CN106023071A - 一种基于gpu处理器的校色选区方法 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种基于GPU处理器的校色选区方法，括选区的划定与选择、目标选区校色和校色图像融合。该方法将色域分为多个区域，提高校色的质量，多个区域之间相互融合，使得校色效果更柔和，噪点更少。

Description

一种基于GPU处理器的校色选区方法
技术领域
本发明涉及一种基于GPU处理器的校色选区方法。
背景技术
现有校色软件，做分区校色时，只分低中高三个区域进行调节。对于分辨率越来越高、色彩越来越丰富的视频，三个区域已经不能满足需求。同时，在分区校色时，分区边界处容易产生噪点。多区域校色时效率较低。
发明内容
本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于GPU处理器的校色选区方法，该方法将色域分为多个区域，提高校色的质量，多个区域之间相互融合，使得校色效果更柔和，噪点更少。
本发明的目的是通过以下技术方案来实现的：一种基于GPU处理器的校色选区方法，它包括如下步骤：
S1：图像选区的划定，根据图像中的亮度值来划分选区，选区与选区之间有重叠的部分，每个选区用一个函数来表示，假设有n个选区区间，对应n个函数Z1(x)、Z2(x)、Z3(x)…Zn(x)，区间内部有n-1个可以调节的点，这些函数满足校色因子在任意0到1区间的值x0，Z1(x0)+Z2(x0)+…+Zn(x0)＝1；
S2：确定目标选区，根据图像自身的特点，确定最佳的色彩调节区间k，图像中每个像素通过Zk(x)后产生一个掩模模板，该掩模模板是0-1的值，表示将原图像划分成校色部分和非校色部分；
S3：目标选区校色，对目标区域校色，对饱和度、对比度、色温和颜色等进行调节；校色结果可以由(1)式表示：
Presult(x,y)＝Psource(x,y)+Pmask(x,y)×Voffset (1)
其中，Presult(x,y)是校色结果像素值，Psource(x,y)为改变前的原像素值，Pmask(x,y)为S2中得到的掩模模板像素值，Voffset为调节量的偏移值；
S4：校色融合，校色选区有重合的区间，这些重合的部分需要做融合，保证只要调节参数一致，校色的结果唯一，并且过渡的更加柔和，融合算法可以由(2)式表示：
Pb＝αP1+(1-α)P2 (2)
其中Pb为融合后的颜色值，P1和P2分别为重合区间校色后的颜色值，α为融合因子。
所述的校色因子在0到1区间内，0表示没有偏移；1表示该区域加上百分之百的偏移值。
本发明的有益效果是：本发明提供了一种基于GPU处理器的校色选区方法，该方法将色域分为多个区域，提高校色的质量，多个区域之间相互融合，使得校色效果更柔和，噪点更少。
附图说明
图1为根据亮度分区的函数图像。
具体实施方式
下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
一种基于GPU处理器的校色选区方法，它包括如下步骤：
S1：图像选区的划定，根据图像中的亮度值来划分选区，选区与选区之间有重叠的部分，图1展示了根据亮度分区的函数图像，其中横坐为亮度值，纵坐标为该亮度值下的校色因子，它在0到1区间内，0表示没有偏移；1表示该区域加上百分之百的偏移值；每个选区用一个函数来表示，假设有n个选区区间，对应n个函数Z1(x)、Z2(x)、Z3(x)…Zn(x)，区间内部有n-1个可以调节的点，这些函数满足校色因子在任意0到1区间的值x0，Z1(x0)+Z2(x0)+…+Zn(x0)＝1。
S2：确定目标选区，根据图像自身的特点，确定最佳的色彩调节区间k，图像中每个像素通过Zk(x)后产生一个掩模模板，该掩模模板是0-1的值，表示将原图像划分成校色部分和非校色部分。以整个分三个分区为例，可选择阴影、中间调和明亮。如果想要调节亮度比较低的区域的颜色，其他区域保持不变，就可以选择阴影；要调节亮度处于中间的区域的颜色，选择中间调；要调节亮部区域，选择明亮。
S3：目标选区校色，对目标区域校色，对饱和度、对比度、色温和颜色等进行调节；校色结果可以由(1)式表示：
Presult(x,y)＝Psource(x,y)+Pmask(x,y)×Voffset (1)
其中，Presult(x,y)是校色结果像素值，Psource(x,y)为改变前的原像素值，Pmask(x,y)为S2中得到的掩模模板像素值，Voffset为调节量的偏移值；目标区域的校色的偏移量并不是按照同一个量进行的，而是由原像素点的亮度值决定其大小，由于Zk(x)是光滑的曲线，因此校色结果更加的柔和、细腻。
S4：校色融合，校色选区有重合的区间，这些重合的部分需要做融合，保证只要调节参数一致，校色的结果唯一，并且过渡的更加柔和，融合算法可以由(2)式表示：
Pb＝αP1+(1-α)P2 (2)
其中Pb为融合后的颜色值，P1和P2分别为重合区间校色后的颜色值，α为融合因子。

Claims (2)

1.一种基于GPU处理器的校色选区方法，其特征在于：它包括如下步骤：
S1：图像选区的划定，根据图像中的亮度值来划分选区，选区与选区之间有重叠的部分，每个选区用一个函数来表示，假设有n个选区区间，对应n个函数Z1(x)、Z2(x)、Z3(x)…Zn(x)，区间内部有n-1个可以调节的点，这些函数满足校色因子在任意0到1区间的值x0，Z1(x0)+Z2(x0)+…+Zn(x0)＝1；
S2：确定目标选区，根据图像自身的特点，确定最佳的色彩调节区间k，图像中每个像素通过Zk(x)后产生一个掩模模板，该掩模模板是0-1的值，表示将原图像划分成校色部分和非校色部分；
S3：目标选区校色，对目标区域校色，对饱和度、对比度、色温和颜色等进行调节；校色结果可以由(1)式表示：
Presult(x,y)＝Psource(x,y)+Pmask(x,y)×Voffset (1)
其中，Presult(x,y)是校色结果像素值，Psource(x,y)为改变前的原像素值，Pmask(x,y)为S2中得到的掩模模板像素值，Voffset为调节量的偏移值；
S4：校色融合，校色选区有重合的区间，这些重合的部分需要做融合，保证只要调节参数一致，校色的结果唯一，并且过渡的更加柔和，融合算法可以由(2)式表示：
Pb＝αP1+(1-α)P2 (2)
其中Pb为融合后的颜色值，P1和P2分别为重合区间校色后的颜色值，α为融合因子。
2.根据权利要求1所述的一种基于GPU处理器的校色选区方法，其特征在于：所述的校色因子在0到1区间内，0表示没有偏移；1表示该区域加上百分之百的偏移值。
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