CN109598679A - 图像伪色处理方法和图像伪色处理装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种图像伪色处理方法。图像伪色处理方法包括：获取YCrCb格式的实时图像；根据实时图像的空间相关特性和频谱相关特性计算实时图像的每个像素的伪色处理因子；根据每个像素的伪色处理因子得到伪色信息在实时图像上的分布图；和根据每个像素的伪色处理因子对像素的色度进行调整以得到去伪色图像。此外，本发明还公开了一种图像伪色处理装置。本发明实施方式的图像伪色处理方法和图像伪色处理装置，直接对色彩空间为YCrCb的实时图像进行去伪色处理，且检测伪色及处理伪色的方法比较简单，计算量较小。

Description

图像伪色处理方法和图像伪色处理装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像伪色处理方法和图像伪色处理装置。

背景技术

彩色图像通常由每个像素的三个通道(红、绿、蓝)组成。获取这样的彩色图像应需要具有三个空间分布正确的传感器的照相机，每个传感器都通过放置在其前面的滤色器以捕捉对应的可见光谱信息。然而，考虑尺寸，成本，成像效果等原因，大多彩色相机仅在相机前放置有滤色器阵列(CFA)的单个传感器。为从CFA样本恢复全色图像，需要做颜色插值或去马赛克的处理。去马赛克过程带来的不期望出现的效果之一就是伪色。伪色表现为在对象边缘附近出现的明显的颜色误差。利用空间相关和频谱相关特性去马赛克可以去除伪色，但是仍然残留部分伪色。因此，需要后置处理模块以达到伪色完全消除的效果。

现有技术中，大多针对RGB色彩空间进行去伪色处理，检测伪色以及处理伪色方法较为复杂，计算量大。

发明内容

本发明的实施方式提供了一种图像伪色处理方法和图像伪色处理装置。

本发明实施方式的一种图像伪色处理方法，包括以下步骤：

获取YCrCb格式的实时图像；

根据所述实时图像的空间相关特性和频谱相关特性计算所述实时图像的每个像素的伪色处理因子；

根据所述每个像素的伪色处理因子得到伪色信息在所述实时图像上的分布图；和

根据所述每个像素的伪色处理因子对所述像素的色度进行调整以得到去伪色图像。

本发明实施方式的图像伪色处理方法，直接对色彩空间为YCrCb的实时图像进行去伪色处理，且检测伪色及处理伪色的方法比较简单，计算量较小。

在某些实施方式中，所述根据所述实时图像的空间相关特性和频谱相关特性计算所述实时图像的每个像素的伪色处理因子的步骤包括：

以所述每个像素为中心，选取大小为M*M个所述像素的明度窗口和大小为N*N个所述像素的色度窗口，其中，M、N为自然数；

计算所述明度窗口内明度最大值和明度最小值的明度差值；

计算所述色度窗口内红色色度最大值和红色色度最小值的红色色度差值和蓝色色度最大值和蓝色色度最小值的蓝色色度差值；和

根据所述明度差值、所述红色色度差值和所述蓝色色度差值计算所述伪色处理因子。

如此，通过红色色度差值和蓝色色度差值可以判断实时图像上某一同质区域内是否出现伪色，同时可根据明度差值、红色色度差值和蓝色色度差值计算得到伪色处理因子。

在某些实施方式中，所述根据所述明度差值、所述红色色度差值和所述蓝色色度差值计算所述伪色处理因子的步骤采用下面条件式：

其中，FCfactor为所述伪色处理因子，DY为所述明度差值，DCr为所述红色色度差值，DCb为所述蓝色色度差值。

如此，通过比较明度差值、红色色度差值和蓝色色度差值的大小得到伪色处理因子。

在某些实施方式中，所述根据所述每个像素的伪色处理因子对所述像素的色度进行调整以得到去伪色图像的步骤包括：

根据所述伪色处理因子确定以每个所述像素为中心的O*O个所述像素的色度平均窗口，其中，O为自然数且与所述伪色处理因子成正比；

计算所述色度平均窗口的红色色度平均值和蓝色色度平均值；和

根据所述红色色度平均值和所述蓝色色度平均值处理对应的所述像素的色度以得到所述去伪色图像。

如此，通过进行伪色处理得到伪色完全消除的实时图像。

在某些实施方式中，所述根据所述红色色度平均值和所述蓝色色度平均值处理对应的所述像素的色度以得到所述去伪色图像的步骤采用以下条件式：

其中，f(x)＝e^(-1/2(x/β)^2)，x∈[0,255]，x表示FCfactor，β取值为45，FCfactor为所述伪色处理因子，Cr为去伪色处理后所述像素的红色色度值，orignalCr为所述像素的原始红色色度值，meanCr为以所述像素为中心的所述色度平均窗口的红色色度平均值，Cb为去伪色处理后所述像素的蓝色色度值，orignalCb为所述像素的原始蓝色色度值，meanCb为以所述像素为中心的所述色度平均窗口的蓝色色度平均值。

如此，对每个像素进行处理以得到去伪色图像。

本发明实施方式的一种图像伪色处理装置，包括：

图像采集单元，所述图像采集单元用于获取YCrCb格式的实时图像；

伪色检测单元，所述伪色检测单元用于根据所述实时图像的空间相关特性和频谱相关特性计算所述实时图像的每个像素的伪色处理因子，和根据所述每个像素的伪色处理因子得到伪色信息在所述实时图像上的分布图；和

伪色处理单元，所述伪色处理单元用于根据所述每个像素的伪色处理因子对所述像素的色度进行调整以得到去伪色图像。

本发明实施方式的图像伪色处理装置，直接对色彩空间为YCrCb的实时图像进行去伪色处理，且检测伪色及处理伪色的方法比较简单，计算量较小。

在某些实施方式中，所述伪色检测单元还用于：

以所述每个像素为中心，选取大小为M*M个所述像素的明度窗口和大小为N*N个所述像素的色度窗口，其中，M、N为自然数；

计算所述明度窗口内明度最大值和明度最小值的明度差值；

计算所述色度窗口内红色色度最大值和红色色度最小值的红色色度差值和蓝色色度最大值和蓝色色度最小值的蓝色色度差值；和

根据所述明度差值、所述红色色度差值和所述蓝色色度差值计算所述伪色处理因子。

如此，通过红色色度差值和蓝色色度差值可以判断实时图像上某一同质区域内是否出现伪色，同时可根据明度差值、红色色度差值和蓝色色度差值计算得到伪色处理因子。

在某些实施方式中，所述根据所述明度差值、所述红色色度差值和所述蓝色色度差值计算所述伪色处理因子采用下面条件式：

其中，FCfactor为所述伪色处理因子，DY为所述明度差值，DCr为所述红色色度差值，DCb为所述蓝色色度差值。

如此，通过比较明度差值、红色色度差值和蓝色色度差值的大小得到伪色处理因子。

在某些实施方式中，所述伪色处理单元还用于：

根据所述伪色处理因子确定以每个所述像素为中心的O*O个所述像素的色度平均窗口，其中，O为自然数且与所述伪色处理因子成正比；

计算所述色度平均窗口的红色色度平均值和蓝色色度平均值；和

根据所述红色色度平均值和所述蓝色色度平均值处理对应的所述像素的色度以得到所述去伪色图像。

如此，通过进行伪色处理得到伪色完全消除的实时图像。

在某些实施方式中，所述根据所述红色色度平均值和所述蓝色色度平均值处理对应的所述像素的色度以得到所述去伪色图像采用以下条件式：

其中，f(x)＝e^(-1/2(x/β)^2)，x∈[0,255]，x表示FCfactor，β取值为45，FCfactor为所述伪色处理因子，Cr为去伪色处理后所述像素的红色色度值，orignalCr为所述像素的原始红色色度值，meanCr为以所述像素为中心的所述色度平均窗口的红色色度平均值，Cb为去伪色处理后所述像素的蓝色色度值，orignalCb为所述像素的原始蓝色色度值，meanCb为以所述像素为中心的所述色度平均窗口的蓝色色度平均值。

如此，对每个像素进行处理以得到去伪色图像。

本发明的附加方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本发明的实践了解到。

附图说明

本发明的上述和/或附加的方面和优点从结合下面附图对实施方式的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是本发明实施方式的图像伪色处理方法的流程示意图；

图2是本发明实施方式的图像伪色处理装置的模块示意图；

图3是本发明实施方式的图像伪色处理方法的另一个流程示意图；

图4是本发明实施方式的图像伪色处理方法的再一个流程示意图；

图5是本发明实施方式的f(x)与x的关系曲线图。

主要元件符号说明：

图像伪色处理装置100、图像采集单元110、伪色检测单元120、伪色处理单元130。

具体实施方式

下面详细描述本发明的实施方式，所述实施方式的实施方式在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施方式是示例性的，仅用于解释本发明，而不能理解为对本发明的限制。

请参阅图1，本发明实施方式的图像伪色处理方法包括以下步骤：

步骤S110：获取YCrCb格式的实时图像；

步骤S120：根据实时图像的空间相关特性和频谱相关特性计算实时图像的每个像素的伪色处理因子；

步骤S130：根据每个像素的伪色处理因子得到伪色信息在实时图像上的分布图；和

步骤S140：根据每个像素的伪色处理因子对像素的色度进行调整以得到去伪色图像。

请参阅图2，本发明实施方式的图像采集单元110包括图像采集单元110、伪色检测单元120和伪色处理单元130。图像采集单元110用于获取YCrCb格式的实时图像。伪色检测单元120用于根据实时图像的空间相关特性和频谱相关特性计算实时图像的每个像素的伪色处理因子和根据每个像素的伪色处理因子得到伪色信息在实时图像上的分布图。伪色处理单元130用于根据每个像素的伪色处理因子对像素的色度进行调整以得到去伪色图像。

也即是说，本发明实施方式的图像伪色处理方法可以由本发明实施方式的图像伪色处理装置100实现。其中步骤S110可以由图像采集单元110实现，步骤S120和步骤S130可以由伪色检测单元120实现，步骤S140可以由伪色处理单元130实现。

本发明实施方式的图像伪色处理方法和图像伪色处理装置100，直接对色彩空间为YCrCb的实时图像进行去伪色处理，且检测伪色及处理伪色的方法比较简单，计算量较小。

可以理解，YCrCb格式的实时图像即色彩空间为YCrCb的实时图像。

可以理解，本发明实施方式的图像伪色处理装置100可以应用于汽车全景环视系统。也即是说，汽车全景环视系统包括本发明实施方式的图像伪色处理装置100。

当然，本发明实施方式的图像伪色处理装置100也可以应用于电子装置。在某些实施方式中，电子装置包括手机、平板电脑、笔记本电脑、智能手环、智能手表、智能头盔、智能眼镜等。

在某些实施方式中，YCrCb色彩空间包括YUV444、YUV420和YUV422三种采样格式。

如此，本发明实施方式的图像伪色处理方法和图像伪色处理装置100可以应用于多种采样格式的YCrCb色彩空间进行伪色处理。

可以理解，YCrCb即YUV，主要用于优化彩色视频信号的传输。其中“Y”表示明亮度(Luminance或Luma)，也就是灰阶值；而“U”和“V”表示的则是色度(Chrominance或Chroma)，作用是描述影像色彩及饱和度，用于指定像素的颜色。“亮度”是透过RGB输入信号来建立的，方法是将RGB信号的特定部分叠加到一起。“色度”则定义了颜色的两个方面：色调与饱和度，分别用Cr和Cb来表示。其中，Cr反映了RGB输入信号红色部分与RGB信号亮度值之间的差异。而Cb反映的是RGB输入信号蓝色部分与RGB信号亮度值之间的差异。

请参阅图3，根据实时图像的空间相关特性和频谱相关特性计算实时图像的每个像素的伪色处理因子的步骤S120包括：

步骤S122：以每个像素为中心，选取大小为M*M个像素的明度窗口和大小为N*N个像素的色度窗口，其中，M、N为自然数；

步骤S124：计算明度窗口内明度最大值和明度最小值的明度差值；

步骤S126：计算色度窗口内红色色度最大值和红色色度最小值的红色色度差值和蓝色色度最大值和蓝色色度最小值的蓝色色度差值；和

步骤S128：根据明度差值、红色色度差值和蓝色色度差值计算伪色处理因子。

请再参阅图2，在某些实施方式中，伪色检测单元120还用于：

以每个像素为中心，选取大小为M*M个像素的明度窗口和大小为N*N个像素的色度窗口，其中，M、N为自然数；

计算明度窗口内明度最大值和明度最小值的明度差值；

计算色度窗口内红色色度最大值和红色色度最小值的红色色度差值和蓝色色度最大值和蓝色色度最小值的蓝色色度差值；和

根据明度差值、红色色度差值和蓝色色度差值计算伪色处理因子。

也即是说，步骤S122、S124、S126和S128可以由伪色检测单元120实现。

如此，通过红色色度差值和蓝色色度差值可以判断实时图像上某一同质区域内是否出现伪色，同时可根据明度差值、红色色度差值和蓝色色度差值计算得到伪色处理因子。

具体的，同质区域可以理解为在空间上相邻且光谱特性相同或相似的大片连通区域。根据空间相关原理，在图像的某一同质区域内，相邻像素点具有相似的颜色值。因此，红色色度差值和蓝色色度差值可以判断图像上某一同质区域是否出现伪色。

在某些实施方式中，根据明度差值、红色色度差值和蓝色色度差值计算伪色处理因子的步骤S128采用下面条件式：

其中，FCfactor为伪色处理因子，DY为明度差值，DCr为红色色度差值，DCb为蓝色色度差值。

如此，通过比较明度差值、红色色度差值和蓝色色度差值的大小得到伪色处理因子。

可以理解，当明度差值DY是明度差值DY、红色色度差值DCr和蓝色色度差值DCb三者中的最小值时，伪色处理因子FCfactor为明度差值DY。当明度差值DY不是明度差值DY、红色色度差值DCr和蓝色色度差值DCb三者中的最小值时，伪色处理因子FCfactor为明度差值DY、红色色度差值DCr和蓝色色度差值DCb三者中的最大值。

请参阅图4，在某些实施方式中，根据每个像素的伪色处理因子对像素的色度进行调整以得到去伪色图像的步骤S140包括：

步骤S142：根据伪色处理因子确定以每个像素为中心的O*O个像素的色度平均窗口，其中，O为自然数且与伪色处理因子成正比；

步骤S144：计算色度平均窗口的红色色度平均值和蓝色色度平均值；和

步骤S146：根据红色色度平均值和蓝色色度平均值处理对应的像素的色度以得到去伪色图像。

请再参阅图2，在某些实施方式中，伪色处理单元130还用于：

根据伪色处理因子确定以每个像素为中心的O*O个像素的色度平均窗口，其中，O为自然数且与伪色处理因子成正比；

计算色度平均窗口的红色色度平均值和蓝色色度平均值；和

根据红色色度平均值和蓝色色度平均值处理对应的像素的色度以得到去伪色图像。

也即是说，步骤S142、步骤S144和步骤S146可以由伪色处理单元130实现。

如此，通过进行伪色处理得到伪色完全消除的实时图像。

可以理解，频谱相关性表明在真实世界图像里，红色色度Cr和蓝色色度Cb在某一小区域内相当平坦，因此，我们可以对色度进行平均值滤波，以使像素与其相邻像素更相似，从而减少伪色。根据伪色处理因子的大小判断伪色严重与否。某一像素的伪色处理因子大则说明该像素伪色严重。某一像素的伪色处理因子小则说明该像素伪色不严重。因此，当像素的伪色处理因子越大时，O的取值越大，色度平均窗口内的像素越多，由此进行平均值滤波减少伪色的效果越好。

在某些实施方式中，根据红色色度平均值和蓝色色度平均值处理对应的像素的色度以得到去伪色图像的步骤S146采用以下条件式：

其中，f(x)＝e^(-1/2(x/β)^2)，x∈[0,255]，x表示FCfactor，β取值为45，FCfactor为伪色处理因子，Cr为去伪色处理后像素的红色色度值，orignalCr为像素的原始红色色度值，meanCr为以像素为中心的色度平均窗口的红色色度平均值，Cb为去伪色处理后像素的蓝色色度值，orignalCb为像素的原始蓝色色度值，meanCb为以像素为中心的色度平均窗口的蓝色色度平均值。

如此，对每个像素进行处理以得到去伪色图像。

可以理解，分别对每个像素的红色色度和蓝色色度进行调整处理。在某些实施方式中，以从左往右、从上往下的顺序调整每个像素的色度以减少伪色。请参阅图5，可以发现，f(x)与x的关系曲线符合高斯分布，当x＝0的时候，f(x)为1；x超过一定范围，f(x)则无限接近于0。即当某一像素伪色越严重的时候，f(FCfactor)越接近于0，由上面的条件式可知，该像素的色度值接近色度平均窗口的色度平均值。

在本发明实施方式的一个实施例中，图像伪色处理装置100应用于汽车全景环视系统，也即是说汽车全景环视系统包括图像伪色处理装置100。汽车全景环视系统还包括显示屏。在本实施例中，图像采集单元110为四个设置在汽车前后左右四个方向的相机。设置在车辆的前方的相机可以用于采集车辆前方区域的图像；设置在车辆的后方的相机可以用于采集车辆后方区域的图像；设置在车辆左后视镜的相机可以用于采集车辆左方区域的图像；设置在车辆右后视镜的相机可以用于采集车辆右方区域的图像。相机可以是鱼眼相机。相机的摄像头从汽车车身的四个方位获取实时图像，实时图像的色彩空间为YCrCb。

在本实施例中，汽车全景环视系统包括图像编码器和图像解码器，图像编码器对摄像头采集的实时图像进行编码、压缩，从而便于实时图像的存储和传输。实时图像经解码器解码后送至控制器，交由控制器处理并在显示屏上显示出来。控制器包括伪色检测单元120和伪色处理单元130。伪色检测单元120根据实时图像的空间相关特性和频谱相关特性计算实时图像的每个像素的伪色处理因子和根据每个像素的伪色处理因子得到伪色信息在实时图像上的分布图。伪色处理单元130根据每个像素的伪色处理因子对像素的色度进行调整以得到去伪色图像，并实时显示在显示屏上。

在本实施例中，图像伪色处理装置100直接对色彩空间为YCrCb的实时图像进行去伪色处理，且检测伪色及处理伪色的方法比较简单，计算量较小。

在本发明的实施方式的描述中，术语“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括一个或者更多个所述特征。在本发明的实施方式的描述中，“多个”的含义是两个或两个以上，除非另有明确具体的限定。

在本发明的实施方式的描述中，需要说明的是，除非另有明确的规定和限定，术语“安装”、“相连”、“连接”应做广义理解，例如，可以是固定连接，也可以是可拆卸连接，或一体地连接；可以是机械连接，也可以是电连接或可以相互通讯；可以是直接相连，也可以通过中间媒介间接相连，可以是两个元件内部的连通或两个元件的相互作用关系。对于本领域的普通技术人员而言，可以根据具体情况理解上述术语在本发明的实施方式中的具体含义。

在本说明书的描述中，参考术语“一个实施方式”、“一些实施方式”、“示意性实施方式”、“示例”、“具体示例”或“一些示例”等的描述意指结合所述实施方式或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施方式或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施方式或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施方式或示例中以合适的方式结合。

流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明的实施例所属技术领域的技术人员所理解。

在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理模块的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，"计算机可读介质"可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)，便携式计算机盘盒(磁装置)，随机存取存储器(RAM)，只读存储器(ROM)，可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)，光纤装置，以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。

应当理解，本发明的实施方式的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成，所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中，该程序在执行时，包括方法实施例的步骤之一或其组合。

此外，在本发明的各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。

上述提到的存储介质可以是只读存储器，磁盘或光盘等。

尽管上面已经示出和描述了本发明的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本发明的限制，本领域的普通技术人员在本发明的范围内可以对上述实施方式进行变化、修改、替换和变型。

Claims (10)

1.一种图像伪色处理方法，其特征在于，包括以下步骤：

获取YCrCb格式的实时图像；

根据所述实时图像的空间相关特性和频谱相关特性计算所述实时图像的每个像素的伪色处理因子；

根据所述每个像素的伪色处理因子得到伪色信息在所述实时图像上的分布图；和

根据所述每个像素的伪色处理因子对所述像素的色度进行调整以得到去伪色图像。

2.如权利要求1所述的图像伪色处理方法，其特征在于，所述根据所述实时图像的空间相关特性和频谱相关特性计算所述实时图像的每个像素的伪色处理因子的步骤包括：

以所述每个像素为中心，选取大小为M*M个所述像素的明度窗口和大小为N*N个所述像素的色度窗口，其中，M、N为自然数；

计算所述明度窗口内明度最大值和明度最小值的明度差值；

计算所述色度窗口内红色色度最大值和红色色度最小值的红色色度差值和蓝色色度最大值和蓝色色度最小值的蓝色色度差值；和

根据所述明度差值、所述红色色度差值和所述蓝色色度差值计算所述伪色处理因子。

3.如权利要求2所述的图像伪色处理方法，其特征在于，所述根据所述明度差值、所述红色色度差值和所述蓝色色度差值计算所述伪色处理因子的步骤采用下面条件式：

其中，FCfactor为所述伪色处理因子，DY为所述明度差值，DCr为所述红色色度差值，DCb为所述蓝色色度差值。

4.如权利要求1所述的图像伪色处理方法，其特征在于，所述根据所述每个像素的伪色处理因子对所述像素的色度进行调整以得到去伪色图像的步骤包括：

根据所述伪色处理因子确定以每个所述像素为中心的O*O个所述像素的色度平均窗口，其中，O为自然数且与所述伪色处理因子成正比；

计算所述色度平均窗口的红色色度平均值和蓝色色度平均值；和

根据所述红色色度平均值和所述蓝色色度平均值处理对应的所述像素的色度以得到所述去伪色图像。

5.如权利要求4所述的图像伪色处理方法，其特征在于，所述根据所述红色色度平均值和所述蓝色色度平均值处理对应的所述像素的色度以得到所述去伪色图像的步骤采用以下条件式：

其中，f(x)＝e^(-1/2(x/β)^2)，x∈[0，255]，x表示FCfactor，β取值为45，FCfactor为所述伪色处理因子，Cr为去伪色处理后所述像素的红色色度值，orignalCr为所述像素的原始红色色度值，meanCr为以所述像素为中心的所述色度平均窗口的红色色度平均值，Cb为去伪色处理后所述像素的蓝色色度值，orignalCb为所述像素的原始蓝色色度值，meanCb为以所述像素为中心的所述色度平均窗口的蓝色色度平均值。

6.一种图像伪色处理装置，其特征在于，包括：

图像采集单元，所述图像采集单元用于获取YCrCb格式的实时图像；

伪色检测单元，所述伪色检测单元用于根据所述实时图像的空间相关特性和频谱相关特性计算所述实时图像的每个像素的伪色处理因子，和根据所述每个像素的伪色处理因子得到伪色信息在所述实时图像上的分布图；和

伪色处理单元，所述伪色处理单元用于根据所述每个像素的伪色处理因子对所述像素的色度进行调整以得到去伪色图像。

7.如权利要求6所述的图像伪色处理装置，其特征在于，所述伪色检测单元还用于：

以所述每个像素为中心，选取大小为M*M个所述像素的明度窗口和大小为N*N个所述像素的色度窗口，其中，M、N为自然数；

计算所述明度窗口内明度最大值和明度最小值的明度差值；

计算所述色度窗口内红色色度最大值和红色色度最小值的红色色度差值和蓝色色度最大值和蓝色色度最小值的蓝色色度差值；和

根据所述明度差值、所述红色色度差值和所述蓝色色度差值计算所述伪色处理因子。

8.如权利要求7所述的图像伪色处理装置，其特征在于，所述根据所述明度差值、所述红色色度差值和所述蓝色色度差值计算所述伪色处理因子采用下面条件式：

其中，FCfactor为所述伪色处理因子，DY为所述明度差值，DCr为所述红色色度差值，DCb为所述蓝色色度差值。

9.如权利要求6所述的图像伪色处理装置，其特征在于，所述伪色处理单元还用于：

根据所述伪色处理因子确定以每个所述像素为中心的O*O个所述像素的色度平均窗口，其中，O为自然数且与所述伪色处理因子成正比；

计算所述色度平均窗口的红色色度平均值和蓝色色度平均值；和

根据所述红色色度平均值和所述蓝色色度平均值处理对应的所述像素的色度以得到所述去伪色图像。

10.如权利要求9所述的图像伪色处理装置，其特征在于，所述根据所述红色色度平均值和所述蓝色色度平均值处理对应的所述像素的色度以得到所述去伪色图像采用以下条件式：

其中，f(x)＝e^(-1/2(x/β)^2)，x∈[0，255]，x表示FCfactor，β取值为45，FCfactor为所述伪色处理因子，Cr为去伪色处理后所述像素的红色色度值，orignalCr为所述像素的原始红色色度值，meanCr为以所述像素为中心的所述色度平均窗口的红色色度平均值，Cb为去伪色处理后所述像素的蓝色色度值，orignalCb为所述像素的原始蓝色色度值，meanCb为以所述像素为中心的所述色度平均窗口的蓝色色度平均值。