CN107610186B - 一种图像处理方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明提供了一种图像处理方法及装置，根据第一函数f1(x)对原图像的RGB颜色空间分量点Ai(ri,gi,bi)进行图像处理，得到A0(r0,g0,b0)＝f1(xi)；根据第二函数f2(x)对原图像中的某一点Ai(ri,gi,bi)的饱和度进行处理，得到处理后的饱和度S0＝f2(xi)；令所述f2(xi)＝1，求出点A0(r0,g0,b0)，若max(r0,g0,b0)≤1，则将点Ai将在所述RGB颜色空间中进行图像处理，若max(r0,g0,b0)>1，则将点Ai转换至CMY颜色空间中进行图像处理。有益效果：通过对原图像所处颜色空间中的点进行筛选，通过对出界的点进行空间转换，有效解决了色域出界而导致图像失真的问题，保证了色调的不变，提高了图像的显示效果，而且在RGB颜色空间中对图像进行饱和度增强，提高了计算效率。

Description

一种图像处理方法及装置
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像处理方法及装置。
背景技术
随着人们生活水平的提高，对电子产品的画面显示效果追求越来越高。现有技术中为了提高画面的显示效果，通常在画面显示时进行图像处理，在图像处理的过程中，为了让色彩显示更为鲜亮，通常需要对图像的饱和度进行调整。
对于彩色图像的饱和度增强，保证在RGB空间中没有色域的出界问题以及保持色调的不变是非常重要的。通常对彩色图像的增强大多会转换到HSI或者HSV等空间在进行处理，但是处理完成后转换到RGB空间时会产生色域的问题，通常都会采用裁剪的方式将出界的值映射到边界值，这样会导致细节的丢失，可能会产生色调的改变，而且空间转换的方法计算量比较大，费时，效率低。
如图1所示，是将彩色RGB图像经过空间转换的方法进行饱和度增强的流程图，首先待处理彩色图像转换到HSI等空间，提取饱和度值S并对其进行一定方法的饱和度增强f(S)，得到增强后饱和度值f(S)，将处理后的HSI模型再次通过模型转换公式转换到RGB模型空间。RGB模型空间归一化后各RGB分量范围为0～1，经HSI模型转换得到的RGB分量值会有超出1的色域的问题，通过一般的裁剪方法，可能导致与原始图像的色调不一致。
发明内容
本发明提供一种图像处理方法，以解决因色域出界而导致与原始图像色调不一致等问题。
为实现上述目的，本发明提供的技术方案如下：
本发明提供了一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤S10、根据第一函数f1(x)对原图像的RGB颜色空间分量点Ai(ri,gi,bi)进行图像处理，得到A0(r0,g0,b0)＝f1(xi)，其中i为自然数；
步骤S20、根据第二函数f2(x)对原图像中的某一点Ai(ri,gi,bi)的饱和度进行处理，得到处理后的饱和度S0＝f2(xi)；
步骤S30、令所述f2(xi)＝1，求出点A0(r0,g0,b0)，若max(r0,g0,b0)≤1，则将点Ai将在所述RGB颜色空间中进行图像处理，
若max(r0,g0,b0)>1，则将点Ai转换至CMY颜色空间中进行图像处理。
根据本发明一优选实施例，所述步骤S10包括：
步骤S11、在所述RGB颜色空间中，从所述原图像中选取某一点Ai(ri,gi,bi)；
步骤S12、根据所述第一函数f1(x)对所述原图像中的点Ai在RGB颜色空间中的各空间分量进行图像处理，得到A0(r0,g0,b0)＝f1(xi)，
其中，所述图像处理即对所述原图像中点Ai的在所述RGB颜色空间中的各空间分量在所述RGB颜色空间中进行伸缩α以及平移β，其中所述第一函数为f1(x)＝αx+β。
根据本发明一优选实施例，所述步骤S20包括：
步骤S21、在所述RGB颜色空间中，从所述原图像中选取某一点Ai(ri,gi,bi)；
步骤S22、根据第三函数f3(x)求出所述原图像中的点Ai(ri,gi,bi)的饱和度Si＝f3(xi)；
步骤S23、根据第二函数f2(x)对所述原图像的饱和度Si进行处理，得到处理后的饱和度S0＝f2(xi)。
根据本发明一优选实施例，所述原图像中点Ai(ri,gi,bi)的饱和度为
Figure GDA0002758901110000031
根据第二函数f2(x)对所述原图像的饱和度Si进行处理，得到处理后的饱和度
Figure GDA0002758901110000032
根据本发明一优选实施例，图像处理前后，所述原图像的亮度保持不变，通过S0＝f2(xi)与A0(r0,g0,b0)＝f1(xi)的关系式，得出f1(x)中的α及β的值。
根据本发明一优选实施例，所述步骤S30包括：
步骤S31、令所述f2(xi)＝1，求出点A0(r0,g0,b0)中的r0,g0,b0的值；
步骤S32、若max(r0,g0,b0)≤1，则利用第二函数f2(x)对所述点Ai在进行图像处理；
步骤S33、若max(r0,g0,b0)>1，则利用第四函数f4(x)将所述点Ai转换至CMY颜色空间中进行图像处理。
根据本发明一优选实施例，所述CMY颜色空间为是一种基于颜色减法混色原理的颜色模型，其中，所述f4(x)＝1-x，x为所述点Ai(ri,gi,bi)在所述RGB颜色空间的各空间分量。
本发明还提供了一种图像处理装置，所述装置包括：
图像处理模块，用于根据第一函数f1(x)对原图像的RGB颜色空间分量点Ai(ri,gi,bi)进行图像处理，得到A0(r0,g0,b0)＝f1(xi)，其中i为自然数，以及用于根据第二函数f2(x)对原图像中的某一点Ai(ri,gi,bi)的饱和度进行处理，得到处理后的饱和度S0＝f2(xi)，并求出点A0(r0,g0,b0)，以及用于在max(r0,g0,b0)≤1的情况下，将点Ai在所述RGB颜色空间中进行图像处理，以及用于在max(r0,g0,b0)>1的情况下，将点Ai转换至CMY颜色空间中进行图像处理。
根据本发明一优选实施例，所述图像处理模块用于对所述原图像中点Ai的在所述RGB颜色空间中的各空间分量在所述RGB颜色空间中进行伸缩α以及平移β，其中所述第一函数为f1(x)＝αx+β。
根据本发明一优选实施例，所述图像处理模块用于根据第三函数f3(x)求出所述原图像中的点Ai(ri,gi,bi)的饱和度Si＝f3(xi)，其中，
Figure GDA0002758901110000041
所述图像处理模块还用于根据第二函数f2(x)对所述原图像的饱和度Si进行处理，得到处理后的饱和度
Figure GDA0002758901110000042
本发明的有益效果为：本发明提出了一种图像处理方法及装置，通过对原图像所处颜色空间中的点进行筛选，通过对出界的点进行空间转换，有效解决了色域出界而导致图像失真的问题，保证了色调的不变，提高了图像的显示效果，而且在RGB颜色空间中对图像进行饱和度增强，提高了计算效率。
附图说明
为了更清楚地说明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1位现有技术图像处理基本流程图；
图2为本发明实施例一一种图像处理方法的步骤示意图；
图3为本发明实施例一现有技术和本发明在RGB颜色空间彩色图像饱和度增强方法平面示意图的对比；
图4为本发明实施例二现有技术和本发明在RGB颜色空间彩色图像饱和度增强方法平面示意图的对比。
具体实施方式
以下各实施例的说明是参考附加的图示，用以例示本发明可用以实施的特定实施例。本发明所提到的方向用语，例如[上]、[下]、[前]、[后]、[左]、[右]、[内]、[外]、[侧面]等，仅是参考附加图式的方向。因此，使用的方向用语是用以说明及理解本发明，而非用以限制本发明。在图中，结构相似的单元是用以相同标号表示。
本发明针对现有的图像处理方法中，通过将彩色图像转换到HSI或HSV等空间进行处理，再转换到RGB空间时，由于色域出界而导致细节丢失以及色调的改变等问题，而提出一种图像处理方法，本实施例能够改善该缺陷。
图2所示为本发明优选实施例一一种图像处理方法的步骤示意图，所述方法包括：
步骤S10、根据第一函数f1(x)对原图像的RGB颜色空间分量点Ai(ri,gi,bi)进行图像处理，得到A0(r0,g0,b0)＝f1(xi)，其中i为自然数；
在所述RGB颜色空间中，在原图像中选取某一点Ai(ri,gi,bi)，根据所述第一函数f1(x)＝αx+β对所述原图像中的点Ai在RGB颜色空间中的各空间分量进行图像处理，得到处理后的点A0(r0,g0,b0)＝f1(xi)；
其中，所述图像处理即对所述原图像中点Ai的在所述RGB颜色空间中的各空间分量在所述RGB颜色空间中进行伸缩α以及平移β。
步骤S20、根据第二函数f2(x)对原图像中的某一点Ai(ri,gi,bi)的饱和度进行处理，得到处理后的饱和度S0＝f2(xi)；
在所述RGB颜色空间中，从原图像中选取某一点Ai(ri,gi,bi)，根据第三函数f3(x)求出所述原图像中的点Ai(ri,gi,bi)的饱和度Si＝f3(xi)，根据第二函数f2(x)对所述原图像的饱和度Si进行处理，得到处理后的饱和度S0＝f2(xi)；
其中，公式
Figure GDA0002758901110000061
而在图像处理前后，所述原图像的亮度保持不变，通过S0＝f2(xi)与A0(r0,g0,b0)＝f1(xi)的关系式，得出f1(x)中的α及β的值。
步骤S30、令所述f2(xi)＝1，求出点A0(r0,g0,b0)，若max(r0,g0,b0)≤1，则将点Ai将在所述RGB颜色空间中进行图像处理，
若max(r0,g0,b0)>1，则将点Ai转换至CMY颜色空间中进行图像处理；
在上述公式中，令所述f2(xi)＝1，求出点A0(r0,g0,b0)中的r0,g0,b0的值；
根据求出的r0,g0,b0中数值的大小，对所述点Ai进行图像处理的颜色空间进行选择；
若max(r0,g0,b0)≤1，则利用第二函数f2(x)对所述点Ai在RGB颜色空间中进行图像处理；若max(r0,g0,b0)>1，则利用第四函数f4(x)将所述点Ai转换至CMY颜色空间中进行图像处理；
其中，在所述CMY颜色空间中，对转换后的点进行图像处理，处理完成后，再次利用第四函数f4(x)将所述点从CMY颜色空间转换至RGB颜色空间；
所述CMY颜色空间为是一种基于颜色减法混色原理的颜色模型，其中，所述f4(x)＝1-x，x为所述点Ai(ri,gi,bi)在所述RGB颜色空间的各空间分量。
例如，在所述RGB颜色空间中选取某一点Ai(ri,gi,bi)，其中i为自然数，令在所述RGB颜色空间中处理后的点为A0(r0,g0,b0)；
(1)利用第一函数f1(x)＝αx+β对点Ai(ri,gi,bi)在RGB颜色空间中进行伸缩α以及平移β，得到公式：
r0＝αri+β (1-1)
g0＝αgi+β (1-2)
b0＝αbi+β (1-3)
(2)根据图像处理前后，原图像的亮度和处理后的亮度不变的原则，得到公式：
li＝ri+gi+bi (1-4)
l0＝r0+g0+b0 (1-5)
根据公式(1-1)～(1-5)得到α和β的关系式：
ri+gi+bi＝α(ri+gi+bi)+3β (1-6)
(3)根据第三函数f3(x)求出所述原图像中的点Ai(ri,gi,bi)的饱和度，得到公式：
Figure GDA0002758901110000071
(4)根据第二函数f2(x)对所述原图像的饱和度Si进行处理，得到处理后的饱和度S0为：
Figure GDA0002758901110000081
因此，可以根据公式(1-6)和(1-8)求出α和β的值；
在公式(1-8)中，令所述f2(xi)＝1，求出点A0(r0,g0,b0)中的r0,g0,b0的值；根据求出的r0,g0,b0中数值的大小，对所述点Ai进行图像处理的颜色空间进行选择；
若max(r0,g0,b0)≤1，则利用第二函数f2(x)对所述点Ai在RGB颜色空间中进行图像处理；若max(r0,g0,b0)>1，则利用第四函数f4(x)将所述点Ai转换至CMY颜色空间中进行图像处理；
(5)根据利用第四函数f4(x)对点Ai(ri,gi,bi)在CMY颜色空间中进行处理，得到在所述CMY颜色空间中的点Ai(ci,mi,yi)，得到公式：
ci＝1-ri (1-9)
mi＝1-gi (1-10)
yi＝1-bi (1-11)
(6)利用第一函数f1(x)＝αx+β对点Ai(ci,mi,yi)在CMY颜色空间中进行伸缩α以及平移β，得到处理后的点A0(c0,m0,y0)，即：
c0＝αci+β (1-12)
m0＝αmi+β (1-13)
y0＝αyi+β (1-14)
(7)根据第二函数f2(x)对所述原图像的饱和度Si进行处理，得到处理后的饱和度S0为：
Figure GDA0002758901110000082
(8)根据第四函数f4(x)将所述点A0(c0,m0,y0)从CMY颜色空间中转换至RGB颜色空间，即：
r0＝1-c0 (1-16)
g0＝1-m0 (1-17)
b0＝1-y0 (1-18)
因此，根据上述方法可以实现对原图像中的点进行筛选，通过对出界的点进行空间转换，以解决色域出界的问题。
图3为过在RGB颜色空间(0，0，0)到(1，1，1)亮度轴的横截面示意图，图中S为饱和度，f(S)为饱和度增强函数f2(x)。
其中，图3A为传统饱和度增强方法，case1为饱和度增强后ro,go,bo在0～1范围内，case2为在饱和度增强后ro,go,bo的最大值可能会超出0～1的范围，即超出色域。一般会采用裁剪方法解决色域的问题，这样可能会造成图像处理前后色调的改变；
图3B为本专利的改进方法，从图中可以看出，case2情况下转换到CMY空间，这样可以保证饱和度在0～1范围内，不会产生色域的出界的问题。
本发明还提供了一种图像处理装置，所述装置包括：图像处理模块。
首先，在所述图像处理模块中，在原图像所处的RGB颜色空间中选取某一点Ai(ri,gi,bi)，根据所述第一函数f1(x)＝αx+β对所述原图像中的点Ai在RGB颜色空间中的各空间分量进行图像处理，得到处理后的点A0(r0,g0,b0)＝f1(xi)；
其中，所述图像处理即对所述原图像中点Ai的在所述RGB颜色空间中的各空间分量在所述RGB颜色空间中进行伸缩α以及平移β。
然后，在所述图像处理模块中，在原图像所处的RGB颜色空间中选取某一点Ai(ri,gi,bi)，根据第三函数f3(x)求出所述原图像中的点Ai(ri,gi,bi)的饱和度Si＝f3(xi)，根据第二函数f2(x)对所述原图像的饱和度Si进行处理，得到处理后的饱和度S0＝f2(xi)；
其中，公式
Figure GDA0002758901110000101
而在图像处理前后，所述原图像的亮度保持不变，通过S0＝f2(xi)与A0(r0,g0,b0)＝f1(xi)的关系式，得出f1(x)中的α及β的值。
最后，在所述图像处理模块中，令所述公式f2(xi)＝1，并求出点A0(r0,g0,b0)中的r0,g0,b0的值；根据求出的r0,g0,b0中数值的大小，对所述点Ai进行图像处理的颜色空间进行选择；
若max(r0,g0,b0)≤1，则利用第二函数f2(x)对所述点Ai在RGB颜色空间中进行图像处理；若max(r0,g0,b0)>1，则利用第四函数f4(x)将所述点Ai转换至CMY颜色空间中进行图像处理；
其中，在所述CMY颜色空间中，对转换后的点进行图像处理，处理完成后，再次利用第四函数f4(x)将所述点从CMY颜色空间转换至RGB颜色空间；
所述CMY颜色空间为是一种基于颜色减法混色原理的颜色模型，其中，所述f4(x)＝1-x，x为所述点Ai(ri,gi,bi)在所述RGB颜色空间的各空间分量。
例如，在所述RGB颜色空间中选取某一点Ai(ri,gi,bi)，其中i为自然数，令在所述RGB颜色空间中处理后的点为A0(r0,g0,b0)；
(1)利用第一函数f1(x)＝αx+β对点Ai(ri,gi,bi)在RGB颜色空间中进行伸缩α以及平移β，得到公式：
r0＝αri+β (2-1)
g0＝αgi+β (2-2)
b0＝αbi+β (2-3)
(2)根据图像处理前后，原图像的亮度和处理后的亮度不变的原则，得到公式：
li＝ri+gi+bi (2-4)
l0＝r0+g0+b0 (2-5)
根据公式(2-1)～(2-5)得到α和β的关系式：
ri+gi+bi＝α(ri+gi+bi)+3β (2-6)
(3)根据第三函数f3(x)求出所述原图像中的点Ai(ri,gi,bi)的饱和度，得到公式：
Figure GDA0002758901110000111
(4)根据第二函数f2(x)对所述原图像的饱和度Si进行处理，得到处理后的饱和度S0为：
Figure GDA0002758901110000112
因此，可以根据公式(2-6)和(2-8)求出α和β的值；
在公式(2-8)中，令所述f2(xi)＝1，求出点A0(r0,g0,b0)中的r0,g0,b0的值；根据求出的r0,g0,b0中数值的大小，对所述点Ai进行图像处理的颜色空间进行选择；
若max(r0,g0,b0)≤1，则利用第二函数f2(x)对所述点Ai在RGB颜色空间中进行图像处理；若max(r0,g0,b0)>1，则利用第四函数f4(x)将所述点Ai转换至CMY颜色空间中进行图像处理；
(5)根据利用第四函数f4(x)对点Ai(ri,gi,bi)在CMY颜色空间中进行处理，得到在所述CMY颜色空间中的点Ai(ci,mi,yi)，得到公式：
ci＝1-ri (2-9)
mi＝1-gi (2-10)
yi＝1-bi (2-11)
(6)利用第一函数f1(x)＝αx+β对点Ai(ci,mi,yi)在CMY颜色空间中进行伸缩α以及平移β，得到处理后的点A0(c0,m0,y0)，即：
c0＝αci+β (2-12)
m0＝αmi+β (2-13)
y0＝αyi+β (2-14)
(7)根据第二函数f2(x)对所述原图像的饱和度Si进行处理，得到处理后的饱和度S0为：
Figure GDA0002758901110000121
(8)根据第四函数f4(x)将所述点A0(c0,m0,y0)从CMY颜色空间中转换至RGB颜色空间，即：
r0＝1-c0 (2-16)
g0＝1-m0 (2-17)
b0＝1-y0 (2-18)
因此，根据上述方法可以实现对原图像中的点进行筛选，通过对出界的点进行空间转换，以解决色域出界的问题。
图4为过在RGB颜色空间(0，0，0)到(1，1，1)亮度轴的横截面示意图，图中S为饱和度，f(S)为饱和度增强函数f2(x)。
其中，图4A为传统饱和度增强方法，case1为饱和度增强后ro,go,bo在0～1范围内，case2为在饱和度增强后ro,go,bo的最大值可能会超出0～1的范围，即超出色域。一般会采用裁剪方法解决色域的问题，这样可能会造成图像处理前后色调的改变；
图4B为本专利的改进方法，从图中可以看出，case2情况下转换到CMY空间，这样可以保证饱和度在0～1范围内，不会产生色域的出界的问题。
本发明提出了一种图像处理方法及装置，通过对所述原图像所处的RGB颜色空间中某一点的各空间分量进行图像处理，根据处理结果对原图像所处RGB颜色空间中的点进行筛选，通过对出界的点进行空间转换，由RGB颜色空间转换至CMY颜色空间中进行图像处理，有效解决了色域出界而导致图像失真的问题，保证了色调的不变，提高了图像的显示效果，而且在RGB颜色空间中对图像进行饱和度增强，提高了计算效率。
综上所述，虽然本发明已以优选实施例揭露如上，但上述优选实施例并非用以限制本发明，本领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，均可作各种更动与润饰，因此本发明的保护范围以权利要求界定的范围为准。

Claims (5)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括：
步骤S10、根据第一函数f1(x)对原图像的RGB颜色空间分量点Ai(ri,gi,bi)进行图像处理，得到A0(r0,g0,b0)＝f1(Ai)，其中i为自然数；
步骤S20、根据第二函数f2(x)对原图像中的RGB颜色空间分量点Ai(ri,gi,bi)的饱和度进行处理，得到处理后的饱和度S0＝f2(Ai)；
步骤S30、令所述f2(Ai)＝1，求出点A0(r0,g0,b0)，若max(r0,g0,b0)≤1，则将点Ai在所述RGB颜色空间中进行图像处理，
若max(r0,g0,b0)>1，则将点Ai转换至CMY颜色空间中进行图像处理；
所述步骤S10包括：
步骤S11、在所述RGB颜色空间中，从原图像中选取某一点Ai(ri,gi,bi)；
步骤S12、根据所述第一函数f1(x)对原图像中的点Ai在RGB颜色空间中的各空间分量进行图像处理，得到A0(r0,g0,b0)＝f1(Ai)；
所述图像处理即对原图像中点Ai在所述RGB颜色空间中的各空间分量在所述RGB颜色空间中进行伸缩α以及平移β，其中所述第一函数为f1(x)＝αx+β；
所述步骤S20包括：
步骤S21、在所述RGB颜色空间中，从原图像中选取某一点Ai(ri,gi,bi)；
步骤S22、根据第三函数f3(x)求出原图像中的点Ai(ri,gi,bi)的饱和度Si＝f3(Ai)；
步骤S23、根据第二函数f2(x)对原图像的饱和度Si进行处理，得到处理后的饱和度S0＝f2(Ai)；
原图像中点Ai(ri,gi,bi)的饱和度为
Figure FDA0002758901100000021
根据第二函数f2(x)对原图像的饱和度Si进行处理，得到处理后的饱和度
Figure FDA0002758901100000022
2.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，图像处理前后，原图像的亮度保持不变，通过S0＝f2(Ai)与A0(r0,g0,b0)＝f1(Ai)的关系式，得出f1(x)中的α及β的值。
3.根据权利要求1所述的图像处理方法，其特征在于，所述步骤S30包括：
步骤S31、令所述f2(Ai)＝1，求出点A0(r0,g0,b0)中的r0,g0,b0的值；
步骤S32、若max(r0,g0,b0)≤1，则利用第二函数f2(x)对点Ai在RGB颜色空间中进行图像处理；
步骤S33、若max(r0,g0,b0)>1，则利用第四函数f4(x)将点Ai转换至CMY颜色空间中进行图像处理。
4.根据权利要求3所述的图像处理方法，其特征在于，所述f4(x)＝1-x，x为点Ai(ri,gi,bi)在所述RGB颜色空间的各空间分量。
5.一种图像处理装置，其特征在于，包括：
图像处理模块，用于根据第一函数f1(x)对原图像的RGB颜色空间分量点Ai(ri,gi,bi)进行图像处理，得到A0(r0,g0,b0)＝f1(Ai)，其中i为自然数，以及用于根据第二函数f2(x)对原图像中的某一点Ai(ri,gi,bi)的饱和度进行处理，得到处理后的饱和度S0＝f2(Ai)，以及用于令所述f2(Ai)＝1，求出点A0(r0,g0,b0)，在max(r0,g0,b0)≤1的情况下，将点Ai在所述RGB颜色空间中进行图像处理，在max(r0,g0,b0)>1的情况下，将点Ai转换至CMY颜色空间中进行图像处理；
其中，所述图像处理模块用于对原图像中点Ai在所述RGB颜色空间中的各空间分量在所述RGB颜色空间中进行伸缩α以及平移β，其中所述第一函数为f1(x)＝αx+β；
所述图像处理模块用于根据第三函数f3(x)求出原图像中的点Ai(ri,gi,bi)的饱和度Si＝f3(Ai)，其中，
Figure FDA0002758901100000031
所述图像处理模块还用于根据第二函数f2(x)对原图像中的点Ai(ri,gi,bi)的饱和度Si进行处理，得到处理后的饱和度
Figure FDA0002758901100000032
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