CN102118621B - 数字影像的颜色错位的消除方法 - Google Patents

Abstract

一种数字影像的颜色错位的消除方法。在此，分别进行原尺寸与小尺寸的影像的颜色错位的检测及修正，以产生各自的修正后的影像与对应的颜色错位地图。然后，再将小尺寸的修正后的影像与对应的颜色错位地图放大成与原尺寸的影像具有相同的分辨率。最后，再根据各自对应的颜色错位地图混合两修正后的影像。

Description

数字影像的颜色错位的消除方法

技术领域

本发明是关于一种影像处理方法，特别是一种数字影像的颜色错位的消除方法。

背景技术

颜色错位(color fringe)为影像系统设置错误的颜色在影像的某些位置上。

在相机上，颜色错位的成因主要有三：透镜(lens)的像差(aberration)、传感器的晕散(blooming)及彩色影像内插算法(color filter array interpolation；CFAI)。

由于玻璃对不同波长的光的折射程度不同，因此透镜(非平面镜)形成的图像有颜色错位。由于透镜的像差致使不同颜色无法精确地校准，因而造成物体的边缘模糊不清。

传感器为数码相机的核心部件。在数码相机中，传感器的功能是将透过镜头的光线捕获并转换为电信号。当光线经镜头会聚到传感器上时，传感器的光电二极管(photodiode)因感受光强的不同而感应出不同数量的电荷并由内存将其暂存。经内存暂存后，再由电荷转移电路及电荷信息读取电路按时钟脉冲顺序读出电荷信息，并送往A/D转换器(模拟数字数据转换器；analog to digitalconverter)，以转换形成与光强度成比例的二进制数(即电信号)。并且，此二进制数即对应一个像素的数据。然而，每个光电二极管在曝光期间仅能累积一定的电荷量。在高亮度区域，在一个像素上，当产生的电荷数量过多且达到饱和时，过多的电荷会溢位至邻近的像素，以致邻近像素的数据发生错误，此现象即称之为晕散。

当有一个像素发生颜色错位时，在执行CFAI时，则会依据错误的颜色而产生错误的像素值，以致使邻近像素因而发生颜色错位。

在已知技术上，多是以三原色(R/G/B)信号来进行检测，以找出发生颜色错位的像素。然而，颜色错位通常发生在亮的区域。因此，此方法会造成部分发生颜色错位的像素未被发现，进而未修正到。

再者，在已知技术上，修正方法采用色度(Cb和Cr)压抑法或是将红色(R)信号及蓝色(B)信号往绿色(G)信号压抑。这些方法都会造成修正后的影像偏灰。

相关技术可参考美国专利申请案公开号第2007/0153341及2007/0097267号。

发明内容

鉴于以上的问题，本发明提供一种数字影像的颜色错位的消除方法，通过解决已知技术所存在的至少一问题。

本发明所公开的数字影像的颜色错位的消除方法，包括：取得一数字影像；通过缩小数字影像形成一变尺寸影像；进行数字影像的颜色错位的检测，以找出于数字影像中发生颜色错位的像素、将找出的发生颜色错位的各像素设定为一颜色错位像素，并且依据颜色错位像素在数字影像中的位置产生对应数字影像的一颜色错位地图；进行变尺寸影像的颜色错位的检测，以找出在变尺寸影像的颜中发生颜色错位的像素、将找出的发生颜色错位的各像素设定为一颜色错位像素，并且依据颜色错位像素在变尺寸影像中的位置产生对应变尺寸影像的一颜色错位地图；利用一修正程序修正在数字影像中的颜色错位像素，以得到修正后的数字影像；利用一修正程序修正在变尺寸影像中的颜色错位像素，以得到修正后的变尺寸影像；放大修正后的变尺寸影像及对应变尺寸影像的颜色错位地图，以使修正后的变尺寸影像及对应变尺寸影像的颜色错位地图具有相同于数字影像的分辨率；以及根据对应数字影像的颜色错位地图及放大后的对应变尺寸影像的颜色错位地图，混合修正后的数字影像和放大后的修正后的变尺寸影像。

其中可以线性来放大修正后的变尺寸影像及对应变尺寸影像的颜色错位地图。

其中颜色错位的检测可包括：利用特定色彩检测、亮度检测以及渐层色彩检测分析各像素的亮度与色度分离的信号，以判定在数字影像中各像素是否发生颜色错位，并且将特定色彩检测、亮度检测以及渐层色彩检测的结果判定为未发生颜色错位的像素设定为正常像素；以及将特定色彩检测、亮度检测以及渐层色彩检测的结果均判定为发生颜色错位的像素设定为颜色错位像素。

其中，特定色彩检测包括：根据多种颜色的色度范围分析未设定的像素的亮度与色度分离的信号的色度值；判定色度值落在这些颜色的色度范围内的像素为发生颜色错位；以及判定色度值落在这些颜色的色度范围之外的像素为未发生颜色错位。

其中，亮度检测包括：利用一K×K屏蔽分析未设定的像素的亮度与色度分离的信号中的亮度值，以找出未设定的像素中位于高对比区域中且在高亮度区域中的像素；以及判定位于高对比区域且高亮度区域中的像素发生颜色错位。

其中，渐层色彩检测包括：利用一M×M屏蔽分析未设定的像素的亮度与色度分离的信号中的亮度值和色度值，以找出未判定为发生颜色错位的像素中位在非平滑区域中、渐层色区域、由亮到暗呈梯度变化的区域且邻近亮部为中性色的区域中的像素；以及判定位于该非平滑区域、该渐层色区域、该由亮到暗呈梯度变化的区域且该邻近亮部为中性色的区域中的像素为发生颜色错位。

此外，可将具有第一分辨率的数字影像进行多种尺寸的缩小以形成分别具有第二分辨率至第n分辨率的(n-1)个变尺寸影像。其中，n为大于2的整数。在此，第一分辨率可为第二分辨率的大于1的任意倍数，且第二分辨率至第n分辨率逐渐递减。

然后，依据各自的颜色错位地图由第一分辨率至第n分辨率中最小分辨率开始，依序合并修正后的变尺寸影像和修正后的数字影像，以得到输出影像。

根据本发明的数字影像的颜色错位的消除方法，分别进行原尺寸与小尺寸的影像(即，数字影像与变尺寸影像)的颜色错位的检测及修正，以产生各自的修正后的影像与对应的颜色错位地图。然后，再将小尺寸的修正后的影像与对应的颜色错位地图放大成与原尺寸的影像具有相同的分辨率。最后，再根据各自对应的颜色错位地图混合两修正后的影像。相对于原尺寸的影像，在小尺寸的影像上，相同尺寸的屏蔽可涵盖较多的影像画面。因此，可采用小尺寸屏蔽进行影像的颜色错位的检测及修正，以有效地消除数字影像中的颜色错位，且修正后的颜色较为鲜艳，例如：不会偏灰。并且，使用小尺寸屏蔽还可有效地降低成本。

以上的关于本发明内容的说明及以下的实施方式的说明用以示范与解释本发明的精神与原理，并且提供本发明的专利申请范围更进一步的解释。

附图说明

图1为根据本发明一实施例的数字影像的颜色错位的消除方法的流程示意图。

图2A及图2B为根据本发明另一实施例的数字影像的颜色错位的消除方法的流程示意图。

图3为一实施例的颜色错位的检测程序的流程图。

图4A为一实施例的数字影像中各像素的检测顺序的示意图。

图4B为一实施例的颜色错位的检测的流程图。

图5A为一实施例的特定色彩检测的流程图。

图5B为一实施例的多种颜色的色度范围的示意图。

图6A及图6B为一实施例的亮度检测的流程图。

图7A、7B、7C、7D、7E、7F、7G及7H为在5×5屏蔽下八个方向的示意图。

图8A、8B、8C及8D为一实施例的渐层色彩检测的流程图。

图9为在5×5屏蔽所涵盖的像素的示意图。

图10为一实施例的修正程序的流程图。

图11为一实施例的补偿方法决定程序及计算修正值的流程图。

附图标记说明

200 影像

210 屏蔽

R1  第一分辨率

R2  第二分辨率

R(n-2)  第n-2分辨率

R(n-1)  第n-1分辨率

Rn  第n分辨率

Po  中心像素

Pn  邻近像素

P00邻近像素

P01邻近像素

P02邻近像素

P03邻近像素

P04邻近像素

P10邻近像素

P11邻近像素

P12邻近像素

P13邻近像素

P14邻近像素

P20邻近像素

P21邻近像素

P22中心像素

P23邻近像素

P24邻近像素

P30邻近像素

P31邻近像素

P32邻近像素

P33邻近像素

P40邻近像素

P41邻近像素

P42邻近像素

P43邻近像素

P44邻近像素

具体实施方式

根据本发明的数字影像的颜色错位的消除方法可应用于一电子计算装置，以通过此电子计算装置对所输入至电子计算装置内的数字影像进行颜色错位的修正处理。换言之，根据本发明的数字影像的颜色错位的消除方法可以软件或固件程序储存在电子计算装置的储存单元(例如：内存或硬盘等)中，再由电子计算装置的处理器执行储存的软件或固件程序而实现。此电子计算装置可为计算机、手机、个人数字助理(personal digital assistant；PDA)、或数码相机等电子设备。

图1A为根据本发明一实施例的数字影像的颜色错位的消除方法的流程图。

步骤10，参照图1A，电子计算装置可具有输入单元，以取得一数字影像。此输入单元可为一影像撷取单元，或为有线或无线的传输接口。

步骤10，或者是，处理器可从储存单元中读出已预先储存在储存单元中的数字影像，以取得一数字影像。

电子计算装置更可具有一信号转换单元。此信号转换单元接收数字影像，并将此数字影像的各像素由三原色(RGB)信号转换为亮度与色度分离(YCbCr)的信号。

在一般8位(bit)处理系统中，RGB信号的值为介于0-255之间的正整数，而YCbCr信号的值的范围为Y(亮度)信号为0-255，而Cb和Cr(色度)信号为-127-127，但Y、Cb和Cr信号皆为整数值。此信号转换单元所转换出的信号是用以分析影像内容以检测并修正发生颜色错位的像素。

其中，若取得的数字影像已是亮度与色度分离(YCbCr)的信号，则可不需信号转换单元。

在此，信号转换单元可整合在处理器中，抑或以另一处理器将其实现。

步骤20，接着，通过缩小数字影像的尺寸以形成变尺寸影像。在此，数字影像具有第一分辨率，而变尺寸影像具有第二分辨率，且第一分辨率大于第二分辨率。换言之，具有第一分辨率的数字影像和具有第二分辨率的变尺寸影像为具有不同尺寸的相同影像。即，具有第一分辨率的数字影像为大尺寸的影像，而具有第二分辨率的变尺寸影像为小尺寸的影像。其中，第一分辨率可为第二分辨率的任意倍数。

步骤30，进行数字影像和变尺寸影像的颜色错位的检测，即，进行各影像(数字影像或变尺寸影像)中的各像素的颜色错位的检测，以找出发生颜色错位的像素、将找出的发生颜色错位的像素设定为颜色错位像素，并且依据颜色错位像素在影像中的位置产生对应的颜色错位地图。

步骤40，修正各影像中颜色错位像素，以产生修正后的影像(修正后的数字影像或修正后的变尺寸影像)。

换言之，步骤32和步骤42，具有第一分辨率的数字影像经过颜色错位的检测及产生颜色错位的像素的修正后可得到具有第一分辨率的修正后的数字影像及对应的颜色错位地图。步骤34和步骤44，具有第二分辨率的变尺寸影像经过颜色错位的检测及产生颜色错位的像素的修正后，可得到具有第二分辨率的修正后的变尺寸影像及对应的颜色错位地图。

步骤50，然后，以再依据各自的颜色错位地图合并修正后的变尺寸影像及修正后的数字影像。

在步骤50中，先将具有第二分辨率的修正后的变尺寸影像及对应的颜色错位地图放大成第一分辨率，以得到具有第一分辨率的修正后的变尺寸影像及对应的颜色错位地图(fringe map)(步骤52)。在此，可以线性放大修正后的变尺寸影像及颜色错位地图。

步骤54，然后依据各自对应的颜色错位地图混合(blend)具有第一分辨率的修正后的数字影像和具有第一分辨率的修正后的变尺寸影像以得到一输出影像。

此外，参照图2A，在步骤20可进行多种尺寸的缩小以形成分别具有第二分辨率R2至第n分辨率Rn的(n-1)个变尺寸影像。其中，n为大于2的整数。

在此，第一分辨率R1可为第二分辨率R2的大于1的任意倍数，且第二分辨率R2至第n分辨率Rn的分辨率为逐渐递减。举例来说，第二分辨率R2可为第一分辨率R1的1/2，而第n分辨率Rn可为第一分辨率R1的1/27。

步骤30，具有第一分辨率R1的数字影像和具有第二至第n分辨率R2-R(n-1)、Rn的变尺寸影像各自执行颜色错位检测及步骤40-1、步骤40-2至步骤40-(n-1)和步骤40-n，修正产生颜色错位的像素。

在步骤50中，则依据各自的颜色错位地图由第一分辨率R1至第n分辨率Rn中最小分辨率开始，依序合并修正后的变尺寸影像和修正后的数字影像，以得到具有第一分辨率R1的混合影像(步骤52-1至步骤52-(n-1)和步骤54-1至步骤54-(n-1))。此具有第一分辨率R1的混合影像即为输出影像。

在此，先将具有最小分辨率的修正后的变尺寸影像及其对应的该颜色错位地图放大成大一顺位的分辨率。以最小分辨率为第n分辨率Rn来说，放大前的分辨率即为第n分辨率Rn，而放大后的分辨率即为第n-1分辨率R(n-1)。放大后，再将放大后的修正后的变尺寸影像(即，放大后具有第n-1分辨率R(n-1)的修正后的变尺寸影像)与具有相同分辨率(即，第n-1分辨率R(n-1))的修正后的变尺寸影像依据各自对应的颜色错位地图混合，以得到具有第n-1分辨率R(n-1)的混合影像及其对应的颜色错位地图。

然后，依据第一至第n-1分辨率R1-R(n-1)的顺序，将新得到的混合影像及其对应的颜色错位地图放大成大一顺位的分辨率，随后再与修正后的数字影像及变尺寸影像中具有相同分辨率的修正后的影像混合，以得到新的混合影像及对应新的混合影像的颜色错位地图。

并且，通过反复执行前述步骤，直到得到具有第一分辨率R1的混合影像以作为输出影像。

为方便说明，以下将数字影像称之为第一影像，并且将(n-1)个变尺寸影像分别称之为第二影像至第n影像。

其中，第一影像至第n-1影像分别具有第一分辨率至第n分辨率R1、R2-R(n-1)、Rn。即，第一影像具有第一分辨率R1、第二影像具有第二分辨率R2、第三影像具有第三分辨率(R3)，且依此类推至第n-1影像具有第n-1分辨率R(n-1)，而第n影像具有第n分辨率Rn。

步骤30、步骤40-1和步骤40-2，然后，由最小两个分辨率(即，第n-1分辨率R(n-1)和第n分辨率Rn)开始进行影像的颜色错位的检测及产生颜色错位的像素的修正。步骤52-1，进而，将修正后的第n影像及其对应的颜色错位地图从第n分辨率Rn放大成第n-1分辨率R(n-1)，以得到具有第n-1分辨率R(n-1)的修正后的第n影像及其对应的同尺寸的颜色错位地图。

步骤54-1，然后，依据各自对应的颜色错位地图混合具有第n-1分辨率R(n-1)的修正后的第n影像与修正后的第n-1影像混合，以得到具有第n-1分辨率R(n-1)的混合影像及此混合影像对应的颜色错位地图。为方便说明，以下将得到的具有第n-1分辨率R(n-1)的混合影像称为第n-1混合影像。

步骤30和步骤40，接着，进行具有第n-2分辨率(R(n-2))的第n-2影像的颜色错位的检测及产生颜色错位的像素的修正，以得到具有第n-2分辨率(R(n-2))的修正后的第n-2影像及其对应的颜色错位地图。步骤52-2，进而，将混合后的第n-1混合影像及其对应的颜色错位地图从第n-1分辨率R(n-1)放大成第n-2分辨率R(n-2)，以得到具有第n-2分辨率R(n-2)的第n-1混合影像及其对应的同尺寸的颜色错位地图。

然后，再依据各自对应的颜色错位地图将具有第n-2分辨率R(n-2)的第n-1混合影像与修正后的第n-2影像混合，以得到具有第n-2分辨率R(n-2)的第n-2混合影像及其对应的颜色错位地图(步骤50，以前述可类推为步骤54-2(图中未示)))。

步骤52-(n-1)，依上述步骤顺序层层合并(即，反复执行放大并混合)，直到将在步骤54-(n-2)中混合得到的具有第二分辨率R2的第二混合影像及其对应的颜色错位地图放大成第一分辨率R1后，步骤54-(n-1)，再与同样具有第一分辨率R1的修正后的第一影像混合，以得到具有第一分辨率R1的第一混合影像。此具有第一分辨率R1的第一混合影像即为最后的输出影像。

其中，参照图3，步骤130，各像素的颜色错位的检测可利用特定色彩检测(specific color detection)、亮度检测(luminance detection)以及渐层色彩检测(color detection)分析各像素的亮度与色度分离的信号，步骤140，以判定在影像中各像素是否发生颜色错位。

步骤150，并且，将特定色彩检测、亮度检测以及渐层色彩检测的结果判定为未发生颜色错位的像素设定为正常像素。步骤160，将特定色彩检测、亮度检测以及渐层色彩检测的结果均判定为发生颜色错位的像素设定为颜色错位像素，并记录发生颜色错位的像素的位置。

步骤180，最后，根据记录的发生颜色错位的像素的位置产生颜色错位地图，步骤40，并且保留正常像素的值，然后修正颜色错位像素，以得到修正后的影像。

在步骤130中，特定色彩检测、亮度检测以及渐层色彩检测，此三种检测程序可以任意顺序执行。

为了方便说明，以下以特定色彩检测、亮度检测以及渐层色彩检测依序执行为例。

参照图4A，影像200(数字影像或变尺寸影像)中各像素会依序根据其亮度与色度分离的信号进行颜色错位的检测。在亮度检测以及渐层色彩检测中，会以进行检测的像素作为中心像素Po展开一屏蔽210，并利用屏蔽210进行此中心像素Po的检测。

参照图4B，步骤131，首先，从影像中选择一像素，步骤132，选择的像素会先进行特定色彩检测，步骤142，以判断各像素是否有发生颜色错位的像素。

步骤150，并且，将在特定色彩检测中判定为未发生颜色错位的像素设定为正常像素并将此设定值记录在缓存器中。

步骤134，在特定色彩检测中判定为发生颜色错位的像素则接续进行亮度检测，步骤144，以判断未设定的各像素是否有发生颜色错位的像素。

步骤150，再将在亮度检测中判定为未发生颜色错位的像素设定为正常像素并将此设定值记录在缓存器中。

步骤136，而在亮度检测中判定为发生颜色错位的像素则接续进行渐层色彩检测，步骤146，以判断未设定的各像素是否有发生颜色错位的像素。

步骤150，再将在渐层色彩检测中判定为未发生颜色错位的像素设定为正常像素并将此设定值记录在缓存器中。

步骤160，并且，将在渐层色彩检测中判定为发生颜色错位的像素设定为颜色错位像素；换言之，在特定色彩检测、亮度检测以及渐层色彩检测中均判定为发生颜色错位的像素才设定为颜色错位像素，并且记录发生颜色错位的像素的位置，以产生颜色错位地图。

步骤170，接着，确认影像中的所有像素是否皆完成设定，即确认影像中的所有像素是否皆进行颜色错位的检测。

若尚未完成所有像素的设定(颜色错位的检测)，则步骤172和步骤131，选择下一像素，步骤132、步骤142、步骤134、步骤144、步骤136及步骤146，以利用特定色彩检测、亮度检测以及渐层色彩检测进行此选择的像素的颜色错位的检测。

步骤180，当影像中的所有像素皆完成设定时，根据记录的发生颜色错位的像素的位置产生颜色错位地图，并且进行修正程序。步骤40，在修正程序中，保留正常像素的值，然后修正颜色错位像素的值以得到修正后的影像。

在此，虽然是以特定色彩检测、亮度检测以及渐层色彩检测依序执行为例，然而此执行顺序并非本发明的限制。也就是说，也可以亮度检测、渐层色彩检测以及特定色彩检测的顺序依序执行，即先执行亮度检测，在亮度检测中判定为发生颜色错位的像素再进行渐层色彩检测，而在渐层色彩检测中判定为发生颜色错位的像素才进行特定色彩检测。或者是以渐层色彩检测、特定色彩检测以及亮度检测的顺序依序执行，即先执行渐层色彩检测，在渐层色彩检测中判定为发生颜色错位的像素再进行特定色彩检测，而在特定色彩检测中判定为发生颜色错位的像素才进行亮度检测。同理，也可以亮度检测、特定色彩检测以及渐层色彩检测的顺序依序执行，或是以渐层色彩检测、亮度检测以及特定色彩检测的顺序依序执行，或是以特定色彩检测、渐层色彩检测以及亮度检测的顺序依序执行。

步骤132，在此，特定色彩检测利用像素的色度信息及预先定义的多种颜色的色度范围来判定选择的像素是否发生颜色错位。

请参照图5A，步骤321，在进行特定色彩检测(步骤132)时，根据预先定义的多种颜色的色度范围分析未设定的像素的色度值，以确定未设定的像素的色度值是否落入定义的色度范围内。此色度值可包括亮度与色度分离的信号中的蓝色色度(Cb)信号和红色色度(Cr)信号。

其中，当特定色彩检测为最先执行的检测程序时，未设定的像素为选定的像素。当特定色彩检测不为最先执行的检测程序时，未设定的像素为前一个检测程序判定为发生颜色错位的像素。

步骤323，并且，将色度值落在定义的多种颜色的色度范围内的像素判定为发生颜色错位；步骤325，反之，色度值落在定义的多种颜色的色度范围之外的像素则判定为未发生颜色错位。

针对特定色彩检测(步骤132)，会根据可能发生颜色错位的区域预先定义出这些颜色的色度范围。举例来说，图4B显示可能发生颜色错位的色度范围，其中区块A为在黄色区域上可能发生颜色错位的色度区块、区块B为在红色区域上可能发生颜色错位的色度区块、区块C为在绿色区域上可能发生颜色错位的色度区块和区块D为在桃红色区域上可能发生颜色错位的色度区块。因此，可依据区块A定义出红黄的色度范围、依据区块B定义出红色的色度范围、依据区块C定义出黄色的色度范围，并且依据区块D定义出桃红色的色度范围。

在此，可将定义出可能发生颜色错位的这些颜色的色度范围设定为对应的多个色度范围阈值(chrominance range threshold)，并且透过比较像素的色度值与设定的色度范围阈值来确定进行检测的像素的色度值是否落入定义的色度范围内。

此外，也可依据定义出可能发生颜色错位的这些颜色的色度范围设定对应在这些色度范围外的区域(即不会颜色错位的色度范围)之一色度范围阈值，然后透过比较像素的色度值与此阈值相比较来确定进行检测的像素的色度值是否落入定义的色度范围内。以图5B为例，设定对应在可能发生颜色错位的多种颜色的色度范围外的区域的色度范围阈值即为设定包含区块E内的所有色度值的色度范围阈值。

在亮度检测(步骤134)中，利用像素的亮度信息来判定选择的像素是否发生颜色错位。在此，利用K×K屏蔽找出未设定的像素中位于高对比区域中且在高亮度区域中的像素。K为2x+1，且x为大于1的正整数。

在此，K×K屏蔽为以进行检测的像素为中心来展开涵盖K×K个像素的一个参考区域。换言之，进行检测的像素为K×K屏蔽的中心像素，而在K×K屏蔽下中心像素以外的像素则称之为邻近像素。

其中，当亮度检测为最先执行的检测程序时，未设定的像素为选定的像素。当亮度检测不为最先执行的检测程序时，未设定的像素为前一个检测程序判定为发生颜色错位的像素。

换言之，在亮度检测(步骤134)中，会进行2项亮度确认程序。为了方便描述，以下分别称之为第一亮度确认程序和第二亮度确认程序。

第一亮度确认程序是确认进行检测的像素是否位在高对比区域。第二亮度确认程序是确认进行检测的像素是否位在高亮度区域。

请参照图6A，步骤341，在第一亮度确认程序中，首先计算在K×K屏蔽下在八个方向上的亮度梯度值，即分别针对各个方向计算邻近像素Pn与中心像素Po的差的总和。

举例来说，以5×5屏蔽为例，参照第7A-7H图，八个方向分别为图标中填满区域所表现出方向Dir0(右)、方向Dir1(右上)、方向Dir2(上)、方向Dir3(左上)、方向Dir4(左)、方向Dir5(左下)、方向Dir6(下)和方向Dir7(右下)。

每个方向上具有中心像素Po和2个邻近像素Pn。

其中，亮度梯度值的公式为sum_Dirj＝(Y1-Yc)+(Y2-Yc)。

j为0到7中之一整数值，即代表方向。Yc表示中心像素Po的亮度值，而Y1和Y2分别表示两邻近像素Pn的亮度值。

步骤342，再从得到的八个亮度梯度值中找出最大亮度梯度值和最小亮度梯度值。

步骤343，计算最大亮度梯度值和最小亮度梯度值的差值。

步骤344，然后将最大亮度梯度值和最小亮度梯度值的差值与第一阈值相比较。

步骤345，当最大亮度梯度值和最小亮度梯度值的差值大于第一阈值时，判定中心像素Po位于高对比区域，即进行检测的像素位在高对比区域中。

步骤346，当最大亮度梯度值和最小亮度梯度值的差值小于或等于第一阈值时，判定中心像素Po不是位于高对比区域，即进行检测的像素不是位在高对比区域中。

接着，确认为位在高对比区域中的像素接续进行第二亮度确认程序(即，接续进行步骤347)。而确认为不是位在高对比区域中的像素则判定为未发生颜色错位(步骤353)。

步骤347，请参照图6B，在第二亮度确认程序中，首先将在K×K屏蔽下所有邻近像素Pn的亮度值分别与一第二阈值相比较，步骤348，并且计算亮度值大于第二阈值的邻近像素的数量。

步骤349接着，将计算得的数量与第三阈值相比较。

当计算得的数量大于第三阈值时，判定中心像素Po位于高亮度区域(步骤350)，即进行检测的像素位在高亮度区域中。

步骤351，当计算得的数量小于或等于第三阈值时，判定中心像素Po不是位于高亮度区域，即进行检测的像素不是位在高亮度区域中。

步骤352，接着，将确认为位在高亮度区域中的像素判定为发生颜色错位，即将位于高对比区域且高亮度区域中的像素(进行检测的像素)判定为发生颜色错位。步骤353，而将确认为不是位在高亮度区域中的像素则判定为未发生颜色错位。

在此，第一和第二用以区别两种不同程序，并无执行顺序的限制。换言之，第一亮度确认程序和第二亮度确认程序的执行顺序可任意调换。即，先执行第二亮度确认程序，在第二亮度确认程序中确认为位在高亮度区域中的像素接续执行第一亮度确认程序。

也就是说，在亮度检测中，未设定的像素中的位于高对比区域且高亮度区域中的像素才判定为发生颜色错位。

在渐层色彩检测(步骤136)中，利用像素的亮度信息及色度信息依据影像的渐层状态来判定选择的像素是否发生颜色错位。在此，利用M×M屏蔽找出未设定的像素中位在非平滑区域中、位在渐层色区域中、位在亮到暗呈梯度变化的区域中且位在邻近亮部为中性色的区域的像素。M为2y+1，y为大于1的正整数。在此，渐层色彩检测(步骤136)可与亮度检测(步骤134)使用相同尺寸的屏蔽，即M等于K。渐层色彩检测(步骤136)也可与亮度检测(步骤134)使用不同尺寸的屏蔽，即M不等于K。

在此，以进行检测的像素位中心来展开涵盖M×M个像素的一个M×M屏蔽。换言之，进行检测的像素为M×M屏蔽的中心像素，而在M×M屏蔽下中心像素以外的像素则称之为邻近像素。

其中，当渐层色彩检测为最先执行的检测程序时，未设定的像素为选定的像素。当渐层色彩检测不为最先执行的检测程序时，未设定的像素为前一个检测程序判定为发生颜色错位的像素。

换言之，在渐层色彩检测(步骤136)中，会进行4项渐层确认程序。为了方便描述，以下分别称之为第一渐层确认程序、第二渐层确认程序、第三渐层确认程序和第四渐层确认程序。

第一渐层确认程序是确认进行检测的像素是否位在非平滑区域(non-smooth area)。第二渐层确认程序是确认进行检测的像素是否位在渐层色区域(gradational color area)。第三渐层确认程序是确认进行检测的像素是否位在由亮到暗呈梯度变化的区域(area appearing gradational variation frombright to dark)。第四渐层确认程序是确认进行检测的像素是否位在邻近亮部为中性色的区域(area appearing bright neutral color)。

在第一渐层确认程序中，透过计算在M×M屏蔽下在邻近区域中接近中性色的像素的数量来判定进行检测的像素是否位在非平滑区域。

请参照图8A及图9，步骤361，首先，计算在M×M屏蔽下在八个方向上的最外围的邻近像素P00、P02、P04、P20、P24、P40、P42、P44与中心像素P22的差值(亮度与色度分离的信号的差值)。在第8图中，以5×5屏蔽为例，即M等于5，然而此非本发明的限制。其中，P00、P01、P02、P03、P04、P10、P11、P12、P13、P14、P20、P21、P23、P24、P30、P31、P32、P33、P40、P41、P42、P43及P44为中心像素P22的邻近像素。

步骤362，并且，将得到的最外围的邻近像素P00、P02、P04、P20、P24、P40、P42、P44与中心像素P22的差值分别与第四阈值相比较。在此，第四阈值可为单一数值或为一数值限制范围。当第四阈值为单一数值时，可以差值的绝对值与阈值相比较。

步骤363，计算符合条件的数量，即，计算差值(绝对值)小于或等于第四阈值的数量，或是计算差值落入第四阈值的数量。

步骤364再将计算得的数量与第五阈值相比较。

步骤365当计算得的数量大于第五阈值时，判定中心像素P22位于平滑区域，即进行检测的像素不是位在非平滑区域中。

步骤366，当计算得的数量小于或等于第五阈值时，判定中心像素P22不是位于平滑区域，即进行检测的像素位在非平滑区域中。

接着，确认为位在非平滑区域中的像素接续进行第二渐层确认程序(即，接续进行步骤367)。而确认为不是位在非平滑区域中的像素则判定为未发生颜色错位(步骤384)。

在第二渐层确认程序中，透过检测在M×M屏蔽下在相对于具有最大亮度梯度值的方向上的像素是否接近中性色来判定进行检测的像素是否位在渐层色区域。

请参照第8B图，首先，计算在M×M屏蔽下在八个方向中具有最大亮度梯度值的方向的相对方向上，最外围的邻近像素与中心像素的差值(亮度与色度分离的信号的差值)(步骤367)，步骤368，并且将此差值与第六阈值相比较。

举例来说，假设具有最大亮度梯度值的方向为如第7A图所示的方向Dir0，具有最大亮度梯度值的方向的相对方向即为如第7E图所示的方向Dir4。因此，对应于图9，则是计算邻近像素P20与中心像素P22的差值。

其中，具有最大亮度梯度值的方向的取得方式大致上相同于前述步骤341和步骤342。换言之，当亮度检测(步骤134)在渐层色彩检测(步骤136)之前执行时，在渐层色彩检测(步骤136)中即可透过在亮度检测(步骤134)中所执行的步骤341来得知具有最大亮度梯度值的方向。反之，当亮度检测(步骤134)在渐层色彩检测(步骤136)的后执行时，在渐层色彩检测(步骤136)中则可先执行步骤341，以得知具有最大亮度梯度值的方向，并且在亮度检测(步骤134)中则可省略步骤341直接执行步骤342。

当差值大于第六阈值时，判定中心像素P22位于渐层色区域，即进行检测的像素是位在渐层色区域中(步骤369)。

当差值小于或等于第六阈值时，判定中心像素P22不是位于渐层色区域，即进行检测的像素不是位在渐层色区域中(步骤370)。

接着，确认为位在渐层色区域中的像素接续进行第三渐层确认程序(即，接续进行步骤371)。而确认为不是位在渐层色区域中的像素则判定为未发生颜色错位(步骤384)。

在第三渐层确认程序中，透过计算在M×M屏蔽下在具有最大亮度梯度值的方向及其相对方向上的两相邻像素的颜色相近的数量来判定进行检测的像素是否位在渐层色区域。

请参照第8C图，首先，计算在M×M屏蔽下在八个方向中具有最大亮度梯度值的方向及其相对方向上，所有相邻两像素之间的差值(亮度与色度分离的信号的差值)(步骤371)，步骤372，并且将这些差值与第七阈值相比较。

参照图9，以5×5屏蔽为例，假设具有最大亮度梯度值的方向为如第7A图所示的方向Dir0，即是计算在方向Dir0及方向Dir4上所有相邻两像素之间的差值(P20-P21、P21-P22、P22-P23及P23-P24)。

在此，第七阈值可为单一数值或为一数值限制范围。当第七阈值为单一数值时，可以差值的绝对值与阈值相比较。

步骤373，计算符合条件的数量，例如：计算差值(绝对值)大于第七阈值的数量，或是计算差值落在第七阈值之外的数量。

步骤374，再将计算得的数量与第八阈值相比较，并且根据比较结果判定中心像素P22是否位在由亮到暗呈梯度变化的区域(即，步骤375或步骤376)。

步骤375，当计算得的数量大于第八阈值时，判定中心像素P22位于由亮到暗呈梯度变化的区域，即进行检测的像素是位在由亮到暗呈梯度变化的区域中。

步骤376，当计算得的数量小于或等于第八阈值时，判定中心像素P22不是位于由亮到暗呈梯度变化的区域，即进行检测的像素不是位在由亮到暗呈梯度变化的区域中。

此外，若步骤373是计算差值(绝对值)小于或等于第七阈值的数量，或是计算差值落入第七阈值的数量，则步骤375和步骤376的判断结果则会相反。即，当计算得的数量大于第八阈值时，判定中心像素P22不是位于由亮到暗呈梯度变化的区域；反之，则判定中心像素P22位于由亮到暗呈梯度变化的区域(未显示在附图中)。

接着，确认为位在由亮到暗呈梯度变化的区域中的像素接续进行第四渐层确认程序(即，接续进行步骤377)。而确认为不是位在由亮到暗呈梯度变化的区域中的像素则判定为未发生颜色错位(步骤384)。

在第四渐层确认程序中，透过检测在M×M屏蔽下亮区域的像素是否接近中性色来判定进行检测的像素是否位在邻近亮部为中性色的区域。

请参照第8D图，首先，计算在M×M屏蔽下在八个方向中具有最大亮度梯度值的方向上，邻近像素与中性色的差值(亮度与色度分离的信号中色度值与中性色的差值)(步骤377)，步骤378，并且将此差值与第九阈值相比较。

参照图9，以5×5屏蔽为例，假设具有最大亮度梯度值的方向为如第7A图所示的方向Dir0，即是计算在方向Dir0上所有邻近像素与中性色的差值(若Cb和Cr信号为-127-127，则为P23-0及P24-0；若Cb和Cr信号为0-255；则为P23-128及P24-128)。

在此，第九阈值可为单一数值或为一数值限制范围。当第九阈值为单一数值时，可以差值的绝对值与阈值相比较。

步骤379，计算符合条件的数量，即，计算差值(绝对值)小于或等于第九阈值的数量，或是计算差值落入第九阈值的数量。

步骤380，再将计算得的数量与第十阈值相比较。

步骤381，当计算得的数量大于第十阈值时，判定中心像素P22位于邻近亮部为中性色的区域，即进行检测的像素是位在邻近亮部为中性色的区域中。

步骤382，当计算得的数量小于或等于第十阈值时，判定中心像素P22不是位于邻近亮部为中性色的区域，即进行检测的像素不是位于邻近亮部为中性色的区域中。

接着，确认为位在邻近亮部为中性色的区域中的像素判定为发生颜色错位(即，接续进行步骤383)。而确认为不是位在邻近亮部为中性色的区域中的像素则判定为未发生颜色错位(步骤384)。

在此，第一、第二、第三和第四用以区别不同程序，并无执行顺序的限制。换言之，第一渐层确认程序、第二渐层确认程序、第三渐层确认程序和第四渐层确认程序的执行顺序可任意调换。换言之，在前一渐层确认程序中确认为位在对应的特定区域(即，非平滑区域、渐层色区域、由亮到暗呈梯度变化的区域或邻近亮部为中性色的区域)中的像素接续执行下一渐层确认程序，且最后一渐层确认程序中确认为位在对应的特定区域(即，非平滑区域、渐层色区域、由亮到暗呈梯度变化的区域或邻近亮部为中性色的区域)中的像素才判定为发生颜色错位的像素。

也就是说，在渐层色彩检测中，未设定的像素中的位于非平滑区域、渐层色区域、由亮到暗呈梯度变化的区域且或邻近亮部为中性色的区域中的像素才判定为发生颜色错位，。

在此，可采用两种补偿方法进行修正。为了方便描述，以下分别称之为第一补偿方法和第二补偿方法。

第一补偿方法以邻近点进行补偿。第二补偿方法以中性色进行补偿。

并且，透过检测在N×N屏蔽下暗区域的平滑度及邻近像素的错位状态，来决定每个颜色错位像素以第一补偿方法或第二补偿方法来进行补偿。N为2z+1，且z为大于1的正整数。在此，修正程序(即，步骤40)可与亮度检测(步骤134)使用相同尺寸的屏蔽，即N等于K。修正程序(即，步骤40)也可与亮度检测(步骤134)使用不同尺寸的屏蔽，即N不等于K。同样地，修正程序(即，步骤40)可与渐层色彩检测(步骤136)使用相同尺寸的屏蔽，即N等于M。修正程序(即，步骤40)也可与渐层色彩检测(步骤136)使用不同尺寸的屏蔽，即N不等于M。

参照图10，在修正程序中(即，步骤40)，首先，选择一颜色错位像素(步骤191)。

执行选择的颜色错位像素的补偿方法决定程序(步骤192)，以根据在N×N屏蔽下暗区域的平滑度及邻近像素的错位状态决定颜色错位像素的补偿方法。此N×N屏蔽为以选择的颜色错位像素为中心而展开涵盖N×N个像素的一个参考区域。

步骤193，以决定的补偿方法(即，第一补偿方法或第二补偿方法)计算选择的颜色错位像素的修正值。计算得的修正值可先储存在储存单元中，例如：暂存在缓存器中。

步骤194，接着，确认影像中的所有颜色错位像素是否皆完成修正值的计算。

若尚未完成所有颜色错位像素的计算(修正值的计算)，则选择下一颜色错位像素(步骤195和步骤191)并接续进行步骤192、步骤193及步骤194)。

步骤196，当影像中的所有颜色错位像素皆完成修正值的计算时，则依据计算得的修正值压抑颜色错位像素，即，保留正常像素的值，然后依据计算得的修正值对应修正颜色错位像素的亮度与色度分离的信号，以得到修正后的影像。

在补偿方法决定程序(步骤192)中，会进行2项状态确认程序。为了方便描述，以下分别称之为第一状态确认程序和第二状态确认程序。

第一状态确认程序是分析色度信息以确认进行计算的颜色错位像素是否位在暗平滑区域。第二状态确认程序是确认进行计算的颜色错位像素的邻近像素是否为颜色错位像素。

其中，暗平滑区域指在屏蔽下暗区域为平滑的颜色变化。

参照图11，步骤921，首先，计算在N×N屏蔽下在八个方向中具有最大亮度梯度值的方向的相对方向上，所有邻近像素与中心像素的差值(亮度与色度分离的信号中色度值的差值)，步骤922，并且将这些差值与第十一阈值相比较。

举例来说，假设具有最大亮度梯度值的方向为如第7A图所示的方向Dir0，具有最大亮度梯度值的方向的相对方向即为如第7E图所示的方向Dir4。因此，对应于图9，则是计算邻近像素P20与中心像素P22的色度值的差值以及邻近像素P21与中心像素P22的色度值的差值。

其中，具有最大亮度梯度值的方向的取得方式大致上相同于前述步骤341和步骤342。

在此，第十一阈值可为单一数值或为一数值限制范围。当第十一阈值为单一数值时，可以差值的绝对值与阈值相比较。

步骤923，将符合条件的邻近像素进行第二状态确认程序。例如：将差值(绝对值)小于第十一阈值的邻近像素进行第二状态确认程序，或是将差值落入第十一阈值的邻近像素进行第二状态确认程序。

在第二状态确认程序中，确认符合条件的邻近像素是否为颜色错位像素(步骤923)。

步骤924，将符合条件且不为颜色错位像素的邻近像素定义为参考像素。

步骤925，确认是否存在有参考像素。

步骤931，当存在有参考像素时，以第一补偿方法计算选择的颜色错位像素的修正值。其中，第一补偿方法可为计算所有参考像素的色度值的平均值，以作为选择的颜色错位像素的修正值。

步骤932，当没有存在有参考像素时，则以第二补偿方法计算选择的颜色错位像素的修正值。

第二补偿方法(即，步骤932)可包括下列步骤。

首先，找出在N×N屏蔽下在八个方向中具有最大亮度梯度值的方向上，具有最大亮度值的邻近像素。计算具有最大亮度值的邻近像素与中心像素之间色度的差值。依据计算得的差值计算中心像素(选择的颜色错位像素)的修正值，以使中心像素往中性色压抑。

在此，第一和第二用以区别两种不同程序，并无执行顺序的限制。换言之，第一状态确认程序和第二状态确认程序的执行顺序可任意调换。即，除上述执行顺序外，也可先执行第二状态确认程序，在第二状态确认程序中确认在具有最大亮度梯度值的方向的相对方向上且不为颜色错位像素的邻近像素接续执行第一状态确认程序。

第一补偿方法(步骤931)依据公式1及公式2执行：

Cb_correction_Po＝Cb_average；............................公式1

Cr_correction_Po＝Cr_average；............................公式2

第二补偿方法(步骤932)依据公式3及公式4执行：

${\mathrm{Cb}\_\mathrm{correction}}_{\mathrm{Po}}=128+\frac{({\mathrm{Cb}}_{\mathrm{Po}}-128)\×(256-\mathrm{CbCr}\_\mathrm{Diff})}{256};$ .............公式3

${\mathrm{Cr}\_\mathrm{correction}}_{\mathrm{Po}}=128+\frac{({\mathrm{Cr}}_{\mathrm{Po}}-128)\×(256-\mathrm{CbCr}\_\mathrm{Diff})}{256};$ .............公式4

Po代表中心像素，即选择的颜色错位像素。

Cb_Po代表中心像素的蓝色色度的色度值。

Cb_average代表所有参考像素的蓝色色度值的平均值。

Cr_Po代表中心像素的红色色度的色度值。

Cr_average代表所有参考像素的红色色度值的平均值。

Cb_correction_Po代表中心像素的蓝色色度的修正值。

Cr_correction_Po代表中心像素的红色色度的修正值。

CbCr_Diff代表具有最大亮度值的邻近像素与中心像素之间蓝色色度与红色色度的最大差值。

在此，以图1所示的实施例来说，混合程序(步骤54)可依据下列方程式执行。

switch(F₁(x，y)，F₂(x，y))

case(n，n)：

Po(x，y)＝w₁×P₁(x，y)+(1-w₁)×P₂(x，y)

case(n，n-1)：

Po(x，y)＝w₂×P₁(x，y)+(1-w₂)×P₂(x，y)

case(n，1)：

Po(x，y)＝w_n×P₁(x，y)+(1-w_n)×P₂(x，y)

case(n，0)：

Po(x，y)＝w_n+1×P₁(x，y)+(1-w_n+1)×P₂(x，y)

case(0，n)：

Po(x，y)＝w_n+2×P₁(x，y)+(1-w_n+2)×P₂(x，y)

case(0，n-1)：

Po(x，y)＝w_n+3×P₁(x，y)+(1-w_n+3)×P₂(x，y)

case(0，1)：

Po(x，y)＝w_2n+1×P₁(x，y)+(1-w_2n+1)×P₂(x，y)

case(0，0)：

Po(x，y)＝P₁(x，y)

F₁代表数字影像对应的颜色错位地图。F₁(x，y)代表在数字影像对应的颜色错位地图的坐标(x，y)上的值(值为0或n，n为一正整数)。

F₂代表变尺寸影像对应的颜色错位地图放大成第一分辨率R1的颜色错位地图。F₂(x，y)代表在变尺寸影像对应的颜色错位地图放大成第一分辨率R1的颜色错位地图的坐标(x，y)上的值(值为0-n，值为正整数)。

case(，)代表在数字影像与变尺寸影像对应的颜色错位地图放大成第一分辨率R1的颜色错位地图的坐标(x，y)上的值。

P₁代表修正后的数字影像。P₁(x，y)代表在修正后的数字影像的坐标(x，y)上的点(像素)。

P₂代表修正后的变尺寸影像放大成第一分辨率R1的影像。P₂(x，y)代表在修正后的变尺寸影像放大成第一分辨率R1的影像的坐标(x，y)上的点(像素)。W₁-W₂₊₁代表2n+1个权重值。其中，各权重值的范围位在0到1之间。

根据本发明的数字影像的颜色错位的消除方法，分别进行原尺寸与小尺寸的影像(即，数字影像与变尺寸影像)的颜色错位的检测及修正，以产生各自的修正后的影像与对应的颜色错位地图。然后，再将小尺寸的修正后的影像与对应的颜色错位地图放大成与原尺寸的影像具有相同的分辨率。最后，再根据各自对应的颜色错位地图混合两修正后的影像。相对于原尺寸的影像，在小尺寸的影像上，相同尺寸的屏蔽可涵盖较多的影像画面。因此，可采用小尺寸屏蔽进行影像的颜色错位的检测及修正，以有效地消除数字影像中的颜色错位，且修正后的颜色较为鲜艳，例如：不会偏灰。并且，使用小尺寸屏蔽还可有效地降低成本。

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，熟悉本领域的普通技术人员当可根据本发明做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 (10)

1.一种数字影像的颜色错位的消除方法，包括：

取得一数字影像；

通过缩小该数字影像形成一变尺寸影像；

进行该数字影像的颜色错位的检测，以找出在该数字影像中发生颜色错位的像素，并将找出的发生颜色错位的各该像素设定为一颜色错位像素，并且依据该颜色错位像素在该数字影像中的位置产生对应该数字影像的一颜色错位地图；

进行该变尺寸影像的颜色错位的检测，以找出在该变尺寸影像中发生颜色错位的像素，并将找出的发生颜色错位的各该像素设定为一颜色错位像素，并且依据该颜色错位像素在该变尺寸影像中的位置产生对应该变尺寸影像的一颜色错位地图；

利用一修正程序修正在该数字影像中的该颜色错位像素，以得到修正后的该数字影像；

利用一修正程序修正在该变尺寸影像中的该颜色错位像素，以得到修正后的该变尺寸影像；

放大修正后的该变尺寸影像及对应该变尺寸影像的该颜色错位地图，以使修正后的该变尺寸影像及对应该变尺寸影像的该颜色错位地图具有相同于该数字影像的分辨率；以及

根据对应该数字影像的该颜色错位地图及放大后的对应该变尺寸影像的该颜色错位地图，混合修正后的该数字影像和放大后的修正后的该变尺寸影像。

2.根据权利要求1所述的数字影像的颜色错位的消除方法，其中在该放大修正后的该变尺寸影像及对应该变尺寸影像的该颜色错位地图的步骤中以线性放大修正后的该变尺寸影像及对应该变尺寸影像的该颜色错位地图。

3.根据权利要求1所述的数字影像的颜色错位的消除方法，其中在该进行该数字影像的颜色错位的检测的步骤和该进行该变尺寸影像的颜色错位的检测的步骤中，该颜色错位的检测包括：

利用一特定色彩检测、一亮度检测以及一渐层色彩检测分析各像素的一亮度与色度分离的信号，以判定各该像素是否发生颜色错位，并且将该特定色彩检测、该亮度检测以及该渐层色彩检测的结果其中一个判定为未发生颜色错位的该像素设定为一正常像素；以及

将该特定色彩检测、该亮度检测以及该渐层色彩检测的结果均判定为发生颜色错位的该像素设定为一颜色错位像素。

4.根据权利要求3所述的数字影像的颜色错位的消除方法，其中该修正程序包括：

保留该正常像素的该亮度与色度分离的信号；以及

修正该颜色错位像素的该亮度与色度分离的信号。

5.根据权利要求1所述的数字影像的颜色错位的消除方法，其中该修正程序包括：

从设定的该颜色错位像素中选择一颜色错位像素；

执行选择的该颜色错位像素的一补偿方法决定程序，其中该补偿方法决定程序为根据一N×N屏蔽下暗区域的平滑度及至少一邻近像素的错位状态决定选择的该颜色错位像素的补偿方法为一第一补偿方法和一第二补偿方法中之一，N为2z+1，z为大于1的正整数，选择的该颜色错位像素位于该N×N屏蔽的中心，且各该邻近像素为在该N×N屏蔽下选择的该颜色错位像素以外的像素中之一；

以决定的该补偿方法计算选择的该颜色错位像素的一修正值；以及

依据该修正值对应修正选择的该颜色错位像素的亮度与色度分离的信号；

其中，该第一补偿方法为以该邻近像素压抑选择的该颜色错位像素，且该第二补偿方法为将选择的该颜色错位像素往中性色压抑，

其中根据一N×N屏蔽下暗区域的平滑度及至少一邻近像素的错位状态决定选择的该颜色错位像素的补偿方法包括：

计算具有最大亮度梯度值的方向的相对方向上，选择的该颜色错位像素与所有邻近像素的色度值的差值；

分别比较该些差值与一预定阈值，以确认差值小于该预定阈值或差值落入该预定阈值的邻近像素为符合条件的邻近像素；

确认符合条件的该邻近像素是否为颜色错位像素；以及

在存在符合条件且不为颜色错位像素的邻近像素时，决定选择的该颜色错位像素的补偿方法为该第一补偿方法，否则决定选择的该颜色错位像素的补偿方法为该第二补偿方法。

6.一种数字影像的颜色错位的消除方法，包括：

通过缩小具有第一分辨率之一第一影像形成不同分辨率的第二至第n影像，该第二至该第n影像分别具有第二至第n分辨率，该第一分辨率为该第二分辨率的大于1的任意倍数，且该第二至该第n分辨率逐渐递减；

进行该第一至该第n影像的颜色错位的检测，以找出在该第一至该第n影像中的各影像中发生颜色错位的像素、将找出的发生颜色错位的各该像素设定为一颜色错位像素，并且依据各该颜色错位像素的位置产生对应各该影像的颜色错位地图；

修正各该颜色错位像素，以得到修正后的该第一至该第n影像；以及

依据各自对应的该些颜色错位地图由该第一至该第n分辨率中最小分辨率开始依序合并修正后的该第一至该第n影像以得到一输出影像，包括

步骤A：将修正后的该第n影像及其对应的该颜色错位地图从该第n分辨率放大成该第n-1分辨率；

步骤B：依据各自对应的该些颜色错位地图混合具有该第n-1分辨率的修正后的该第n影像与修正后的该第n-1影像以得到具有该第n-1分辨率的混合影像及其对应的颜色错位地图；

步骤C：依据该第一至该第n-1分辨率将新得到的该混合影像及对应该混合影像的颜色错位地图放大成大一顺位的分辨率，随后再与修正后的该第一至该第n-2影像中具有相同分辨率的修正后的影像混合以得到新的该混合影像及对应新的该混合影像的颜色错位地图；以及

反复执行该步骤C，直到得到具有该第一分辨率的该混合影像以作为该输出影像。

7.根据权利要求6所述的数字影像的颜色错位的消除方法，其中该步骤A与该步骤C以线性进行放大。

8.根据权利要求6所述的数字影像的颜色错位的消除方法，其中该颜色错位的检测包括：

利用一特定色彩检测、一亮度检测以及一渐层色彩检测分析各像素的一亮度与色度分离的信号，以判定各该像素是否发生颜色错位，并且将该特定色彩检测、该亮度检测以及该渐层色彩检测的结果其中一个判定为未发生颜色错位的该像素设定为一正常像素；以及

将该特定色彩检测、该亮度检测以及该渐层色彩检测的结果均判定为发生颜色错位的该像素设定为一颜色错位像素。

9.根据权利要求8所述的数字影像的颜色错位的消除方法，其中该修正各该颜色错位像素的步骤包括：

保留该正常像素的该亮度与色度分离的信号；以及

修正该颜色错位像素的该亮度与色度分离的信号。

10.根据权利要求6所述的数字影像的颜色错位的消除方法，其中该修正各该颜色错位像素的步骤包括：

从设定的该颜色错位像素中选择一颜色错位像素；

执行选择的该颜色错位像素的一补偿方法决定程序，其中该补偿方法决定程序为根据一N×N屏蔽下暗区域的平滑度及至少一邻近像素的错位状态决定选择的该颜色错位像素的补偿方法为一第一补偿方法和一第二补偿方法中之一，N为2z+1，z为大于1的正整数，选择的该颜色错位像素位于该N×N屏蔽的中心，且各该邻近像素为在该N×N屏蔽下选择的该颜色错位像素以外的像素中之一；

以决定的该补偿方法计算选择的该颜色错位像素的一修正值；以及

依据该修正值对应修正选择的该颜色错位像素的亮度与色度分离的信号；

其中，该第一补偿方法为以该邻近像素压抑选择的该颜色错位像素，且该第二补偿方法为将选择的该颜色错位像素往中性色压抑，

其中根据一N×N屏蔽下暗区域的平滑度及至少一邻近像素的错位状态决定选择的该颜色错位像素的补偿方法包括：

计算具有最大亮度梯度值的方向的相对方向上，选择的该颜色错位像素与所有邻近像素的色度值的差值；

分别比较该些差值与一预定阈值，以确认差值小于该预定阈值或差值落入该预定阈值的邻近像素为符合条件的邻近像素；

确认符合条件的该邻近像素是否为颜色错位像素；以及

在存在符合条件且不为颜色错位像素的邻近像素时，决定选择的该颜色错位像素的补偿方法为该第一补偿方法，否则决定选择的该颜色错位像素的补偿方法为该第二补偿方法。

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