CN100401786C - 再现视频信号中的肤色的装置和方法 - Google Patents

Abstract

提供了一种再现视频信号中的肤色的装置和方法，当输入视频信号中的色差信号值包含在非典型肤色(下文称作“非典型色”)区中时，根据这样的事实，即对应于色度坐标中的肤色的一个区被划分为一个典型肤色(下文称作“典型色”)区和一个非典型色区，根据其中典型色被认为更自然的记忆色，来标准化包含在一个非典型色区中的色差信号值作为一个典型色区而不是指定色，从而提高肤色的再现质量。

Description

再现视频信号中的肤色的装置和方法

技术领域

本发明涉及一种再现视频信号中的肤色(skin color)的装置和方法，更具体地说，本发明涉及一种根据记忆色，将非典型肤色(下文称作‘非典型色’)区中的色差信号的值标准化为典型肤色(下文称作‘典型色’)区中的色差信号的值，以提高视频信号中的肤色再现质量的装置和方法。

背景技术

人类的视觉神经对由视频显示器再现的肤色十分敏感。因此，在再现肤色时，人类眼睛甚至会立刻感觉到一点细微的变化和差异。为此，认为肤色再现能力极大地影响了显示器的图象质量。已有大量的研究投入到肤色的最佳化再现。而且，由于现在的显示器都是数字的，需要高质量的图像，为此，肤色的最佳化再现是十分重要的。

涉及肤色再现的现有技术包括：一种通过使用输入图像信号的色信号相位和相位移或调整色信号的幅度来判定一个肤色区来再现肤色的方法(美国专利号：3,748,825，3,729,578，3,873,760，和4,327,374)，一种通过调整色信号的平均亮度以及相位和幅度来再现肤色的方法(美国专利号5,585,860)，和一种根据色信号的幅度来判定肤色区并调整诸如红、绿、蓝三种色信号中至少一种信号来再现肤色的方法(美国专利号3,253,305和5,381,185)。在这些方法中，可以得到操作上的便利，但是，判断肤色区的准确性作为肤色再现的前提来说却不高。因此，一个调整目标色可能并没有被调整，或一个调整非目标色可能被调整了。

另一个现有技术文件公开了一种通过使用一个视频信号的色度，饱和度及亮度的模糊建模来检测一个肤色区，并调整视频信号的饱和度和亮度的肤色再现方法(美国专利号：6,272,239)。这个方法中采用了一维肤色模型。因此，肤色区的准确性不高，并且不期望被调整的色彩可能被调整。

另一个现有技术文件公开了一种不同于以上所述的现有技术的手段。它公开了一种肤色再现方法，其中在色度坐标中预先指定一个肤色典型色的指定色，以指定色为中心的适当范围内的矩形区域被判定为肤色区，并且矩形区域内的所有颜色被调整为指定色(美国专利号：5384601)。这个方法有以下问题：第一：色度坐标中的实际肤色的分布近乎为圆形或椭圆形，但是，在这个方法中，肤色区域被判定为矩形区域。因此，如以上所述的技术中一样，一个调整非目标色可能被调整。其次，据最近的研究结果(标题为“ColourMemory for Various Sky，Skin and Plant Colour-Effect of the Image Context”，《COLOR研究和应用》，Peter Bodrogi，2001年8月，第4期26栏)，典型色区中的色彩不被调整为指定色的情况更适合人类的视觉特性。在这个方法中，甚至在这种情况下，所有的色彩都被调整为指定色。因此，肤色再现质量就会下降。而且，所述方法包括将肤色亮度改变为指定的典型亮度值。在这种情况下，指定像素的亮度就会下降。

发明内容

本发明提供一种用于再现视频信号中的肤色的装置和方法，更具体地说，本发明提供一种根据记忆色，将非典型色区中的色差信号的值标准化为典型色区中的色差信号的值，以提高视频信号中的肤色再现质量的装置和方法。

根据本发明的一个方面，一种用于再现视频信号中的肤色的装置包括：输入像素值位置判定单元，用于判定输入像素值是否在色度坐标中的肤色区的非典型肤色(下文称作“非典型色”)区中；以及标准化像素值获取单元，如果判定输入像素值在非典型色区中，则调整输入像素值，从而所述输入像素值接近肤色区的典型肤色(下文称作“典型色”)，并且获取所述输入像素的标准化值。而且，所述装置还包括亮度增强单元，用于调整所述输入像素的亮度值Y，并生成一个亮度信号的增强值Ya。

根据本发明的另一个方面，一种用于再现视频信号中的肤色的方法包括：(a)判定输入像素值是否在色度坐标中的肤色区的非典型肤色(下文称作“非典型色”)区中；以及(b)如果判定输入像素值在非典型色区中，则调整输入像素值，从而所述输入像素值接近肤色区的典型肤色(下文称作“典型色”)，并且获取所述输入像素的标准化值。

附图说明

通过参考附图详细描述本发明的优选例，本发明的上面和其它特征和优点将变得更加明显，其中：

图1示出了色度坐标中表示的肤色区；

图2是图1的肤色区的放大图；

图3A示出了根据本发明的用于再现视频信号中的肤色的装置结构；

图3B示出了根据本发明一个实施例的用于再现视频信号中的肤色的装置的详细结构；

图4A示出了根据本发明一个实施例的用于再现视频信号中的肤色的方法流程图；以及

图4B是详细描述图4A的步骤(S45)的流程图。

具体实施方式

下面，将参考附图来详细描述本发明的结构、操作以及优选实施例。相同的标号表示相同的元件。

根据本发明，通过平方的马哈拉罗比(Mahalanobis)距离公式来确定肤色区，该平方的Mahalanobis距离公式表示正则分布概率密度函数的恒定等密度线。使用所述公式来确定肤色的前提是，色度坐标上的实际肤色的分布是由两个变量的正则分布来建立模型。

在图1中，色度坐标中表示的肤色区显示为点的分布。图1图形的x轴表示色信号Cb，y轴表示色信号Cr。在图1中，R表示红色的位置，G表示绿色的位置，B表示蓝色的位置，C表示青色的位置，M表示深红色的位置，以及Y表示黄色的位置。

图2是图1的肤色区的放大图。参考图2，色度坐标中的肤色区被划分为典型肤色区(典型色区，在内部椭圆之内)和包围典型肤色区的非典型肤色区(非典型色区，在外部和内部椭圆之间)。在本发明中，调整输入像素值，以便P接近于P′，即，存在于非典型色区中的像素通过使用肤色的这种分布模型来接近典型色区，从而将肤色再现为输入像素的标准化值。

关于标准化，本发明与上述美国专利号5384601的不同之处在于，输入像素的标准化是基于一个预定区域的，即典型色区不仅仅是通过单个点来反映人类视觉特性。因此，解决了现有技术中的输入像素根据单个点被标准化并且不能反映人类视觉特性的问题。具体地，输入像素被标准化作为预定区域，而不仅是单个点。

在图2中，A表示肤色区的最外轮廓，以及C表示典型色区的最外轮廓。P表示具有输入像素的色差信号的坐标Cbi和Cri的点，以及P’表示具有在输入像素Cbi和Cri的坐标被调整后的输入像素的色差信号的坐标Cba和Cra的标准化点。M表示具有典型色的平均坐标的点，以及M’表示一条连接M和P的线与C相交的点。e表示一个以M’为中心指向P的矢量，以及e’表示一个以M’为中心指向P’的矢量。D1表示M和C之间的距离，即，典型色区的近似宽度，D2表示M和A之间的距离，即，肤色区的近似宽度。

图3A示出了根据本发明的用于再现视频信号中的肤色的装置的结构。

根据本发明的用于再现视频信号中的肤色的装置大概包括两个组件：输入像素值位置判定单元30，包括距离值计算部分34，用于计算色度坐标中点P与点M之间的距离值，其中P点对应于输入像素值的两个色差信号的值，在M点处使用了典型色区的两个色差信号的平均值，距离值判定部分35，用于判定距离值是否在典型色区或非典型色区之内；标准化像素值获取单元31，包括变化量计算部分36，用于根据典型色区中的色差信号的最外值计算输入像素的色差信号值的标准化变化量ΔCba和ΔCra，以及标准化色差信号计算部分37，用于通过使用标准化变化量ΔCba和ΔCra来计算输入像素的色差信号的标准化值Cba和Cra。

距离值计算部分34计算点P和点M之间的距离值dp，其中点P具有输入像素的色差信号的色度坐标Cbi和Cri，点M的坐标为典型色区中两个色差信号的平均值。距离值判定部分35判定距离值dp是否在典型色区或非典型色区内。当距离值dp在典型色区和非典型色区内时，变化量计算部分36计算输入像素的色差信号值的标准化变化量ΔCba和ΔCra。标准化色差信号计算部分37通过使用标准化变化量ΔCba和ΔCra来计算输入像素值的色差信号的标准化值Cba和Cra。

参照图3B来详细说明本发明的一个实施例。

图3B示出了根据本发明实施例的用于再现视频信号中的肤色的装置的具体结构。参照图3B，因子存储单元32存储用于后文将提到的组件中的因子，例如肤色的最大亮度值Ymaxp，肤色的最小亮度值Yminp，肤色的平均亮度值Ymean，肤色亮度值的变化量常数ΔY，典型色的色差信号Cb值的标准偏差σx，肤色的色差信号Cr值的标准偏差σy，色差信号Cr和Cb之间的相关系数p，典型色的色差信号Cb的平均值Cbp，肤色的色差信号Cr的平均值Crp，两个色差信号的平均值的点M与典型色区的最外轮廓之间的距离D1，点M与肤色区的最外轮廓之间的距离D2，及强度常数S。

输入亮度值判定单元33接收从因子存储单元32接收到的肤色的亮度值Ymaxp和Yminp，并判断输入像素的亮度值Y是否满足Y_min p≤Y≤Y_max p。如果所述输入像素的亮度值Y不能满足上述条件，那就意味着输入像素的亮度值不在肤色亮度值的范围内。因此，输入亮度值判定单元33判断下一个输入像素的亮度值Y是否满足以上不等式。实验性地判定出肤色的亮度值范围。例如，可以通过估计在多种照明条件下拍摄的一组视频码片中的肤色亮度来判定肤色亮度值的范围。当输入像素的亮度值Y满足以上条件时，将一个运算开始使能信号A施加到距离值计算部分34，从而所述距离值计算部分34计算点P和点M之间的距离dp，其中点P位于色差信号Cbi和Cri的色差坐标上。

距离值计算部分34从因子存储单元32接收因子σx，σy，p，Cbp，和Crp，并计算点P和点M之间的距离dp，其中点P位于两个色差信号的值Cbi和Cri的色度坐标上。最好在这种情况下，由等式1得到距离值dp。

$\mathrm{dp}=\frac{1}{1-p^2}[{\left(\frac{\mathrm{\ΔCbp}}{\mathrm{\σx}}\right)}^2-2p\left(\frac{\mathrm{\ΔCbp}}{\mathrm{\σx}}\right)\left(\frac{\mathrm{\ΔCrp}}{\mathrm{\σy}}\right)+{\left(\frac{\mathrm{\ΔCrp}}{\mathrm{\σy}}\right)}^2]...\left(1\right)$

这里，dp称为平方的Mahalanobis距离，是具有常数协方差矩阵和差平均值的两个组之间的距离。平方表示使用两个变量正则分布建模的肤色区的正则分布概率密度函数的恒定等密度线。欧几里得距离是从平面开始的距离，平方的Mahalanobis距离是一个考虑山坡度增加和降低的距离。

距离值判定部分35从因子存储单元32接收因子D1和D2，并判定所述距离值dp是否满足D1≤dp≤D2。也就是说，距离值判定部分35判定输入像素的色差信号的值是否在典型色的最外轮廓C和肤色区的最外轮廓A之间。作为判定的结果，标准化目标像素不属于典型色区而属于肤色区，也就是，属于非典型色区。在上面描述了属于典型色区的像素不被标准化的原因。即，如果属于典型色区的像素被调整为单个颜色，就不能反映出人类的视觉特性。因此，在本实施例中，当输入像素在典型色区中，输入像素的亮度值和色差信号的值在视频显示中再现时不用改变就可以使用。

如果距离值dp满足上述不等式，则从距离值判定部分35提供一个运算起动使能信号B到变化量计算部分36。然后，变化量计算部分36获取点M′的色差信号Cb′和Cr′的值，并且计算点M′和点P之间的每个差信号的差ΔCb和ΔCr(矢量e的长度)，点M′为在典型色区内一条互相连接M和P的直线与最外轮廓C的交点。然后，变化量计算部分36计算点P′和点M′之间的距离以便标准化值Cbi和Cri，并且计算来自典型色区的最外轮廓的值Cbi和Cri的标准化的变化量ΔCba和ΔCra(矢量e′长度)，所述P′在一条直线上，该直线位于与分配到差ΔCb和ΔCr的标准化指数ω成比例的距离上。

由等式2给出两个色差信号Cb和Cr的值Cb′和Cr′。

$\mathrm{\Δ}{\mathrm{Cb}}^{\′}=\mathrm{\ΔCbp}*\frac{D1}{\mathrm{dp}}$ $\mathrm{\Δ}{\mathrm{Cr}}^{\′}=\mathrm{\ΔCrp}*\frac{D1}{\mathrm{dp}}$

Cb′＝Cbp+ΔCb′     Cr′＝Crp+ΔCr′                                       ...(2)

这里，ΔCbp和ΔCrp表示在点M的色差信号Cb和Cr的平均值Cbp和Crp与在点P的色差信号Cb和Cr的值Cbi和Cri之间的差。ΔCb′和ΔCr′表示在点M′的色差信号Cb和Cr的平均值Cbp和Crp与值Cb′和Cr′之间的差。

最好是，由等式3来获取在点M′和点P之间的每个差信号的差ΔCb和ΔCr。

ΔCb＝Cbi-Cb′  ΔCr＝Cri-Cr′                        ...(3)

这里，将调整ΔCb和ΔCr来标准化值Cri和Cbi。为了调整，标准化指数ω分配给ΔCb和ΔCr。最好是，由等式4来获得ω。

D′＝D2-D1  d＝dp-D1  $a\left(d\right)=s+\left[\frac{1-s}{D^{\′}}\right]d$

$\mathrm{\ω}=\sqrt{a\left(d\right)}...\left(4\right)$

这里，s是因子存储单元32中设定的值，称作强度常数，并且对应于标准化指数ω的初始值(或偏移)。a(d)是一个线性函数，被用作引入ω的功能性参数。ω在0和1之间。

如果得到ω，则由等式5获得ΔCba和ΔCra。

ΔCba＝ωΔCb  ΔCra＝ωΔCr    ...(5)

标准化色差信号计算部分37使用ΔCba和ΔCra来计算输入像素的色差信号的标准化值Cba和Cra。由等式6来获取值Cba和Cra。

Cba＝Cb′+ΔCba  Cra＝Cr′+ΔCra    ...(6)

结果，值Cbi和Cri被改变成标准化值Cba和Cra，并且标准化值Cba和Cra被再现为视频显示的色差信号。

根据本发明的用于再现视频信号中的肤色的装置还包括亮度增强单元38，其使用预定方法来调整输入像素的亮度值Y，并且产生亮度信号的被增强的值Ya。

在用于再现肤色的现有技术方法中，不调整亮度信号，而只是调整颜色信号来再现肤色。在上述美国专利号5384601中描述了一种用于调整亮度信号的现有技术方法的一个示例。这里，所述方法包括将输入像素的亮度值改变成肤色的特定和典型的亮度值。作为改变结果，输入像素的特定亮度值被减少。通常，肤色变暗，即，由于调整视频信号中的黑电平的黑电平增强引起的副作用或者调整阴极射线管的射束强度的自动对比电平，肤色的亮度值减少。为此，需要增强输入像素的亮度值。

最好是，当亮度值Y小于肤色的普通亮度值的平均值时，通过将(ΔY+Ymean-Ymin p)除以Ymean-Ymin p获得的值分配给Y作为系数w11，然后最小亮度值Yminp的校正值w12被加到w11×Y上作为一个偏移，从而获得Ya。

当亮度值Y大于肤色的普通亮度值的平均值时，通过将(Ymaxp-Ymin p-ΔY)除以Ymax p-Ymin p获得的值被分配给Y作为系数w21，然后将最大亮度值Ymax p的校正值w22与w21×Y相加作为一个偏移，从而获得Ya。等式7中示出了上述情况。

如果Ymin p＜Y＜Ymean：

Y_a＝ω11×Y+ω12

$\mathrm{\ω}11=\frac{\mathrm{Ymean}-Y\min p+\mathrm{\ΔY}}{\mathrm{Ymean}-Y\min p},$ $\mathrm{\ω}12=Y\min p\frac{\mathrm{\ΔY}}{Y\min p-\mathrm{Ymean}}...\left(7\right)$

如果Ymean＜Y：

Y_a＝ω21×Y+ω22

$\mathrm{\ω}21=\frac{Y\max p-Y\min p-\mathrm{\ΔY}}{Y\max p-Y\min p},$ $\mathrm{\ω}22=Y\max p\frac{\mathrm{\ΔY}}{Y\max p-Y\min p}$

这里，ΔY是一个实验上确定的肤色亮度值的变化量常数。通常，ΔY的值是5。

结果，通过调整输入像素的值Y、Cbi和Cri为Ya、Cba和Cra来标准化输入像素，以便接近典型色区，并且因此，视频显示可以使用标准化的值来再现肤色。

一种根据本发明的用于再现视频信号中的肤色的方法大致包括两个步骤。第一步骤是，通过计算色度坐标上的点P和点M之间的距离来判定输入像素值位置，在点P处，使用了输入像素的色差信号值，在点M处，使用了典型色区的色差信号的平均值，并且判断该距离值是否在典型色区的宽度值与非典型色区的宽度值之间。第二步骤是，通过计算来自输入像素的色差信号值的典型色区中的色差信号的最外值的标准化变化量，和使用标准化的变化量来计算输入像素的色差信号的标准化值Cba和Cra，来获取标准化像素值。

图4A示出了根据本发明实施例的用于再现视频信号中的肤色的方法流程图。参考图4A，通过判定输入像素的亮度值Y是否在肤色的最小亮度值Yminp与最大亮度值Ymaxp之间(S41)，判定输入像素是否具有肤色的亮度值。S41是用于判定输入像素是否是标准化目标像素的第一步。如果亮度值Y不满足上述条件，这就意味着输入像素的亮度值不在肤色的亮度值范围内，即，输入像素的亮度值是一个标准化非目标像素，因此，在步骤S42，处理下一个像素。

如果亮度值Y在肤色的最小亮度值Yminp和最大亮度值Ymaxp之间，用于计算输入像素的点P与典型色的色差信号的平均值的点M之间的距离dp的步骤(S43)，使用诸如σx、σy、p、Cbp和Crp的因子来计算距离dp。最好是，在这种情况中，通过上述的等式1来获得dp。

在判定距离dp是否在典型色区的宽度D1和肤色区的宽度D2之间时(S44)，在步骤S41首先估计输入像素的亮度值来判定是否标准化目标像素。然后，判定输入像素的色差信号是否具有标准化目标色差信号的值。在步骤S44，表示标准化目标色差信号的值的点的位置将在典型色区的最外轮廓与肤色区的最外轮廓之间。即使当输入像素的色差信号满足步骤S41的上述条件，如果它们不满足步骤(S44)的条件，则输入像素被排除在标准化对象之外。这样的标准化非目标输入像素是一种在典型色区中或在肤色区之外的像素。因此，如果输入像素的色差信号在典型色区中或在肤色区之外，则在步骤S42处理下一个输入像素。

当距离dp在宽度D1和宽度D2之间时，根据典型色区的最外轮廓和输入像素点之间的距离(d＝dp-D1)来计算来自值Cbi和Cri的典型色区的最外轮廓的校正的变化量ΔCba和ΔCra(S45)，对于标准化输入像素的色差信号的值Cbi和Cri为典型色区是必要的。具体地，步骤S45包括计算典型色区的最外轮廓点M’的色差信号的值Cb′和Cr′和来自Cb′和Cr′的值Cbi和Cri的变化量ΔCb和ΔCr(S451)，获取标准化指数ω，以便标准化值Cbi和Cri(S452)，以及通过将标准化指数ω分配给变化量ΔCb和ΔCr来计算变化量ΔCba和ΔCra(S453)。在该情况下，在步骤S451到S453中定义的每个值由等式2到5来获得。在图4B中示出了S45的详细步骤S451到S453。

接着，ΔCba和ΔCra被分别加到输入像素的色差信号的值Cbi和Cri上，从而来计算色差信号的标准化值Cba和Cra(S46)。

根据本发明的用于再现视频信号中的肤色的方法还包括使用预定方法(S47)通过改变亮度值Y来获取增强的亮度值Ya。由于上述原因步骤S47是必要的，并且通过等式7来获得Ya。因此，将省略对其的详细描述。

另外，本发明可以实现为一种记录在计算机可读记录介质上的计算机可读代码。计算机可读介质可以是ROM、RAM、CD-ROM、磁带、软盘以及DVD，或者可以是载波(例如，因特网上的传输)。计算机可读记录介质也可以安装在连接到网络的计算机系统中，从而能够以分配的模式来存储和执行计算机可读代码。

如上所述，在根据本发明的用于再现视频信号中的肤色的装置和方法中，标准化是基于一个预定区域的，而不是一个单一颜色。因此，解决现有技术中的问题，即不能反映被调整用来定向单一典型颜色和人类视觉特性的颜色。另外，在标准化操作期间，根据输入像素的亮度值和色差信号值，将正确的标准化指数分配给一个差，而不是根据统一基础的标准化，从而将肤色再现为对于人类眼睛非常自然的颜色，从而增强数字化视频显示的图像质量。

虽然已经参考本发明的优选实施例特别示出和描述了本发明，但是本领域的技术人员应当理解，在不背离所附权利要求定义的本发明的精神和范畴的情况下，可以在形式和细节上做出各种各样的变化。

Claims (20)

1.一种用于再现视频信号中肤色的装置，包括：

输入像素值位置判定单元，用于判定输入像素值是否在色度坐标中的肤色区的非典型肤色、即“非典型色”区中；以及

标准化像素值获取单元，如果判定输入像素值在非典型色区中，则调整输入像素值，从而输入像素值接近肤色区的典型肤色、即“典型色”区，并且获取输入像素的标准化值。

2.如权利要求1所述的装置，其中所述输入像素值位置判定单元包括：

距离值计算部分，用于计算色度坐标中点P与点M之间的距离值，其中在P点处使用输入像素值的色差信号值，在M点处使用典型色区的色差信号的平均值；以及

距离值判定部分，用于判定距离值是否在典型色区的宽度值和非典型色区的宽度值之间。

3.如权利要求1所述的装置，其中所述标准化像素值获取单元包括：

变化量计算部分，根据典型色区中的色差信号的最外轮廓值，来计算所述输入像素值的色差信号值的标准化变化量ΔCba和ΔCra；以及

标准化色差信号计算部分，通过使用标准化变化量来计算输入像素值的色差信号的标准化值Cba和Cra。

4.如权利要求2所述的装置，其中所述距离值是平方的Mahalanobis距离。

5.如权利要求3所述的装置，其中所述变化量计算部分获取点M’的色差信号值Cb’和Cr’，所述点M’是一条将点M和P互相连接的直线与典型色区的最外轮廓的交点，计算点M’和点P之间的每个色差信号的变化量ΔCb和ΔCr，将标准化指数ω分配给ΔCb和ΔCr以标准化输入像素的色差信号的值，计算点P’和点M’之间的距离，所述点P’位于离点M’的距离与标准化指数ω成正比的直线上，并且根据值Cb’和Cr’来计算输入像素的色差信号值的标准化变化量ΔCba和ΔCra，其中在P点处使用输入像素值的色差信号值，在M点处使用典型色区的色差信号的平均值。

6.如权利要求5所述的装置，其中所述值Cb’和Cr’是通过将典型色区中色差信号值的平均值与点M和M’间的色差信号值的差值相加而得到的。

7.如权利要求5所述的装置，其中标准化变化量ΔCba和ΔCra是通过将差值ΔCb和ΔCr与标准化指数ω相乘得到的。

8.如权利要求3所述的装置，其中标准化值Cba和Cra是分别通过将标准化变化量ΔCba和ΔCra与所述值Cb’和Cr’相加而得到的。

9.如权利要求1所述的装置，进一步包括亮度增强单元，用于调整输入像素的亮度值Y，并生成亮度信号的增强值Ya。

10.如权利要求9所述的装置，其中当所述亮度值Y小于肤色的普通亮度值的平均值时，将一个值分配给Y作为一个比例系数w11，所述值是通过将肤色的平均亮度值和肤色的最小亮度值之间的差值与亮度值的变化量常数的和，除以肤色的平均亮度值和肤色的最小亮度值之间的差值而得到的，然后将最小亮度值的校正值作为一个偏移加到w11×Y，从而得到Ya；

当所述亮度值Y大于肤色的普通亮度值的平均值时，将一个值分配给Y作为一个比例系数w21，所述值是通过将所述肤色的最大亮度值和所述肤色的最小亮度值之间的差值减去所述亮度值的变化量常数得到的结果，除以所述肤色最大亮度值和所述肤色的最小亮度值之间的差值而得到的，然后将所述最大亮度值的校正值作为一个偏移加到w21×Y，从而得到Ya。

11.一种用于再现视频信号中的肤色的方法，所述方法包括步骤：

(a)判定输入像素值是否在色度坐标中的肤色区的非典型肤色、即“非典型色”区中；以及

(b)如果判定输入像素值在非典型色区中，则调整输入像素值，从而所述输入像素值接近肤色区的典型肤色、即“典型色”区，并且获取所述输入像素的标准化值。

12.如权利要求11所述的方法，其中步骤(a)包括：

计算色度坐标中点P与点M之间的距离值，其中在P点处使用所述输入像素值的色差信号值，在M点处使用典型色区的色差信号的平均值；以及

判定所述距离值是否在典型色区的宽度值和非典型色区的宽度值之间。

13.如权利要求11所述的方法，其中步骤(b)包括：

(b1)根据典型色区中的色差信号的最外轮廓值，计算所述输入像素值的色差信号值的标准化变化量ΔCba和ΔCra；以及

(b2)使用标准化变化量，计算输入像素值的色差信号的标准化值Cba和Cra。

14.如权利要求12所述的方法，其中所述距离值是平方的Mahalanobis距离。

15.如权利要求13所述的方法，其中步骤(b1)包括：

获取点M’的色差信号的值Cb’和Cr’，点M’为一条将点M和P互相连接的直线与典型色区的最外轮廓的交点，并且计算点M’和点P之间的每个色差信号的变化量ΔCb和ΔCr，其中在P点处使用输入像素值的色差信号值，在M点处使用典型色区的色差信号的平均值；以及

将标准化指数ω分配给ΔCb和ΔCr以标准化输入像素的色差信号值，计算点P’和点M’之间的距离，所述点P’位于离点M’的距离与标准化指数ω成正比的直线上，并且根据值Cb’和Cr’计算输入像素的色差信号的标准化变化量ΔCba和ΔCra。

16.如权利要求15所述的方法，其中所述值Cb’和Cr’是通过将典型色区中色差信号值的平均值与点M与点M’之间的色差信号值的差值相加而得到的。

17.如权利要求15所述的方法，其中所述标准化变化量ΔCba和ΔCra是由所述差值ΔCb和ΔCr乘以所述标准化指数ω得到的。

18.如权利要求15所述的方法，其中所述标准化值Cba和Cra是分别通过将所述标准化变化量ΔCba和ΔCra与所述值Cb’和Cr’相加而得到的。

19.如权利要求11所述的方法，进一步包括步骤：

调整所述输入像素的亮度值Y，并生成一个亮度信号的增强值Ya。

20.如权利要求19所述的方法，其中当所述亮度值Y小于肤色的普通亮度值的平均值时，将一个值分配给Y作为一个比例系数w11，所述值是通过将所述肤色的平均亮度值和所述肤色的最小亮度值之间的差值与所述亮度值的变化量常数之和，除以所述肤色平均亮度值和所述肤色的最小亮度值之间的差值得到的，然后将所述最小亮度值的校正值作为一个偏移加到w11×Y，从而得到Ya。

当所述亮度值Y大于肤色的普通亮度值的平均值时，将一个值分配给Y作为一个比例系数w21，所述值是通过将所述肤色的最大亮度值和所述肤色的最小亮度值之间的差值减去所述亮度值的变化量常数得到的结果，除以所述肤色最大亮度值和所述肤色的最小亮度值之间的差值得到的，然后将所述最大亮度值的校正值作为一个偏移加到w21×Y，从而得到Ya。

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