CN1224937C - 对影像读取装置所读取的影像进行伽马校正的方法 - Google Patents

Abstract

一种对影像读取装置所读取的影像进行伽马校正的方法，将原有标准化输出信号的区间加以合并成数个合并区间并储存于储存单元，搜索单元读取所述影像读取装置输入的标准化信号X，并根据所述储存单元储存的M个合并区间的数据，确定包含该输入的标准化信号X的合并区间；匹配及输出映射单元产生对应于步骤b所确定的所述合并区间的近似函数，通过将所述输入的标准化信号X代入所述的近似函数计算出已校正的标准化信号Y。本发明的方法可减少伽马校正表储存空间，及可加快校正影像的处理速度。

Description

对影像读取装置所读取的影像进行伽马校正的方法

技术领域

本发明涉及图像处理方法，特别涉及对影像读取装置所读取的影像进行伽马校正的方法。

背景技术

随着国际互联网络的风潮及计算机硬件的进步，影像读取装置如扫描仪、数字相机或是数字摄影机也随之越来越普及。由于一般影像读取装置的物理组件特性和其它计算机硬件如屏幕或是打印机不同，因此为了使影像在屏幕上呈现或是打印时不失真，即需要对于原有影像数据做色彩校正，如伽马校正(gamma correction)，以得到较真实及较丰富的影像呈现。

如用X代表输入象素数据，而Y代表输出象素数据，则可以用指数函数Y＝X^γ代表伽马校正修正函数，或是利用其它的经验曲线(empiricalcurve)。然而由于色彩校正函数在硬件的实施上较为困难，因此公用的技术多用查表法(look-up table)以加快数据处理的速度，然而伽马校正表(gamma correction table)的档案大小和输入象素编码数据及输出象素编码数据的分辨率相关，对于12-bit输入、8-bit输出的分辨率而言，伽马校正表需要4K word的储存空间，然而对于16-bit输入、8-bit输出的分辨率而言，伽马校正表则需要64K word的储存空间，这样大小的伽马校正表就无法应用到一般的产品上。

另一方面，数据读取的速度也会限制查表法的使用，以外接60nsDRAM来储存伽马校正表为例，因为象素数据具有随机性，难以使用分页模式(page mode)来读取数据，读取一笔数据的时间约为120ns，且很难有改进空间。

校正工作的计算及数据储存部分也交由功能较为强大的平台来进行，例如我们通常使用个人计算机来处理扫描仪扫描下来的影像，但是在某些用途，许多平台(如PDA)不具有强大的计算及数据储存能力，因此这样做法也受到极大限制。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种对影像读取装置所读取的影像进行伽马校正的方法，即一种可减少伽马校正表储存空间的修正方法。

本发明的另一目的在于提供一种可加快处理速度的修正方法。

为实现上述目的，本发明的对影像读取装置所读取的影像进行伽马校正的方法包含下列步骤：

a.预设校正后的标准化信号Y是量化为n-bit的分辨率，将原有标准化输出信号的2ⁿ个区间合并成M个合并区间并储存于储存单元，其中M≤2ⁿ；

b.搜索单元读取所述影像读取装置输入的标准化信号X，并根据所述储存单元储存的M个合并区间的数据，确定包含该输入的标准化信号X的合并区间；

c.匹配及输出映射单元产生对应于步骤b所确定的所述合并区间的近似函数，通过将所述输入的标准化信号X代入所述的近似函数计算出己校正的标准化信号Y。

下面结合实施例及其附图，对本发明作进一步详细说明。

附图说明

图1为说明使用线性函数近似伽马校正函数的一个范例；

图2为本发明区间合并的范例；

图3为利用本发明方法实现伽马修正的方框图。

具体实施方式

由于伽马校正函数一般而言是单调递增函数，因此可以将输入象素数据或输出象素数据的动态范围分成数个区间，每一区间可以用一个较为简易的函数，例如线性函数或是多顶式函数来逼近，只要近似函数和真实校正函数的误差在可以容忍的范围，此近似函数可以为我们所接受。即使伽马校正函数并非为单调递增函数，但是如果适宜的选择区间，仍可以在这些区间将伽马校正函数用筒易函数近似。

参照图1，其为说明使用线性函数近似伽马校正函数的一个范例，其中X坐标代表待校正的标准化信号(normalized signal)，且Y坐标代表校正后的标准化信号。为简化说明，假设校正后的标准化信号Y量化为2-bit的分辨率。参见此图，对于Y坐标的临界值(threshold)分别为0，0.25，0.5，0.75，1，也即在(0，0.25)之间的输出对应到Y₀(编码00)，而(0.25，0.5)之间的输出对应到Y₁(编码01)……其余依此类推。由此图可以看出，实线部分为真实校正函数，将Y坐标的临界值(threshold)0，0.25，0.5，0.75，1由函数映射可以得到X坐标的临界值X_T0，X_T1，X_T2，X_T3，X_T4。而虚线部分则代表用折线函数所表示的近似函数。因此进行伽马校正工作需要决定输入象素数据X是落在哪一个X坐标的临界值X_T0，X_T1，X_T2，X_T3，X_T4范围内，及选取适当的近似函数以降低误差。以图1为例，使用二进制搜索(binary search)，仅需做两次比较即可得到输入象素数据X的区间，并且可以得到对应的输出编码。然而输出数据Y有2ⁿ个位数时，即需做n次搜寻，极为耗时，本发明是利用区间合并的方法，以减少搜寻的时间。

为便于说明，下面说明先对本发明所使用的符号做一定义：

m：输入信号分辨率

n：输出信号分辨率

{Y₀，Y₁…Y_2-1 ⁿ}：输出信号值的符号集合

{X₀，X₁…X_2-1 ^m}：输入信号值的符号集合

{T₀，T₁…T₂ ⁿ}：临界值集合

Y＝G(X)：真实的色彩修正函数

F_(h，k)(.)为区间(T_h，T_k)的近似函数

D(.)为误差函数

Q(.)为量化函数

依据上述定义，令T₀＝0，T₂ ⁿ＝1，为标准化输出信号的边界值(boundary value)，则T₀，T₁…T₂ ⁿ可以将标准化输出信号分成2ⁿ个区间，也即(T₀，T₁)…(T_2-1 ⁿ，T₂ ⁿ)，且Y_j＝(T_j+T_j+1)/2，j＝0，1，2…2ⁿ-1，为输出信号值。将输出量化的操作可以由下式表示

Q(Y)＝min{D(Y-Y_j)｜Y_j，j＝0-2ⁿ-1}

由临界值集合也可以得到输入信号的临界值集合：

{G^-1(T₀)，G^-1(T₁)…G^-1(T₂ ⁿ)}

如果未进行区间合并，则可以求得输入信号所属的临界值范围，再由Y＝G(X)的函数关系求得输出信号。例如若G^-1(T_j)＜X＜G^-1(T_J+1)，则X对应的输出信号为Y_j。

本发明的特点在于将原有标准化输出信号的2ⁿ个区间加以合并成数个合并区间，每一个合并区间中的真实的色彩修正函数Y＝G(X)可以用一个简易的近似函数来取代。例如若区间T_h到T_k合并成一个合并区间，则在此合并区间的色彩修正函数可以用F_(h，k)(.)近似，其可以为一简易函数，例如线性或是指数函数。

参照图2，其为本发明区间合并的范例，其中F_(h，k)(.)为一线性函数，且由虚线表示，实线部分为真实的色彩修正函数。在此范例中，m＝3，n＝2，因此输出信号共有四个区间。当我们试图合并区间(T₂，T₃)及(T₃，T₄)，并用F_(2，4)(.)近似，会发现此合并区间中，量化的输入X₄发生矛盾的状况，因为Q(F_(2，4)(X₄))＝Y₂，而Q(G(X₄))＝Y₃，因此区间(T₂，T₃)及(T₃，T₄)无法合并。相反的在合并区间(T₀，T₁)及(T₁，T₂)寸，却没有错误发生，故区间(T₀，T₁)及(T₁，T₂)可以合并为(T₀，T₂)，且用F_(0，2)(.)近似以求得我们所想要的正确输出值。

以下为区间合并的步骤：

步骤0：设定k＝0；

步骤1：设定h＝k；

步骤2：设定k＝k+1；

步骤3：如果k＝2ⁿ，则停止；

步骤4：若s属于(h，k)，且在(G^-1(T_s)，G^-1(T_s+1))中所有

       X_T，T＝0..2^m-1，等于(F^-1 _(h，k)(T_s)，F^- _(h，k)(T_s+1))

       中所有X_T，T＝0..2ⁿ-1，则回至步骤2；

步骤5：合并(T_h，T_h+1)～(T_k-1，T_k)为(T_h，T_k)，并记录F_(h，k)(.)；

步骤6：回至步骤1。

由上述的流程可以看出，区间合并的依据，是检查在该合并区间中，所有通过真实色彩校正函数反映射得到的输入信号临界值，与所有通过近似校正函数反映射得到的输入信号临界值，是否完全符合，如果完全符合，则可以将这些区间合并；若否，则处理下一区间，检查是否可与其后续的区间加以合并。

图3所示为利用本发明方法实现伽马修正的方框图，其中X代表待校正的标准化信号，Y代表校正后的标准化信号。此功能方框图包含一搜寻(searching)单元102、一个储存(storage)单元104及一个匹配及输出映射(curve fitting and output mapping)单元106。此搜寻单元102用以搜索输入信号X是落在哪个区间，储存单元104是储存已经分类的区间(X_j，X_j+1)，j＝0..2^m-1，而匹配及输出映射单元106则可产生近似函数并且将输入信号X映射成输出信号Y。配合前述步骤，可以看出在使用本发明步骤得出各合并区间，及在此合并区间的近似函数后，对于一个输入的待校正的标准化信号X，先由搜寻单元102搜索输入信号X是落在哪个区间，在此过程中搜寻单元102会要求储存单元104提供所储存的数据进行比对。此搜寻单元102找出输入信号X是落在哪个区间后，匹配及输出映射单元106可以产生对应此合并区间的对应函数，并求得对应的己校正的标准化信号Y。

综上所述，本发明的对影像读取装置所读取的影像进行伽马校正方法，可减少伽马校正表储存空间，及可加快处理速度。

以上所述仅为本发明的一具体实施例，因此任何本专业领域内的普通技术人员，在本发明构思的范围内，所作的任何变化或修饰均被涵盖在本发明的权利要求所保护的范围内。

Claims (4)

1、一种对影像读取装置所读取的影像进行伽马校正的方法，包含下列步骤：

a.预设校正后的标准化信号Y是量化为n-bit的分辨率，将原有标准化输出信号的2ⁿ个区间合并成M个合并区间并储存于储存单元，其中M≤2ⁿ；

b.搜索单元读取所述影像读取装置输入的标准化信号X，并根据所述储存单元储存的M个合并区间的数据，确定包含该输入的标准化信号X的合并区间；

c.匹配及输出映射单元产生对应于步骤b所确定的所述合并区间的近似函数，通过将所述输入的标准化信号X代入所述的近似函数计算出己校正的标准化信号Y。

2、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤a的将2ⁿ个区间合并成M个合并区间包括下列步骤：

步骤a0：设定k＝0；

步骤a1：设定h＝k；

步骤a2：设定k＝k+1；

步骤a3：如果k＝2ⁿ，则停止；

步骤a4：若s属于(h，k)，且在(G^-1(T_s)，G^-1(T_s+1))中所有X_T，T＝0..2^m-1，等于(F^-1 _(h，k)(T_s)，F^-1 _(h，k)(T_s+1))中所有X_T，T＝0..2^m-1，则回至步骤2；

步骤a5：合并(T_h，T_h+1)～(T_k-1，T_k)为(T_h，T_k)，并记录F_{(h， k)}(.)；

步骤a6：回至步骤a0；

其中，

m表示输入信号分辨率；

Y＝G(X)表示真实的色彩修正函数；

F_(h，k)(.)为区间(T_h，T_k)的近似函数。

3、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤a的近似函数为多项式函数与指数函数中的一种。

4、如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述影像读取装置为扫描仪、数字相机、数字摄影机中的一种。

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