CN101026680A - 用于色彩校正的设备、方法以及程序产品 - Google Patents

用于色彩校正的设备、方法以及程序产品 Download PDF

Info

Publication number
CN101026680A
CN101026680A CNA200710005820XA CN200710005820A CN101026680A CN 101026680 A CN101026680 A CN 101026680A CN A200710005820X A CNA200710005820X A CN A200710005820XA CN 200710005820 A CN200710005820 A CN 200710005820A CN 101026680 A CN101026680 A CN 101026680A
Authority
CN
China
Prior art keywords
approximation
range
color
colour correction
correcting
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CNA200710005820XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN101026680B (zh
Inventor
富士和浩
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Electronics Corp
NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Corp filed Critical NEC Corp
Publication of CN101026680A publication Critical patent/CN101026680A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN101026680B publication Critical patent/CN101026680B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/60—Colour correction or control
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/64—Circuits for processing colour signals
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/58—Edge or detail enhancement; Noise or error suppression, e.g. colour misregistration correction

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)
  • Processing Of Color Television Signals (AREA)

Abstract

该发明的色彩校正设备包括：校正单元，用于对输入像素的色彩进行校正，所述输入像素具有包括在色彩空间的特定区域中的色彩；以及校正量计算器，按照从特定区域的内部到边界所布置的色彩的顺序，以非线性方式改变色彩校正量。校正量计算器从特定区域的内部到边界逐渐地减小色彩校正量，以致于校正量在边界处减小为0。

Description

用于色彩校正的设备、方法以及程序产品
技术领域
本发明涉及用于色彩校正的设备、方法以及程序产品，具体而言，涉及用于对在色彩空间的特殊范围中包括的色彩的输入像素的色彩进行校正的色彩校正设备、方法以及程序产品。
背景技术
已知这样的色彩校正设备，用于为输入图像的每一像素而指定将被校正的目标色彩以及将目标色彩校正为校正色彩而使用的校正色彩。例如，日本未审专利申请公开No.10-198795中所公开的技术计算指示输入像素与目标色彩的近似程度的近似值hx，以及通过将近似值hx与校正系数相乘计算得到校正量，以通过将校正量添加到输入像素来校正色彩。
图20是示出了近似值计算器900的结构的方块图，该近似值计算器900用于计算在传统色彩校正设备中的近似值hx。如图20中所示，传统的近似值计算器900包括：目标色彩分量提取器901，用于提取目标色彩(r0，g0，b0)的色彩分量(r0‘，g0‘，b0‘)；目标色彩分量存储单元902，用于存储目标色彩的色彩分量；输入色彩分量提取器903，用于提取输入像素(r，g，b)的色彩分量(r‘，g‘，b‘)；以及hx输出单元905，用于从D值计算近似值hx并且输出该近似值。此外，hx输出单元905包括用于将D值与权重mul相乘的乘法器906，以及包括根据由乘法器906得到的乘法结果计算近似值hx的hx计算器907。色彩距离是一种在包括RGB和HSV的色彩空间中的色彩之间的距离。该文献中RGB值的范围是0＜＝R、G、B＜＝1.0。
图21的流程图示出了利用传统近似值计算器900的近似值hx的计算方法。首先，将目标色彩(r0，g0，b0)和权重mul指定给近似值计算器900(S901)。然后，计算去除了白色分量的目标色彩的色彩分量(r0‘，g0‘，b0‘)并且将所述色彩分量存储到目标色彩分量存储单元(S902)。之后，输入色彩分量提取器903计算输入像素(r，g，b)的色彩分量(r‘，g‘，b‘)(S903)。然后，D值计算器904根据目标色彩的色彩分量(r0‘，g0‘，b0‘)以及输入像素的色彩分量(r，g，b)来计算色彩距离D(S904)。
之后，hx输出单元905使用乘法器906和hx计算器907利用包括D值和权重mul的线性函数来计算近似值hx(S905)。具体地，通过以下公式1来计算近似值hx。
hx＝1.0-mul*D    (公式1)
然后，hx计算器907估计该近似值是否小于0(S906)。如果该近似值小于0，那么近似值hx＝0(S907)。
图22是由传统近似值计算器900所计算的近似值hx(近似值特性曲线)与从目标色彩的色彩距离的图。由于通过将近似值hx与校正系数相乘来计算校正量，则通过与近似值特性曲线相对应的校正量来校正色彩。
近似值特性曲线910是根据上述公式1计算出的特性曲线。特别地，该近似值特性曲线910是一种中心在目标色彩的近似值hx＝1.0处扩展的特性曲线，随着到目标色彩的距离的增加，该近似值减小到0。与hx＝0的色彩距离(水平)轴相接触的边界所环绕的范围是校正范围。远离校正范围的范围是非校正范围。在近似值特性曲线910中，当其远离目标色彩时，近似值hx以由“-mul*D”所定义的斜率减小。特别的，近似值特性曲线910以作为公式1的线性函数所限定的恒定趋势减小。
如先前所述那样，利用传统色彩校正设备，通过一个线性函数计算用于计算校正量的近似值。所以，当远离目标色彩时，校正量以恒定趋势减小。现在在这种情况中发现：如果增加诸如权重mul的系数以将校正范围变窄并且使得所述斜率更陡，所述校正量在校正和非校正范围之间的边界附近突然变化。由于校正范围边界附近的色彩发生巨大的变化，所以色彩变化也看得明显，因此产生等值线(contouring)。
发明内容
根据本发明的一个方面，提供一种色彩校正设备，其包括：校正单元，用于对输入像素的色彩进行校正，所述输入像素具有包括在色彩空间的特定区域中的色彩；以及校正量计算器，按照从特定区域的内部到边界所布置的色彩的顺序，以非线性方式改变色彩校正量。利用这种色彩校正设备，可以抑制校正范围的边界附近的校正量，从而抑制校正范围的边界附近的色彩变化以及防止生成等值线。
根据本发明的另一方面，提供一种用于校正输入像素的色彩的色彩校正方法，所述输入像素具有包括在色彩空间的特定区域中的色彩。该方法包括：按照从特定区域的内部到边界布置的色彩的顺序，以非线性方式改变色彩校正量。利用该用于色彩校正的方法，可以抑制校正范围的边界附近的校正量，从而抑制校正范围的边界附近的色彩变化以及防止生成等值线。
根据本发明的另一方面，提供一种通过计算机来执行色彩校正处理以校正输入像素的色彩的程序产品，所述输入像素具有包括在色彩空间的特定区域中的色彩。该程序产品包括：按照从特定区域的内部到边界布置的色彩的顺序，以非线性方式改变色彩校正量。利用该程序产品，可以抑制校正范围的边界附近的校正量，从而抑制校正范围的边界附近的色彩变化以及防止生成等值线。
本发明提供用于色彩校正的设备、方法以及程序产品，其能够抑制在校正范围的边界附近改变色彩，并且抑制生成等值线。
附图说明
根据结合附图进行的以下描述，本发明的上述和其他目的、优点以及特征将变得更加显而易见，其中：
图1是示出根据本发明的色彩校正设备的结构的方块图；
图2是示出根据本发明的近似值计算器的结构的方块图；
图3是示出根据本发明的近似值计算方法的流程图；
图4是示出根据本发明的近似值计算方法中所使用的RGB色彩空间的视图；
图5是示出根据本发明的近似值计算方法中所使用的RGB色彩空间的图像(image diagram)；
图6是示出根据本发明的近似值计算方法中所使用的RGB色彩空间的图像(image diagram)；
图7是示出由根据本发明的近似值计算方法所获得的近似值特性曲线的曲线图；
图8是示出根据本发明的近似值计算器的结构的方块图；
图9是示出根据本发明的近似值计算方法的流程图；
图10是示出根据本发明的近似值计算方法所获得的近似值特性曲线的曲线图；
图11是示出根据本发明的近似值计算方法的流程图；
图12是示出根据本发明的近似值计算方法所获得的近似值特性曲线的曲线图；
图13是示出根据本发明的近似值计算器的结构的方块图；
图14是示出根据本发明的近似值计算方法的流程图；
图15是示出根据本发明的近似值计算方法所获得的近似值特性曲线的曲线图；
图16是示出根据本发明的近似值计算器的结构的方块图；
图17是示出根据本发明的近似值计算方法的流程图；
图18是示出根据本发明的近似值计算方法中所使用的HSV色彩空间的视图；
图19是示出根据本发明的色彩校正设备的硬件结构图；
图20是示出根据传统技术的近似值计算器的结构的方块图；
图21是示出根据传统技术的近似值计算方法的流程图；以及
图22是示出根据传统技术的近似值计算方法所获得的近似值特性曲线的曲线图。
具体实施方式
现在在此将结合说明性实施例来描述本发明。本领域的技术人员将能理解：使用本发明的教导能够实现许多可选的实施例，并且本发明不限于为解释目的而说明的实施例。
第一实施例
下文中详细描述根据本发明第一实施例的色彩校正设备。该实施例的色彩校正设备能够选择校正范围的任一区域以仅改变该区域的色彩，并且还指定该区域中色彩的校正量。在该实施例中，例如使用两个线性函数来根据RGB格式计算近似值，以减少校正范围的边界附近的校正量。
以下参考图1的方块图详细描述根据本发明的色彩校正设备的结构。如图1中所示，色彩校正设备100包括：图像输入单元101、目标色彩指定器102、校正色彩指定器103、近似值系数指定器104、校正量计算器3、校正单元105以及图像输出单元106。校正量计算器3进一步包括近似值计算器1和校正量处理单元2。
图像输入单元101例如是输入缓冲器，对其输入由多个像素构成的输入图像。在输入输入图像的每一像素之后，图像输入单元101以输入的顺序将所述像素提供给校正量计算器3的近似值计算器1以及校正单元105。输入图像的每一像素例如是RGB形式的色彩数据。
目标色彩指定器102被指定(输入)以要外部校正的目标色彩并且将所述目标色彩提供给校正量计算器3的近似值计算器1和校正量处理单元2。例如将目标色彩以RGB格式指定。
校正色彩指定器103被指定(输入)以要外部校正的校正色彩并且将所述校正色彩提供给校正量计算器3的校正量处理单元2。例如将校正色彩以RGB格式指定。
近似值系数指定器104被指定(输入)以近似值系数，以从外部确定近似值(近似值特性曲线)的减小趋势并且将所述所述近似值系数提供给校正量计算器3的近似值计算器1。如同近似值系数，能够考虑指定近似值的减小趋势(斜率)的权重、近似值极限、以及校正范围。在该实施例中，为近似值系数指定权重和近似值极限。
校正量计算器3计算指示输入像素的目标色彩的近似程度的近似值hx，并且根据近似值hx来计算用来校正输入像素的校正量。校正量计算器3从特定区域内朝着边界以非线性的方式改变色彩校正的量。校正量计算器3减少校正量以致于在根据从特定区域的中心的色彩距离的校正范围的边界处其减小到0，所述色彩距离也就是到校正范围中的目标色彩的色彩距离。
色彩计算器1根据目标色彩和近似值系数所确定的近似值的减小趋势，来计算构成输入图像的每一像素的近似值，然后将所述近似值提供到校正量处理单元2。近似值hx指示将被校正的输入像素到目标色彩的近似程度。近似值hx是从0到1.0的数值，其指示输入像素在色彩空间中应该移动多少。根据近似值hx将所述色彩校正以接近校正色彩。近似值hx＝1.0时，输入像素完全被校正到校正色彩。当近似值hx＝0.5，将收入像素校正到目标色彩和校正色彩之间的中间色彩。当近似值hx＝0，输入像素未被校正。
在该实施例中，近似值计算器1计算所述近似值，以致于减小趋势根据从目标色彩的色彩距离而改变。特别地，近似值计算器1是一种减小趋势控制器，其用于将校正量的减小趋势控制至少一次。为防止在校正范围的边界附近产生等值线，对校正范围的边界附近的校正量的减小趋势(斜率)进行控制以比校正量的其他区域更缓和(gradual)。特别的，随着色彩距离远离目标色彩，校正量的减小率减小。
在该实施例中，近似值计算器1根据为近似值系数的目标色彩和权重以及近似值极限，以通过具有至少两个减小趋势的折线函数来控制近似值的减小趋势一次。折线函数是一种具有以下曲线的函数，即该函数指示的数值转折至少一次。近似值计算器1使用两个线性函数来计算近似值。只要校正范围的边界附近的校正量减小，能够使用不同于所述两个线性函数的公式来计算近似值。其可以是具有多个拐点和极值的函数。如在第二到第四实施例中，其可以是多个线性函数或者一个以上的多维函数，或者能够组合任意不同函数。
校正量处理单元2根据目标和校正色彩以及近似值来计算校正量，然后将所计算的校正量提供给校正单元105。校正量处理单元2以“校正量＝近似值hx*(校正色彩-目标色彩)”来计算校正量。可以通过指定校正系数而不是校正色彩以“校正量＝近似值hx*校正系数”来计算校正量。
校正单元105校正输入图像的每一像素，并将校正的输出像素提供到图像输出单元106。校正单元105以“输出像素＝输入像素+校正量”来计算输出像素。图像输出单元106例如是一种输出缓冲器，其顺序地被输入以正被校正的输出像素，并且将输出像素输出到外部作为输出图像。
下文中详细参考图2的方块图来描述根据本发明的色彩校正设备的近似值计算器的结构。本实施例的近似值计算器以RGB格式来计算近似值hx。如图2中所示，近似值计算器1包括目标色彩分量提取器11、目标色彩分量存储单元12、输出色彩分量提取器13、D值计算器14以及hx输出单元15。此外，hx输出单元15包括乘法器21和22、hx计算器23和24以及最大值选择器25。
目标色彩提取器11提取由目标色彩指定器102所指定的目标色彩(r0，g0，b0)的色彩分量(r0‘，g0‘，b0‘)。目标色彩分量存储单元12将由目标色彩分量提取器11所提取的目标色彩的色彩分量(r‘、g‘、b‘)进行存储。
输入色彩分量提取器13提取从图像输入单元101输入的输入像素(r，g，b)的色彩分量(r‘，g‘，b‘)。D值计算器14计算D值，该D值指示存储到目标色彩分量存储单元12的目标色彩的色彩分量(r0‘，g0‘，b0‘)与由输入色彩分量提取器13所提取的输入像素的色彩分量(r‘，g‘，b‘)之间的色彩距离。
hx输出单元15根据由D值计算器14所计算的D值、权重mul和mul2以及由近似值系数指定器104所指定的近似值极限“limit”计算并输出近似值hx。
乘法器22将D值与权重mul相乘。hx计算器24使用乘法器22的相乘结果利用线性函数来计算近似值hx。乘法器22和hx计算器24计算根据第一线性函数所获得的第一近似值。乘法器22和hx计算器24形成第一减小趋势计算器，其用于控制将处于第一减小趋势中的近似值。
乘法器21将D值与权重mul2相乘。hx计算器23使用乘法器21和近似值极限“limit”的相乘结果利用线性函数来计算近似值hx。乘法器21和hx计算器23计算根据第二线性函数所获得的第二近似值。乘法器21和hx计算器23形成第二减小趋势计算器，其用于控制将处于第二减小趋势中的近似值。第二减小趋势是一种抑制第一减小趋势的趋势，特别是第二减小趋势的斜率比第一减小趋势的斜率更缓和。
最大值选择器25选择在hx计算器23和24的计算结果之间的最大值，并且输出所选择的值作为近似值hx。特别是，最大值选择器25选择由乘法器22和hx计算器24所获得的第一近似值或者由乘法器21和hx计算器23所获得第二近似值。
以下将详细参考图3的流程图来描述利用根据本发明的色彩校正设备的近似值计算器1的近似值计算方法。首先，将目标色彩(r0，g0，b0)、权重mul和mul2以及近似值极限“limit”指定给近似值计算器1(S101)。
然后，目标色彩分量提取器11计算去除了白色分量的指定目标色彩的色彩分量(r0‘，g0‘，b0‘)，并将其存储到目标色彩分量存储单元12(S102)。目标色彩分量提取器11从输入像素中提取目标色彩的RGB值的最小值，以至于按照“(r0‘，g0‘，b0‘)＝(r0，g0，b0)-min(r0‘，g0‘，b0‘)”去除白色分量并且仅提取色彩分量。min(r0‘，g0‘，b0‘)是一种从r0、g0和b0中选择最小值的函数。
之后，输入色彩分量提取器13计算正在输入的输入像素(r、g、b)的色彩分量(r‘、g‘、b‘)(S103)。输入色彩分量提取器13从输入像素减去输入像素的RGB值的最小值以至于按照“(r‘、g‘、b‘)＝(r、g、b)-min(r、g、b)”去除白色分量并且仅提取色彩分量。
然后，D值计算器14计算从目标色彩分量存储单元12中所存储的目标色彩的色彩分量(r0，g0，b0)到由输入色彩分量提取器13所计算的输入像素的色彩分量(r‘，g‘，b‘)之间的色彩距离D(步骤S104)。
D值计算器14按照“(dr，dg，db)＝(r0‘-r‘、g0‘-g‘、b0‘-b‘)”计算色彩分量的差值(dr，dg，db)。然后，D值计算器14按照“D＝dmax1+dmax2”以通过将(dr，dg，db)的正绝对值的最大值dmax1和(dr，dg，db)的负绝对值的最大值相加来计算D。
然后，在S105之后，hx输出单元15计算并输出近似值hx。首先，乘法器22和hx计算器24通过包括D值和权重mul的线性函数来计算近似值hx_a(S105)。特别是，按照以下的公式2来计算近似值hx_a。
hx_a＝1.0-mul*D    (公式2)
之后，hx计算器24评估近似值hx_a是否小于0(S106)。如果近似值hx_a小于0，那么近似值hx_a＝0(S107)。
然后，乘法器21和hx计算器23通过包括D值、权重mul2以及近似值极限“limit”的线性函数来计算近似值hx_b(S108)。特别是，按照以下的公式3来计算近似值hx_b。在该实施例中，limit是0＜limit＜＝1.0
hx_b＝limit-mul2*D    (公式3)
之后，hx计算器23评估近似值hx_b是否小于0(S109)。如果近似值hx_b小于0，那么近似值hx_b＝0(S110)。
然后最大值选择器25选择近似值hx_a和hx_b之间的最大值，然后输出最大值作为近似值hx(S111)。所以，在该实施例中，公式2和3之间的较大值是近似值hx。
下文中详细描述根据本发明的近似值hx的计算中所使用的RGB色彩空间。图4是一般的RGB色彩空间。通过具有彼此正交的红、蓝以及绿轴的三维坐标来表示RGB色彩空间。当蓝是0，并且绿以及红是1，那么色彩是黄。当红是0，绿和蓝是1，那么色彩是青。当绿是0，红和蓝是1，那么色彩是洋红。当红、蓝以及绿都是0，那么色彩是黑。当红、蓝以及绿都是1，那么色彩是白。连接黑和白的轴是灰度级。然而，可以采用的红、蓝以及绿的范围应该是0＜＝红、蓝和绿＜＝1。
图5是校正范围的图像，其中通过图3的方法来计算近似值hx。特别是在图3中，使用目标色彩以及仅去除了白色分量的输入像素的色彩分量来计算D值。所以在图5中，其中心处为目标色彩并且具有相同的色彩分量的像素是校正范围。在该情况中，只要色彩分量相同，校正量相同而与白色分量无关。
不同于图3的方法，在不去除白色分量的情况下，能够计算近似值hx。在S104中，通过包括白色分量的目标色彩与输入像素之间的差值来计算D值，其中所述差值是“(dr，dg，db)＝(r0-r，g0-g，b0-b)”，以至于计算出近似值hx。图6是其中在没有去除白色分量的情况下计算出近似值hx的校正范围的图像。特别地，由于包括白色分量地计算D值，所以校正范围是白色分量方向受限和中心处为目标色彩的范围。在该情况中，可以校正任何灰度级。在随后的实施例中，为计算RGB格式中的近似值hx，在白色分量方向上没有限制的范围可以是校正范围，如图5中那样；或者在白色分量方向上受到限制的范围可以是校正范围，如图6中那样。
图7是由近似值计算器1所计算出的从目标色彩的色彩距离与近似值hx(近似值特性曲线)的图像。根据公式2和3的最大值来计算近似值特性曲线201。特别地，近似值特性曲线201是一种如下的特性曲线，即其在目标色彩近似值hx＝1.0处为中心进行扩展，随着到目标色彩的色彩距离增加，近似值减小到0。校正范围是被接触hx＝0的色彩距离(水平)轴的边界所包围的范围，并且远离校正范围的范围是非校正范围。
在该实施例中，如果指定公式2的值在接近目标色彩的区域中较大，那么hx_a是近似值hx，其中利用“-mul*D”来确定近似值hx的减小趋势。此外，如果指定公式3的值在接近校正范围的区域中较大，那么hx_b是近似值hx，其中利用“-mul2*D”来确定近似值hx的减小趋势。
近似值特性曲线201指定权重mul2和近似值极限“limit”，以致于在校正范围的边界附近选择公式3。除此之外，通过指定权重mul2的值较小以致于具有小的校正量，并能够抑制在校正范围的边界附近的突然色彩变化。
如在这里所述那样，在该实施例中，在近似值的计算中选择减小校正范围的边界附近的校正量的函数。因此，能够抑制校正范围的边界附近的色彩变化以及防止产生等值线。
下文中详细描述根据本发明的第二实施例的色彩校正设备。在该实施例中，作为一种减少在校正范围的边界附近的校正量的例子，使用二次函数来计算在RGB格式中的近似值。
该实施例的色彩校正设备的全部结构等同于第一实施例的图1中所示的全部结构。在该实例中，由近似值系数指定器104指定的近似值系数是校正范围。近似值计算器(减小趋势控制器)1不断地抑制近似值的减小趋势。近似值计算器1根据目标色彩和校正范围来计算近似值，所述的校正范围是近似值系数，这样利用多维函数抑制近似值的减小趋势。在该实施例中，使用二次函数作为多维函数来计算近似值。
图8是示出了根据本发明的色彩校正设备的近似值计算器的结构的方块图。在图8中，由图2中的参考数字所指示的部件是相同的部件。在该实施例的近似值计算器中，hx输出单元15的结构与图2的结构相比是不同的。hx输出单元15包括hx计算器31和输出选择器32。
hx输出单元15根据由D值计算器14所计算出的D值和由近似值系数指定器104所指定的校正范围“Range”来计算并输出近似值hx。hx计算器31使用D值和校正范围“Range”利用二次函数来计算近似值hx。输出选择器32选择由hx计算器31所计算出的近似值或0，并且将其输出以作为近似值hx。
图9是示出利用该实施例的色彩校正设备的近似值计算方法的流程图。首先，将目标色彩和校正范围“Range”指定给近似值计算器1(S201)。然后，删除(覆盖)。之后，如图3中那样，计算并存储目标色彩的色彩分量(S202)。然后，计算输入像素的色彩分量(S203)。之后，根据目标色彩的色彩分量和输入像素的色彩分量来计算色彩距离D(S204)。
然后，在S205之后，hx输出单元15计算并输出近似值hx。首先，输出选择器32评估D值的绝对值是否小于校正范围“Range”(S205)。如果D值的绝对值小于校正范围“Range”，则hx计算器31利用包括D值和校正范围“Range”的二次函数来计算近似值hx(S206)。特别地，可以利用以下的公式4来计算近似值hx。
hx＝((Range-|D|2))/(Range2)    (公式4)
如果D值的绝对值大于校正范围“Range”，那么输出选择器32确定近似值hx＝0(S207)。因此，在该实施例中，在校正范围“Range”内，公式4的值是近似值hx，而在校正范围“Range”的范围之外，近似值hx是0。
图10是从由近似值计算器1所计算出的目标色彩的色彩距离与近似值hx(近似值特性曲线)的图像。利用公式4来计算近似值特性曲线202。特别地，该近似值特性曲线202是一种中心在目标色彩的近似值hx＝1.0处的对称特性曲线，随着到目标色彩的色彩距离增加，近似值减小到0。所述校正范围是一种被接触hx＝0的色彩距离(水平)轴的边界所包围的范围，在该实例中，该校正范围是从-Range到Range，并且远离校正范围的范围是非校正范围。
在该实施例中，减小趋势利用公式4的二次函数根据色彩距离而不断地变化。特别地，根据距离目标色彩的色彩距离，利用公式4的二次函数不断地抑制近似值特性曲线202的减小趋势。当其远离目标色彩时，近似值特性曲线202的斜率渐渐地变得平缓，并且在校正范围的边界附近接近色彩距离轴的方向。
如前所述，通过使用二次函数来计算近似值而减小了校正范围的边界附近的校正量。因此，如以第一实施例所述那样，其可以抑制校正范围的边界附近的色彩变化，如以第一实施例所述那样，也能够防止产生等值线。
在该实施例中，通过使用二次函数，斜率根据色彩距离而缓和地变化，因此，从目标色彩到校正范围不生成突变的角度。所以，可以防止从目标色彩到校正范围生成等值线。
第三实施例
以下详细描述根据本发明第三实施例的色彩校正设备。在该实施例中，作为减少校正范围的边界附近的校正量的实例，使用三次函数来计算RGB格式中的近似值。
本实施例的色彩校正设备的全部结构等同于第一实施例中的图1中所示的全部结构。近似值计算器1的结构等同于图8中的第二实施例。在该实施例中，如第二实施例所述那样，由近似值系数指定器104所指定的近似值系数是校正范围。
近似值计算器1根据目标色彩和校正范围使用多维函数来计算校正量，所述的校正范围是近似值系数。在该实施例中，使用三次函数作为多维函数来计算近似值。在近似值计算器1中，hx输出单元15的hx计算器31使用D值和校正范围“Range”利用三次函数来计算近似值hx。
图11是示出利用该实施例的色彩校正设备的近似值计算方法的流程图。在图11中，由图9中的那些参考数字所指示的构件是与图9中的那些构件相同的过程。首先，如图9所示那样，从S201到S204，指定目标色彩和校正范围“Range”，计算并存储目标色彩的色彩分量，计算输入像素的色彩分量，以及计算色彩距离D。
然后，在S205之后，hx输出单元15计算并输出近似值hx。首先，如图9所示那样，评估D值的绝对值是否小于校正范围“Range”(S205)。然后，如果D值的绝对值大于校正范围“Range”则近似值hx＝0。(S207)。
如果D值的绝对值小于校正范围“Range”，则hx计算器31利用包括D值和校正范围“Range”的三次函数来计算近似值hx(S208)。特别地，可以利用以下的公式5来计算近似值hx。
hx＝(2*(Range-|D|)3)/(Range3)-(3*(range-|D|)2)/(Range2)+1)(公式5)
因此，在该实施例中，在校正范围“Range”内，公式5的值是近似值hx，而在校正范围“Range”的范围之外，近似值hx是0。
图12是从由近似值计算器1所计算出的目标色彩的色彩距离与近似值hx(近似值特性曲线)的图像。利用公式5计算近似值特性曲线203。特别地，该近似值特性曲线203是一种中心在目标色彩的近似值hx＝1.0处的对称特性曲线，随着到目标色彩的色彩距离增加，近似值减小到0。所述校正范围是一种被接触hx＝0的色彩距离(水平)轴的边界所包围的范围，在该实施例中，校正范围是从-Range到Range，并且远离校正范围的范围是非校正范围。
在该实施例中，减小趋势利用公式5的三次函数根据色彩距离而不断地变化。特别是对于近似值特性曲线203而言，利用公式5的三次函数，根据从中点到校正范围“Range”的色彩距离，不断地抑制近似值特性曲线203的减小趋势，其中所述校正范围“Range”远离目标色彩。当其远离中点到校正范围“Range”时，近似值特性曲线203的斜率渐渐地变得平缓，并且在校正范围的边界附近接近色彩距离轴的方向，其中所述校正范围“Range”远离目标色彩。
如前所述，通过使用三次函数计算近似值来减小在校正范围的边界附近的校正量。因此，如以第一实施例所述那样，其可以抑制校正范围的边界附近的色彩变化，也能够防止产生等值线。
进一步地在本实施例中，通过使用三次函数，斜率如第二实施例所述那样根据色彩距离而平缓地变化。因此，可以防止从目标色彩到校正范围的范围中生成等值线。此外，在该实施例中，通过使用三次函数，目标色彩的顶部变成平缓的曲线，从而抑制了目标色彩附近的色彩变化。
第四实施例
以下将详细描述根据本发明的第四实施例的色彩校正设备。在该实施例中，作为一种减少校正范围的边界附近的校正量的实例，使用两个二次函数来计算RGB格式中的近似值。
本实施例的色彩校正设备的全部结构等同于第一实施例的图1中所示的全部结构。在该实施例中，由近似值系数指定器104指定的近似值系数是两个校正范围(Range和Pos)。近似值计算器1根据目标色彩和两个校正范围，利用两个多维函数来计算校正量，所述校正范围是近似值系数。特别地，近似值计算器(减小趋势控制器)1选择利用第一多维函数所获得的第一近似值或利用第二多维函数所获得的第二近似值。在该实施例中，使用二次函数作为多维函数来计算校正量。
图13是示出根据该实施例的色彩校正设备的近似值计算器的结构方块图。在图13中，由图2中的参考数字所指示的构件是与之等同的构件。在本实施例的近似值计算器1中，hx输出单元15的结构与图2的相应构件的结构相比是不同的。
hx输出单元15包括hx计算器41和42以及输出选择器43。hx输出单元15根据由D值计算器14所计算出的D值以及由近似值系数指定器104所指定的校正范围Range和Pos来计算并输出近似值hx。
hx计算器41使用D值和校正范围“Range”利用二次函数来计算近似值hx_r。特别地，hx计算器41在校正范围“Range”(第一校正范围)中使用第一多维函数来计算第一近似值。hx计算器42使用D值和校正范围Pos利用二次函数来计算近似值hx_p。特别地，hx计算器42在校正范围Pos(第二校正范围)中使用与第一多维函数不同的第二多维函数来计算第二近似值。输出选择器43选择由hx计算器41所计算的hx_r、由hx计算器43所计算的hx_p或0并将其输出以作为近似值hx。
图14是示出利用该实施例的色彩校正设备的近似值计算方法的流程图。首先将目标色彩和校正范围Range和Pos指定给近似值计算器1(S301)。然后，按照图3那样计算并存储目标色彩的色彩分量(S302)。之后，计算输入像素的色彩分量(S303)。然后，根据目标色彩和输入像素的色彩分量来计算色彩距离D(S304)。
之后，在S205之后，hx输出单元15计算并输出近似值hx。首先，输出选择器43评估D值的绝对值是否小于校正范围Pos(S305)。如果D值的绝对值小于校正范围Pos，那么hx计算器42利用包括D值和校正范围Pos的二次函数来计算近似值hx_p(S306)。特别地，可以利用以下的公式6来计算近似值hx_p。
hx_p＝-(|D|2)/(Range*Pos)+1    (公式6)
此外，如果D值的绝对值大于校正范围Pos，那么输出选择器43评估D值的绝对值是否小于或等于校正范围“Range”(S307)。如果D值的绝对值小于或等于校正范围“Range”，那么hx计算器41利用包括D值和校正范围“Range”的二次函数来计算近似值hx_r(S308)。特别地，可以利用以下公式7来计算近似值hx_r。
hx_r＝((Range-|D|)2)/(Range*(Range-Pos))    (公式7)
在S307中，如果D值的绝对值大于校正范围“Range”，那么输出选择器43确定近似值hx＝0(S309)。因此在该实施例中，在校正范围Pos的范围中，公式6的值是近似值hx；在从校正范围Pos到校正范围“Range”的范围中，公式7的值是近似值hx；以及在校正范围“Range”的范围之外，近似值hx是0。
图15是从由近似值计算器1所计算出的目标色彩的色彩距离与近似值hx(近似值特性曲线)的图像。利用公式6和7来计算近似值特性曲线204。特别地，该近似值特性曲线204是一种中心在目标色彩的近似值hx＝1.0的对称特性曲线。随着其距离目标色彩的色彩距离增加，近似值特性曲线204减小到0。所述校正范围是一种被接触hx＝0的色彩距离(水平)轴的边界所包围的范围，在该实施例中校正范围是从-Range到Range，并且远离该校正范围的范围是非校正范围。
在该实施例中，减小趋势利用公式6和7的二次函数根据色彩距离而不断地变化。特别地，从目标色彩到校正范围Pos，近似值特性曲线204利用公式6的二次函数，随着其远离目标色彩而平缓地减小，并且在校正范围Pos的边界附近大大减小。从校正范围Pos到Range，随着其远离目标色彩，减小趋势利用公式7的三次函数而不断地抑制。随着其从校正范围Pos到Range远离目标色彩，近似值特性曲线204的斜率逐渐地变得更加平缓，并且在校正范围的边界附近变得接近色彩距离轴的方向。
如前所述，通过使用两个二次函数来计算近似值，而减小了在校正范围的边界附近的校正量。因此，如以第一实施例所述那样，其可以抑制在校正范围的边界附近的色彩变化，也能够防止产生等值线。
在该实施例中，通过使用两个二次函数，斜率如第二和第三实施例那样根据色彩距离而逐渐地变化，因此，可以从目标色彩到校正范围防止生成等值线。通过使用两个二次函数，能够如第三实施例那样抑制在目标色彩附近的色彩变化。通过改变用于转换函数的点Pos，能够减小或增加在校正范围的边界附近的色彩变化量。
第五实施例
以下详细描述本发明的第五实施例的色彩校正设备。在该实施例中，作为减少在校正范围的边界附近的校正量的实例，使用第四实施例的函数来计算HSV格式中的近似值。
该实施例的色彩校正设备的全部结构等同于第一实施例的图1中所示的全部结构。以HSV格式将目标色彩指定给目标色彩指定器102。在HSV格式中，色调H、饱和度S以及值V的权重被指定作为近似值系数。
图16是示出根据该实施例的色彩校正设备的近似值计算器的结构的方块图。该实施例的色彩校正设备以HSV格式计算近似值。如图16所示那样，近似值计算器1包括HSV转换器51、色调差评估器52、饱和度差评估器53、值差评估器54以及乘法器55。
HSV转换器51将从图像输入单元101输入的RGB格式的输入像素(r，g，b)转换为HSV格式的输入像素(h1，s1，v1)。输入像素的色调分量h1被提供给色调差评估器52，输入像素的饱和度分量s1被提供给饱和度差评估器53，以及输入像素的值分量v1被提供给值差评估器54。在该文献中HSV值的范围是0＜＝S，V＜＝1.0，以及0＜＝H＜360(细节参见日本未审专利申请公开号10-198795)。
色调差评估器52根据由目标色彩指定器102所指定的目标色彩的色调分量Hue和作为近似值系数的色调分量的权重m，计算由目标色彩指定器102指定的目标色彩的近似值hx_h。饱和度差评估器53根据由目标色彩指定器102所指定的目标色彩的饱和度分量Sat和作为近似值系数的饱和度分量的权重sm，来计算输入像素的饱和度分量s1的近似值hx_s。值差评估器54根据由目标色彩指定器102所指定的目标色彩的值分量Val和作为近似值系数的值分量的权重vm，来计算输入像素的值分量v1的近似值hx_v。
乘法器55将色调分量的近似值hx_h、饱和度分量的近似值hx_s以及值分量的近似值hx_v相乘，然后输出相乘结果以作为近似值hx。
图17是示出利用该实施例的色彩校正设备的近似值计算方法的流程图。首先，将目标色彩(Hue，Sat，Val)和权重m、sm以及vm指定给近似值计算器1(S401)。
然后，从S402到S406，色调差评估器52计算色调分量的近似值hx_h。特别地，色调差评估器52评估权重m是否是0(S402)。如果权重m不是0，那么利用包括权重m的线性函数来计算近似值hx_h(S403)。特别地，利用以下的公式8来计算近似值hx_h。
hx_h＝(m-|h1-Hue|)/m    (公式8)
如果步骤S402中权重m是0，那么近似值hx_h＝h1。然后色调差评估器52评估近似值hx_h是否小于0(S405)。如果近似值hx_h小于0，那么近似值hx_h＝0(S406)。
然后，从S407到S411，饱和度差评估器53通过饱和度差评估器53来计算饱和度分量的近似值hx_s。特别地，饱和度差评估器53评估权重sm是否是0(S407)。如果权重sm不是0，那么利用包括权重sm的线性函数来计算近似值hx_s(S408)。特别地，可以利用以下的公式9来计算近似值hx_s。
hx_s＝(sm-|s1-Sat|)/sm    (公式9)
如果步骤S407中权重sm是0，那么近似值hx_s＝s1(S409)。然后饱和度差估计器53评估近似值hx_s是否小于0(S410)。如果近似值hx_s小于0，那么近似值hx_s＝0(S411)。
然后，从S412到416，值差评估器54利用值差评估器54来计算值分量的近似值hx_v。特别地，值差评估器54评估权重vm是否是0(S412)。如果，权重vm不是0，那么利用包括权重vm的线性函数来计算近似值hx_v(S413)。特别地，利用以下的公式10来计算近似值hx_v。
hx_v＝(vm-|v1-Val|)/vm    (公式10)
如果步骤S412中权重vm是0，那么近似值hx_v＝v1(S414)。然后值差评估器54评估近似值hx_v是否小于0(S415)。如果近似值hx_v小于0，那么近似值hx_v＝0(S416)。
然后，乘法器55按照公式11将近似值hx_h、hx_s以及hx_v相乘
hx＝hx_h*hx_s*hx_v    (公式11)
以下详细描述用于根据本发明计算近似值hx的HSV色彩空间。图18是一般的HSV色彩空间的图像。通过六侧面角锥来表示HSV色彩空间。所述六侧面角锥的中心轴是值V，从中心轴到外围延伸的轴是饱和度S，以及绕中心轴旋转的方向上的角度是色调H。在值V和饱和度S为最大值的情况下改变色调H，按照每60度，其变为红、黄、绿、青、蓝、以及洋红。饱和度S在外围周围变为最高最鲜艳的色彩，并且在中心轴附近变淡。值V在六侧面角锥的顶部附近是最暗的，而在六侧面角锥的基底附近为最亮。以底部部分的六侧面角锥的顶部为黑并且上面部分的六侧面角锥的基底为白，六侧面角锥的中心轴对应于灰度级。
为了利用图17的方法计算来近似值hx，依据HSV的近似值系数，HSV色彩空间的任何部分能够是校正范围。如日本未审专利申请公开号10-198795所述那样，例如，如果利用权重m＞0、权重sm＞0、以及权重vm＞0来计算近似值hx，那么校正范围是由色调H的权重m所确定的范围、由饱和度S的权重sm所确定的范围、以及值V的权重vm所确定的范围。
在第一至第四实施例中用于近似值hx的公式可以应用到色调差评估器52、饱和度差评估器53、以及值差评估器54的每个。以色调差评估器52为例，公式8变为以下的公式12。
hx_h＝(m-|h1-Hue|)/m＝1-1/m*|h1-Hue|    (公式12)
假如1/m＝mul以及|h1-Hue|＝D，那么公式12变为“hx_h＝1-mul*D”其与公式2等相同。
如前所述，如利用RGB格式那样，为计算HSV格式中的近似值hx，通过使用用于色调分量、饱和度分量、以及值分量的多个线性函数和任一多维函数而计算近似值hx，其能够减少在校正范围的边界附近的校正量并且能够防止产生等值线。
其他的实施例
可以在诸如电视那样的显示设备中仅利用硬件来配置色彩校正设备100，或者利用在诸如个人或服务器计算机中协作的软件和硬件的特殊装置来配置色彩校正设备100。
图19是示出用于实现色彩校正设备100的计算机系统的硬件配置的实例的视图。该系统包括例如中央处理器(CPU)501和存储单元502。CPU 501和存储单元502经由总线而连接到硬盘驱动器(HDD)503，其中HDD 503是辅助存储单元。该系统典型地包括用户接口硬件。作为用户接口硬件，存在例如用于输入的指示设备(鼠标、操纵杆等)、诸如键盘的输入设备504、以及诸如液晶显示器的用于将可视数据提供给用户的显示设备505。诸如HDD 503的存储设备与操作系统协作地向CPU 501等提供指令，以存储用于执行系统功能的计算机程序。特别地，CPU 501根据配置在存储单元502上的程序来进行处理并且与其他硬件配置协作以形成包括近似值计算器1的校正设备100的每一功能块。通过CPU 501中正在执行的某些程序来实现利用近似值计算器1的近似值计算过程以及利用色彩校正设备100的色彩校正过程。可以利用多个计算机来配置系统，并非限于单个计算机。
很明显，本发明不限于上述实施例，在不脱离发明的范围和精神的情况下，可以对其进行修改和改变。

Claims (19)

1.一种色彩校正设备，包括：
校正单元，用于对输入像素的色彩进行校正，所述输入像素具有包括在色彩空间的特定区域中的色彩；以及
校正量计算器，用于按照从特定区域的内部到边界所布置的色彩的顺序，以非线性方式来改变色彩校正量。
2.根据权利要求1所述的色彩校正设备，其中所述校正量计算器从特定区域的内部到边界逐渐地减小色彩校正量，以致于校正量在边界处减小为0。
3.根据权利要求2所述的色彩校正设备，其中所述校正量计算器包括减小趋势控制器，其控制色彩校正量的减小趋势至少一次。
4.根据权利要求3所述的色彩校正设备，其中所述减小趋势控制器控制近似值，其中所述近似值指示将被校正以处于减小趋势中的输入像素与目标色彩的近似程度，并且校正量计算器进一步包括根据所述近似值来计算色彩校正量的校正量处理单元。
5.根据权利要求4所述的色彩校正设备，其中所述减小趋势控制器利用具有至少两个减小趋势的折线函数来对近似值进行控制以使之处于减小趋势中。
6.根据权利要求5所述的色彩校正设备，其中所述减小趋势控制器选择利用第一线性函数所获得的第一近似值或者选择利用第二线性函数所获得的第二近似值。
7.根据权利要求6所述的色彩校正设备，其中所述减小趋势控制器从根据通过以下公式1和公式2所计算的第一和第二近似值中选择最大值，
hx_a＝1-mul*D       公式1(如果hx_a＜0，那么hx_a＝0)
hx_b＝limit-mul2*D  公式2(如果hx_b＜0，那么hx_b＝0)
其中mul和mul2是指定减小趋势的权重系数，limit是近似值极限，D是在色彩空间中的输入像素和目标色彩之间的距离，hx_a是第一近似值，hx_b是第二近似值。
8.根据权利要求4所述的色彩校正设备，其中所述减小趋势控制器不断地抑制所述近似值的减小趋势。
9.根据权利要求8所述的色彩校正设备，其中所述减小趋势控制器利用多维函数来控制近似值以使之处于减小趋势中。
10.根据权利要求9所述的色彩校正设备，其中所述减小趋势控制器通过以下的公式3来计算近似值，
hx＝((Range-|D|)2)/(Range2)    公式3(如果|D|＞Range，那么hx＝0)
其中，Range是特定区域的范围，D是在色彩空间中的输入像素和目标色彩之间的距离，以及hx是近似值。
11.根据权利要求9所述的色彩校正设备，其中所述减小趋势控制器通过以下的公式4计算近似值，
hx＝(2*(Range-|D|)3)/(Range3)-(3*(Range-|D|)2)/(Range2)+1  公式4(如果|D|＞Range，那么hx＝0)
其中，Range是特定区域的范围，D是在色彩空间中的输入像素和目标色彩之间的距离，以及hx是近似值。
12.根据权利要求8所述的色彩校正设备，其中所述减小趋势控制器选择利用第一多维函数所获得的第一近似值或者选择利用第二多维函数所获得的第二近似值。
13.根据权利要求12所述的色彩校正设备，其中如果|D|＜＝Pos，那么所述减小趋势控制器选择通过以下公式5所计算出的第一近似值，如果|D|＜＝Range，那么所述减小趋势控制器选择通过以下的公式6所计算出的第二近似值，以及如果|D|＞Range，那么将近似值设置为0，
hx_p＝-(|D|2)/(Range*Pos)+1                 公式5
hx_r＝((Range-|D|)2)/(Range*(Range-Pos))    公式6
其中0＜＝Pos＜＝Range，以及
Range和Pos是特定区域的范围，D是在色彩空间中的输入像素和目标色彩之间的距离，hx_p是第一近似值，以及hx_r是第二近似值。
14.一种用于校正输入像素的色彩的色彩校正方法，所述输入像素具有包括在色彩空间的特定区域中的色彩，该方法包括：
按照从特定区域的内部到边界所布置的色彩的顺序，以非线性方式改变色彩校正量。
15.根据权利要求14所述的方法，其中所述色彩校正量从特定区域的内部到边界逐渐地减小，以致于校正量在边界处减小为0。
16.根据权利要求15所述的方法，其中控制色彩校正量的减小趋势至少一次。
17.一种利用计算机来执行色彩校正过程的程序产品，其用于校正输入像素的色彩，所述输入像素具有包括在色彩空间的特定区域中的色彩，该程序产品包括：
按照从特定区域的内部到边界所布置的色彩的顺序，以非线性方式改变色彩校正量。
18.根据权利要求17所述的程序产品，其中所述色彩校正量从特定区域的内部到边界逐渐地减小，以致于校正量在边界处减小为0。
19.根据权利要求18所述的程序产品，其中控制所述色彩校正量的减小趋势至少一次。
CN200710005820XA 2006-02-23 2007-02-25 用于色彩校正的设备和方法 Expired - Fee Related CN101026680B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2006047033 2006-02-23
JP2006-047033 2006-02-23
JP2006047033A JP4652992B2 (ja) 2006-02-23 2006-02-23 色補正装置、色補正方法及びプログラム

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN101026680A true CN101026680A (zh) 2007-08-29
CN101026680B CN101026680B (zh) 2011-04-13

Family

ID=38427865

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN200710005820XA Expired - Fee Related CN101026680B (zh) 2006-02-23 2007-02-25 用于色彩校正的设备和方法

Country Status (5)

Country Link
US (1) US20070195346A1 (zh)
JP (1) JP4652992B2 (zh)
KR (1) KR100871816B1 (zh)
CN (1) CN101026680B (zh)
TW (1) TWI357767B (zh)

Cited By (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102647533A (zh) * 2011-02-17 2012-08-22 京瓷办公信息系统株式会社 图像处理装置

Families Citing this family (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP5230118B2 (ja) * 2007-03-30 2013-07-10 キヤノン株式会社 階調性評価装置および階調性評価方法
JP5206573B2 (ja) * 2008-06-13 2013-06-12 セイコーエプソン株式会社 画像処理装置、集積回路装置及び電子機器
JP4523667B2 (ja) * 2008-08-29 2010-08-11 シャープ株式会社 映像表示装置
WO2014162590A1 (ja) * 2013-04-05 2014-10-09 Ｎｅｃディスプレイソリューションズ株式会社 プロジェクタおよびその制御方法
KR101646841B1 (ko) * 2014-11-14 2016-08-09 삼성에스디에스 주식회사 3차원 프린팅 제어 장치 및 방법
CN109840912B (zh) * 2019-01-02 2021-05-04 厦门美图之家科技有限公司 一种图像中异常像素的修正方法及计算设备

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH05300367A (ja) * 1992-04-20 1993-11-12 Fuji Xerox Co Ltd 色補正方法
JPH0678320A (ja) * 1992-08-25 1994-03-18 Matsushita Electric Ind Co Ltd 色調整装置
JP3344016B2 (ja) * 1993-08-23 2002-11-11 三菱電機株式会社 映像信号処理装置
JP2830871B2 (ja) * 1996-11-18 1998-12-02 日本電気株式会社 画像の色補正装置及び色補正プログラムを記録した記録媒体
DE69900872D1 (de) * 1998-04-03 2002-03-21 Da Vinci Systems Inc Primär- und Sekundärfarbverarbeitung unter Verwendung von Farbe, Sättigung, Luminanz und Flächenisolierung
JP4347435B2 (ja) 1998-06-26 2009-10-21 リコーＩｔソリューションズ株式会社 色修正方法およびそれを格納した記録媒体
US7215813B2 (en) * 2001-12-03 2007-05-08 Apple Computer, Inc. Method and apparatus for color correction
US7623704B2 (en) * 2003-01-31 2009-11-24 Fuji Xerox Co. Ltd. Color processing method, color processing apparatus, and storage medium
JP4002526B2 (ja) * 2003-03-27 2007-11-07 富士フイルム株式会社 画像補正方法、装置及びプログラム
JP3804067B2 (ja) * 2003-03-28 2006-08-02 ソニー株式会社 撮像装置及び撮像方法
US7599551B2 (en) * 2003-11-14 2009-10-06 Mitsubishi Denki Kabushiki Kaisha Color correction device and color correction method
JP3949684B2 (ja) * 2004-04-30 2007-07-25 三菱電機株式会社 階調補正装置、階調補正用プログラム、携帯端末機器及びパーソナルコンピュータ
JP2005328277A (ja) 2004-05-13 2005-11-24 Sony Corp 信号処理装置および方法、記録媒体、並びにプログラム
JP2006019956A (ja) * 2004-06-30 2006-01-19 Fuji Xerox Co Ltd 色処理装置及び色処理方法
JP2006047605A (ja) * 2004-08-04 2006-02-16 Ricoh Printing Systems Ltd カラー画像形成装置
JP2006203841A (ja) * 2004-12-24 2006-08-03 Sharp Corp 画像処理装置、カメラ装置、画像出力装置、画像処理方法、色補正処理プログラムおよび可読記録媒体
JP4063290B2 (ja) * 2005-07-25 2008-03-19 ブラザー工業株式会社 画像処理装置、画像処理プログラムおよび画像処理方法

Cited By (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN102647533A (zh) * 2011-02-17 2012-08-22 京瓷办公信息系统株式会社 图像处理装置
CN102647533B (zh) * 2011-02-17 2015-04-22 京瓷办公信息系统株式会社 图像处理装置

Also Published As

Publication number Publication date
TWI357767B (en) 2012-02-01
JP4652992B2 (ja) 2011-03-16
CN101026680B (zh) 2011-04-13
KR100871816B1 (ko) 2008-12-03
TW200737997A (en) 2007-10-01
JP2007228255A (ja) 2007-09-06
US20070195346A1 (en) 2007-08-23
KR20070087511A (ko) 2007-08-28

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN101026680B (zh) 用于色彩校正的设备和方法
CN101035190B (zh) 用于色彩校正的装置和方法
CN101277453B (zh) 成像装置和成像装置中的成像结果处理方法
US7957590B2 (en) Image processing method, display image processing method, image processing device, image processing program, and integrated circuit device including that image processing device
US6122012A (en) Method of selective color control of digital video images
KR20030083614A (ko) 화상 처리 지원 시스템, 화상 처리 장치 및 화상 표시 장치
CN101740002A (zh) 计算修正值的方法和显示装置
EP3905672B1 (en) Color space mapping method and device, computer readable storage medium and apparatus
CN102456223B (zh) 图像细节增强与缩放装置,以及图像细节增强与缩放方法
US11682364B2 (en) Curvature interpolation for lookup table
CN116453470B (zh) 图像显示方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
CN116414510B (zh) 一种基于智能管理驾驶舱的显示调整方法
US10013908B2 (en) Display devices and displaying methods
JP4528805B2 (ja) 画像形成装置、画像処理方法及び画像処理プログラム
CN111784558A (zh) 一种图像处理方法、装置、电子设备及计算机存储介质
KR101911947B1 (ko) 정보 가독성 향상과 배경 이미지 조화를 위한 화면 디자인 방법 및 그 시스템
CN108510927B (zh) 一种曲面显示屏中图像对比度增强方法和装置
JP5760409B2 (ja) 画像表示装置、画像処理装置および画像表示方法
US11955054B1 (en) Foveated display burn-in statistics and burn-in compensation systems and methods
CN111527540B (zh) 一种基色转化方法及电子设备
CN101562753B (zh) 影像处理电路和方法
CN108282643A (zh) 图像处理方法、图像处理装置及电子设备
CN114928731B (zh) 一种智能颜色交互显示方法和设备
JP7028062B2 (ja) 画像補正プログラム、画像補正方法、及び画像補正装置
CN115908591A (zh) 图像处理方法、装置及电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
C17 Cessation of patent right
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20110413

Termination date: 20140225