CN110175969B - 图像处理方法及图像处理装置 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种图像处理方法及图像处理装置。该方法包括如下步骤：步骤S1、获取原始图像，对所述原始图像进行对比度增强处理，得到过渡图像；步骤S2、比较过渡图像和原始图像的亮度变化，并根据比较结果和预设的饱和度校正算法，对所述过渡图像进行饱和度校正，获得目标图像。通过在对比度增强之后，比较过渡图像和原始图像的亮度变化，并根据比较结果和预设的饱和度校正算法，对所述过渡图像进行饱和度校正，能够改善对比度增强后的图像的饱和度，提升人眼感知质量。

Description

图像处理方法及图像处理装置

技术领域

本发明涉及显示技术领域，尤其涉及一种图像处理方法及图像处理装置。

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，通常会在画面显示时进行图像处理，以改善显示效果，图像增强技术是图像处理技术的一种，它可以显著改善图像质量，使得图像内容更有层次感并且主观观测效果更符合人们需求。

常见的图像增强技术包括：饱和度增强和对比度增强，相比于饱和度增强，对比度增强受到的关注度更高。对比度增强是通过调节图像的灰阶分布，增加图像灰阶的分布范围，以提高图像整体或部分的对比度，改善视觉效果。而对比度增强又分为：直方图均衡(Histogram Equalization)与伽马校正，其中伽马校正方法将伽马函数作为映射函数使用，从而提高图像对比度，该方法在用于对比度增强时，很难设置一个适合于每幅图像的伽马值，且当设置了错误的伽马值时，原始色彩可能会发生变化。直方图均衡方法是通过压缩像素数较少的灰阶并扩展像素数较多的灰阶，从而使得处理后图像获得较高的对比度。

目前采用直方图均衡方法对彩色图像对比度增强通常包括以下两种方式，第一种为对输入图像的RGB分量分别进行直方图统计、直方图裁切及直方图均衡化，得到目标图像，第二种为将输入图像从RGB色彩空间转换到色调饱和度亮度(HSI)中进行处理，在HSI空间中对输入图像的亮度I分量进行直方图统计、直方图裁切及直方图均衡化，最后转换回RGB色彩空间得到目标图像，采用上述的第一种方式进行对比度增强，存在处理后的图像色差较大，对一些色彩鲜艳的图像经过直方图均衡化后图像失真严重的问题，而采用上述第二种方式进行对比度增强又存在处理后一些图像人眼感知饱和度降低严重的问题，从而导致现有的对比度增强方式得到的目标图像的质量不高，无法满足用户的要求。

发明内容

本发明的目的在于提供一种图像处理方法，能够改善对比度增强后的图像的饱和度，提升人眼感知质量。

本发明的目的还在于提供一种图像处理装置，能够改善对比度增强后的图像的饱和度，提升人眼感知质量。

为实现上述目的，本发明提供了一种图像处理方法，包括如下步骤：

步骤S1、获取原始图像，对所述原始图像进行对比度增强处理，得到过渡图像；

步骤S2、比较过渡图像和原始图像的亮度变化，并根据比较结果和预设的饱和度校正算法，对所述过渡图像进行饱和度校正，获得目标图像。

所述预设的饱和度校正算法为：

其中，(Ri,Gi,Bi)为待校正像素在原始图像中的RGB分量值，(Rof,Gof,Bof)为待校正像素在目标图像中的RGB分量值，Lt为待校正像素所在色调平面尖点，Lo为待校正像素在过渡图像中的亮度值，Li为待校正像素在原始图像中的亮度值，(Rt1,Gt1,Bt1)＝a5×(Ri,Gi,Bi)，(Rt2,Gt2,Bt2)＝1-a6×(1-Ri,1-Gi,1-Bi)，a1＝Lo/Li，a2＝(1-Lo)/(1-Lt)，a3＝Lo/Lt，a4＝(1-Lo)/(1-Li)，a5＝Lt/Li，a6＝(1-Lt)/(1-Li)。

所述步骤S1中采用直方图均衡法对原始图像进行对比度增强处理。

所述步骤S1具体包括：

对原始图像中的全部像素进行直方图统计；

对统计得到的直方图进行裁切，增加直方图的平滑程度和细节数量；

对裁切后的直方图进行均衡化处理；

根据均衡化处理后的直方图得到过渡图像。

对原始图像中的全部像素进行直方图统计具体为对原始图像中的全部像素的RGB分量同时进行直方图统计。

本发明还提供一种图像处理装置，包括获取模块、与所述获取模块相连的对比度增强模块及与获取模块和所述对比度增强模块均相连的饱和度校正模块；

所述获取模块用于获取原始图像，并将所述原始图像提供给对比度增强模块及饱和度校正模块；

所述对比度增强模块用于对所述原始图像进行对比度增强处理，得到过渡图像，并将过渡图像提供给饱和度校正模块；

所述饱和度校正模块用于比较过渡图像和原始图像的亮度变化，并根据比较结果和预设的饱和度校正算法，对所述过渡图像进行饱和度校正，获得目标图像。

所述预设的饱和度校正算法为：

其中，(Ri,Gi,Bi)为待校正像素在原始图像中的RGB分量值，(Rof,Gof,Bof)为待校正像素在目标图像中的RGB分量值，Lt为待校正像素所在色调平面尖点，Lo为待校正像素在过渡图像中的亮度值，Li为待校正像素在原始图像中的亮度值，(Rt1,Gt1,Bt1)＝a5×(Ri,Gi,Bi)，(Rt2,Gt2,Bt2)＝1-a6×(1-Ri,1-Gi,1-Bi)，a1＝Lo/Li，a2＝(1-Lo)/(1-Lt)，a3＝Lo/Lt，a4＝(1-Lo)/(1-Li)，a5＝Lt/Li，a6＝(1-Lt)/(1-Li)。

所述对比度增强模块采用直方图均衡法对原始图像进行对比度增强处理。

所述对比度增强模块对原始图像进行对比度增强处理具体包括：

对原始图像中的全部像素进行直方图统计；

对统计得到的直方图进行裁切，增加直方图的平滑程度和细节数量；

对裁切后的直方图进行均衡化处理；

根据均衡化处理后的直方图得到过渡图像。

对原始图像中的全部像素进行直方图统计具体为对原始图像中的全部像素的RGB分量同时进行直方图统计。

本发明的有益效果：本发明提供一种图像处理方法，包括如下步骤：步骤S1、获取原始图像，对所述原始图像进行对比度增强处理，得到过渡图像；步骤S2、比较过渡图像和原始图像的亮度变化，并根据比较结果和预设的饱和度校正算法，对所述过渡图像进行饱和度校正，获得目标图像，通过在对比度增强之后，比较过渡图像和原始图像的亮度变化，并根据比较结果和预设的饱和度校正算法，对所述过渡图像进行饱和度校正，能够改善对比度增强后的图像的饱和度，提升人眼感知质量。本发明还提供一种图像处理装置，能够改善对比度增强后的图像的饱和度，提升人眼感知质量。

附图说明

为了能更进一步了解本发明的特征以及技术内容，请参阅以下有关本发明的详细说明与附图，然而附图仅提供参考与说明用，并非用来对本发明加以限制。

附图中，

图1为本发明的图像处理方法的流程图；

图2至图5为本发明的图像处理方法的步骤S2的示意图；

图6为本发明的图像处理装置的示意图。

具体实施方式

为更进一步阐述本发明所采取的技术手段及其效果，以下结合本发明的优选实施例及其附图进行详细描述。

请参阅图1，本发明提供一种图像处理方法，包括如下步骤：

步骤S1、获取原始图像，对所述原始图像进行对比度增强处理，得到过渡图像；

步骤S2、比较过渡图像和原始图像的亮度变化，并根据比较结果和预设的饱和度校正算法，对所述过渡图像进行饱和度校正，获得目标图像。

具体地，所述预设的饱和度校正算法为：

其中，(Ri,Gi,Bi)为待校正像素在原始图像中的RGB分量值，(Rof,Gof,Bof)为待校正像素在目标图像中的RGB分量值，Lt为待校正像素所在色调平面尖点，Lo为待校正像素在过渡图像中的亮度值，Li为待校正像素在原始图像中的亮度值，(Rt1,Gt1,Bt1)＝a5×(Ri,Gi,Bi)，(Rt2,Gt2,Bt2)＝1-a6×(1-Ri,1-Gi,1-Bi)，a1＝Lo/Li，a2＝(1-Lo)/(1-Lt)，a3＝Lo/Lt，a4＝(1-Lo)/(1-Li)，a5＝Lt/Li，a6＝(1-Lt)/(1-Li)。

需要说明的是，如图2至图5所示，根据比较过渡图像和原始图像的亮度变化的不同，所述饱和度校正算法分四种情况进行饱和度校正，

如图2所示，第一种为：当Li＜Lt且Lo＜Lt时，保持饱和度不变，具体为待校正像素的RGB分量线性放大或缩小，此时，(Rof,Gof,Bof)＝a1×(Ri,Gi,Bi)，a1＝Lo/Li，；

如图3所示，第二种为：当Li＜Lt＜Lo时，此时亮度变化大，增强饱和度，具体为先将饱和度映射至边界，然后沿着边界再次映射到亮度值为Lo的饱和度点，此时，(Rof,Gof,Bof)＝1-a2×(1-Rt1,1-Gt1,1-Bt1)，(Rt1,Gt1,Bt1)＝a5×(Ri,Gi,Bi)，a2＝(1-Lo)/(1-Lt)，a5＝Lt/Li；

如图4所示，第三种为：当Lo＜Lt＜Li时，此时亮度变化大，增强饱和度，具体为先将饱和度映射至边界，最后沿着最大饱和度线找到Lo点，此时，(Rof,Gof,Bof)＝a3×(Rt2，Gt2，Bt2)，(Rt2,Gt2,Bt2)＝1-a6×(1-Ri,1-Gi,1-Bi)，a3＝Lo/Lt，a6＝(1-Lt)/(1-Li)；

如图5所示，第四种为：当Lt＜Li且Lt＜Lo时，饱和度不变，具体为待校正像素的RGB分量线性放大或缩小，此时，(Rof,Gof,Bof)＝1-a4×(1-Ri,1-Gi,1-Bi)，a4＝(1-Lo)/(1-Li)。

从而本发明通过比较原始图像和目标图像的亮度值变化，决定像素饱和度不变或提高，能够改善人眼视觉质量，实现自适应进行人眼感知饱和度校正。

具体地，所述步骤S1中采用直方图均衡法对原始图像进行对比度增强处理。

进一步地，所述步骤S1具体包括：

对原始图像中的全部像素进行直方图统计；

对统计得到的直方图进行裁切，增加直方图的平滑程度和细节数量；

对裁切后的直方图进行均衡化处理；

根据均衡化处理后的直方图得到过渡图像。

值得一提的是，对原始图像中的全部像素进行直方图统计具体为对原始图像中的全部像素的RGB分量同时进行直方图统计，通过将全部像素的RGB分量一起进行直方图统计，相比于将RGB分开分别进行直方图统计，能够提升图像饱和度度，避免因直方图统计加剧色差。

从而本发明通过改善传统直方图统计方式，并在对比度增强之后进行饱和度修正，能够改善图像人眼感知饱和度质量，优化图片处理效果。

请参阅图6，本发明提供一种图像处理装置，包括获取模块1、与所述获取模块1相连的对比度增强模块2及与获取模块1和所述对比度增强模块2均相连的饱和度校正模块3；

所述获取模块1用于获取原始图像，并将所述原始图像提供给对比度增强模块2及饱和度校正模块3；

所述对比度增强模块2用于对所述原始图像进行对比度增强处理，得到过渡图像，并将过渡图像提供给饱和度校正模块3；

所述饱和度校正模块3用于比较过渡图像和原始图像的亮度变化，并根据比较结果和预设的饱和度校正算法，对所述过渡图像进行饱和度校正，获得目标图像。

具体地，所述预设的饱和度校正算法为：

其中，Ri,Gi,Bi为待校正像素在原始图像中的RGB分量值，Rof,Gof,Bof为待校正像素在目标图像中的RGB分量值，Lt为待校正像素所在色调平面尖点，Lo为待校正像素在过渡图像中的亮度值，Li为待校正像素在原始图像中的亮度值，(Rt1,Gt1,Bt1)＝a5×(Ri,Gi,Bi)，(Rt2,Gt2,Bt2)＝1-a6×(1-Ri,1-Gi,1-Bi)，a1＝Lo/Li，a2＝(1-Lo)/(1-Lt)，a3＝Lo/Lt，a4＝(1-Lo)/(1-Li)，a5＝Lt/Li，a6＝(1-Lt)/(1-Li)。

需要说明的是，如图2至图5所示，根据比较过渡图像和原始图像的亮度变化的不同，所述饱和度校正算法分四种情况进行饱和度校正，

如图2所示，第一种为：当Li＜Lt且Lo＜Lt时，保持饱和度不变，具体为待校正像素的RGB分量线性放大或缩小，此时，(Rof,Gof,Bof)＝a1×(Ri,Gi,Bi)，a1＝Lo/Li，；

如图3所示，第二种为：当Li＜Lt＜Lo时，此时亮度变化大，需增强饱和度，具体为先将饱和度映射至边界，然后沿着边界再次映射到亮度值为Lo的饱和度点，此时，(Rof,Gof,Bof)＝1-a2×(1-Rt1,1-Gt1,1-Bt1)，(Rt1,Gt1,Bt1)＝a5×(Ri,Gi,Bi)，a2＝(1-Lo)/(1-Lt)，a5＝Lt/Li；

如图4所示，第三种为：当Lo＜Lt＜Li时，此时亮度变化大，需增强饱和度，具体为先将饱和度映射至边界，最后沿着最大饱和度线找到Lo点，此时，(Rof,Gof,Bof)＝a3×(Rt2，Gt2，Bt2)，(Rt2,Gt2,Bt2)＝1-a6×(1-Ri,1-Gi,1-Bi)，a3＝Lo/Lt，a6＝(1-Lt)/(1-Li)；

如图5所示，第四种为：当Lt＜Li且Lt＜Lo时，饱和度不变，具体为待校正像素的RGB分量线性放大或缩小，此时，(Rof,Gof,Bof)＝1-a4×(1-Ri,1-Gi,1-Bi)，a4＝(1-Lo)/(1-Li)。

从而本发明通过比较原始图像和目标图像的亮度值变化，决定像素饱和度不变或提高，能够改善人眼视觉质量，实现自适应进行人眼感知饱和度校正。

具体地，所述对比度增强模块2采用直方图均衡法对原始图像进行对比度增强处理。

进一步地，所述对比度增强模块2对原始图像进行对比度增强处理具体包括：

对原始图像中的全部像素进行直方图统计；

对统计得到的直方图进行裁切，增加直方图的平滑程度和细节数量；

对裁切后的直方图进行均衡化处理；

根据均衡化处理后的直方图得到过渡图像。

值得一提的是，对原始图像中的全部像素进行直方图统计具体为对原始图像中的全部像素的RGB分量同时进行直方图统计，通过将全部像素的RGB分量一起进行直方图统计，相比于将RGB分开分别进行直方图统计，能够提升图像饱和度度，避免因直方图统计加剧色差。

从而，本发明通过改善传统直方图统计方式，并在对比度增强之后进行饱和度修正，能够改善图像人眼感知饱和度质量，优化图片处理效果。。

综上所述，本发明提供一种图像处理方法，包括如下步骤：步骤S1、获取原始图像，对所述原始图像进行对比度增强处理，得到过渡图像；步骤S2、比较过渡图像和原始图像的亮度变化，并根据比较结果和预设的饱和度校正算法，对所述过渡图像进行饱和度校正，获得目标图像，通过在对比度增强之后，比较过渡图像和原始图像的亮度变化，并根据比较结果和预设的饱和度校正算法，对所述过渡图像进行饱和度校正，能够改善对比度增强后的图像的饱和度，提升人眼感知质量。本发明还提供一种图像处理装置，能够改善对比度增强后的图像的饱和度，提升人眼感知质量。

以上所述，对于本领域的普通技术人员来说，可以根据本发明的技术方案和技术构思作出其他各种相应的改变和变形，而所有这些改变和变形都应属于本发明权利要求的保护范围。

Claims (2)

1.一种图像处理方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤S1、获取原始图像，对所述原始图像进行对比度增强处理，得到过渡图像；

步骤S2、比较过渡图像和原始图像的亮度变化，并根据比较结果和预设的饱和度校正算法，对所述过渡图像进行饱和度校正，获得目标图像；

所述步骤S1中采用直方图均衡法对原始图像进行对比度增强处理；

所述步骤S1具体包括：

对原始图像中的全部像素进行直方图统计；

对统计得到的直方图进行裁切，增加直方图的平滑程度和细节数量；

对裁切后的直方图进行均衡化处理；

根据均衡化处理后的直方图得到过渡图像；

对原始图像中的全部像素进行直方图统计具体为对原始图像中的全部像素的RGB分量一起进行直方图统计；

所述预设的饱和度校正算法为：

其中，(Ri，Gi，Bi)为待校正像素在原始图像中的RGB分量值，(Rof，Gof，Bof)为待校正像素在目标图像中的RGB分量值，Lt为待校正像素所在色调平面尖点，Lo为待校正像素在过渡图像中的亮度值，Li为待校正像素在原始图像中的亮度值，(Rt1，Gt1，Bt1)＝a5×(Ri，Gi，Bi)，(Rt2，Gt2，Bt2)＝1-a6×(1-Ri，1-Gi，1-Bi)，a1＝Lo/Li，a2＝(1-Lo)/(1-Lt)，a3＝Lo/Lt，a4＝(1-Lo)/(1-Li)，a5＝Lt/Li，a6＝(1-Lt)/(1-Li)。

2.一种图像处理装置，其特征在于，包括获取模块(1)、与所述获取模块(1)相连的对比度增强模块(2)及与获取模块(1)和所述对比度增强模块(2)均相连的饱和度校正模块(3)；

所述获取模块(1)用于获取原始图像，并将所述原始图像提供给对比度增强模块(2)及饱和度校正模块(3)；

所述对比度增强模块(2)用于对所述原始图像进行对比度增强处理，得到过渡图像，并将过渡图像提供给饱和度校正模块(3)；

所述饱和度校正模块(3)用于比较过渡图像和原始图像的亮度变化，并根据比较结果和预设的饱和度校正算法，对所述过渡图像进行饱和度校正，获得目标图像；

所述对比度增强模块(2)采用直方图均衡法对原始图像进行对比度增强处理；

所述对比度增强模块(2)对原始图像进行对比度增强处理具体包括：

对原始图像中的全部像素进行直方图统计；

对统计得到的直方图进行裁切，增加直方图的平滑程度和细节数量；

对裁切后的直方图进行均衡化处理；

根据均衡化处理后的直方图得到过渡图像；

对原始图像中的全部像素进行直方图统计具体为对原始图像中的全部像素的RGB分量一起进行直方图统计；

所述预设的饱和度校正算法为：

其中，(Ri，Gi，Bi)为待校正像素在原始图像中的RGB分量值，(Rof，Gof，Bof)为待校正像素在目标图像中的RGB分量值，Lt为待校正像素所在色调平面尖点，Lo为待校正像素在过渡图像中的亮度值，Li为待校正像素在原始图像中的亮度值，(Rt1，Gt1，Bt1)＝a5×(Ri，Gi，Bi)，(Rt2，Gt2，Bt2)＝1-a6×(1-Ri，1-Gi，1-Bi)，a1＝Lo/Li，a2＝(1-Lo)/(1-Lt)，a3＝Lo/Lt，a4＝(1-Lo)/(1-Li)，a5＝Lt/Li，a6＝(1-Lt)/(1-Li)。

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