(shù)?？沼蛟鰪?qiáng)技術(shù)中最具代表性的有灰度的非線性變換和直方圖均衡化處理，這兩種方法都是根據(jù)一定的轉(zhuǎn)換函數(shù)直接對(duì)組成圖像的像素灰度值進(jìn)行運(yùn)算處理。灰度的非線性變換和直方圖均衡化技術(shù)的優(yōu)點(diǎn)在于實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單，速度快。但是該方法仍然存在的缺點(diǎn)是，算法比較單一，不具有普適性，不能夠根據(jù)圖像原有信息進(jìn)行自適應(yīng)清晰度增強(qiáng)，只對(duì)某一部分圖像適用，對(duì)其他的圖像提升效果不明顯。TarikArici和SalihDikbas在文章中“AHistogramModificationFrameworkandItsApplicationforImageContrastEnhancement”(IEEETransactionsOnImageProcessing,vol.18,no.9,Sep.2009)中提出了一種直方圖修改和應(yīng)用的方法。該方法首先統(tǒng)計(jì)整幅圖像中的像素分布情況，再根據(jù)每個(gè)灰度級(jí)的出現(xiàn)概率大小來(lái)修改其分布概率，最后依據(jù)修改后的分布概率來(lái)進(jìn)行均衡化處理。該方法是對(duì)圖像有一定程度的增強(qiáng)，但還未達(dá)到比較理想的效果。該方法不考慮像素點(diǎn)的位置信息和像素間的相關(guān)性，不管像素是景物產(chǎn)生的還是噪聲帶來(lái)的，在提高圖像清晰度的同時(shí)，也放大了噪聲。北京暴風(fēng)科技股份有限公司申請(qǐng)的專利“提升視頻圖像清晰度的方法及系統(tǒng)”(申請(qǐng)日：2012年06月14日，申請(qǐng)?zhí)枺?01210196854.2，公開(kāi)號(hào)：CN102811353)中公開(kāi)了一種提升視頻圖像清晰度的方法和系統(tǒng)。該方法在對(duì)視頻圖像進(jìn)行清晰度增強(qiáng)時(shí)，利用高斯矩陣作為像素點(diǎn)的權(quán)重值，對(duì)每個(gè)像素點(diǎn)四周的預(yù)設(shè)個(gè)數(shù)的其它像素點(diǎn)進(jìn)行紋理增強(qiáng)處理，以獲得每個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行紋理增強(qiáng)后的像素值。該方法存在的不足是，對(duì)視頻圖像全局進(jìn)行同一程度的紋理增強(qiáng)，沒(méi)有考慮到視頻圖像自身的紋理信息，在對(duì)某些局部不夠平滑、凹凸小點(diǎn)較多的視頻圖像進(jìn)行處理后，在連續(xù)播放時(shí)會(huì)出現(xiàn)明顯的閃爍現(xiàn)象。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：
本發(fā)明針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)的不足，提出一種提升視頻圖像清晰度的方法，本發(fā)明根據(jù)原始視頻圖像的分辨率和顯示設(shè)備的分辨率，對(duì)視頻圖像進(jìn)行插值處理，利用視頻圖像自身的紋理程度，對(duì)每一個(gè)像素點(diǎn)進(jìn)行自適應(yīng)的紋理增強(qiáng)，最后，修改視頻圖像的灰度直方圖，增強(qiáng)視頻圖像的對(duì)比度，改善灰度分布集中，動(dòng)態(tài)范圍狹窄缺少必要細(xì)節(jié)的視頻圖像，顯著的提高視頻圖像的清晰度。為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明包括如下主要步驟：(1)輸入待提升圖像清晰度的視頻序列；(2)在輸入視頻序列中選取一幀圖像，作為待處理圖像；(3)比較待處理圖像的分辨率和顯示設(shè)備分辨率，若待處理圖像的分辨率小于顯示設(shè)備的分辨率，則認(rèn)為該待處理圖像需要進(jìn)行插值，執(zhí)行步驟(4)；否則，執(zhí)行步驟(5)；(4)插值處理：(4a)將待處理圖像的亮度分量矩陣劃分為2×2邊緣相互重疊的多個(gè)小塊，選取其中的一個(gè)小塊作為當(dāng)前塊，以當(dāng)前塊的對(duì)角線交點(diǎn)作為一個(gè)待插值點(diǎn)；(4b)對(duì)待插值點(diǎn)四周的四個(gè)像素點(diǎn)求均值，將該四個(gè)像素點(diǎn)分別與所獲得的均值求方差，得到四個(gè)方差值；(4c)利用下式，計(jì)算待插值點(diǎn)的四個(gè)權(quán)重系數(shù)：wi＝(varj+c)-2其中，wi表示待插值點(diǎn)的第i個(gè)權(quán)重系數(shù)，i＝1,2,3,4，varj表示四個(gè)方差值中的第j個(gè)方差值，j＝1,2,3,4，c表示經(jīng)驗(yàn)常數(shù)，c＝0.25；(4d)利用下式，求待插值點(diǎn)的像素值：其中，y表示待插值點(diǎn)的像素值，wi表示待插值點(diǎn)的第i個(gè)權(quán)重系數(shù)，i＝1,2,3,4，xm表示待插值點(diǎn)四周的第m個(gè)像素點(diǎn)的灰度值，m＝1,2,3,4，∑表示累加操作，*表示相乘操作；(4e)將待插值點(diǎn)的像素值插入當(dāng)前塊的對(duì)角線交點(diǎn)；(4f)重復(fù)步驟(4a)至步驟(4e)，直至處理完亮度分量矩陣的最后一個(gè)待插值點(diǎn)；(4g)判斷亮度分量矩陣是否插值完畢，若是，得到插值后的亮度分量矩陣；否則，執(zhí)行步驟(4a)；(4h)重復(fù)步驟(4a)至步驟(4g)，對(duì)待處理圖像的色度分量矩陣進(jìn)行處理，得到插值后的色度分量矩陣；(5)增強(qiáng)紋理：(5a)從插值后的亮度分量矩陣或者未經(jīng)插值的待處理圖像的亮度分量矩陣中的選取一個(gè)亮度分量矩陣，將該亮度分量矩陣中的一個(gè)像素點(diǎn)，作為待增強(qiáng)像素點(diǎn)，以該待增強(qiáng)像素點(diǎn)為中心，取大小為3×3像素大小的圖像塊，將該圖像塊分別與水平索貝爾Sobel算子和垂直索貝爾Sobel算子進(jìn)行卷積，得到該像素點(diǎn)在水平方向上的梯度值和垂直方向上的梯度值，對(duì)所獲得的兩個(gè)梯度值求均方根；(5b)對(duì)均方根進(jìn)行歸一化處理，將歸一化處理后的均方根與紋理增強(qiáng)強(qiáng)度控制因子相乘，得到待增強(qiáng)像素點(diǎn)的最終紋理增強(qiáng)強(qiáng)度控制因子；(5c)利用下式，求待增強(qiáng)像素點(diǎn)紋理增強(qiáng)模板的外層參數(shù)：其中，Tn表示待增強(qiáng)像素點(diǎn)紋理增強(qiáng)模板的外層參數(shù)，n表示待增強(qiáng)像素點(diǎn)的紋理增強(qiáng)模板的大小，v表示待增強(qiáng)像素點(diǎn)的最終紋理增強(qiáng)強(qiáng)度控制因子，Γ(·)表示伽馬函數(shù)，！表示階乘操作；(5d)利用下式，求待增強(qiáng)像素點(diǎn)紋理增強(qiáng)模板的中心參數(shù)：R＝1-∑8*n*Tn其中，R表示待增強(qiáng)像素點(diǎn)紋理增強(qiáng)模板的中心參數(shù)，Tn表示待增強(qiáng)像素點(diǎn)紋理增強(qiáng)模板的外層參數(shù)，n表示待增強(qiáng)像素點(diǎn)的紋理增強(qiáng)模板的大小，*表示相乘操作；(5e)以待增強(qiáng)像素點(diǎn)為中心，取大小為3×3像素大小的圖像塊，將該圖像塊與待增強(qiáng)像素點(diǎn)紋理增強(qiáng)模板進(jìn)行卷積，得到待增強(qiáng)像素點(diǎn)的灰度值；(5f)從插值后的亮度分量矩陣或者未經(jīng)插值的待處理圖像的亮度分量矩陣中的選取一個(gè)亮度分量矩陣，用待增強(qiáng)像素點(diǎn)的灰度值，替換亮度分量矩陣中的像素點(diǎn)的灰度值；(5g)重復(fù)步驟(5a)至步驟(5f)，直至插值后亮度分量矩陣中的最后一個(gè)像素點(diǎn)替換完畢，得到紋理增強(qiáng)后的亮度分量矩陣；(6)增強(qiáng)對(duì)比度：(6a)刪除紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣中的第一列和第二列，將剩余的紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣中的其他列組成一個(gè)新的矩陣，用紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣減去該新的矩陣，得到一個(gè)差值矩陣；(6b)統(tǒng)計(jì)差值矩陣中絕對(duì)值大于閾值的元素個(gè)數(shù)，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果除以256，得到一個(gè)比例參數(shù)；(6c)對(duì)差值矩陣中每個(gè)元素的絕對(duì)值求和，將求和結(jié)果與對(duì)比度增強(qiáng)因子相乘，對(duì)相乘結(jié)果進(jìn)行歸一化，得到一個(gè)概率參數(shù)；(6d)利用下式，求紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣的最終灰度級(jí)出現(xiàn)的概率值：g(t)＝(1-k)*u+k*h(t)if(5<t<220)if(0≤t≤5或220≤t≤255)其中，g(t)表示紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣的最終灰度級(jí)出現(xiàn)的概率值，t表示紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣的灰度值，k表示概率參數(shù)，u表示比例參數(shù)，h(t)表示紋理增強(qiáng)后亮度分量的原始灰度級(jí)出現(xiàn)的概率值，a表示經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，a的取值范圍為[1,5]，*表示相乘操作；(6e)將紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣的最終灰度級(jí)出現(xiàn)的概率值，代入直方圖均衡化的灰度級(jí)轉(zhuǎn)換函數(shù)中，得到紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣的灰度值的映射值；(6f)用紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣的灰度值的映射值，替換紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣中的灰度值，得到對(duì)比度增強(qiáng)后的亮度分量矩陣；(6g)用對(duì)比度增強(qiáng)后的亮度分量矩陣，替換步驟(2)中待處理圖像的亮度分量矩陣，得到對(duì)比度增強(qiáng)圖像；(7)判斷視頻序列的最后一幀圖像是否處理完畢，若是，執(zhí)行步驟(8)；否則，執(zhí)行步驟(2)；(8)輸出視頻序列。與現(xiàn)有的技術(shù)相比,本發(fā)明具有以下優(yōu)點(diǎn)：第一，本發(fā)明能夠根據(jù)播放設(shè)備的分辨率來(lái)調(diào)整視頻圖像的分辨率，克服了現(xiàn)有技術(shù)存在的不能夠根據(jù)圖像原有信息進(jìn)行自適應(yīng)清晰度增強(qiáng)，只對(duì)某一部分圖像適用的不足，使得本發(fā)明具有較好的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)適應(yīng)性，尤其適用于視頻播放器中。第二，本發(fā)明依據(jù)視頻圖像自身的紋理程度和像素點(diǎn)之間的位置關(guān)系，對(duì)視頻圖像進(jìn)行自適應(yīng)紋理增強(qiáng)，克服了現(xiàn)有技術(shù)在連續(xù)播放時(shí)會(huì)出現(xiàn)閃爍現(xiàn)象的不足，使得本發(fā)明能夠保證視頻播放的流暢性。第三，本發(fā)明對(duì)視頻圖像進(jìn)行紋理增強(qiáng)后，再進(jìn)行對(duì)比度增強(qiáng)，克服了現(xiàn)有技術(shù)在對(duì)比度增強(qiáng)過(guò)程中易放大噪聲的不足，有效提升了視頻圖像的清晰度。附圖說(shuō)明圖1為本發(fā)明的流程圖；圖2為本發(fā)明的仿真圖。具體實(shí)施方式下面結(jié)合附圖對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步的描述。參考附圖1，對(duì)本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的步驟作進(jìn)一步的詳細(xì)描述：步驟1，輸入待提升圖像清晰度的視頻序列，其中，該視頻序列的每一幀視頻圖像包含亮度分量矩陣和色度分量矩陣。步驟2，按視頻序列中視頻圖像的先后排列順序，在視頻序列中選取一幀圖像，作為待處理圖像。步驟3，比較待處理圖像的分辨率和顯示設(shè)備分辨率，若待處理圖像的分辨率小于顯示設(shè)備的分辨率，則認(rèn)為該待處理圖像需要進(jìn)行插值，執(zhí)行步驟4；否則，執(zhí)行步驟5。步驟4，插值處理。(4a)將待處理圖像的亮度分量矩陣劃分為2×2邊緣相互重疊的多個(gè)小塊，選取其中的一個(gè)小塊作為當(dāng)前塊，以當(dāng)前塊的對(duì)角線交點(diǎn)作為優(yōu)先的一個(gè)待插值點(diǎn)。(4b)對(duì)待插值點(diǎn)四周的四個(gè)像素點(diǎn)求均值，將該四個(gè)像素點(diǎn)分別與所獲得的均值求方差，得到與這四個(gè)像素點(diǎn)相對(duì)應(yīng)的四個(gè)方差值。(4c)利用下式，計(jì)算待插值點(diǎn)的四個(gè)權(quán)重系數(shù)：wi＝(varj+c)-2其中，wi表示待插值點(diǎn)的第i個(gè)權(quán)重系數(shù)，i＝1,2,3,4，varj表示四個(gè)方差值中的第j個(gè)方差值，j＝1,2,3,4，c表示經(jīng)驗(yàn)常數(shù)，c＝0.25。(4d)利用下式，求出待插值點(diǎn)的像素值：其中，y表示待插值點(diǎn)的像素值，wi表示待插值點(diǎn)的第i個(gè)權(quán)重系數(shù)，i＝1,2,3,4，xm表示待插值點(diǎn)四周的第m個(gè)像素點(diǎn)的灰度值，m＝1,2,3,4，∑表示累加操作，*表示相乘操作。(4e)將待插值點(diǎn)的像素值插入當(dāng)前塊的對(duì)角線交點(diǎn)，對(duì)所有塊的對(duì)角線交點(diǎn)進(jìn)行插值后，再對(duì)其他的待插值點(diǎn)進(jìn)行插值。(4f)重復(fù)步驟(4a)至步驟(4e)，直至處理完亮度分量矩陣的最后一個(gè)待插值點(diǎn)。(4g)判斷亮度分量矩陣是否插值完畢，若是，得到插值后的亮度分量矩陣；否則，執(zhí)行步驟(4a)。(4h)重復(fù)步驟(4a)至步驟(4g)，對(duì)待處理圖像的色度分量矩陣進(jìn)行處理，得到插值后的色度分量矩陣。步驟5，增強(qiáng)紋理。(5a)從插值后的亮度分量矩陣或者未經(jīng)插值的待處理圖像的亮度分量矩陣中的選取一個(gè)亮度分量矩陣，將該亮度分量矩陣中的一個(gè)像素點(diǎn)，作為待增強(qiáng)像素點(diǎn)，以該待增強(qiáng)像素點(diǎn)為中心取大小為3×3像素大小的圖像塊，將該圖像塊分別與下述水平索貝爾Sobel算子和垂直索貝爾Sobel算子進(jìn)行卷積，得到該像素點(diǎn)在水平方向上的梯度值和垂直方向上的梯度值，對(duì)所獲得的兩個(gè)梯度值求均方根：其中，Sobel1表示水平索貝爾Sobel算子，Sobel2表示垂直索貝爾Sobel算子。(5b)對(duì)均方根進(jìn)行歸一化處理，將歸一化處理后的均方根與紋理增強(qiáng)強(qiáng)度控制因子相乘，該紋理增強(qiáng)強(qiáng)度控制因子的取值為范圍[0.01,0.1]內(nèi)的一個(gè)任意小數(shù)，取值為0.01的時(shí)候紋理增強(qiáng)程度最小，取值為0.1的時(shí)候紋理增強(qiáng)程度最大，得到待增強(qiáng)像素點(diǎn)的最終紋理增強(qiáng)強(qiáng)度控制因子。(5c)利用下式，求待增強(qiáng)像素點(diǎn)紋理增強(qiáng)模板的外層參數(shù)：其中，Tn表示待增強(qiáng)像素點(diǎn)紋理增強(qiáng)模板的外層參數(shù)，n表示待增強(qiáng)像素點(diǎn)的紋理增強(qiáng)模板大小，v表示待增強(qiáng)像素點(diǎn)的最終紋理增強(qiáng)強(qiáng)度控制因子，Γ(·)表示伽馬函數(shù)，！表示階乘操作。(5d)利用下式，求待增強(qiáng)像素點(diǎn)紋理增強(qiáng)模板的中心參數(shù)：R＝1-∑8*n*Tn其中，R表示待增強(qiáng)像素點(diǎn)紋理增強(qiáng)模板的中心參數(shù)，Tn表示待增強(qiáng)像素點(diǎn)紋理增強(qiáng)模板的外層參數(shù)，n表示待增強(qiáng)像素點(diǎn)的紋理增強(qiáng)模板的大小，*表示相乘操作。(5e)以待增強(qiáng)像素點(diǎn)為中心，取大小為3×3像素大小的圖像塊，利用下式，將該圖像塊與待增強(qiáng)像素點(diǎn)的紋理增強(qiáng)模板進(jìn)行卷積，得到待增強(qiáng)像素點(diǎn)的灰度值：其中，X表示待增強(qiáng)像素點(diǎn)的灰度值，B表示以待增強(qiáng)像素點(diǎn)為中心取大小為3×3像素大小的圖像塊，Z表示待增強(qiáng)像素點(diǎn)的紋理增強(qiáng)模板，Tn表示待增強(qiáng)像素點(diǎn)紋理增強(qiáng)模板的外層參數(shù)，R表示待增強(qiáng)像素點(diǎn)紋理增強(qiáng)模板的中心參數(shù)，n表示待增強(qiáng)像素點(diǎn)紋理增強(qiáng)模板的大小，表示卷積操作。(5f)從插值后的亮度分量矩陣或者未經(jīng)插值的待處理圖像的亮度分量矩陣中的選取一個(gè)亮度分量矩陣，用待增強(qiáng)像素點(diǎn)的灰度值，替換亮度分量矩陣中的像素點(diǎn)的灰度值；(5g)重復(fù)步驟(5a)至步驟(5f)，直至插值后亮度分量矩陣中的最后一個(gè)像素點(diǎn)替換完畢，得到紋理增強(qiáng)后的亮度分量矩陣。步驟6，增強(qiáng)對(duì)比度。刪除紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣中的第一列和第二列，將剩余的紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣中的其他列組成一個(gè)新的矩陣，用紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣減去該新的矩陣，得到一個(gè)差值矩陣。統(tǒng)計(jì)差值矩陣中絕對(duì)值大于閾值的元素個(gè)數(shù)，該閾值的取值為范圍[3,5]內(nèi)的一個(gè)任意整數(shù)，將統(tǒng)計(jì)結(jié)果除以256，得到一個(gè)比例參數(shù)。對(duì)差值矩陣中每個(gè)元素的絕對(duì)值求和，將求和結(jié)果與對(duì)比度增強(qiáng)因子相乘，該對(duì)比度增強(qiáng)因子的取值為范圍[1,20]內(nèi)的一個(gè)任意整數(shù)，取值為1的時(shí)候?qū)Ρ榷仍鰪?qiáng)程度最小，取值為20的時(shí)候?qū)Ρ榷仍鰪?qiáng)程度最大，對(duì)相乘結(jié)果進(jìn)行歸一化，得到一個(gè)概率參數(shù)。利用下式，求紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣的最終灰度級(jí)出現(xiàn)的概率值：g(t)＝(1-k)*u+k*h(t)if(5<t<220)if(0≤t≤5或220≤t≤255)其中，g(t)表示紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣的最終灰度級(jí)出現(xiàn)的概率值，t表示紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣的灰度值，k表示概率參數(shù)，u表示比例參數(shù)，h(t)表示紋理增強(qiáng)后亮度分量的原始灰度級(jí)出現(xiàn)的概率值，a表示經(jīng)驗(yàn)參數(shù)，a的取值范圍為[1,5]，*表示相乘操作。將紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣的最終灰度級(jí)出現(xiàn)的概率值，代入下述直方圖均衡化的灰度級(jí)轉(zhuǎn)換函數(shù)中，得到紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣的灰度值的映射值：sx＝int[(L-1)*px+0.5]其中，px表示紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣的最終灰度級(jí)出現(xiàn)的概率值的累加和，x表示紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣的灰度值，x的取值范圍為0～255，g(f)表示紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣的最終灰度級(jí)出現(xiàn)概率值，f表示一個(gè)變量，f＝0,1,2,...,x，sx表示紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣的灰度值x的映射值，int表示取整操作，L表示灰度級(jí)的最大值。用紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣的灰度值的映射值，替換紋理增強(qiáng)后亮度分量矩陣中的像素點(diǎn)的灰度值，得到對(duì)比度增強(qiáng)后的亮度分量矩陣。用對(duì)比度增強(qiáng)后的亮度分量矩陣，替換步驟2中待處理圖像的亮度分量矩陣，得到對(duì)比度增強(qiáng)圖像。步驟7，判斷視頻序列的最后一幀視頻圖像是否處理完畢，若是，執(zhí)行步驟8；否則，執(zhí)行步驟2。步驟8，輸出視頻序列。下面結(jié)合附圖2對(duì)本發(fā)明的仿真效果做進(jìn)一步說(shuō)明。1.仿真數(shù)據(jù)：仿真所使用待處理的測(cè)試視頻圖像為標(biāo)準(zhǔn)視頻測(cè)試序列中的suzie_qcif視頻序列的第一幀圖像，圖像大小為176×144，視頻圖像具有亮度分量和色度分量，其中，亮度分量的灰度級(jí)為256。2.仿真結(jié)果與分析：附圖2是本發(fā)明的仿真結(jié)果圖，其中，附圖2(a)為待處理圖像的原圖；附圖2(b)為修改直方圖方法的效果圖；附圖2(c)為本發(fā)明提升視頻圖像清晰度方法的效果圖。對(duì)比附圖2中的三幅子圖，可以看出修改直方圖方法雖然提升了原圖的清晰度，但出現(xiàn)了過(guò)度曝光的情況，使得整幅圖像發(fā)白，與人眼看到的場(chǎng)景情況不符。本發(fā)明則很好地利用了原圖自身的紋理程度和像素分布情況，對(duì)待處理圖像的原圖進(jìn)行自適應(yīng)增強(qiáng)，尤其在圖中頭像的發(fā)絲部分，紋理增強(qiáng)效果表現(xiàn)明顯。此外，整幅圖在對(duì)比度方面也有很好的效果。綜上所述，可以看出本發(fā)明能夠很好的提升視頻圖像的清晰度，克服了一般清晰度增強(qiáng)技術(shù)不能夠依據(jù)圖像自身內(nèi)容進(jìn)行增強(qiáng)的缺點(diǎn)。