CN106358028B - 基于亚像素下采样的图像处理方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及一种基于亚像素下采样的图像处理方法，包括步骤：(a)对原始图像进行亚像素下采样以获取每一个原始像素的一个被采样亚像素颜色分量而得到多个被采样亚像素颜色分量；以及(b)对所述多个被采样亚像素颜色分量分别进行抗颜色错误处理以得到多个抗颜色错误处理后亚像素颜色分量用于生成输出图像。特别地，在步骤(b)中，对于原始图像中的线条、文字等类似图形，在亚像素下采样之后增加特定的判断条件进行判断后再作补色处理，因而可以很大程度提高分辨率并且消除颜色错误，解决了已有技术中的补色机制所带来的偏色问题例如补色过量或补多条线。

Description

基于亚像素下采样的图像处理方法

技术领域

本发明涉及图像处理及显示技术领域，特别涉及一种基于亚像素下采样的图像处理方法。

背景技术

显示技术是信息产业所包含技术中最关键部分之一，LED(Light EmittingDiode,发光二极管)显示屏系统作为新型的显示技术，以其节能、环保、高亮等优点逐渐被市场接受，从而被广泛应用于都市传媒、城市交通等领域。对显示质量的追求如高分辨率显示是LED显示行业不断追求目标。

1)现有的LED显示屏多采用三基色显示技术，对于分辨率的提升只是采用传统的全像素采样技术，因而主要是利用增加物理像素的密度和规模来提升分辨率。这种技术的成本高，提升空间有限，在制作工艺以及散热方面也有存在一定弊端。

2)在显示系统中，利用亚像素下采样技术对原始图像采样时会出现颜色混叠问题。现有的基于显示设备亚像素排布抗颜色混叠滤波方法，虽然在一定程度可以消除颜色错误，但是针对原始图像中出现的线条、文字等的处理还是会出现颜色错误，显示效果不是很好，所以处理文本信息要有更好的算法。此处的文本信息是由线宽为一个或两个像素组成的薄线条构成的文本。

请参见图1，其为已有技术中基于亚像素下采样和抗颜色错误算法的图像处理流程图；具体为：对输入的原始图像进行Gamma变换后进行亚像素下采样得到被采样的红色(R)颜色分量、绿色(G)颜色分量及蓝色(B)颜色分量，再对被采样的R颜色分量、G颜色分量和B颜色分量分别进行抗颜色错误处理，并在完成抗颜色错误处理后进行反Gamma变换并输出图像。

该亚像素下采样技术采用的是四亚像素颜色分量矩形排布采样机制，在高分辨率原始图像中的每个像素中采样一个基色，具体的采样方式如图2所示。由于从每个像素位置只采样一个亚像素颜色分量，所以会出现颜色的欠采样。针对颜色欠采样，采用抗颜色错误算法进行补色，其核心思想是对直接亚像素下采样所得到的每个基色(颜色分量)进行补色。假设采样后得到图3所示的数据分布图，具体的抗颜色错误算法步骤如下：

以R颜色分量抗颜色错误处理算法为例，设R对应的原始像素的坐标为(i，j)，首先划分出如图4所示的以R为中心的八邻域3×3模块，R的取值为原始像素(i，j)的R值，假设原始像素(i，j)的R值等于R0，G值等于G0，B值等于B0。接下来，

(I)判断是否需要补色的条件：

判断是否需要补G分量的条件：G0>G1&&G0>G2&&G0>G3&&G0>G4，满足条件则表示G分量需要补色

判断是否需要补B分量的条件：B0>B1&&B0>B2&&B0>B3&&B0>B4，满足条件则表示B分量需要补色

(II)确定给周围哪个位置进行补色：

给G1、G2、G3、G4四个量中最大量对应的位置进行补色。用a表示G1、G2、G3、G4四个量中最大量对应的位置；若有两个及以上位置同时是最大值，则优先赋值给G1，其次是G2，再G3，例如当G1＝G2且为四个之中的最大值，则确定G1对应的位置为补色位置a。

给B1、B2、B3、B4四个量中最大量对应的位置进行补色。用b表示B1、B2、B3、B4四个量中最大量对应的位置；若有两个及以上位置同时是最大值，则优先赋值给B1，其次是B2，再B3。

(III)是否进行补色有四种情况，同时确定补色应该补多少：

1)G、B分量均需要补色

补色值大小为：

R[i,j]＝(R[i,j]+R[a]+R[b])/3

G[a]＝(G[i,j]+G[a]+G[b])/3

B[b]＝(B[i,j]+B[a]+B[b])/3

2)G分量需要补色、B分量不需要补色

补色值大小为：

R[i,j]＝(R[i,j]+R[a])/2

G[a]＝(G[i,j]+G[a])/2

3)G分量不需要补色、B分量需要补色

补色值大小为：

R[i,j]＝(R[i,j]+R[b])/2

B[b]＝(B[i,j]+B[b])/2

4)G、B分量均不需要补色。

另外可以理解的是，以G或B为3×3模块的中心时，所采用的补色机制与以R为中心时相同。

然而，在采用前述抗颜色错误算法处理含线条、文字等类似图形的原始图像时，会产生偏色问题例如补色过量或补多条线等，不能消除颜色错误，反而相对于原始图像会失真；如图5至图7所示，其分别示出具有单像素宽的白色斜线条、横线条和竖线条的原图和进行上述抗颜色错误处理后的仿真图的对比效果。

发明内容

因此，针对已有技术中的缺陷和不足，本发明提供一种基于亚像素下采样的图像处理方法，以解决现有亚像素下采样技术中含文字、线条等类似图形的图像所产生的颜色错误问题。

具体地，本发明实施例提出的一种基于亚像素下采样的图像处理方法，包括步骤：(a)对原始图像进行亚像素下采样以获取每一个原始像素的一个被采样亚像素颜色分量而得到多个被采样亚像素颜色分量；以及(b)对所述多个被采样亚像素颜色分量分别进行抗颜色错误处理以得到多个抗颜色错误处理后亚像素颜色分量用于生成输出图像。其中，步骤(b)包括：

(b1)对所述多个被采样亚像素颜色分量中对应所述原始图像中的一条白色横线条或白色竖线条的多个第一目标被采样亚像素颜色分量进行抗颜色错误处理时，对于所述多个第一目标被采样亚像素颜色分量中的任意一个当前第一目标被采样亚像素颜色分量：

(b11)划分出以所述当前第一目标被采样亚像素颜色分量为中心的3×3模块、判断所述当前第一目标被采样亚像素颜色分量是否需要补色并在需要补色时确定第一补色位置，以及在确定所述第一补色位置后，判断是否满足第一条件：X[i,j]-X[p]>h；其中，X[i,j]为所述当前第一目标被采样亚像素颜色分量对应的位置坐标为[i,j]的原始像素中与所述第一补色位置p的被采样亚像素颜色分量X[p]为相同颜色类型的未采样亚像素颜色分量，h为非零常数；

(b12)当不满足所述第一条件，由所述第一补色位置对所述当前第一目标被采样亚像素颜色分量进行补色；以及

(b13)当满足所述第一条件，不对所述当前第一目标被采样亚像素颜色分量进行补色并更新所述当前第一目标被采样亚像素颜色分量为半值。

在本发明的一个实施例中，对应所述一条白色横线条或白色竖线条的所述多个第一目标被采样亚像素颜色分量为红色、绿色和蓝色分量中的两种，所述第一补色位置的被采样亚像素颜色分量为红色、绿色和蓝色分量中的另外一种。

在本发明的一个实施例中，步骤(b12)包括：更新所述当前第一目标被采样亚像素颜色分量Y[i,j]＝(Y[i,j]+Y[p])/2，并更新X[p]＝(X[i,j]+X[p])/2，其中Y[p]为所述第一补色位置p对应的原始像素中与所述当前第一目标被采样亚像素颜色分量Y[i,j]为相同颜色类型的未采样亚像素颜色分量。

在本发明的一个实施例中，所述原始图像为对输入图像进行Gamma变换后得到，0.7<h<1。

在本发明的一个实施例中，所述一条白色横线条或白色竖线条为所述原始图像中的单像素宽白色线条。

在本发明的一个实施例中，步骤(b)还包括：

(b2)对所述多个被采样亚像素颜色分量中对应所述原始图像中的一条白色斜线条的多个第二目标被采样亚像素颜色分量进行抗颜色错误处理时，对于所述多个第二目标被采样亚像素颜色分量中的任意一个当前第二目标被采样亚像素颜色分量：

(b21)划分出以所述当前第二目标被采样亚像素颜色分量为中心的3×3模块、判断所述当前第二目标被采样亚像素颜色分量是否需要补色并在需要补色时确定第二和第三补色位置，以及在确定所述第二和第三补色位置后，判断是否满足第二条件：Z[i-1,j-2]]>0，其中，所述当前第二目标被采样亚像素颜色分量对应的原始像素的位置坐标为[i,j]，Z[i-1,j-2]表示坐标位置为[i-1,j-2]且与所述第三补色位置的被采样亚像素颜色分量为相同颜色类型的被采样亚像素颜色分量，所述第二补色位置和所述第三补色位置相邻；

(b22)当不满足所述第二条件，由所述第二补色位置和所述第三补色位置对所述当前第二目标被采样亚像素颜色分量进行补色；以及

(b23)当满足所述第二条件，仅由所述第二补色位置而不由所述第三补色位置对所述当前第二目标被采样亚像素颜色分量进行补色并更新所述当前第二目标被采样亚像素颜色分量为半值。

在本发明的一个实施例中，对应所述一条白色斜线条的所述多个第二目标被采样亚像素颜色分量为红色、绿色和蓝色分量中的一种，所述第二补色位置和第三补色位置的被采样亚像素颜色分量为红色、绿色和蓝色分量中的另外两种。

在本发明的一个实施例中，所述一条白色斜线条为所述原始图像中的单像素宽白色线条。

由上可知，本发明实施例在对包含线条、文字等类似图形的原始图像的处理过程中，在亚像素下采样之后增加特定的判断条件进行判断后再补色，其可以很大程度提高分辨率并且消除颜色错误，解决了已有技术中的补色机制所带来的偏色问题(例如补色过量或补多条线)。

通过以下参考附图的详细说明，本发明的其它方面和特征变得明显。但是应当知道，该附图仅仅为解释的目的设计，而不是作为本发明的范围的限定，这是因为其应当参考附加的权利要求。还应当知道，除非另外指出，不必要依比例绘制附图，它们仅仅力图概念地说明此处描述的结构和流程。

附图说明

下面将结合附图，对本发明的具体实施方式进行详细的说明。

图1为已有技术中基于亚像素下采样和抗颜色错误算法的图像处理流程图。

图2为已有技术中亚像素下采样机制示意图。

图3为已有技术中亚像素下采样后得到的数据分布图。

图4为已有技术中抗颜色错误算法的3×3模块划分及补色规则示意图。

图5为采用已有技术的抗颜色错误算法时包含白色斜线条的原图和抗颜色错误处理后的仿真图的对比。

图6为采用已有技术的抗颜色错误算法时包含白色横线条的原图和抗颜色错误处理后的仿真图的对比。

图7为采用已有技术的抗颜色错误算法时包含白色竖线条的原图和抗颜色错误处理后的仿真图的对比。

图8为本发明第一实施例的四物理亚像素矩形排布方式示意图。

图9为本发明第一实施例的基于亚像素下采样和抗颜色错误算法的图像处理流程图。

图10和图11为本发明第一实施例中单像素宽白色横线条出现偏色的两种情形的原理示意图。

图12和图13为本发明第一实施例中单像素宽白色竖线条出现偏色的两种情形的原理示意图。

图14为本发明第一实施例中单像素宽白色斜线条出现偏色的一种情形的原理示意图。

图15为本发明第二实施例的三物理亚像素三角形排布方式示意图。

图16为本发明第二实施例中亚像素下采样后得到的数据分布图。

图17为本发明第二实施例的抗颜色错误算法的3×3模块划分及补色规则示意图。

图18和图19为本发明第二实施例中单像素宽白色竖线条出现偏色的两种情形的原理示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

【第一实施例】

一、本实施例进行抗颜色错误处理的对象：

包含文字、线条等类似图形的原始图像，这类文字、线条等类似图形的特点是主要由横线、竖线、斜线等单像素宽或双像素宽白色线条构成。

二、本实施例针对的物理亚像素布局方案：

采用四物理亚像素矩形排布方式，一个红色(R)物理亚像素、一个蓝色(B)物理亚像素、两个绿色(G)物理亚像素呈矩形排布，并且两个绿色物理亚像素始终在一条对角线上，图8所示的四种情形都符合这种排布方式。

三、本实施例中的图像处理机制：

以图8所示的四种物理亚像素布局方案中的(a)排布方式为例进行说明，利用亚像素下采样和抗颜色错误算法处理包含线条、文字等类似图形的原始图像的流程如图9所示，简而言之，其对输入的原始图像进行Gamma变换后进行亚像素下采样得到被采样的红色(R)颜色分量、绿色(G)颜色分量及蓝色(B)颜色分量，再对被采样的R颜色分量、G颜色分量和B颜色分量分别进行抗颜色错误处理之前增加一判断条件，并在完成抗颜色错误处理后进行反Gamma变换并输出图像。

上述流程中，在亚像素下采样完成后且在进行补色前，不需要先区分文字、线条等图形，对整张图像都做同样的处理。详细说明如下：

针对现有技术补色后产生的偏色问题，对于四物理亚像素呈矩形排布的方式，分析其产生偏色的原因有：在前述步骤(I)中判断是否需要补色的条件时以及在前述步骤(III)中进行补色时采用的R、G、B值，其并非皆是原始图像的值，而是补色之后被赋予的新值；且在前述步骤(II)中判断补色位置时，由于白色线条的特殊性，补色位置皆优先为左和上两个方向(例如图4中的B1、G1所在位置)，也可选择右和上两个方向，但出现的问题一样，所以产生了在同一位置对某颜色分量多次补色的补色过量问题，或同一颜色分量在中心颜色分量的邻近两个位置都进行补色。针对以上问题，本实施例的技术方案是在进行补色前增加一个判断条件：

(1).针对单像素宽白色横线条出现偏色的两种情形

情形一：参见图10，按照相关于前述图4所示的补色规则，方框(对应3×3模块，因为单像素宽白色横向条上下两侧的原始像素的被采样亚像素颜色分量的值均为最小灰阶0，故未绘出)内的以G分量为中心时需补R分量(如图10(a)中的虚线圆圈所示)，补色位置为c，以B分量中心时也需补R分量(如图10(b)中的虚线圆圈所示)，补色位置也为c，按照前述步骤(III)补色之后，R分量会补色过量。具体地，对于白色线条，设R＝G＝B＝x，当以G分量为中心时，补色之后G[i,j]＝(G[i,j]+G[c])/2＝(x+0)/2＝x/2，R[c]＝(R[i,j]+R[c])/2＝(x+0)/2＝x/2；之后当以B分量为中心时，B[i,j]＝(B[i,j]+B[c])/2＝(x+0)/2＝x/2，R[c]＝(R[i,j]+R[c])/2＝(x+x/2)/2＝3x/4。因此，最后补色结果为G＝x/2,B＝x/2,R[c]＝3x/4，所以会产生偏色问题。

为了解决这一偏色问题，在进行补色前增加一判断条件，也即R[i,j]－R[c]>h，若不满足此条件，则不再给R分量补色且以B分量为中心时B[i,j]＝B[i,j]/2。此处，对于h的取值范围做如下说明：针对于纯白色线条，Gamma变换之前，在以G分量为中心对R分量进行补色之后，G＝R＝128，Gamma变换之后128大约等于0.3；当以B分量为中心时，R[i,j]＝255，Gamma变换之后相当于1，所以R[i,j]-R[c]＝0.7；对于其它白色线条，此值都会大于0.7，所以h取(0.7,1)，也即0.7<h<1。

情形二：参见图11，按照相关于前述图4所示的补色规则，方框内的以G分量为中心时需补B分量(如图11(a)中的虚线圆圈所示)，补色位置为c，以R分量中心时也需补B分量(如图11(b)中的虚线圆圈所示)，补色位置也为c，按照前述步骤(III)补色之后，B分量会补色过量。具体地，对于白色线条，设R＝G＝B＝x，当以G分量为中心时，补色之后G[i,j]＝(G[i,j]+G[c])/2＝(x+0)/2＝x/2，B[c]＝(B[i,j]+B[c])/2＝(x+0)/2＝x/2；当以R分量为中心时，R[i,j]＝(R[i,j]+R[c])/2＝(x+0)/2＝x/2，B[c]＝(B[i,j]+B[c])/2＝(x+x/2)/2＝3x/4。因此，最后补色结果为G＝x/2,R＝x/2,B[c]＝3x/4，所以会产生偏色问题。

为了解决这一偏色问题，在进行补色前增加一判断条件，也即B[i,j]－B[c]>h，若不满足此条件，则不再给B分量补色且以R分量为中心时R[i,j]＝R[i,j]/2；此处，h取(0.7,1)，也即0.7<h<1。

简而言之，在对白色横线条进行抗颜色错误处理时，增加判断条件的目的是为了避免对与白色横线条所对应的被采样颜色分量(例如图10的G、B分量，或者图11的G、R分量)邻近的同一位置的第三颜色分量(例如图10的R分量或图11的B分量)进行多次补色。

(2).针对单像素宽白色竖线条出现偏色的两种情形

单像素宽白色竖线条出现偏色的原理同前述单像素宽白色横线条一样，对于图12所示的情形，增加的判断条件为：是否R[i,j]–R[c]>h，h的取值范围为(0.7,1)；以B分量为中心时，若满足此条件，则按前述现有的补色机制进行补色，若不满足此条件，则不需要再给R分量补色且B[i,j]＝B[i,j]/2，也即B分量的值除以2。

对于图13所示的情形，增加的判断条件为：B[i,j]–B[c]>h，h的取值范围为(0.7,1)；以R分量为中心时，若满足此条件，则按前述现有的补色机制进行补色，若不满足此条件，则不需要再给B分量补色且R[i,j]＝R[i,j]/2，也即R分量的值除以2。

简而言之，在对白色竖线条进行抗颜色错误处理时，增加判断条件的目的是为了避免对与白色竖线条所对应的被采样颜色分量(例如图12的G、B分量，或者图13的G、R分量)邻近的同一位置的第三颜色分量(例如图12的R分量或图13的B分量)进行多次补色。

(3).针对单像素宽白色斜线条出现偏色的一种情形

参见图14(a)，其表示亚像素下采样白色斜线条后得到的亚像素颜色分量的分布情况，为便于后续说明，将G分量顺序编号为G1～G5，但G分量的数量并不以此为限。如果按照相关于前述图4所示的补色规则，当以G1分量为中心时，需补R、B，补色位置为c1、c2；当以G2分量为中心时补色需补R、B，补色位置为c3、c4；以此类推，G1、G2、G3、G4、G5周围分别会有两个R分量被补色，两个B分量被补色而导致产生偏色，出现多补一条线的问题，如图14(b)所示。

为了解决这一问题，进行补色前增加一判断条件，当以G1分量为中心时，若B[i–1,j-2]>0时，不进行补B分量，当以G2分量为中心时，若R[i–1,j-2]>0(该位置即图14(b)中的c1位置)，不进行补R分量，G3、G4、G5以此类推，并且G1、G2、G3、G4、G5的值在补色时分别除以2，这样就解决了白色斜线条补色出现两条线的问题，效果如图14(c)所示。

简而言之，在对白色斜线条进行抗颜色错误处理时，增加判断条件的目的是为了避免同一颜色分量(例如R分量或B分量)在与白色斜线条所对应的被采样亚像素颜色分量(例如G分量)邻近的两个相对位置上都进行补色。

【第二实施例】

一、本实施例进行抗颜色错误处理的对象：

包含文字、线条等类似图形的原始图像，这类文字、线条等类似图形的特点是主要由横线、竖线、斜线等单像素宽或双像素宽白色线条构成。

二、本实施例针对的物理亚像素布局方案：

采用三物理亚像素三角形排布方式，一个红色(R)物理亚像素、一个蓝色(B)物理亚像素、一个绿色(G)物理亚像素呈三角形排布，并且相邻两个物理亚像素之间有一定的距离，以这种排布为单位，周期性排布构成三角形排布阵列，例如图15所示。

相应地，在对输入的原始图像进行亚像素下采样后得到的被采样亚像素颜色分量排布则为图16所示。此外，在完成抗颜色错误处理后，则对图16中的偶数行的亚像素颜色分量进行位置上的平移，偶数行的第一个亚像素颜色分量在奇数行的第一个亚像素颜色分量和第二个亚像素颜色分量的中间位置，以使得最终的输出图像中的各个亚像素颜色分量的位置与图15的物理亚像素排布阵列中的相对应物理亚像素的位置一一对应。

三、本实施例中的图像处理机制：

利用亚像素下采样和抗颜色错误算法处理包含线条、文字等类似图形的原始图像的流程如图9所示，简而言之，其对输入的原始图像进行Gamma变换后进行亚像素下采样得到被采样的红色(R)颜色分量、绿色(G)颜色分量及蓝色(B)颜色分量，再对被采样的R颜色分量、G颜色分量和B颜色分量分别进行抗颜色错误处理之前增加一判断条件，并在完成抗颜色错误处理后进行反Gamma变换并输出图像。

上述流程中，在亚像素下采样完成后且在进行补色前，不需要先区分文字、线条等图形，对整张图像都做同样的处理。详细说明如下：

针对现有技术补色后产生的偏色问题，对于三物理亚像素呈三角形排布的方式，分析其产生偏色的原因有：在前述步骤(I)中判断是否需要补色的条件时以及在前述步骤(III)中进行补色时采用的R、G、B值，其并非皆是原始图像的值，而是补色之后被赋予的新值；且在前述步骤(II)中判断补色位置时，由于白色线条的特殊性，补色位置皆优先为左和上两个方向(例如图4中的B1、G1所在位置)，也可选择右和上两个方向，但出现的问题一样，所以产生了在同一位置对某颜色分量多次补色的补色过量问题，或同一颜色分量在3×3模块中心颜色分量的邻近两个位置都进行补色。针对以上问题，本实施例的技术方案是在进行补色前增加一个判断条件：

(1).针对单像素宽白色竖线条出现偏色的两种情形

情形一：参见图18，按照相关于图17所示的已有补色规则，方框(对应3×3模块，因为单像素宽白色竖向条左右两侧的原始像素的被采样亚像素颜色分量的值均为最小灰阶0，故未绘出)内的以B分量为中心时需补G分量(如图18(a)中的虚线圆圈所示)，补色位置为d，以R分量中心时也需补G分量(如图18(b)中的虚线圆圈所示)，补色位置也为a，按照前述步骤(III)补色之后，R分量会补色过量。具体地，对于白色线条，设R＝G＝B＝x，当以B分量为中心时，补色之后B[i,j]＝(B[i,j]+B[d])/2＝(x+0)/2＝x/2，G[d]＝(G[i,j]+G[d])/2＝(x+0)/2＝x/2；之后当以R分量为中心时，R[i,j]＝(R[i,j]+R[d])/2＝(x+0)/2＝x/2，G[d]＝(G[i,j]+G[d])/2＝(x+x/2)/2＝3x/4。因此，最后补色结果为G＝x/2,B＝x/2,R[d]＝3x/4，所以会产生偏色问题。

为了解决这一偏色问题，在进行补色之前增加判断条件，即，若G[i,j]-G[d]>h时，进行G分量补色，否则不需要给G分量补色且B[i,j]＝B[i,j]/2；其中h的取值范围为(0.7,1)，也即0.7<h<1。当以R分量为中心时，所加的判断条件相同，也即判断是否G[i,j]-G[d]>h，若不满足此条件则不需要给G分量补色且R[i,j]＝R[i,j]/2。

情形二：参见图19，按照相关于图17所示的已有补色规则，方框内的以R分量为中心时需补B分量(如图19(a)中的虚线圆圈所示)，补色位置为d，以G分量中心时也需补B分量(如图19(b)中的虚线圆圈所示)，补色位置也为d，按照前述步骤(III)补色之后，B分量会补色过量。具体地，对于白色线条，设R＝G＝B＝x，当以R分量为中心时，补色之后R[i,j]＝(R[i,j]+R[d])/2＝(x+0)/2＝x/2，B[d]＝(B[i,j]+B[d])/2＝(x+0)/2＝x/2；当以G分量为中心时，G[i,j]＝(G[i,j]+G[d])/2＝(x+0)/2＝x/2，B[d]＝(B[i,j]+B[d])/2＝(x+x/2)/2＝3x/4。因此，最后补色结果为R＝x/2,G＝x/2,B[d]＝3x/4，所以会产生偏色问题。

为了解决这一偏色问题，在进行补色之前增加判断条件，即，若B[i,j]-B[a]>h时，以R分量为中心时进行B分量补色，否则不需要给B分量补色且R[i,j]＝R[i,j]/2；其中h的取值范围为(0.7,1)，也即0.7<h<1。当以G分量为中心时，所加的判断条件相同，也即判断是否B[i,j]-B[d]>h，若不满足此条件则不需要给B分量补色且G[i,j]＝G[i,j]/2。

简而言之，在对白色竖线条进行抗颜色错误处理时，增加判断条件的目的是为了避免对与白色竖线条所对应的被采样颜色分量(例如图18的R、B分量，或者图19的G、R分量)邻近的同一位置的第三颜色分量(例如图18的G分量或图19的B分量)进行多次补色。

综上所述，本发明实施例在对包含线条、文字等类似图形的原始图像的处理过程中，在亚像素下采样之后增加特定的判断条件进行判断后再补色，其可以很大程度提高分辨率并且消除颜色错误，解决了现有技术中的补色机制所带来的偏色问题(例如补色过量或补多条线)。

至此，本文中应用了具体个例对本发明的基于亚像素下采样的图像处理方法的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制，本发明的保护范围应以所附的权利要求为准。

Claims (8)

1.一种基于亚像素下采样的图像处理方法，包括步骤：(a)对原始图像进行亚像素下采样以获取每一个原始像素的一个被采样亚像素颜色分量而得到多个被采样亚像素颜色分量；以及(b)对所述多个被采样亚像素颜色分量分别进行抗颜色错误处理以得到多个抗颜色错误处理后亚像素颜色分量用于生成输出图像；其特征在于，步骤(b)包括：

(b1)对所述多个被采样亚像素颜色分量中对应所述原始图像中的一条白色横线条或白色竖线条的多个第一目标被采样亚像素颜色分量进行抗颜色错误处理时，对于所述多个第一目标被采样亚像素颜色分量中的任意一个当前第一目标被采样亚像素颜色分量进行如下操作：

(b11)划分出以所述当前第一目标被采样亚像素颜色分量为中心的3×3模块、判断所述当前第一目标被采样亚像素颜色分量是否需要补色并在需要补色时确定第一补色位置，以及在确定所述第一补色位置后，判断是否满足第一条件：X[i,j]-X[p]>h；其中，X[i,j]为所述当前第一目标被采样亚像素颜色分量对应的位置坐标为[i,j]的原始像素中与所述第一补色位置p的被采样亚像素颜色分量X[p]为相同颜色类型的未采样亚像素颜色分量，h为非零常数；

(b12)当不满足所述第一条件，由所述第一补色位置对所述当前第一目标被采样亚像素颜色分量进行补色；以及

(b13)当满足所述第一条件，不对所述当前第一目标被采样亚像素颜色分量进行补色并更新所述当前第一目标被采样亚像素颜色分量为半值。

2.如权利要求1所述的基于亚像素下采样的图像处理方法，其特征在于，对应所述一条白色横线条或白色竖线条的所述多个第一目标被采样亚像素颜色分量为红色、绿色和蓝色分量中的两种，所述第一补色位置的被采样亚像素颜色分量为红色、绿色和蓝色分量中的另外一种。

3.如权利要求1所述的基于亚像素下采样的图像处理方法，其特征在于，步骤(b12)包括：

更新所述当前第一目标被采样亚像素颜色分量Y[i,j]＝(Y[i,j]+Y[p])/2，并更新X[p]＝(X[i,j]+X[p])/2，其中Y[p]为所述第一补色位置p对应的原始像素中与所述当前第一目标被采样亚像素颜色分量Y[i,j]为相同颜色类型的未采样亚像素颜色分量。

4.如权利要求1所述的基于亚像素下采样的图像处理方法，其特征在于，所述原始图像为对输入图像进行Gamma变换后得到，0.7<h<1。

5.如权利要求1所述的基于亚像素下采样的图像处理方法，其特征在于，所述一条白色横线条或白色竖线条为所述原始图像中的单像素宽白色线条。

6.如权利要求1所述的基于亚像素下采样的图像处理方法，其特征在于，步骤(b)还包括：

(b2)对所述多个被采样亚像素颜色分量中对应所述原始图像中的一条白色斜线条的多个第二目标被采样亚像素颜色分量进行抗颜色错误处理时，对于所述多个第二目标被采样亚像素颜色分量中的任意一个当前第二目标被采样亚像素颜色分量进行如下操作：

(b21)划分出以所述当前第二目标被采样亚像素颜色分量为中心的3×3模块、判断所述当前第二目标被采样亚像素颜色分量是否需要补色并在需要补色时确定第二和第三补色位置，以及在确定所述第二和第三补色位置后，判断是否满足第二条件：Z[i-1,j-2]]>0，其中，所述当前第二目标被采样亚像素颜色分量对应的原始像素的位置坐标为[i,j]，Z[i-1,j-2]表示坐标位置为[i-1,j-2]且与所述第三补色位置的被采样亚像素颜色分量为相同颜色类型的被采样亚像素颜色分量，所述第二补色位置和所述第三补色位置相邻；

(b22)当不满足所述第二条件，由所述第二补色位置和所述第三补色位置对所述当前第二目标被采样亚像素颜色分量进行补色；以及

(b23)当满足所述第二条件，仅由所述第二补色位置而不由所述第三补色位置对所述当前第二目标被采样亚像素颜色分量进行补色并更新所述当前第二目标被采样亚像素颜色分量为半值。

7.如权利要求6所述的基于亚像素下采样的图像处理方法，其特征在于，对应所述一条白色斜线条的所述多个第二目标被采样亚像素颜色分量为红色、绿色和蓝色分量中的一种，所述第二补色位置和第三补色位置的被采样亚像素颜色分量为红色、绿色和蓝色分量中的另外两种。

8.如权利要求6所述的基于亚像素下采样的图像处理方法，其特征在于，所述一条白色斜线条为所述原始图像中的单像素宽白色线条。