CN103685972A - 影像优化方法以及使用此方法的系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例提出使用于电子装置中的一种影像优化方法。首先接收包含多个像素值的影像，而每一像素值可分成至少二频道。影像还切割为多个区块，并且对于每一区块决定一选定频道的分布。对于每一像素，依据至少一邻近区块对应的至少一分布来调整选定频道的像素值，以及依据选定频道调整后的像素值来调整其它频道的像素值。最后，提供调整后的影像。

Description

影像优化方法以及使用此方法的系统

技术领域

本发明是关于一种影像优化方法以及使用此方法的系统，特别是在恶劣条件下撷取影像时，藉由调整亮度及色度值来提升影像质量的方法。

背景技术

摄影者在拍摄相片时会遭遇到许多条件不佳且难以控制的地点，造成拍摄出质量不良的影像。例如，于光线在拍摄物体(例如，人物)的正后方时(又称为背光情况)拍摄相片，会造成物体的边缘偏亮但物体本身却还是灰暗。或者，拍摄伫立于在光线不足地点的物体(又称为微光情况)，造成撷取影像中的物体看起来过暗。当照明条件不佳时，数字相机撷取到的影像无法令人满意。据此，需要一种影像处理方法，用以于如上所述的恶劣条件撷取影像时还可以提升影像的质量。

发明内容

本发明实施例提出使用于电子装置中的一种影像优化方法。首先接收包含多个像素值的影像，而每一像素值可分成至少二频道。影像还被切割为多个区块，并且对每一区块决定一选定频道的分布。对于每一像素，依据至少一邻近区块对应的至少一分布来调整选定频道的像素值，以及依据选定频道调整后的像素值来调整其它频道的像素值。最后，提供调整后的影像。

本发明另一实施例提出使用于电子装置中的一种影像优化方法。首先，接收影像，并将影像中的多个像素值分成多个亮度值及多个色度值。于亮度值上执行以区块为基础的调整，其中影像被切割成多个区块。依据亮度值的调整结果执行色度值的调整后，显示调整后的影像于显示单元。

本发明又一实施例提出一种影像处理系统，用以于实施电子装置中以处理影像，包含区块决定单元以及调整单元。区块决定单元用来将影像切割成多个区块，为影像中的每一区块决定代表亮度值，以及依据代表亮度值指派亮度对照图。调整单元耦接至区块决定单元，用来接收每一区块的亮度对照图指派结果，以及，对影像中的每一像素决定至少一邻近区块，决定从像素到邻近区块的距离，以及依据邻近区块的至少一亮度对照图与距离调整影像中的每一像素的亮度值。

附图说明

图1是依据本发明实施例的影像优化方法的流程图。

图2是依据本发明实施例的用以优化影像的影像处理系统。

图3是依据本发明实施例的影像优化方法的流程图。

图4显示范例的区块切割示意图。

图5显示范例的亮度对照图。

图6及图7显示三种像素类型的亮度调整范例。

[标号说明]

S110～S160～方法步骤；          20～影像处理系统；

200～影像；                     210～分析单元；

220～区块决定单元；             230～亮度对照图；

240～调整单元；                 250～结果影像；

S310～S390～方法步骤；          410、420、430、440～区块；

451、452～边；                  x₁～原始亮度值；

y₁、y₂、y₃～映射后的亮度值；    510、520、530～亮度对照图；

C1、C2、C3、C4～区块中心点；    610～隅像素；

620～边像素；                   630～中间像素；

710～像素；

dj、dk1、dk2、dl1、dl3、d1、d2～距邻近区块中心点的距离。

具体实施方式

以下说明为完成发明的较佳实现方式，其目的在于描述本发明的基本精神，但并不用以限定本发明。实际的发明内容必须参考之后的权利要求范围。

必须了解的是，使用于本说明书中的“包含”、“包括”等词，是用以表示存在特定的技术特征、数值、方法步骤、作业处理、元件以及/或组件，但并不排除可加上更多的技术特征、数值、方法步骤、作业处理、元件、组件，或以上的任意组合。

图1是依据本发明实施例的影像优化方法的流程图。首先，接收一张影像，其可以是任意的影像格式(步骤S110)。于此例中，接收的影像并不是以亮度(luminance)与色度(chrominance)表示的格式，还需要加以转换。一般而言，由相机模块的影像感测器所撷取的影像为RGB格式，接着，将原始格式转换为亮度-色度格式(步骤S120)。例如，可将RGB格式转换成HSV或YUV格式。HSV代表“色相(hue)”、“饱和度(saturation)”以及“色调(value)”，把RGB颜色描述在圆柱坐标系内的点。在圆柱坐标系中，圆柱的中心轴取值为自底部的黑色到顶部的白色而在它们中间是的灰色，绕这个轴的角度对应于“色相”，到这个轴的距离对应于“饱和度”，而沿着这个轴的高度对应于“色调”。“色调”可直接视为亮度频道，而“色相”与“饱和度”可直接视为色度频道。或于另外的例子中，HSV频道也许可再加以转换至亮度与色度频道。YUV格式则是从RGB色彩模型创造出使用一个亮度频道(luminance,Y)及二个色度频道(chrominance,UV)来定义色彩空间。因为RGB与HSV或YUV之间的转换为本领域技术人员知悉，以下省略细节以使说明书精简易读。接着，将影像切分出多个区块(MxN)，每一个区块包含KxL个像素(步骤S130)。例如，假设一张影像包含1280x1024个像素，影像可分成80x64个区块而每个区块包含16x16个像素。针对每一个区块，决定相应的亮度对照图(luminance profile)(步骤S140)。亮度对照图用来调整指定区块中像素的亮度值。每一个区块可关联于不同的亮度对照图，使得这些亮度调整可以独立地运作。传统上，亮度调整会涵盖一整个影像。然而，当处于背光状态下拍摄相片时，撷取影像的某些部分会曝光不足，同时让另一些部分曝光过度。传统整张调整的技术方案常得到更糟的影像质量，例如，让调整后影像的一些区域显得太亮或太暗。以区块为基础的亮度调整会带来一些好处，因为可将曝光不足的区块加强，同时可维持或抑制曝光过度的区块。亮度对照图用以将原始的亮度值映射至新的亮度值，而此映射可以预订的映射表或数学函数实施。如果一个区块的代表亮度值相对低，选择可加强亮度的亮度对照图。如果一个区块的代表亮度值相对高，选择可抑制亮度的亮度对照图。一旦决定每一个区块的亮度对照图，影像中的每个像素的亮度值可根据一或多个决定好的亮度对照图以及此像素至邻近区块的代表位置的距离进行调整(步骤S150)，而此像素存在于其中的一个邻近区块中。代表位置可为区块的中心点。因为多个邻近区块的代表亮度值间的差异可能相当大，简单地将单一亮度对照图应用在区块中的所有像素上可能会造成跨区块间不平顺的亮度分布，并且造成调整后的影像看起来不自然。所以，每一个像素的亮度调整并非只参考此像素所在区块的亮度对照图，如果必要的话，还可参考其它邻近区块的亮度对照图。详细来说，先为每一个像素决定邻近区块。接着，针对每一个决定的区块依据亮度对照图获得一或多个代表亮度值。而于一个例子中，此像素的最终亮度值则是依据此像素至决定出的区块的距离进行获得的亮度值的加权平均计算。于另一个例子中，此像素的最终亮度值则是直接将获得的亮度值平均，而不考虑距离的因素。须了解的是，最终亮度值的计算并不只限于以上几种，也可以使用其它的算法。当亮度值调整完毕，接收到的影像中每一个像素的色度值可依据调整结果的亮度差异进行调整(步骤S160)。调整结果的亮度差异可为原始亮度值减去最终亮度值。于一个例子中，可依据最终亮度值除以原始亮度值的比例调整色度值，使得色度值可依循亮度值的调整比例进行调整。于另一个例子中，可依据最终亮度值除以原始亮度值的比例以及加上考虑比例因子(scalingfactor)进行调整。比例因子可用以加强色彩。而于最后的步骤中，把新的亮度值及色度值套用到影像中的像素。

请参考图2的依据本发明实施例的用以优化影像的影像处理系统。影像处理系统20至少包含分析单元210、区块决定单元220以及调整单元240。分析单元210用来接收影像200，将其中的每一个像素转换成以亮度与色度频道表示，以及于接收的影像中计算亮度分布。亮度值还可被分成高频成分(highfrequency components)以及低频成分(low frequency components)。低频成分为亮度频道的低通值(low-pass values)，而高频成分可能带有噪声或更详细的亮度信息。例如，高频成分可能是AC系数而低频成分可能是DC系数。以上所述二成分的区分可使用低通过滤器(low pass filter)实施。接着，低频成分可被传送至区块决定单元220。分析单元210还可为影像200计算亮度直方图(luminance histogram)，以及依据亮度直方图决定影像200是否需要优化。亮度直方图是影像200的亮度分布并且作为影像200的一般外观描述。例如，当大部分的亮度直落入亮的一边或暗的一边，或者在一些预定范围出现极端的峰值时，决定影像200需要优化。需要了解的是，当此分析使用低频成分时可以增加决定的精确度，因为相较于高频成分少受到噪声的影响。当决定不需要任何优化时，分析单元210可停止整个流程；否则，传送影像200至区块决定单元220。

区块决定单元220将影像200分成多个区块，例如MxN个区块。区块决定单元220决定相应于MxN个区块中每一者的代表亮度值。于一个例子中，代表亮度值可为区块中低频成分的平均值。于另一个例子中，代表亮度值可为区块中所有低频成分的中位数(median value)，此中位数可将低频成分区分为平均的两半。于更另一个例子中，代表亮度值可为区块中所有低频成分的众数(mode value)，此众数拥有最多的像素次数的亮度值。于其它的例子中，代表亮度值可为区块中所有亮度值的平均值，而不特别区分低频及高频成分。须了解的是，切分区块的代表亮度值的计算并不只限于以上几种，也可以使用其它的算法。针对每一个区块，区块决定单元220可依据其代表亮度值选择适当的亮度对照图。亮度对照图可使用查阅数据表(look-up table)实施，并储存于存储器单元中。亮度对照图包含亮度值间的对应关系，并用以将区块中像素的原始亮度值映射至新的亮度值。于每一个区块的亮度对照图决定后，区块决定单元220可传送代表亮度值至调整单元240，其中每一代表亮度值伴随着一个亮度对照图的识别码。接着，调整单元240可逐点调整影像中像素的亮度及色度值。针对每一个像素，依据邻近区块的亮度对照图以及权重先调整亮度值，而权重与此像素到邻近区块的代表位置的距离相关，此像素位于其中一个邻近区块中。代表位置可为区块的中心点。范例的调整细节为求简洁不再赘述，可参考先前于步骤S150的说明。于一些实施例中，上述的调整首先应用在低频成分，接着再加回高频成分而产生最终亮度值。一旦完成亮度值的调整，色度值可依据亮度值的调整结果进行调整。范例的调整细节为求简洁不再赘述，可参考先前于步骤S160的说明。

于本发明的另一些实施例中，分析单元210可于影像中执行更多的处理。可计算包含于影像中的饱和值(saturation values)以产生饱和图(saturationmap)，饱和值为归一化(normalized)后介于0到1之间的值。饱和图可被传送到调整单元240，用以调整影像中的亮度值。于此实施例中，每个像素的最终亮度值的计算，利用饱和值作为用以合并原始亮度值以及调整亮度值的权重，调整亮度值是由区块决定单元220产生。P表示为原始亮度值，P’表示为经过区块决定单元220产生的调整亮度值，最终亮度值P”的计算公式为P_S+(1-P_S)xP’，P_S代表饱和值。P’的计算可使用如上所述的方式，先区分出低频成分进行完调整后，再加回高频成分。依据P及P”的亮度差异调整色度值。

最后，调整单元240将新的色度值和亮度值应用到像素上，据以产生结果影像250。结果影像250可以储存于储存单元(未显示)，例如存储卡、大量储存装置、硬盘或其它电子装置，或显示于显示单元(未显示)。于一个范例中，结果影像可以维持使用色度-亮度格式，例如HSV、YUV或其它类似格式。请注意，提供给如上单元210、220及240使用的中间亮度及色度值可暂时储存于储存单元，且在处理结束后清除。另请注意，低频成分与高频成分可分开储存。原始影像可以保留当作备份，或者是被新的色度与亮度值取代。如上所述的单元210、220及240可以如下所述的任一方式实施。例如，可使用硬件、软件或二者的结合来实施。需要理解的是，用于执行如上/之后所述功能的任何元件或多个元件形成的集合，可被概念上视为执行如上/之后所述功能的控制器。控制器可以采用数种方式实施，例如，专用设计的硬件，或可执行微指令(microcode)或软件的一般通用的硬件(一或多个处理器等)，用以执行如上/之后所述功能。如上所述的单元210、220及240可被整合至一个外壳中而成为一个电子装置，例如，数字相机、数字录像机、手机、笔记本型计算机、桌上型计算机或其它的电子装置。

图3是依据本发明实施例的影像优化方法的流程图，可实施于图2所示的系统中。首先，接收影像(步骤S310)，举例来说，从影像撷取单元(例如相机)或者是储存单元(例如存储器、硬盘、大量储存装置、网站等)。将接收影像中的像素值区分为至少二个频道，例如一个亮度频道以及至少二个色度频道(步骤S320)。详细区分出亮度与色度频道的说明可参考步骤S120的描述，为求简洁不再赘述。接着，计算影像的亮度分布(luminance distribution)(步骤S330)。此流程接着依据亮度分布决定此影像是否需要优化(步骤S340)。例如，若亮度直方图被产生来代表亮度分布，当亮度直方图满足特定条件时，决定此影像需要优化。详细来说，当亮度直方图显示影像处于背光情况或微光情况时，此影像需要优化。当影像需要优化时，每一个像素值的亮度频道还区分为低频成分与高频成分(步骤S350)。详细区分低频与高频成分的技术方案，可参考之前分析单元210的描述，为求简洁不再赘述。然而，于发明的另一些实施例中，也可以不将亮度频道区分出更细的成分，直接处理。在这样的实施例中，可省略步骤S350。接着，将影像分成多个区块(步骤S360)。图4显示范例的区块切割示意图，此影像被分为区块410、420、430以及440。每一个区块的代表亮度值可为其中所有像素的低频成分的亮度值的平均值。在没有区分出亮度频道的实施例中，每一个区块的代表亮度值可为其中所有像素的亮度值的平均值。依据区块的代表亮度值指派适当的亮度对照图(步骤S370)。亮度对照图可使用查阅数据表、数学函数或其它方式实施，用以将区块410、420、430以及440中的亮度值映射到新的亮度值。图5显示范例的亮度对照图。例如，当区块的代表亮度值低于第一阈值时，表示此区块处于曝光不足的情况，将亮度对照图510指派给此区块；另当区块的代表亮度值高于第二阈值时，表示此区块处于曝光过度的情况，将亮度对照图520或530指派给此区块。可从图5观察到，给定相同的亮度值x₁，使用亮度对照图510所映射到的亮度值y₁高于使用亮度对照图520或530所映射到的亮度值y₂或y₃。所以，就算二个像素一开始拥有相同的亮度值，当指派的亮度对照图不同时，映射到的亮度值也会不同。

于决定每一区块对应的亮度对照图后，即可依据亮度对照图以及像素至邻近区块的代表位置的距离来调整像素的亮度值。图6及图7显示三种像素类型的亮度调整范例。假设区块410至440位于接收影像的做左上角区域，并且依据每一区块的代表亮度值指派亮度对照图。代表亮度值的计算细节可参考之前区块决定单元220的说明，为求简洁不再赘述。针对每一个像素，计算出到邻近区块中心点的距离。中心点以C1、C2、C3或C4表示，且计算出的距离当作是一种权重因子(weighting factors)。可从图中观察出每一个像素最多可被四个邻近区块的中心点围绕。当像素靠近影像的边上时，例如，图6及图7的边451或/以及452，此像素可被一或二个邻近区块围绕。像素的邻近区块是指此像素与此区块代表位置(例如，中心点)的距离小于一个区块的最大斜距。参考图6，像素610位于影像的最左上角，并且只参考中心点C1，所以，从610至C1的距离表示为dj。像素610可称为一个隅像素(corner pixel)。可理解的是，此距离可被正规化，使得从任意像素至任意邻近区块中心点的距离都落入0至1之间。例如，假定的16x16像素的区块的最大斜距为22.7像素，当像素610距离中心点C1为11.3像素时，距离dj约为0.5(11.3/22.7)。像素610的低频成分可以公式(1)计算：

PjL‘=djxF(B1,PjL)，

B1为区块410的亮度对照图，以及F(B1,PjL)代表依据亮度对照图B1映射像素610的原始亮度值PjL以获得新的亮度值PjL‘的映射函数(mappingfunction)。

显示于图6中的另一种类型为边像素(edge pixel)的亮度调整，例如像素620或630。从边像素630至中心点C1及C3的距离分别表示为dl1及dl3。从边像素620至中心点C1及C2的距离分别表示为dk1及dk2。像素630的低频成分可以公式(2)计算：

PlL‘=dl1xF(B1,PlL)+dl3xF(B3,PlL)，

B1及B3分别为区块410及430的亮度对照图，以及F(B1,PlL)与F(B3,PlL)代表分别依据亮度对照图B1及B3映射像素630的原始亮度值PlL以获得新的亮度值PlL‘的映射函数。像素620的低频成分可以公式(3)计算：

PkL‘=dk1xF(B1,PkL)+dk2xF(B2,PkL)，

B1及B2分别为区块410及420的亮度对照图，以及F(B1,PkL)与F(B2,PkL)代表分别依据亮度对照图B1及B2映射像素620的原始亮度值PkL以获得新的亮度值PkL‘的映射函数。

显示于图7中的更另一种类型为中间像素(intermediate pixel)的亮度调整，例如被四个区块410至440的中心点C1至C4围绕的像素710。从像素710至区块410的中心点C1或至区块430的中心点C3的水平距离为d1。当距离已由之前所述的技术方案正规化后，从像素710至区块420的中心点C2或至区块440的中心点C4的水平距离为(1-d1)。从像素710至区块410的中心点C1或至区块420的中心点C2的垂直距离为d2。从像素710至区块430的中心点C3或至区块440的中心点C4的垂直距离为(1-d2)。像素710的低频成分可以公式(4)计算：

PiL‘=d1xd2xF(B1,PiL)+d2x(1-d1)xF(B2,PiL)+d1x(1-d2)xF(B3,PiL)+(1-d1)(1-d2)x F(B4,PiL)，

B4为区块440的亮度对照图，以及F(B1,PiL)、F(B2,PiL)、F(B3,PiL)与F(B4,PiL)代表分别依据亮度对照图B1、B2、B3与B4映射像素710的原始亮度值PiL以获得新的亮度值PiL‘的映射函数。

可从范例的公式(1)至(3)以及图6观察出来，任何受到某一个邻近区块影响所对隅或边像素的亮度调整，只会使用至邻近区块中心点的单一距离进行加权计算，又称为一维加权(one-dimensional weighting)。而参考公式(4)以及图7，任何受到某一个邻近区块影响所对中间像素的亮度调整，则使用至邻近区块中心点的二距离进行加权计算，又称为二维加权(two-dimensionalweighting)。虽然公式(2)至(4)的权重因子是以候选像素及邻近区块中心点间的垂直或水平差距作为表示，但是，使用其它的计算方式也是可行的，例如经正规化后的候选像素及邻近区块中心点间的直线距离。

于调整完低频成分后，加回高频成分，用以保留乘载于高频成分中的重要特征。例如，像素710的最终亮度值可以公式(5-1)计算：

Pi‘=PiL‘+PiH，

其中，PiL‘代表调整后的低频成分，而PiH代表原始高频成分。

于发明的另一个实施例中，亮度值还可参考饱和值来进行亮度值的调整。饱和值P_S用以加权原始亮度值及调整后亮度值。最终亮度值可以公式(5-2)进行计算：

Pi‘=PsxPi+(1-Ps)x(PiL‘+PiH)。

接着，每一像素的色度值则依据相应亮度值的调整结果进行调整(步骤S390)。例如，像素710的最终色度值可使用公式(6)及(7)进行计算：

PiC‘=CxSxPiC，

C=1+(Pi‘-Pi)/Pi，

其中，PiC代表像素710的原始色度值，S为由系统或使用者设定的预定饱和因子的常数，C代表依据亮度差异所决定的对比因子，Pi代表像素710的原始亮度值。

上述饱和因子可依据色度值的饱和图来决定。虽然于范例的公式(6)中，饱和因子是预定的，但于其它的技术方案中，可因应任何的处理结果来动态改变。此外，对比因子也可在不违反发明精神的情况下使用相似但不相同的公式计算。

伴随参考图2的影像处理系统，步骤S310至S340可由分析单元210实施，步骤S350至S370可由区块决定单元220实施，而步骤S380至S390可由调整单元240实施。

虽然本发明使用以上实施例进行说明，但需要注意的是，这些描述并非用以限缩本发明。相反地，此发明涵盖了本领域技术人员显而易见的修改与相似设置。所以，申请权利要求范围须以最宽广的方式解释来包含所有显而易见的修改与相似设置。

Claims (20)

1.一种影像优化方法，使用于一电子装置中，包含：

接收包含多个像素值的一影像；

将上述影像中的每一上述像素值分成至少二个频道；

将上述影像切割为多个区块；

为每一上述区块决定一选定频道的一分布；

对于每一上述像素，依据至少一邻近区块对应的至少一上述分布调整上述选定频道的上述像素值；

对于每一上述像素，依据上述选定频道的调整后像素值来调整其它频道的上述像素值；以及

提供调整后的上述影像。

2.根据权利要求1所述的影像优化方法，其中对于每一上述像素调整上述选定频道的步骤中，还包含：

为每一上述邻近区块决定上述选定频道的一代表值；

依据决定的上述代表值选择一对照图；以及

依据上述对照图映射上述选定频道的上述像素值。

3.根据权利要求2所述的影像优化方法，其中于映射上述选定频道的上述像素值的步骤中，还包含：

为每一上述像素计算从上述像素至每一上述邻近区块的一距离；

依据至少一上述距离决定对应于至少一上述邻近区块的至少一加权因子；以及

依据上述的加权因子以及对应于上述邻近区块的上述对照图调整上述选定频道的上述像素值，

其中上述邻近区块之一包含上述像素。

4.根据权利要求1所述的影像优化方法，其中于调整其它频道的步骤中，还包含：

依据上述选定频道的上述原始像素值和上述选定频道的上述调整后像素值间的一差异，为每一上述像素决定一比例；以及

依据上述比例调整上述其它频道的上述像素值。

5.根据权利要求1所述的影像优化方法，其中于决定上述选定频道的上述分布的步骤中，还包含：

将上述选定频道的上述像素值分成二个成分。

6.根据权利要求5所述的影像优化方法，其中于调整上述选定频道的上述像素值的步骤中，还包含：

对于每一上述像素，依据上述区块对应的上述对照图调整上述像素值的一选定成分；以及

将调整后的上述选定成分合并至其它成分来产生上述选定频道的上述调整后像素值。

7.根据权利要求6所述的影像优化方法，其中上述对照图的决定是依据上述选定成分的一平均值。

8.一种影像优化方法，使用于一电子装置中，包含：

接收一影像；

将上述影像中的多个像素值分成多个亮度值及多个色度值；

对上述亮度值执行以区块为基础的调整，其中，上述影像被切分成多个区块；

依据上述亮度值的调整结果执行上述色度值的调整；以及

显示上述调整影像于一显示单元。

9.根据权利要求8所述的影像优化方法，其中对上述亮度值执行以区块为基础的调整步骤中，还包含：

对上述区块中的每一者决定一亮度对照图；以及

依据上述亮度对照图调整上述亮度值。

10.根据权利要求9所述的影像优化方法，其中对上述亮度值执行以区块为基础的调整步骤中，还包含：

使用一低通过滤器将上述亮度值分成多个低频成分以及多个高频成分；

依据上述亮度对照图调整上述低频成分；以及

将上述调整后低频成分合并上述高频成分来产生上述调整后亮度值。

11.根据权利要求10所述的影像优化方法，其中，对每一上述区块，上述亮度对照图的决定是依据上述区块的一代表亮度值，以及上述代表亮度值是从上述区块中的上述亮度值的上述低频成分计算而得。

12.根据权利要求10所述的影像优化方法，其中于调整上述亮度值的步骤中，还包含：

依据上述色度值的一饱和图决定一饱和因子；以及

依据上述决定饱和因子以及上述调整亮度值调整上述色度值。

13.一种影像处理系统，用以于一电子装置中实施以处理一影像，包含：

一区块决定单元，用来将上述影像切割为多个区块，为上述影像中的每一上述区块决定一代表亮度值，以及依据上述代表亮度值指派一亮度对照图；以及

一调整单元，耦接至上述区块决定单元，用来接收每一上述区块的上述亮度对照图指派，以及，为上述影像中的每一上述像素决定至少一邻近区块，决定从上述像素到上述邻近区块的一距离，以及依据上述邻近区块的至少一上述亮度对照图与上述距离调整上述影像中的每一上述像素的一亮度值。

14.根据权利要求13所述的影像处理系统，其中上述亮度对照图用来映射上述亮度值中的一者至一新的亮度值。

15.根据权利要求13所述的影像处理系统，其中上述调整单元还依据对应的上述亮度值的调整结果来调整上述影像中的每一上述像素的一色度值。

16.根据权利要求15所述的影像处理系统，其中上述调整单元使用以下公式调整上述色度值：

PiC‘=CxSxPiC，

C=1+(Pi‘-Pi)/Pi，

其中，PiC代表原始色度值，S为由系统或使用者设定的预定饱和因子的常数，Pi代表相应于上述色度值的一原始亮度值，PiC‘代表相应于上述色度值的上述调整亮度值。

17.根据权利要求13所述的影像处理系统，其中上述调整单元使用以下公式调整每一上述像素的上述亮度值：

${\mathrm{Pl}}^{,}={\mathrm{\Σ}}_{i=1}^n\mathrm{di}\×F(\mathrm{Bi},\mathrm{Pl}),$

其中，n代表与上述亮度值相关的上述邻近区块的一总数，di代表从上述像素至第i个邻近区块Bi中心点的一距离，以及F(Bi,Pl)代表用来依据指派给上述第i个邻近区块Bi的上述亮度对照图映射一原始亮度值Pl的一映射函数。

18.根据权利要求17所述的影像处理系统，其中上述调整单元对于每一上述像素的上述亮度值的调整，是依据对应于上述像素的一饱和值计算上述调整亮度值及上述亮度值的加权总合。

19.根据权利要求13所述的影像处理系统，还包含一分析单元，用来依据上述影像的一亮度分布决定上述影像是否需要优化，如果需要则启动上述区块决定单元。

20.根据权利要求19所述的影像处理系统，其中上述亮度分布是从上述亮度值的多个低频成分产生。

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