CN104978945A - 图像饱和度增强的方法及其装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图像饱和度增强的方法，包括以下步骤：将接收到的图像信号转换为HSI图像信号；对转换后的HSI图像信号进行饱和度增强处理；将饱和度增强处理后的HSI图像信号还原为原始格式的图像信号。本发明还公开一种图像饱和度增强的装置。本发明提供的图像饱和度增强的方法，避免因对RGB图像信号直接进行增强调节而引起图像失真的现象，保证了图像显示终端显示图像的饱和度。

Description

图像饱和度增强的方法及其装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像饱和度增强的方法及其装置。

背景技术

在图像源到图像显示终端传输的过程中，因电路噪音、传输损耗等都会造成图像质量的下降。为了改善图像显示终端显示图像的视觉效果，彩色图像增强有很大的意义。

现有的彩色图像增强算法通常采用以下方式：将RGB图像的R、G、B三个颜色分量进行相同的放缩和平移，从而达到色调不变的目的。但是，如果分别对R、G、B三个颜色分量进行对比度增强时，由于三个颜色分量的运算是相互独立的，因此，不能保证三者的线性变换系数是相同的，因此，不能保证图像显示终端显示图像的饱和度。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种具有相同发明构思的图像饱和度增强的方法及其装置，旨在保证图像显示终端显示图像的饱和度。

为实现上述目的，本发明提供一种图像饱和度增强的方法，包括以下步骤：

将接收到的图像信号转换为HSI图像信号；

对转换后的HSI图像信号进行饱和度增强处理；

将饱和度增强处理后的HSI图像信号还原为原始格式的图像信号。

优选地，所述对转换后的HSI图像信号进行饱和度增强处理的步骤具体包括：

根据每一帧画面的各个像素点的饱和度值以及亮度值计算每一帧画面对应的第一饱和增益系数；

根据计算得到的第一饱和增益系数对HSI图像信号的每一帧画面进行饱和度增强处理。

优选地，所述根据每一帧画面的各个像素点的饱和度值以及亮度值计算每一帧画面对应的饱和增益系数的步骤具体包括：

根据每一帧画面的各个像素点的饱和度值以及亮度值分别计算每一帧画面对应的平均图像饱和度值、准最大图像饱和度值、平均图像亮度值以及准最大亮度值；

根据预设的平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系、准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系、平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系以及准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系，分别获取所述第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数；

根据预设的第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数与所述第一饱和增益系数的映射关系，获取每一帧画面对应的第一饱和增益系数。

优选地，所述根据预设的平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系、准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系、平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系以及准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系，分别获取所述第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数的步骤之后还包括：

在当前画面相对于与其前一帧画面未发生场景变化时，当前画面对应的第一饱和增益系数沿用其前一帧画面对应的第一饱和增益系数。

优选地，所述预设的平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系中，所述第二饱和增益系数值先随所述平均图像饱和度值增大而增大后随所述平均图像饱和度值减小而减小；

所述准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系中，所述第三饱和增益系数随所述准最大图像饱和度值的增大而减小；

所述平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系中，所述第四饱和增益系数随所述平均图像亮度值的增大而增大；

所述准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系中，所述准最大亮度值为固定值。

本发明进一步提出一种图像饱和度增强的装置，包括：

图像转换模块，用于将接收到的图像信号转换为HSI图像信号；

饱和增强模块，用于对转换后的HSI图像信号进行饱和度增强处理；

还原模块，用于将饱和度增强处理后的HSI图像信号还原为原始格式的图像信号。

优选地，述饱和增强模块具体包括：

计算单元，用于根据每一帧画面的各个像素点的饱和度值以及亮度值计算每一帧画面对应的第一饱和增益系数；

操作单元，用于根据计算得到的第一饱和增益系数对HSI图像信号的每一帧画面进行饱和度增强处理。

优选地，所述计算单元具体包括：

第一计算子单元，用于根据每一帧画面的各个像素点的饱和度值以及亮度值分别计算每一帧画面对应的平均图像饱和度值、准最大图像饱和度值、平均图像亮度值以及准最大亮度值；

第二计算子单元，用于根据预设的平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系、准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系、平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系以及准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系，分别获取所述第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数；

第三计算子单元，根据预设的第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数与所述第一饱和增益系数的映射关系，获取每一帧画面对应的第一饱和增益系数。

优选地，所述计算单元还包括第四计算子单元，用于在当前画面相对于与其前一帧画面未发生场景变化时，当前画面对应的第一饱和增益系数沿用其前一帧画面对应的第一饱和增益系数。

优选地，所述预设的平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系中，所述第二饱和增益系数值先随所述平均图像饱和度值增大而增大后随所述平均图像饱和度值减小而减小；

所述准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系中，所述第三饱和增益系数随所述准最大图像饱和度值的增大而减小；

所述平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系中，所述第四饱和增益系数随所述平均图像亮度值的增大而增大；

所述准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系中，所述准最大亮度值为固定值。

本发明提出的图像饱和度增强的方法，首先将接收到的图像信号转换为HSI图像信号；其次对转换后的HSI图像信号进行饱和度增强处理；最后，将饱和度增强处理后的HSI图像信号还原为原始格式的图像信号，从而避免因对RGB图像信号直接进行增强调节而引起图像失真的现象，保证了图像显示终端显示图像的饱和度。同时，本图像饱和度增强的方法因第一饱和增益系数是与第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数有关联的，而第二饱和增益系数与第三饱和增益系数与图像像素点的饱和度值关联，第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数与图像像素点的亮度值关联，即第一饱和增益系数是由图像各个像素点饱和度值以及亮度值所共同决定的，因此，本图像饱和度增强的方法保证了画面色彩层次的同时，还使图像的色彩更加艳丽、饱满以及自然。另外，对图像信号的每一帧的画面均进行饱和度处理，从而实现了视频画面的动态饱和度提升。

附图说明

图1为本发明图像饱和度增强的方法第一实施例的流程示意图；

图2为图1中对转换后的HSI图像信号进行饱和度增强处理的步骤的细化流程示意图；

图3为图2中根据每一帧画面的各个像素点的饱和度值以及亮度值计算每一帧画面对应的第一饱和增益系数的步骤的细化流程示意图；

图4为本发明图像饱和度增强的方法中y-x的函数曲线图；

图5为本发明图像饱和度增强的方法中k1-APS调节曲线的函数关系图；

图6为本发明图像饱和度增强的方法中k2-IS调节曲线的函数关系图；

图7为本发明图像饱和度增强的方法中K3-APL调节曲线的函数关系图；

图8为本发明图像饱和度增强的方法中K4-IL调节曲线的函数关系图；

图9为本发明图像饱和度增强的方法第二实施例中根据每一帧画面的各个像素点的饱和度值以及亮度值计算每一帧画面对应的第一饱和增益系数的步骤的细化流程示意图；

图10为本发明图像饱和度增强的装置第一实施例的结构示意图；

图11为图10所示的饱和增强模块的结构示意图；

图12为图11所示的计算单元的结构示意图；

图13为本发明图像饱和度增强的装置第二实施例中计算单元的结构示意图。

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。

本发明提出一种图像饱和度增强的方法。

参照图1，图1为本发明图像饱和度增强的方法第一实施例的流程示意图。

本发明提出的图像饱和度增强的方法的第一实施例。本实施例中，图像饱和度增强的方法包括以下步骤：

步骤S10，将接收到的图像信号转换为HSI图像信号；

图像信号通常用YUV或RGB表示其色彩，所以首先需要对其进行色彩空间转换，即首先应实现YUV或RGB到HSI色彩空间的转换。

HSI颜色空间用色调H（Hue）、色饱和度S（Saturation）和亮度I（Intensity）这三种维度来表示其色彩，而通常的图像信号一般在YUV或RGB颜色空间表示其色彩信息，所以首先需要进行从YUV或RGB到HSI颜色空间的转换。

在数字域，YUV一般用YCbCr表示。对于8位的YCbCr信号，Y的范围定义为16～235，16为黑电平，235为白电平，Cb和Cr的范围则均定义为16～240。而对于8位的RGB信号，R、G、B的范围均定义为0～255，0表示亮度最低，255表示亮度最高。

设A_3*3是YCbCr图像信号到HSI图像信号转换的可逆3*3矩阵，则转换方程如下：

$\left[\begin{array}{c}H\\ S\\ I\end{array}\right]=A_{3*3}\×\left[\begin{array}{c}Y\\ \mathrm{Cb}\\ \mathrm{Cr}\end{array}\right]---\left(1\right).$

设B_3*3是RGB图像信号到HSI图像信号转换的可逆3*3矩阵，则转换方程如下：

$\left[\begin{array}{c}H\\ S\\ I\end{array}\right]=B_{3*3}\left[\begin{array}{c}R\\ G\\ B\end{array}\right]---\left(2\right).$

对于数字视频处理的处理，公式1、2都有成熟的算法。其中，转换矩阵A_3*3、B_3*3为用户预设，因此，对于常见的YCbCr和RGB图像信号，均可以转换为HIS图像信号，且转换后应需满足如下条件：

$\left\{\begin{array}{c}0\≤H\≤2\mathrm{\π}\\ 0\≤S\≤1\\ 0\≤I\≤1\end{array}\right.---\left(3\right).$

满足公式（3）是为了便于计算后续提到的第一饱和增益参数。

步骤S20，对转换后的HSI图像信号进行饱和度增强处理；

具体地，参照图2，步骤S20具体包括：

步骤S201，根据每一帧画面的各个像素点的饱和度值以及亮度值计算每一帧画面对应的第一饱和增益系数；

步骤S202，根据计算得到的第一饱和增益系数对HSI图像信号的每一帧画面进行饱和度增强处理。

具体地，参照图3，步骤S201具体包括：

步骤S2011，根据每一帧画面的各个像素点的饱和度值以及亮度值分别计算每一帧画面对应的平均图像饱和度值、准最大图像饱和度值、平均图像亮度值以及准最大亮度值；

步骤S2012，根据预设的平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系、准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系、平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系以及准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系，分别获取所述第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数；

步骤S2013，根据预设的第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数与所述第一饱和增益系数的映射关系，获取每一帧画面对应的第一饱和增益系数。

本实施例中，第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数分别称之为k1、k2、k3和k4。

图像信号通常是由一帧帧连续的画面连贯播放而成。设每一帧画面的行数为M，每行的点数为N，则一帧画面共有M×N个像素点，而每个像素点都可用YCbCr或RGB表示其色彩。上述的色彩空间转换方法，可以把颜色由YCbCr或RGB图像信号转换成HSI图像信号，即每个像素点的颜色均可用色调H、饱和度S和亮度I这三种维度来表示。

1.1平均图像饱和度的计算

APS即平均图像饱和度（Average Picture Saturation）。设每一帧画面第m行、第n列像素点的饱和度值为S_mn，则APS可表示为：

$\mathrm{APS}=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{S}_{\mathrm{mn}}}{M*N}---\left(4\right).$

显然，APS=0表示当前画面无彩色，为黑白画面，如灰场、灰阶等。APS=1表示当前画面的彩色最浓，如100%的红、绿、蓝场等。绝大多数画面的饱和度在0到1之间。

1.2准最大图像饱和度值的计算

准最大图像饱和度值用IS简称，其表明当前画面饱和度分布的准上限值，即准最大图像饱和度。IS值的计算是基于饱和度直方图得出的，对于某一帧画面的饱和度直方图的绘制方法具体如下：

1.2.1首先获取某一帧画面的所有M×N个像素点的饱和度S的值。

1.2.2确定所有像素点的饱和度S总数据的极差（R）。

用获得的所有像素点的饱和度S的最大值减最小值求得，如当S（max）=1，S（min）=0时，则R=S（max）-S(min)=1。

1.2.3确定组距（h）。

先确定直方图的组数，然后，用组数除以极差，可得直方图中每组的宽度，即组距。设组数为I时，则组距h=R/I=1/I。组数的确定要适当，组数太少，会引起较大计算误差；组数太多，会影响数据分组规律的明显性，且会使计算的工作量加大。

1.2.4确定各组的界限值。

当第一组的下限值为0时，第一组上限值为第一组下限值加组距，即1/I；第二组下限值为第一组的上限值，第二组上限值为第二组下限值加组距，即2/I；第三组到第I组，依此类推，从而确定出各组的边界。

1.2.5编制频数分布表。

对某一帧画面的M×N个像素点所有S值进行统计，按大小分别列入相应的组，再统计各组像素数的多少，设分别为P_i，其中i=1、2......I。

1.2.6画直方图。

分别按数据值的比例画横坐标S和纵坐标P_i，根据纵坐标画出每组长方形的高度，它代表落在此长方形中的数据的多少。

设定一个A，计算从A到I组、A+1到I组的P_i的和，并除以一帧画面像素点的总数，分别得：

$P_A=\underset{i=A}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Pi}/(M\×N)---\left(5\right)$

$P_{A+1}=\underset{i=A+1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Pi}/(M\×N)---\left(6\right)$

当P_A≥σ%且P_A+1≤σ%满足时，则IS=A/I（7）。

σ为预设值，代表牺牲的饱和度多少，取值一般在0到3之间。显然，IS表征了当前画面的准最大饱和度，即画面的大部分饱和度S值集中在0到IS之间。

1.3平均图像亮度值的计算

APL即平均图像亮度（Average Picture Luminance）。设某一帧画面第m行、第n列的亮度值为I_mn，则APL可表示为：

$\mathrm{APL}=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{I}_{\mathrm{mn}}}{M*N}---\left(8\right)$

显然，APL=0表示当前画面最暗，如全黑场；APL=1表示当前画面最亮，如全白场；绝大多数画面的亮度在0到1之间。

1.4准最大亮度值的计算

IL表明了某一帧画面亮度分布的准上限值，即准最大图像亮度。IL值的计算基于亮度直方图，具体地，某一帧画面的亮度直方图的绘制方法如下：

1.4.1首先获取某一帧画面所有M×N个像素点的亮度I的值。

1.4.2确定所有数据的极差（R）。用所有数据中的最大值减最小值求得，如当I（max）=1，I（min）=0时，此时R=I（max）-I(min)=1。

1.4.3确定组距（h）。

首先确定直方图的组数，然后以此组数除以极差，可得直方图每组的宽度，即组距。设组数为K，则组距h=R/K=1/K。组数的确定要适当，组数太少，会引起较大计算误差；组数太多，会影响数据分组规律的明显性，且会使计算的工作量加大。

1.4.4确定各组的界限值。

第一组的下限值为0，第一组上限值为第一组下限值加组距，即1/K；第二组下限值为第一组的上限值，第二组上限值为第二组下限值加组距，即2/K；第三组到第K组，以此类推定出各组的边界。

1.4.5编制频数分布表。

对某一帧画面的M×N个像素点的所有I值进行统计，按大小分别列入相应的组，统计各组像素数的多少，设分别为P_k，其中k=1、2......I。

1.4.6画直方图。

分别按I值的比例画横坐标S和纵坐标P_k，根据纵坐标画出每组长方形的高度，它代表落在此长方形中的数据的多少。

设定一个B，计算从B到I组、B+1到I组的P_k的和，并除以总像素数，分别得：

$P_B=\underset{k=B}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{P}_k/(M\×N)---\left(9\right)$

$P_{B+1}=\underset{k=B+1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{P}_k/(M\×N)---\left(10\right)$

则当满足P_B≥δ%且P_B+1≤δ%时：IL=B/K（11）。

δ为预设值，代表可牺牲的亮度多少，取值一般在0到3之间。显然，IL表明了当前画面的准最大亮度，即画面的大部分像素点的亮度I值集中在0到IL之间。

2饱和增益系数的计算

本实施例中，预设的平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系、准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系、平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系以及准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系，分别为四条调节曲线，即k1-APS、k2-IS、k3-APL和k4-IL。

k1-APS、k2-IS、k3-APL和k4-IL是分别与APS、IS、APL和IL相关的调节曲线。首先，针对每一帧的画面计算出的APL、IS、APL和IL值，分别计算出其对应的饱和增益值系数k1、k2、k3和k4；再根据得到的k1、k2、k3和k4计算得出第一饱和增益参数K，并分别与每一帧画面的每个像素点的饱和度值相乘，从而实现对该一帧画面的整体饱和度增强。

因为k1-APS、k2-IS、k3-APL和k4-IL这四条调节曲线有共性，为了描述的方便，如果用y分别表示k1、k2、k3或k4，相应用x分别表示APS、IS、APL或IL，则y-x就分别相应表示k1-APS、k2-IS、k3-APL和k4-IL四条调节曲线，如图4所示，它有如下特点。

y是x的函数，即：y=f(x)（12），如图4所示，其中，0≤x≤1。

x上可设置若干控制点x₀、x₁......x_J，各控制点对应的y值大小可以根据需要调节，设其对应的y值分别为y₀、y₁......y_J。

其它x对应的y值由插值拟合曲线确定，如拉格朗日插值。

y_j=f(x_j)  （13）

其中，j=0、1......J，y不小于0。

2.1平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系

参照图5，本实施例中给出k1-APS调节曲线的一个示例。k1-APS设置有10个控制点，设它们的k值分别为k10、k11......k19，其大小可根据实际画面的显示效果来综合调节，本实施例中，所述预设的平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系中，第二饱和增益系数值先随平均图像饱和度值增大而增大后随平均图像饱和度值减小而减小，即k1-APS总体呈一条中间大、两头小的连续平滑曲线。由k1-APS调节曲线可根据APS获取其对应的k1。k1越大，说明饱和度需增强越多。

APS值只是表明了画面饱和度的大致分布范围。APS趋于0时，说明整幅画面的颜色偏淡，但并不排除有饱和度高的像素点，所以此时k1趋于0，表明应逐渐少做饱和度增强。APS趋于1时，说明整幅画面的颜色偏浓，此时k1趋于0，即表示此时也应减少饱和度增强的处理。APS在0.5附近时，说明整幅画面不浓不淡，k1的值达到最大，表明要适当做饱和度增强处理。

2.2准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系

参照图6，本实施例中给出k2-IS调节曲线的一个示例。k2-IS设置有10个控制点，设它们的k值分别为k20、k21......k29，其大小可根据实际画面的显示效果来综合调节，准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系中，第三饱和增益系数随准最大图像饱和度值的增大而减小，即k2-IS总体为一条k2随IS增加而逐渐减小的连续平滑曲线。

IS值表明了画面饱和度分布的上限值。IS趋于0时，说明整幅画面的颜色偏淡，所以此时k2设置最大，表明此时要适当地做饱和度增强处理。IS趋于1时，说明整幅画面的颜色偏浓，此时k2趋于0，表示此时应逐渐减少饱和度增强处理。

2.3平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系

参照图7，本实施例中给出K3-APL调节曲线的一个示例。K3-APL设置有10个控制点，设它们的k值分别为k30、k31......k39，其大小可根据实际画面的显示效果来综合调节，平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系中，所述第四饱和增益系数随所述平均图像亮度值的增大而增大，即K3-APL整体呈一条K3随APL增大而增大的连续平滑曲线。

APL值只是表明了画面亮度的大致分布范围。APL趋于0时，说明当前画面的颜色整体偏暗，所以此时k1趋于0，表明应逐渐少做饱和度增强处理。APL趋于1时，说明当前画面的颜色整体偏亮，颜色偏淡，此时k1逐渐增大，即表示此时应加大饱和度增强的处理，使图像色彩更加饱满一些。

2.4准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系

参照图8，本实施例中给出K4-IL调节曲线的一个示例。K4-IL设置有10个控制点，设它们的k值分别为k40、k41......k49，其大小可根据实际画面的显示效果来综合调节，总体为一条平直的连续平滑曲线。

IL值表明了某一帧画面亮度分布的上限值。准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系中，准最大亮度值为固定值，本实施例中，k4恒为1，与IL无关，即表明k4不受画面的IL值影响，是恒定的。

需要注意的是，以上APS、IS、APL和IL调节曲线只是一种示例，具体还需根据画面的实际处理效果进行相应调整。

2.5第一饱和增益系数的计算

通过对HIS图像信号进行分析计算，可以得到其特征量APS、IS、APL和IL的值，并进而通过k1-APS、k2-IS、k3-APL和k4-IL设置曲线得到相应的k1、k2、k3和k4的值，则k是k1、k2、k3和k4的函数，且k≥1，即：

k=f(k1,k2,k3,k4)  （14）

如可设定k=1+k1×k2×k3×k4（15）。

因k要受k1、k2、k3和k4的综合影响，是比较综合且复杂的一种算法。因此，调节曲线k1-APS、k2-IS、k3-APL和k4-IL的任何改变都会影响到k值，所以需要综合分析图像的特征，对症下药地调节设置各个调节曲线才能有效解决问题。

又比如可设定k=1+min(k1,k2,k3,k4)（16）

即此时k仅与k1、k2、k3和k4的最小值有关，是比较保守且简单的一种算法。此时设置曲线k1-APS、k2-IS、k3-APL和k4-IL的某些改变可能影响不到k值。例如任何情况下，如果k3在k1、k2、k3和k4中已经是最大，则此时无论怎样提高k3的值，都不会影响到k的取值。

设某一帧画面第m行、第n列像素点的饱和度为S_mn，S'_mn则是经过饱和度增强算法后得到的该像素点的饱和度，则

S'_mn=k*S_mn   （17）

由于k≥1，所以：

S'_mn≥S_mn   （18）

因此，实现了对当前画面的饱和度实现了整体增强，而根据IS的定义，可以得出k应小于1/IS（因为根据公式5、6、7，画面准最大饱和度IS是A/I，饱和度增强处理时，将准最大饱和度IS提升为1时k为1/(IS)，此时准饱和度等级以上的彩色将均增强为1，色彩层次牺牲），否则画面饱和像素数过多，以致部分细节丢失，即K应满足以下：

1≤k≤1/IS   （19）。

步骤S30，将饱和度增强处理后的HSI图像信号还原为原始格式的图像信号。

需要说明的是，此处原始格式为步骤S10中接收到的图像信号的格式，即输入的YCbCr或RGB图像信号在转化为HIS图像信号后，HIS图像信号经过饱和增强处理后，HSI图像信号再相应地转换为YCbCr或RGB图像信号。

设为A_3*3的逆矩阵，则HSI向YCbCr颜色空间的转换方程为：

$\left[\begin{array}{c}y\\ \mathrm{Cb}\\ \mathrm{Cr}\end{array}\right]=A_{3*3}^{-1}\left[\begin{array}{c}H\\ S\\ I\end{array}\right]---\left(20\right).$

设为B_3*3的逆矩阵，则HSI向RGB颜色空间的转换方程为：

$\left[\begin{array}{c}R\\ G\\ B\end{array}\right]\text{=}{B}_{3*3}^{-1}\×\left[\begin{array}{c}H\\ S\\ I\end{array}\right]---\left(21\right).$

最终实现到常规的YCbCr或RGB图像信号输出，方便其它模块的视频处理。

本实施例提出的图像饱和度增强的方法，首先将接收到的图像信号转换为HSI图像信号；其次对转换后的HSI图像信号进行饱和度增强处理；最后，将饱和度增强处理后的HSI图像信号还原为原始格式的图像信号，从而避免因对RGB图像信号直接进行增强调节而引起图像失真的现象，保证了图像显示终端显示图像的饱和度。同时，本图像饱和度增强的方法因第一饱和增益系数是与第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数有关联的，而第二饱和增益系数与第三饱和增益系数与图像像素点的饱和度值关联，第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数与图像像素点的亮度值关联，即第一饱和增益系数是由图像各个像素点饱和度值以及亮度值所共同决定的，因此，本图像饱和度增强的方法在保证画面色彩层次的同时，还使图像的色彩更加艳丽、饱满以及自然。另外，对图像信号的每一帧的画面均进行饱和度处理，从而实现了视频画面的动态饱和度提升。

参照图9，图9为本发明图像饱和度增强的方法第二实施例中根据每一帧画面的各个像素点的饱和度值以及亮度值计算每一帧画面对应的第一饱和增益系数的步骤的细化流程示意图。

基于上述实施例提出本图像饱和度增强的方法的第一实施例。本实施例中，步骤S2012之后还包括：

步骤S2014，在当前画面相对于与其前一帧画面未发生场景变化时，当前画面对应的第一饱和增益系数沿用其前一帧画面对应的第一饱和增益系数。

未发生场景变化是指相邻若干画面的APS、IS、APL和IL值近乎相同，由此算出的k值也相差无几，因此，可以共用前后两帧画面可共用一k值，可以减少计算量。而当画面的场景发生变化时，其APS、IS、APL和IL值可能会有比较大的差异，所以场景变换后需立即计算新的k值并实现饱和度增强，以防止此时的画面显示出现异常。

设第r、r+1......r+s是前后若干帧的画面，且设第r、r+1......r+s帧的APS、IS、APL、IL其最大值和最小值分别为APS_max、IS_max、APL_max、IL_max和APS_min、IS_min、APL_min、IL_min，其相应差值分别为ΔAPS₁、ΔIS₁、ΔAPL₁、ΔIL₁，可分别设定阀值为APS_T1、IS_T1、APL_T1、IL_T1，当满足如下全部条件时，表明未发生场景变换。

ΔAPS₁=APS_max-APS_min≤APS_T1  （22）

ΔIS₁=IS_max-IS_min≤IS_T1  （23）

ΔAPL₁=APL_max-APL_min≤APL_T1  （24）

ΔIL₁=IL_max-IL_min≤IL_T1  （25）

此时，第r、r+1......r+s帧画面可共用一个k值，根据公式14和公式17可知，第r、r+1......r+s帧画面的k值及饱和度增强公式为：

k=k_r=f(k1_r,k2_r,k3_r,k4_r)  （26）

S'_mn=k×S_mn=f(k1_r,k2_r,k3_r,k4_r)×S_mn  （27）

发生场景变换时，相邻两图像画面的APS、IS、APL和IL值相应会有比较大的差异，这样由它们决定的k值也会差异比较大，而为了避免场景变换前后两画面显示异常，它们不能共用一个k值，即场景变换时需重新计算k值。

设第r到r+1是前后两帧图像画面，且设第r、r+1帧的APS、IS、APL和IL值分别为APS_r、IS_r、APL_r、IL_r和APS_r+1、IS_r+1、APL_r+1、IL_r+1，其相应差值分别为ΔAPS₂、ΔIS₂、ΔAPL₂和ΔIL₂，当满足如下条件之一时，表明已经发生场景变换。

ΔAPS₂=|APS_r+1-APS_r|≥APS_T1  （28）

ΔIS₂=|IS_r+1-IS_r|≥IS_T1  （29）

ΔAPL₂=|APL_r+1-APL_r|≥APL_T1  （30）

ΔIL₂=|IL_r+1-IL_r|≥IL_T1  （30）

此时需要重新计算k值并立即进行饱和度增强处理，根据公式14和公式17可知，第r、r+1......r+s帧画面的k值及饱和度增强公式为：

k=k_r+1=f(k1_r+1,k2_r+1,k3_r+1,k4_r+1)  （32）

S'_mn=k×S_mn=f(k1_r+1,k2_r+1,k3_r+1,k4_r+1)×S_mn  （33）

本实施例提出的图像饱和度增强的方法，在当前画面相对于与其前一帧画面未发生场景变化时，当前画面对应的第一饱和增益系数沿用其前一帧画面对应的第一饱和增益系数，从而减小了第一饱和增益系数的计算量，节省系统开销。

本发明进一步提出一种图像饱和度增强的装置。

参照图10，图10为本发明图像饱和度增强的装置第一实施例的结构示意图。

图像转换模块10，用于将接收到的图像信号转换为HSI图像信号；

饱和增强模块20，用于对转换后的HSI图像信号进行饱和度增强处理；

还原模块30，用于将饱和度增强处理后的HSI图像信号还原为原始格式的图像信号。

参照图11，所述饱和增强模块20具体包括：

计算单元201，用于根据每一帧画面的各个像素点的饱和度值以及亮度值计算每一帧画面对应的第一饱和增益系数；

操作单元202，用于根据计算得到的第一饱和增益系数对HSI图像信号的每一帧画面进行饱和度增强处理。

参照图12，所述计算单元201具体包括：

第一计算子单元2011，用于根据每一帧画面的各个像素点的饱和度值以及亮度值分别计算每一帧画面对应的平均图像饱和度值、准最大图像饱和度值、平均图像亮度值以及准最大亮度值；

第二计算子单元2012，用于根据预设的平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系、准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系、平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系以及准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系，分别获取所述第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数；

第三计算子单元2013，根据预设的第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数与所述第一饱和增益系数的映射关系，获取每一帧画面对应的第一饱和增益系数。

图像信号通常用用YUV或RGB表示其色彩，所以首先需要对其进行色彩空间转换，即首先应实现YUV或RGB到HSI色彩空间的转换。

HSI颜色空间用色调H、色饱和度S和亮度I这三种维度来表示其色彩，而通常的图像信号一般在YUV或RGB颜色空间表示其色彩信息，所以首先需要进行从YUV或RGB到HSI颜色空间的转换。

在数字域，YUV一般用YCbCr表示。对于8位的YCbCr信号，Y的范围定义为16～235，16为黑电平，235为白电平，Cb和Cr的范围则均定义为16～240。而对于8位的RGB信号，R、G、B的范围均定义为0～255，0表示亮度最低，255表示亮度最高。

设A_3*3是YCbCr图像信号到HSI图像信号转换的可逆3*3矩阵，则转换方程如下：

$\left[\begin{array}{c}H\\ S\\ I\end{array}\right]=A_{3*3}\×\left[\begin{array}{c}Y\\ \mathrm{Cb}\\ \mathrm{Cr}\end{array}\right]---\left(1\right).$

设B_3*3是RGB图像信号到HSI图像信号转换的可逆3*3矩阵，则转换方程如下：

$\left[\begin{array}{c}H\\ S\\ I\end{array}\right]=B_{3*3}\left[\begin{array}{c}R\\ G\\ B\end{array}\right]---\left(2\right).$

对于数字视频处理的处理，公式1、2都有成熟的算法。其中，转换矩阵A_3*3、B_3*3为用户预设，因此，对于常见的YCbCr和RGB图像信号，均可以转换为HIS图像信号，且转换后应需满足如下条件：

$\left\{\begin{array}{c}0\≤H\≤2\mathrm{\π}\\ 0\≤S\≤1\\ 0\≤I\≤1\end{array}\right.---\left(3\right).$

满足公式（3）是为了便于计算后续提到的第一饱和增益参数。

本实施例中，第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数分别称之为k1、k2、k3和k4。

图像信号通常是由一帧帧连续的画面连贯播放而成。设每一帧画面的行数为M，每行的点数为N，则一帧画面共有M×N个像素点，而每个像素点都可用YCbCr或RGB表示其色彩。上述的色彩空间转换方法，可以把颜色由YCbCr或RGB图像信号转换成HSI图像信号，即每个像素点的颜色均可用色调H、饱和度S和亮度I这三种维度来表示。

1.1平均图像饱和度的计算

APS即平均图像饱和度（Average Picture Saturation）。设每一帧画面第m行、第n列像素点的饱和度值为S_mn，则APS可表示为：

$\mathrm{APS}=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{S}_{\mathrm{mn}}}{M*N}---\left(4\right).$

显然，APS=0表示当前画面无彩色，为黑白画面，如灰场、灰阶等。APS=1表示当前画面的彩色最浓，如100%的红、绿、蓝场等。绝大多数画面的饱和度在0到1之间。

1.2准最大图像饱和度值的计算

准最大图像饱和度值用IS简称，其表明当前画面饱和度分布的准上限值，即准最大图像饱和度。IS值的计算是基于饱和度直方图得出的，对于某一帧画面的饱和度直方图的绘制方法具体如下：

1.2.1首先获取某一帧画面的所有M×N个像素点的饱和度S的值。

1.2.2确定所有像素点的饱和度S总数据的极差（R）。

用获得的所有像素点的饱和度S的最大值减最小值求得，如当S（max）=1，S（min）=0时，则R=S（max）-S(min)=1。

1.2.3确定组距（h）。

先确定直方图的组数，然后，用组数除以极差，可得直方图中每组的宽度，即组距。设组数为I时，则组距h=R/I=1/I。组数的确定要适当，组数太少，会引起较大计算误差；组数太多，会影响数据分组规律的明显性，且会使计算的工作量加大。

1.2.4确定各组的界限值。

当第一组的下限值为0时，第一组上限值为第一组下限值加组距，即1/I；第二组下限值为第一组的上限值，第二组上限值为第二组下限值加组距，即2/I；第三组到第I组，依此类推，从而确定出各组的边界。

1.2.5编制频数分布表。

对某一帧画面的M×N个像素点所有S值进行统计，按大小分别列入相应的组，再统计各组像素数的多少，设分别为P_i，其中i=1、2......I。

1.2.6画直方图。

分别按数据值的比例画横坐标S和纵坐标P_i，根据纵坐标画出每组长方形的高度，它代表落在此长方形中的数据的多少。

设定一个A，计算从A到I组、A+1到I组的P_i的和，并除以一帧画面像素点的总数，分别得：

$P_A=\underset{i=A}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Pi}/(M\×N)---\left(5\right)$

$P_{A+1}=\underset{i=A+1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}\mathrm{Pi}/(M\×N)---\left(6\right)$

当P_A≥σ%且P_A+1≤σ%满足时，则IS=A/I（7）。

σ为预设值，代表牺牲的饱和度多少，取值一般在0到3之间。显然，IS表征了当前画面的准最大饱和度，即画面的大部分饱和度S值集中在0到IS之间。

1.3平均图像亮度值的计算

APL即平均图像亮度（Average Picture Luminance）。设某一帧画面第m行、第n列的亮度值为I_mn，则APL可表示为：

$\mathrm{APL}=\frac{\underset{m=1}{\overset{M}{\mathrm{\Σ}}}\underset{n=1}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{I}_{\mathrm{mn}}}{M*N}---\left(8\right)$

显然，APL=0表示当前画面最暗，如全黑场；APL=1表示当前画面最亮，如全白场；绝大多数画面的亮度在0到1之间。

1.4准最大亮度值的计算

IL表明了某一帧画面亮度分布的准上限值，即准最大图像亮度。IL值的计算基于亮度直方图，某一帧画面的亮度直方图的绘制方法如下：

1.4.1首先获取某一帧画面所有M×N个像素点的亮度I的值。

1.4.2确定所有数据的极差（R）。用所有数据中的最大值减最小值求得，如当I（max）=1，I（min）=0时，此时R=I（max）-I(min)=1。

1.4.3确定组距（h）。

首先确定直方图的组数，然后以此组数除以极差，可得直方图每组的宽度，即组距。设组数为K，则组距h=R/K=1/K。组数的确定要适当，组数太少，会引起较大计算误差；组数太多，会影响数据分组规律的明显性，且会使计算的工作量加大。

1.4.4确定各组的界限值。

第一组的下限值为0，第一组上限值为第一组下限值加组距，即1/K；第二组下限值为第一组的上限值，第二组上限值为第二组下限值加组距，即2/K；第三组到第K组，以此类推定出各组的边界。

1.4.5编制频数分布表。

对某一帧画面的M×N个像素点的所有I值进行统计，按大小分别列入相应的组，统计各组像素数的多少，设分别为P_k，其中k=1、2......I。

1.4.6画直方图。

分别按I值的比例画横坐标S和纵坐标P_k，根据纵坐标画出每组长方形的高度，它代表落在此长方形中的数据的多少。

设定一个B，计算从B到I组、B+1到I组的P_k的和，并除以总像素数，分别得：

$P_B=\underset{k=B}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{P}_k/(M\×N)---\left(9\right)$

$P_{B+1}=\underset{k=B+1}{\overset{I}{\mathrm{\Σ}}}{P}_k/(M\×N)---\left(10\right)$

则当满足P_B≥δ%且P_B+1≤δ%时：IL=B/K（11）。

δ为预设值，代表可牺牲的亮度多少，取值一般在0到3之间。显然，IL表明了当前画面的准最大亮度，即画面的大部分像素点的亮度I值集中在0到IL之间。

2饱和增益系数的计算

本实施例中，预设的平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系、准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系、平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系以及准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系，分别为四条调节曲线，即k1-APS、k2-IS、k3-APL和k4-IL。

k1-APS、k2-IS、k3-APL和k4-IL是分别与APS、IS、APL和IL相关的调节曲线。首先，针对每一帧的画面计算出的APL、IS、APL和IL值，分别计算出其对应的饱和增益值系数k1、k2、k3和k4；再根据得到的k1、k2、k3和k4计算得出第一饱和增益参数K，并分别与每一帧画面的每个像素点的饱和度值相乘，从而实现对该一帧画面的整体饱和度增强。

因为k1-APS、k2-IS、k3-APL和k4-IL这四条调节曲线有共性，为了描述的方便，如果用y分别表示k1、k2、k3或k4，相应用x分别表示APS、IS、APL或IL，则y-x就分别相应表示k1-APS、k2-IS、k3-APL和k4-IL四条调节曲线，如图4所示，它有如下特点。

y是x的函数，即：y=f(x)（12），如图4所示，其中，0≤x≤1。

x上可设置若干控制点x₀、x₁......x_J，各控制点对应的y值大小可以根据需要调节，设其对应的y值分别为y₀、y₁......y_J。

其它x对应的y值由插值拟合曲线确定，如拉格朗日插值。

y_j=f(x_j)  （13）

其中，j=0、1......J，y不小于0。

2.1平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系

参照图5，本实施例中给出k1-APS调节曲线的一个示例。k1-APS设置有10个控制点，设它们的k值分别为k10、k11......k19，其大小可根据实际画面的显示效果来综合调节，本实施例中，所述预设的平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系中，第二饱和增益系数值先随平均图像饱和度值增大而增大后随平均图像饱和度值减小而减小，即k1-APS总体呈一条中间大、两头小的连续平滑曲线。由k1-APS调节曲线可根据APS获取其对应的k1。k1越大，说明饱和度需增强越多。

APS值只是表明了画面饱和度的大致分布范围。APS趋于0时，说明整幅画面的颜色偏淡，但并不排除有饱和度高的像素点，所以此时k1趋于0，表明应逐渐少做饱和度增强。APS趋于1时，说明整幅画面的颜色偏浓，此时k1趋于0，即表示此时也应减少饱和度增强的处理。APS在0.5附近时，说明整幅画面不浓不淡，k1的值达到最大，表明要适当做饱和度增强处理。

2.2准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系

参照图6，本实施例中给出k2-IS调节曲线的一个示例。k2-IS设置有10个控制点，设它们的k值分别为k20、k21......k29，其大小可根据实际画面的显示效果来综合调节，准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系中，第三饱和增益系数随准最大图像饱和度值的增大而减小，即k2-IS总体为一条k2随IS增加而逐渐减小的连续平滑曲线。

IS值表明了画面饱和度分布的上限值。IS趋于0时，说明整幅画面的颜色偏淡，所以此时k2设置最大，表明此时要适当地做饱和度增强处理。IS趋于1时，说明整幅画面的颜色偏浓，此时k2趋于0，表示此时应逐渐减少饱和度增强处理。

2.3平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系

参照图7，本实施例中给出K3-APL调节曲线的一个示例。K3-APL设置有10个控制点，设它们的k值分别为k30、k31......k39，其大小可根据实际画面的显示效果来综合调节，平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系中，所述第四饱和增益系数随所述平均图像亮度值的增大而增大，即K3-APL整体呈一条K3随APL增大而增大的连续平滑曲线。

APL值只是表明了画面亮度的大致分布范围。APL趋于0时，说明当前画面的颜色整体偏暗，所以此时k1趋于0，表明应逐渐少做饱和度增强处理。APL趋于1时，说明当前画面的颜色整体偏亮，颜色偏淡，此时k1逐渐增大，即表示此时应加大饱和度增强的处理，使图像色彩更加饱满一些。

2.4准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系

参照图8，本实施例中给出K4-IL调节曲线的一个示例。K4-IL设置有10个控制点，设它们的k值分别为k40、k41......k49，其大小可根据实际画面的显示效果来综合调节，总体为一条平直的连续平滑曲线。

IL值表明了某一帧画面亮度分布的上限值。准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系中，准最大亮度值为固定值，本实施例中，k4恒为1，与IL无关，即表明k4不受画面的IL值影响，是恒定的。

需要注意的是，以上APS、IS、APL和IL调节曲线只是一种示例，具体还需根据画面的实际处理效果进行相应调整。

2.5第一饱和增益系数的计算

通过对HIS图像信号进行分析计算，可以得到其特征量APS、IS、APL和IL的值，并进而通过k1-APS、k2-IS、k3-APL和k4-IL设置曲线得到相应的k1、k2、k3和k4的值，则k是k1、k2、k3和k4的函数，且k≥1，即：

k=f(k1,k2,k3,k4)  （14）

如可设定k=1+k1×k2×k3×k4  （15）。

因k要受k1、k2、k3和k4的综合影响，是比较综合且复杂的一种算法。因此，调节曲线k1-APS、k2-IS、k3-APL和k4-IL的任何改变都会影响到k值，所以需要综合分析图像的特征，对症下药地调节设置各个调节曲线才能有效解决问题。

又比如可设定k=1+min(k1,k2,k3,k4)（16）

即此时k仅与k1、k2、k3和k4的最小值有关，是比较保守且简单的一种算法。此时设置曲线k1-APS、k2-IS、k3-APL和k4-IL的某些改变可能影响不到k值。例如任何情况下，如果k3在k1、k2、k3和k4中已经是最大，则此时无论怎样提高k3的值，都不会影响到k的取值。

设某一帧画面第m行、第n列像素点的饱和度为S_mn，S'_mn则是经过饱和度增强算法后得到的该像素点的饱和度，则

S'_mn=k*S_mn  （17）

由于k≥1，所以：

S'_mn≥S_mn  （18）

因此，实现了对当前画面的饱和度实现了整体增强，而根据IS的定义，可以得出k应小于1/IS（因为根据公式5、6、7，画面准最大饱和度IS是A/I，饱和度增强处理时，将准最大饱和度IS提升为1时k为1/(IS)，此时准饱和度等级以上的彩色将均增强为1，色彩层次牺牲），否则画面饱和像素数过多，以致部分细节丢失，即K应满足以下：

1≤k≤1/IS（19）。

输入的YCbCr或RGB图像信号在转化为HIS图像信号后，HIS图像信号经过饱和增强处理后，HSI图像信号容易转换为YCbCr或RGB图像信号。

设为A_3*3的逆矩阵，则HSI向YCbCr颜色空间的转换方程为：

设为B_3*3的逆矩阵，则HSI向RGB颜色空间的转换方程为：

最终实现到常规的YCbCr或RGB图像信号输出，方便其它模块的视频处理。

本实施例提出的图像饱和度增强的装置，图像转换模块10将接收到的图像信号转换为HSI图像信号；饱和增强模块20对转换后的HSI图像信号进行饱和度增强处理；最后还原模块30将饱和度增强处理后的HSI图像信号还原为原始格式的图像信号，从而避免因对RGB图像信号直接进行增强调节而引起图像失真的现象，保证了图像显示终端显示图像的饱和度。同时，本图像饱和度增强的装置因第一饱和增益系数是与第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数有关联的，而第二饱和增益系数与第三饱和增益系数与图像像素点的饱和度值关联，第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数与图像像素点的亮度值关联，即第一饱和增益系数是由图像各个像素点饱和度值以及亮度值所共同决定的，因此，本图像饱和度增强的装置在保证画面色彩层次的同时，还使图像的色彩更加艳丽、饱满以及自然。另外，对图像信号的每一帧的画面均进行饱和度处理，从而实现了视频画面的动态饱和度提升。

参照图13，图13为本发明图像饱和度增强的装置第二实施例中计算单元的结构示意图。

本发明提出图像饱和度增强的装置的第二实施例。本实施例与上述实施例不同的是，计算单元还包括第四计算子单元2014，第四计算子单元2014用于在当前画面相对于与其前一帧画面未发生场景变化时，当前画面对应的第一饱和增益系数沿用其前一帧画面对应的第一饱和增益系数。

未发生场景变化是指相邻若干画面的APS、IS、APL和IL值近乎相同，由此算出的k值也相差无几，因此，可以共用前后两帧画面可共用一k值，可以减少计算量。而当画面的场景发生变化时，其APS、IS、APL和IL值可能会有比较大的差异，所以场景变换后需立即计算新的k值并实现饱和度增强，以防止此时的画面显示出现异常。

设第r、r+1......r+s是前后若干帧的视频画面，且设第r、r+1......r+s帧的APS、IS、APL、IL其最大值和最小值分别为APS_max、IS_max、APL_max、IL_max和APS_min、IS_min、APL_min、IL_min，其相应差值分别为ΔAPS₁、ΔIS₁、ΔAPL₁、ΔIL₁，可分别设定阀值为APS_T1、IS_T1、APL_T1、IL_T1，当满足如下全部条件时，表明未发生场景变换。

ΔAPS₁=APS_max-APS_min≤APS_T1  （22）

ΔIS₁=IS_max-IS_min≤IS_T1  （23）

ΔAPL₁=APL_max-APL_min≤APL_T1  （24）

ΔIL₁=IL_max-IL_min≤IL_T1  （25）

此时，第r、r+1......r+s帧画面可共用一个k值，根据公式14和公式17可知，第r、r+1......r+s帧画面的k值及饱和度增强公式为：

k=k_r=f(k1_r,k2_r,k3_r,k4_r)  （26）

S'_mn=k×S_mn=f(k1_r,k2_r,k3_r,k4_r)×S_mn  （27）

发生场景变换时，相邻两视频画面的APS、IS、APL和IL值相应会有比较大的差异，这样由它们决定的k值也会差异比较大，而为了避免场景变换前后两画面显示异常，它们不能共用一个k值，即场景变换时需重新计算k值。

设第r到r+1是前后两帧视频画面，且设第r、r+1帧的APS、IS、APL和IL值分别为APS_r、IS_r、APL_r、IL_r和APS_r+1、IS_r+1、APL_r+1、IL_r+1，其相应差值分别为ΔAPS₂、ΔIS₂、ΔAPL₂和ΔIL₂，当满足如下条件之一时，表明已经发生场景变换。

ΔAPS₂=|APS_r+1-APS_r|≥APS_T1  （28）

ΔIS₂=|IS_r+1-IS_r|≥IS_T1  （29）

ΔAPL₂=|APL_r+1-APL_r|≥APL_T1  （30）

ΔIL₂=|IL_r+1-IL_r|≥IL_T1  （30）

此时，需要重新计算k值并立即进行饱和度增强处理，根据公式14以及

公式17可知，第r、r+1......r+s帧画面的k值及饱和度增强公式为：

k=k_r+1=f(k1_r+1,k2_r+1,k3_r+1,k4_r+1)  （32）

S'_mn=k×S_mn=f(k1_r+1,k2_r+1,k3_r+1,k4_r+1)×S_mn  （33）。

本实施例提出的图像饱和度增强的装置，第四计算子单元2014在当前画面相对于与其前一帧画面未发生场景变化时，当前画面对应的第一饱和增益系数沿用其前一帧画面对应的第一饱和增益系数，从而减小了第一饱和增益系数的计算量，节省系统开销。

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)

1.一种图像饱和度增强的方法，其特征在于，包括以下步骤：

将接收到的图像信号转换为HSI图像信号；

对转换后的HSI图像信号进行饱和度增强处理；

将饱和度增强处理后的HSI图像信号还原为原始格式的图像信号。

2.如权利要求1所述的图像饱和度增强的方法，其特征在于，所述对转换后的HSI图像信号进行饱和度增强处理的步骤具体包括：

根据每一帧画面的各个像素点的饱和度值以及亮度值计算每一帧画面对应的第一饱和增益系数；

根据计算得到的第一饱和增益系数对HSI图像信号的每一帧画面进行饱和度增强处理。

3.如权利要求2所述的图像饱和度增强的方法，其特征在于，所述根据每一帧画面的各个像素点的饱和度值以及亮度值计算每一帧画面对应的饱和增益系数的步骤具体包括：

根据每一帧画面的各个像素点的饱和度值以及亮度值分别计算每一帧画面对应的平均图像饱和度值、准最大图像饱和度值、平均图像亮度值以及准最大亮度值；

根据预设的平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系、准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系、平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系以及准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系，分别获取所述第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数；

根据预设的第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数与所述第一饱和增益系数的映射关系，获取每一帧画面对应的第一饱和增益系数。

4.如权利要求3所述的图像饱和度增强的方法，其特征在于，所述根据预设的平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系、准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系、平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系以及准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系，分别获取所述第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数的步骤之后还包括：

在当前画面相对于与其前一帧画面未发生场景变化时，当前画面对应的第一饱和增益系数沿用其前一帧画面对应的第一饱和增益系数。

5.如权利要求3或4所述的图像饱和度增强的方法，其特征在于，所述预设的平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系中，所述第二饱和增益系数值先随所述平均图像饱和度值增大而增大后随所述平均图像饱和度值减小而减小；

所述准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系中，所述第三饱和增益系数随所述准最大图像饱和度值的增大而减小；

所述平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系中，所述第四饱和增益系数随所述平均图像亮度值的增大而增大；

所述准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系中，所述准最大亮度值为固定值。

6.一种图像饱和度增强的装置，其特征在于，包括：

图像转换模块，用于将接收到的图像信号转换为HSI图像信号；

饱和增强模块，用于对转换后的HSI图像信号进行饱和度增强处理；

还原模块，用于将饱和度增强处理后的HSI图像信号还原为原始格式的图像信号。

7.如权利要求6所述的图像饱和度增强的装置，其特征在于，所述饱和增强模块具体包括：

计算单元，用于根据每一帧画面的各个像素点的饱和度值以及亮度值计算每一帧画面对应的第一饱和增益系数；

操作单元，用于根据计算得到的第一饱和增益系数对HSI图像信号的每一帧画面进行饱和度增强处理。

8.如权利要求7所述的图像饱和度增强的装置，其特征在于，所述计算单元具体包括：

第一计算子单元，用于根据每一帧画面的各个像素点的饱和度值以及亮度值分别计算每一帧画面对应的平均图像饱和度值、准最大图像饱和度值、平均图像亮度值以及准最大亮度值；

第二计算子单元，用于根据预设的平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系、准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系、平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系以及准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系，分别获取所述第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数；

第三计算子单元，根据预设的第二饱和增益系数、第三饱和增益系数、第四饱和增益系数以及第五饱和增益系数与所述第一饱和增益系数的映射关系，获取每一帧画面对应的第一饱和增益系数。

9.如权利要求8所述的图像饱和度增强的装置，其特征在于，所述计算单元还包括第四计算子单元，用于在当前画面相对于与其前一帧画面未发生场景变化时，当前画面对应的第一饱和增益系数沿用其前一帧画面对应的第一饱和增益系数。

10.如权利要求8或9所述的图像饱和度增强的装置，其特征在于，所述预设的平均图像饱和度值与第二饱和增益系数的映射关系中，所述第二饱和增益系数值先随所述平均图像饱和度值增大而增大后随所述平均图像饱和度值减小而减小；

所述准最大图像饱和度值与第三饱和增益系数的映射关系中，所述第三饱和增益系数随所述准最大图像饱和度值的增大而减小；

所述平均图像亮度值与第四饱和增益系数的映射关系中，所述第四饱和增益系数随所述平均图像亮度值的增大而增大；

所述准最大亮度值与第五饱和增益系数的映射关系中，所述准最大亮度值为固定值。