CN103871028B - 图片缺陷调整方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种图片缺陷调整方法。该方法通过对待调整的图片进行缺陷增强处理,对缺陷增强后的图片进行表面模糊处理,将表面模糊处理前后的图片的差值与图片调整函数联系起来,在保证了图片整体自然、协调、完整的情况下,有效地减少了图片存在的缺陷,提高了图片的质量。本发明还提供一种图片缺陷调整系统。
Description
技术领域
本发明涉及一种图片处理技术,特别涉及一种图片缺陷调整方法及系统。
背景技术
随着信息化的不断发展,图片的应用已经成为一种常态,人们对图片的质量要求也越来越高,对图片中存在的缺陷进行调整也逐渐为人们所提倡。
虽然,现有的一些软件可以对图片中存在的缺陷加以调整,例如,Photoshop是一款目前非常流行的图片编辑软件,常用于照片的处理,我们拍摄的照片经常有缺陷,如照片拍摄时产生的红眼、曝光不足、色彩偏差,或者景观不够理想等,还有的是照片上的人物本身就有的一些缺陷,如脸上有斑点(雀斑或青春痘)等,这些缺陷都可以非常方便地通过Photoshop处理消除。
然而,现有的这些图片处理软件存在的缺点是:无法对图片的缺陷调整完全,图片缺陷的细节处理不到位,例如,现有的这些图片处理软件会对图片的边缘细节产生一定的模糊感,降低了图片的质量。
发明内容
本发明的主要目的是提供一种图片缺陷调整方法,以在保证图片整体自然、协调、完整的情况下,有效减少图片存在的缺陷,提高图片的质量。
此外,还提供一种图片缺陷调整系统,以在保证图片整体自然、协调、完整的情况下,有效减少图片存在的缺陷,提高图片的质量。
一种图片缺陷调整方法,适用于数据处理设备。该方法包括步骤:获取待调整的图片,对获取的图片进行缺陷增强处理;对缺陷增强后的图片进行表面模糊处理,对表面模糊处理前后的图片进行差值计算,以获得差值图片;对差值图片进行反相处理,以获得反相差值图片,根据反相差值图片确定一个图片调整函数,并根据调整函数调整待调整的图片。
进一步地,所述对获取的图片进行缺陷增强处理的步骤包括:提取获取的图片中有缺陷的像素块;对提取的有缺陷的像素块进行缺陷增强处理。
进一步地,提取图片中有缺陷的像素块的方式为高反差保留方式。
进一步地,所述高反差保留方式包括步骤:对图片进行高斯模糊处理;
对高斯模糊处理后的图片进行反相处理;对反相处理后的图片进行线性光融合处理;对线性光融合处理后的图片进行透明度处理。
进一步地,对提取的有缺陷的像素块进行缺陷增强处理的方式为亮光处理方式。
一种图片缺陷调整系统,应用于数据处理设备。该系统包括:缺陷处理模块,用于获取待调整的图片,对获取的图片进行缺陷增强处理;差值运算模块,用于对缺陷增强后的图片进行表面模糊处理,对表面模糊处理前后的图片进行差值计算,以获得差值图片;及图片调整模块,用于对差值图片进行反相处理,以获得反相差值图片,根据反相差值图片确定一个图片调整函数,并根据调整函数调整待调整的图片。
进一步地,所述缺陷处理模块用于:提取获取的图片中有缺陷的像素块;对提取的有缺陷的像素块进行缺陷增强处理。
进一步地,所述缺陷处理模块提取图片中有缺陷的像素块的方式为高反差保留方式。
进一步地,所述高反差保留方式包括步骤:对图片进行高斯模糊处理;对高斯模糊处理后的图片进行反相处理;对反相处理后的图片进行线性光融合处理;对线性光融合处理后的图片进行透明度处理。
进一步地,所述缺陷处理模块对提取的有缺陷的像素块进行缺陷增强处理的方式为亮光处理方式。
相较现有技术,本发明通过对待调整的图片进行缺陷增强处理,对缺陷增强后的图片进行表面模糊处理,将表面模糊处理前后的图片的差值与图片调整函数联系起来,在保证了图片整体自然、协调、完整的情况下,有效地减少了图片存在的缺陷,提高了图片的质量。
附图说明
图1为本发明图片缺陷调整系统较佳实施例的运行架构图。
图2为图1中图片缺陷调整系统的功能模块图。
图3为本发明图片缺陷调整方法较佳实施例的具体实施流程图。
本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例,参照附图做进一步说明。
具体实施方式
应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
如图1所示,为本发明图片缺陷调整系统较佳实施例的运行架构图。该图片缺陷调整系统11运行于数据处理设备1中。所述数据处理设备1可以是手机、平板电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant,PDA)或其他任意适用的数据处理设备。所述数据处理设备1包括存储单元13及处理单元10。
该存储单元13,用于存储该图片缺陷调整系统11,及该图片缺陷调整系统11的运行数据。
该处理单元10,用于调用并执行该图片缺陷调整系统11,以实现对图片缺陷的调整。
如图2所示,为图1中图片缺陷调整系统的功能模块图。该图片缺陷调整系统11包括缺陷处理模块110,差值运算模块111及图片调整模块112。
该缺陷处理模块110,用于获取待调整的图片。在本实施例中,该缺陷处理模块110从该存储单元13中获取待调整的图片;在本发明的其他实施例中,该缺陷处理模块110从其他任意适用的装置中获取待调整的图片。
该缺陷处理模块110,还用于提取获取的图片中有缺陷的像素块并进行缺陷增强处理。在本实施例中,该缺陷处理模块110通过高反差保留方式来提取图片中有缺陷的像素块,通过亮光处理方式来增强提取的有缺陷的像素块;在本发明的其他实施例中,该缺陷处理模块110通过其他任意适用的处理方式来提取图片中有缺陷的像素块并进行缺陷增强处理。
在本实施例中,所述高反差保留方式包括步骤:对图片进行高斯模糊处理;对高斯模糊处理后的图片进行反相处理;对反相处理后的图片进行线性光融合处理;对线性光融合处理后的图片进行透明度处理。其中,高斯模糊处理公式为:, r 是模糊半径 (r2=u2+v2),σ 是正态分布的标准偏差。反相处理公式为:A = 255-A,A的反相是255-A,而不是-A。线性光融合处理公式为:C=B+2*A-255,A是反相处理后的像素值,B是高斯模糊处理前的像素值。透明度处理公式为:C=0.5*(A+B),A是线性光融合处理后的像素值,B是高斯模糊处理前的像素值。
需要说明的是,高反差保留方式的原理为:有缺陷的像素块就是和周围像素块反差较大的一块像素,通过高反差保留处理可以将这样的区域保留下来,而非缺陷区域不会被保留。亮光处理方式的原理为:对提取的皮肤缺陷进行缺陷增强处理,使缺陷更明显。
该差值运算模块111,用于对缺陷增强后的图片进行表面模糊处理。在本实施例中,表面模糊处理的公式为:
其中, r 为模糊半径,Y是阈值,x1是当前像素阶值,xi是第i个像素阶值,x是当前像素结果阶值。在本发明的其他实施例中,表面模糊处理的公式是其他任意适用的公式。
该差值运算模块111,还用于对表面模糊处理前后的图片进行差值计算,以获得差值图片。在本实施例中,差值计算的公式为:C=A-B,A是表面模糊处理前的图片,B是表面模糊处理后的图片。
该图片调整模块112,用于对差值图片进行反相处理,以获得反相差值图片。在本实施例中,反相处理公式为:A = 255-A,A的反相是255-A,而不是-A。
该图片调整模块112,还用于根据反相差值图片确定一个图片调整函数,并根据调整函数调整待调整的图片。在本实施例中,该图片调整模块112利用反相差值图片得到一个调整函数,对待调整的图片进行调整,调整函数为:C = A + [(A/255)^S – (A/255)]*B,其中,C是调整后的图片的像素值,A是待调整的图片的像素值,B是反相差值图片的像素值,S是调整程度的参数,S可以取(0,1)中间的值,在本实施例中,S取值为0.7。
如图3所示,为本发明图片缺陷调整方法较佳实施例的具体实施流程图。
需要强调的是:图3所示流程图仅为一个较佳实施例,本领域的技术人员当知,任何围绕本发明思想构建的实施例都不应脱离于如下技术方案涵盖的范围:
获取待调整的图片;对获取的图片进行缺陷增强处理;对缺陷增强后的图片进行表面模糊处理;对表面模糊处理前后的图片进行差值计算,以获得差值图片;对差值图片进行反相处理,以获得反相差值图片;根据反相差值图片确定一个图片调整函数,并根据调整函数调整待调整的图片。
以下是结合本实施例逐步实现对图片缺陷的调整。
步骤S10,该缺陷处理模块110获取待调整的图片。在本实施例中,该缺陷处理模块110从该存储单元13中获取待调整的图片;在本发明的其他实施例中,该缺陷处理模块110从其他任意适用的装置中获取待调整的图片。
步骤S11,该缺陷处理模块110提取获取的图片中有缺陷的像素块并进行缺陷增强处理。在本实施例中,该缺陷处理模块110通过高反差保留方式来提取图片中有缺陷的像素块,通过亮光处理方式来增强提取的有缺陷的像素块;在本发明的其他实施例中,该缺陷处理模块110通过其他任意适用的处理方式来提取图片中有缺陷的像素块并进行缺陷增强处理。
步骤S12,该差值运算模块111对缺陷增强后的图片进行表面模糊处理。
步骤S13,该差值运算模块111,还用于对表面模糊处理前后的图片进行差值计算,以获得差值图片。在本实施例中,差值计算的公式为:C=A-B,A是表面模糊处理前的图片,B是表面模糊处理后的图片。
步骤S15,该图片调整模块112对差值图片进行反相处理,以获得反相差值图片。在本实施例中,反相处理公式为:A = 255-A,A的反相是255-A,而不是-A。
步骤S16,该图片调整模块112根据反相差值图片确定一个图片调整函数,并根据调整函数调整待调整的图片。在本实施例中,该图片调整模块112利用反相差值图片得到一个调整函数,对待调整的图片进行调整,调整函数为:C = A + [(A/255)^S – (A/255)]*B,其中,C是调整后的图片的像素值,A是待调整的图片的像素值,B是反相差值图片的像素值,S是调整程度的参数,S可以取(0,1)中间的值,在本实施例中,S取值为0.7。
以上仅为本发明的优选实施例,并非因此限制本发明的专利范围,凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换,或直接或间接运用在其他相关的技术领域,均同理包括在本发明的专利保护范围内。
Claims (10)
1.一种图片缺陷调整方法,适用于数据处理设备,其特征在于,该方法包括步骤:
获取待调整的图片,对获取的图片进行缺陷增强处理;
对缺陷增强后的图片进行表面模糊处理,对表面模糊处理前后的图片进行差值计算,以获得差值图片;
对差值图片进行反相处理,以获得反相差值图片,根据反相差值图片确定一个图片调整函数,并根据调整函数调整待调整的图片;其中,所述调整函数为:C=A+[(A/255)^S–(A/255)]*B,其中,C是调整后的图片的像素值,A是待调整的图片的像素值,B是反相差值图片的像素值,S是调整程度的参数。
2.如权利要求1所述的图片缺陷调整方法,其特征在于,所述对获取的图片进行缺陷增强处理的步骤包括:
提取获取的图片中有缺陷的像素块;
对提取的有缺陷的像素块进行缺陷增强处理。
3.如权利要求2所述的图片缺陷调整方法,其特征在于,提取图片中有缺陷的像素块的方式为高反差保留方式。
4.如权利要求3所述的图片缺陷调整方法,其特征在于,所述高反差保留方式包括步骤:
对图片进行高斯模糊处理;
对高斯模糊处理后的图片进行反相处理;
对反相处理后的图片进行线性光融合处理;
对线性光融合处理后的图片进行透明度处理。
5.如权利要求2所述的图片缺陷调整方法,其特征在于,对提取的有缺陷的像素块进行缺陷增强处理的方式为亮光处理方式。
6.一种图片缺陷调整系统,应用于数据处理设备,其特征在于,该系统包括:
缺陷处理模块,用于获取待调整的图片,对获取的图片进行缺陷增强处理;
差值运算模块,用于对缺陷增强后的图片进行表面模糊处理,对表面模糊处理前后的图片进行差值计算,以获得差值图片;及
图片调整模块,用于对差值图片进行反相处理,以获得反相差值图片,根据反相差值图片确定一个图片调整函数,并根据调整函数调整待调整的图片;其中,所述调整函数为:C=A+[(A/255)^S–(A/255)]*B,其中,C是调整后的图片的像素值,A是待调整的图片的像素值,B是反相差值图片的像素值,S是调整程度的参数。
7.如权利要求6所述的图片缺陷调整系统,其特征在于,所述缺陷处理模块用于:
提取获取的图片中有缺陷的像素块;
对提取的有缺陷的像素块进行缺陷增强处理。
8.如权利要求7所述的图片缺陷调整系统,其特征在于,所述缺陷处理模块提取图片中有缺陷的像素块的方式为高反差保留方式。
9.如权利要求8所述的图片缺陷调整系统,其特征在于,所述高反差保留方式包括步骤:
对图片进行高斯模糊处理;
对高斯模糊处理后的图片进行反相处理;
对反相处理后的图片进行线性光融合处理;
对线性光融合处理后的图片进行透明度处理。
10.如权利要求7所述的图片缺陷调整系统,其特征在于,所述缺陷处理模块对提取的有缺陷的像素块进行缺陷增强处理的方式为亮光处理方式。
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