CN103312937B - 消除图像色彩偏差的方法与装置 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种消除图像色彩偏差的方法与装置，其包括依据一像素于一图像的位置计算出该像素的一位置权重，计算出该像素的边缘响应，再将此图像像素的一色彩信息转换成一色相信息。利用该像素的边缘响应计算出色相范围。最后利用位置权重、边缘响应及/或色相范围修正图像像素的色彩信息。
Description
技术领域
本发明是有关于一种电子装置，且特别是有关于一种图像色彩偏差消除的方法与装置。
背景技术
因为科技的发展，图像撷取装置的光学元件的体积越来越小。图像撷取装置的图像色彩偏差为光线经光学镜片不同像高位置所产生的色彩偏差现象。传统技术使用多个镜片的组合来达到消除色彩偏差现象的目的，然而此传统技术需更改镜片组的光学设计且增加镜片组的成本。
发明内容
本发明提供一种消除图像色彩偏差的方法与装置，可以有效消除/改善图像色彩偏差。
本发明实施例提供一种消除图像色彩偏差的方法，其包括依据一像素于一图像的位置，计算该像素的一位置权重；以及利用该位置权重修正该像素的原色彩信息。
本发明又提供一种用以消除图像色彩偏差的装置，其包括一位置权重计算单元以及一色彩修正单元。位置权重计算单元接收像素的数据，并依据该像素于一图像的位置计算出该像素的位置权重。色彩修正单元耦接至该位置权重计算单元。色彩修正单元利用该位置权重修正该像素的原色彩信息。
基于上述，本发明实施例的位置权重计算单元依据像素于图像的位置计算出该像素的位置权重。色彩修正单元利用该位置权重修正该像素的原色彩信息。因此，本发明实施例不需更改镜片组的光学设计即可以有效消除/改善图像色彩偏差。
为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。
附图说明
图1是依照本发明一实施例说明一种消除图像色彩偏差装置的方块示意图。
图2是依照本发明一实施例说明一种消除图像色彩偏差的方法的流程示意图。
图3是依照本发明其中一个实施例说明像素于一图像的位置示意图。
图4是依照本发明另一实施例说明一种消除图像色彩偏差的装置400的方块示意图。
图5是依照本发明实施例说明该图像的亮度信息Y与边缘响应(IP或IN)的关系示意图。
图6是依照本发明另一实施例说明一种消除图像色彩偏差的方法的流程示意图。
图7是依照本发明实施例说明像素的边缘响应与边缘响应权重二者的转换曲线示意图。
图8是依照本发明又一实施例说明一种消除图像色彩偏差的装置的方块示意图。
图9是依照本发明又一实施例说明一种消除图像色彩偏差的方法的流程示意图。
图10是依照本发明实施例说明色相域示意图。
[主要元件标号说明]
100、400、800：消除图像色彩偏差的装置
110：位置权重计算单元120：边缘响应单元
130：色彩转换单元140：色相计算单元
150：色彩修正单元300：光透镜的可成像范围
310：图像501：位置区间
S210～S223、S610～S640、S910～S950：步骤
具体实施方式
于以下的实施例中，考虑到造成光学色彩偏差的三个特性，以进行光学修正。特性一是色彩偏差的程度与像素位置至偏离图像光学中心的距离大致成正比。特性二是色彩偏差多发生于相邻像素反差剧烈处，例如图像细节边缘(edge)。特性三是色彩偏差在图像细节边缘的正缘(positive)跟负缘(negative)处会有不同的色彩表现。下述实施例将根据此三种特性当中的一至多者进行消除色彩偏差，进而可正确估测及不损害图像的质量。举例而言，于一实施例中，是单独考虑到特性一来进行光学修正。于另一些实施例中，是同时考虑到特性一至性三以进行修正。值得注意的是，于不同的实施例中，可考虑到特性一至特性三当中的不同组合来消除色彩偏差，而不限于以下所举的实施例的说明。
图1是依照本发明一实施例说明一种消除图像色彩偏差的装置100的方块示意图。如图1所示，消除图像色彩偏差的装置100包括一位置权重计算单元110与色彩修正单元150。色彩修正单元150耦接至位置权重计算单元110。
消除图像色彩偏差的装置100可以应用于任何图像拍摄/撷取/处理系统中。例如，消除图像色彩偏差的装置100可以应用于数字相机、摄影机等。经由镜片组与图像感测器对图像进行取样，可以获得该图像的数据。该图像的数据可以利用图像处理电路及/或传输电路而提供给消除图像色彩偏差的装置100。在本实施例中，消除图像色彩偏差的装置100所接收的该图像的数据包含亮度Y、彩度信息Cb与彩度信息Cr。然而，该图像的数据不限于此。例如，在另一实施例中，该图像的数据可以包含红色数据R、绿色数据G与蓝色数据B。又例如，在其它实施例中，该图像的数据可以包含饱和度(Saturation)与色相(Hue)。
图2是依照本发明一实施例说明一种消除图像色彩偏差的方法的流程示意图。请参照图1与图2，位置权重计算单元110接收一像素的数据，依据该像素于一图像的位置计算该像素的位置权重WR(步骤S210)。色彩修正单元150利用该位置权重WR修正该像素的原色彩信息(步骤S220)。于图1中，该像素的原色彩信息包含彩度信息Cb与彩度信息Cr。色彩修正单元150进行步骤S220后输出新色彩信息，此新色彩信息包含新彩度信息Cb’与新彩度信息Cr’。
图3是依照本发明其中一个实施例说明像素于一图像的位置示意图。请参照图3，圆圈300表示光透镜的可成像范围，而X0、Y0是图像中心的坐标位置。虚线框310表示可取样图像帧的最大范围，而Xmax、Ymax是图像像高(imageheight)最高处的坐标位置。换言之，若虚线框310表示该图像，则Xmax为该图像的X轴坐标最大值，而Ymax为该图像的Y轴坐标最大值。图像310中像素的坐标为Xi、Yi。于本实施例中图2所示步骤S210包括：使用方程式1计算位置权重WR。
WR＝[(Xi-X0)2+(Yi-Y0)2]/[(Xmax-X0)2+(Ymax-Y0)2]方程式1
这表示位置权重WR就是像素的位置(Xi，Yi)与中心(X0，Y0)的距离和图像的像高(Xmax，Ymax)与中心(X0，Y0)的距离二者的比例。位置权重计算单元110可以使用方程式1进行步骤S210，以计算出位置权重WR，并将位置权重WR传送至色彩修正单元150。
色彩偏差的现象主要是由图像撷取装置镜头的镜片组造成。色彩偏差的现象通常发生于像高(imageheight)位置较高且远离镜片中心(X0，Y0)的四周范围，例如图3所示圆圈300的边缘附近。因此，在本实施例中，位置权重WR会随像素位置(Xi，Yi)与图像中心(X0，Y0)间的距离成正比。意即，若像素位置(Xi，Yi)在像高为零的中心位置(X0，Y0)，则位置权重WR会是最小值；若像素位置(Xi，Yi)在像高最大的周边位置，例如在(Xmax，Ymax)处，则位置权重WR会是最大值。值得注意的是，其它可依据像素位置(Xi，Yi)与图像中心(X0，Y0)间的距离来调整位置权重WR亦可采用，而不限于上式。且较佳地，随像素位置(Xi，Yi)与图像中心(X0，Y0)间的距离递增，位置权重WR安排为递增。
色彩修正单元150可以依据位置权重WR修正该像素的原色彩信息，即彩度信息Cb与彩度信息Cr。例如，不论位置权重WR为何，步骤S220皆使用方程式2与方程式3计算新彩度信息Cb’与新彩度信息Cr’。
Cb’＝Cb×WR×WNORMAL方程式2
Cr’＝Cr×WR×WNORMAL方程式3
其中，WNORMAL为一正规化参数，其可以是任何实数。应用本实施例者可以视其实际产品的设计需求来决定正规化参数WNORMAL的大小。在另一实施例中，例如，不论位置权重WR为何，步骤S220皆使用方程式4与方程式5计算新彩度信息Cb’与新彩度信息Cr’。
Cb’＝Cb×WNORMAL÷WR方程式4
Cr’＝Cr×WNORMAL÷WR方程式5
本实施例的实现方式不限于上述。例如，色彩修正单元150可以检查像素位置(Xi，Yi)与中心位置(X0，Y0)之间的距离。若像素位置(Xi，Yi)与中心位置(X0，Y0)之间的距离大于某一预设距离，则色彩修正单元150才使用方程式2与方程式3(或使用方程式4与方程式5)计算新彩度信息Cb’与新彩度信息Cr’。若像素位置(Xi，Yi)与中心位置(X0，Y0)之间的距离小于所述某一预设距离，则色彩修正单元150不修正该像素的原色彩信息，即Cb’＝Cb且Cr’＝Cr。
在本实施例中，图2中步骤S220包含子步骤S221～S223。色彩修正单元150内定义了一个位置权重阈值WRT。当完成步骤S210后，色彩修正单元150进行步骤S221以比较位置权重WR与位置权重阈值WRT，继而可依据比较结果来决定是否修正该像素的原色彩信息。较佳地，如图2所示，若位置权重WR小于位置权重阈值WRT，则色彩修正单元150不修正该像素的原色彩信息(步骤S222)，即Cb’＝Cb且Cr’＝Cr。若色彩修正单元150判断位置权重WR大于位置权重阈值WRT，则色彩修正单元150使用上述方程式2与方程式3(或使用方程式4与方程式5)计算新彩度信息Cb’与新彩度信息Cr’，以修正该像素的原色彩信息。
因此，本实施例的位置权重计算单元110依据像素于图像的位置计算出该像素的位置权重WR。色彩修正单元150可以利用位置权重WR修正该像素的原色彩信息(Cb与Cr)。因此，本实施例不需更改镜片组的光学设计即可以有效消除/改善图像色彩偏差。
图4是依照本发明另一实施例说明一种消除图像色彩偏差的装置400的方块示意图。图4所示装置400可以参照图1、图2与图3中关于图像色彩偏差的装置100的相关说明。不同于图1所示装置100之处，在于图4所示装置400还包括边缘响应单元120。如前曾述，光学所造成色彩偏差主要有三个特性。特性一是色彩偏差的程度与像素位置(Xi，Yi)至偏离图像光学中心(X0，Y0)的距离成正比。特性二是色彩偏差多发生于相邻像素反差剧烈处，例如图像细节边缘。特性三是色彩偏差在图像细节边缘的正缘跟负缘处会有不同的色彩表现。本实施例将根据此三种特性进行消除色彩偏差。本实施例可正确估测及不损害图像的质量。
边缘响应单元120耦接至色彩修正单元150。边缘响应单元120接收该像素的数据，依据该图像的亮度信息Y计算该像素的边缘响应。于本实施例中，边缘响应可能是正细节强度响应IP或负细节强度响应IN。边缘响应单元120可以用滤波器，较佳为高通滤波器，譬如是二阶微分滤波器或是拉普拉斯滤波器(Laplacianfilter)，以对该图像的亮度信息Y进行细节强度计算，进而获得该像素的正细节强度响应IP或负细节强度响应IN，然后将正细节强度响应IP或负细节强度响应IN输出至色彩修正单元150。其中，色彩修正单元150还利用该边缘响应(IP或IN)与位置权重WR来修正该像素的原色彩信息。
图5是依照本发明实施例说明该图像的亮度信息Y与边缘响应(IP或IN)的关系示意图。图5上部绘示图像310(参照图3)中不同像素位置的亮度变化，其中纵轴表示亮度信息Y，而横轴表示像素位置。图5下部绘示边缘响应单元120的输出，其中纵轴表示边缘响应，而横轴表示像素位置。在此实施例中，图像310在位置区间501处存在一个图像细节边缘，因此边缘响应单元120的输出在位置区间501两端处汇出现正脉冲与负脉冲。若边缘响应单元120产生的边缘响应强度大于0，则此边缘响应称为正细节强度响应IP。反之，若边缘响应单元120产生的边缘响应强度小于0，则此边缘响应称为负细节强度响应IN。细节强度响应主要是用于检测相邻像素的反差剧烈程度。
图6是依照本发明另一实施例说明一种消除图像色彩偏差的方法的流程示意图。图6所示实施例可以参照图2的相关说明。不同于图2所示实施例之处，在于图6所示实施例还包括步骤S610，且步骤S220还包括子步骤S620、S630与S640。请参照图4与图6，在完成步骤S210(即计算位置权重WR)后，边缘响应单元120接着进行步骤S610，以依据该图像的亮度信息Y计算该像素的边缘响应。该像素的边缘响应可能是正细节强度响应IP或负细节强度响应IN。
色彩修正单元150还利用边缘响应(IP或IN)与位置权重WR来修正该像素的原色彩信息。于本实施例中，色彩修正单元150内定义了一个位置权重阈值WRT、正细节强度响应阈值IPT与负细节强度响应阈值INT。当完成步骤S610后，色彩修正单元150进行步骤S221以比较位置权重WR与位置权重阈值WRT。若位置权重WR小于位置权重阈值WRT，则色彩修正单元150不修正该像素的原色彩信息(步骤S222)，即Cb’＝Cb且Cr’＝Cr。若色彩修正单元150判断位置权重WR大于位置权重阈值WRT，则色彩修正单元150进行步骤S620。
在步骤S620中，色彩修正单元150比较该像素的正细节强度响应IP与正细节强度响应阈值IPT，或比较该像素的负细节强度响应IN与负细节强度响应阈值INT，并依据比较结果来决定是否修正该像素的原色彩信息。较佳地，若该像素的边缘响应为正细节强度响应IP，则色彩修正单元150比较正细节强度响应IP与正细节强度响应阈值IPT。若该像素的边缘响应为负细节强度响应IN，则色彩修正单元150比较该像素的负细节强度响应IN与负细节强度响应阈值INT。若正细节强度响应IP小于正细节强度响应阈值IPT(或负细节强度响应IN的绝对值小于负细节强度响应阈值INT)，则色彩修正单元150不修正该像素的原色彩信息(步骤S222)。若色彩修正单元150判断正细节强度响应IP大于正细节强度响应阈值IPT(或负细节强度响应IN的绝对值大于负细节强度响应阈值INT)，则色彩修正单元150进行步骤S630。
在步骤S630中，色彩修正单元150将该像素的边缘响应转换为边缘响应权重。若该像素的边缘响应为正细节强度响应IP，则色彩修正单元150将正细节强度响应IP转换为正细节强度响应权重WIP。若该像素的边缘响应为负细节强度响应IN，则色彩修正单元150将负细节强度响应IN转换为负细节强度响应权重WIN。边缘响应与边缘响应权重二者的转换关系可以视实际产品的设计需求来决定。色彩修正单元150可以使用方程式、转换曲线、查找表或其它方式将该像素的边缘响应转换为边缘响应权重。
例如，图7是依照本发明实施例说明图像310(参照图3)中该像素的边缘响应与边缘响应权重二者的转换曲线示意图。图7左部绘示正细节强度响应IP与正细节强度响应权重WIP二者的转换曲线，其中纵轴表示正细节强度响应权重WIP的大小，而横轴表示正细节强度响应IP的大小。图7右部绘示负细节强度响应IN与负细节强度响应权重WIN二者的转换曲线，其中纵轴表示负细节强度响应权重WIN的大小，而横轴表示负细节强度响应IN的绝对值大小。依据图7所示转换曲线，色彩修正单元150可将该像素的边缘响应(IP或IN)转换为边缘响应权重(WIP或WIN)。
请转回参考图6。细节强度响应主要是用于检测相邻像素的反差剧烈程度。当像素的位置权重WR越大，且细节强度响应IP及IN的绝对值大超过一细节强度响应阈值IPT及INT时，代表此位置的像素必须进行较大的色彩偏差抑制，因此步骤S630产生代表细节强度响应IP及IN的边缘响应权重WIP及WIN。若位置权重WR大于位置权重阈值WRT，且正细节强度响应IP大于该正细节强度响应阈值IPT(负细节强度响应IN的绝对值大于负细节强度响应阈值INT)，则色彩修正单元150将进行步骤S640以修正该像素的原色彩信息。
若该像素的边缘响应为正细节强度响应IP，则色彩修正单元150于步骤S640中可以使用方程式6与方程式7计算新彩度信息Cb’与新彩度信息Cr’。
Cb’＝Cb×(WR+WIP)×WNORMAL方程式6
Cr’＝Cr×(WR+WIP)×WNORMAL方程式7
其中，WNORMAL为一正规化参数，其可以是任何实数。应用本实施例者可以视其实际产品的设计需求来决定正规化参数WNORMAL的大小。若该像素的边缘响应为负细节强度响应IN，则色彩修正单元150于步骤S640中可以使用方程式8与方程式9计算新彩度信息Cb’与新彩度信息Cr’。
Cb’＝Cb×(WR+WIN)×WNORMAL方程式8
Cr’＝Cr×(WR+WIN)×WNORMAL方程式9
在另一实施例中，例如，若该像素的边缘响应为正细节强度响应IP，则色彩修正单元150于步骤S640中可以使用方程式10与方程式11计算新彩度信息Cb’与新彩度信息Cr’。
Cb’＝Cb×WNORMAL÷(WR+WIP)方程式10
Cr’＝Cr×WNORMAL÷(WR+WIP)方程式11
若该像素的边缘响应为负细节强度响应IN，则色彩修正单元150于步骤S640中可以使用方程式12与方程式13计算新彩度信息Cb’与新彩度信息Cr’。
Cb’＝Cb×WNORMAL÷(WR+WIN)方程式12
Cr’＝Cr×WNORMAL÷(WR+WIN)方程式13
图8是依照本发明又一实施例说明一种消除图像色彩偏差的装置800的方块示意图。图8所示装置800可以参照图1、图2与图3中关于图像色彩偏差的装置100的相关说明，也可以参照图4、图5、图6与图7中关于图像色彩偏差的装置400的相关说明。不同于图4所示装置400之处，在于图8所示装置800还包括色彩转换单元130与色相计算单元140。
请参照图8，边缘响应单元120可以通过一个高通滤波器(像是二阶微分滤波器或拉普拉斯滤波器)接收外部传来所有像素的亮度信息来计算所有像素的正细节强度响应与负细节强度响应，并将正细节强度响应IP与负细节强度响应IN传送至色相计算单元140与色彩偏差单元150。
图9是依照本发明又一实施例说明一种消除图像色彩偏差的方法的流程示意图。图9所示实施例可以参照图2与图6的相关说明。不同于图6所示实施例之处，在于图9所示实施例还包括步骤S910与步骤S920，且步骤S220还包括子步骤S930、S940与S950。请参照图8与图9，在完成步骤S610后，色彩转换单元130接着进行步骤S910，以接收该像素的数据，并将该像素的色彩信息Cb与Cr转换为色相信息H与饱和度信息S。其中，色相信息H表示该像素的色彩角度，而饱和度信息S表示该像素的色彩深浅。色彩转换单元130可以使用方程式14与方程式15计算色相信息H与饱和度信息S。
H＝arctan(Cb/Cr)方程式14
S＝sqrt(Cb2/Cr2)方程式15
其中，arctan()为反正切函数，而sqrt()代表平方根函数。色相计算单元140耦接至色彩转换单元130与色彩修正单元150。色相计算单元140将边缘响应单元120所提供的边缘响应(IP或IN)转换为色相范围(步骤S920)，然后将色相范围与色彩转换单元130所提供的色相信息H传送至色彩修正单元150。于实施例中，色相计算单元140包括有一色相范围查找表，如表1所示。
表1：色相范围查找表
| 边缘响应值 | 色相值 | 色相差 |
| IP | HP | ΔHP |
| IN | HN | ΔHN |
| ... | ... | ... |
其中，HP代表在正细节强度响应IP上的色彩偏差的色相信息，HN代表在负细节强度响应IN上的色彩偏差的色相信息，ΔHP代表在正细节强度响应IP上的色兼容许的差异，ΔHN代表在正细节强度响应IN上的色兼容许的差异。色相计算单元140可以依据边缘响应(IP或IN或其它值)而在色相范围查找表找出对应的色相范围。于本实施例中，所述色相范围是由色相值与色相差定义之，例如色相范围为(色相值+色相差)至(色相值-色相差)。图10是依照本发明实施例说明色相域示意图。若色相值为HP而色相差为ΔHP，则色相范围为(HP+ΔHP)至(HP-ΔHP)之间。若色相值为HN而色相差为ΔHN，则色相范围为(HN+ΔHN)至(HN-ΔHN)之间。完成步骤S920后，色彩修正单元150进行步骤S220以利用边缘响应(例如IP或IN)、色相信息H、色相范围与位置权重WR来修正该像素的原色彩信息(例如Cb、Cr)。
色彩修正单元150定义位置权重阈值WRT、正细节强度响应阈值IPT以及负细节强度响应阈值INT。色彩修正单元150在步骤S221比较位置权重WR与位置权重阈值WRT，以及在步骤S620比较该像素的正细节强度响应IP与正细节强度响应阈值IPT(或比较该像素的负细节强度响应IN与负细节强度响应阈值INT)，以及在步骤S630将该像素的边缘响应转换为边缘响应权重。完成步骤S630后，色彩修正单元150进行步骤S930，以检查该像素的色相信息H是否在色相范围内。
请参照图8、图9与图10。若该像素的边缘响应为正细节强度响应IP，则色彩修正单元150判断像素的色相信息H是否落在正色相范围(HP+ΔHP)至(HP-ΔHP)内。若该像素的边缘响应为负细节强度响应IN，则色彩修正单元150判断像素的色相信息H是否落在负色相范围(HN+ΔHN)至(HN-ΔHN)之内。若该像素的色相信息H在色相范围内，则色彩修正单元150进行步骤S640来修正该像素的原色彩信息。若该像素的色相信息H不在色相范围内，则色彩修正单元150进行步骤S650来修正该像素的原色彩信息。
也就是说，当色相信息H在色相范围内时，若位置权重WR大于位置权重阈值WRT，且边缘响应(IP或IN)大于响应阈值(IPT或INT)，则色彩修正单元150在步骤S940中利用第一正规化参数WNORMAL1、边缘响应权重(WIP或WIN)与位置权重WR来修正该像素的原色彩信息。其中，第一正规化参数WNORMAL1可以是任何实数。应用本实施例者可以视其实际产品的设计需求来决定第一正规化参数WNORMAL1的大小。若该像素的边缘响应为正细节强度响应IP，则色彩修正单元150于步骤S940中可以使用方程式16与方程式17计算新彩度信息Cb’与新彩度信息Cr’。
Cb’＝Cb×WNORMAL1÷(WR+WIP)方程式16
Cr’＝Cr×WNORMAL1÷(WR+WIP)方程式17
若该像素的边缘响应为负细节强度响应IN，则色彩修正单元150于步骤S940中可以使用方程式18与方程式19计算新彩度信息Cb’与新彩度信息Cr’。
Cb’＝Cb×WNORMAL1÷(WR+WIN)方程式18
Cr’＝Cr×WNORMAL1÷(WR+WIN)方程式19
当色相信息H不在色相范围内时，若位置权重WR大于位置权重阈值WRT，且边缘响应(IP或IN)大于响应阈值(IPT或INT)，则色彩修正单元150在步骤S940中利用第二正规化参数WNORMAL2、边缘响应权重(WIP或WIN)与位置权重WR来修正该像素的原色彩信息。其中，第二正规化参数WNORMAL2可以是不等于第一正规化参数WNORMAL1的任何实数。应用本实施例者可以视其实际产品的设计需求来决定第二正规化参数WNORMAL2的大小。若该像素的边缘响应为正细节强度响应IP，则色彩修正单元150于步骤S950中可以使用方程式20与方程式21计算新彩度信息Cb’与新彩度信息Cr’。
Cb’＝Cb×WNORMAL2÷(WR+WIP)方程式20
Cr’＝Cr×WNORMAL2÷(WR+WIP)方程式21
若该像素的边缘响应为负细节强度响应IN，则色彩修正单元150于步骤S950中可以使用方程式22与方程式23计算新彩度信息Cb’与新彩度信息Cr’。
Cb’＝Cb×WNORMAL2÷(WR+WIN)方程式22
Cr’＝Cr×WNORMAL2÷(WR+WIN)方程式23
综上所述，本实施例的色彩修正单元150可以利用位置权重WR、边缘响应权重(WIP或WIN)修正该像素的原色彩信息(Cb与Cr)。因此，本实施例不需更改镜片组的光学设计即可以有效消除/改善图像色彩偏差。
虽然本发明已以诸项实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明，任何所属技术领域中具有通常知识者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的更动与润饰，因此本发明的保护范围当视所附的权利要求范围所界定者为准。
Claims (28)
1.一种消除图像色彩偏差的方法，包括：
依据一像素于一图像的位置，计算该像素的一位置权重；以及
利用该位置权重修正该像素的原色彩信息，
其中所述计算该像素的该位置权重的步骤包括：
依据该像素与该图像的中心坐标间的相对距离，计算该像素的该位置权重。
2.根据权利要求1所述的消除图像色彩偏差的方法，其中所述计算该像素的该位置权重包括：
计算该位置权重WR＝[(Xi-X0)2+(Yi-Y0)2]/[(Xmax-X0)2+(Ymax-Y0)2]，其中(X0,Y0)为该图像的中心坐标，(Xi,Yi)为该像素的坐标，Xmax为该图像的X轴坐标最大值，Ymax为该图像的Y轴坐标最大值。
3.根据权利要求1所述的消除图像色彩偏差的方法，其中所述修正该像素的原色彩信息包括：
定义一位置权重阈值；
比较该位置权重与该位置权重阈值；以及
依据比较结果，决定是否修正该像素的原色彩信息，
其中依据比较结果，决定是否修正该像素的原色彩信息的步骤包括：
若该位置权重大于该位置权重阈值，则修正该像素的原色彩信息；以及
若该位置权重小于该位置权重阈值，则不修正该像素的原色彩信息。
4.根据权利要求1所述的消除图像色彩偏差的方法，其中该像素的该原色彩信息包括一彩度信息Cb与一彩度信息Cr，而所述修正该像素的原色彩信息包括：
计算一新彩度信息Cb’＝Cb×WR×WNORMAL；以及
计算一新彩度信息Cr’＝Cr×WR×WNORMAL；
其中WR为该位置权重，而WNORMAL为一正规化参数。
5.根据权利要求1所述的消除图像色彩偏差的方法，其中该像素的该原色彩信息包括一彩度信息Cb与一彩度信息Cr，而所述修正该像素的原色彩信息包括：
计算一新彩度信息Cb’＝Cb×WNORMAL÷WR；以及
计算一新彩度信息Cr’＝Cr×WNORMAL÷WR；
其中WR为该位置权重，而WNORMAL为一正规化参数。
6.根据权利要求1所述的消除图像色彩偏差的方法，还包括：
依据该图像的一亮度信息计算该像素的一边缘响应；
其中所述修正该像素的原色彩信息，还利用该边缘响应与该位置权重来修正该像素的原色彩信息。
7.根据权利要求6所述的消除图像色彩偏差的方法，其中该边缘响应为一正细节强度响应或一负细节强度响应，所述计算一边缘响应包括：
用二阶微分滤波器或拉普拉斯滤波器对该图像的亮度信息进行细节强度计算，以获得该像素的该正细节强度响应或该负细节强度响应。
8.根据权利要求6所述的消除图像色彩偏差的方法，其中该边缘响应为一正细节强度响应或一负细节强度响应，以及所述修正该像素的原色彩信息包括：
定义一位置权重阈值、一正细节强度响应阈值以及一负细节强度响应阈值；
若该边缘响应为该正细节强度响应，将该正细节强度响应转换为一正细节强度响应权重；
若该边缘响应为该负细节强度响应，将该负细节强度响应转换为一负细节强度响应权重；
比较该位置权重与该位置权重阈值，以及比较该正细节强度响应与该正细节强度响应阈值或比较该负细节强度响应与该负细节强度响应阈值；以及
依据上述比较结果，决定是否修正该像素的原色彩信息，
其中依据上述比较结果，决定是否修正该像素的原色彩信息的步骤包括：
若该位置权重大于该位置权重阈值，且该正细节强度响应大于该正细节强度响应阈值，则修正该像素的原色彩信息；以及
若该位置权重大于该位置权重阈值，且该负细节强度响应的绝对值大于该负细节强度响应阈值，则修正该像素的原色彩信息。
9.根据权利要求8所述的消除图像色彩偏差的方法，其中该像素的该原色彩信息包括一彩度信息Cb与一彩度信息Cr，而所述修正该像素的原色彩信息包括：
计算一新彩度信息Cb’＝Cb×(WR+WIP)×WNORMAL；以及
计算一新彩度信息Cr’＝Cr×(WR+WIP)×WNORMAL；
其中WR为该位置权重，WIP为该正细节强度响应权重，而WNORMAL为一正规化参数。
10.根据权利要求8所述的消除图像色彩偏差的方法，其中该像素的该原色彩信息包括一彩度信息Cb与一彩度信息Cr，而所述修正该像素的原色彩信息包括：
计算一新彩度信息Cb’＝Cb×(WR+WIN)×WNORMAL；以及
计算一新彩度信息Cr’＝Cr×(WR+WIN)×WNORMAL；
其中WR为该位置权重，WIN为该负细节强度响应权重，而WNORMAL为一正规化参数。
11.根据权利要求8所述的消除图像色彩偏差的方法，其中该像素的该原色彩信息包括一彩度信息Cb与一彩度信息Cr，而所述修正该像素的原色彩信息包括：
计算一新彩度信息Cb’＝Cb×WNORMAL÷(WR+WIP)；以及
计算一新彩度信息Cr’＝Cr×WNORMAL÷(WR+WIP)；
其中WR为该位置权重，WIP为该正细节强度响应权重，而WNORMAL为一正规化参数。
12.根据权利要求8所述的消除图像色彩偏差的方法，其中该像素的该原色彩信息包括一彩度信息Cb与一彩度信息Cr，而所述修正该像素的原色彩信息包括：
计算一新彩度信息Cb’＝Cb×WNORMAL÷(WR+WIN)；以及
计算一新彩度信息Cr’＝Cr×WNORMAL÷(WR+WIN)；
其中WR为该位置权重，WIN为该负细节强度响应权重，而WNORMAL为一正规化参数。
13.根据权利要求1所述的消除图像色彩偏差的方法，还包括：
依据该图像的一亮度信息计算该像素的一边缘响应；
将该边缘响应转换为一色相范围；以及
将该像素的色彩信息转换为一色相信息；
其中所述修正该像素的原色彩信息，还利用该边缘响应、该色相信息、该色相范围与该位置权重来修正该像素的原色彩信息。
14.根据权利要求13所述的消除图像色彩偏差的方法，其中该边缘响应为一正细节强度响应或一负细节强度响应，所述计算一边缘响应包括：
用一二阶微分滤波器或一拉普拉斯滤波器对该图像的亮度信息进行细节强度计算，以获得该像素的该正细节强度响应或该负细节强度响应。
15.根据权利要求13所述的消除图像色彩偏差的方法，其中该边缘响应为一正细节强度响应或一负细节强度响应，以及所述修正该像素的原色彩信息包括：
定义一位置权重阈值、一正细节强度响应阈值以及一负细节强度响应阈值；
若该边缘响应为该正细节强度响应，将该正细节强度响应转换为一正细节强度响应权重；
若该边缘响应为该负细节强度响应，将该负细节强度响应转换为一负细节强度响应权重；
比较该位置权重与该位置权重阈值，比较该正细节强度响应与该正细节强度响应阈值或比较该负细节强度响应与该负细节强度响应阈值，以及比较该色相信息与该色相范围；以及
依据上述比较结果，决定是否修正该像素的原色彩信息，
其中依据上述比较结果，决定是否修正该像素的原色彩信息的步骤系包括：
若该位置权重大于该位置权重阈值，且该正细节强度响应大于该正细节强度响应阈值，且该色相信息在该色相范围内，则利用一第一正规化参数、该正细节强度响应权重与该位置权重来修正该像素的原色彩信息；以及
若该位置权重大于该位置权重阈值，且该负细节强度响应大于该负细节强度响应阈值，且该色相信息在该色相范围内，则利用该第一正规化参数、该负细节强度响应权重与该位置权重来修正该像素的原色彩信息。
16.根据权利要求15所述的消除图像色彩偏差的方法，其中依据上述比较结果，决定是否修正该像素的原色彩信息的步骤还包括：
若该位置权重大于该位置权重阈值，且该正细节强度响应大于该正细节强度响应阈值，且该色相信息不在该色相范围内，则利用一第二正规化参数、该正细节强度响应权重与该位置权重来修正该像素的原色彩信息；以及
若该位置权重大于该位置权重阈值，且该负细节强度响应大于该负细节强度响应阈值，且该色相信息不在该色相范围内，则利用该第二正规化参数、该负细节强度响应权重与该位置权重来修正该像素的原色彩信息。
17.根据权利要求15所述的消除图像色彩偏差的方法，其中该像素的该原色彩信息包括一彩度信息Cb与一彩度信息Cr，而所述修正该像素的原色彩信息包括：
计算一新彩度信息Cb’＝Cb×WNORMAL1÷(WR+WIP)；以及
计算一新彩度信息Cr’＝Cr×WNORMAL1÷(WR+WIP)；
其中WR为该位置权重，WIP为该正细节强度响应权重，而WNORMAL1为该第一正规化参数。
18.根据权利要求15所述的消除图像色彩偏差的方法，其中该像素的该原色彩信息包括一彩度信息Cb与一彩度信息Cr，而所述修正该像素的原色彩信息包括：
计算一新彩度信息Cb’＝Cb×WNORMAL1÷(WR+WIN)；以及
计算一新彩度信息Cr’＝Cr×WNORMAL1÷(WR+WIN)；
其中WR为该位置权重，WIN为该负细节强度响应权重，而WNORMAL1为该第一正规化参数。
19.根据权利要求15所述的消除图像色彩偏差的方法，其中该像素的该原色彩信息包括一彩度信息Cb与一彩度信息Cr，而所述修正该像素的原色彩信息包括：
计算一新彩度信息Cb’＝Cb×WNORMAL2÷(WR+WIP)；以及
计算一新彩度信息Cr’＝Cr×WNORMAL2÷(WR+WIP)；
其中WR为该位置权重，WIP为该正细节强度响应权重，而WNORMAL2为该第二正规化参数。
20.根据权利要求15所述的消除图像色彩偏差的方法，其中该像素的该原色彩信息包括一彩度信息Cb与一彩度信息Cr，而所述修正该像素的原色彩信息包括：
计算一新彩度信息Cb’＝Cb×WNORMAL2÷(WR+WIN)；以及
计算一新彩度信息Cr’＝Cr×WNORMAL2÷(WR+WIN)；
其中WR为该位置权重，WIN为该负细节强度响应权重，而WNORMAL2为该第二正规化参数。
21.一种消除图像色彩偏差的装置，包括：
一位置权重计算单元，接收一像素的数据，依据该像素于一图像的位置计算该像素的一位置权重；以及
一色彩修正单元，耦接至该位置权重计算单元，该色彩修正单元利用该位置权重修正该像素的原色彩信息，
其中该位置权重计算单元依据该像素与该图像的中心坐标间的相对距离，计算该像素的该位置权重。
22.根据权利要求21所述的消除图像色彩偏差的装置，其中该位置权重计算单元计算该位置权重WR＝[(Xi-X0)2+(Yi-Y0)2]/[(Xmax-X0)2+(Ymax-Y0)2]，其中(X0,Y0)为该图像的中心坐标，(Xi,Yi)为该像素的坐标，Xmax为该图像的X轴坐标最大值，Ymax为该图像的Y轴坐标最大值。
23.根据权利要求21所述的消除图像色彩偏差的装置，其中所述色彩修正单元比较该位置权重与一位置权重阈值，并依据比较结果来决定是否修正该像素的原色彩信息，
其中若该位置权重大于该位置权重阈值，则所述色彩修正单元修正该像素的原色彩信息；以及若该位置权重小于该位置权重阈值，则所述色彩修正单元不修正该像素的原色彩信息。
24.根据权利要求21所述的消除图像色彩偏差的装置，还包括：
一边缘响应单元，耦接至该色彩修正单元，该边缘响应单元接收该像素的数据，依据该图像的一亮度信息计算该像素的一边缘响应，
其中该色彩修正单元还利用该边缘响应与该位置权重来修正该像素的原色彩信息。
25.根据权利要求24所述的消除图像色彩偏差的装置，其中该边缘响应为一正细节强度响应或一负细节强度响应，以及该色彩修正单元定义一位置权重阈值、一正细节强度响应阈值以及一负细节强度响应阈值；若该边缘响应为该正细节强度响应，该色彩修正单元将该正细节强度响应转换为一正细节强度响应权重；若该边缘响应为该负细节强度响应，该色彩修正单元将该负细节强度响应转换为一负细节强度响应权重；比较该位置权重与该位置权重阈值，比较该正细节强度响应与该正细节强度响应阈值或比较该负细节强度响应与该负细节强度响应阈值，以及比较该色相信息与该色相范围；以及依据上述比较结果，决定是否修正该像素的原色彩信息，
其中若该位置权重大于该位置权重阈值，且该正细节强度响应大于该正细节强度响应阈值，则该色彩修正单元修正该像素的原色彩信息；以及若该位置权重大于该位置权重阈值，且该负细节强度响应的绝对值大于该负细节强度响应阈值，则该色彩修正单元修正该像素的原色彩信息。
26.根据权利要求21所述的消除图像色彩偏差的装置，还包括：
一边缘响应单元，耦接至该色彩修正单元，该边缘响应单元接收该像素的数据，依据该图像的一亮度信息计算该像素的一边缘响应；
一色彩转换单元，接收该像素的数据，将该像素的色彩信息转换为一色相信息；以及
一色相计算单元，耦接至该色彩转换单元与该色彩修正单元，该色相计算单元将该边缘响应转换为一色相范围；
其中该色彩修正单元还利用该边缘响应、该色相信息、该色相范围与该位置权重来修正该像素的原色彩信息。
27.根据权利要求26所述的消除图像色彩偏差的装置，其中该边缘响应为一正细节强度响应或一负细节强度响应，以及该色彩修正单元定义一位置权重阈值、一正细节强度响应阈值以及一负细节强度响应阈值；若该边缘响应为该正细节强度响应，该色彩修正单元将该正细节强度响应转换为一正细节强度响应权重；若该边缘响应为该负细节强度响应，该色彩修正单元将该负细节强度响应转换为一负细节强度响应权重；比较该位置权重与该位置权重阈值，比较该正细节强度响应与该正细节强度响应阈值或比较该负细节强度响应与该负细节强度响应阈值，以及比较该色相信息与该色相范围；以及依据上述比较结果，决定是否修正该像素的原色彩信息，
其中若该位置权重大于该位置权重阈值，且该正细节强度响应大于该正细节强度响应阈值，且该色相信息在该色相范围内，则该色彩修正单元利用一第一正规化参数、该正细节强度响应权重与该位置权重来修正该像素的原色彩信息；若该位置权重大于该位置权重阈值，且该负细节强度响应大于该负细节强度响应阈值，且该色相信息在该色相范围内，则该色彩修正单元利用该第一正规化参数、该负细节强度响应权重与该位置权重来修正该像素的原色彩信息。
28.根据权利要求27所述的消除图像色彩偏差的装置，其中
若该位置权重大于该位置权重阈值，且该正细节强度响应大于该正细节强度响应阈值，且该色相信息不在该色相范围内，则该色彩修正单元利用一第二正规化参数、该正细节强度响应权重与该位置权重来修正该像素的原色彩信息；以及若该位置权重大于该位置权重阈值，且该负细节强度响应大于该负细节强度响应阈值，且该色相信息不在该色相范围内，则该色彩修正单元利用该第二正规化参数、该负细节强度响应权重与该位置权重来修正该像素的原色彩信息。
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