CN1272968C - 处理图像数据的方法 - Google Patents

Abstract

本发明的计算伽玛换算表的有效方法包括如下的步骤：确定在两种表示之间产生的亮度值之间的伽玛校正方程；确定到伽玛校正方程的至少一个多项式近似，该至少一个多项式近似具有系数值c_i；对于每个系数值c_i，将在γ范围内的所有的系数值一起分组，然后对每组拟合多项式方程以得到相应的系数多项式方程；应用系数多项式方程计算给定的γ值的系数；应用所计算的系数和简化的数学公式计算伽玛转换变换；以及将所计算的伽玛转换变换存储在伽玛校正表中。

Description

处理图像数据的方法

技术领域

本发明涉及可以用于比如图像再现装置的应用中的换算表。例如，本发明可以用于在显示图像的过程中亮度(光)或色度(色彩)值的伽玛校正。

背景技术

数字图像由在图像平面中的许多离散的规则间隔开的点(像素)组成。每个像素由表示红色、绿色和蓝色强度的三个8-位值组给定。通过在图像平面中的像素定义数字图像。通常，对于每个像素位置图像数据由三个8-位值组组成。视频图像通常由8-位亮度值和一个或更多个色差(色度)值表示。

从一种物理或逻辑表示到另一种物理或逻辑表示的图像转换(比如将打印的图像扫描到计算机存储器中或在数字格式之间转换)通常造成例如在色彩成分的亮度和该成分的数值表示之间的关系的特定的失真，或反之亦然。例如当将作为在0至255的范围内的一组色度值存储的计算机图像显示在计算机监视器屏幕上或打印时，就出现这种情况。通过在该图像中的像素所产生实际亮度将不会线性对应于在计算机存储器中的值。在这种情况下，从由显示器所形成的亮度值通常到在计算机存储器中的值存在如下形式的幂关系：

L(x，y)＝L_max(N(x，y)/N_max)^y                        (1)

这里N(x，y)是在位置(x，y)的数字值，N_max是表示的最大的数字值，L_max是对应于最大的数字值的亮度，以及L(x，y)是位置(x，y)的亮度。系数γ描述该关系的幂指数。通过等式(1)所描述的变换在成像文献中通常称为伽玛校正。系数γ的值随着显示的类型或再现过程的物理特征而变化。例如，对于电视CRT显示器，在所施加的电压和所获得的亮度之间的关系是值γ≈2.2的伽玛函数。

在模拟系统中，非线性电子电路产生伽玛校正变换。应用电子电路来执行伽玛变换的实例性的已有技术包括Murakoshi等人的美国专利US4,783,703(题为“Television Flicker Preventing Circuit With Gamma Value Conversion Prior ToField-To-Frame Conversion”)和Haan等人的美国专利US5,057,919(题为“PictureSignal Interpolation Circuit With Gamma Compensation”)。

对于数字系统，对于实时执行，幂函数的直接计算通常太复杂，因此通常应用存储在查询表中的输入/输出关系预先计算该变换，对于输入变量的每个离散值该查询表具有一个入口。通过参考这个表逐个像素地执行这种变换。应用查询表来执行伽玛变换的实例性的已有技术有McCauley的美国专利US5,363,318(题为“Method And Apparatus For Adaptive Color Characterization AndCalibration”)。类似地，Sasanuma等人的美国专利US5,258,783(题为“ImageProcessing Method And Apparatus With Gamma-Correction Control”)公开了通过应用带有光敏传感器的图像处理装置(复印机或打印机)的输出的直接测量并从该结果中构造校正表来形成校正表。此外，Ikeda等人的美国专利US5,556,372(题为“Image Forming Apparatus And Method Having Gradation Control In ADense Area In Which Gradation Characteristics Are Non-Linear”)公开了基于输入/输出特性的直接测量形成换算表。

当在系统中仅应用一个γ值时，该换算表方法比较有效且效率高。然而，当该系统的用户改变γ时，该换算表方法就存在问题，因为只要伽玛(γ)系数变化就必需改变在该表中的值。例如这些问题可能包括费时的计算和/或浪费资源(存储器或处理器)的计算。

在某些系统中，计算多重表并将γ的选择限制到这些预先选择的值中。在Watanabe等人的美国专利US5,589,954(题为“γ-Correction Curve SelectingApparatus And A γ-Crrection Curve Creating Apparatus”)公开了这样的一种系统。Watanabe的公开说明书中阐述了非特定形式的伽玛校正曲线校正系统和装置，该系统产生许多校正曲线，该装置从曲线中选择最适合的曲线。在某些系统中只要γ表改变就重新计算换算表，但这要求在该系统中包括执行复杂的超越数学函数的软件或硬件。

发明内容

根据本发明的一种处理图像数据的方法，包括以下步骤：

(A)计算换算表；和

(B)使用所述计算好的换算表去校正在一图像再生显示器中的所述图象数据的亮度值或色度值；

其中所述步骤(A)包括以下步骤：

(a)确定在第一范围内的输入值和在第二范围中的输出之间的非线性变换的步骤，所说的非线性变换具有至少一个可调整的参数；

(b)确定所说的非线性变换的至少一个近似方程，所说的至少一个近似方程具有系数值c_i；

(c)对于每个系数值c_i，将在所说的至少一个可调整的参数的范围上的所有的系数值分成一组，并对每组拟合近似值以得到相应的系数近似方程；

(d)应用所说的各个系数近似方程计算所说的至少一个可调整的参数的每个给定值的系数；

(e)应用所计算的系数和简化的数学公式计算转换变换；

(f)将所计算的转换变换存储在换算表中，其中0≤i≤m，m为一个整数。

根据本发明的另一种处理图像数据的方法，包括以下步骤：

(A)计算换算表；和

(B)使用所述计算好的换算表去校正在一图像再生显示器中的所述图象数据的亮度值或色度值；

其中所述步骤(A)包括以下步骤：

(a)确定在两种表示之间产生的亮度值之间的伽玛校正方程；

(b)确定到所说的伽玛校正方程的至少一个多项式近似，所说的至少一个多项式近似具有系数值c_i；

(c)对于每个系数值c_i，将在γ范围内的所有的系数值分成一组，并对每组拟合多项式方程以得到相应的系数多项式方程；

(d)应用各个系数多项式方程计算每个给定的γ值的系数；

(e)应用所计算的系数和简化的数学公式计算伽玛转换变换；

(f)将所计算的伽玛转换变换存储在伽玛校正表中，其中0≤i≤m，m为一个整数。

根据本发明的又一种处理图像数据的方法，包括以下步骤：

(A)计算伽玛校正表；和

(B)使用所述计算好的伽玛校正表在所述图像数据的两种表示之间逐个像素地执行伽玛校正变换，以校正在一图像再生显示器中的所述图像数据的亮度值或色度值；

其中所述步骤(A)包括以下步骤：

(a)设想在所说的两种表示之间产生的亮度值之间的伽玛校正方程；

(b)对所说的伽玛校正方程拟合一族多项式近似，所说的族具有在一定范围上随着γ变化的系数值c_i；

(c)对于每个系数值c_i，将所有的系数值分成一组，并对每组拟合多项式方程以得到相应的系数多项式方程；

(d)应用各个系数多项式方程计算每个给定的γ值的系数；

(e)应用所计算的系数和简化的数学公式计算伽玛转换变换；

(f)将所计算的伽玛转换变换存储在伽玛校正表中，其中0≤i≤m，m为一个整数。

本发明允许应用简化的数学公式来计算伽玛换算表，从所存储的系数中计算该数学公式的系数。对于宽广范围中的任何伽玛值，该方法应用简化的公式，为达到合理的精度，该方法要求能够计算伽玛换算表的最小数量的存储值。

具体地说，本发明的计算伽玛校正表的有效方法包括确定在两种表示之间产生亮度值之间的伽玛校正方程的第一步。下一步是确定到伽玛校正方程的至少一个多项式近似，该至少一个多项式近似具有系数值c_i。对于每个系数值c_i，下一步是将在γ范围内的所有的系数值一起分组，然后对每组拟合多项式方程以得到相应的系数多项式方程。然后，应用系数多项式方程计算给定的γ值的系数。下一步是应用所计算的系数和简化的数学公式计算伽玛转换变换。最后，将所计算的伽玛转换变换存储在伽玛校正表中。

在本发明的一般应用中，该有效的方法一般地计算换算表。具体地说，一般的方法包括确定在第一范围内的输入值和在第二范围中的输出之间的非线性变换的步骤，该非线性变换具有至少一个可调整的参数。接着确定到非线性变换的至少一个近似方程，该近似方程具有系数值c_i。然后，对于每个系数值c_i，将在至少一个可调整的参数范围上的所有系数值一起分组，并拟合每组的近似值以得到相应的系数近似方程。然后，应用系数近似方程计算至少一个可调整参数的给定值的系数。然后，应用所计算的系数和简化的数学公式计算转换变换。最后，将所计算的转换变换存储在换算表中。

通过本发明下面结合附图的详细描述将会更加容易理解本发明的前述目的以及其它的目的、特征和优点。

附图说明

附图1所示为计算本发明伽玛校正表的实例性有效方法步骤的流程图。

附图2所示为在亮度输入和输出之间关系的曲线图。

附图3所示为计算本发明换算表的实例性一般化有效方法的步骤的流程图。

具体实施方式

本发明涉及图像影印装置，更具体的是涉及图像显示器中的亮度或色度的伽玛校正。

本发明允许应用简化的数学公式计算伽玛换算表，从所存储的系数中计算该数学公式的系数。对于宽广范围中的任何伽玛值，该方法应用简化的公式，为达到合理的精度，该方法要求能够计算伽玛换算表的最小数量的存储值。附图1所示为计算本发明伽玛校正表的实例性有效方法。

本发明的第一步是确定或设想在两个物理或逻辑表示之间形成的亮度值之间的伽玛校正或幂关系(比如显示器和在计算机存储器中的值)。对于本例，应用伽玛校正方程(1)。

L(x，y)＝L_max(N(x，y)/N_max)^y                        (1)

这里N(x，y)是在位置(x，y)的数字值，N_max是表示的最大的数字值，L_max是对应于最大的数字值的亮度，以及L(x，y)是位置(x，y)的亮度。附图2所示为对于γ＞1的伽玛校正方程(1)的图形描述。根据在两种物理或逻辑表示之间的关系还可以应用可替换的伽玛校正方程。

下一步是确定所设想的伽玛校正方程(1)的多项式近似。例如，给定函数F(a)的m阶多项式近似为：

$F_m\left(a\right)=\underset{i}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{c}_i{a}^i\·\·\·\left(2\right)$

附图2所示为对于γ＞1的多项式近似(2)的图形描述。如果通过方程(1)定义函数F(a)，这里a＝(N(x，y)/N_max)，系数γ为2.2，然后通过下式给出F(a)的近似

F₅(a)＝L_max(c₀+c₁a+c₂a²+c₃a³+c₄a⁴+c₅a⁵)                 (3)

这里c₀＝0.0002，c₁＝0.0149，c₂＝0.70081，c₃＝05201，c₄＝-0.2869，和c₅＝0.0807。这个过程称为曲线拟合。这些曲线拟合程序可一般地使用并且对于本领域的熟练人员来说是公知的。

对于其它的γ值可以循环该曲线拟合过程以形成一族这样的曲线或多项式近似。这就得到在某一所需范围上随着γ改变的一组系数值，产生一般的拟合方程：

$F_m(a,\mathrm{\γ})=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{c}_i\left(\mathrm{\γ}\right)a^i\·\·\·\left(4\right)$

下一步是应用该系数值c_i的组并对它们拟合多项式近似。另一方面，在给定的第五阶多项式近似实例中，将在给定的范围上的所有的c₀值一起分组，并对该组拟合多项式方程，将在给定的范围上的所有的c₁值一起分组，并对该组拟合多项式方程，将在给定的范围上的所有的c₂值一起分组，并对该组拟合多项式方程，将在给定的范围上的所有的c₃值一起分组，并对该组拟合多项式方程，将在给定的范围上的所有的c₄值一起分组，并对该组拟合多项式方程，将在给定的范围上的所有的c₅值一起分组，并对该组拟合多项式方程。这就得到一组多项式方程，在拟合方程(4)中的每次乘幂一个方程，可以应用该方程来计算c_i系数。例如，在1≤γ≤3的范围上，可以应用下面的方程来计算变换式(1)的第五阶多项式近似的近似系数：

c₀＝-0.00237γ³+0.01330γ²-0.02172γ+0.00883         (5a)

c₁＝-037937γ³+2.75506γ²-6.58445γ+5.16790          (5b)

c₂＝1.58908γ³-10.40233γ²+20.91240γ-11.83729       (5c)

c₃＝-2.59009γ³+15.75655γ²-28.75751γ+15.02052      (5d)

c₄＝1.96316γ³-11.51389γ²+20.43485γ-10.34658       (5e)

c₅＝-0.58102γ³+3.39483γ²-5.98968γ+2.98954         (5f)

然后应用相应的系数多项式方程来应用简化的数学公式计算伽玛换算表。具体地说，给定一个γ值，计算相应的系数多项式方程(比如方程(5a)-(5f)系数c₀-c₅)。反过来在方程(3)或(4)中应用这些值来计算伽玛转换变换。然后将所得的值存储在基于查询的伽玛校正的表中。

这种方法结合了最小的存储器要求(20个浮点数加上在查询表中的256个整数入口)和效率(因为在处理的过程中执行查询表转换)以及精度(在(5a)-(5f)中给出的方程以及(4)，在1≤γ≤3、0≤N(x，y)≤255的范围上得到256分之一的最大误差)。

其它阶的多项式拟合适合于形成系数和换算表两者。C_i值的多项式方程并不需要所有都具有相同的阶。此外，可以指定更小的γ的范围，并通过将乘或除所得的近似F_m(a，γ)来延伸γ的范围。例如，可以计算在1≤γ≤2范围上的一组方程(5a)-(5f)，然后，对于γ＞2的情况，通过计算下式可以应用方程(4)的近似

a^γ＝a·F(a，γ-1)        (6)

这里1≤γ-1≤2。对于γ＜1的情况，通过计算下式可以应用方程(4)的近似

a^γ＝F(a，γ+1)/a        (7)

这里1≤γ+1≤2。

如附图3所示，应该指出的是，可以使本发明一般化以便该有效的方法一般地计算换算表。具体地说，一般的方法包括确定在第一范围内的输入值和在第二范围中的输出之间的非线性变换的步骤，该非线性变换具有至少一个可调整的参数。接着确定到非线性变换的至少一个近似方程，该近似方程具有系数值c_i。然后，对于每个系数值c_i，将在至少一个可调整参数的范围上的所有系数值一起分组，并拟合每组的近似值以得到相应的系数近似方程。然后，应用系数近似方程计算至少一个可调整参数的给定值系数。然后，应用所计算的系数和简化的数学公式计算转换变换。最后，将所计算的转换变换存储在换算表中。

在前述的说明中已经应用的术语和表达式仅是用于说明的目的，并不构成对本发明的限制，并且不希望排除示出并描述的特征的等效方案。本发明的范围仅通过下文的权利要求限定。

Claims (19)

1.一种处理图像数据的方法，包括以下步骤：

(A)计算换算表；和

(B)使用所述计算好的换算表去校正在一图像再生显示器中的所述图像数据的亮度值或色度值；

其中所述步骤(A)包括以下步骤：

(a)确定在第一范围内的输入值和在第二范围中的输出之间的非线性变换的步骤，所说的非线性变换具有至少一个可调整的参数；

(b)确定所说的非线性变换的至少一个近似方程，所说的至少一个近似方程具有系数值c_i；

(c)对于每个系数值c_i，将在所说的至少一个可调整的参数的范围上的所有的系数值分成一组，并对每组拟合近似值以得到相应的系数近似方程；

(d)应用所说的各个系数近似方程计算所说的至少一个可调整的参数的每个给定值的系数；

(e)应用所计算的系数和简化的数学公式计算转换变换；

(f)将所计算的转换变换存储在换算表中，其中0≤i≤m，m为一个整数。

2.权利要求1所述的方法，其特征在于，所说的非线性变换是伽玛校正方程。

3.权利要求1所述的方法，其特征在于，所说的在第一范围上的输入值是在第一表示中所产生的亮度值，所说的在第二范围上的输出值是在第二表示中所产生的亮度值。

4.权利要求1所述的方法，其特征在于，所说的近似方程是多项式。

5.一种处理图像数据的方法，包括以下步骤：

(A)计算换算表；和

(B)使用所述计算好的换算表去校正在一图像再生显示器中的所述图像数据的亮度值或色度值；

其中所述步骤(A)包括以下步骤：

(a)确定在两种表示之间产生的亮度值之间的伽玛校正方程；

(b)确定到所说的伽玛校正方程的至少一个多项式近似，所说的至少一个多项式近似具有系数值c_i；

(c)对于每个系数值c_i，将在γ范围内的所有的系数值分成一组，并对每组拟合多项式方程以得到相应的系数多项式方程；

(d)应用各个系数多项式方程计算每个给定的γ值的系数；

(e)应用所计算的系数和简化的数学公式计算伽玛转换变换；

(f)将所计算的伽玛转换变换存储在伽玛校正表中，其中0≤i≤m，m为一个整数。

6.权利要求5所述的方法，其特征在于，所说的确定伽玛校正方程的步骤还包括在两种表示之间形成的亮度值之间设想伽玛校正方程的步骤。

7.权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括在一范围上产生具有随着γ变化的系数值c_i的一族多项式近似的步骤。

8.权利要求5所述的方法，其特征在于，还包括应用存储在所说的伽玛校正表中的所说的伽玛转换变换一个像素一个像素地执行伽玛校正变换的步骤。

9.一种处理图像数据的方法，包括以下步骤：

(A)计算伽玛校正表；和

(B)使用所述计算好的伽玛校正表在所述图像数据的两种表示之间逐个像素地执行伽玛校正变换，以校正在一图像再生显示器中的所述图像数据的亮度值或色度值；

其中所述步骤(A)包括以下步骤：

(a)设想在所说的两种表示之间产生的亮度值之间的伽玛校正方程；

(b)对所说的伽玛校正方程拟合一族多项式近似，所说的族具有在一定范围上随着γ变化的系数值c_i；

(c)对于每个系数值c_i，将所有的系数值分成一组，并对每组拟合多项式方程以得到相应的系数多项式方程；

(d)应用各个系数多项式方程计算每个给定的γ值的系数；

(e)应用所计算的系数和简化的数学公式计算伽玛转换变换；

(f)将所计算的伽玛转换变换存储在伽玛校正表中，其中0≤i≤m，m为一个整数。

10.权利要求5或9所述的方法，其特征在于，如果γ改变了则重复所说的计算系数、计算伽玛转换变换以及存储所计算的伽玛转换变换的步骤。

11.权利要求5或9所述的方法，其特征在于，所说的确定在两种表示之间形成的亮度值之间设想伽玛校正方程的步骤还包括确定如下的伽玛校正方程的步骤：

           L(x，y)＝L_max(N(x，y)/N_max)^y

其中N(x，y)是在位置(x，y)的数字值，N_max是表示的最大数字值，L_max是对应于最大的数字值的亮度，而L(x，y)是位置(x，y)的亮度。

12.权利要求9所述的方法，其特征在于，还包括确定到所说的伽玛校正方程的多项式近似的步骤。

13.权利要求5或12所述的方法，其特征在于，所说的确定多项式近似的步骤还包括应用曲线拟合程序来确定到所说的设想的伽玛校正方程的多项式近似的步骤。

14.权利要求5或12所述的方法，其特征在于，所说的确定多项式近似的步骤还包括确定多项式 $F_m\left(a\right)=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{c}_i{a}^i$ 的步骤，其中a＝N(x，y)/N_max，m是一个整数，N(x，y)是在位置(x，y)的数字值，N_max是表示的最大数字值。

15.权利要求7或9所述的方法，其特征在于，所说的产生一族多项式近似的步骤还包括对于其它的γ值重复曲线拟合过程以产生所说的多项式近似族的步骤。

16.权利要求7所述的方法，其特征在于，所说的产生一族多项式近似的步骤由通用拟合方程 $F_m=(\mathrm{\α},\mathrm{\γ})=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{c}_i\left(\mathrm{\γ}\right)a^i$ 描述，其中a＝N(x，y)/N_max，m是一个整数，N(x，y)是在位置(x，y)的数字值，N_max是表示的最大数字值。

17.权利要求5或9所述的方法，其特征在于，在第五阶多项式近似中，对于每个系数值c_i，将所有的系数值一起分组并对每组拟合多项式方程以得到相应的系数多项式方程的所说的步骤还包括如下的步骤：

(a)将在给定的范围上的所有的c₀值一起分组，并对该组拟合多项式方程；

(b)将在给定的范围上的所有的c₁值一起分组，并对该组拟合多项式方程；

(c)将在给定的范围上的所有的c₂值一起分组，并对该组拟合多项式方程；

(d)将在给定的范围上的所有的c₃值一起分组，并对该组拟合多项式方程；

(e)将在给定的范围上的所有的c₄值一起分组，并对该组拟合多项式方程；

(f)将在给定的范围上的所有的c₅值一起分组，并对该组拟合多项式方程。

18.权利要求5或9所述的方法，其特征在于，所说的计算所说的伽玛转换变换的步骤还包括应用所计算的系数和通用的拟合方程 $F_m=(\mathrm{\α},\mathrm{\γ})=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{c}_i\left(\mathrm{\γ}\right)a^i$ 计算所说的伽玛转换变换的步骤，其中a＝(x，y)/N_max，m是一个整数，N(x，y)是在位置(x，y)的数字值，N_max是表示的最大数字值。

19.权利要求15所述的方法，其特征在于，所说的产生一族多项式近似的步骤由通用拟合方程 $F_m=(\mathrm{\α},\mathrm{\γ})=\underset{i=0}{\overset{m}{\mathrm{\Σ}}}{c}_i\left(\mathrm{\γ}\right)a^i$ 描述，其中a＝N(x，y)/N_max，m是一个整数，N(x，y)是在位置(x，y)的数字值，N_max是表示的最大数字值。

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