CN108053453A - 一种颜色的优化方法、终端及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种颜色的优化方法，包括：在获取到图像采集指令时，采集预览图像；根据采集到的预览图像的RGB值和图像颜色优化模型，确定预览图像的亮度值、蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量；其中，图像颜色优化模型基于所述RGB值之间的相互关系得到；根据亮度值、蓝色浓度偏移量以及红色浓度偏移量，对预览图像进行处理，得到目标图像。本发明实施例同时还提供了一种终端及计算机可读存储介质，本发明实施例能够利用图像颜色优化模型，对图像颜色进行优化，提高图像颜色的饱和度。

Description

一种颜色的优化方法、终端及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种颜色的优化方法、终端及计算机可读存储介质。

背景技术

随着科学技术的不断发展，电子技术也得到了飞速的发展，电子产品的种类也越来越多，人们也享受到了科技发展带来的各种便利。现在人们可以通过各种类型的电子设备，享受随着科技发展带来的舒适生活。例如，采用终端拍摄图片等。

在现有技术中，当采用终端拍摄图片时，首先，通过终端的感光元件直接获取原始数据，以12位、14位或22位二进制记录该原始数据，根据该原始数据生成RAW图像。其次，将RAW图像转换到RGB域。再者，将RGB域转换到YUV域。最后，通过编解码生成一张jpg或其他格式的图片，并进行显示。其中，YUV域中的“Y”表示明亮度，也就是灰阶值；“U”和“V”则表示的是色度，作用是描述图像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。

但是，由于终端的感光元件识别到的光谱和颜色信息不同于人眼，因此，终端仅仅将图像由RGB域变换到YUV域，并不能使得其最终所呈现图像的颜色很大程度的接近人眼所看到的颜色，图像颜色较差。

发明内容

为解决上述技术问题，本发明实施例期望提供一种颜色的优化方法、终端及计算机可读存储介质，能够利用图像颜色优化模型，对图像颜色进行优化，从而提高图像颜色的饱和度。

本发明的技术方案是这样实现的：

本发明实施例提供了一种颜色的优化方法，包括：

在获取到图像采集指令时，采集预览图像；

根据采集到的所述预览图像的RGB值和图像颜色优化模型，确定所述预览图像的亮度值和蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量；其中，所述图像颜色优化模型基于所述RGB值之间的相互关系得到；

根据所述亮度值、蓝色浓度偏移量以及红色浓度偏移量，对所述预览图像进行处理，得到目标图像。

在上述方案中，所述根据采集到的所述预览图像的RGB值和图像颜色优化模型，确定所述预览图像的亮度值、蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量，包括：

根据所述预设图像的RGB值和第一图像颜色优化模型，确定所述亮度值；

根据所述RGB值和第二图像颜色优化模型，确定所述蓝色浓度偏移量；

根据所述RGB值和第三图像颜色优化模型，确定所述红色浓度偏移量；

其中，所述图像颜色优化模型包括所述第一图像颜色优化模型、所述第二图像颜色优化模型以及所述第三图像颜色优化模型。

在上述方案中，所述根据采集到的所述预览图像的RGB值和图像颜色优化模型，确定所述预览图像的亮度值、蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量之前，所述方法还包括：

确定所述图像颜色优化模型的颜色优化系数。

在上述方案中，所述确定所述图像颜色优化模型的颜色优化系数，包括：

根据所述RGB值中至少两个值之间的关系和预设阈值表，得到所述颜色优化系数。

在上述方案中，所述根据所述RGB中至少两个值之间的关系和预设阈值表，得到所述颜色优化系数，包括：

若所述RGB值中的R值大于G值，则在所述预设阈值表中确定出第一阈值；否则，在所述预设阈值表中确定出第二阈值；将所述第一阈值或所述第二阈值作为第一颜色优化系数；

若所述RGB值中的R与G之差与所述第一颜色优化系数的乘积，加上所述RGB值中的B与G之差大于0，则在所述预设阈值表中确定出第三阈值；否则，在所述预设阈值表确定出第四阈值；将所述第三阈值或所述第四阈值作为第二颜色优化系数；

若所述RGB值中的B值大于所述G值，则在所述预设阈值表中确定出第五阈值；否则，在所述预设阈值表中确定出第六阈值；将所述第五阈值或第六阈值作为第三颜色优化系数；

若所述RGB值中的B与G之差与所述第三系数的乘积，加上所述RGB值中的R与G之差大于0，则在所述预设阈值表中确定出第七阈值；否则，在所述预设阈值表中确定出第八阈值；将所述第七阈值或所述第八阈值作为第四颜色优化系数；

其中，所述颜色优化系数包括所述第一颜色优化系数、所述第二颜色优化系数、所述第三颜色优化系数以及所述第四颜色优化系数。

本发明实施例提供了一种终端，包括：

在获取到图像采集指令时，采集预览图像；根据采集到的所述预览图像的RGB值和图像颜色优化模型，确定所述预览图像的亮度值、蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量；其中，所述图像颜色优化模型基于所述RGB值之间的相互关系得到；根据所述亮度值、蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量，对所述预览图像进行处理，得到目标图像。

在上述终端中，所述处理器，具体用于根据所述预设图像的RGB值和第一图像颜色优化模型，确定所述亮度值；

根据所述RGB值和第二图像颜色优化模型，确定所述蓝色浓度偏移量；

根据所述RGB值和第三图像颜色优化模型，确定所述红色浓度偏移量；

其中，所述图像颜色优化模型包括所述第一图像颜色优化模型、所述第二图像颜色优化模型以及所述第三图像颜色优化模型。

在上述终端中，所述处理器，还用于所述根据采集到的所述预览图像的RGB值和图像颜色优化模型，确定所述预览图像的亮度值和蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量之前，确定所述图像颜色优化模型的颜色优化系数。

在上述终端中，所述处理器，还具体用于根据所述RGB值中至少两个值之间的关系和预设阈值表，得到所述颜色优化系数。

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，应用于终端中，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个颜色优化相关程序，所述一个或者多个颜色优化相关程序可被一个或者多个处理器执行，以实现所述颜色的优化方法。

本发明实施例提供了一种颜色的优化方法、终端及计算机可读存储介质，获取在获取到图像采集指令时，采集预览图像；根据采集到的预览图像的RGB值和图像颜色优化模型，确定预览图像的亮度值、蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量；其中，图像颜色优化模型基于RGB值之间的相互关系得到；根据亮度值、蓝色浓度偏移量以及红色浓度偏移量，对预览图像进行处理，得到目标图像。采用上述技术实现方案，终端可以根据经过实验得到的图像颜色优化模型，对采集到的预览图像的颜色进行优化，提高图像颜色的饱和度。

附图说明

图1为本发明实施例提供的一种可选的移动终端的硬件结构示意图；

图2为本发明实施例提供的一种通信网络系统架构图；

图3为本发明实施例提供的一种颜色优化方法的流程图一；

图4为本发明实施例提供的示例性的设置界面的界面示意图一；

图5为本发明实施例提供的示例性的设置界面的界面示意图二；

图6为本发明实施例提供的示例性的设置界面的界面示意图三；

图7为本发明实施例提供的一种颜色优化方法的流程图二；

图8本发明实施例提供的一种颜色优化方法的的流程图三；

图9为本发明实施例提供的一种终端的结构示意图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

在本发明实施例中，终端可以为手机、平板电脑等具有摄像或照相功能的电子设备，本发明实施例不限制终端的类型。

终端可以以各种形式来实施。例如，本发明中描述的终端可以包括诸如手机、平板电脑、笔记本电脑、掌上电脑、个人数字助理(Personal Digital Assistant，PDA)、便捷式媒体播放器(Portable Media Player，PMP)、导航装置、以及诸如数字TV、台式计算机等固定终端。

后续描述中将以移动终端为例进行说明，本领域技术人员将理解的是，除了特别用于移动目的的元件之外，根据本发明的实施方式的构造也能够应用于固定类型的终端。

请参阅图1，其为实现本发明各个实施例的一种可选的移动终端的硬件结构示意图，该移动终端100可以包括：RF(Radio Frequency，射频)单元101、Wi-Fi模块102、音频输出单元103、A/V(音频/视频)输入单元104、传感器105、显示单元106、用户输入单元107、接口单元108、存储器109、处理器110、以及电源111等部件。本领域技术人员可以理解，图1中示出的移动终端结构并不构成对移动终端的限定，移动终端可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

下面结合图1对移动终端的各个部件进行具体的介绍：

射频单元101可用于收发信息或通话过程中，信号的接收和发送，具体的，将基站的下行信息接收后，给处理器110处理；另外，将上行的数据发送给基站。通常，射频单元101包括但不限于天线、至少一个放大器、收发信机、耦合器、低噪声放大器、双工器等。此外，射频单元101还可以通过无线通信与网络和其他设备通信。上述无线通信可以使用任一通信标准或协议，包括但不限于GSM(Global System of Mobile communication，全球移动通讯系统)、GPRS(General Packet Radio Service，通用分组无线服务)、CDMA2000(CodeDivision Multiple Access 2000，码分多址2000)、WCDMA(Wideband Code DivisionMultiple Access,宽带码分多址)、TD-SCDMA(Time Division-Synchronous CodeDivision Multiple Access，时分同步码分多址)、FDD-LTE(Frequency DivisionDuplexing-Long Term Evolution，频分双工长期演进)和TDD-LTE(Time DivisionDuplexing-Long Term Evolution，分时双工长期演进)等。

Wi-Fi属于短距离无线传输技术，移动终端通过Wi-Fi模块102可以帮助用户收发电子邮件、浏览网页和访问流式媒体等，它为用户提供了无线的宽带互联网访问。虽然图1示出了Wi-Fi模块102，但是可以理解的是，其并不属于移动终端的必须构成，完全可以根据需要在不改变发明的本质的范围内而省略。

音频输出单元103可以在移动终端100处于呼叫信号接收模式、通话模式、记录模式、语音识别模式、广播接收模式等等模式下时，将射频单元101或Wi-Fi模块102接收的或者在存储器109中存储的音频数据转换成音频信号并且输出为声音。而且，音频输出单元103还可以提供与移动终端100执行的特定功能相关的音频输出(例如，呼叫信号接收声音、消息接收声音等等)。音频输出单元103可以包括扬声器、蜂鸣器等等。

移动终端100还包括至少一种传感器105，比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示面板1061的亮度，接近传感器可在移动终端100移动到耳边时，关闭显示面板1061和/或背光。作为运动传感器的一种，加速计传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别手机姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；至于手机还可配置的指纹传感器、压力传感器、虹膜传感器、分子传感器、陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

显示单元106用于显示由用户输入的信息或提供给用户的信息。显示单元106可包括显示面板1061，可以采用液晶显示器(Liquid Crystal Display，LCD)、有机发光二极管(Organic Light-Emitting Diode，OLED)等形式来配置显示面板1061。

用户输入单元107可用于接收输入的数字或字符信息，以及产生与移动终端的用户设置以及功能控制有关的键信号输入。具体地，用户输入单元107可包括触控面板1071以及其他输入设备1072。触控面板1071，也称为触摸屏，可收集用户在其上或附近的触摸操作(比如用户使用手指、触笔等任何适合的物体或附件在触控面板1071上或在触控面板1071附近的操作)，并根据预先设定的程式驱动相应的连接装置。触控面板1071可包括触摸检测装置和触摸控制器两个部分。其中，触摸检测装置检测用户的触摸方位，并检测触摸操作带来的信号，将信号传送给触摸控制器；触摸控制器从触摸检测装置上接收触摸信息，并将它转换成触点坐标，再送给处理器110，并能接收处理器110发来的命令并加以执行。此外，可以采用电阻式、电容式、红外线以及表面声波等多种类型实现触控面板1071。除了触控面板1071，用户输入单元107还可以包括其他输入设备1072。具体地，其他输入设备1072可以包括但不限于物理键盘、功能键(比如音量控制按键、开关按键等)、轨迹球、鼠标、操作杆等中的一种或多种，具体此处不做限定。

进一步的，触控面板1071可覆盖显示面板1061，当触控面板1071检测到在其上或附近的触摸操作后，传送给处理器110以确定触摸事件的类型，随后处理器110根据触摸事件的类型在显示面板1061上提供相应的视觉输出。虽然在图1中，触控面板1071与显示面板1061是作为两个独立的部件来实现移动终端的输入和输出功能，但是在某些实施例中，可以将触控面板1071与显示面板1061集成而实现移动终端的输入和输出功能，具体此处不做限定。

接口单元108用作至少一个外部装置与移动终端100连接可以通过的接口。例如，外部装置可以包括有线或无线头戴式耳机端口、外部电源(或电池充电器)端口、有线或无线数据端口、存储卡端口、用于连接具有识别模块的装置的端口、音频输入/输出(I/O)端口、视频I/O端口、耳机端口等等。接口单元108可以用于接收来自外部装置的输入(例如，数据信息、电力等等)并且将接收到的输入传输到移动终端100内的一个或多个元件或者可以用于在移动终端100和外部装置之间传输数据。

存储器109可用于存储软件程序以及各种数据。存储器109可主要包括存储程序区和存储数据区，其中，存储程序区可存储操作系统、至少一个功能所需的应用程序(比如声音播放功能、图像播放功能等)等；存储数据区可存储根据手机的使用所创建的数据(比如音频数据、电话本等)等。此外，存储器109可以包括高速随机存取存储器，还可以包括非易失性存储器，例如至少一个磁盘存储器件、闪存器件、或其他易失性固态存储器件。

处理器110是移动终端的控制中心，利用各种接口和线路连接整个移动终端的各个部分，通过运行或执行存储在存储器109内的软件程序和/或模块，以及调用存储在存储器109内的数据，执行移动终端的各种功能和处理数据，从而对移动终端进行整体监控。处理器110可包括一个或多个处理单元；优选的，处理器110可集成应用处理器和调制解调处理器，其中，应用处理器主要处理操作系统、用户界面和应用程序等，调制解调处理器主要处理无线通信。可以理解的是，上述调制解调处理器也可以不集成到处理器110中。

移动终端100还可以包括给各个部件供电的电源111(比如电池)，优选的，电源111可以通过电源管理系统与处理器110逻辑相连，从而通过电源管理系统实现管理充电、放电、以及功耗管理等功能。

尽管图1未示出，移动终端100还可以包括蓝牙模块等，在此不再赘述。

为了便于理解本发明实施例，下面对本发明的移动终端所基于的通信网络系统进行描述。

请参阅图2，图2为本发明实施例提供的一种通信网络系统架构图，该通信网络系统为通用移动通信技术的LTE系统，该LTE系统包括依次通讯连接的UE(User Equipment，用户设备)201，E-UTRAN(Evolved UMTS Terrestrial Radio Access Network，演进式UMTS陆地无线接入网)202，EPC(Evolved Packet Core，演进式分组核心网)203和运营商的IP业务204。

具体地，UE201可以是上述终端100，此处不再赘述。

E-UTRAN202包括eNodeB2021和其它eNodeB2022等。其中，eNodeB2021可以通过回程(backhaul)(例如X2接口)与其它eNodeB2022连接，eNodeB2021连接到EPC203，eNodeB2021可以提供UE201到EPC203的接入。

EPC203可以包括MME(Mobility Management Entity，移动性管理实体)2031，HSS(Home Subscriber Server，归属用户服务器)2032，其它MME2033，SGW(Serving Gate Way，服务网关)2034，PGW(PDN Gate Way，分组数据网络网关)2035和PCRF(Policy andCharging Rules Function，政策和资费功能实体)2036等。其中，MME2031是处理UE201和EPC203之间信令的控制节点，提供承载和连接管理。HSS2032用于提供一些寄存器来管理诸如归属位置寄存器(图中未示)之类的功能，并且保存有一些有关服务特征、数据速率等用户专用的信息。所有用户数据都可以通过SGW2034进行发送，PGW2035可以提供UE 201的IP地址分配以及其它功能，PCRF2036是业务数据流和IP承载资源的策略与计费控制策略决策点，它为策略与计费执行功能单元(图中未示)选择及提供可用的策略和计费控制决策。

IP业务204可以包括因特网、内联网、IMS(IP Multimedia Subsystem，IP多媒体子系统)或其它IP业务等。

虽然上述以LTE系统为例进行了介绍，但本领域技术人员应当知晓，本发明不仅仅适用于LTE系统，也可以适用于其他无线通信系统，例如GSM、CDMA2000、WCDMA、TD-SCDMA以及未来新的网络系统等，此处不做限定。

本发明实施例中的终端可以为移动终端，那么，示例性的，基于上述移动终端硬件结构以及通信网络系统，可以提出本发明方法各个实施例。下述的终端可以利用移动终端来代替。

实施例一

本发明实施例提供了一种颜色的优化方法，如图3所示，该方法可以包括：

S101、在获取到图像采集指令时，采集预览图像。

这里，在本发明实施例中，终端是具有根据图像采集指令，采集预览图像，并进行图像显示的终端。此外，本发明实施例的应用场景为用户进行图像采集，和/或查看采集到图像的场景。例如，如图4所示，用户手动点击手机相机应用后，进入拍照设置界面，当点击拍照按钮时，进行拍照。

在本发明实施例中，预览图像指的是，携带有终端拍摄范围内的当前影像的图片。预览图像可以通过接收用户手动输入的图像采集指令得到，例如用户手动点击拍照按钮。或者是其他快捷方式触发图像采集指令得到，例如手机进入拍照应用后，用户按压声音键。需要说明的是，本发明并不对图像采集指令的获取方式进行限制。并且，本发明并不对预览图像的像素组成进行限制。例如，预览图像的像素可以由R、G、B三个子像素组成，或者由R、G、B、W四个子像素组成等。

在一种实施例中，当终端采集预览图像时，首先，通过终端的感光元件直接获取原始数据，以12位、14位或22位二进制记录该原始数据，根据该原始数据生成RAW域图像。其次，将RAW域图像转换为RGB域图像，即转换为预览图像。

需要说明的是，本发明实施例中实现颜色的优化功能，可以通过设置好的颜色优化功能按钮来实现本发明实施例提供的颜色的优化方法。以终端为手机为例进行说明，用户欲在手机上开启颜色优化功能时，可以启动在手机上设置好的颜色优化功能按钮，以进行后面的拍照(例如，点击拍照按钮)，还能防止误操作的实现。

在一种实施例中，如图5所示，用户可以通过颜色优化设置界面进行颜色优化功能的开启和关闭，当用户点击“开”按键时，就表征开启终端的颜色优化功能；当用户点击“关”按键时，就表征关闭终端的颜色优化功能。终端可以通过检测上述颜色优化功能按键的键值或者是状态，来确定颜色优化功能是否开启。

在另一种实施例中，如图6所示，用户可通过颜色优化设置界面开启颜色优化功能后，再进行预览图像显示颜色的选择。其中，显示颜色包括普通颜色显示方式与优化颜色显示方式。普通颜色显示方式指的是，基于预览图像的RGB值所得到的预览图像的方法，也就是现有技术中得到终端最终显示的图像的方法。优化颜色显示方式指的是，基于预览图像的RGB值和图像颜色优化模型(下述进行详细说明，这里不再赘述)所得到的终端最终显示的方法，也就是根据本发明提供的颜色的优化方法得到的预览图像的方法。也就是说，优化颜色显示方式实现本发明实施例中得到预览图像的方法；普通颜色显示方式默认实现现有技术中得到预览图像的显示方法，也就是本发明实施例可以兼容并现有的颜色显示方式和本发明实施例提供的优化颜色显示方式两个，提高了显示预览图像的兼容性和多样性。

在本发明实施例中，终端可以为手机、平板电脑等具有摄像或照相功能的电子设备，本发明实施例不限制终端的类型。

S102、根据采集到的预览图像的RGB值和图像颜色优化模型，确定预览图像的亮度值、蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量，其中，图像颜色优化模型基于RGB值之间的相互关系得到。

终端在根据图像采集指令，采集到预览图像之后，将预览图像中每个像素的RGB值输入至图像颜色优化模型中。由于图像颜色优化模型为经过大量实验的得到的模型，具体的，将像素的RGB值输入值该模型中时，终端最终得到的目标图像的颜色更加接近人眼所看到的颜色。因此，终端可以将采集到的预览图像中每个像素的RGB值输入至图像颜色优化模型中，从而得到更加接近人眼所看到颜色对应的目标图像。

在本发明实施例中，在对预览图像的颜色进行优化时，需要将预览图像中的蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量进行优化，而蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量为YCbCr域中的参数，且YCbCr域中共包含三个参数，分别为：“Y”、“Cb”、“Cr”。基于此，图像颜色优化模型分别包括第一图像颜色优化模型、第二图像颜色优化模型和第三颜色优化模型。其中，第一图像颜色优化模型为输入预设图像的RGB值，得到“Y”值的模型。第二图像颜色优化模型为输入预设图像的RGB值，得到“Cb”值的模型。第三图像颜色优化模型为输入预设图像的RGB值，得到“Cr”值的模型。“Y”表示亮度值；“Cb”表示的是蓝色浓度偏移量；“Cr”表示的是红色浓度偏移量。

需要说明的是，由于本发明提供的方案的目的在于优化预览图像的颜色，而“Y值”并不影响预览图像的颜色。因此，本发明中的图像颜色优化模型中的第一图像颜色优化模型与标准的RGB颜色空间转YCbCr颜色空间的计算公式中，“Y”值计算公式相同。

在本发明实施例中，图像颜色优化模型基于RGB值之间的相互关系得到的，即图像优化模型可以基于B-G和R-G的关系，利用R、G和B的数值，建立如公式(1)、公式(2)和公式(3)的图像优化模型。

基于上述内容，可将上述S102替换为下述S1021-S1023：

S1021、根据预设图像的RGB值和第一图像颜色优化模型，确定亮度值。

其中，亮度值记为“Y”，第一图像颜色优化模型为公式(1)：

Y＝0.299*R+0.587*G+0.114*B (1)

S1022、根据RGB值和第二图像颜色优化模型，确定蓝色浓度偏移量。

其中，蓝色浓度偏移量记为“Cb”，第二图像颜色优化模型为公式(2)：

Cb＝a*(B-G)+a*b*(R-G)+128 (2)

S1023、根据所述RGB值和第三图像颜色优化模型，确定红色浓度偏移量。

其中，红色浓度偏移量记为“Cr”，第三图像颜色优化模型为公式(3)：

Cr＝c*d*(B-G)+c*(R-G)+128 (3)

需要说明的是，上述的YCbCr域是由YUV域经过缩放和偏移的翻版。其中，YCbCr域中的“Y”与YUV域中“Y”含义一致，“Cb”与“Cr”同样指的是色彩，用于描述图像的色彩及色彩饱和度，只是与“U”和“V”在表示方法上不同而已。

在一种示例中，上述的图像颜色优化模型中a、b、c以及d可以是经过大量实验得到的经验值。具体的，默认a＝0.5,b＝-0.338，c＝0.5，d＝-0.162。为了验证该默认值的正确性，将默认的a、b、c、d带入至上述的图像颜色优化模型中，可以得到公式(4)和公式(5)：

Cb＝0.5*(B-G)-0.5*0.338*(R-G)＝-0.169*R-0.331*G+0.5*B+128 (4)

Cr＝-0.5*0.162*(B-G)+0.5*(R-G)＝0.5*R-0.419*G-0.081*B+128 (5)

而标准的RGB颜色空间转YCbCr颜色空间的计算公式为公式(6)、公式(7)和公式(8)：

Y1＝0.299*R+0.587*G+0.114*B (6)

Cb1＝-0.172*R-0.339*G+0.511*B+128 (7)

Cr1＝0.511*R-0.428*G-0.083*B+128 (8)

需要说明的是，为了将上述根据标准的RGB颜色空间转YCbCr颜色空间的计算公式中的“Cb”与“Cr”，与本发明提供的方案中确定出的“Cb”与“Cr”进行区分，这里将述根据标准的RGB颜色空间转YCbCr颜色空间的计算公式中的“Cb”与“Cr”分别记为“Cb1”与“Cr1”。

基于上述多个公式可知，通过改变上述的a、b、c、d的值，可以调节“Cb”“Cr”的值，进而实现不影响其他色彩的情况下，精确调整色彩饱和度和色彩的功能，即可以优化预览图像的颜色。

在另一种实例中，上述的图像颜色优化模型中a、b、c以及d可以为动态可调的系数，基于此，如图7所示，上述S102之前还包括如下步骤：

S1020、确定图像颜色优化模型的颜色优化系数。

上述S1020也就是说，确定图像颜色优化模型中的a、b、以及d。

可选的，可以从多次实验得到的多组a、b、c、d的值中，按照不同的选取规则，确定颜色优化系数。例如，选取在某个范围内的至少一组中某一组a、b、c、d，作为颜色优化系数。并且，定周期或不定周期的对实验数据进行更新，进一步更新颜色优化系数。

可选的，根据RGB值中至少两个值之间的关系和预设阈值表，得到颜色优化系数，可以为根据R-G和/或B-G进行颜色优化系数的确定。如下：

A、根据RGB值中至少两个值之间的关系(R-G和/或B-G)和预设阈值表，得到颜色优化系数。

其中，预设阈值表中包含RGB值中至少两个值之间的关系，以及该关系对应的一个阈值。例如，当R值大于B值时，对应阈值K1；否则对应阈值K2。又例如，当R值大于B值，且G值大于B值时，对应阈值K3等。

优选的，经过大量实验可得，上述的预设阈值表可如下表1所示：

表1

其中，上述的b_p、b_m、a_p、a_m、d_p、d_m、c_p以及c_m为经过大量实验得到的经验值。

基于上述内容以及上述表1可得到，上述步骤A可被替换为如下步骤A1-A4：

A1、若RGB值中的R值大于G值，则在预设阈值表中确定出第一阈值；否则，在预设阈值表中确定出第二阈值；将第一阈值或第二阈值作为第一颜色优化系数。

结合上述表1可知，第一阈值指的是b_p，第二阈值指的是b_m。第一颜色优化系数表示为b。

A2、若RGB值中的R与G之差与第一颜色优化系数的乘积，加上RGB值中的B与G之差大于0，则在预设阈值表中确定出第三阈值；否则，在预设阈值表确定出第四阈值；将第三阈值或第四阈值作为第二颜色优化系数。

结合上述表1可知，上述的第一参数由R值与G值的差，与B与G值的差的和得到。第三阈值指的是a_p，第四阈值指的是a_m。第二颜色优化系数表示为a。

A3、若RGB值中的B值大于G值，则在预设阈值表中确定出第五阈值；否则，在预设阈值表中确定出第六阈值；将第五阈值或第六阈值作为第三颜色优化系数。

结合上述表1可知，第五阈值指的是d_p，第六阈值指的是d_m。第三颜色优化系数表示为d。

A4、若RGB值中的B与G之差与第三系数的乘积，加上RGB值中的R与G之差大于0，则在预设阈值表中确定出第七阈值；否则，在预设阈值表中确定出第八阈值；将第七阈值或第八阈值作为第四颜色优化系数。

结合上述表1可知，第七阈值指的是c_p，第八阈值指的是c_p。第四颜色优化系数表示为c。

其中，颜色优化系数包括第一颜色优化系数、第二颜色优化系数、第三颜色优化系数以及第四颜色优化系数。

需要说明的是，本文中的“第一”、“第二”等字样对功能和作用基本相同的相同项或相似项进行区分，本领域技术人员可以理解“第一”、“第二”等字样并不对数量和执行次序进行限定。

S103、根据亮度值、蓝色浓度偏移量以及红色浓度偏移量，对预览图像进行处理，得到目标图像。

通过S103之前的步骤，已经得到了亮度值、蓝色浓度偏移量以及红色浓度偏移量。在得到这三个值之后，将图像进行编解码生成一张jpg或其他格式的图片，并进行显示。

其中，上述的目标图像为终端最终显示出的图像。

需要说明的是，如何根据亮度值、蓝色浓度偏移量以及红色浓度偏移量，得到预览图像的目标图像为现有技术，本发明在此不再赘述。

为了更明显的体现出改变图像颜色优化模型中的颜色优化系数而引起图像颜色的变化，我们以下述图8为例。该图中的横纵坐标为Lab色域的a1和b1。该图中的方形颜色点为a、b、c以及d的值为下述表2中的值时，对应的颜色分布点。该图中的圆形颜色点为a、b、c以及d的值为下述表3中的值时，对应的颜色分布点。该图中的连线为a、b、c以及d的值由表2中的值变化为表3中的值时，颜色分布点的变化趋势。该图中的箭头位置为不同颜色优化系数影响的颜色区域(例如c_p值的改动，即第三颜色优化系数改动时，会影响类红色)。该图中的箭头方向为调整a、b、c以及d的值而引起的颜色变化趋势(例如c_p的值变大，即第三颜色优化系数变大，会将类红色往高饱和度方向调整)。基于图8可以得到，当调整图像颜色优化系数时，图像的颜色进行了优化。

表2

a_p	a_m	c_p	c_m
				0.5	0.5	0.5	0.5
b_p	b_m	d_p	d_m
				-0.338	-0.338	-0.162	-0.162

表3

a_p	a_m	c_p	c_m
				06	0.6	0.6	0.6
b_p	b_m	d_p	d_m
				-0.338	-0.338	-0.162	-0.162

其中，为了将Lab色域中的横坐标a与纵坐标b，分别与本发明中涉及到的第二颜色优化系数a与第一颜色优化系数b进行区分，将Lab色域中的横坐标a记为a1；Lab色域中的纵坐标b记为b1。

其中，Lab域中的a1和b1表示两个颜色通道。a1包括的颜色是从深绿色(低亮度值)到灰色(中亮度值)再到亮粉红色(高亮度值)；b1是从亮蓝色(低亮度值)到灰色(中亮度值)再到黄色(高亮度值)，在Lab域坐标系中点越靠近边缘(a1和b1的绝对值越大)，其对应的色彩饱和度越高。

需要说明的是，上述图8中的箭头方向和方向规律为大量计算得到的结果。

可以理解的是，在本发明实施例中，终端可以利用图像颜色优化模型，对图像颜色进行优化，使得终端最终得到的目标图像的颜色更加接近人眼所看到的颜色，提高了颜色的饱和度。

实施例二

基于实施例一的同一发明构思下，如图9所示，本发明实施例提供了一种终端，该终端可以包括：处理器10，以及存储有处理器10可执行指令的存储介质11，存储介质11通过通信总线12依赖处理器10执行操作，当指令被处理器10执行时，执行如下步骤：

在获取到图像采集指令时，采集预览图像；根据采集到的预览图像的RGB值和图像颜色优化模型，确定预览图像的亮度值、蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量；其中，图像颜色优化模型基于RGB值之间的相互关系得到；根据亮度值、蓝色浓度偏移量以及红色浓度偏移量，对预览图像进行处理，得到目标图像。

可选的，处理器，具体用于根据预设图像的RGB值和第一图像颜色优化模型，确定亮度值。

根据RGB值和第二图像颜色优化模型，确定蓝色浓度偏移量。

根据RGB值和第三图像颜色优化模型，确定红色浓度偏移量。

其中，图像颜色优化模型包括第一图像颜色优化模型、第二图像颜色优化模型以及第三图像颜色优化模型。

可选的，处理器，还用于所述根据采集到的所述预览图像的RGB值和图像颜色优化模型，确定所述预览图像的亮度值和蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量之前，确定图像颜色优化模型的颜色优化系数。

可选的，处理器，还具体用于根据RGB值中至少两个值之间的关系和预设阈值表，得到颜色优化系数。

可选的，处理器，还具体用于若所述RGB值中的R值大于G值，则在所述预设阈值表中确定出第一阈值；否则，在所述预设阈值表中确定出第二阈值；将所述第一阈值或所述第二阈值作为第一颜色优化系数；

若所述RGB值中的R与G之差与所述第一颜色优化系数的乘积，加上所述RGB值中的B与G之差大于0，则在所述预设阈值表中确定出第三阈值；否则，在所述预设阈值表确定出第四阈值；将所述第三阈值或所述第四阈值作为第二颜色优化系数；

若所述RGB值中的B值大于所述G值，则在所述预设阈值表中确定出第五阈值；否则，在所述预设阈值表中确定出第六阈值；将所述第五阈值或第六阈值作为第三颜色优化系数；

若所述RGB值中的B与G之差与所述第三系数的乘积，加上所述RGB值中的R与G之差大于0，则在所述预设阈值表中确定出第七阈值；否则，在所述预设阈值表中确定出第八阈值；将所述第七阈值或所述第八阈值作为第四颜色优化系数；

其中，所述颜色优化系数包括所述第一颜色优化系数、所述第二颜色优化系数、所述第三颜色优化系数以及所述第四颜色优化系数。

需要说明的是，在本发明实施例中，处理器10可与图1中的处理器110一致，存储介质11可与图1中的存储器109一致。

需要说明的是，实际应用时，终端中的各个组件通过通信总线12耦合在一起。可理解，通信总线12用于实现这些组件之间的连接通信。通信总线12除包括数据总线之外，还包括电源总线、控制总线和状态信号总线。但是为了清楚说明起见，在图9中将各种总线都标为通信总线12。

需要说明的是，在本发明实施例中，根据亮度值、蓝色浓度偏移量以及红色浓度偏移量，对预览图像进行处理，得到目标图像后，可将目标图像进行显示，因此，终端中还可以包括显示器13，该显示器1通过通信总线12与处理器10进行通信。

可以理解的是，在本发明实施例提供的一种终端，可以利用图像颜色优化模型，对图像颜色进行优化，使得终端最终得到的目标图像的颜色更加接近人眼所看到的颜色。

在实际应用中，上述的存储器可以是易失性存储器(volatile memory)，例如随机存取存储器(Random-Access Memory，RAM)；或者非易失性存储器(non-volatile memory)，例如只读存储器(Read-Only Memory，ROM)，快闪存储器(flash memory)，硬盘(Hard DiskDrive，HDD)或固态硬盘(Solid-State Drive，SSD)；或者上述种类的存储器的组合，并向处理器提供指令和数据。

上述处理器可以为特定用途集成电路(Application Specific IntegratedCircuit，ASIC)、数字信号处理器(Digital Signal Processor，DSP)、数字信号处理装置(Digital Signal Processing Device，DSPD)、可编程逻辑装置(Programmable LogicDevice，PLD)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、控制器、微控制器、微处理器中的至少一种。可以理解地，对于不同的设备，用于实现上述处理器功能的电子器件还可以为其它，本发明实施例不作具体限定。

本发明实施例提供了一种计算机存储介质，计算机可读存储介质存储有一个或者多个颜色优化相关程序，一个或者多个颜色优化相关程序可被一个或者多个处理器执行，以实现实施例一的颜色的优化方法。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者装置不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者装置所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者装置中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、或计算机程序产品。因此，本发明可采用硬件实施例、软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器和光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上，仅为本发明的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。

Claims (10)

1.一种颜色的优化方法，其特征在于，包括：

在获取到图像采集指令时，采集预览图像；

根据采集到的所述预览图像的RGB值和图像颜色优化模型，确定所述预览图像的亮度值、蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量；其中，所述图像颜色优化模型基于所述RGB值之间的相互关系得到；

根据所述亮度值、蓝色浓度偏移量以及红色浓度偏移量，对所述预览图像进行处理，得到目标图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据采集到的所述预览图像的RGB值和图像颜色优化模型，确定所述预览图像的亮度值、蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量，包括：

根据所述预设图像的RGB值和第一图像颜色优化模型，确定所述亮度值；

根据所述RGB值和第二图像颜色优化模型，确定所述蓝色浓度偏移量；

根据所述RGB值和第三图像颜色优化模型，确定所述红色浓度偏移量；

其中，所述图像颜色优化模型包括所述第一图像颜色优化模型、所述第二图像颜色优化模型以及所述第三图像颜色优化模型。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据采集到的所述预览图像的RGB值和图像颜色优化模型，确定所述预览图像的亮度值、蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量之前，所述方法还包括：

确定所述图像颜色优化模型的颜色优化系数。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述图像颜色优化模型的颜色优化系数，包括：

根据所述RGB值中至少两个值之间的关系和预设阈值表，得到所述颜色优化系数。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据所述RGB中至少两个值之间的关系和预设阈值表，得到所述颜色优化系数，包括：

若所述RGB值中的R值大于G值，则在所述预设阈值表中确定出第一阈值；否则，在所述预设阈值表中确定出第二阈值；将所述第一阈值或所述第二阈值作为第一颜色优化系数；

若所述RGB值中的R与G之差与所述第一颜色优化系数的乘积，加上所述RGB值中的B与G之差大于0，则在所述预设阈值表中确定出第三阈值；否则，在所述预设阈值表确定出第四阈值；将所述第三阈值或所述第四阈值作为第二颜色优化系数；

若所述RGB值中的B值大于所述G值，则在所述预设阈值表中确定出第五阈值；否则，在所述预设阈值表中确定出第六阈值；将所述第五阈值或第六阈值作为第三颜色优化系数；

若所述RGB值中的B与G之差与所述第三系数的乘积，加上所述RGB值中的R与G之差大于0，则在所述预设阈值表中确定出第七阈值；否则，在所述预设阈值表中确定出第八阈值；将所述第七阈值或所述第八阈值作为第四颜色优化系数；

其中，所述颜色优化系数包括所述第一颜色优化系数、所述第二颜色优化系数、所述第三颜色优化系数以及所述第四颜色优化系数。

6.一种终端，其特征在于，包括：

处理器，以及存储有所述处理器可执行指令的存储介质，所述存储介质通过通信总线依赖所述处理器执行操作，当所述指令被所述处理器执行时，执行如下步骤：

在获取到图像采集指令时，采集预览图像；根据采集到的所述预览图像的RGB值和图像颜色优化模型，确定所述预览图像的亮度值、蓝色浓度偏移量、红色浓度偏移量；其中，所述图像颜色优化模型基于所述RGB值之间的相互关系得到；根据所述亮度值、蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量，对所述预览图像进行处理，得到目标图像。

7.根据权利要求6所述的终端，其特征在于，

所述处理器，具体用于根据所述预设图像的RGB值和第一图像颜色优化模型，确定所述亮度值；根据所述RGB值和第二图像颜色优化模型，确定所述蓝色浓度偏移量；根据所述RGB值和第三图像颜色优化模型，确定所述红色浓度偏移量；其中，所述图像颜色优化模型包括所述第一图像颜色优化模型、所述第二图像颜色优化模型以及所述第三图像颜色优化模型。

8.根据权利要求6所述的终端，其特征在于，

所述处理器，还用于所述根据采集到的所述预览图像的RGB值和图像颜色优化模型，确定所述预览图像的亮度值和蓝色浓度偏移量和红色浓度偏移量之前，确定所述图像颜色优化模型的颜色优化系数。

9.根据权利要求8所述的终端，其特征在于，

所述处理器，还具体用于根据所述RGB值中至少两个值之间的关系和预设阈值表，得到所述颜色优化系数。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，应用于终端中，所述计算机可读存储介质存储有一个或者多个颜色优化相关程序，所述一个或者多个颜色优化相关程序可被一个或者多个处理器执行，以实现如权利要求1至5所述的方法。