CN104135630A

CN104135630A - 全区域空间影像细节控制方法

Info

Publication number: CN104135630A
Application number: CN201310160687.0A
Authority: CN
Inventors: 黄明灯; 徐纬
Original assignee: Novatek Microelectronics Corp
Current assignee: Novatek Microelectronics Corp
Priority date: 2013-05-03
Filing date: 2013-05-03
Publication date: 2014-11-05

Abstract

本发明公开一种全区域空间影像细节控制方法，用于一影像处理器中，包括有根据各像素在一影像的各空间位置，调整一影像处理时相对应各像素的至少一细节参数；以及根据相对应各像素的该至少一细节参数，对各像素进行该影像处理。

Description

全区域空间影像细节控制方法

技术领域

本发明涉及一种全区域空间影像细节控制方法，尤指一种可根据各像素影像中空间位置，调整相对应细节参数进行影像处理，以对影像中间部分及因光度不足而噪声相对较大的周围部分分别处理的全区域空间影像细节控制方法。

背景技术

一般来说，影像传感器设计趋向面积更小、像素更多及像素更小。然而，影像传感器搭配镜头使用时，影像四周会因镜头阻挡所造成的镜头阴影（lensshading）使得光度更不足，使得所撷取影像在角落部分噪声较大（镜头阴影通常为多次函数衰减，而讯杂比随着衰减）。

在此情况下，公知影像处理器在进行噪声消除控制、锐利化控制、色彩饱和度控制以及色彩内插控制等影像处理时，通常未考虑空间上的因素，因此为了要顾及角落影像质量会而牺牲影像中央的画质。

举例来说，请参考图1，图1为公知一影像处理器进行噪声消除控制的示意图。如图1所示，公知影像处理器在进行噪声消除控制时，会对一原始影像ORI₁进行低通滤波（即以各像素为中心，将其与周围像素进行加权平均产生新的像素值）产生一噪声消除预测影像NRP，再将原始影像ORI₁及噪声消除预测影像NRP以一特定权重W加权平均后产生一噪声消除影像NR（即NR=(1-W)*ORI₁+W*NRP）。然而，由于整张影像中所有像素都以单一特定权重W平均，因此为了将噪声消除影像NR周围部分噪声消除而增加噪声消除预测影像NRP的权重，会造成噪声消除影像NR中间部分模糊。

此外，请参考图2，图2为公知影像处理器进行锐利化控制的示意图。如图2所示，公知影像处理器在进行锐利化控制时，会对原始影像ORI₁进行边缘取出（即以各像素为中心，将其与特定方向上前后像素相减取像素值差，因此接近变缘部分会因以后像素的像素值变小或变大为取出正像素值差或负像素值差）产生一边缘取出影像EE，再以一边缘增益放大边缘取出影像EE中像素值差产生一边缘取出增益影像EEG，最后将原始影像ORI₁与边缘取出增益影像EEG相加得到一锐利化影像SHA，以加强边缘开始时像素值差而进行锐利化控制。然而，由于整张影像都以边缘增益放大像素值差，因此为了让锐利化影像SHA周围部分锐利化程度够大以克服噪声而增加边缘增益，会造成锐利化影像SHA中间部分过于锐利而失真。

再者，请参考图3，图3为公知影像处理器进行色彩饱和度控制的示意图。如图3所示，公知影像处理器在进行色彩饱和度控制时，会调整原始影像ORI₂的色彩饱和度。举例来说，当降低一色彩饱和度增益而产生一低色彩饱和度影像LSG时，低色彩饱和度影像LSG右下可看清影像纹理，但影像彩色程度差，当增加色彩饱和度增益而产生一高色彩饱和度影像HSG时，高色彩饱和度影像HSG影像彩色程度好，但右下部分无法看清影像纹理（因周围部分噪声过高造成颜色误判）。然而，由于整张影像都以色彩饱和度增益进行控制，因此为了让周围部分影像纹理清楚而降低边缘增益，会造成中间部分彩色程度差而失真。

除此之外，请参考图4，图4为公知影像处理器进行色彩内插控制的示意图。如图4所示，一般影像传感器以贝尔图（Bayer Pattern）结构进行简化，各像素仅具一种原色数据，需内插出另外两种原色数据，因此公知影像处理器在以绿色像素值G2、G4、G6、G8进行色彩内插控制，在仅具有一红色像素值R5的位置内插取得一绿色像素值G5时，会先取出一水平像素差dH及一垂直像素差dV（dV=|G2–G8|而dH=|G4–G6|），再将水平像素差dH及垂直像素差dV与一色彩内插门坎值CIT进行比较，若水平像素差dH大于色彩内插门坎值CIT且垂直像素差dV小于色彩内插门坎值CIT，则判断为垂直方向（即G5=(G2+G8)/2），若水平像素差dH小于色彩内插门坎值CIT且垂直像素差dV大于色彩内插门坎值CIT，则判断为水平方向（即G5=(G4+G6)/2），若水平像素差dH小于色彩内插门坎值CIT且垂直像素差dV小于色彩内插门坎值CIT，则判断为无方向（即G5=(G2+G4+G6+G8)/4）。然而，由于整张影像都以单一色彩内插门坎值CIT进行控制，因此为了避免周围部分因噪声方向判定错误（噪声较大时在一区域内会随机判断为垂直或水平方式而形成迷宫纹路）而增加色彩内插门坎值CIT，会造成中间部分无法清楚判断方向。

如上所述，公知影像处理器在进行噪声消除控制、锐利化控制、色彩饱和度控制以及色彩内插控制等影像处理时，通常未考虑空间上的因素而在整张影像使用相同细节参数进行处理，因此为了要顾及角落影像质量会而牺牲影像中央的画质。有鉴于此，公知技术实有改进的必要。

发明内容

因此，本发明的主要目的即在于提供一种可根据各像素影像中空间位置，调整相对应细节参数进行影像处理，以对影像中间部分及因光度不足而噪声相对较大的周围部分分别处理的全区域空间影像细节控制方法。

本发明公开一种全区域空间影像细节控制方法，用于一影像处理器中。该全区域空间影像细节控制方法包括有根据各像素在一影像的各空间位置，调整一影像处理时相对应各像素的至少一细节参数；以及根据相对应各像素的该至少一细节参数，对各像素进行该影像处理。

在此配合下列图示、实施例的详细说明及权利要求书，将上述及本发明的其它目的与优点详述于后。

附图说明

图1为公知一影像处理器进行噪声消除控制的示意图。

图2为公知影像处理器进行锐利化控制的示意图。

图3为公知影像处理器进行色彩饱和度控制的示意图。

图4为公知影像处理器进行色彩内插控制的示意图。

图5为本发明实施例一全区域空间影像细节控制流程的示意图。

图6为本发明实施例一影像的一空间位置的示意图。

图7A为一噪声消除预测影像权重在图6所示的影像中分布的示意图。

图7B为一边缘增益在图6所示的影像中分布的示意图。

其中，附图标记说明如下：

50 流程

500～506 步骤

ORI₁、ORI₂ 原始影像

NRP 噪声消除预测影像

NR 噪声消除影像

EE 边缘取出影像

EEG 边缘取出增益影像

SHA 锐利化影像

LSG 低色彩饱和度影像

HSG 高色彩饱和度影像

G2、G4、G6、G8 绿色像素值

R5 红色像素值

IMG 影像

（x，y）空间位置

PV_（x，y）空间值

A、B 点

NRW_（x，y）噪声消除预测影像权重

EG_（x，y）边缘增益

具体实施方式

请参考图5，图5为本发明实施例一全区域空间影像细节控制流程50的示意图。如图5所示，全区域空间影像细节控制流程50用于一影像处理器中，包括有以下步骤：

步骤500：开始。

步骤502：根据各像素在一影像的各空间位置，调整一影像处理时相对应各像素的至少一细节参数。

步骤504：根据相对应各像素的该至少一细节参数，对各像素进行该影像处理。

步骤506：结束。

根据全区域空间影像细节控制流程50，本发明先根据各像素在一影像的各空间位置，调整一影像处理时相对应各像素的至少一细节参数，再根据相对应各像素的该至少一细节参数，对各像素进行该影像处理。在此情况下，由于位在影像中不同空间位置的不同像素可使用不同细节参数进行影像处理，因此影像中央及影像周围的像素可分别设定适当细节参数。如此一来，本发明可根据各像素在影像中空间位置，调整相对应细节参数进行影像处理，以对影像中间部分及因光度不足而噪声相对较大的周围部分分别处理。

详细来说，请参考图6，图6为本发明实施例一影像IMG的一空间位置（x，y）的示意图。如图6所示，可将一影像IMG的一中心设定为原点（0，0），可将相对于空间位置（x，y）的一空间值PV_（x，y）以一二元多项式表示如下：

PV_(x,y)=[(a_nxⁿ+a_n-1x^n-1+......+a₁x+a₀)+(b_nyⁿ+b_n-1y^n-1+......+b₁y+b₀)]^1/m

在此情况下，本发明可依特定空间位置（x，y）得到特定空间值PV_（x，y），再以特定空间值PV_（x，y）调整细节参数，其中，由于空间值PV_（x，y）是二元多项式，因此可依如噪声消除控制、锐利化控制、色彩饱和度控制以及色彩内插控制等影像处理方式的实际需求，适当设计空间值PV_（x，y）依空间位置（x，y）分布情形（如依离中心的距离以直线、曲线或步阶等方式增加或减少空间值PV_（x，y），以配合因多次函数衰减的镜头阴影所造成讯杂比的衰减）。如此一来，本发明可以乘法器与加法器达成，且少数的系数控制能有效减少所需的存储器空间，且易整合进各类型影像处理方式而能轻易整合到各种平台上运算。

举例来说，当所进行影像处理为噪声消除控制时，所调整细节参数可为一噪声消除预测影像权重NRW_（x，y）及一原始影像权重（1-NRW_（x，y）），因此可依对相应噪声消除控制的空间值PV_（x，y）及一全域噪声消除预测影像权重GNRW及一噪声消除正规值NRNF得到相对应各像素的噪声消除预测影像权重NRW_（x，y）及原始影像权重（1-NRW_（x，y））后，对各像素进行噪声消除控制，即：

PNR_(x,y)=ORIP_(x,y)*NRW_(x,y)+NRP_(x,y)*(1-NRW_(x,y))

NRW_(x,y)=GNRW OP PV_(x,y)*NRNF

其中，PNR_(x,y)为本发明进行噪声消除控制后所得各像素的像素值，ORIP_(x,y)为在原始影像中各像素的像素值，NRP_(x,y)为进行低通滤波所产生噪声消除预测影像中各像素的像素值，而OP表示GNRW与PV_(x,y)*NRNF间进行运算，可为加减乘除任一操作数。

在此情况下，请参考图7A，图7A为噪声消除预测影像权重NRW_（x，y）在影像IMG中分布的示意图。如图6及图7A所示，在图6中沿一点A至一点B可得如图7A所示噪声消除预测影像权重NRW_（x，y）在影像IMG的分布，其中，依离中心的距离以步阶方式（也可以直线或曲线等方式）增加噪声消除预测影像权重NRW_（x，y）。如此一来，若一像素P(x,y)位在影像IMG中央时，可增加相对应原始影像权重（1-NRW_（x，y））及减少相对应噪声消除预测影像权重NRW_（x，y）（如0），且若像素P(x,y)在影像IMG周围时，可减少相对应原始影像权重（1-NRW_（x，y））及增加相对应噪声消除预测影像权重NRW_（x，y）（如0.85），因此可维持影像中间部分清晰且消除周围部分因光度不足而相对较大的噪声。

另一方面，当所进行影像处理为锐利化控制时，所调整细节参数可为一边缘增益EG_（x，y），因此可依对相应锐利化控制的空间值PV_（x，y）、一全域边缘增益GEG及一锐利化正规值ENF得到相对应各像素的边缘增益EG_（x，y）后，对各像素进行锐利化控制，即：

PE_(x,y)=ORIP_(x,y)+EV*EG_(x,y)

EG_(x,y)=GEG OP PV_(x,y)*ENF

其中，PE_(x,y)为本发明进行锐利化控制后所得各像素的像素值，ORIP_(x,y)为在原始影像中各像素的像素值，EV为进行边缘取出后所得的边缘值（即图2所示的边缘取出影像EE的像素值差），而OP表示GEG与PV_(x,y)*ENF间进行运算，可为加减乘除任一操作数。

在此情况下，请参考图7B，图7B为边缘增益EG_（x，y）在影像IMG中分布的示意图。如图6及图7B所示，在图6中沿点A至点B可得如图7B所示边缘增益EG_（x，y）在影像IMG的分布，其中，依离中心的距离以步阶方式（也可以直线或曲线等方式）增加边缘增益EG_（x，y）。如此一来，若像素P(x,y)位在影像IMG中央时，可减少相对应边缘增益EG_（x，y）（如1），且若像素P(x,y)在影像IMG周围时，可增加相对应边缘增益EG_（x，y）（如1.256），因此可维持影像中间不失真且增加周围部分锐利度以克服模糊。

另一方面，当所进行影像处理为饱和度控制时，所调整细节参数可为一色彩饱和度增益CSG_（x，y），因此可依对相应饱和度控制的空间值PV_（x，y）、一全域色彩饱和度增益GCSG及一饱和度正规值CSNF得到相对应各像素的色彩饱和度增益CSG_（x，y）后，对各像素进行饱和度控制，即：

PCS_(x,y)=ORIP_(x,y)*CSG_(x,y)

CSG_(x,y)=GCSG OP PV_(x,y)*CSNF

其中，PCS_(x,y)为本发明进行饱和度控制后所得各像素的像素值，ORIP_(x,y)为在原始影像中各像素的像素值，而OP表示GCSG与PV_(x,y)*CSNF间进行运算，可为加减乘除任一操作数。

如此一来，若像素P(x,y)位在影像IMG中央时，可增加相对应色彩饱和度增益CSG_（x，y），且若像素P(x,y)在影像IMG周围时，可减少相对应色彩饱和度增益CSG_（x，y），因此可增加影像中间色彩饱和度且避免周围部分因噪声而失真。

另一方面，当所进行影像处理为色彩内插控制时，所调整细节参数可为一色彩内插门坎值CIT_（x，y），因此可依对相应色彩内插控制的空间值PV_（x，y）、一全域色彩内插门坎值GCIT及一色彩内插正规值CSNF得到相对应各像素的色彩内插门坎值CIT_（x，y）后，对各像素进行色彩内插控制，即：

PCI_(x,y)=INT(NP_(x,y),CIT_（x，y）)

CIT_（x，y）=GCIT OP PV_(x,y)*CINF

其中，PCI_(x,y)为本发明进行色彩内插控制后所得各像素的像素值，NP_(x,y)表示原始影像中欲内插像素周围像素的像素值（如欲对图4中进行色彩内插控制取得绿色像素值G5时，NP_(x,y)为绿色像素值G2、G4、G6、G8），而OP表示GCIT与PV_(x,y)*CINF间进行运算，可为加减乘除任一操作数。

如此一来，若像素P(x,y)位在影像IMG中央时，可降低相对应色彩内插门坎值CIT_（x，y），且若像素P(x,y)在影像IMG周围时，可提高相对应色彩内插门坎值CIT_（x，y），因此可在影像中间有效判断方向而增加色彩内插正确性且在周围部分以像素P(x,y)周围像素的像素值平均以避免因噪声而进行错误的色彩内插。

值得注意的是，上述实施例主要在于可根据各像素在影像中空间位置，调整相对应细节参数进行影像处理，以对影像中间部分及因光度不足而噪声相对较大的周围部分分别处理。本领域普通技术人员当可据以进行修饰或变化，而不限于此。举例来说，本发明进行影像处理时，可依序进行噪声消除控制、色彩内插控制、锐利化控制以及色彩饱和度控制，但也可增加其它影像处理方式或依实际需求改变顺序。此外，噪声消除控制、色彩内插控制、锐利化控制以及色彩饱和度控制等影像处理方式可合并进行、分别实施或部分结合而仍达到其各别效果。再者，上述噪声消除控制、色彩内插控制、锐利化控制以及色彩饱和度控制对影像中间部分及周围部分调整噪声消除预测影像权重NRW_（x，y）、边缘增益EG_（x，y）、色彩饱和度增益CSG_（x，y）以及色彩内插门坎值CIT_（x，y）的方式，是为解决周围部分因光度不足而噪声相对较大的问题，但在其它实施例中，也可配合实际需求而具有不同调整方式。

在公知技术中，影像处理器在进行噪声消除控制、锐利化控制、色彩饱和度控制以及色彩内插控制等影像处理时，通常未考虑空间上的因素而在整张影像使用相同细节参数进行处理，因此为了要顾及角落影像质量会而牺牲影像中央的画质。相较之下，本发明可根据各像素在影像中空间位置，调整相对应细节参数进行影像处理，以对影像中间部分及因光度不足而噪声相对较大的周围部分分别处理。

以上所述仅为本发明的优选实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims

1.一种全区域空间影像细节控制方法，用于一影像处理器中，其特征在于，包括有：

根据各像素在一影像的各空间位置，调整一影像处理时相对应各像素的至少一细节参数；以及

根据相对应各像素的该至少一细节参数，对各像素进行该影像处理。

2.如权利要求1所述的全区域空间影像细节控制方法，其特征在于，相对于该空间位置的一空间值以一二元多项式表示。

3.如权利要求1所述的全区域空间影像细节控制方法，其特征在于，该影像处理包括有一噪声消除控制，而该至少一细节参数包括有一原始影像权重及一噪声消除预测影像权重。

4.如权利要求3所述的全区域空间影像细节控制方法，其特征在于，根据各像素在该影像的各空间位置，调整该影像处理时相对应各像素的该至少一细节参数的步骤包括有：

若一第一像素在该影像中央时，增加相对应一第一原始影像权重及减少相对应一第一噪声消除预测影像权重，且若一第二像素在该影像周围时，减少相对应一第二原始影像权重及增加相对应一第二噪声消除预测影像权重。

5.如权利要求1所述的全区域空间影像细节控制方法，其特征在于，该影像处理包括有一锐利度控制，而该至少一细节参数包括有一边缘增益。

6.如权利要求5所述的全区域空间影像细节控制方法，其特征在于，根据各像素在该影像的各空间位置，调整该影像处理时相对应各像素的该至少一细节参数的步骤包括有：

若一第一像素在该影像中央时，减少相对应一第一边缘增益，且若一第二像素在该影像周围时，增加相对应一第二边缘增益。

7.如权利要求1所述的全区域空间影像细节控制方法，其特征在于，该影像处理包括有一饱和度控制，而该至少一细节参数包括有一饱和度增益。

8.如权利要求7所述的全区域空间影像细节控制方法，其特征在于，根据各像素在该影像的各空间位置，调整该影像处理时相对应各像素的该至少一细节参数的步骤包括有：

若一第一像素在该影像中央时，增加相对应一第一饱和度增益，且若一第二像素在该影像周围时，减少相对应一第二饱和度增益。

9.如权利要求1所述的全区域空间影像细节控制方法，其特征在于，该影像处理包括有一色彩内插控制，而该至少一细节参数包括有一色彩内插门坎值。

10.如权利要求9所述的全区域空间影像细节控制方法，其特征在于，根据各像素在该影像的各空间位置，调整该影像处理时相对应各像素的该至少一细节参数的步骤包括有：

若一第一像素在该影像中央时，降低相对应一第一色彩内插门坎值，且若一第二像素在该影像周围时，增加相对应一第二色彩内插门坎值。