CN101483784B - 数字影像的伪色抑制方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数字影像的伪色抑制方法。本方法是于数字相机执行，用于抑制数字相机拍摄的数字影像的伪色，包括有：分解数字影像的亮度部分与彩度部分；取出彩度部分，并计算彩度部分中的第一色域分量及第二色域分量；依据数字相机拍摄时的感光度，设定临界值；分别针对第一色域分量与第二色域分量，依据像素和邻接的相邻像素的差值与临界值的关系，对像素执行对应的像素匀化动作；以及将匀化后的彩度部分与数字影像的亮度部分融合成抑制后影像。

Description

数字影像的伪色抑制方法

技术领域

本发明涉及一种数字影像处理方法，且尤其涉及一种数字影像的伪色抑制方法。

背景技术

人眼所谓的颜色，其实就是物体吸收光线中大部分频谱的光之后，所反射的可见光。举例来说，绿叶吸收光线大部份频谱的光之后，人眼接收反射的绿色可见光，即成为人们所见的绿叶。在自然界中，若将红光、绿光及蓝光依一定比例混色，即取得多种不同的颜色。在计算机相关领域中，也以红、绿、蓝三原色作为色彩的混色基准。例如RGB即为一种对颜色进行编码的方法，其是以数个字节表示红、绿、蓝三原色的强度，借以表示出多种不同的色彩。色域空间(YUV)，又称为电视系统颜色色域(YCrCb)也为一种色彩表示方式，其中的Y表示为数字影像的明亮度(Luminance)；而U、V表示为色度(Chrominance)，也相近于电视系统颜色色域中的色差(Cr、Cb)。数字相机也应用此原理，通过如CCD等感光元件接收有色光而产生数字影像。在数字相机使用中，常发现当光源过暗或是当拍摄夜景时，将感光度提高借以让所拍摄的数字影像达到适当亮度。然而，当提升感光度同时也伴随着噪声与伪色(false color)的发生。所谓的伪色即是数字影像中原本该是色调相同的处却发生非自然的颜色，例如拍摄蓝色布料的衣物所得的成像却出现红色波浪条纹。

为在高感光度下，让数字相机拍摄的影像仍具备一定质量的成像效果，抑制伪色技术遂成为一项重要的议题。现有抑制伪色技术分两大类：一类是需要经过复杂的分析，找出影像的亮度或彩度纹理、细节，然后通过较大的等效屏蔽(mask)而得到较好的压抑效果。若等效屏蔽不够大，则压抑的效果有限。另一类则是以牺牲影像部分彩度的方法，换取压抑伪色的强度，因为人眼视觉会对于接近灰阶彩度上的伪色特别敏感，所以此类方法大多是将接近灰阶的颜色压抑的更接近灰阶使得伪色的视觉效果明显降低。这两类抑制伪色的方法各存在其优缺点。换言之，目前抑制伪色技术尚无法在影像处理复杂度与彩度牺牲两方面达到平衡。

因此，现有技术的抑制伪色的影像处理复杂度与视觉效果存在无法兼顾的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于提出一种数字影像的伪色抑制方法，通过逐一对数字影像中每一像素的彩度部份，与邻近的像素进行彩度匀化动作，并依据拍摄时数字相机的感光度调整伪色抑制程度，避免彩度过度牺牲，进而达到影像处理复杂度低且可有效降低伪色现象的功效。

为实现上述目的，本发明的数字影像的伪色抑制方法，包括以下步骤：首先，分解数字影像的亮度部份与彩度部分。接着，取出彩度部分，并计算彩度部分中的第一色域分量及第二色域分量。之后，依据数字相机拍摄时的感光度，设定一临界值。然后，分别针对第一色域分量与第二色域分量，依据像素和邻接的相邻像素的差值与临界值的关系，对像素执行对应的像素匀化动作。最后，将匀化后的彩度部分与数字影像的亮度部份融合为抑制后影像。

依照本发明的较佳实施例所述的数字影像的伪色抑制方法，其中数字影像是以包含亮度、彩度信息的数据取样格式来储存，此数据取样格式为YUY2、YUYV、YVYU、YUV(YCbCr)411、YUV(YCbCr)420、YUV(YCbCr)422或YUV(YCbCr)444。

依照本发明的较佳实施例所述的数字影像的伪色抑制方法，其中第一色域分量表为以下算式：

Cb＝0.564*(B-Y)＝-0.169*R-0.331*G+0.500*B；其中Cb为第一色域分量，而R、G、B为数字影像的颜色值。

依照本发明的较佳实施例所述的数字影像的伪色抑制方法，其中第二色域分量以下面算式表示：

Cr＝0.713*(R-Y)＝0.500*R-0.419*G-0.081*B；其中

Cr为第二色域分量；以及

R、G、B为该数字影像的颜色值。

依照本发明的较佳实施例所述的数字影像的伪色抑制方法，还包括依据感光度设定执行数字影像伪色抑制方法的次数。

依照本发明的较佳实施例所述的数字影像的伪色抑制方法，其中像素匀化动作，包括：数字影像的某一像素的第一色域分量与相邻像素的第一色域分量的差值大于等于临界值时，通过低通过滤器缩小像素的第一色域分量；以及数字影像的某一像素的第一色域分量与相邻像素的第一色域分量的差值小于临界值时，直接取像素与相邻像素的第一色域分量平均值，修正像素的第一色域分量。

依照本发明的较佳实施例所述的数字影像的伪色抑制方法，其中像素匀化动作，包括：数字影像的某一像素的第二色域分量与相邻像素的第二色域分量的差值大于等于临界值时，通过低通过滤器缩小像素的第二色域分量；以及数字影像的某一像素的第二色域分量与相邻像素的第二色域分量的差值小于临界值时，直接取像素与相邻像素的第二色域分量平均值，修正像素的第二色域分量。

依照本发明的较佳实施例所述的数字影像的伪色抑制方法，其中采用的低通过滤器可为下列的矩阵表示式：

${\mathrm{LPF}}_1=\left[\begin{array}{ccc}1& 2& 1\\ 2& 4& 2\\ 1& 2& 1\end{array}\right];$

${\mathrm{LPF}}_2=\left[\begin{array}{ccc}0& 1& 0\\ 1& 4& 1\\ 0& 1& 0\end{array}\right];$ 以及

${\mathrm{LPF}}_3=\left[\begin{array}{ccc}0& 0& 0\\ 0& 1& 0\\ 0& 0& 0\end{array}\right]$

由上所述，本发明的数字影像的伪色抑制方法，通过取出数字影像中彩度部分，并分别计算每一像素的第一色域分量与第二色域分量与其相邻的多个像素的差值，依据相机的感光度设定一临界值控制伪色的抑制程度，并依据判断前述差值是否超出此临界进行对应的伪色匀化动作，达到在低运算复杂度与低彩度牺牲度状况，抑制数字影像中的伪色。

以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，但不作为对本发明的限定。

附图说明

图1为数字影像的伪色抑制方法流程图；

图2为本发明一较佳实施例的数字影像的伪色抑制方法流程图；

图3为图2的依据此临界值进行伪色抑制动作的流程图；

图4为以核心窗口进行伪色抑制的示意图；

图5为以核心窗口进行伪色抑制的另一示意图。

其中，附图标记：

400、500  核心窗口

具体实施方式

本发明的目的及提出的在下列较佳实施例中详细说明之。然而本发明的概念也可用于其它范围。以下列举的实施例仅用于说明本发明的目的与执行方法，并非用以限制其范围。

图1为数字影像的伪色抑制方法流程图。请参照图1，在本实施例中，数字影像的伪色抑制方法是通过数字相机执行，以抑制数字相机拍摄的数字影像中的伪色，其包括以下步骤：

首先，分解数字影像的亮度部份与彩度部分(步骤S110)。接着，取出彩度部分，并计算彩度部分中的第一色域分量及第二色域分量(步骤S120)。之后，依据数字相机拍摄时的感光度，设定一临界值(步骤S130)。然后，分别针对第一色域分量与第二色域分量，依据像素和邻接的相邻像素的差值与临界值的关系，对像素执行对应的像素匀化动作(步骤S140)。最后，将匀化后的彩度部分与数字影像的亮度部份融合为抑制后影像(步骤S150)。

图2为本发明一较佳实施例的数字影像的伪色抑制方法流程图。请参照图2，在本实施例中，数字相机拍摄影像之后加载原始的数字影像(步骤S210)。数字影像的原始数据格式为RGB，数字相机加载此数字影像后，再将其转为例如YUY2、YUYV、YVYU、YUV(YCbCr)411、YUV(YCbCr)420、YUV(YCbCr)422及YUV(YCbCr)444的数字影像的数据取样格式来储存。这些数据取样格式包含亮度、彩度两部分表示。在本实施例中，系举例以YUV数据取样格式表示，例如以亮度(Y)及色差(Cb/Cr)方式表示。惟，数据取样格式不限制于上述所及的格式。任何可表示数字影像中亮度与彩度部分的数据取样格式皆可适用于本发明，在此并不限制其范围。

所谓的色差即是颜色值与亮度值之间的差值，也可当作是数字影像的彩度部份。经转换后，颜色数据量减少一半，但转换后影像的质量接近于原始影像。

在本实施例中，亮度(Y)转换可表为：

Y＝0.299*R+0.587*G+0.114*B；

另外，彩度部分(即色差)则包含有第一色域分量(Cb)以及第二色域分量(Cr)。其中，个别由以下数学式表的：

Cb＝0.564*(B-Y)＝-0.169*R-0.331*G+0.500*B；

Cr＝0.713*(R-Y)＝0.500*R-0.419*G-0.081*B；

其中Cb为第一色域分量、Cr为第二色域分量，而R、G、B为数字影像的颜色值(红、绿、蓝)。由上述处理程序，数字相机得以将拍摄的数字影像区分为亮度部份(步骤S220)及彩度部分(步骤S230)。伪色压抑程度与数字相机拍摄时的感光度有关，因此本实施例中，依据此感光度设定一临界值，用以控制伪色的压抑程度(步骤S240)。另外，由于伪色出现有其区域性，在同区域内的数个像素里应有相同的彩度值表现(Cb/Cr不致相差太多)。因此，本实施利通过一核心窗口检视像素彩度值与周遭的多个像素的彩度值是否相近，并依据前述的临界值来进行伪色抑制动作(步骤S250)，通过控制像素与邻近像素差值大小，抑制伪色现象发生。

当逐一的对数字影像中的每一个像素与其邻近的多个像素进行彩度部分的比对，及进行抑制伪色动作后。再将数字影像的亮度部份与伪色抑制后的彩度部份融合，以形成一伪色抑制后的数字影像(步骤S260)。然而，为取得较佳的数字影像质量，本实施例更依据感光度设定执行伪色抑制的执行次数，当达到预设的执行次数后(步骤S270)，即完成伪色抑制动作。

图3为图2的依据此临界值进行伪色抑制动作的流程图。请参照图3，当计算出数字影像的彩度部份的影像数据后(步骤S302)，先初始化第一色域分量和变数Sum_Cb(X)以及第二色域分量和变数Sum_Cr(Y)，这些变色用以作为数字影像中某一像素的匀化动作的用途(步骤S304)。之后，逐一取出数字影像的像素进行伪色抑制动作，并取出由原始像素的RGB值数据转换为彩度的第一色域分量与第二色域分量(步骤S306)。当第一色域分量的差值小于临界值或第二色域分量的差值小于临界值时(步骤S308的是)，表示该像素与其邻近的像素的彩度相近。若该区存在伪色时，人眼观查该区影像的伪色会显得相当明显。因此，直接加总像素与其相邻像素的色域分量(步骤S310)，以匀化该区影像的彩度。在本实施例，分别对该区各像素彩度中的第一色域分量与第二色域分量进行加总动作，再平均这些像素的彩度部分，以匀化该区域彩度的效果。另外，当第一色域分量的差值大于等于临界值或第二色域分量的差值大于等于临界值时(步骤S308的否)，表示该像素可能处于彩度变化的物体交界处。此时可选择轻度压抑或不压抑该区域的像素。在本实施例中，当差值大于等于临界值时通过低通过滤器运算(步骤S312)，来抑制伪色发生。换言之，通过低通过滤器，可用来降低此区域中可能为伪色像素的区域，以减低人眼对此伪色像素的观感。其中，此低通过滤器例如为：

${\mathrm{LPF}}_1=\left[\begin{array}{ccc}1& 2& 1\\ 2& 4& 2\\ 1& 2& 1\end{array}\right];$ ${\mathrm{LPF}}_2=\left[\begin{array}{ccc}0& 1& 0\\ 1& 4& 1\\ 0& 1& 0\end{array}\right];$ ${\mathrm{LPF}}_3=\left[\begin{array}{ccc}0& 0& 0\\ 0& 1& 0\\ 0& 0& 0\end{array}\right]$

在一些实施例中，还可设计特定的低通过滤器来处理这些可能为伪色的像素，在此并不限制其范围。

当像素的所有相邻的像素都已运算处理(步骤S314的是)，则平均第一色域分量和以及第二色域分量和(步骤S318)，并以此第一色域分量和及第二色域分量和的平均值，作为此像素的新色域分量值。当未比对像素与相邻的所有像素(步骤S314的否)，则继续进行像素与相邻像素的处理动作(步骤S316)。当数字影像中所有像素都已运算完成，即完成伪色抑制(步骤S320的是)；否则，处理窗口的中心移动至下一像素(步骤S322)，并再次执行伪色抑制动作的各步骤。

图4为以核心窗口进行伪色抑制的示意图。请参照图4，假设目前正在对像素C(2，2)进行伪色抑制，而核心窗口400为5×5个像素的窗口大小。依据感光度数值所设定的临界值为100，则个别针对第一色域分量(Cb)与第二色域分量(Cr)进行匀化动作，以抑制伪色的发生。此像素C(2，2)的第一色域分量为200，第二色域分量为200，其相邻的八个方位的相邻像素的Cb/Cr值依序为C(0，0)＝(255，255)、C(0，2)＝(255，255)、C(0，4)＝(255，255)、C(2，0)＝(255，255)、C(2，4)＝(255，255)、C(4，0)＝(255，255)、C(4，2)＝(255，255)，以及C(4，4)＝(255，255)。

逐一对这些相邻像素运算取差值时发现差值小于临界值，此时当像素C(2，2)判断周围相邻像素的色域分量未超出临界值时，表示该像素C(2，2)与相邻像素的色域差距较小。此时，直接取加总的平均值作为该像素匀化后的新色域分量值。本例中像素C(2，2)的新的色域分量C’(2，2)的计算式，例如为C’(2，2)＝(255*8/8，255*8/8)＝(255，255)。

图5为以核心窗口进行伪色抑制的另一示意图。请参照图5，同样地，假设目前正在对像素C(2，2)进行伪色抑制，而核心窗口500为5×5个像素的窗口大小。依据感光度数值所设定的临界值为100，则个别针对第一色域分量(Cb)与第二色域分量(Cr)进行匀化动作，以抑制伪色的发生。此像素C(2，2)的第一色域分量为100，第二色域分量为100，其相邻的八个方位的相邻像素的Cb/Cr值依序为C(1，1)＝(255，255)、C(1，2)＝(255，255)、C(1，3)＝(255，255)、C(2，1)＝(255，255)、C(2，3)＝(255，255)、C(3，1)＝(255，255)、C(3，2)＝(255，255)，以及C(3，3)＝(255，255)。当计算像素C(2，2)与其相邻多个像素的差值后，发现像素C(2，2)与相邻的所有像素的差值都大于等于临界值。此时，通过低通过滤器来抑制像素C(2，2)的第一色域分量与第二色域分量，匀化该像素邻近区域的彩度均匀化。

本实施例例如以 ${\mathrm{LPF}}_2=\left[\begin{array}{ccc}0& 1& 0\\ 1& 4& 1\\ 0& 1& 0\end{array}\right]$ 作为选用的低通过滤器，通过此低通过滤器抑制像素C(2，2)的色域分量为：

Cb’(2，2)＝Cb(2，2)[LPF₂]/8，即Cb’(2，2)＝255*4/8+100*4/8＝127.5；

Cr’(2，2)＝Cr(2，2)[LPF₂]/8，即Cr’(2，2)＝255*4/8+100*4/8＝127.5；经运算后，像素C(2，2)的彩度表为C(2，2)＝(127.5，127.5)。值得一提的是，低通过滤器的选用并不限制于前述的LPF1、LPF2、LPF3，也可依特殊需求，例如渐层化，设计对应此特殊需求的低通过滤器，以通过此低通过滤器匀化数字影像中某些像素的彩度，并减低这些像素发生伪色现象的机率。

当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情况下，熟悉本领域的技术人员当可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这些相应的改变和变形都应属于本发明所附的权利要求的保护范围。

Claims (8)

1. 一种数字影像的伪色抑制方法，于一数字相机执行，用以对该数字相机拍摄的数字影像的多个像素逐一进行伪色抑制动作，其特征在于，该数字影像的伪色抑制方法包括以下步骤：

分解该数字影像的亮度部份与彩度部分；

取出该彩度部分，并计算该彩度部分中的一第一色域分量及一第二色域分量；

依据该数字相机拍摄时的感光度，设定一临界值；

分别针对该第一色域分量与该第二色域分量，依据该像素和邻接的多个相邻像素的差值与该临界值的相对大小，对该像素执行对应的像素匀化动作；以及

将匀化后的彩度部分与数字影像的该亮度部份融合为一抑制后影像。

2. 根据权利要求1所述的数字影像的伪色抑制方法，其特征在于，该数字影像以包含亮度、彩度的数据取样格式储存，该数据取样格式选自于由YUY2、YUYV、YVYU、YUV(YCbCr)411、YUV(YCbCr)420、YUV(YCbCr)422及YUV(YCbCr)444所组成的集合之一。

3. 根据权利要求1所述的数字影像的伪色抑制方法，其特征在于，该第一色域分量以下面算式表示：

Cb＝0.564*(B-Y)＝-0.169*R-0.331*G+0.500*B；其中

Cb为第一色域分量；以及

R、G、B为该数字影像的颜色值。

4. 根据权利要求1所述的数字影像的伪色抑制方法，其特征在于，该第二色域分量以下面算式表示：

Cr＝0.713*(R-Y)＝0.500*R-0.419*G-0.081*B；其中

Cr为第二色域分量；以及

R、G、B为该数字影像的颜色值。

5. 根据权利要求1所述的数字影像的伪色抑制方法，其特征在于，还包括依据该感光度设定执行该数字影像的伪色抑制方法的次数。

6. 根据权利要求1所述的数字影像的伪色抑制方法，其特征在于，该像素匀化动作，包括：

该数字影像的某一像素的该第一色域分量与该些相邻像素的该第一色域分量的差值大于等于该临界值时，通过一低通过滤器缩小该像素的该第一色域分量；以及

该数字影像的某一像素的该第一色域分量与该些相邻像素的该第一色域分量的差值小于该临界值时，直接取该像素与该些相邻像素的该第一色域分量平均值，修正该像素的该第一色域分量。

7. 根据权利要求6所述的数字影像的伪色抑制方法，其特征在于，该像素匀化动作，包括：

该数字影像的某一像素的该第二色域分量与该些相邻像素的该第二色域分量的差值大于等于该临界值时，通过该低通过滤器缩小该像素的该第二色域分量；以及

该数字影像的某一像素的该第二色域分量与该些相邻像素的该第二色域分量的差值小于该临界值时，直接取该像素与该些相邻像素的该第二色域分量平均值，修正该像素的该第二色域分量。

8. 根据权利要求6所述的数字影像的伪色抑制方法，其特征在于，该低通过滤器选自于以下的矩阵表示式：

${\mathrm{LPF}}_1=\left[\begin{array}{ccc}1& 2& 1\\ 2& 4& 2\\ 1& 2& 1\end{array}\right];$

${\mathrm{LPF}}_2=\left[\begin{array}{ccc}0& 1& 0\\ 1& 4& 1\\ 0& 1& 0\end{array}\right];$ 以及

${\mathrm{LPF}}_3=\left[\begin{array}{ccc}0& 0& 0\\ 0& 1& 0\\ 0& 0& 0\end{array}\right].$

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