CN106897965A - 彩色图像处理系统及彩色图像处理方法 - Google Patents
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Abstract
一种彩色图像处理系统包括用于获取原始彩色图像的图像获取模块、图像数字化模块、优化率计算模块及图像处理模块。图像数字化模块用于将原始彩色图像进行数字化处理得到按R、G、B值进行升序排列的N个像素点,优化率计算模块用于根据H=S1*H1+ S2*H2+ S3*H3得出一优化率,其中S1、S2、S3分别为R、G、B在各自的高斯分布图中处从μ‑3σ至μ+3σ区间的面积比,H1、H2、H3为R、G、B各自的面积与R、G、B面积总和的比,图像处理模块用于将第(N‑N*H)/2个像素点之前的像素点的原R、G、B值乘以1/H作为像素点的新R、G、B值,并将第(N+N*H)/2‑1之后的像素点的原R、G、B值乘以H作为像素点的新R、G、B值。本发明还提供了一种彩色图像处理方法。
Description
技术领域
本发明涉及一种彩色图像处理系统及彩色图像处理方法。
背景技术
由于颜色通道的不同敏感度、增光因子、偏移量等原因使得彩色图像在数字化后再显示时颜色会失真,在弱光环境下拍摄的彩色图像尤为明显。
发明内容
有鉴于此,有必要提供一种防止彩色图像的颜色失真的彩色图像处理系统及彩色图像处理方法。
一种彩色图像处理系统,包括用于获取原始彩色图像的图像获取模块,该彩色图像处理系统还包括图像数字化模块、优化率计算模块及图像处理模块,图像数字化模块用于将原始彩色图像进行数字化处理得到按R、G、B值进行升序排列的N个像素点,优化率计算模块用于根据H=S1*H1+
S2*H2+ S3*H3得出一优化率,其中S1 、S2 、 S3分别为R、G、B在各自的高斯分布图中处从μ-3σ至μ+3σ区间的面积比,H1 、H2 、 H3为R、G、B各自的面积与R、G、B面积总和的比,图像处理模块用于将第(N-N*H)/2个像素点之前的像素点的原R、G、B值乘以1/H作为像素点的新R、G、B值,并将第(N+N*H)/2-1之后的像素点的原R、G、B值乘以H作为像素点的新R、G、B值,(N-N*H)/2及(N+N*H)/2-1都进行取整,均为整数。
一种彩色图像处理方法,包括步骤:获取原始彩色图像;将获取的原始彩色图像进行数字化处理得到按R、G、B值进行升序排列的N个像素点;根据H=S1*H1+
S2*H2+ S3*H3得出一优化率,其中S1 、S2 、 S3分别为R、G、B在各自的高斯分布图中处从μ-3σ至μ+3σ区间的面积比;H1 、H2 、 H3为R、G、B各自的面积与R、G、B面积总和的比;及将第(N-N*H)/2个像素点之前的像素点的原R、G、B值乘以1/H作为像素点的新R、G、B值,并将第(N+N*H)/2-1之后的像素点的原R、G、B值乘以H作为像素点的新R、G、B值,其中,(N-N*H)/2及(N+N*H)/2-1都进行取整,均为整数。
上述彩色图像处理系统及彩色图像处理方法将原彩色图像中的第(N-N*H)/2个之前的像素点的颜色进行增强处理,并对第(N+N*H)/2-1个之后的像素点的颜色进行减弱处理,使得彩色图像整体看上去更自然,从而防止彩色图像的颜色失真。
附图说明
图1为本发明提供的彩色图像处理系统的模块图。
图2为本发明提供的彩色图像处理方法的流程图。
主要元件符号说明
彩色图像处理系统 | 100 |
图像获取模块 | 20 |
图像数字化模块 | 30 |
优化率计算模块 | 40 |
图像处理模块 | 50 |
彩色图像处理方法 | 步骤S202-S210 |
如下具体实施方式将结合上述附图进一步说明本发明。
具体实施方式
下面将结合附图对本发明作进一步详细说明。
请参阅图1,一种彩色图像处理系统100包括图像获取模块20、图像数字化模块30、优化率计算模块40及图像处理模块50。
图像获取模块20用于获取原始彩色图像。图像数字化模块30用于将获取的原始彩色图像进行数字化处理得到按R、G、B值进行升序排列的N个像素点。优化率计算模块40用于根据H=S1*H1+
S2*H2+ S3*H3得出一优化率,其中S1 、S2 、 S3分别为R、G、B在各自的高斯分布图中处从μ-3σ至μ+3σ区间的面积比;H1 、H2 、 H3为R、G、B各自的面积与R、G、B面积总和的比。
图像处理模块50用于将第(N-N*H)/2个像素点之前的像素点的原R、G、B值乘以1/H作为像素点的新R、G、B值,并将第(N+N*H)/2-1之后的像素点的原R、G、B值乘以H作为像素点的新R、G、B值,其中,(N-N*H)/2及(N+N*H)/2-1都进行取整,均为整数。
图像处理单元50还用于将第(N-N*H)/2个到第(N+N*H)/2-1个像素点的新R、G、B值f(c)确定为m*c+n,c为像素点的原R、G、B值,m、n满足m*Vmin+n=V(N-N*H)/2及m*Vmax+n=V(N+N*H)/2-1,其中,Vmin为N个像素点中原R、G、B的最小值,Vmax为N个像素点中原R、G、B的最大值。V(N-N*H)/2为第(N-N*H)/2个像素点的原R、G、B值,V(N+N*H)/2-1为第(N+N*H)/2-1个像素点的原R、G、B值。
请参阅图2,为一种彩色图像处理方法的流程图,该方法用于防止彩色图像的颜色失真,包括的步骤如下所述。
图像获取模块20获取原始彩色图像(步骤S202)。
图像数字化模块30用于将获取的原始彩色图像进行数字化处理得到按R、G、B值进行升序排列的N个像素点(步骤S204)。
优化率计算模块40根据H=S1*H1+
S2*H2+ S3*H3得出一优化率,其中S1 、S2 、 S3分别为R、G、B在各自的高斯分布图中处从μ-3σ至μ+3σ区间的面积比;H1 、H2 、 H3为R、G、B各自的面积与R、G、B面积总和的比(步骤S206)。
图像处理模块50将第(N-N*H)/2个像素点之前的像素点的原R、G、B值乘以1/H作为像素点的新R、G、B值,并将第(N+N*H)/2-1之后的像素点的原R、G、B值乘以H作为像素点的新R、G、B值,其中,(N-N*H)/2及(N+N*H)/2-1都进行取整,均为整数(步骤S208)。
图像处理单元将第(N-N*H)/2个到第(N+N*H)/2-1个像素点的新R、G、B值f(c)确定为m*c+n,c为像素点的原R、G、B值,m、n满足m*Vmin+n=V(N-N*H)/2及m*Vmax+n=V(N+N*H)/2-1,其中,Vmin为N个像素点中原R、G、B的最小值,Vmax为N个像素点中原R、G、B的最大值,V(N-N*H)/2为第(N-N*H)/2个像素点的原R、G、B值,V(N+N*H)/2-1为第(N+N*H)/2-1个像素点的原R、G、B值(步骤S210)。
上述彩色图像处理系统100及彩色图像处理方法将原彩色图像中的第(N-N*H)/2个之前的像素点的颜色进行增强处理,并对第(N+N*H)/2-1个之后的像素点的颜色进行减弱处理,使得彩色图像整体看上去更自然,从而防止彩色图像的颜色失真。
本技术领域的普通技术人员应当认识到,以上的实施方式仅是用来说明本发明,而并非用作为对本发明的限定,只要在本发明的实质精神范围之内,对以上实施例所作的适当改变和变化都落在本发明所公开的范围之内。
Claims (4)
1.一种彩色图像处理系统,包括用于获取原始彩色图像的图像获取模块,其特征在于:该彩色图像处理系统还包括图像数字化模块、优化率计算模块及图像处理模块,图像数字化模块用于将原始彩色图像进行数字化处理得到按R、G、B值进行升序排列的N个像素点,优化率计算模块用于根据H=S1*H1+
S2*H2+ S3*H3得出一优化率,其中S1 、S2 、 S3分别为R、G、B在各自的高斯分布图中处从μ-3σ至μ+3σ区间的面积比,H1 、H2 、 H3为R、G、B各自的面积与R、G、B面积总和的比,图像处理模块用于将第(N-N*H)/2个像素点之前的像素点的原R、G、B值乘以1/H作为像素点的新R、G、B值,并将第(N+N*H)/2-1之后的像素点的原R、G、B值乘以H作为像素点的新R、G、B值,(N-N*H)/2及(N+N*H)/2-1都进行取整,均为整数。
2.如权利要求1所述的彩色图像处理系统,其特征在于,图像处理单元还用于将第(N-N*H)/2个到第(N+N*H)/2-1个像素点的新R、G、B值f(c)确定为m*c+n,c为像素点的原R、G、B值,m、n满足m*Vmin+n=V(N-N*H)/2及m*Vmax+n=V(N+N*H)/2-1,其中,Vmin为N个像素点中原R、G、B的最小值,Vmax为N个像素点中原R、G、B的最大值,V(N-N*H)/2为第(N-N*H)/2个像素点的原R、G、B值,V(N+N*H)/2-1为第(N+N*H)/2-1个像素点的原R、G、B值。
3.一种彩色图像处理方法,包括步骤:
获取原始彩色图像;
将获取的原始彩色图像进行数字化处理得到按R、G、B值进行升序排列的N个像素点;
根据H=S1*H1+
S2*H2+ S3*H3得出一优化率,其中S1 、S2 、 S3分别为R、G、B在各自的高斯分布图中处从μ-3σ至μ+3σ区间的面积比;H1 、H2 、 H3为R、G、B各自的面积与R、G、B面积总和的比;及
将第(N-N*H)/2个像素点之前的像素点的原R、G、B值乘以1/H作为像素点的新R、G、B值,并将第(N+N*H)/2-1之后的像素点的原R、G、B值乘以H作为像素点的新R、G、B值,其中,(N-N*H)/2及(N+N*H)/2-1都进行取整,均为整数。
4.如权利要求3所述的彩色图像处理方法,其特征在于,还包括步骤:
将第(N-N*H)/2个到第(N+N*H)/2-1个像素点的新R、G、B值f(c)确定为m*c+n,c为像素点的原R、G、B值,m、n满足m*Vmin+n=V(N-N*H)/2及m*Vmax+n=V(N+N*H)/2-1,其中,Vmin为N个像素点中原R、G、B的最小值,Vmax为N个像素点中原R、G、B的最大值,V(N-N*H)/2为第(N-N*H)/2个像素点的原R、G、B值,V(N+N*H)/2-1为第(N+N*H)/2-1个像素点的原R、G、B值。
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