CN101453661A - 影像处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种影像处理方法，适于个别针对每一像素单元的影像进行处理。将欲输入每一像素单元的红绿蓝色彩空间信号换算成第一亮度值，且红绿蓝色彩空间信号包括第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值。将第一亮度值转换成第二亮度值，以得到对比因子，其中对比因子为第二亮度值与第一亮度值的比值。将第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值分别乘以对比因子，以得到第二红色值、第二绿色值以及第二蓝色值。将第二红色值、第二绿色值以及第二蓝色值进行增艳处理后，可以得到高对比、色彩鲜艳的影像。

Description

影像处理方法

技术领域

本发明是有关于一种影像处理方法，且特别是有关于一种针对单一像素单元的影像进行个别处理的影像处理方法。

背景技术

影像处理(image processing)是把影像信息做颜色、明暗度等等各种影像画面的改变。随着人们对于数字影像品质的要求愈来愈高，数字影像处理技术的进步也日新月异。不管对于过暗或过亮的影像，只要经过适当的影像处理，就能提升数字影像的对比度(Contrast)、亮度(Brightness)与色彩饱和度(Saturation)…等。

目前，常见的影像处理方法是利用直方图(Histogram)等化(Equalization)技术来增强影像对比度，同时也可以调整影像亮度。简单的说，直方图等化就是重新分配整个影像所有像素的亮度值，使整个影像的亮度与对比得到更平均的分配。换言之，直方图等化技术可以让原本偏暗或偏亮的影像得到较正常的色阶。例如过暗的影像，使用直方图等化后可以得到较多亮部像素；反之过亮的影像，使用直方图等化后可以得到较多暗部像素。

然而，上述作法虽然提升了影像对比度、调整了影像亮度并解决了亮饱和的问题，但却导致了影像的色相与色彩饱和度失真的问题。此外，直方图等化技术需要对大量的数据进行运算，因而必须设置额外的影像存储器(frame memory)，更进一步增加硬件复杂度以及成本。

有鉴于此，美国专利第6721000号中提出，将欲输入单一像素的影像信号转换成YUV色彩空间(color space)，并以其中表示彩度的U及V元素乘上一因子S(Y，U，V)，以达到增加色彩饱和度的效果。但是，此一方法应用于具高色彩饱和度的像素，将会发生部份影像信息被裁切(clipping)的现象，使影像失去原本较细微的解析度。因此，SID2004会议中，Philips Research Laboratories的论文“MoreRealistic Colors from Small-Gamut Mobile Displays“提出一种影像处理方法，以改善影像信息被裁切(clipping)的现象。不过，此方法是将原始影像数据加入部分的白色再进行处理，使得经此方法处理过后的影像可能会有偏白的现象。

因此，上述的各种影像处理方法各有其缺点，且皆无法真实的呈现原始影像的色调并同时提高影像的色饱和度以及对比。若能以简易的影像处理技术来补偿影像的色饱和度以及对比，同时又不改变影像的色调，将可大幅提升影像处理技术。

发明内容

本发明是提供一种影像处理方法，以在较小的存储器空间内进行影像处理，并在不改变影像色调的前提下提高影像的对比以及使影像更加鲜艳。

本发明提出一种影像处理方法，适于针对每一像素单元的影像个别进行处理。此影像处理方法包括将欲输入每一像素单元的红绿蓝色彩空间信号换算成第一亮度值，且红绿蓝色彩空间信号包括第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值。另外，将第一亮度值转换成第二亮度值，以得到对比因子，其中对比因子为第二亮度值与第一亮度值的比值。此外，将第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值分别乘以对比因子，以得到第二红色值、第二绿色值以及第二蓝色值。

本发明一实施中，上述第一红色值为R，而第一绿色值为G且第一蓝色值为B时，第一亮度值为Y，且R、G、B、Y满足公式(1)：Y＝0.299R+0.587G+0.114B。

本发明一实施中，上述将第一亮度值转换成第二亮度值的方法包括提供一曲线函数以及将第一亮度值输入曲线函数，以得到第二亮度值。此时，当第一亮度值小于a且大于0时，经由曲线函数计算而得到的第二亮度值小于或等于第一亮度值；当第一亮度值大于a且小于255时，经由曲线函数计算而得到的第二亮度值大于第一亮度值；当第一亮度值为a、0或255时，经由曲线函数计算而得到的第二亮度值等于第一亮度值。其中，a介于0至255之间，或是a从60至70，实际上，a可以为66。

本发明一实施中，上述第一亮度值与第二亮度值分别从0至255。

本发明一实施中，上述影像处理方法还包括将第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值之间的最大差值转换成增艳因子。此外，通过增艳因子得到第一公式、第二公式以及第三公式。另外，分别将第二红色值、第二绿色值以及第二蓝色值输入第一公式、第二公式以及第三公式，以得到输出红色值、输出绿色值以及输出蓝色值。

本发明一实施中，上述最大差值与增艳因子之间的关系包括当最大差值大于178时，增艳因子为0；当最大差值大于162且小于178时，增艳因子为0.05；当最大差值大于146且小于162时，增艳因子为0.10；当最大差值大于130且小于146时，增艳因子为0.15；当最大差值大于114且小于130时，增艳因子为0.20；当最大差值大于98且小于114时，增艳因子为0.25；当最大差值大于82且小于98时，增艳因子为0.30；当最大差值大于66且小于82时，增艳因子为0.35；当最大差值大于50且小于66时，增艳因子为0.40；当最大差值大于34且小于50时，增艳因子为0.45；当最大差值大于18且小于34时，增艳因子为0.50；当最大差值大于8且小于18时，增艳因子为0.55；当最大差值小于8时，增艳因子为0.60。

本发明一实施中，上述增艳因子为S、第二红色值为R’、第二绿色值为G’、第二蓝色值为B’、输出红色值为Ro、输出绿色值为Go且输出蓝色值为Bo时，第一公式为Ro＝((1+S)×R’—S/2×G’—S/2×B’)，而第二公式为Go＝(—S/2×R’+(1+S)×G’—S/2×B’)，且第三公式为Bo＝(—S/2×R’—S/2×G’+(1+S)×B’)。

本发明另提出一种影像处理方法，适于针对每一像素单元的影像个别进行处理。此影像处理方法包括将欲输入每一像素单元的第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值之间的最大差值转换成增艳因子。通过增艳因子得到第一公式、第二公式及第三公式。分别将第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值输入第一公式、第二公式及第三公式运算，以得到第二红色值、第二绿色值以及第二蓝色值。将第二红色值、第二绿色值以及第二蓝色值换算成第一亮度值。将第一亮度值转换成第二亮度值，以得到对比因子，其中对比因子为第二亮度值与第一亮度值的比值。此外，将第二红色值、第二绿色值以及第二蓝色值分别乘以对比因子，以得到输出红色值、输出绿色值以及输出蓝色值。

本发明一实施中，上述增艳因子为S、第一红色值为R、第一绿色值为G、第一蓝色值为B、第二红色值为R’、第二绿色值为G’且第二蓝色值为B’时，第一公式为R’＝((1+S)×R—S/2×G—S/2×B)，而第二公式为G’＝(—S/2×R+(1+S)×G—S/2×B)，且第三公式为B’＝(—S/2×R—S/2×G+(1+S)×B)。

本发明一实施中，上述最大差值与增艳因子之间的关系包括当最大差值大于178时，增艳因子为0；当最大差值大于162且小于178时，增艳因子为0.05；当最大差值大于146且小于162时，增艳因子为0.10；当最大差值大于130且小于146时，增艳因子为0.15；当最大差值大于114且小于130时，增艳因子为0.20；当最大差值大于98且小于114时，增艳因子为0.25；当最大差值大于82且小于98时，增艳因子为0.30；当最大差值大于66且小于82时，增艳因子为0.35；当最大差值大于50且小于66时，增艳因子为0.40；当最大差值大于34且小于50时，增艳因子为0.45；当最大差值大于18且小于34时，增艳因子为0.50；当最大差值大于8且小于18时，增艳因子为0.55；当最大差值小于8时，增艳因子为0.60。

本发明一实施中，将上述第一亮度值转换成第二亮度值的方法包括提供一曲线函数以及将第一亮度值输入曲线函数，以得到第二亮度值。当第一亮度值小于a且大于0时，经由曲线函数计算而得到的第二亮度值小于或等于第一亮度值；当第一亮度值大于a且小于255时，经由曲线函数计算而得到的第二亮度值大于第一亮度值；当第一亮度值等于a、0或255时，经由曲线函数计算而得到的第二亮度值等于第一亮度值。其中，a例如是介于0至255之间，或是a从60至70，实际上a也可以为66。

本发明一实施中，上述第一亮度值与第二亮度值分别从0至255。

本发明一实施中，上述第二红色值为R’、第二绿色值为G’以及第二蓝色值为B’时，第一亮度值为Y，且R’、G’、B’以及Y满足公式(1)：Y＝0.299R’+0.587G’+0.114B’。

本发明将欲输入每一像素单元的影像信号个别进行处理，并针对各像素单元的影像的对比及色饱和度进行增强处理。因此，本发明的影像处理方法所需存储器空间较小，而不需额外设置存储器以节省成本以及电子装置所需体积。此外，本发明的影像处理方法可在不改变影像色调的前提之下，使影像的对比提高并且使影像更加鲜艳。

为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合附图，作详细说明如下。

附图说明

图1为本发明第一实施例的影像处理方法的流程。

图2绘示为本发明一实施例的曲线函数的曲线。

图3为本发明第二实施例的影像处理方法的流程。

图4绘示为本发明第三实施例之曲线函数的曲线。

具体实施方式

传统的影像处理方法是将整个画面的影像数据进行统计并做成直方图之后，再对整体影像的对比以及色饱和度进行调整，因此常需要很大的存储器空间以进行运算。若是将这种影像处理方法应用在中小尺寸的显示装置上，将会限制显示装置的体积，使其无法缩小。近来，针对每一像素单元欲显示的影像信号独立进行运算的方法已被提出，以降低存储器所需空间。然而，此方法却仍无法维持原影像的色调，并可能造成部分影像信息被裁切的现象。换言之，传统的影像处理方法无法在小存储器空间中达到最佳的影像处理。本发明遂针对此点提出以下所述的影像处理方法。然而，下述方法仅为本发明的数种实施例，其用以进行说明，并非用以限定本发明。

【第一实施例】

图1绘示为本发明第一实施例的影像处理方法的流程。本实施例的影像处理是针对每一像素单元欲显示的影像信号分别进行处理。首先，请参照图1，进行步骤110。将欲输入每一像素单元的红绿蓝色彩空间信号换算成第一亮度值，其中红绿蓝色彩空间信号包括第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值。具体来说，红绿蓝色彩空间信号就是将一影像信号分析成红色、绿色及蓝色的三个子信号的组合，也就是RGB色彩空间信号的表示法，以下遂皆以RGB色彩空间信号表示红绿蓝色彩空间信号。在本实施例中例如先将RGB色彩空间信号转换成YUV色彩空间信号，其中Y信号即为本实施例所述的第一亮度值。实际上，当第一红色值为R，而第一绿色值为G且第一蓝色值为B时，第一亮度值为Y，且R、G、B、Y会满足公式(1)：Y＝0.299R+0.587G+0.114B。也就是说，欲将RGB色彩空间信号转换成YUV色彩空间信号时，YUV色彩空间信号的Y值是通过公式(1)计算而得的。

接着，进行步骤120，将经由上述公式计算所得到的第一亮度值转换成第二亮度值。将第一亮度值转换成第二亮度值的方法包括提供一曲线函数以及将第一亮度值输入曲线函数，以转换成第二亮度值。本实施例的曲线函数例如由图2所绘示的曲线200表示，其中横轴表示为第一亮度值，而纵轴表示为第二亮度值。请参照图2，当第一亮度值小于a且大于0时，经由曲线函数计算而得到的第二亮度值小于第一亮度值。当第一亮度值大于a且小于255时，经由曲线函数计算而得到的第二亮度值会大于第一亮度值。当第一亮度值为0、a或255时，经由曲线函数计算而得到的第二亮度值等于第一亮度值。

具体而言，曲线200例如是由两段凹向不同的曲线所组成。当第一亮度值在0～a的范围内时，曲线200呈现如曲线段210般凹向上的情形。另外，当第一亮度值为a～255时，曲线200则如曲线段220般凹向下的情形。其中，a可以视制造时的设计及需求而有不同的数值。实际上，a例如是介于0至255之间，或是a可以从60至70，举例而言，a可以为66。

详言之，第一亮度值若小于a，则经由曲线200所示的曲线函数的转换后，可得到数值较第一亮度值小的第二亮度值，而第一亮度值若大于a，则可得到数值较第一亮度值大的第二亮度值。实际上，经由此一步骤的转换可以使较暗的影像数据变更暗而较亮的数据影像变更亮，因而可提高影像对比。此外，第一亮度值与第二亮度值分别从0至255，且第二亮度值与第一亮度值的比值可视为对比因子。

接下来，请继续参照图1，进行步骤130，将第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值分别乘以上述的对比因子，以得到第二红色值、第二绿色值以及第二蓝色值。由于，对比因子是经由曲线函数换算之后所得到的第二亮度值与第一亮度值的比值，将第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值分别乘以对比因子可以得到对比较高的影像数据。换言之，将第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值分别乘以对比因子即可完成增强对比的影像处理步骤。

假设第二亮度值与第一亮度值的比值为k，则经由对比因子换算之后所得的第二红色值、第二绿色值以及第二蓝色值例如分别为R’、G’以及B’。若以第二红色值、第二绿色值以及第二蓝色值计算此影像数据的色调，则

，其中H为原始影像的色调。换言之，经由对比增强的影像处理之后，本发明的影像数据的色调H’不会改变，亦即使用者所看到的影像不会失真。

随后，进行步骤140，将第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值之间的最大差值转换成增艳因子。最大差值与增艳因子之间的关系举例如下：当最大差值大于178时，增艳因子为0；当最大差值大于162且小于178时，增艳因子为0.05；当最大差值大于146且小于162时，增艳因子为0.10；当最大差值大于130且小于146时，增艳因子为0.15；当最大差值大于114且小于130时，增艳因子为0.20；当最大差值大于98且小于114时，增艳因子为0.25；当最大差值大于82且小于98时，增艳因子为0.30；当最大差值大于66且小于82时，增艳因子为0.35；当最大差值大于50且小于66时，增艳因子为0.40；当最大差值大于34且小于50时，增艳因子为0.45；当最大差值大于18且小于34时，增艳因子为0.50；当最大差值大于8且小于18时，增艳因子为0.55；当最大差值小于8时，增艳因子为0.60。最大差值与增艳因子之间的关系可以视设计的需求进行调整。

举例而言，当欲输入一像素单元的影像信号的第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值分别为100、150、180，则第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值三者间的最大差值为80，且增艳因子为0.35。当欲输入一像素单元的影像信号的第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值分别为200、20、18，其三者间最大差值为182，则增艳因子为0。当欲输入一像素单元的影像信号的第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值分别为10、55、20，其三者间最大差值为45，则增艳因子为0.45。以此类推，每一组影像数据可以获得对应的增艳因子。同时，当原始影像数据的色纯度越高也就是最大差值越大时，增艳因子的数值越小。反之，当原始影像数据的色纯度越低，最大差值越小则需要较大程度的增艳，故增艳因子的数值越大。如此一来，不会发生色纯度高的影像数据被过度增艳而使影像信息被裁切(clipping)的现象。

之后，进行步骤150的增艳步骤。首先，通过上述的增艳因子得到第一公式、第二公式以及第三公式。再者，分别将第二红色值、第二绿色值以及第二蓝色值输入第一公式、第二公式以及第三公式，以得到输出红色值、输出绿色值以及输出蓝色值。当增艳因子为S、第二红色值为R’、第二绿色值为G’、第二蓝色值为B’、输出红色值为Ro、输出绿色值为Go且输出蓝色值为Bo时，第一公式为Ro＝((1+S)×R’—S/2×G’—S/2×B’)，而第二公式为Go＝(—S/2×R’+(1+S)×G’—S/2×B’)，且第三公式为Bo＝(—S/2×R’—S/2×G’+(1+S)×B’)。

实际上，上述的第一公式、第二公式以及第三公式是由两个矩阵相乘而演算出来的，此矩阵计算如下所示：

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{Ro}\\ \mathrm{Go}\\ \mathrm{Bo}\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}1+s& -s/2& -s/2\\ -s/2& 1+s& -s/2\\ -s/2& -s/2& 1+s\end{array}\right]\×\left[\begin{array}{c}R\′\\ G\′\\ B\′\end{array}\right].$

利用增艳因子所得的矩阵与第二红色值、第二绿色值以及第二蓝色值进行演算以增加影像数据的色彩饱和度。整体而言，经过上述处理步骤之后，将输出红色值、输出绿色值以及输出蓝色值输出可以呈现较原始的第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值更高对比及更高色饱和度的影像。本实施例的影像处理都是针对每一个像素单元的数据单独进行运算，因此不需大量的存储器空间。亦即，本发明不需为了影像处理而另外设置大空间的存储器，进一步地节省成本。

就影像处理的效果而言，本实施例的影像处理方法对于不同色饱和度的数据进行不同程度的增艳，可以避免影像信息被裁切(clipping)的现象，而呈现清晰且具有与原影像解析度相近的影像。再者，经由本实施例的影像处理方法所得到的影像数据与原始影像数据的色调维持一致。请参照下列公式，其为影像色调的计算过程：

其中，Ho为经本发明的影像处理后被输出的影像数据的色调，而其余的代号与前述内容一致。由以上计算过程可知，本实施例的影像处理方法在不改变影像原始色调的情形下，将影像处理成较高对比以及较高色饱和度的新影像。

【第二实施例】

当然，本发明并不限定以上述方法进行影像处理。图3为本发明的第二实施例的影像处理方法。请参照图3，进行步骤310，将欲输入每一像素单元的第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值三者之间的最大差值转换成色彩增艳因子。最大差值与增艳因子之间的关系与第一实施例所述相同，当最大差值越大时增艳因子越小而最大差值越小则增艳因子越大。换言之，色彩纯度越高的影像数据增艳的幅度越小，反之则增艳的幅度越大。

然后，进行增艳步骤(步骤320)。通过增艳因子得到第一公式、第二公式及第三公式，并分别将第一红色值、第一绿色值以及第一蓝色值输入各公式运算，以得到第二红色值、第二绿色值以及第二蓝色值。当增艳因子为S、第一红色值为R、第一绿色值为G、第一蓝色值为B、第二红色值为R’、第二绿色值为G’且第二蓝色值为B’时，第一公式为R’＝((1+S)×R—S/2×G—S/2×B)，而第二公式为G’＝(—S/2×R+(1+S)×G—S/2×B)，且第三公式为B’＝(—S/2×R—S/2×G+(1+S)×B)。换言之，色彩增艳因子例如可以组成一矩阵，并与第一红色值、第一绿色值与第一蓝色值所构成的矩阵相乘，以在简单的计算中对影像信息进行增艳的处理，此矩阵计算例如为：

$\left[\begin{array}{c}R\′\\ G\′\\ B\′\end{array}\right]=\left[\begin{array}{ccc}1+s& -s/2& -s/2\\ -s/2& 1+s& -s/2\\ -s/2& -s/2& 1+s\end{array}\right]\×\left[\begin{array}{c}R\\ G\\ B\end{array}\right].$

接着，进行步骤330，将第二红色值、第二绿色值以及第二蓝色值换算成第一亮度值。第二红色值、第二绿色值以及第二蓝色值所组成的影像信号组合为RGB色彩空间信号，所以由RGB色彩空间信号转换成YUV色彩空间信号就可以得到本实施例的第一亮度值，也就是Y信号。简单的说，当第二红色值为R’、第二绿色值为G’以及第二蓝色值为B’时，第一亮度值为Y，且R’、G’、B’以及Y满足公式(1)Y＝0.299R’+0.587G’+0.114B’。

之后，进行步骤340，将第一亮度值转换成第二亮度值，以得到对比因子，其中对比因子为第二亮度值与第一亮度值的比值。将第一亮度值转换成第二亮度值的方法与第一实施例所述相同，在此便不另作说明。

随后，进行步骤350，将第二红色值、第二绿色值以及第二蓝色值分别乘以对比因子，以得到输出红色值、输出绿色值以及输出蓝色值。经由步骤310～步骤350的处理后，影像数据被输出以显示画面时，可具有较高的对比以及色彩饱和度。

【第三实施例】

图4为本发明之第三实施例之曲线函数之曲线。请参照图4，本实施方式为当第一亮度值小于a且大于0时，经由曲线函数计算而得到的第二亮度值等于第一亮度值。也就是说，曲线400由一直线段410与一曲线段420所构成，且直线段410对应于第一亮度值小于a且大于0的范围。当第一亮度值在0～a的范围内时，曲线呈现一直线情形(如直线段410)。当第一亮度值为a～255时，曲线则为凹向下的情形(如曲线段420)。其中，a可以视制造时的设计及需求而有不同的数值。其他条件如前述实施例以进行影像处理，不再赘述。于本实施例中，当第一亮度值大于a且小于255时，经由曲线函数之曲线400计算而得到的第二亮度值会大于第一亮度值。当第一亮度值为0～a或255时，经由曲线函数之曲线400计算而得到的第二亮度值等于第一亮度值。

综上所述，本发明的影像处理方法至少具有以下所述的优点。本发明的影像处理方法使高色纯度的影像小幅增艳，而色纯度低的影像大幅增艳，故不易发生画面裁切(clipping)的现象。再者，本发明的影像处理方法适于应用每一个像素单元，并以单一像素单元为单位个别进行处理，所以可以大量节省存储器所需空间。另外，本发明的影像处理方法可以先后对影像的对比以及色饱和度进行调整，使影像呈现高对比及高色饱和度。同时，本发明并不限定增强对比与增艳步骤的顺序。换言之，本发明的影像处理方法可以先进行增强对比的步骤再进行增艳步骤，或是先进行增艳步骤后再进行增强对比的处理。此外，在进行本发明的影像处理步骤之后，输出影像仍维持与原始影像相同的色调。亦即，本发明的影像处理方法可以提高影像对比并使影像更为鲜艳同时不会使影像失真。

虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许更动与润饰，因此本发明的保护范围当以权利要求所界定的为准。

Claims (19)

1.一种影像处理方法，适于针对每一像素单元的影像个别进行处理，该影像处理方法包括：

将欲输入每一该像素单元的一红绿蓝色彩空间信号换算成一第一亮度值，且该红绿蓝色彩空间信号包括一第一红色值、一第一绿色值以及一第一蓝色值；

将该第一亮度值转换成一第二亮度值，以得到一对比因子，该对比因子为该第二亮度值与该第一亮度值的比值；以及

将该第一红色值、该第一绿色值以及该第一蓝色值分别乘以该对比因子，以得到一第二红色值、一第二绿色值以及一第二蓝色值。

2.如权利要求1所述的影像处理方法，其特征在于，当该第一红色值为R，而该第一绿色值为G且该第一蓝色值为B时，该第一亮度值为Y，且R、G、B、Y满足公式(1)：Y＝0.299R+0.587G+0.114B。

3.如权利要求1所述的影像处理方法，其特征在于，将该第一亮度值转换成该第二亮度值的方法包括：

提供一曲线函数；以及

将该第一亮度值输入该曲线函数，以得到该第二亮度值，当该第一亮度值小于a且大于0时，经由该曲线函数计算而得到的该第二亮度值小于或等于该第一亮度值；当该第一亮度值大于a且小于255时，经由该曲线函数计算而得到的该第二亮度值大于该第一亮度值；当该第一亮度值为0、a或255时，经由该曲线函数计算而得到的该第二亮度值等于该第一亮度值。

4.如权利要求3所述的影像处理方法，其特征在于，a介于0至255之间。

5.如权利要求3所述的影像处理方法，其特征在于，a从60至70。

6.如权利要求3所述的影像处理方法，其特征在于，a为66。

7.如权利要求1所述的影像处理方法，其特征在于，该第一亮度值与该第二亮度值分别从0至255。

8.如权利要求1所述的影像处理方法，其特征在于，还包括：

将该第一红色值、该第一绿色值以及该第一蓝色值三者间的一最大差值转换成一增艳因子；

通过该增艳因子得到一第一公式、一第二公式以及一第三公式；以及

分别将该第二红色值、该第二绿色值以及该第二蓝色值输入该第一公式、该第二公式以及该第三公式，以得到一输出红色值、一输出绿色值以及一输出蓝色值。

9.如权利要求8所述的影像处理方法，其特征在于，该最大差值与该增艳因子之间的关系包括当该最大差值大于178时，该增艳因子为0；当该最大差值大于162且小于178时，该增艳因子为0.05；当该最大差值大于146且小于162时，该增艳因子为0.10；当该最大差值大于130且小于146时，该增艳因子为0.15；当该最大差值大于114且小于130时，该增艳因子为0.20；当该最大差值大于98且小于114时，该增艳因子为0.25；当该最大差值大于82且小于98时，该增艳因子为0.30；当该最大差值大于66且小于82时，该增艳因子为0.35；当该最大差值大于50且小于66时，该增艳因子为0.40；当该最大差值大于34且小于50时，该增艳因子为0.45；当该最大差值大于18且小于34时，该增艳因子为0.50；当该最大差值大于8且小于18时，该增艳因子为0.55；当该最大差值小于8时，该增艳因子为0.60。

10.如权利要求8所述的影像处理方法，其特征在于，当该增艳因子为S、该第二红色值为R’、该第二绿色值为G’、该第二蓝色值为B’、该输出红色值为Ro、该输出绿色值为Go且该输出蓝色值为Bo时，该第一公式为Ro＝((1+S)×R’—S/2×G’—S/2×B’)，而该第二公式为Go＝(—S/2×R’+(1+S)×G’—S/2×B’)，且该第三公式为Bo＝(—S/2×R’—S/2×G’+(1+S)×B’)。

11.一种影像处理方法，适于针对每一像素单元的影像个别进行处理，该影像处理方法包括：

将欲输入每一该像素单元的一第一红色值、一第一绿色值以及一第一蓝色值三者间的一最大差值转换成一增艳因子；

通过该增艳因子得到一第一公式、一第二公式以及一第三公式；

分别将该第一红色值、该第一绿色值以及该第一蓝色值输入该第一公式、该第二公式以及该第三公式运算，以得到一第二红色值、一第二绿色值以及一第二蓝色值；

将该第二红色值、该第二绿色值以及该第二蓝色值换算成一第一亮度值；

将该第一亮度值转换成一第二亮度值，以得到一对比因子，该对比因子为该第二亮度值与该第一亮度值的比值；以及

将该第二红色值、该第二绿色值以及该第二蓝色值分别乘以该对比因子，以得到一输出红色值、一输出绿色值以及一输出蓝色值。

12.如权利要求11所述的影像处理方法，其特征在于，当该增艳因子为S、该第一红色值为R、该第一绿色值为G、该第一蓝色值为B、该第二红色值为R’、该第二绿色值为G’且该第二蓝色值为B’时，该第一公式为R’＝((1+S)×R—S/2×G—S/2×B)，而该第二公式为G’＝(—S/2×R+(1+S)×G—S/2×B)，且该第三公式为B’＝(—S/2×R—S/2×G+(1+S)×B)。

13.如权利要求11所述的影像处理方法，其特征在于，该最大差值与该增艳因子之间的关系包括当该最大差值大于178时，该增艳因子为0；当该最大差值大于162且小于178时，该增艳因子为0.05；当该最大差值大于146且小于162时，该增艳因子为0.10；当该最大差值大于130且小于146时，该增艳因子为0.15；当该最大差值大于114且小于130时，该增艳因子为0.20；当该最大差值大于98且小于114时，该增艳因子为0.25；当该最大差值大于82且小于98时，该增艳因子为0.30；当该最大差值大于66且小于82时，该增艳因子为0.35；当该最大差值大于50且小于66时，该增艳因子为0.40；当该最大差值大于34且小于50时，该增艳因子为0.45；当该最大差值大于18且小于34时，该增艳因子为0.50；当该最大差值大于8且小于18时，该增艳因子为0.55；当该最大差值小于8时，该增艳因子为0.60。

14.如权利要求11所述的影像处理方法，其特征在于，将该第一亮度值转换成该第二亮度值的方法包括：

提供一曲线函数；以及

将该第一亮度值输入该曲线函数，以得到该第二亮度值，当该第一亮度值小于a且大于0时，经由该曲线函数计算而得到的该第二亮度值小于或等于该第一亮度值；当该第一亮度值大于a且小于255时，经由该曲线函数计算而得到的该第二亮度值大于该第一亮度值；当该第一亮度值等于0、a或255时，经由该曲线函数计算而得到的该第二亮度值等于该第一亮度值。

15.如权利要求14所述的影像处理方法，其特征在于，a介于0至255之间。

16.如权利要求14所述的影像处理方法，其特征在于，a从60至70。

17.如权利要求14所述的影像处理方法，其特征在于，a为66。

18.如权利要求11所述的影像处理方法，其特征在于，该第一亮度值与该第二亮度值分别从0至255。

19.如权利要求11所述的影像处理方法，其特征在于，当该第二红色值为R’、该第二绿色值为G’以及该第二蓝色值为B’时，该第一亮度值为Y，且R’、G’、B’以及Y满足公式(1)：Y＝0.299R’+0.587G’+0.114B’。

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