CN115514946B

CN115514946B - 调整图像画质的方法、系统、电子设备及存储介质

Info

Publication number: CN115514946B
Application number: CN202211465125.2A
Authority: CN
Inventors: 方宁; 原顺
Original assignee: Guangzhou Jiangxinchuang Technology Co ltd
Current assignee: Guangzhou Jiangxinchuang Technology Co ltd
Priority date: 2022-11-22
Filing date: 2022-11-22
Publication date: 2023-04-07
Anticipated expiration: 2042-11-22
Also published as: CN115514946A

Abstract

本发明技术方案提供一种调整图像画质的方法、系统、电子设备及存储介质，该方法包括：获取RGB图像，将RGB图像转换为HSV图像；根据HSV图像的亮度得到直方图统计信息；根据直方图统计信息和直方图均衡算法，对HSV图像的亮度进行修正，统计得到HSV图像的亮度修正查找表；根据HSV图像的色调、饱和度及亮度计算得到相对应的色调增益、饱和度增益及亮度增益，并根据色调增益、饱和度增益及亮度增益计算得到色调修正量、饱和度修正量及亮度修正量；根据色调修正量、饱和度修正量及亮度修正量得到修正后的HSV图像；将修正后的HSV图像转换为修正后的RGB图像。从而能够方便用户灵活调整对比度的同时对图像色彩进行精细修正。

Description

调整图像画质的方法、系统、电子设备及存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种调整图像画质的方法、系统、电子设备及存储介质。

背景技术

在电视机、相机、显示器等图像显示设备上，改善图像画质是图像视频技术发展的重要课题。在实际视频或图像产生过程中也因各类环境等因素影响，使得视频图像输出结果不一，同时因人类视觉感官的差异性，对显示出来图像画质的接受或评价也存在主观不一的问题，为更好的解决这一需求，越来越多的色彩管理技术被提了出来。图像对比度增强、色调、饱和度、亮度调整是目前图像处理中常见的手段，但在现有技术中大多会把对比度增强与色调、饱和度及亮度调整分开处理，使得实现代价较高，且可以调整的参数较局限，对用户的需求适应性较低。

发明内容

以下是对本文详细描述的主题的概述。本概述并非是为了限制权利要求的保护范围。

本发明实施例提供了一种调整图像画质的方法、系统、电子设备及存储介质，能够方便用户实现灵活的动态对比度调整，能够依据每个像素点对应查找到用户需要调整的增益，从而实现对色调、饱和度及亮度的控制，提高色彩修正的精细度。

第一方面，本发明实施例提供了一种调整图像画质的方法，包括：

获取RGB图像，将所述RGB图像转换为HSV图像，所述HSV图像包括第一HSV图像、第二HSV图像和第三HSV图像；

根据第一HSV图像的亮度、第二HSV图像的亮度以及第三HSV图像的亮度，得到直方图统计信息；

根据所述直方图统计信息和直方图均衡算法，对所述第一HSV图像的亮度进行修正，统计得到所述第一HSV图像的亮度修正查找表；

分别根据所述第一HSV图像的色调、饱和度及亮度计算得到相对应的色调增益、饱和度增益及亮度增益，并根据所述色调增益、所述饱和度增益及所述亮度增益计算得到色调修正量、饱和度修正量及亮度修正量；

将所述第一HSV图像的色调、饱和度及亮度分别与所述色调修正量、所述饱和度修正量及所述亮度修正量相加，得到修正后的第一HSV图像；

将所述修正后的第一HSV图像转换为修正后的RGB图像。

第二方面，本发明实施例提供了一种调整图像画质的系统，包括：

第一处理模块，用于获取RGB图像，将所述RGB图像转换为HSV图像，所述HSV图像包括第一HSV图像、第二HSV图像和第三HSV图像；

第二处理模块，用于根据第一HSV图像的亮度、第二HSV图像的亮度以及第三HSV图像的亮度，得到直方图统计信息；

第三处理模块，用于根据所述直方图统计信息和直方图均衡算法，对所述第一HSV图像的亮度进行修正，统计得到所述第一HSV图像的亮度修正查找表；

第四处理模块，用于分别根据所述第一HSV图像的色调、饱和度及亮度计算得到相对应的色调增益、饱和度增益及亮度增益，并根据所述色调增益、所述饱和度增益及所述亮度增益计算得到色调修正量、饱和度修正量及亮度修正量；

第五处理模块，用于将所述第一HSV图像的色调、饱和度及亮度分别与所述色调修正量、所述饱和度修正量及所述亮度修正量相加，得到修正后的第一HSV图像；

第六处理模块，用于将所述修正后的第一HSV图像转换为修正后的RGB图像。

第三方面，本发明实施例提供了一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储器，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序被处理器执行实现上述第一方面的调整图像画质的方法。

第四方面，本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行本发明实施例提供的一种调整图像画质的方法。

本发明实施例至少包括以下有益效果：通过将RGB图像转换到HSV域，可以实现动态对比度、色调、饱和度及亮度的多功能调整，同时带来如下好处：通过固化查找表可以用乘法运算代替除法运算，从而节省硬件的实现代价；利用硬件统计亮度直方图、亮度均值及亮度方差，有利于用户依据自身需求高效自我定制对比度增强算法，其中，采用NAGC曲线算法，可以兼顾到低亮低对比度以及高亮高对比度等区域特性，动态自适应地对图像细节进行调整；该硬件架构在实现对比度增强时，可以给用户带来更多自由性，实现算法可调性便于升级。在色彩调整部分，能够将每个像素对应到HSV空间进行精细化调试，实现各种特色效果或喜好色调整；通过采用1xM及NxM这种一维及二维联动的方式，可以降低硬件实现代价。

附图说明

图1为本发明实施例中的一种调整图像画质的方法流程图。

图2为本发明实施例中的一种色调增益调整曲线示意图。

图3为本发明实施例中的一种色调维度的饱和度增益调整曲线示意图。

图4为本发明实施例中的一种调整图像画质的实施例流程图。

图5为发明本实施例中的一种调整图像画质前后的对比图。

图6为本发明实施例中的一种调整图像画质的系统示意图。

图7为本发明实施例中的一种电子设备的结构图。

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，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

需要理解的是，如果在说明书和权利要求书及上述附图中涉及到方位描述，例如上、下、前、后、左、右等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。

需要说明的是，至少一个的含义是一个或者多个，多个的含义是两个以上，大于、小于、超过等理解为不包括本数，以上、以下、以内等理解为包括本数。如果有描述道第一、第二只是用于区分技术特征为目的，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或者隐含指明所指示的技术特征的先后关系。

参照图1，为本发明实施例提供的一种调整图像画质的方法流程图，包括但不限于以下步骤：

步骤S100：获取RGB图像，将RGB图像转换为HSV图像。

具体地，首先将输入的RGB图像转换到HSV域，由以下公示进行转换：

其中，H为色调，S饱和度，V为亮度，R，G，B分别为图像像素点三基色的红绿蓝分量值，δ为中间变量，lut0[V]和lut1[δ]分别为1⁄v和1⁄δ的固化查找表，x，y为固定常数，H小于零时H=H+360。

步骤S200：根据第一HSV图像的亮度、第二HSV图像的亮度以及第三HSV图像的亮度，得到直方图统计信息。

在一些实施例中，步骤S200可以包括但不限于：

步骤S201：根据第一HSV图像的亮度，统计得到第一亮度直方图、第一亮度和以及第一亮度均值，根据第二HSV图像的亮度，统计得到第二亮度直方图、第二亮度和以及第二亮度均值，根据第三HSV图像的亮度，统计得到第三亮度直方图、第三亮度和以及第三亮度均值。

步骤S202：根据第一HSV图像的亮度、第二HSV图像的亮度、第三HSV图像的亮度、第一亮度均值、第二亮度均值及第三亮度均值，计算得到亮度均差平方和，根据第一亮度直方图、第二亮度直方图、第三亮度直方图及亮度均差平方和，计算得到亮度方差。

其中，第一HSV图像指当前帧图像，第二HSV图像指当前帧之后的第一帧图像，第三HSV图像指当前帧之后的第二帧图像，直方图统计信息可以包括亮度直方图、亮度均值以及亮度方差。具体实现步骤为：

1．由硬件对当前帧图像对步骤S100得到的亮度V进行亮度直方图（HIST）的统计，以及亮度和（sum）的统计。

2．下一帧再继续进行HIST的统计，sum的统计及均差平方总和X=∑(v-μ)^2的统计，其中表达式中的μ为根据上一帧亮度和(sum)计算出来的亮度均值μ=sum/(w×h)，其中，w和h分别为图像的宽和高。

3．再下一帧继续进行步骤2的统计，此时可以计算出方差

。由以上步骤计算出的亮度V直方图，均值μ及方差σ可以作为各类对比度增强算法中的关键参数。

步骤S300：根据直方图统计信息和直方图均衡算法，对第一HSV图像的亮度进行对比度修正，并统计得到第一HSV图像的亮度修正查找表。

具体地，用户可以依据其调整对比度所需的模式或效果，来选择与上一帧相关的直方图统计信息以及直方图均衡算法。举例说明：

1．若用户选择CLAHE算法，可以在当前帧时刻采用上一帧的直方图统计信息来优化直方图均衡效果，再有优化后的累计直方图得出新亮度映射曲线查找表即亮度修正查找表LUT，通过表达式V'=LUT[V]可以得到修正后的亮度V'。

2．若用户选择NAGC算法，也可以按照算法流程结合直方图统计信息计算出每帧的新亮度映射曲线查找表LUT，通过表达式V'=β×LUT[V]可以得到修正后的亮度V'，其中，

，其中，α为非线性权重参数1，β为亮度权重因子，ω为非线性应权重2，γ为修正后的伽马值，ρb和ρc为陡度参数，ρb越大，α从平缓变得越陡峭，同样ρc越大，ω从平缓变得越陡峭。

3．若想每一帧都采用相同的对比度调整效果，并节省软件计算时间，则可以直接采用预先计算好的亮度映射曲线查找表，如下式中的双伽马曲线NGC，

，其中α为调整权重，γ1和γ2为调整参数。

在本发明实施例中，利用硬件进行直方图统计信息（例如直方图、均值和方差）的统计，然后采用线下软件灵活地适配算法，得出最终的亮度查找表曲线，实现动态对比度增强的软硬件架构，该架构可以实现资源复用，且功能多样，便于升级维护。

步骤S400：分别根据第一HSV图像的色调、饱和度及亮度计算得到相对应的色调增益、饱和度增益及亮度增益，并根据色调增益、饱和度增益及亮度增益计算得到色调修正量、饱和度修正量及亮度修正量，其中，亮度为对比度修正后的亮度。

具体地，在完成对比度的动态调整之后，在HSV域对图像进行色彩调整。按照HSV色彩空间模型，每个RGB像素都将落入HSV锥体中，而H、S、V三个分量又具有很好的独立性，在色彩调整过程中，相互影响较小，也更符合人类视觉系统。以下对色彩调整的具体过程进行说明，首先需要对H、S、V进行分段来节省硬件实现代价，参照图2的色调增益调整曲线示意图，其中横坐标代表色调H的分段情况。本发明实施例采用1xM个节点的色调查找表HLUT用来存放整个色调H空间（节点如图2横轴上的黑色圆点所示），用1xM的色调增益查找表HgainLUT存放对应节点的色调增益Hgain。以计算得到色调修正量△H为例：

1．当硬件查找到像素a在HLUT的横坐标x=H，同时可以确定在HLUT中邻近点a1，a2对应的x1和x2的值，及对应在HgainLUT中的y1，y2值，然后可以利用邻近分段直线或样条插值的方法求出对应色调增益Hgain_H。

2．如图3所示为图2中a1节点的色调x1所对应的饱和度增益曲线SgainLUT，与求色调增益同理，采用1xN个节点的饱和度查找表SLUT用来存放对应色调x1的饱和度S空间，并采用与步骤1同理的步骤计算出点b在1xN的SLUT分段中的饱和度x=S对应色调维度所产生的增益y=Sgain1。

3．重复步骤2，计算得出色调x2对应的Sgain2。

4．利用Sgian1和Sgain2的值，可以采用直线插值方式计算出色调维度的饱和度增益Sgain_H。

5．同理利用a1和a2节点的色调计算得出色调维度的亮度增益Vgian_H，查找表更改为1xN的亮度查找表VLUT和NxM的亮度增益查找表VgainLUT。

6．根据色调增益、色调维度的饱和度增益和色调维度的亮度增益计算得出色调修正量△H=Hgain_H×Sgain_H×Vgain_H。

按照求色调修正量△H的方法可以继续计算得到饱和度修正量△S及亮度修正量△V，在此不做赘述。

在本发明实施例中，可以实现多个色彩调整功能与对比度增强共用HSV域，从而能够节省硬件代价，同时可以依据用户或特定场景做到各类细化色调整。在计算方面，除法都全部可以定点固化成查找表，用乘法来替代除法，能够降低总体实现代价。通过采用1xM及NxM这种一维及二维联动的方式，可以降低硬件实现代价，例如M=17，N=17，总表格大小为4M+2N+6xNxM=1836，而采用3DLUT方式表格大小NxNxN=4912，在查找表上降低60%以上的情况下依然能够实现色彩的精细化调整。

步骤S500：将第一HSV图像的色调、饱和度及亮度分别与色调修正量、饱和度修正量及亮度修正量相加，得到修正后的第一HSV图像。

具体地，一般在HSV域进行色彩调整有如下公式：H'=H+△H，S'=S+△S，V'=V+△V。H'、S'和V'为修正后的第一HSV图像的色调、饱和度及亮度的值。

在一些实施例中，步骤S500之后还可以包括但不限于：

对修正后的第一HSV图像的色调、饱和度及亮度进行限幅。

具体地，对H'、S'和V'的值采用如下公示进行限幅：H=Clip(H',0,360)，S=Clip(S',0,1)，V=Clip(V',0,1)。

步骤S600：将修正后的第一HSV图像转换为修正后的RGB图像。

具体地，把调整了对比度及色彩后得到的HSV图像再由以下公式转成RGB图像数据并输出：

其中，h为色调变量,f为像素点对应的色调角度余量,p,q,t分别为计算获取R，G，B像素值的中间变量。

在一些实施例中，步骤S400可以包括但不限于：

步骤S401：根据第一HSV图像中当前像素的色调，确定色调增益、色调维度的饱和度增益以及色调维度的亮度增益，并将色调增益、色调维度的饱和度增益以及色调维度的亮度增益相乘，得到色调修正量。

进一步的，所述步骤S401可以包括但不限于：

步骤S4011：创建色调查找表和色调增益查找表，确定第一HSV图像中像素的当前色调，通过色调查找表和色调增益查找表，确定当前色调的相邻节点的色调增益，根据相邻节点的色调增益插值得到当前色调的所述色调增益。

步骤S4012：根据相邻节点的饱和度确定相邻节点的饱和度增益，根据相邻节点的饱和度增益插值得到当前色调维度的饱和度增益。

步骤S4013：根据相邻节点的亮度确定相邻节点的亮度增益，根据相邻节点的亮度增益插值得到当前色调维度的亮度增益。

步骤S4014：将色调增益、当前色调维度的饱和度增益以及当前色调维度的亮度增益相乘，得到当前色调的色调修正量。

步骤S402：根据第一HSV图像中当前像素的饱和度，确定饱和度增益、饱和度维度的色调增益以及饱和度维度的亮度增益，并将饱和度增益、饱和度维度的色调增益以及饱和度维度的亮度增益相乘，得到饱和度修正量。

进一步的，步骤S402可以包括但不限于：

步骤S4021：创建饱和度查找表和饱和度增益查找表，确定第一HSV图像中像素的当前饱和度，通过饱和度找表和饱和度增益查找表，确定当前饱和度的相邻节点的饱和度增益，根据相邻节点的饱和度增益插值得到当前饱和度的饱和度增益。

步骤S4022：根据相邻节点的色调确定相邻节点的色调增益，根据相邻节点的色调增益插值得到当前饱和度维度的色调增益。

步骤S4023：根据相邻节点的亮度确定相邻节点的亮度增益，根据相邻节点的亮度增益插值得到当前饱和度维度的亮度增益。

步骤S4023：将饱和度增益、当前饱和度维度的色调增益以及当前饱和度维度的亮度增益相乘，得到当前饱和度的饱和度修正量。

步骤S403：根据第一HSV图像中当前像素的亮度，确定亮度增益、亮度维度的色调增益以及亮度维度的饱和度增益，并将亮度增益、亮度维度的色调增益以及亮度维度的饱和度增益相乘，得到亮度修正量。

进一步的，步骤S403可以包括但不限于：

步骤S4031：创建亮度查找表和亮度增益查找表，确定第一HSV图像中的当前亮度，通过亮度查找表和亮度增益查找表，确定当前亮度的相邻节点的亮度增益，根据相邻节点的亮度增益插值得到当前亮度的亮度增益。

步骤S4032：根据相邻节点的色调确定相邻节点的色调增益，根据相邻节点的色调增益插值得到当前亮度维度的亮度增益。

步骤S4033：根据相邻节点的饱和度确定相邻节点的饱和度增益，根据相邻节点的饱和度增益插值得到当前亮度维度的饱和度增益。

步骤S4034：将亮度增益、当前亮度维度的色调增益以及当前亮度维度的饱和度增益相乘，得到当前亮度的亮度修正量。

在本发明实施例中，采用对色调H、饱和度S及亮度V分段的方式进行曲线增益调整，采用一维与二维查表的方式进行色彩精细化调整，可以包含各类特色效果或喜好色调整（如蓝天、草地、肤色、记忆色等），可以提高色彩调整的灵活度且降低实现代价。并且在曲线调整的过程中，采用线性或样条插值方式实现分段平滑的增益曲线调整，从而能够节省硬件查找表的大小，降低实现代价。

参照图4，为发明本实施例中的一种调整图像画质的实施例流程图。

参照图5，为发明本实施例中调整图像画质前后的对比图。具体的，图5为用于说明采用本发明实施例实现的对比度，饱和度，色调和亮度调试效果图，可以看出右图的动态对比度比左图即原图的对比度更强，色彩更鲜艳清晰。

参照图6，为本发明实施例提供的一种调整图像画质的系统，包括：

第一处理模块601，用于获取RGB图像，将RGB图像转换为HSV图像，HSV图像包括第一HSV图像、第二HSV图像和第三HSV图像；

第二处理模块602，用于根据第一HSV图像的亮度、第二HSV图像的亮度以及第三HSV图像的亮度，得到直方图统计信息；

第三处理模块603，用于根据直方图统计信息和直方图均衡算法，对第一HSV图像的亮度进行修正，统计得到第一HSV图像的亮度修正查找表；

第四处理模块604，用于分别根据第一HSV图像的色调、饱和度及亮度计算得到相对应的色调增益、饱和度增益及亮度增益，并根据色调增益、饱和度增益及亮度增益计算得到色调修正量、饱和度修正量及亮度修正量；

第五处理模块605，用于将第一HSV图像的色调、饱和度及亮度分别与色调修正量、饱和度修正量及亮度修正量相加，得到修正后的第一HSV图像；

第六处理模块606，用于将修正后的第一HSV图像转换为修正后的RGB图像。

本发明实施例提供了一种电子设备，如图7所示，该电子设备包括存储器701和处理器702；存储器701，用于存放一个或多个计算机程序；处理器702，用于执行存储器701上所存放的程序时，实现本发明实施例提供的一种调整图像画质的方法。

本发明实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质中存储有指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行本发明实施例提供的一种调整图像画质的方法。

在上述实施例中，可以全部或部分地通过软件、硬件、固件或者其任意组合来实现。当使用软件实现时，可以全部或部分地以计算机程序产品的形式实现。所述计算机程序产品包括一个或多个计算机指令。在计算机上加载和执行所述计算机程序指令时，全部或部分地产生按照本发明实施例所述的流程或功能。所述计算机可以是通用计算机、专用计算机、计算机网络、或者其他可编程装置。所述计算机指令可以存储在计算机可读存储介质中，或者从一个计算机可读存储介质向另一个计算机可读存储介质传输，例如，所述计算机指令可以从一个网站站点、计算机、服务器或数据中心通过有线(例如同轴电缆、光纤、数字调节人员线(DSL))或无线(例如红外、无线、微波等)方式向另一个网站站点、计算机、服务器或数据中心进行传输。所述计算机可读存储介质可以是计算机能够存取的任何可用介质或者是包含一个或多个可用介质集成的服务器、数据中心等数据存储设备。所述可用介质可以是磁性介质，(例如，软盘、硬盘、磁带)、光介质(例如，DVD)、或者半导体介质(例如固态硬盘Solid State Disk(SSD))等。

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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书中的各个实施例均采用相关的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于电子设备和计算机可读存储介质实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述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。凡在本发明的精神和原则之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均包含在本发明的保护范围内。

Claims

1.一种调整图像画质的方法，其特征在于，包括：

获取连续三帧RGB图像，将所述连续三帧RGB图像分别转换为第一HSV图像、第二HSV图像和第三HSV图像；

根据所述第一HSV图像的亮度、所述第二HSV图像的亮度以及所述第三HSV图像的亮度，得到直方图统计信息，所述直方图统计信息包括亮度方差；

根据所述直方图统计信息和直方图均衡算法，对所述第一HSV图像的亮度进行对比度修正，统计得到所述第一HSV图像的亮度修正查找表；

分别根据所述第一HSV图像的色调、饱和度及对比度修正后的亮度计算得到相对应的色调增益、饱和度增益及亮度增益，并根据所述色调增益、所述饱和度增益及所述亮度增益计算得到色调修正量、饱和度修正量及亮度修正量；

将所述修正后的第一HSV图像转换为修正后的RGB图像；

根据所述第一HSV图像的亮度、所述第二HSV图像的亮度以及所述第三HSV图像的亮度，得到直方图统计信息，包括：

根据所述第一HSV图像的亮度，统计得到第一亮度直方图、第一亮度和以及第一亮度均值，根据所述第二HSV图像的亮度，统计得到第二亮度直方图、第二亮度和以及第二亮度均值，根据所述第三HSV图像的亮度，统计得到第三亮度直方图、第三亮度和以及第三亮度均值；

根据所述第一HSV图像的亮度、所述第二HSV图像的亮度、所述第三HSV图像的亮度、所述第一亮度均值、所述第二亮度均值及所述第三亮度均值，计算得到亮度均差平方和，根据所述第一亮度直方图、所述第二亮度直方图、所述第三亮度直方图及所述亮度均差平方和，计算得到亮度方差。

2.根据权利要求1所述的调整图像画质的方法，其特征在于，所述分别根据所述第一HSV图像的色调、饱和度及亮度计算得到相对应的色调增益、饱和度增益及亮度增益，并根据所述色调增益、所述饱和度增益及所述亮度增益计算得到色调修正量、饱和度修正量及亮度修正量，包括：

根据所述第一HSV图像中当前像素的色调，确定色调增益、色调维度的饱和度增益以及色调维度的亮度增益，并将所述色调增益、所述色调维度的饱和度增益以及所述色调维度的亮度增益相乘，得到所述色调修正量；

根据所述第一HSV图像中当前像素的饱和度，确定饱和度增益、饱和度维度的色调增益以及饱和度维度的亮度增益，并将所述饱和度增益、所述饱和度维度的色调增益以及所述饱和度维度的亮度增益相乘，得到所述饱和度修正量；

根据所述第一HSV图像中当前像素的亮度，确定亮度增益、亮度维度的色调增益以及亮度维度的饱和度增益，并将所述亮度增益、所述亮度维度的色调增益以及所述亮度维度的饱和度增益相乘，得到所述亮度修正量。

3.根据权利要求2所述的调整图像画质的方法，其特征在于，所述根据所述第一HSV图像中当前像素的色调，确定色调增益、色调维度的饱和度增益以及色调维度的亮度增益，并将所述色调增益、所述色调维度的饱和度增益以及所述色调维度的亮度增益相乘，得到所述色调修正量，包括：

创建色调查找表和色调增益查找表，确定所述第一HSV图像中像素的当前色调，通过所述色调查找表和色调增益查找表，确定所述当前色调的相邻节点的色调增益，根据所述相邻节点的色调增益插值得到所述当前色调的所述色调增益；

根据所述相邻节点的饱和度确定所述相邻节点的饱和度增益，根据所述相邻节点的饱和度增益插值得到所述当前色调维度的饱和度增益；

根据所述相邻节点的亮度确定所述相邻节点的亮度增益，根据所述相邻节点的亮度增益插值得到所述当前色调维度的亮度增益；

将所述色调增益、所述当前色调维度的饱和度增益以及所述当前色调维度的亮度增益相乘，得到所述当前色调的所述色调修正量。

4.根据权利要求2所述的调整图像画质的方法，其特征在于，所述根据所述第一HSV图像中当前像素的饱和度，确定饱和度增益、饱和度维度的色调增益以及饱和度维度的亮度增益，并将所述饱和度增益、所述饱和度维度的色调增益以及所述饱和度维度的亮度增益相乘，得到所述饱和度修正量，包括：

创建饱和度查找表和饱和度增益查找表，确定所述第一HSV图像中像素的当前饱和度，通过所述饱和度查找表和饱和度增益查找表，确定所述当前饱和度的相邻节点的饱和度增益，根据所述相邻节点的饱和度增益插值得到所述当前饱和度的所述饱和度增益；

根据所述相邻节点的色调确定所述相邻节点的色调增益，根据所述相邻节点的色调增益插值得到所述当前饱和度维度的色调增益；

根据所述相邻节点的亮度确定所述相邻节点的亮度增益，根据所述相邻节点的亮度增益插值得到所述当前饱和度维度的亮度增益；

将所述饱和度增益、所述当前饱和度维度的色调增益以及所述当前饱和度维度的亮度增益相乘，得到所述当前饱和度的所述饱和度修正量。

5.根据权利要求2所述的调整图像画质的方法，其特征在于，所述根据所述第一HSV图像中当前像素的亮度，确定亮度增益、亮度维度的色调增益以及亮度维度的饱和度增益，并将所述亮度增益、所述亮度维度的色调增益以及所述亮度维度的饱和度增益相乘，得到所述亮度修正量，包括：

创建亮度查找表和亮度增益查找表，确定所述第一HSV图像中的当前亮度，通过所述亮度查找表和亮度增益查找表，确定所述当前亮度的相邻节点的亮度增益，根据所述相邻节点的亮度增益插值得到所述当前亮度的所述亮度增益；

根据所述相邻节点的色调确定所述相邻节点的色调增益，根据所述相邻节点的色调增益插值得到所述当前亮度维度的亮度增益；

根据所述相邻节点的饱和度确定所述相邻节点的饱和度增益，根据所述相邻节点的饱和度增益插值得到所述当前亮度维度的饱和度增益；

将所述亮度增益、所述当前亮度维度的色调增益以及所述当前亮度维度的饱和度增益相乘，得到所述当前亮度的所述亮度修正量。

6.根据权利要求1所述的调整图像画质的方法，其特征在于，所述将所述第一HSV图像的色调、饱和度及亮度分别与所述色调修正量、所述饱和度修正量及所述亮度修正量相加，得到修正后的第一HSV图像之后，还包括：

对所述修正后的第一HSV图像的色调、饱和度及亮度进行限幅。

7.一种调整图像画质的系统，其特征在于，包括：

第一处理模块，用于获取连续三帧RGB图像，将所述连续三帧RGB图像分别转换为第一HSV图像、第二HSV图像和第三HSV图像；

第二处理模块，用于根据连续三帧的第一HSV图像的亮度、所述第二HSV图像的亮度以及所述第三HSV图像的亮度，得到直方图统计信息，所述直方图统计信息包括亮度方差；

第三处理模块，用于根据所述直方图统计信息和直方图均衡算法，对所述第一HSV图像的亮度进行对比度修正，统计得到所述第一HSV图像的亮度修正查找表；

第四处理模块，用于分别根据所述第一HSV图像的色调、饱和度及对比度修正后的亮度计算得到相对应的色调增益、饱和度增益及亮度增益，并根据所述色调增益、所述饱和度增益及所述亮度增益计算得到色调修正量、饱和度修正量及亮度修正量；

第六处理模块，用于将所述修正后的第一HSV图像转换为修正后的RGB图像；

所述第二处理模块，还用于根据所述第一HSV图像的亮度，统计得到第一亮度直方图、第一亮度和以及第一亮度均值，根据所述第二HSV图像的亮度，统计得到第二亮度直方图、第二亮度和以及第二亮度均值，根据所述第三HSV图像的亮度，统计得到第三亮度直方图、第三亮度和以及第三亮度均值；根据所述第一HSV图像的亮度、所述第二HSV图像的亮度、所述第三HSV图像的亮度、所述第一亮度均值、所述第二亮度均值及所述第三亮度均值，计算得到亮度均差平方和，根据所述第一亮度直方图、所述第二亮度直方图、所述第三亮度直方图及所述亮度均差平方和，计算得到亮度方差。

8.一种电子设备，所述电子设备包括处理器、存储器，以及一个或多个程序，所述一个或多个程序被存储在所述存储器中，并且被配置由所述处理器执行，所述程序包括用于执行如权利要求1-6中任一所述的调整图像画质的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，存储有处理器可运行的程序指令，所述程序指令用于执行如权利要求1-6中任一所述的调整图像画质的方法。