CN101667112A - 基于cordic算法的图像色调调整方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种利用cordic算法对图像色调进行调整的方法，它包括1)对图像进行初始化，获取原始图像的红色色差Cr和蓝色色差Cb，以及色调角度θ，

；2)利用cordic算法计算调整角度θ与旋转因子δ_i之间的关系，从而确定图像数据各位的δ_i的取值，即

，其中γ＝－θ；3)根据图像数据各位的δ_i的取值进行移位操作：首先根据图像调整的色调角度计算得到δ_i在每一位上的符号；然后从最低位开始对图像色调信息数据各位进行移位操作，对应于各位上的符号选择，若为正号，则保持不变，若为负号，则将本位上的数据取反；最后最高位上移位后操作输出的结果为最终的色调调整结果数据。本发明简化了乘法计算，减小计算复杂度，同时提高了计算精度。

Description

基于cordic算法的图像色调调整方法

技术领域

本发明涉及一种图像色调调整的方法，具体来说，这是一种利用cordic算法对图像色调进行调整的技术。

背景技术

色调控制一般按照函数

来进行处理，此处[Cb Cr]与[Cb′Cr′]为处理前后的色差信号，θ表示所要的色调角度。θ的取值范围为(-180°，180°)，典型的8位色调调节范围为(-30°，30°)。色调调整的计算过程中需要用到sin和cos值的计算，无法通过硬件来实现精确的计算，业界常用的方法是使用查表法来由色度调整角度θ直接查表得到对应的sin和cos值。但这种算法精度有限，而且会消耗另外的存储空间，影响最终芯片面积。在对饱和度进行调节的过程中，需要比较准确的调节效果，而这里由于精度有限也会引入误差，对调节结果产生影响。

发明内容

针对以上的不足，本发明提供了一种计算精度更好，色调调整更加精确的方法。

本发明提出的基于cordic算法的图像色调调整方法，包括：

1)对图像进行初始化，获取原始图像的红色色差Cr和蓝色色差Cb，以及色调角度θ；

2)利用cordic算法计算调整角度θ与旋转因子δ_i之间的关系，从而确定图像数据各位的δ_i的取值。

2.1)令色调角度调整变量γ＝-θ，则

Cb′＝Cbcosγ-Crsinγ    (1)

Cr′＝Crcosγ+Cbsinγ

将式(1)转换为矩阵形式，得到

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{Cb}}^{\′}\\ {\mathrm{Cr}}^{\′}\end{array}\right]=\cos \mathrm{\γ}\left[\begin{array}{cc}1& -\tan \mathrm{\γ}\\ \tan \mathrm{\γ}& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{Cb}\\ \mathrm{Cr}\end{array}\right]$

2.2)对式(2)进行cordic算法变换得到

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{Cb}(i+1)\\ \mathrm{Cr}(i+1)\end{array}\right]=K_i\left[\begin{array}{cc}1& -{\mathrm{\δ}}_i{2}^{-i}\\ {\mathrm{\δ}}_i{2}^{-i}& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{Cb}\left(i\right)\\ \mathrm{Cr}\left(i\right)\end{array}\right]---\left(3\right)$

其中，迭代系数

δ_i为旋转因子，δ_i的值为1或-1，若旋转的角度为正，则δ_i为1，旋转的角度为负，则δ_i为-1，i为1到n-1之间的自然数，n为色调值的位数。

在迭代计算的过程中，我们可以忽略K_i，然后在迭代计算完成后，将结果乘以如下值：

$K\left(n\right)=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Π}}}{K}_i=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Π}}}\frac{1}{\sqrt{1+2^{-2i}}}---\left(4\right)$

此系数可以预先计算出来，作为常数定义在模块中，来进一步减小计算复杂度：

$K=\underset{n\→\∞}{\lim }K\left(n\right)\≈0.6072529350088812561694$

2.3)由以上式子可得到

γ_i＝tan^-1(2^-i)    (5)

对应的，可以得到要进行控制的色调角度和各个移位系数δ_i之间的关系为：

$\mathrm{\γ}=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_i{\mathrm{\γ}}_i=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_i{\tan }^{-1}\left(2^{-i}\right)---\left(6\right)$

由于δ_i的值为1或-1，则上式变成：

γ＝±γ₀±γ₁±γ₂±γ₃±γ₄±γ₅±γ₆±γ₇±......

                                                                  。

  ＝±tan^-1(2^-0)±tan^-1(2^-1)±tan^-1(2^-2)±tan^-1(2^-3)±......

3)根据图像数据各位的δ_i的取值进行移位操作，得到调整后的色差分量Cr′和Cb′。所述图像数据各位进行移位操作包括：

3.1)根据具体图像要的色调角度计算得到δ_i在每一位上的符号；

3.2)从最低位开始对图像色调信息数据各位进行移位操作：对应于各位上的符号选择，若为正号，则保持不变，若为负号，则将本位上的数据取反；

3.3)最高位上移位后操作输出的结果为最终的色调调整结果数据。

本发明的有益效果：一是简化了乘法计算，减小了计算复杂度，从而减少了最终电路资源；二是用移位操作代替传统的查找表来计算三角函数，节省了存储空间，从而减小了最终电路的面积；三是提高了计算精度，使用本方法比传统的查找表计算正弦值精度更高；四是具有较高灵活性，可以通过增加色度信号的数据位数来提高色调控制的精度。

附图说明

图1为对图像色调进行cordic算法迭代运算原理示意图。

具体实施方式

下面结合附图对本发明进行进一步阐述。

本发明的引入在图像旋转操作中常用的cordic(Coordinate RotationDigital Computer)算法来简化色调控制的计算。

首先对图像进行初始化，获取原始图像的红色色差Cr和蓝色色差Cb，以及色调角度θ，得到

Cb′＝Cbcosθ+Crsinθ

Cr′＝Crcosθ-Cbsinθ

对于上述公式，令γ＝-θ，则原式变为：

Cb′＝Cbcosγ-Crsinγ

Cr′＝Crcosγ+Cbsinγ

将上式转换为矩阵的形式，且将cos值提取出来，得：

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{Cb}}^{\′}\\ C{r}^{\′}\end{array}\right]=\cos \mathrm{\γ}\left[\begin{array}{cc}1& -\tan \mathrm{\γ}\\ \tan \mathrm{\γ}& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{Cb}\\ \mathrm{Cr}\end{array}\right]$

然后利用cordic算法计算调整角度θ与旋转因子δ_i之间的关系，从而确定图像数据各位的δ_i的取值：

使用cordic算法，上式变为：

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{Cb}(i+1)\\ \mathrm{Cr}(i+1)\end{array}\right]=K_i\left[\begin{array}{cc}1& -{\mathrm{\δ}}_i{2}^{-i}\\ {\mathrm{\δ}}_i{2}^{-i}& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{Cb}\left(i\right)\\ \mathrm{Cr}\left(i\right)\end{array}\right]$

其中

δ_i的值为1或-1，用以决定旋转的方向，若旋转的角度为正，则δ_i为1，旋转的角度为负则δ_i为-1。在迭代计算的过程中，我们可以忽略K_i，然后在迭代计算完成后，将结果乘以如下值：

$K\left(n\right)=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Π}}}{K}_i=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Π}}}\frac{1}{\sqrt{1+2^{-2i}}}$

此系数可以预先计算出来，作为常数定义在模块中，来进一步减小计算复杂度：

$K=\underset{n\→\∞}{\lim }K\left(n\right)\≈0.6072529350088812561694$

由上面的计算过程中可得：

γ_i＝tan^-1(2^-i)

对应的，可以得到要进行控制的色调角度和各个移位系数δ_i之间的关系为：

$\mathrm{\γ}=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_i{\mathrm{\γ}}_i=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_i{\tan }^{-1}\left(2^{-i}\right)$

由于δ_i的值为1或-1，则上式即：

γ＝±γ₀±γ₁±γ₂±γ₃±γ₄±γ₅±γ₆±γ₇±......

  ＝±tan^-1(2^-0)±tan^-1(2^-1)±tan^-1(2^-2)±tan^-1(2^-3)±......

最后根据图像数据各位的δ_i的取值进行移位操作，得到调整后的色差分量Cr′和Cb′：

由上可见，采用cordic算法将色调控制中的正弦和余弦函数计算用移位操作来代替，且简化了乘法操作，更适合硬件实现也简化了计算。但cordic算法需要进行n次迭代以达到n位精度，而且吞吐量低，需要更多的时钟周期延迟才能得到结果。但对于硬件的高速主频，即使几十个周期的延时也不到1ms，故不影响视频观看。嵌入cordic算法进行色调控制，可以根据需要的色调角度计算各个数据位上的移位符号。采用移位方法显然不能很精确的表示(-180°，180°)范围内的每个角度，但对于色调控制操作已经完全能满足调节的要求。

使用cordic算法来进行色调控制的操作，用移位操作来代替正余弦函数的计算和矩阵乘法计算。如图1所示。如上面原理所述：

(1)先根据具体图像要的色调角度计算得到δ_i在每一位上的符号，写入寄存器。

(2)然后从色度信息数据的最低位开始，根据寄存器中对应于本位上的符号选择，若为正号，则保持不变，若为负号，则将本位上的数据取反。

(3)然后将本位上的结果数据向右移一位，加在临时结果数据上。

(4)重复步骤(2)和(3)，最高位上移位后输出的结果即为最终的色调调整结果数据。

Claims (3)

1、一种基于cordic算法的图像色调调整方法，它包括：

1)对图像进行初始化，获取原始图像的红色色度Cr和蓝色色差Cb，以及色调角度θ；

2)利用cordic算法计算调整角度θ与旋转因子δ_i之间的关系，从而确定图像数据各位的δ_i的取值；

3)根据图像数据各位的δ_i的取值进行移位操作，得到调整后的色度分量Cr′和Cb′。

2、根据权利要求1所述的基于cordic算法的图像色调调整方法，其特征在于，所述步骤2)包括：

2.1)令色调角度调整变量γ＝-θ，则

Cb′＝Cbcosγ-Crsinγ           (1)

Cr′＝Crcosγ+Cbsinγ

将式(1)转换为矩阵形式，得到

$\left[\begin{array}{c}{\mathrm{Cb}}^{\′}\\ {\mathrm{Cr}}^{\′}\end{array}\right]=\cos \mathrm{\γ}\left[\begin{array}{cc}1& -\tan \mathrm{\γ}\\ \tan \mathrm{\γ}& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{Cb}\\ \mathrm{Cr}\end{array}\right]---\left(2\right)$

2.2)对式(2)进行cordic算法变换得到

$\left[\begin{array}{c}\mathrm{Cb}(i+1)\\ \mathrm{Cr}(i+1)\end{array}\right]=K_i\left[\begin{array}{cc}1& -{\mathrm{\δ}}_i{2}^{-i}\\ {\mathrm{\δ}}_i{2}^{-i}& 1\end{array}\right]\left[\begin{array}{c}\mathrm{Cb}\left(i\right)\\ \mathrm{Cr}\left(i\right)\end{array}\right]---\left(3\right)$

其中系数

δ_i为旋转因子，δ_i的值为1或-1，若旋转的角度为正，则δ_i为1，旋转的角度为负，则δ_i为-1，i为1到n-1之间的自然数，n为色调值的位数。

在迭代计算的过程中，我们可以忽略K_i，然后在迭代计算完成后，将结果乘以如下值：

$K\left(n\right)=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Π}}}{K}_i=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Π}}}\frac{1}{\sqrt{1+2^{-2i}}}---\left(4\right)$

此系数可以预先计算出来，作为常数定义在模块中，来进一步减小计算复杂度：

$K=\underset{n\→\∞}{\lim }K\left(n\right)\≈0.6072529350088812561694$

2.3)由以上式子可得到

γ_i＝tan^-1(2^-i)          (5)

对应的，可以得到要进行控制的色调角度和各个移位系数δi之间的关系为：

$\mathrm{\γ}=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_i{\mathrm{\γ}}_i=\underset{i=0}{\overset{n-1}{\mathrm{\Σ}}}{\mathrm{\δ}}_i{\tan }^{-1}\left(2^{-i}\right)---\left(6\right)$

由于δ_i的值为1或-1，则上式变成：

γ＝±γ₀±γ₁±γ₂±γ₃±γ₄±γ₅±γ₆±γ₇±......＝±tan^-1(2^-0)±tan^-1(2^-1)±tan^-1(2^-2)±tan^-1(2^-3)±......。

3、根据权利要求3所述的基于cordic算法的图像色调调整方法，其特征在于，所述图像数据各位进行移位操作包括：

3.1)根据图像调整色调角度计算得到δ_i在每一位上的符号；

3.2)从最低位开始对图像色调信息数据各位进行移位操作：对应于各位上的符号选择，若为正号，则保持不变，若为负号，则将本位上的数据取反；

3.3)最高位上移位后操作输出的结果为最终的色调调整结果数据。

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