CN102265621A - 图像处理设备、图像处理方法以及存储介质 - Google Patents

图像处理设备、图像处理方法以及存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN102265621A
CN102265621A CN2009801519501A CN200980151950A CN102265621A CN 102265621 A CN102265621 A CN 102265621A CN 2009801519501 A CN2009801519501 A CN 2009801519501A CN 200980151950 A CN200980151950 A CN 200980151950A CN 102265621 A CN102265621 A CN 102265621A
Authority
CN
China
Prior art keywords
image
color range
value
corrected value
input picture
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN2009801519501A
Other languages
English (en)
Other versions
CN102265621B (zh
Inventor
户田真人
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
NEC Corp
Original Assignee
NEC Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by NEC Corp filed Critical NEC Corp
Publication of CN102265621A publication Critical patent/CN102265621A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN102265621B publication Critical patent/CN102265621B/zh
Expired - Fee Related legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/77—Circuits for processing the brightness signal and the chrominance signal relative to each other, e.g. adjusting the phase of the brightness signal relative to the colour signal, correcting differential gain or differential phase
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/40—Picture signal circuits
    • H04N1/407—Control or modification of tonal gradation or of extreme levels, e.g. background level
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/60—Colour correction or control
    • H04N1/6002—Corrections within particular colour systems
    • H04N1/6005—Corrections within particular colour systems with luminance or chrominance signals, e.g. LC1C2, HSL or YUV
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00—Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46—Colour picture communication systems
    • H04N1/56—Processing of colour picture signals
    • H04N1/60—Colour correction or control
    • H04N1/6027—Correction or control of colour gradation or colour contrast
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/431—Generation of visual interfaces for content selection or interaction; Content or additional data rendering
    • H04N21/4318—Generation of visual interfaces for content selection or interaction; Content or additional data rendering by altering the content in the rendering process, e.g. blanking, blurring or masking an image region
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N21/00—Selective content distribution, e.g. interactive television or video on demand [VOD]
    • H04N21/40—Client devices specifically adapted for the reception of or interaction with content, e.g. set-top-box [STB]; Operations thereof
    • H04N21/43—Processing of content or additional data, e.g. demultiplexing additional data from a digital video stream; Elementary client operations, e.g. monitoring of home network or synchronising decoder's clock; Client middleware
    • H04N21/44—Processing of video elementary streams, e.g. splicing a video clip retrieved from local storage with an incoming video stream or rendering scenes according to encoded video stream scene graphs
    • H04N21/44008—Processing of video elementary streams, e.g. splicing a video clip retrieved from local storage with an incoming video stream or rendering scenes according to encoded video stream scene graphs involving operations for analysing video streams, e.g. detecting features or characteristics in the video stream
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N5/00—Details of television systems
    • H04N5/44—Receiver circuitry for the reception of television signals according to analogue transmission standards
    • H04N5/57—Control of contrast or brightness
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/64—Circuits for processing colour signals
    • H—ELECTRICITY
    • H04—ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04N—PICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N9/00—Details of colour television systems
    • H04N9/64—Circuits for processing colour signals
    • H04N9/68—Circuits for processing colour signals for controlling the amplitude of colour signals, e.g. automatic chroma control circuits

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)
  • Processing Of Color Television Signals (AREA)

Abstract

本发明提供一种图像处理设备(100)，包括：色阶校正值获取单元(12)，获取表示输入图像的亮度分量和输出图像的亮度分量的比率的色阶校正值；色度分析单元(13)，计算与所述色阶校正值对应的色度校正值，其中，在跟所述输入图像相同或不同的分析图像与通过基于一个或多个色阶校正值来校正所述分析图像的亮度分量而获得的已校正图像之间的色度差异度的总和是最小的；以及图像输出单元(14)，输出基于所述色阶校正值获取单元(12)获取的所述色阶校正值以及与所述色阶校正值相关的所述色度校正值而校正由所述图像输入单元(11)接收的所述输入图像所获得的图像，作为所述输出图像。

Description

图像处理设备、图像处理方法以及存储介质
技术领域
本发明涉及图像处理设备、图像处理方法以及存储介质，且更具体地，涉及能够在以亮度分量和色度分量表达的诸如YUV颜色空间或YCrCb颜色空间的颜色空间中，执行色阶(gradation)校正操作的图像处理设备、图像处理方法以及存储其程序的存储介质。
背景技术
在用于电视广播、DVD等的视频中或诸如JPEG的图像中，使用由亮度分量和色度分量表达的诸如YUV颜色空间或YCrCb颜色空间的颜色空间。
在考虑计算成本的情况下，在由亮度分量和色度分量表达的颜色空间中对视频或图像进行的色阶校正(色调校正(tone correction))是有利的，因为不需要到其他颜色空间的变换过程和逆变换过程。
近些年来，在捕捉或显示视频或图像时执行色阶校正操作的装置已日益增多。由于这种装置需要实时执行对视频或图像的色阶校正，同时抑制计算成本，因此对由亮度分量和色度分量表达的诸如YUV颜色空间或YCrCb颜色空间的颜色空间中的高性能色阶校正的需要日益增加，其不需要到其他颜色空间的变换和逆变换过程的计算成本。
YUV(YCrCb)颜色空间包括表示亮度的亮度分量(Y分量)和表示颜色色调的色度分量(U分量和V分量，或Cr分量和Cb分量)，且可以通过校正Y分量来校正YUV颜色空间中的色阶。然而，由于在YUV颜色空间中的轴和人类可识别的亮度或颜色色调轴之间存在差距，因此由于改变Y分量而导致可见饱和度(色度)恶化成为一个问题。
为了解决上述问题，已提出了各种图像处理设备或图像处理方法。
例如，在专利文档1所述的技术中，基于所关注的像素周围的局部区域的加权平均亮度值，来确定对所关注的像素的校正量，从而能够恰当地校正图像中包括的高亮区域或阴影区域的色阶。
在专利文档2所述的技术中，基于图像中被确定为人脸的区域的平均亮度，调整色阶校正值，从而能够将人脸的亮度设置为最优亮度，在观看图像时，人脸最突出。
在专利文档3所述的技术中，将在像素位置(x，y)处表示未校正的Y分量值Yin(x，y)和表示已校正的Y分量值Yout(x，y)的比率乘以U分量值和V分量值，从而抑制可见饱和度的恶化。可以由表达式1来表达该校正。
表达式1
Uout ( x , y ) = Yout ( x , y ) Yin ( x , y ) Uin ( x , y )
Vout ( x , y ) = Yout ( x , y ) Yin ( x , y ) Vin ( x , y )
在表达式1中，Uin(x，y)、Uout(x，y)、Vin(x，y)和Vout(x，y)表示在像素位置(x，y)处校正之前和之后的U分量和V分量。
在专利文档4所述的技术中，通过线性近似来计算当在CIEL*a*b*颜色空间中维持a*分量和b*分量时，在YCrCb值的校正之前和之后的Y值的比率以及在校正之前和之后的YCrCb颜色空间中的色度的比率之间的关系，并基于此来校正Cr分量和Cb分量。可以将该校正应用于YUV颜色空间。在该情况下，可以由表达式2来表达该校正。
表达式2
Uout ( x , y ) = ( Yout ( x , y ) Yin ( x , y ) × p + 1 - p ) Uin ( x , y )
Vout ( x , y ) = ( Yout ( x , y ) Yin ( x , y ) × p + 1 - p ) Vin ( x , y )
在表达式2中，通过使用线性近似来估计该关系，p表示Yout(x，y)/Yin(x，y)和在校正之前和之后的U分量的比率或V分量的比率之间的关系的值。通过设置p＝1，表达式2变为等于表达式1。
[专利文档1]WO 2006/025486
[专利文档2]JP-A-2006-318255
[专利文档3]JP-A-2007-142500
[专利文档4]JP-A-2006-018465
发明内容
上述技术被设计为通过除了亮度分量(Y分量)之外也校正色度分量(U分量和V分量)，来维持人类可识别的颜色的饱和度(色度)。然而，由于未满意地分析亮度分量的校正值(色阶校正值)和色度分量的校正值(色度校正值)之间的关系，存在实际值和近似值之间的局部误差很大的情况。
在考虑到上述情况下做出了本发明。本发明的目的是提供图像处理设备、图像处理方法以及存储介质，他们能够在校正由亮度分量和色度分量表达的图像的色阶时，恰当地校正色度。
根据本发明，提供一种图像处理设备，包括：图像输入单元，接收输入图像；色阶校正值获取单元，获取表示所述输入图像的亮度分量和输出图像的亮度分量的比率的色阶校正值；色度分析单元，计算与所述色阶校正值对应的色度校正值，其中，在跟所述输入图像相同或不同的分析图像与通过基于一个或多个色阶校正值来校正所述分析图像的亮度分量而获得的已校正图像之间的色度差异度的总和是最小的；以及图像输出单元，输出基于所述色阶校正值获取单元获取的所述色阶校正值以及与所述色阶校正值相关的所述色度校正值而校正由所述图像输入单元接收的所述输入图像所获得的图像，作为所述输出图像。
根据本发明，还提供一种图像处理方法，包括：接收输入图像；获取表示所述输入图像的亮度分量和输出图像的亮度分量的比率的色阶校正值；计算与所述色阶校正值对应的色度校正值，其中，在跟所述输入图像相同或不同的分析图像与通过基于一个或多个色阶校正值来校正所述分析图像的亮度分量而获得的已校正图像之间的色度差异度的总和是最小的；以及输出基于在获取所述色阶校正值中获取的所述色阶校正值以及与所述色阶校正值相关的所述色度校正值而校正在接收所述输入图像中接收的所述输入图像所获得的图像，作为所述输出图像。
根据本发明，提供一种计算机可读存储介质，其上存储有程序，所述程序允许计算机执行：图像输入过程，接收输入图像；色阶校正值获取过程，获取表示所述输入图像的亮度分量和输出图像的亮度分量的比率的色阶校正值；色度分析过程，计算与所述色阶校正值对应的色度校正值，其中，在跟所述输入图像相同或不同的分析图像与通过基于一个或多个色阶校正值来校正所述分析图像的亮度分量而获得的已校正图像之间的色度差异度的总和是最小的；以及图像输出过程，输出基于在所述色阶校正值获取过程中获取的所述色阶校正值以及与所述色阶校正值相关的所述色度校正值而校正在所述图像输入过程中接收的所述输入图像所获得的图像，作为所述输出图像。
根据本发明，可以通过分析所述分析图像和通过基于特定色阶校正值而校正所述分析图像所获得的所述已校正图像，计算对应于所述特定色阶校正值的色度校正值。相应地，可以以相对高的精确度来校正所述色度。
根据本发明，可以提供图像处理设备、图像处理方法、以及程序，他们能够在校正由亮度分量和色度分量表达的图像的色阶中恰当地校正所述色度。
附图说明
通过结合以下优选实施例和附图，上述目标和其他目标、特征和优点将变得显而易见。
图1是示出了根据本发明的第一实施例的图像处理设备的配置的图。
图2是示出了根据本发明的第一实施例的图像处理方法的流程图。
图3是示出了根据本发明的第二实施例的图像处理设备的配置的图。
图4是示出了在存储单元中存储的色阶校正值α和色度校正值β的分布的图。
图5是示出了图4所示的图以及对该图进行插值的近似曲线的图。
图6是示出了在根据本发明的第二实施例的图像处理方法中的预处理的流程图。
图7是示出了在根据本发明的第二实施例的图像处理方法中的后处理的流程图。
图8是示出了在专利文档4中所使用的近似方程所表示的直线、其叠加在图4之上的图。
具体实施方式
下文中，将结合附图来描述本发明的实施例。在所有附图中，相似的单元由相似的附图标记来引用，且将不重复对其的描述。
第一实施例
图1是示出了根据本发明的第一实施例的图像处理设备的配置的图。根据本实施例的图像处理设备100可以包括图像输入单元11，其接收输入图像Pin。图像处理设备100还可以包括色阶校正值获取单元12，其获取表示输入图像Pin的亮度分量和输出图像Pout的亮度分量的比率的色阶校正值α。图像处理设备100还可以包括色度分析单元13，其计算与色阶校正值α对应的色度校正值β，其中，在跟输入图像Pin相同或不同的分析图像Pa与通过基于一个或多个色阶校正值α来校正分析图像Pa的亮度分量而获得的已校正图像Pb之间的色度差异度的总和是最小的。图像处理设备100还可以包括图像输出单元14，其输出基于色阶校正值获取单元12获取的色阶校正值α以及与色阶校正值α相关的色度校正值β而校正由图像输入单元11接收的输入图像Pin所获得的图像，作为输出图像Pout。
图像输入单元11、色阶校正值获取单元12以及色度分析单元13可以被包括在数据处理单元10中。数据处理单元10在存储单元16中恰当地存储已处理的数据或参数。数据处理单元10恰当地读取在存储单元16中存储的程序或数据。
可以用硬件或计算机执行的程序(或程序代码)来体现图像处理设备100的所有或一部分配置。计算机从存储介质(比如非易失性存储器)读取并执行程序。在本实施例中，可以由处理器来体现数据处理单元10，并由存储介质来体现存储单元16。
当由程序来体现图像处理设备100的配置时，该程序使计算机执行图像输入过程，该过程接收输入图像Pin。该程序使计算机执行色阶校正值获取过程，该过程获取表示输入图像Pin的亮度分量和输出图像Pout的亮度分量的比率的色阶校正值α。该程序使计算机执行色度分析过程，该过程计算与色阶校正值α对应的色度校正值β，其中，在跟输入图像Pin相同或不同的分析图像Pa与通过基于一个或多个色阶校正值α来校正分析图像Pa的亮度分量而获得的已校正图像之间的色度差异度的总和是最小的。该程序使计算机执行图像输出过程，该过程输出基于在色阶校正值获取过程中获取的色阶校正值α以及与色阶校正值α相关的色度校正值β而校正在图像输入过程中接收的输入图像Pin所获得的图像，作为输出图像Pout。
图像输入单元11从与图像处理设备100相连的外部设备(未示出)或外部网络(未示出)接收输入图像Pin。图像输入单元11向该外部设备或外部网络发送针对输入图像Pin的输入请求。已接收到输入请求的外部设备或外部网络响应于该输入请求，将输入图像Pin输入至图像输入单元11。
图像输入单元11向色度分析单元13发出输入图像Pin。从图像输入单元11发送的输入图像Pin可以是由亮度分量(Y分量)和色度分量(U分量和V分量)表达的YUV图像。
输入至图像输入单元11的输入图像Pin可以不是由亮度分量或色度分量表达的诸如YUV图像或YCrCb图像的图像。在该情况下，如上所述，变换到由亮度分量和色度分量表达的图像的变换过程不是必须的。输入图像Pin不一定要经历变换过程，但是可以由亮度分量和色度分量来表达，并可以被发送。
图像处理设备100还可以包括操作输入单元15，其接收用户的输入操作。操作输入单元15可以体现为按动按键的输入类型或触摸板类型。
色阶校正值获取单元12获取色阶校正值α所使用的方法不受到具体限制。例如，色阶校正值获取单元12可以获取被确定为缺省的来自存储单元16的色阶校正值α。备选地，色阶校正值获取单元12可以获取由用户输入操作通过操作输入单元15输入的值，作为色阶校正值α。可以基于由用户输入操作通过操作输入单元15输入的值以及在存储单元16中存储的数据，计算色阶校正值α。色阶校正值获取单元12可以根据被确定为缺省的输出图像Pout的亮度分量和输入图像Pin的亮度分量来计算色阶校正值α。
在本实施例中，当被输入至图像输入单元11的输入图像Pin中包括的像素的像素位置由(x，y)来表达时，将输入图像Pin的亮度分量定义为输入亮度值Yin(x，y)。将输入图像Pin的色度分量定义为输入色度值Uin(x，y)和Vin(x，y)。
当从图像输出单元14输出的输出图像Pout中包括的像素的像素位置类似地由(x，y)来表达时，将输出图像Pout的亮度分量定义为输出亮度值Yout(x，y)。将输出图像Pout的色度分量定义为输出色度值Uout(x，y)和Vout(x，y)。
可以由表达式3来表达输入亮度值Yin(x，y)和输出亮度值Yout(x，y)之间的关系与在输入色度值Uin(x，y)和Vin(x，y)以及输出色度值Uout(x，y)和Vout(x，y)之间的关系。
表达式3
Yout＝α·Yin
Uout＝β·Uin
Vout＝β·Vin
参见表达式3，图像输出单元14将输出图像Pout的亮度分量(Yout(x，y))设置为通过将色阶校正值α乘以输入图像Pin的亮度分量(Yin(x，y))获得的值。图像输出单元14将输出图像Pout的色度分量(Uout(x，y)和Vout(x，y))校正为通过将色度校正值β乘以输入图像Pin的色度值(Uin(x，y)和Vin(x，y))获得的值。
下面将描述色度分析单元13所执行的过程的示例。
色度分析单元13计算与色阶校正值α对应的色度校正值β，其中，在跟输入图像Pin相同或不同的分析图像Pa与通过基于色阶校正值获取单元12获取的色阶校正值α来校正分析图像Pa而产生的已校正图像Pb之间的色度差异度的总和是最小的。
在本实施例中，假定色度分析单元13接收输入至图像输入单元11的输入图像Pin作为分析图像Pa。
首先，色度分析单元13向输入图像Pin(分析图像Pa)中包括的所有或一部分像素应用表达式3，以基于被设置为虚拟值的色度校正值β和由色阶校正值获取单元12获取的色阶校正值α来校正像素，并产生已校正的图像Pb。此处，要校正的像素可以是输入图像Pin中包括的所有像素。然而，色度分析单元13的处理负载增加。
相应地，色度分析单元13可以选择性地仅校正输入图像Pin中包括的一些代表像素，从而减小处理负载。在该情况下，所产生的已校正图像Pb是一些已校正像素的集合。
然后，当将对应的像素变换为L*a*b*颜色空间时，色度分析单元13可以通过使用色度索引(a*和b*)来计算和表达已校正图像Pb的每一个像素的色度Sb(x，y)。当将对应的像素变换为L*a*b*颜色空间时，色度分析单元13可以通过使用色度索引(a*和b*)来计算并表达输入图像Pin(分析图像Pa)的每一个像素的色度Sa(x，y)。
在本实施例中，色度分析单元13通过使用L*a*b*颜色空间的色度索引来表达色度，但是不受限于该种配置。此处，优选地通过使用等色空间(isochromatic space)来表达色度，在等色空间中，颜色空间中的颜色间距离近似于颜色中人类感知到的差异。
色度分析单元13将每一个像素中的色度差异度表达为(Sb(x，y)-Sa(x，y))2，且计算所有已校正像素中的色度差异度的总和∑(Sb(x，y)-Sa(x，y))2。
色度分析单元13计算针对每一个色度校正值β的色度差异度的总和∑(Sb(x，y)-Sa(x，y))2，同时改变色度校正值β的值，并通过比较来确定使得分离度的总和∑(Sb(x，y)-Sa(x，y))2最小的β值。在以这种方式确定色度校正值β时，色度分析单元13要校正的像素数目需要是恒定的，甚至在改变色度校正值β的值时。
色度分析单元13向图像输出单元14发送通过上述方法计算的与色阶校正值α对应的色度校正值β。
下面将描述根据本实施例的图像处理方法。图2是示出了根据本实施例的图像处理方法的流程图。
根据本实施例的图像处理方法包括图像输入步骤(步骤S101)，该步骤接收输入图像Pin。根据本实施例的图像处理方法包括色阶校正值获取步骤(步骤S102)，该步骤获取表示输入图像Pin的亮度分量和输出图像Pout的亮度分量的比率的色阶校正值α。根据本实施例的图像处理方法包括色度分析步骤(步骤S103)，该步骤计算与对应的色阶校正值α对应的色度校正值β，其中，在跟输入图像Pin相同或不同的分析图像Pa与通过基于一个或多个色阶校正值α来校正分析图像Pa的亮度分量而获得的已校正图像Pb之间的色度差异度的总和是最小的。根据本实施例的图像处理方法包括图像输出步骤(步骤S104)，该步骤输出基于在色阶校正值获取步骤(步骤S102)中获取的色阶校正值α以及与色阶校正值α相关的色度校正值β而校正在图像输入步骤(步骤S101)中接收的输入图像Pin所获得的图像，作为输出图像Pout。
下面描述本实施例的优点。在本实施例中，可以通过分析输入图像Pin(分析图像Pa)和基于特定色阶校正值α校正而输入图像Pin(分析图像Pa)所获得的已校正图像Pb，计算对应于特定色阶校正值α的色度校正值β。
在专利文档4中，找到了亮度分量的增益和色度的增益(色度分量的增益)之间的相关性，且根据亮度分量的增益来估计色度的增益(色度分量的增益)。然而，由于通过关注亮度分量值在30至200的范围上的整体区域，通过线性近似来计算近似值，因此取决于亮度分量的值，误差可能很大。
作为比较，在本实施例中，由于通过关注特定色阶校正值α(亮度分量的增益)的一个点来计算色度校正值β，可以以相对高的准确度来校正色度。
在根据本实施例的图像处理设备100中，由于使用图像输入单元11接收的输入图像Pin作为分析图像Pa来计算色度校正值β，即使在不使用统计测量值的情况下也可以恰当地校正色度。
第二实施例
图3是示出了根据本发明的第二实施例的图像处理设备的配置的图。在根据本实施例的图像处理设备200中包括的图像输入单元21、色阶校正值获取单元22、以及操作输入单元25与在第一实施例中所述的图像输入单元11、色阶校正值获取单元12以及操作输入单元15相同。
可以在数据处理单元20中包括图像输出单元21和色阶值获取单元22。数据处理单元20在存储单元26中恰当地存储已处理的数据、参数等等。数据处理单元20可以恰当地读取在存储单元26中存储的程序、数据等等。
在本实施例中，假定色度分析单元23接收不同于图像输入单元21接收的输入图像Pin的图像，作为分析图像Pa。特定地，色度分析单元23接收学习图像作为分析图像Pa，且在存储单元26中预先存储彼此对应的色阶校正值α和色度校正值β。
除了根据第一实施例的图像处理设备100的构成单元之外，图像处理设备200还可以包括校正值存储单元27，其存储在校正分析图像Pa中使用的一个或多个色阶校正值α以及与对应的色阶校正值相关的色度校正值β。
可以将校正值存储单元27体现为存储单元26的存储区域。
色阶校正值获取单元22可以获取在校正值存储单元27中存储的一个色阶校正值α。
图像输出单元24获取与色阶校正值获取单元22从校正值存储单元27中获取的色阶校正值α相关的色度校正值β。图像输出单元24输出通过基于获取的色阶校正值α和获取的色度校正值β来校正输入图像Pin而获得的图像，作为输出图像Pout。
图4是示出了在校正值存储单元27中存储的色阶校正值α和色度校正值β的分布的图。在该分布中，水平轴表示色阶校正值α，且垂直轴表示色度校正值β。在图4中，色阶校正值α在0.5到3.5上以0.05为单位离散地改变。通过对色阶校正值α应用根据第一实施例的色度分析单元13所使用的方法来计算色度校正值β。在图4中，将彼此相关的色阶校正值α和色度校正值β表示为一个点。
如上所述，当校正值存储单元27存储多个色阶校正值α和多个色度校正值β时，图像处理设备200可以包括以下构成单元。
图像处理设备200还可以包括相关性分析单元28，其分析在校正值存储单元27中存储的色阶校正值α和色度校正值β的多个集合之间的相关性。图像处理设备200还可以包括相关性存储单元29，其存储该相关性。
在该情况下，图像输出单元24可以从相关性存储单元29获取相关性，并可以将该相关性应用于色阶校正值获取单元22获取的色阶校正值α，以获取色度校正值β。“与色阶校正值α相关的色度校正值β”可以包括如本实施例一样、通过对色阶校正值获取单元22获取的色阶校正值α应用相关性方程来获得的色度校正值β。
可以将相关性存储单元29体现为存储单元26的存储区域。
下面将描述相关性分析单元28所执行的分析过程。图5是示出了图4所示的图以及对该图进行插值的近似曲线的图。通过指数近似来获得该近似曲线。表达式4是表示该近似曲线的相关性方程。
表达式4
Uout ( x , y ) = ( Yout ( x , y ) Yin ( x , y ) ) q Uin ( x , y )
Vout ( x , y ) = ( Yout ( x , y ) Yin ( x , y ) ) q Vin ( x , y )
在表达式4中，用户可以在范围0＜q＜1中任意确定q。可以由操作输入单元15接收的输入操作来确定q的值。在图5所示的近似曲线中，设置q＝0.68。
当设置q＝0时，表达式4变为等于表达式1。当设置q＝1时，图像处理设备100不对输入图像Pin进行校正。
上面以描述了相关性分析单元28所执行的分析过程的概念。相关性分析单元28不需要实际准备图4或5所示的图。相关性分析单元28仅必须通过使用在存储单元26中存储的α和β的指数近似，来计算表示相关性的相关性方程(表达式4)。
数据处理单元20中可以包括色度分析单元23、图像输出单元24、和相关性分析单元28。色度分析单元23可以包括相关性分析单元28。
图6是示出了根据本实施例的图像处理方法的预处理的流程图。此处，预处理意味着以下过程：接收学习图像作为分析图像Pa，且在存储单元26中预先存储彼此对应的色阶校正值α和色度校正值β。
在根据本实施例的图像处理方法中，在色度分析步骤(步骤S201)中，接收学习图像(不同于在图像输入步骤中接收的输入图像Pin的图像)作为分析图像Pa。在色度分析步骤(步骤S201)中对分析图像Pa的处理与在色度分析步骤(步骤S103)中的一样，且可以使用在第一实施例中所述的方法来获取色度校正值β。
根据本实施例的图像处理方法还可以包括校正值存储步骤(S202)，该步骤存储在色度分析步骤(S201)中校正分析图像Pa所使用的一个或多个色阶校正值α以及与色阶校正值α相关的色度校正值β。
根据本实施例的图像处理方法还可以包括相关性分析步骤(步骤S203)，该步骤分析在存储单元26(校正值存储单元27)中存储的色阶校正值α和色度校正值β的多个集合之间的相关性，该方法还可以包括相关性存储步骤(步骤S204)，该步骤在存储单元26(相关性存储单元29)中存储相关性。
图7是示出了根据本实施例的图像处理方法的后处理的流程图。此处，后处理意味着以下过程：使用在存储单元26中预先存储的色阶校正值α和色度校正值β或其相关性来校正输入图像Pin，并输出输出图像Pout。
根据本实施例的图像处理方法还可以包括图像输入步骤(步骤S301)。此处，图像输入步骤(步骤S301)是与第一实施例中的图像输入步骤(步骤S101)相同的步骤。
在根据本实施例的图像处理方法中，在色阶校正值获取步骤(步骤S302)中，在存储单元26(校正值存储单元27)中存储一个色阶校正值α。在图像输出步骤(步骤S305)中，可以从存储单元26(校正值存储单元27)获取与在色阶校正值获取步骤(步骤S302)中获取的色阶校正值α相关的色度校正值β。
在根据本实施例的图像处理方法的图像输出步骤(步骤S305)中，可以从存储单元26(相关性值存储单元29)获取相关性，且可以将该相关性应用于在色阶校正值获取步骤(步骤S302)中获取的色阶校正值α，以获取色度校正值β。
在根据本实施例的图像处理方法中，可以从在存储单元26中存储的数据获取或计算出色阶校正值α和色度校正值β，而不需要执行色度分析。相应地，当不执行色度分析时(步骤S303中的否)，执行图像输出步骤(步骤S305)，而不是执行色度分析步骤(步骤S304)。
当按照用户的请求等来执行色度分析时(步骤S303中的是)，可以执行色度分析步骤(步骤S304)。在该情况下，色度分析步骤(步骤S304)和图像输出步骤(步骤S305)是分别与第一实施例中所述的色度分析步骤(步骤S103)和图像输出步骤(步骤S104)相同的步骤。
下面将描述根据本实施例的图像处理设备200的优点。根据本实施例的图像处理设备200可以接收学习图像作为分析图像Pa，并在存储单元26中预先存储彼此对应的获取的色阶校正值α和从学习图像获取的色度校正值β。由于图像输出单元24使用在存储单元26中存储的色阶校正值α和色度校正值，可以减小在接收到输入图像Pin之后直到输出输出图像Pout时的处理负载。
根据本实施例的图像处理设备可以分析在存储单元26中存储的色阶校正值α和色度校正值β的多个集合之间的相关性，并对获取的色阶校正值α应用该相关性(相关性方程)，以获取色度校正值β。相应地，可以使用未存储在存储单元26中的色阶校正值α来执行色阶校正操作。
如图4或5所示，β/α随着α的值的增加而减小，且β/α随着α的值的减小而增加。相应地，优选地通过指数近似来获得表示α和β之间的相关性的相关性方程，指数近似的近似曲线是曲线。
在类似于表达式1或表达式2的表示直线的相关性方程中，当α的值小或大的时候，其误差增加。图8是示出了由表达式2表示的直线与图4重叠的图。可以从图8中看到当α的值小或大时，误差增加。
即，相比于表达式1或表达式2，表达式4可以更恰当地用作表示α和β之间的相关性的表达式。相应地，根据本实施例的图像处理设备200可以比使用近似方程(表达式4)的专利文档3或专利文档4所述的技术更恰当地执行色度校正操作。
尽管已结合了附图来描述了本发明的实施例，实施例仅是本发明的示例，且可以使用除了上述配置之外的各种配置。
例如，从图像输入单元11发送的输入图像Pin仅必须由亮度分量和色度分量来表达。相应地，尽管在上述实施例中已描述了从图像输入单元11发送的输入图像Pin是YUV图像，在修改的示例中，输入图像可以是YCrCb图像。
尽管在上述实施例中已描述了色度分析单元13获取色度校正值β的值，以最小化色度差异度的总和∑(Sb(x，y)-Sa(x，y))2，但是本发明不受限于该方法。在修改的示例中，可以确定色度校正值β的值，以最小化色度偏差的均方根∑(Sb(x，y)-Sa(x，y))2/N。此处，N表示已校正图像Pb的像素数目。在以这种方式确定色度校正值β时，不必保持色度分析单元13要校正的像素数目为恒定，即使在改变色度校正值β的确定值时。
在本发明的上述实施例中，使用表达式3的定义，图像输出单元14(或图像输出单元24)将通过色阶校正值α乘以输入图像Pin的亮度分量获得的值设置为输出图像Pout的亮度分量，并将通过色度校正值β乘以输入图像Pin的色度分量获得的值设置为输出图像Pout的色度分量。然而，本发明不受限于该配置。
例如，图像输出单元14(或图像输出单元24)可以将通过色阶校正值α加上输入图像Pin的亮度分量获得的值设置为输出图像Pout的亮度分量。图像输出单元14(或图像输出单元24)可以将通过色度校正值β加上输入图像Pin的色度分量获得的值设置为输出图像Pout的色度分量。可以由表达式5来表达这一点。
表达式5
Uout(x，y)＝(Yout(x，y)-Yin(x，y))qUin(x，y)
Vout(x，y)＝(Yout(x，y)-Yin(x，y))qVin(x，y)
在表达式5中，用户可以在范围0＜q’＜1中任意确定q’。可以由操作输入单元15(或操作输入单元25)接收的输入操作来确定q’的值。
在本发明的修改的示例中，校正值存储单元27和相关性存储单元29中的至少一个可以体现为不同于存储单元26的存储器设备。
图像处理设备100(或图像处理设备200)可以使用反向校正技术，以改进可见性。下面将详细描述其细节。
图像处理设备100可以计算表示图像输入单元11接收的输入图像Pin中包括的像素位置(x，y)处每一个像素的外围区域的亮度的外围亮度值Yave(x，y)。下面描述与该计算相关联的表达式6、7和8。
表达式6
Yave(x，y)＝Yin(s，t)*H(x，y，s，t)
表达式7
H ( x , y , s , t ) = Kexp ( - ( s - x ) 2 2 σ 2 - ( t - y ) 2 2 σ 2 )
表达式8
Σ s , t H ( x , y , s , t ) = 1
此处，运算符*表示卷积运算。H(x，y，s，t)表示以像素位置(x，y)为中心的且满足表达式7和8的各向同性的二维正态分布。
在表达式6中表达的外围亮度值Yave(x，y)是像素位置(x，y)的外围区域的亮度分量的加权加法，且意味着随着外围亮度值Yave(x，y)变得越大，则像素位置(x，y)被包括在越亮的区域中。
作为计算外围亮度值Yave(x，y)的方法，可以使用以下方法：使用表达式6以特定间隔离散地计算外围亮度值，并通过线性插值或双三次插值来计算其间的像素位置的外围亮度值。
图像输出单元14对输入图像Pin的亮度分量Yin(x，y)和Yave(x，y)执行色阶校正过程，并计算输出图像Pout的亮度分量Yout(x，y)。由表达式9来表达计算Yout(x，y)的方法的示例。此处，Ymax表示Yout(x，y)的最大值。L(x，y)是基于像素位置(x，y)的外围亮度值Yave(x，y)计算的值，并被设置为随着Yave(x，y)增加而增加到接近1.0，且随着Yave(x，y)减小而减小到接近预定值minL(其中0＜minL＜1)。由表达式10来表达计算L(x，y)的方法的示例。此处，maxAve和minAve是预定值，且满足Ymax＞maxAv＞minAv＞0。
表达式9
Yout ( x , y ) = Y max ( 1 - ( Y max - Yin ( x , y ) Y max ) 1 / L ( x , y ) )
表达式10
L ( x , y ) = 1.0 Yave ( x , y ) > max Ave ( 1 - min L ) Yave ( x , y ) max Ave - min Ave + min L &CenterDot; max Ave - min Ave max Ave - min Ave max Ave &GreaterEqual; Yave ( x , y ) &GreaterEqual; min Ave min L Yave ( x , y ) < min Ave
下面将描述使用表达式9和10的背光校正操作。当Yave(x，y)足够大时(Yave(x，y)＞maxAve)，即，当像素位置(x，y)被包括在充分亮的区域中时，获得L(x，y)＝1.0，且从而获得Yout(x，y)＝Yin(x，y)。当Yave(x，y)减小时，即当包括具有像素位置(x，y)的像素的区域变得较暗时，L(x，y)减小。随着L(x，y)减小，Yout(x，y)的值相对于Yin(x，y)的特别小的值而增加，且执行更强的色阶校正操作。
自然地，只要细节不彼此矛盾，可以将上述实施例和上述修改的示例相结合。尽管已经特定地描述了上述实施例和上述修改的示例中的构成单元的功能，但是可以在不脱离本发明的范围的情况下以各种形式修改这些功能。
本申请要求基于日本专利申请，编号2008-334911(于2008年12月26日提交)的优先权，其以全文引用的方式并入本文中。

Claims (17)

1.一种图像处理设备，包括：
图像输入单元，接收输入图像；
色阶校正值获取单元，获取表示所述输入图像的亮度分量和输出图像的亮度分量的比率的色阶校正值；
色度分析单元，计算与所述色阶校正值对应的色度校正值，其中，在跟所述输入图像相同或不同的分析图像与通过基于一个或多个色阶校正值来校正所述分析图像的亮度分量而获得的已校正图像之间的色度差异度的总和是最小的；以及
图像输出单元，输出基于所述色阶校正值获取单元获取的所述色阶校正值以及与所述色阶校正值相关的所述色度校正值而校正由所述图像输入单元接收的所述输入图像所获得的图像，作为所述输出图像。
2.根据权利要求1所述的图像处理设备，其中，所述色度分析单元接收不同于由所述图像输入单元接收的所述输入图像的图像，作为所述分析图像，以及
其中，所述图像处理设备还包括：校正值存储单元，存储在校正所述分析图像中使用的一个或多个色阶校正值以及与所述色阶校正值相关的所述色度校正值。
3.根据权利要求2所述的图像处理设备，其中，所述色阶校正值获取单元获取在所述校正值存储单元中存储的一个所述色阶校正值，以及
其中，所述图像输出单元获取与由所述色阶校正值获取单元从所述校正值存储单元获取的所述色阶校正值相关的所述色度校正值。
4.根据权利要求3所述的图像处理设备，还包括：
相关性分析单元，分析在所述校正值存储单元中存储的所述色阶校正值和所述色度校正值的多个集合之间的相关性；以及
相关性存储单元，存储所述相关性，
其中，所述图像输出单元从所述相关性存储单元获取所述相关性，并将所述相关性应用于由所述色阶校正值获取单元获取的所述色阶校正值，以计算所述色度校正值。
5.根据权利要求4所述的图像处理设备，其中，所述相关性分析单元通过指数近似来计算表达所述相关性的相关性方程。
6.根据权利要求1至5中任一项所述的图像处理设备，其中，所述色度分析单元接收由所述图像输入单元接收的所述输入图像，作为所述分析图像。
7.根据权利要求1至6中任一项所述的图像处理设备，其中，所述图像输出单元将通过所述色阶校正值乘以所述输入图像的亮度分量所获得的值设置为所述输出图像的亮度分量，以及将通过所述色度校正值乘以所述输入图像的色度分量所获得的值设置为所述输出图像的色度分量。
8.根据权利要求1至6中任一项所述的图像处理设备，其中，所述图像输出单元将通过所述色阶校正值加上所述输入图像的亮度分量所获得的值设置为所述输出图像的亮度分量，以及将通过所述色度校正值加上所述输入图像的色度分量所获得的值设置为所述输出图像的色度分量。
9.一种图像处理方法，包括：
接收输入图像；
获取表示所述输入图像的亮度分量和输出图像的亮度分量的比率的色阶校正值；
计算与所述色阶校正值对应的色度校正值，其中，在跟所述输入图像相同或不同的分析图像与通过基于一个或多个色阶校正值来校正所述分析图像的亮度分量而获得的已校正图像之间的色度差异度的总和是最小的；以及
输出基于在获取所述色阶校正值中获取的所述色阶校正值以及与所述色阶校正值相关的所述色度校正值而校正在接收所述输入图像中接收的所述输入图像所获得的图像，作为所述输出图像。
10.根据权利要求9所述的图像处理方法，其中，计算所述色度校正值包括：接收不同于在接收所述输入图像中接收的所述输入图像的图像，作为所述分析图像，以及
其中，所述图像处理方法还包括：在存储单元中存储在校正所述分析图像中使用的一个或多个色阶校正值以及与所述色阶校正值相关的所述色度校正值。
11.根据权利要求10所述的图像处理方法，其中，获取所述色阶校正值包括：获取在所述存储单元中存储的一个所述色阶校正值，以及
其中，接收所述输入图像包括：获取与在从所述存储单元获取所述色阶校正值中获取的所述色阶校正值相关的所述色度校正值。
12.根据权利要求11所述的图像处理方法，还包括：
分析在所述校正值存储单元中存储的所述色阶校正值和所述色度校正值的多个集合之间的相关性；以及
在所述存储单元中存储所述相关性，
其中，输出所述输出图像包括：从所述存储单元获取所述相关性，并将所述相关性应用于在获取所述色阶校正值中获取的所述色阶校正值，以计算所述色度校正值。
13.根据权利要求12所述的图像处理方法，其中，分析所述相关性包括：通过指数近似来计算表达所述相关性的相关性方程。
14.根据权利要求9至13中任一项所述的图像处理方法，其中，计算所述色度校正值包括：接收在接收所述输入图像中接收的所述输入图像，作为所述分析图像。
15.根据权利要求9至14中任一项所述的图像处理方法，其中，输出所述输出图像包括：
将通过所述色阶校正值乘以所述输入图像的亮度分量所获得的值设置为所述输出图像的亮度分量，以及
将通过所述色度校正值乘以所述输入图像的色度分量所获得的值设置为所述输出图像的色度分量。
16.根据权利要求9至14中任一项所述的图像处理方法，其中，输出所述输出图像包括：
将通过所述色阶校正值加上所述输入图像的亮度分量所获得的值设置为所述输出图像的亮度分量，以及
将通过所述色度校正值加上所述输入图像的色度分量所获得的值设置为所述输出图像的色度分量。
17.一种计算机可读存储介质，具有存储于其上的程序，所述程序允许计算机执行：
图像输入过程，接收输入图像；
色阶校正值获取过程，获取表示所述输入图像的亮度分量和输出图像的亮度分量的比率的色阶校正值；
色度分析过程，计算与所述色阶校正值对应的色度校正值，其中，在跟所述输入图像相同或不同的分析图像与通过基于一个或多个色阶校正值来校正所述分析图像的亮度分量而获得的已校正图像之间的色度差异度的总和是最小的；以及
图像输出过程，输出基于在所述色阶校正值获取过程中获取的所述色阶校正值以及与所述色阶校正值相关的所述色度校正值而校正在所述图像输入过程中接收的所述输入图像所获得的图像，作为所述输出图像。
CN200980151950.1A 2008-12-26 2009-12-17 图像处理设备、图像处理方法以及存储介质 Expired - Fee Related CN102265621B (zh)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
JP2008334911 2008-12-26
JP2008-334911 2008-12-26
PCT/JP2009/006951 WO2010073553A1 (ja) 2008-12-26 2009-12-17 画像処理装置、画像処理方法および記憶媒体

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN102265621A true CN102265621A (zh) 2011-11-30
CN102265621B CN102265621B (zh) 2014-07-30

Family

ID=42287206

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN200980151950.1A Expired - Fee Related CN102265621B (zh) 2008-12-26 2009-12-17 图像处理设备、图像处理方法以及存储介质

Country Status (6)

Country Link
US (1) US8891865B2 (zh)
EP (1) EP2384006B1 (zh)
JP (1) JP5212481B2 (zh)
KR (1) KR101279773B1 (zh)
CN (1) CN102265621B (zh)
WO (1) WO2010073553A1 (zh)

Families Citing this family (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7657833B2 (en) 2000-09-15 2010-02-02 Hartford Fire Insurance Company Real-time single entry multiple carrier interface (SEMCI)

Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03201697A (ja) * 1989-12-27 1991-09-03 Matsushita Electric Ind Co Ltd 映像信号補正方法及び映像信号補正装置
JP2748678B2 (ja) * 1990-10-09 1998-05-13 松下電器産業株式会社 階調補正方法および階調補正装置
JPH11252584A (ja) * 1998-02-26 1999-09-17 Victor Co Of Japan Ltd テレビ受像機の信号処理回路
EP1195983A2 (en) * 2000-10-06 2002-04-10 Seiko Epson Corporation Image processing apparatus, image processing method, program, and recording medium
JP2002204373A (ja) * 2000-10-23 2002-07-19 Sony Corp 画像処理装置および方法、並びに記録媒体
CN1510929A (zh) * 2002-12-20 2004-07-07 ���ǵ�����ʽ���� 彩色信号校正装置和方法及使用它们的图像处理系统
US20050012963A1 (en) * 2003-07-16 2005-01-20 Maiko Yamads Image processing apparatus, image processing method, and computer product
CN1642220A (zh) * 2004-01-16 2005-07-20 精工爱普生株式会社 图像处理装置、方法、程序及图像显示装置
CN101009851A (zh) * 2007-01-19 2007-08-01 北京中星微电子有限公司 一种图像处理方法及其装置
JP2007259242A (ja) * 2006-03-24 2007-10-04 Seiko Epson Corp 映像信号処理
CN101102515A (zh) * 2006-07-03 2008-01-09 三星电子株式会社 校正图像边缘的设备和方法
CN101331515A (zh) * 2005-12-21 2008-12-24 日本电气株式会社 色调校正方法、色调校正装置、色调校正程序以及图像设备

Family Cites Families (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
DE3629403C2 (de) * 1986-08-29 1994-09-29 Agfa Gevaert Ag Verfahren zur Korrektur der Farbsättigung bei der elektronischen Bildverarbeitung
US5489998A (en) * 1991-03-04 1996-02-06 Canon Kabushiki Kaisha Color image processing apparatus having transmitter and receiver which perform color correction in accordance with a common standard color image and method for same
JP3208814B2 (ja) * 1992-01-09 2001-09-17 松下電器産業株式会社 映像信号補正装置
JP3626966B2 (ja) * 1996-03-28 2005-03-09 コニカミノルタビジネステクノロジーズ株式会社 画像処理装置
JPH10145582A (ja) * 1996-11-05 1998-05-29 Canon Inc 画像処理方法及び装置
JP2003162715A (ja) * 2001-11-22 2003-06-06 Sharp Corp 画像処理装置、画像処理方法および画像処理プログラムを記録した記録媒体、並びに画像入力装置および画像出力装置
US7298892B2 (en) * 2003-04-09 2007-11-20 Eastman Kodak Company Producing a balanced digital color image having minimal color errors
JP2004336656A (ja) * 2003-05-12 2004-11-25 Konica Minolta Photo Imaging Inc 輝度及び彩度調整方法、輝度及び彩度調整装置並びに画像出力装置
JP4262151B2 (ja) * 2004-06-30 2009-05-13 キヤノン株式会社 画像処理方法および画像処理装置およびコンピュータプログラムおよび記憶媒体
JP3866254B2 (ja) 2004-07-14 2007-01-10 三菱電機株式会社 Ｄｓｒｃ車載器
EP1788795A4 (en) 2004-09-01 2010-08-04 Nec Corp IMAGE CORRECTION DEVICE AND IMAGE CORRECTION
JP2006318255A (ja) 2005-05-13 2006-11-24 Konica Minolta Photo Imaging Inc 画像処理方法、画像処理装置及び画像処理プログラム
JP2007142500A (ja) 2005-11-14 2007-06-07 Pioneer Electronic Corp 表示装置、信号処理回路、プログラム及び表示方法
US7865031B2 (en) * 2006-04-18 2011-01-04 Tandent Vision Science, Inc. Method and system for automatic correction of chromatic aberration
TW200847799A (en) * 2007-05-18 2008-12-01 Mstar Semiconductor Inc Image adjustment device and method thereof
KR101274050B1 (ko) * 2007-06-25 2013-06-12 엘지디스플레이 주식회사 선호색 보정 방법 및 장치와, 그를 이용한 액정 표시 장치
TWI356631B (en) * 2008-04-02 2012-01-11 Primax Electronics Ltd Illumination-compensating method for image data an

Patent Citations (12)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JPH03201697A (ja) * 1989-12-27 1991-09-03 Matsushita Electric Ind Co Ltd 映像信号補正方法及び映像信号補正装置
JP2748678B2 (ja) * 1990-10-09 1998-05-13 松下電器産業株式会社 階調補正方法および階調補正装置
JPH11252584A (ja) * 1998-02-26 1999-09-17 Victor Co Of Japan Ltd テレビ受像機の信号処理回路
EP1195983A2 (en) * 2000-10-06 2002-04-10 Seiko Epson Corporation Image processing apparatus, image processing method, program, and recording medium
JP2002204373A (ja) * 2000-10-23 2002-07-19 Sony Corp 画像処理装置および方法、並びに記録媒体
CN1510929A (zh) * 2002-12-20 2004-07-07 ���ǵ�����ʽ���� 彩色信号校正装置和方法及使用它们的图像处理系统
US20050012963A1 (en) * 2003-07-16 2005-01-20 Maiko Yamads Image processing apparatus, image processing method, and computer product
CN1642220A (zh) * 2004-01-16 2005-07-20 精工爱普生株式会社 图像处理装置、方法、程序及图像显示装置
CN101331515A (zh) * 2005-12-21 2008-12-24 日本电气株式会社 色调校正方法、色调校正装置、色调校正程序以及图像设备
JP2007259242A (ja) * 2006-03-24 2007-10-04 Seiko Epson Corp 映像信号処理
CN101102515A (zh) * 2006-07-03 2008-01-09 三星电子株式会社 校正图像边缘的设备和方法
CN101009851A (zh) * 2007-01-19 2007-08-01 北京中星微电子有限公司 一种图像处理方法及其装置

Also Published As

Publication number Publication date
US8891865B2 (en) 2014-11-18
EP2384006A1 (en) 2011-11-02
JPWO2010073553A1 (ja) 2012-06-07
WO2010073553A1 (ja) 2010-07-01
EP2384006A4 (en) 2015-12-16
EP2384006B1 (en) 2017-06-28
KR20110099273A (ko) 2011-09-07
CN102265621B (zh) 2014-07-30
US20110293178A1 (en) 2011-12-01
KR101279773B1 (ko) 2013-07-04
JP5212481B2 (ja) 2013-06-19

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10937135B2 (en) Saturation processing specification for dynamic range mappings
US8134611B2 (en) Image processor, image processing method and recording medium
CN101010937A (zh) 图像修正处理系统以及图像修正处理方法
US20070025635A1 (en) Picture signal processor and picture signal processing method
US20060262991A1 (en) Noise reduction method
EP1805982B1 (en) Apparatus, system, and method for optimizing gamma curves for digital image devices
CN101321298B (zh) 色域分量分析装置、分析色域分量的方法
KR101080846B1 (ko) 보정 행렬의 추정에 의한 영상의 색상 손상 보정장치 및 방법
US20110234622A1 (en) Color correction device and color correction method
US20070046828A1 (en) Video signal processing apparatus and video signal processing method
US8189113B2 (en) Image processing apparatus, video reception apparatus, and image processing method
US6686971B2 (en) Device and method for decoding television video signal
CN102265621B (zh) 图像处理设备、图像处理方法以及存储介质
US7796196B2 (en) Picture signal processor and picture signal processing method
US7839456B2 (en) Video signal processing apparatus and video signal processing method
US20060146193A1 (en) Method and system for variable color saturation
US20080008382A1 (en) Automatic contrast correction device and automatic contrast correction method
JP2001078235A (ja) 画像評価方法および画像評価装置
US20090213271A1 (en) Video Signal Processing Device and Video Signal Processing Method
EP3716619A1 (en) Gamut estimation
Mornet et al. Toward a quantitative visual noise evaluation of sensors and image processing pipes
CN101924949B (zh) 影像处理方法与影像处理系统
KR20070070582A (ko) 특정 색상 강조 기능을 구비한 방송 수신 장치 및 그 방법
JP2006325154A (ja) 信号補正装置、該信号補正装置を有する受信装置、及び信号補正プログラム

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
C14 Grant of patent or utility model
GR01 Patent grant
CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee

Granted publication date: 20140730

Termination date: 20201217

CF01 Termination of patent right due to non-payment of annual fee