CN102184527B - 图像处理方式及图像处理装置 - Google Patents
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Abstract
一种图像处理方式，包括：获取图像的色彩信息，所述色彩信息为图像的初始色调数值、初始饱和度数值；提供参照物，所述参照物具有参照色调数值；提供包含有参照色调数值的调整区间；对分布在所述调整区间内图像的初始色调数值进行调整，使得调整区间内的图像色调数值分布向参照色调数值逼近；对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整，提高或降低初始饱和度数值，所述图像的图像色调数值越靠近参照物，提高或降低初始饱和度数值的幅度越大。本发明还提供一种图像处理装置。通过调整，使得图像色调分布更为集中于参照色调数值附近，参照色调更为突出，调整后的色调数值分布更符合用户喜好，具有更佳的视觉效果。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域，尤其涉及一种图像处理方式及图像处理装置。
背景技术
图像处理(image processing)是指对图像进行分析及处理，以达到所预先设定的图像效果的方法。
目前主要利用HSV颜色空间进行图像的色彩检测及色彩修正。如图1所示，为转换后的HSV颜色空间，HSV(hue，saturation，value)颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集，变换后垂直方向为亮度(value，V)；径直方向为饱和度(saturation，S)；圆周方向的逆时针方向为色调(hue，H)。圆锥的顶面对应于V＝1.它包含RGB模型中的R＝1，G＝1，B＝1三个面，所代表的颜色较亮。色调H由绕V轴的旋转角给定。红色对应于角度0度，绿色对应于角度120度，蓝色对应于角度240度。在HSV颜色模型中，每一种颜色和它的补色相差180度。饱和度S取值从0到1，所以圆锥顶面的半径为1。HSV颜色模型所代表的颜色域是CIE色度图的一个子集，这个模型中饱和度为百分之百的颜色，其纯度一般小于百分之百。在圆锥的顶点(即原点)处，V＝0，H和S无定义，代表黑色。圆锥的顶面中心处S＝0，V＝1，H无定义，代表白色。从该点到原点代表亮度渐暗的灰色，即具有不同灰度的灰色。对于这些点，S＝0，H的值无定义。可以说，HSV模型中的V轴对应于RGB颜色空间中的主对角线。在圆锥顶面的圆周上的颜色，V＝1，S＝1，这种颜色是纯色。
利用上述HSV颜色空间进行色彩检测及色彩修正，可以获得预先设定的图像效果。但对于用户的视觉感官来说，对于景物喜好是不同的。为了获得更符合用户喜好，视觉效果更佳的图像，还需要对图像如图像的色彩进行更进一步的调整。
发明内容
本发明解决的问题是在提供一种图像处理方式及图像处理装置，使得图像更为符合用户喜好，图像的视觉效果更佳。
为解决上述问题，本发明提供一种图像处理方式，包括：
获取图像的色彩信息，所述色彩信息为图像的初始色调数值、初始饱和度数值；
提供参照物，所述参照物具有参照色调数值；
提供包含有参照色调数值的调整区间；
对分布在所述调整区间内图像的初始色调数值进行调整，使得调整区间内的图像色调数值分布向参照色调数值逼近。
对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整，提高或降低初始饱和度数值，所述图像的图像色调数值越靠近参照物，提高或降低初始饱和度数值的幅度越大。
可选的，所述参照物包括蓝天、绿草、肤色中的一种或组合。
可选的，所述参照色调数值具体为：蓝天参照色调数值为225度；绿草参照色调数值为100度；肤色参照色调数值为0度。
可选的，包含有蓝天参照色调数值的调整区间为202.5～247.5度；包含有绿草参照色调数值的调整区间为70～130度；包含有肤色参照色调数值的调整区间为0～25度和335～360度。
可选的，采用二次曲线对图像色调数值进行调整，使得调整区间内的图像色调数值分布向参照色调数值逼近。
可选的，按如下公式对分布在所述调整区间内图像的初始色调数值进行调整：Hnew＝Hcenter+fH(H)，其中，Hnew为调整后的色调数值，Hcenter为参照色调数值，fH(H)是图像色调调整函数。
可选的，所述图像色调调整函数为：fH(H)＝(H-Hcenter)2/(Hbound-Hcenter)，其中，H为图像的初始色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
可选的，按如下公式对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整：Snew＝S*(1+Sboost*fH-S(H))，其中Sboost为参照物的饱和度调整比例，S为图像的初始饱和度数值，Snew为调整后的饱和度数值，fH-S(H)为图像饱和度的调整函数。
可选的，按如下公式对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整：Snew＝S*(1-Sboost*fH-S(H))，其中Sboost为参照物的饱和度调整比例，S为图像的初始饱和度数值，Snew为调整后的饱和度数值，fH-S(H)为图像饱和度的调整函数。
可选的，所述参照物的饱和度调整比例Sboost数值范围为0～1。
可选的，图像饱和度的调整函数为fH-S(H)＝(|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|，其中，H为图像的初始色调数值，Hcenter为参照色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
可选的，所述图像饱和度的调整函数为fH-S(H)＝((|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|)^2，其中，H为获取的图像色调数值，Hcenter为参照色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
可选的，还包括：提供若干饱和度界点，以所述饱和度界点为界，对图像的初始饱和度数值进行调整。与临界饱和点进行比较，若所述临界饱和点
可选的，采用分段函数对图像的初始饱和度数值进行调整。
可选的，包括：提供一个饱和度界点，比较图像的初始饱和度数值和饱和度界点：若图像的初始饱和度数值小于所述饱和度界点，则降低图像的初始饱和度数值；若图像的初始饱和度数值大于所述饱和度界点，则增加图像的初始饱和度数值。
本发明还提供一种图像处理装置，包括：
采集单元，获取图像的色彩信息，所述色彩信息为图像的初始色调数值、初始饱和度数值；
参照数据存储单元，提供参照物，所述参照物具有参照色调数值，提供包含有参照色调数值的调整区间；
调整单元，接收采集单元提供的图像色彩信息，并同时接收参照数据存储单元提供的参照物的参照色调数值，对分布在参照数据存储单元的调整区间内图像的初始色调数值进行调整，使得调整区间内的图像色调数值分布向参照色调数值逼近；对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整，提高或降低初始饱和度数值，所述图像的图像色调数值越靠近参照物，提高或降低初始饱和度数值的幅度越大。
可选的，所述参照数据存储单元提供的参照物包括蓝天、绿草、肤色中的一种或组合。
可选的，所述参照数据存储单元内，参照物的参照色调数值具体为：蓝天参照色调数值为225度；绿草参照色调数值为100度；肤色参照色调数值为0度。
可选的，所述参照数据存储单元内，包含有蓝天参照色调数值的调整区间为202.5～247.5度；包含有绿草参照色调数值的调整区间为70～130度；包含有肤色参照色调数值的调整区间为0～25度和335～360度。
可选的，所述调整单元采用二次曲线对图像色调数值进行调整，使得调整区间内的图像色调数值分布向参照色调数值逼近。
可选的，所述调整单元按如下公式对分布在所述调整区间内图像的初始色调数值进行调整：Hnew＝Hcenter+fH(H)，其中，Hnew为调整后的色调数值，Hcenter为参照色调数值，fH(H)是图像色调调整函数。
可选的，所述图像色调调整函数为：fH(H)＝(H-Hcenter)2/(Hbound-Hcenter)，其中，H为图像的初始色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
可选的，所述调整单元按如下公式对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整：Snew＝S*(1+Sboost*fH-S(H))，其中Sboost为参照物的饱和度调整比例，S为图像的初始饱和度数值，Snew为调整后的饱和度数值，fH-S(H)为图像饱和度的调整函数。
可选的，所述调整单元按如下公式对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整：Snew＝S*(1-Sboost*fH-S(H))，其中Sboost为参照物的饱和度调整比例，S为图像的初始饱和度数值，Snew为调整后的饱和度数值，fH-S(H)为图像饱和度的调整函数。
可选的，所述参照物的饱和度调整比例Sboost数值范围为0～1。
可选的，所述图像饱和度的调整函数为fH-S(H)＝(|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|，其中，H为图像的初始色调数值，Hcenter为参照色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
可选的，所述图像饱和度的调整函数为fH-S(H)＝((|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|)^2，其中，H为获取的图像色调数值，Hcenter为参照色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
可选的，所述调整单元还包括：提供若干饱和度界点，以所述饱和度界点为界，对图像的初始饱和度数值进行调整。
可选的，所述调整单元采用分段函数对图像的初始饱和度数值进行调整。
可选的，所述调整单元包括：提供一个饱和度界点，比较图像的初始饱和度数值和饱和度界点：若图像的初始饱和度数值小于所述饱和度界点，则降低图像的初始饱和度数值；若图像的初始饱和度数值大于所述饱和度界点，则增加图像的初始饱和度数值。
与现有技术相比，本发明具有以下优点：
通过调整，使得图像色调分布更为集中于参照色调数值附近，参照色调更为突出，调整后的色调数值分布更符合用户喜好，具有更佳的视觉效果。
对色调调整区间内的饱和度数值降低或升高，弱化或提高所述色调调整区间内的色彩饱和度，使得图像更符合用户的喜好，提高用户对图像的视觉享受；
对获取的图像信息的饱和度进行调整，使得低饱和度处进一步压低饱和度，使得偏灰区域更灰，如常见的敏感的白墙及黑色区域，可以消除或者降低这些区域的轻微色差、色斑，使得这些区域看上去更整洁，白色更白，黑色更纯，能有效地提高人的视觉感官。对于常见的彩色物体在图像上的分布区域，则需要降低该部分的饱和度，使得该部分的图像色彩更加艳丽，更符合人的审美要求。
附图说明
图1是HSV颜色空间的结构示意图；
图2是本发明一个实施例的图像处理方式的流程示意图；
图3是本发明一个实施例的图像处理方式的色调数值调整示意图；
图4是本发明一个实施例的图像处理方式的饱和度数值调整示意图；
图5是本发明一个实施例的图像处理装置的结构示意图。
具体实施方式
为使得图像更为符合用户喜好，图像的视觉效果更佳。本发明一种图像处理方式，包括：获取图像的色彩信息，所述色彩信息为图像的初始色调数值、初始饱和度数值；
提供参照物，所述参照物具有参照色调数值；
提供包含有参照色调数值的调整区间；
对分布在所述调整区间内图像的初始色调数值进行调整，使得调整区间内的图像色调数值分布向参照色调数值逼近；
对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整，提高或降低初始饱和度数值，所述图像的图像色调数值越靠近参照物，提高或降低初始饱和度数值的幅度越大。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更为明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。
如图2所示，为本发明一个实施例的图像处理方式的流程示意图，包括：
执行步骤S1，获取图像的色彩信息，所述色彩信息至少包括有图像的初始色调数值、初始饱和度数值，所述色彩信息为HSV色彩空间内的色彩信息；
执行步骤S2，提供参照物，所述参照物具有参照色调数值，并提供包含有所述参照色调数值的调整区间；
执行步骤S3，对分布在所述调整区间内图像的初始色调数值进行调整；
执行步骤S4，对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整。
下面结合附图对本实施例的图像处理方式进行详细的说明。
首先执行步骤S1，获取图像的色彩信息。本实施例中，通过图像传感器，对外界的景物及景色进行拍摄，获取与外界景物和景色对应的图像信息。所述图像可以为风景图像或者人物图像。
一般来说，因为图像传感器为RGB三种颜色对应的图像传感单元，获得的图像信息为R、G、B的色彩格式。本实施例对所述图像信息的色彩进行调整前，还需要对所述色彩空间进行转换，使得位于RGB空间的色彩信息转换至HSV色彩空间内。其中，RGB色彩空间和HSV色彩空间的转换关系为公知常识，此处就不详细叙述。
参考图1，为转换后的HSV颜色空间，HSV(hue，saturation，value)颜色空间的模型对应于圆柱坐标系中的一个圆锥形子集，变换后垂直方向为亮度(value，V)；径直方向为饱和度(saturation，S)；圆周方向的逆时针方向为色调(hue，H)。圆锥的顶面对应于V＝1.它包含RGB模型中的R＝1，G＝1，B＝1三个面，所代表的颜色较亮。色调H由绕V轴的旋转角给定。红色对应于角度0度，绿色对应于角度120度，蓝色对应于角度240度。在HSV颜色模型中，每一种颜色和它的补色相差180度。饱和度S取值从0到1，所以圆锥顶面的半径为1。
本实施例中，在上述HSV色彩空间内，获取的色彩信息至少包括有图像的初始色调数值、初始饱和数值； 所述初始色调数值范围为0～360度，所述初始饱和数值范围为0～1。
如图2所示，执行步骤S2，提供参照物，所述参照物至少包括有蓝天、绿草、肤色中的一种或组合。本实施例中，所述参照物包括蓝天、绿草、肤色的组合。作为其他实施例，还可以选择其他物体作为参照物，如建筑物、山脉、大海等作为参照物。
所述参照物具有参照色调数值，上述参照色调数值具体为：蓝天参照色调数值为225度；绿草参照色调数值为100度；肤色参照色调数值为0度。如图3所示，示出了三种参照物对应色调数值所在位置。
提供包含有参照色调数值的调整区间。继续参考图3，本实施例中，参照色调数值对应的调整区间分别为：包含有蓝天参照色调数值的调整区间为202.5～247.5度；包含有绿草参照色调数值的调整区间为70～130度；包含有肤色参照色调数值的调整区间为0～25度和335～360度。作为其他实施例，还可以以参照色调数值为中心，在上述调整区间的基础上，扩大或缩小形成不同的调整区间，以扩大或缩小需要被调整的色调数值范围。
确定上述以参考色调数值为中心的调整区间后，需要对步骤S1获取的图像信息进行色彩调整，以获得符合用户喜好，更符合视觉效果的图像的色彩。参考图2，执行步骤S3，对分布在所述调整区间内图像的初始色调数值进行调整。具体地，采用二次曲线对图像色调数值进行调整，使得调整区间内的图像色调数值分布向参照色调数值逼近。
如图3所示，为本发明一个实施例的图像处理方式的色调数值调整示意图。具体地，按如下公式对分布在所述调整区间内图像的初始色调数值进行调整：Hnew＝Hcenter+fH(H)，其中，Hnew为调整后的色调数值，Hcenter为参照色调数值，fH(H)是图像色调调整函数。其中，所述调整区间包括：包含有肤色参照色调数值(A示出)的调整区间为0～25度和335～360度，其中，335度对应为端点A1，25度对应为端点A2；包含有绿草参照色调数值(B示出)的调整区间为70～130度，其中，70度对应为端点B1，130度对应为端点B2；包含有蓝天参照色调数值(C示出)的调整区间为202.5～247.5度，其中，202.5度对应为端点C1，247.5度对应为端点C2。
所述图像色调调整函数为：fH(H)＝(H-Hcenter)2/(Hbound-Hcenter)，其中，H为图像的初始色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
作为一个实施例，取若干数量的初始色调数值H，如：H1为20度、H2为120度、及H3为230度。上述初始色调数值均位于调整区间。作为实际调整方式，对于图像中的每一个初始色调数值都应进行调整，此处为描述方便，仅示出了其中的三个初始色调数值。
按照本实施例的调整方式对上述初始色调数值进行调整，如下：
所述图像色调调整函数数值fH(H)及调整后的色调数值Hnew分别对应如下：
对应于H1，其对应的Hcenter为0度，Hbound为25度，fH1(H)＝(H-Hcenter)2/(Hbound-Hcenter)＝16度，H1new＝Hcenter+fH1(H)＝16度；
对应于H2，其对应的Hcenter为100度，Hbound为130度，fH2(H)＝(H-Hcenter)2/(Hbound-Hcenter)＝13.3度，H2new＝Hcenter+fH2(H)＝113.3度；
对应于H3，其对应的Hcenter为225度，Hbound为247.5度，fH3(H)＝(H-Hcenter)2/(Hbound-Hcenter)＝1.11度，H3new＝Hcenter+fH3(H)＝226.11度。
即经过本实施例的调整方式，调整后的色调数值分别对应为：H1new为16度；H2new为113.3度；H3new为226.11度。与调整前的初始色调数值相比，可以发现，所述图像中的色调数值向参照色调数值逼近，对应的，调整区间内的其他图像色调数值分布也向参照色调数值逼近。此处就不详细叙述。
如图3所示，通过上述的调整方式，使得图像中的色调分布更为集中于参照色调数值附近，使得在图像信息中，上述参照色调更为突出，即对应的肤色、绿草和蓝天的色调信息更为突出。而所述选择的参照物，往往为用户喜好的参照物，所以调整后的色调数值分布更符合用户喜好，具有更佳的视觉效果。
参考图2，执行步骤S4，对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整。提高或降低初始饱和度数值，所述图像的图像色调数值越靠近参照物，提高或降低初始饱和度数值的幅度越大。
具体地采取提高还是降低初始饱和度数值，取决于对应的参照物的类型，如果参照物为蓝天、绿草或红唇，一般用户喜欢其对应的饱和度高，以使得图像色彩更加艳丽，而对于肤色，则可能需要降低其饱和度，以使得肤色的视觉效果更符合用户喜好。
本实施例中，选取的参照物分别为肤色、绿草和蓝天。其中，需要降低肤色的饱和度，提高绿草和蓝天的饱和度。调整方式与参照物的色调数值有关。其中，所述图像的图像色调数值越靠近参照色调数值，提高或降低初始饱和度数值的幅度越大。
步骤S4的饱和度数值的调整与步骤S3的色调数值的调整的先后顺序可以进行互换，即可以先执行步骤S3后执行步骤S4，或者先执行步骤S4后执行步骤S3。本实施例中，为先执行步骤S3后执行步骤S4。
具体地，对于需要降低饱和度的参照物，如肤色，按如下公式对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整：Snew＝S*(1-Sboost*fH-S(H))，其中Sboost为参照物的饱和度调整比例，S为图像的初始饱和度数值，Snew为调整后的饱和度数值，fH-S(H)为图像饱和度的调整函数。其中，所述参照物的饱和度调整比例Sboost数值范围为0～1。本实施例中，选取的饱和度调整比例Sboost为0.5。
作为一个实施例，对步骤S1获取的图像色彩信息，选取若干数量位于肤色参照物调整区间内的初始饱和度数值S，如：S1为0.2及S2为0.7，具体地，饱和度的调整函数与以对应的色彩的色调数值有关，上述饱和度S1、S2其对应的初始色调数值分别为10度和20度。上述初始饱和度数值均为位于肤色的色调调整区间内对应的饱和度。作为实际调整方式，对于调整区间内的每一个初始饱和度数值都应进行调整，此处为描述方便，仅示出了其中的三个初始饱和度数值。
作为一个实施例，所述图像饱和度的调整函数为fH-S(H)＝(|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|，其中，H为图像的初始色调数值，Hcenter为参照色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
根据上述调整方式，与初始饱和度数值对应的饱和度的调整函数fH-S(H)和调整后的饱和度数值如下，其中，参照物为肤色，参照物色调数值为0度：
对于S1为0.2，Hbound为25度，Hcenter为0度，H为10度，则对应的fH-S(H)＝fH-S(H)＝(|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|＝0.6，Snew＝S*(1-Sboost*fH-S(H))＝0.2*(1-0.5*0.6)＝0.14；
对于S2为0.7，Hbound为25度，Hcenter为0度，H为20度，则对应的fH-S(H)＝fH-S(H)＝(|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|＝0.2，Snew＝S*(1-Sboost*fH-S(H))＝0.7*(1-0.5*0.2)＝0.49。
作为另一个实施例，所述图像饱和度的调整函数还可以为fH-S(H)＝((|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|)^2，其中，H为获取的图像色调数值，Hcenter为参照色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
则对应地，根据上述调整方式与初始饱和度数值对应的饱和度的调整函数fH-S(H)和调整后的饱和度数值如下，其中，参照物为肤色，参照物色调数值为0度，如下：
对于S1为0.2，Hbound为25度，Hcenter为0度，H为10度，则对应的fH-S(H)＝fH-S(H)＝((|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|)^2＝0.36，Snew＝S*(1-Sboost*fH-S(H))＝0.2*(1-0.5*0.36)＝0.164；
对于S2为0.7，Hbound为25度，Hcenter为0度，H为20度，则对应的fH-S(H)＝fH-S(H)＝((|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|)^2＝0.04，Snew＝S*(1-Sboost*fH-S(H))＝0.7*(1-0.5*0.04)＝0.686。
经过上述的图像处理方式，上述色调调整区间内的饱和度数值均有一定程度的降低，弱化所述色调调整区间内的色彩饱和度，更符合用户的喜好，提高用户对图像的视觉享受。
具体地，对于需要提高饱和度的参照物，如蓝天、绿草，按如下公式对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整：Snew＝S*(1+Sboost*fH-S(H))，其中Sboost为参照物的饱和度调整比例，S为图像的初始饱和度数值，Snew为调整后的饱和度数值，fH-S(H)为图像饱和度的调整函数。其中，所述参照物的饱和度调整比例Sboost数值范围为0～1。本实施例中，选取的饱和度调整比例Sboost为0.5。
作为一个实施例，对步骤S1获取的图像色彩信息，选取若干数量位于蓝天、绿草参照物调整区间内的初始饱和度数值S，如：S3为0.2及S4为0.7，具体地，饱和度的调整函数与以对应的色彩的色调数值有关，上述饱和度S3选取的位于绿草参照物的调整区间，其对应的色调数值为120；饱和度S4选取的位于蓝天参照物的调整区间，其对应的色调数值为230。上述初始饱和度数值均为位于肤色的色调调整区间内对应的饱和度。作为实际调整方式，对于调整区间内的每一个初始饱和度数值都应进行调整，此处为描述方便，仅示出了其中的三个初始饱和度数值。
作为一个实施例，所述图像饱和度的调整函数为fH-S(H)＝(|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|，其中，H为图像的初始色调数值，Hcenter为参照色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
根据上述调整方式，与初始饱和度数值对应的饱和度的调整函数fH-S(H)和调整后的饱和度数值如下，其中，参照物为肤色，参照物色调数值为0度：
对于S3为0.2，H为120度，Hbound为130度，Hcenter为100度，则对应的：
fH-S(H)＝fH-S(H)＝(|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|＝0.33，
Snew＝S*(1+boost*fH-S(H))＝0.2*(1+0.5*0.33)＝0.233
对于S4为0.7，H为230度，Hbound为247.5度，Hcenter为225度，H为20度，则对应的：
fH-S(H)＝fH-S(H)＝(|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|＝0.2，
Snew＝S*(1+Sboost*fH-S(H))＝0.7*(1+0.5*0.2)＝0.77。
作为另一个实施例，所述图像饱和度的调整函数还为fH-S(H)＝((|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|)^2，其中，H为获取的图像色调数值，Hcenter为参照色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
则对应地，根据上述调整方式，与初始饱和度数值对应的饱和度的调整函数fH-S(H)和调整后的饱和度数值如下，其中，参照物为肤色，参照物色调数值为0度，如下：
对于S3为0.2，H为120度，Hbound为130度，Hcenter为100度，则对应的：
fH-S(H)＝fH-S(H)＝((|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|)^2＝0.1089，
Snew＝S*(1+Sboost*fH-S(H))＝0.2*(1+0.5*0.1089)＝0.21089
对于S4为0.7，H为230度，Hbound为247.5度，Hcenter为225度，H为20度，则对应的：
fH-S(H)＝fH-S(H)＝((|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|)^2＝0.04，
Snew＝S*(1+Sboost*fH-S(H))＝0.7*(1+0.5*0.04)＝0.714。
经过上述的图像处理方式，上述色调调整区间内的饱和度数值均有一定程度的提高，使得上述色调调整区间内的色彩更加突出。符合用户的喜好，提高用户对图像的视觉享受。
对于图像的色彩处理方式，还包括对于不同的程度地饱和度进行调整，如在低饱和度处进一步压低饱和度，使得偏灰区域更灰，如常见的敏感的白墙及黑色区域，可以消除或者降低这些区域的轻微色差、色斑，使得这些区域看上去更整洁，白色更白，黑色更纯，能有效地提高人的视觉感官。对于常见的彩色物体在图像上的分布区域，则需要提高该部分的饱和度，使得该部分的图像色彩更加艳丽，更符合人的审美要求。为实现上述的图像处理效果，本发明的实施例还对图像的饱和度进行调整，具体地，提供若干饱和度界点，以所述饱和度界点为界，对图像的初始度数值进行调整。
如图4所示，是本发明一个实施例的图像处理方式的饱和度数值调整示意图。采用分段函数对图像的初始饱和度数值进行调整。具体地，提供一个饱和度界点，比较图像的初始饱和度数值和饱和度界点：若图像的初始饱和度数值小于所述饱和度界点，则降低图像的初始饱和度数值；若图像的初始饱和度数值大于所述饱和度界点，则增加图像的初始饱和度数值。
具体地，对所述饱和度数值进行调整的函数可以是分段的直线函数或者曲线函数。
如图4所示，本实施例中，采用的是分段的直线函数，横坐标为调整前的初始饱和度数值S，纵坐标为调整后的饱和度数值Sadj。
所述饱和度数值界点为0.6，具体地：
初始饱和度S区间为0～0.3，则对应的调整函数为Sadj＝0.5S，其端点分别为(0，0)，(0.3，0.15)；
初始饱和度S区间为0.3～0.6，则对应的调整函数为Sadj＝0.15S-0.3，其端点分别为(0.3，0.15)，(0.6，0.6)；
初始饱和度S区间为0.6～0.7，则对应的调整函数为Sadj＝3S-1.2，其端点分别为(0.6，0.6)，(0.7，0.9)；
初始饱和度S区间为0.6～0.7，则对应的调整函数为Sadj＝(1/3)S+(2/3)，其端点分别为(0.7，0.9)，(1，1)。
本实施例中，所述分段的直线函数为四段，作为其他实施例，所述分段的直线函数的段数可以为其他数目，其中，段数越多，所述饱和度调整函数的曲线越平滑，对图像处理效果更佳，不会引起分层效应。
通过上述对应的饱和度调整函数，对获取的图像信息的饱和度进行调整，使得低饱和度处进一步压低饱和度，使得偏灰区域更灰，如常见的敏感的白墙及黑色区域，可以消除或者降低这些区域的轻微色差、色斑，使得这些区域看上去更整洁，白色更白，黑色更纯，能有效地提高人的视觉感官。对于常见的彩色物体在图像上的分布区域，则需要提高该部分的饱和度，使得该部分的图像色彩更加艳丽，更符合人的审美要求。
根据上述的图像处理方式，本发明还提供一种图像处理装置，如图5所示，包括：
采集单元100，获取图像的色彩信息，所述色彩信息为图像的初始色调数值、初始饱和度数值；
参照数据存储单元300，提供参照物，所述参照物具有参照色调数值，提供包含有参照色调数值的调整区间；
调整单元200，接收采集单元提供的图像色彩信息，并同时接收参照数据存储单元提供的参照物的参照色调数值，对分布在参照数据存储单元的调整区间内图像的初始色调数值进行调整，使得调整区间内的图像色调数值分布向参照色调数值逼近；对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整，提高或降低初始饱和度数值，所述图像的图像色调数值越靠近参照物，提高或降低初始饱和度数值的幅度越大。
作为一个实施例，所述参照数据存储单元300包括的参照物包括蓝天、绿草、肤色中的一种或组合。
所述参照数据存储单元300内，参照物的参照色调数值具体为：蓝天参照色调数值为225度；绿草参照色调数值为100度；肤色参照色调数值为0度。
所述参照数据存储单元300内，包含有蓝天参照色调数值的调整区间为202.5～247.5度；包含有绿草参照色调数值的调整区间为70～130度；包含有肤色参照色调数值的调整区间为0～25度和335～360度。
下面对所述图像处理装置及其工作原理进行详细说明。
结合图5，首先采集单元100获取外界图像的色彩信息，所述色彩信息为图像的初始色调数值、初始饱和度数值。并将所述图像色彩信息传送至调整单元200。作为一个实施例，所述调整单元200采用二次曲线对图像色调数值进行调整，使得调整区间内的图像色调数值分布向参照色调数值逼近。
其中，所述调整单元200按如下公式对分布在所述调整区间内图像的初始色调数值进行调整：Hnew＝Hcenter+fH(H)，其中，Hnew为调整后的色调数值，Hcenter为参照色调数值，fH(H)是图像色调调整函数。
其中，所述图像色调调整函数为：fH(H)＝(H-Hcenter)2/(Hbound-Hcenter)，其中，H为图像的初始色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
对应于饱和度调整部分，若为降低饱和度的数值调整，所述调整单元200按如下公式对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整：Snew＝S*(1+Sboost*fH-S(H))，其中Sboost为参照物的饱和度调整比例，S为图像的初始饱和度数值，Snew为调整后的饱和度数值，fH-S(H)为图像饱和度的调整函数。所述参照物的饱和度调整比例Sboost数值范围为0～1。
若为降低饱和度的数值调整，所述调整单元200按如下公式对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整：Snew＝S*(1-Sboost*fH-S(H))，其中Sboost为参照物的饱和度调整比例，S为图像的初始饱和度数值，Snew为调整后的饱和度数值，fH-S(H)为图像饱和度的调整函数。所述参照物的饱和度调整比例Sboost数值范围为0～1。
其中，对于提高或降低饱和度部分，所述图像饱和度的调整函数为fH-S(H)＝(|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|，其中，H为图像的初始色调数值，Hcenter为参照色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
作为其他实施例，所述图像饱和度的调整函数还可以为fH-S(H)＝((|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|)^2，其中，H为获取的图像色调数值，Hcenter为参照色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
进一步地，所述调整单元200还包括：提供若干饱和度界点，以所述饱和度界点为界，对图像的初始饱和度数值进行调整。作为具体实施例，可以采用分段函数对图像的初始饱和度数值进行调整。
作为一个实施例，提供一个饱和度界点，比较图像的初始饱和度数值和饱和度界点：若图像的初始饱和度数值小于所述饱和度界点，则降低图像的初始饱和度数值；若图像的初始饱和度数值大于所述饱和度界点，则增加图像的初始饱和度数值。
通过本发明提供的图像处理方式及图像处理装置的调整，使得图像色调分布更为集中于参照色调数值附近，参照色调更为突出，调整后的色调数值分布更符合用户喜好，具有更佳的视觉效果。
对色调调整区间内的饱和度数值降低或升高，弱化或提高所述色调调整区间内的色彩饱和度，使得图像更符合用户的喜好，提高用户对图像的视觉享受；
对获取的图像信息的饱和度进行调整，使得低饱和度处进一步压低饱和度，使得偏灰区域更灰，如常见的敏感的白墙及黑色区域，可以消除或者降低这些区域的轻微色差、色斑，使得这些区域看上去更整洁，白色更白，黑色更纯，能有效地提高人的视觉感官。对于常见的彩色物体在图像上的分布区域，则需要提高该部分的饱和度，使得该部分的图像色彩更加艳丽，更符合人的审美要求。
本发明虽然以较佳实施例公开如上，但其并不是用来限定本发明，任何本领域技术人员在不脱离本发明的精神和范围内，都可以做出可能的变动和修改，因此本发明的保护范围应当以本发明权利要求所界定的范围为准。
Claims (30)
1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
获取图像的色彩信息，所述色彩信息为图像的初始色调数值、初始饱和度数值；
提供参照物，所述参照物具有参照色调数值；
提供包含有参照色调数值的调整区间；
对分布在所述调整区间内图像的初始色调数值进行调整，使得调整区间内的图像色调数值分布向参照色调数值逼近；
对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整，提高或降低初始饱和度数值，所述图像的图像色调数值越靠近参照物，提高或降低初始饱和度数值的幅度越大。
2.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述参照物包括蓝天、绿草、肤色中的一种或组合。
3.如权利要求2所述的图像处理方法，其特征在于，所述参照色调数值具体为：蓝天参照色调数值为225度；绿草参照色调数值为100度；肤色参照色调数值为0度。
4.如权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，包含有蓝天参照色调数值的调整区间为202.5~247.5度；包含有绿草参照色调数值的调整区间为70~130度；包含有肤色参照色调数值的调整区间为0~25度和335~360度。
5.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，采用二次曲线对图像色调数值进行调整，使得调整区间内的图像色调数值分布向参照色调数值逼近。
6.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，按如下公式对分布在所述调整区间内图像的初始色调数值进行调整：Hnew=Hcenter+fH（H），其中，Hnew为调整后的色调数值，Hcenter为参照色调数值，fH（H）是图像色调调整函数，H为图像的初始色调数值。
7.如权利要求6所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像色调调整函数为：fH（H）=（H-Hcenter）2/（Hbound-Hcenter），其中，H为图像的初始色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
8.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，按如下公式对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整：Snew=S*(1+Sboost*fH-S(H))，其中Sboost为参照物的饱和度调整比例，S为图像的初始饱和度数值，Snew为调整后的饱和度数值，fH-S(H)为图像饱和度的调整函数，H为图像的初始色调数值。
9.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，按如下公式对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整：Snew=S*(1-Sboost*fH-S(H))，其中Sboost为参照物的饱和度调整比例，S为图像的初始饱和度数值，Snew为调整后的饱和度数值，fH-S(H)为图像饱和度的调整函数，H为图像的初始色调数值。
10.如权利要求8或9所述的图像处理方法，其特征在于，所述参照物的饱和度调整比例Sboost数值范围为0~1。
11.如权利要求8或9所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像饱和度的调整函数为fH-S(H)=(|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|，其中，H为图像的初始色调数值，Hcenter为参照色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
12.如权利要求8或9所述的图像处理方法，其特征在于，所述图像饱和度的调整函数为fH-S(H)=((|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|)^2，其中，H为获取的图像色调数值，Hcenter为参照色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
13.如权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，还包括：提供若干饱和度界点，以所述饱和度界点为界，对图像的初始饱和度数值进行调整。
14.如权利要求13所述的图像处理方法，其特征在于，采用分段函数对图像的初始饱和度数值进行调整。
15.如权利要求14所述的图像处理方法，其特征在于，包括：提供一个饱和度界点，比较图像的初始饱和度数值和饱和度界点：若图像的初始饱和度数值小于所述饱和度界点，则降低图像的初始饱和度数值；若图像的初始饱和度数值大于所述饱和度界点，则增加图像的初始饱和度数值。
16.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
采集单元，获取图像的色彩信息，所述色彩信息为图像的初始色调数值、初始饱和度数值；
参照数据存储单元，提供参照物，所述参照物具有参照色调数值，提供包含有参照色调数值的调整区间；
调整单元，接收采集单元提供的图像色彩信息，并同时接收参照数据存储单元提供的参照物的参照色调数值，对分布在参照数据存储单元的调整区间内图像的初始色调数值进行调整，使得调整区间内的图像色调数值分布向参照色调数值逼近；对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整，提高或降低初始饱和度数值，所述图像的图像色调数值越靠近参照物，提高或降低初始饱和度数值的幅度越大。
17.如权利要求16所述的图像处理装置，其特征在于，所述参照数据存储单元提供的参照物包括蓝天、绿草、肤色中的一种或组合。
18.如权利要求17所述的图像处理装置，其特征在于，所述参照数据存储单元内，参照物的参照色调数值具体为：蓝天参照色调数值为225度；绿草参照色调数值为100度；肤色参照色调数值为0度。
19.如权利要求18所述的图像处理装置，其特征在于，所述参照数据存储单元内，包含有蓝天参照色调数值的调整区间为202.5~247.5度；包含有绿草参照色调数值的调整区间为70~130度；包含有肤色参照色调数值的调整区间为0~25度和335~360度。
20.如权利要求16所述的图像处理装置，其特征在于，所述调整单元采用二次曲线对图像色调数值进行调整，使得调整区间内的图像色调数值分布向参照色调数值逼近。
21.如权利要求16所述的图像处理装置，其特征在于，所述调整单元按如下公式对分布在所述调整区间内图像的初始色调数值进行调整：Hnew=Hcenter+fH（H），其中，Hnew为调整后的色调数值，Hcenter为参照色调数值，fH（H）是图像色调调整函数，H为图像的初始色调数值。
22.如权利要求21所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像色调调整函数为：fH（H）=（H-Hcenter）2/（Hbound-Hcenter），其中，H为图像的初始色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
23.如权利要求16所述的图像处理装置，其特征在于，所述调整单元按如下公式对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整：Snew=S*(1+Sboost*fH-S(H))，其中Sboost为参照物的饱和度调整比例，S为图像的初始饱和度数值，Snew为调整后的饱和度数值，fH-S(H)为图像饱和度的调整函数，H为图像的初始色调数值。
24.如权利要求16所述的图像处理装置，其特征在于，所述调整单元按如下公式对调整区间内初始图像色调数值对应图像的初始饱和度数值进行调整：Snew=S*(1-Sboost*fH-S(H))，其中Sboost为参照物的饱和度调整比例，S为图像的初始饱和度数值，Snew为调整后的饱和度数值，fH-S(H)为图像饱和度的调整函数，H为图像的初始色调数值。
25.如权利要求23或24所述的图像处理装置，其特征在于，所述参照物的饱和度调整比例Sboost数值范围为0~1。
26.如权利要求23或24所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像饱和度的调整函数为fH-S(H)=(|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|，其中，H为图像的初始色调数值，Hcenter为参照色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
27.如权利要求23或24所述的图像处理装置，其特征在于，所述图像饱和度的调整函数为fH-S(H)=((|Hbound-Hcenter|-|H-Hcenter|)/|Hbound-Hcenter|)^2，其中，H为获取的图像色调数值，Hcenter为参照色调数值，Hbound为靠近图像的初始色调数值所在一侧的调整区间端点值。
28.如权利要求16所述的图像处理装置，其特征在于，所述调整单元还包括：提供若干饱和度界点，以所述饱和度界点为界，对图像的初始饱和度数值进行调整。
29.如权利要求28所述的图像处理装置，其特征在于，所述调整单元采用分段函数对图像的初始饱和度数值进行调整。
30.如权利要求29所述的图像处理装置，其特征在于，所述调整单元包括：提供一个饱和度界点，比较图像的初始饱和度数值和饱和度界点：若图像的初始饱和度数值小于所述饱和度界点，则降低图像的初始饱和度数值；若图像的初始饱和度数值大于所述饱和度界点，则增加图像的初始饱和度数值。
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