CN111010525A - 动态调整图像清晰度的方法及其图像处理装置 - Google Patents

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CN111010525A CN201811167188.3A CN201811167188A CN111010525A CN 111010525 A CN111010525 A CN 111010525A CN 201811167188 A CN201811167188 A CN 201811167188A CN 111010525 A CN111010525 A CN 111010525A
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Abstract

本发明提供一种动态调整图像清晰度的方法及其图像处理装置。所述方法包括：取得图像帧，并在图像帧中搜索预设物件；评估预设物件的第一锐利度；若预设物件的第一锐利度低于锐利门限值，计算预设物件的第一锐利度与锐利门限值之间的差值；将图像帧区分为多个区块，并评估将各区块的第二锐利度调高的风险值及效果值；将差值、风险值及效果值输入至分类模型，以产生清晰度设定值；以及依据清晰度设定值调整显示器显示图像帧的清晰度。

Description

动态调整图像清晰度的方法及其图像处理装置
技术领域
本发明涉及一种图像处理方法及其装置，尤其涉及一种动态调整图像清晰度的方法及其图像处理装置。
背景技术
在现有图像显示技术中，可通过软件或固件来控制显示器改变所显示图像的清晰度。然而，前述做法大都是仅使用单一参数来全域地调整显示器显示画面的清晰度。在此情况下，若对前述参数采用过小的动态范围(即，清晰度的调整幅度不大)，显示画面中的局部区域的图像可能无法有效提升清晰度。另一方面，若对前述参数采用过大的动态范围(即，清晰度的调整幅度较大)，又可能让显示画面中的局部区域的图像过于锐利而造成视觉上的突兀感。例如，对于本质上具有较高锐利度的局部区域(例如包括草、树及文字等物件的区域)而言，在清晰度被全域地调整之后，可能会令上述局部区域在整张显示画面中显著地较其他区域来得清晰及锐利。在此情况下，上述局部区域中的草可能出现过于根根分明的情形，而树叶则可能出现过于片片分明的情形，从而可能令观看者觉得整张显示画面中存在一块异常锐利的区域，造成视觉上的突兀感。换言之，无论使用较大或较小的动态范围，都难以达到较佳的显示效果。
然而，若欲局部地调整图像清晰度，也必须有效地避开容易在调整后出现副作用的图像区域，或找出较有效的调整参数，否则仍可能出现以上所述的缺陷。
发明内容
有鉴于此，本发明提供一种动态调整图像清晰度的方法及其图像处理装置，其可用以解决以上技术问题。
本发明提供一种动态调整图像清晰度的方法，包括：取得图像帧，并在图像帧中搜索预设物件；评估预设物件的第一锐利度；若预设物件的第一锐利度低于锐利门限值，计算预设物件的第一锐利度与锐利门限值之间的差值；将图像帧区分为多个区块，并评估将各区块的第二锐利度调高的至少一风险值及至少一效果值；将差值、至少一风险值及至少一效果值输入至分类模型，以产生清晰度设定值；以及依据清晰度设定值调整显示器显示图像帧的清晰度。
本发明提供一种图像处理装置，设置用以耦接于显示器。所述图像处理装置包括存储电路及处理器。存储电路存储多个模块。处理器耦接该存储电路，存取该些模块以执行下列步骤：取得图像帧，并在图像帧中搜索预设物件；评估预设物件的第一锐利度；若预设物件的第一锐利度低于锐利门限值，计算预设物件的第一锐利度与锐利门限值之间的差值；将图像帧区分为多个区块，并评估将各区块的第二锐利度调高的至少一风险值及至少一效果值；将差值、至少一风险值及至少一效果值输入至分类模型，以产生清晰度设定值；以及依据清晰度设定值调整显示器显示图像帧的清晰度。
基于上述，本发明提出的方法及装置可在调整图像帧的锐利度之前，同时将图像帧的品质降低的程度、调整锐利度的风险值及效果值纳入考量，进而据以调整图像帧的局部或全域清晰度。藉此，可令调整后的图像帧具有更佳的图像效果，进而提供更佳的使用者体验。
为让本发明的上述特征和优点能更明显易懂，下文特举实施例，并配合附图作详细说明如下。
附图说明
图1是依据本发明的一实施例示出的图像处理装置功能方块图。
图2是依据本发明的一实施例示出的动态调整图像清晰度方法的流程图。
图3是应用图2方法调整图像清晰度的示意图。
附图标记说明：
100：图像处理装置；
102：存储电路；
104：处理器；
199：显示器；
302：图像帧；
3021：区域；
302a：图像帧；
3021a：区域；
304：预设物件；
304a：区域；
306：灰阶图；
308：边缘强度值分布图；
S210～S280：步骤。
具体实施方式
请参照图1，其是依据本发明的一实施例示出的图像处理装置功能方块图。在本实施例中，图像处理装置100可以是智能手机、个人电脑(personal computer，PC)、笔记本电脑(notebook PC)、上网本电脑(netbook PC)、平板电脑(tablet PC)、电视机、游戏机(gameconsole)、可携式多媒体播放器(portable multimedia player)，或是其他可显示画面以供使用者观看的装置。
如图1的实施例所示，图像处理装置100包括存储电路102及处理器104，图像处理装置100耦接于显示器199，以设置显示器199显示所需的图像画面。显示器199可以是液晶显示器(Liquid-Crystal Display，LCD)、等离子显示器、真空荧光显示器、发光二极管(Light-Emitting Diode，LED)显示器、场发射显示器(Field Emission Display，FED)和/或其他合适种类的显示器，或是其他具备上述各种显示设备的电子装置，本发明实施例对此并不限制。
存储电路102可以是存储器、硬盘或是其他任何可用于存储数据的元件，而可用以记录多个程序码或模块。处理器104耦接于显示器199及存储电路 102，并可以是一般用途处理器、特殊用途处理器、传统的处理器、数字信号处理器、多个微处理器(microprocessor)、一个或多个结合数字信号处理器核心的微处理器、控制器、微控制器、特殊应用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、场可程序门阵列电路(Field Programmable Gate Array，FPGA)、任何其他种类的集成电路、状态机以及类似品。
请参照图2及图3，其中图2是依据本发明的一实施例示出的动态调整图像清晰度方法的流程图，而图3是应用图2方法调整图像清晰度的示意图。图2的方法可由图1的图像处理装置100执行，以下即搭配图1及图3来说明图2各步骤的细节。
首先，在步骤S210中，处理器104可取得图像帧302，并在图像帧302 中搜索预设物件。在一实施例中，图像帧302可以是静态图像，或是一段影片的其中一帧。并且，在不同的实施例中，预设物件可以是普遍具有较高锐利度的物件(例如，草、树或文字等)，而处理器104可基于任何已知的图像识别演算法来从图像帧302中找出所欲考虑的预设物件。
之后，在步骤S220中，处理器104可判断是否找到预设物件。为便于说明，以下实施例中皆假设处理器104仅在图像帧302中找到单一预设物件304 (例如，草)，但其并非用以限定本发明可能的实施方式。在其他实施例中，若处理器104可在所考虑的图像帧中找到多个预设物件，则处理器104仍可相应地基于以下教示来调整图像帧的清晰度。
由于处理器104已在图像帧302中找到预设物件304，故可接续进行步骤S230以评估预设物件304的第一锐利度。在本实施例中，预设物件304的第一锐利度为：
Figure RE-GDA0001901937590000041
其中EdgeLV1为边缘强度值，其介于0及255之间，PixelCountEdgeLV1为在预设物件304中边缘强度为EdgeLV1的像素个数。在本实施例中，上述边缘强度值可为像素的亮度值，因此PixelCountEdgeLV1即为在预设物件304中亮度值为EdgeLV1的像素个数。举例而言，若EdgeLV1为20，且PixelCountEdgeLV1为 10000，即代表在预设物件304中共包括10000个亮度值为20的像素。
在一实施例中，处理器104可先对图像帧302进行边缘检测，以产生图像帧302的灰阶图306以及边缘强度值分布图308。边缘强度值分布图308 的横坐标为像素边缘强度值(例如，亮度值)，而纵坐标则为像素个数。接着，基于产生边缘强度值分布图308的机制，处理器104可相应地对预设物件304在灰阶图306中的对应区域制作类似的边缘强度值分布图(未示出)。在此边缘强度值分布图中，横坐标即对应式(1)中的EdgeLV1，而纵坐标则对应式(1)中的PixelCountEdgeLV1。藉此，处理器104即可基于式(1)而计算预设物件304的第一锐利度，但可不限于此。
此外，在其他实施例中，若处理器104在所考虑的图像帧中找到多个预设物件，则处理器104可基于以上教示来计算各预设物件的第一锐利度。
在一实施例中，若处理器104未在所考虑的图像帧中找到预设物件(例如，草、树或文字)，则可在步骤S220之后接续进行步骤S260，其细节将在之后详述。
在步骤S240中，处理器104可判断预设物件304的第一锐利度是否低于锐利门限值。若是，则处理器104可接续执行步骤S250，反之则可接续执行步骤S260。在本实施例中，锐利门限值(以TH1表示)可以是与预设物件 304属于同类型的其他物件的平均锐利度。由于本实施例的预设物件304系假设为草，故TH1可以是其他同为草的物件的平均锐利度，而其可预先基于大量的图像数据统计而得，但可不限于此。
若预设物件304的第一锐利度小于TH1，则代表图像帧302可能是一张图像品质降低的画面，因此可通过后续的步骤S250来估测锐利度降低的程度，以作为后续调整图像帧302清晰度的依据之一。
在其他实施例中，若所考虑的图像帧中存在多个预设物件，则处理器104 可判断这些预设物件的第一锐利度是否皆低于TH1。若否，则其中的某些预设物件可能是因带有特殊图像效果(例如，景深效果)而具有较低的锐利度。相应地，处理器104可接续进行步骤S260。另一方面，若这些预设物件的第一锐利度皆低于TH1，则代表所考虑的图像帧可能是一张图像品质降低的画面，因此可通过后续的步骤S250来估测锐利度降低的程度，以作为后续调整图像帧302清晰度的依据之一。
在步骤S250中，处理器104可计算预设物件304的第一锐利度与锐利门限值之间的差值。在一实施例中，上述差值可表征为：
CV1＝|EdgeLV AVRG-TH1| (2)，
但本发明可能的实施方式可不限于此。
在步骤S260中，处理器104可将图像帧302区分为多个区块，并评估将各区块的第二锐利度调高的风险值及效果值。
在一实施例中，上述风险值可包括局部风险值，其可为：
Figure RE-GDA0001901937590000061
其中EdgeLV2为边缘强度值，其介于0及255之间，PixelCountEdgeLV2为在前述区块之一中边缘强度为EdgeLV2的像素个数。也即，在将图像帧302 区分为多个区块之后，处理器104可对各个区块皆制作相应的边缘强度值分布图。基于各区块的边缘强度值分布图，处理器104可使用式(3)来计算各区块的局部锐利度，并用以表征将各区块的第二锐利度调高的局部风险值。
在一实施例中，上述风险值还可包括全域风险值，其可为：
Figure RE-GDA0001901937590000062
其中EdgeLV3为边缘强度值，其介于0及255之间，PixelCountEdgeLV3为在前述区块中边缘强度为EdgeLV3的像素个数。也即，在将图像帧302区分为多个区块之后，处理器104可对各个区块皆制作相应的边缘强度值分布图。基于各区块的边缘强度值分布图，处理器104可使用式(4)来计算所有区块的全域锐利度，并用以表征将各区块的第二锐利度调高的全域风险值。
在一实施例中，上述效果值包括局部效果值，其可为：
Figure RE-GDA0001901937590000063
其中EdgeLV4为边缘强度值，其介于0及255之间，PixelCountEdgeLV4为在该些区块之一中边缘强度为EdgeLV4的像素个数。相似于先前实施例中的教示，在将图像帧302区分为多个区块之后，处理器104可对各个区块皆制作相应的边缘强度值分布图。基于各区块的边缘强度值分布图，处理器104 可使用式(5)来计算各区块的局部锐利度(但不考虑边缘强度为0及255的像素)，并用以表征将各区块的第二锐利度调高的局部效果值。
此外，由上可知，虽EdgeLV4介于0及255之间，但在式(5)中仅基于边缘强度0及255之外的EdgeLV4(即，1～254)来计算CV4。其原因在于，对于边缘强度为0的像素而言，其已属于平滑区域(例如，纯色区域)，故调整其锐利度对于画面效果并无实质助益。另一方面，对于边缘强度为255 的像素而言，由于其已过度锐利，因此若再将其锐利度调高的话，可能令调整后的画面出现不自然图像效果等副作用。因此，处理器104在计算局部效果值时可先不考虑边缘强度为0及255的像素，但本发明可不限于此。
在一实施例中，上述效果值还可包括全域效果值，其可为：
Figure RE-GDA0001901937590000071
其中EdgeLV5为边缘强度值，其介于0及255之间，PixelCountEdgeLV5为在该些区块中边缘强度为EdgeLV5的像素个数。相似于先前实施例中的教示，在将图像帧302区分为多个区块之后，处理器104可对各个区块皆制作相应的边缘强度值分布图。基于各区块的边缘强度值分布图，处理器104可使用式(6)来计算全部区块的全域锐利度(但不考虑边缘强度为0及255的像素)，并用以表征将各区块的第二锐利度调高的全域效果值。
此外，由上可知，虽EdgeLV5介于0及255之间，但在式(6)中仅基于边缘强度0及255之外的EdgeLV5(即，1～254)来计算CV5，而其原因可参照计算CV4的相关说明，于此不再赘述。
在步骤S270中，处理器104可将差值、风险值及效果值输入至分类模型，以产生清晰度设定值。在不同的实施例中，上述风险值可以包括局部风险值和/或全域风险值，而上述效果值可包括局部效果值和/或全域效果值。
在本实施例中，上述分类模型可实现为支持向量机(support vector machine，SVM)、类神经网络或是其他类似的模型。并且，上述分类模型可先经由一定数量的训练数据进行训练，进而通过学习而得知在各种不同的差值、风险值及效果值的组合之下，应令显示器199采用何种清晰度设定值来调整图像帧的清晰度，方能令调整后的图像帧提供较佳的视觉效果，并避免出现诸如不自然效果等副作用。
相应地，在步骤S280中，处理器104可依据清晰度设定值调整显示器 199显示图像帧302的清晰度。如图3所例示的，在图像帧302a(即，调整后的图像帧302)中，区域304a(其对应于预设物件304)的清晰度明显变佳。同时，对于图像帧302中本就较清晰的区域3021而言，其在图像帧302a中的对应区域3021a也未出现不自然的副作用。在此情况下，观赏者在观看图像302a时，并不会觉得图像302a中有哪个部分出现异常锐利的情形(例如，过于片片分明的树叶等)，因而不会感到视觉上的突兀感。
由上可知，本发明提出的方法可同时将图像帧的品质降低的程度、调整锐利度的(局部和/或全域)风险值及(局部和/或全域)效果值纳入考量，进而据以动态地调整显示器显示图像帧的局部或全域清晰度。藉此，可令调整后的图像帧具有更佳的图像效果，进而提供更佳的使用者体验。
为使本发明分类模型产生清晰度设定值的机制更为清楚，以下另基于第一实施例至第四实施例来进行说明，但其并非用以限定本发明可能的实施方式。
在第一实施例中，假设所考虑的图像帧包括图片部分及被归类为文字的预设物件，且预设物件在图像帧中的比例大于比例门限值时，上述分类模型可基于第一动态范围定义对应于预设物件的第一清晰度设定值，并基于第二动态范围定义对应于图片部分的第二清晰度设定值，其中第一动态范围大于第二动态范围。简言之，当图像帧中的文字部分较多时，上述分类模型可针对文字部分指派较小的第一清晰度设定值，并针对图片部分指派较大的第二清晰度设定值。
之后，处理器104可依据第一清晰度设定值调整显示器199显示预设物件的第一清晰度，并依据第二清晰度设定值调整显示器199显示图片部分的第二清晰度。藉此，可令本就相对锐利的预设物件(即，文字)不会在调整后的图像帧中呈现过于锐利的视觉效果，并同时令原本较不锐利的图片部分更为清晰，进而提供较佳的使用者体验。
在第二实施例中，若上述风险值高于风险门限值，则上述分类模型可基于第三动态范围定义对应于图像帧的清晰度设定值。相反地，若上述风险不高于风险门限值，则分类模型可基于第四动态范围定义对应于图像帧的清晰度设定值，其中第三动态范围小于第四动态范围。
具体而言，在处理器104在依式(3)计算图像帧中各区块的锐利度(其被表征为风险值)之后，分类模型可相应地判断这些区块中是否有过多区块的锐利度高于风险门限值。若是，分类模型可通过较小的清晰度设定值来微幅调整整张图像帧的清晰度。相反地，若分类模型判断这些区块中未有过多区块的锐利度高于风险门限值，则分类模型可通过较大的清晰度设定值来较大幅地调整整张图像帧的清晰度。此外，处理器104还可微幅地调整图像帧的对比度，以达到补足视觉上清晰度的效果。
在第三实施例中，若预设物件的第一锐利度未低于锐利门限值，分类模型可基于第五动态范围定义对应于图像帧的清晰度设定值。具体而言，当预设物件的第一锐利度未低于锐利门限值时，即代表所考虑的图像帧中可能存有特殊的图像效果(例如，景深效果)。因此，分类模型可通过较小的清晰度设定值来微幅调整整张图像帧的清晰度。此外，处理器104还可微幅地调整图像帧的对比度，以达到补足视觉上清晰度的效果。
在第四实施例中，当所考虑的情境不属于上述第一、第二或第三实施例的情境时，分类模型可基于第六动态范围定义对应于图像帧的清晰度设定值，其中第六动态范围大于第五动态范围。也即，分类模型可通过较大的清晰度设定值来较大幅地调整整张图像帧的清晰度。
综上所述，本发明动态调整图像清晰度的方法及其图像处理装置可同时将图像帧的品质降低的程度、调整锐利度的(局部和/或全域)风险值及(局部和/或全域)效果值纳入考量，进而据以动态地调整显示器显示图像帧的局部或全域清晰度。藉此，可令调整后的图像帧具有更佳的图像效果，进而提供更佳的使用者体验。
虽然本发明已以实施例揭示如上，然其并非用以限定本发明，任何所属技术领域中技术人员，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的更改与润饰，故本发明的保护范围当视所附的权利要求所界定者为准。

Claims (20)

1.一种动态调整图像清晰度的方法，包括：
取得图像帧，并在所述图像帧中搜索预设物件；
若存在所述预设物件，评估所述预设物件的第一锐利度；
若所述预设物件的所述第一锐利度低于锐利门限值，计算所述特定物件的所述第一锐利度与所述锐利门限值之间的差值；
将所述图像帧区分为多个区块，并评估将各所述区块的第二锐利度调高的至少一风险值及至少一效果值；
将所述差值、所述至少一风险值及所述至少一效果值输入至分类模型，以产生清晰度设定值；以及
依据所述清晰度设定值调整显示器显示所述图像帧的清晰度。
2.根据权利要求1所述的动态调整图像清晰度的方法，其中所述预设物件的所述第一锐利度为：
Figure FDA0001821430420000011
其中EdgeLV1为边缘强度值，其介于0及255之间，PixelCountEdgeLV1为在所述预设物件中边缘强度为EdgeLV1的像素个数。
3.根据权利要求1所述的动态调整图像清晰度的方法，其中所述至少一风险值包括局部风险值，其中所述局部风险值为：
Figure FDA0001821430420000012
其中EdgeLV2为边缘强度值，其介于0及255之间，PixelCountEdgeLV2为在所述多个区块之一中边缘强度为EdgeLV2的像素个数。
4.根据权利要求1所述的动态调整图像清晰度的方法，其中所述至少一风险值包括全域风险值，其中所述全域风险值为：
Figure FDA0001821430420000013
其中EdgeLV3为边缘强度值，其介于0及255之间，PixelCountEdgeLV3为在所述多个区块中边缘强度为EdgeLV3的像素个数。
5.根据权利要求1所述的动态调整图像清晰度的方法，其中所述至少一效果值包括局部效果值，其中所述局部效果值为：
Figure FDA0001821430420000021
其中EdgeLV4为边缘强度值，其介于0及255之间，PixelCountEdgeLV4为在所述多个区块之一中边缘强度为EdgeLV4的像素个数。
6.根据权利要求1所述的动态调整图像清晰度的方法，其中所述至少一效果值包括全域效果值，其中所述全域效果值为：
Figure FDA0001821430420000022
其中EdgeLV5为边缘强度值，其介于0及255之间，PixelCountEdgeLV5为在所述多个区块中边缘强度为EdgeLV5的像素个数。
7.根据权利要求1所述的动态调整图像清晰度的方法，其中所述图像帧包括所述预设物件及图片部分，且当所述预设物件为文字且在所述图像帧中的比例大于比例门限值时，所述分类模型基于第一动态范围定义对应于所述预设物件的第一清晰度设定值，并基于第二动态范围定义对应于所述图片部分的第二清晰度设定值，其中所述第一动态范围大于所述第二动态范围。
8.根据权利要求7所述的动态调整图像清晰度的方法，其中所述清晰度设定值包括所述第一清晰度设定值及所述第二清晰度设定值，且依据所述清晰度设定值调整所述显示器显示所述图像帧的所述清晰度的步骤包括：
依据所述第一清晰度设定值调整所述显示器显示所述预设物件的第一清晰度；以及
依据所述第二清晰度设定值调整所述显示器显示所述图片部分的第二清晰度。
9.根据权利要求1所述的动态调整图像清晰度的方法，其中若所述至少一风险值高于风险门限值，所述分类模型基于第三动态范围定义对应于所述图像帧的所述清晰度设定值，而若所述至少一风险不高于所述风险门限值，所述分类模型基于第四动态范围定义对应于所述图像帧的所述清晰度设定值，其中所述第三动态范围小于所述第四动态范围。
10.根据权利要求1所述的动态调整图像清晰度的方法，其中若所述预设物件的所述第一锐利度未低于所述锐利门限值，所述分类模型基于第五动态范围定义对应于所述图像帧的所述清晰度设定值。
11.一种图像处理装置，设置用以耦接于显示器，包括：
存储电路，存储多个模块；以及
处理器，耦接所述存储电路，存取所述多个模块以执行下列步骤：
取得图像帧，并在所述图像帧中搜索预设物件；
若存在所述预设物件，评估所述预设物件的第一锐利度；
若所述预设物件的所述第一锐利度低于锐利门限值，计算所述预设物件的所述第一锐利度与所述锐利门限值之间的差值；
将所述图像帧区分为多个区块，并评估将各所述区块的第二锐利度调高的至少一风险值及至少一效果值；
将所述差值、所述至少一风险值及所述至少一效果值输入至分类模型，以产生清晰度设定值；以及
依据所述清晰度设定值调整所述显示器显示所述图像帧的清晰度。
12.根据权利要求11所述的图像处理装置，其中所述预设物件的所述第一锐利度为：
Figure FDA0001821430420000031
其中EdgeLV1为边缘强度值，其介于0及255之间，PixelCountEdgeLV1为在所述预设物件中边缘强度为EdgeLV1的像素个数。
13.根据权利要求11所述的图像处理装置，其中所述至少一风险值包括局部风险值，其中所述局部风险值为：
Figure FDA0001821430420000032
其中EdgeLV2为边缘强度值，其介于0及255之间，PixelCountEdgeLV2为在所述多个区块之一中边缘强度为EdgeLV2的像素个数。
14.根据权利要求11所述的图像处理装置，其中所述至少一风险值包括全域风险值，其中所述全域风险值为：
Figure FDA0001821430420000041
其中EdgeLV3为边缘强度值，其介于0及255之间，PixelCountEdgeLV3为在所述多个区块中边缘强度为EdgeLV3的像素个数。
15.根据权利要求11所述的图像处理装置，其中所述至少一效果值包括局部效果值，其中所述局部效果值为：
Figure FDA0001821430420000042
其中EdgeLV4为边缘强度值，其介于0及255之间，PixelCountEdgeLV4为在所述多个区块之一中边缘强度为EdgeLV4的像素个数。
16.根据权利要求11所述的图像处理装置，其中所述至少一效果值包括全域效果值，其中所述全域效果值为：
Figure FDA0001821430420000043
其中EdgeLV5为边缘强度值，其介于0及255之间，PixelCountEdgeLV5为在所述多个区块中边缘强度为EdgeLV5的像素个数。
17.根据权利要求11所述的图像处理装置，其中所述图像帧包括所述预设物件及图片部分，且当所述预设物件为文字且在所述图像帧中的比例大于比例门限值时，所述分类模型基于第一动态范围定义对应于所述预设物件的第一清晰度设定值，并基于第二动态范围定义对应于所述图片部分的第二清晰度设定值，其中所述第一动态范围大于所述第二动态范围。
18.根据权利要求17所述的图像处理装置，其中所述清晰度设定值包括所述第一清晰度设定值及所述第二清晰度设定值，且所述处理器经配置以：
依据所述第一清晰度设定值调整所述显示器显示所述预设物件的第一清晰度；以及
依据所述第二清晰度设定值调整所述显示器显示所述图片部分的第二清晰度。
19.根据权利要求11所述的图像处理装置，其中若所述至少一风险值高于风险门限值，所述分类模型基于第三动态范围定义对应于所述图像帧的所述清晰度设定值，而若所述至少一风险不高于所述风险门限值，所述分类模型基于第四动态范围定义对应于所述图像帧的所述清晰度设定值，其中所述第三动态范围小于所述第四动态范围。
20.根据权利要求11所述的图像处理装置，其中若所述预设物件的所述第一锐利度未低于第一门限值，所述分类模型基于第五动态范围定义对应于所述图像帧的所述清晰度设定值。
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