CN1662071A - 色空间的图像数据处理方法 - Google Patents

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CN1662071A CN2005100065986A CN200510006598A CN1662071A CN 1662071 A CN1662071 A CN 1662071A CN 2005100065986 A CN2005100065986 A CN 2005100065986A CN 200510006598 A CN200510006598 A CN 200510006598A CN 1662071 A CN1662071 A CN 1662071A
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Abstract

本发明涉及将第一色空间的图像数据变换为第二色空间的图像数据。图像数据的处理过程发生在第二色空间。当图像处理完成之后，图像数据又变换成下列任一色空间的图像数据：第一色空间、第三色空间或第二色空间，但此时在第二色空间的变换方法与将第一色空间的图像数据变换到第二色空间的方法不同。

Description

色空间的图像数据处理方法
技术领域
本发明涉及图像处理，更具体地讲，本发明涉及色空间中的图像处理。
背景技术
目前对高质量图像的图像数据处理方法非常昂贵。例如，当所有的图像处理出现在YUV色空间时，处理成本和数据存储成本都相当高。在YCbCr色空间中进行图像处理同样有较高成本。另一方面，如果所有的图像处理都在RGB原色空间(raw color space)中进行，则存储成本和处理成本相对要小。但是在RGB原色空间中产生的图像的质量较差。
综上所述，需要一个有效的方法来产生高质量的图像。
发明内容
本发明的目的之一是提供一种图像数据的处理方法，该处理方法包括：
过程A：将第一色空间的图像数据变换为对应于第二色空间的第二图像数据；
过程B：对第二色空间的第二图像图像数据进行处理，得到处理过的图像数据；
过程C：将上述处理过的图像数据变换为对应于下列一组色空间之一的图像数据：第一色空间、第三色空间以及第二色空间，但在此时的第二色空间采用的变换方法不同于过程A中所用的变换方法。
另一方面，本发明也提供了一种计算机可读媒体，其载有一个或多个指令序列，这些指令用来计算系统中的并行操作中的平行度，其中，通过一个或多个处理器来运行所述的一个或者多个指令序列，以完成下列过程：
过程A：将第一色空间的图像数据变换为对应于第二色空间的第二图像数据；
过程B：对第二色空间的第二图像图像数据进行处理，得到处理过的图像数据；
过程C：将上述处理过的图像数据变换为对应于下列一组色空间之一的图像数据：第一色空间、第三色空间以及第二色空间，但在此时的第二色空间采用的变换方法不同于过程A中所用的变换方法。
下面结合附图，来详细地说明本发明。
附图说明
图1A是图象数据处理设备某些操作的高级流程图。
图1B是图像数据处理数据流的方框图。
图2是图像处理设备运行的方框图，包括计算机系统和其它一些仪器。
图2A是与计算机系统相结合的图像采集系统(imaging capturesystem)的方框图。
图3是描述将图像数据从第一色空间变换到第二色空间方法的高级流程图。
图4是拜耳模式(Bayer pattern)。
图5是说明了导出像素中丢失颜色成分方法的方框图。
图6表示了图像数据从RGB原色空间变换到RGB复合色空间。
图7是描述将图像数据从第二色空间变换到最终色空间方法的高级流程图。
图8表示了从RGB复合色空间变换到RGB原色空间的图像数据。
具体实施方式
此处描述的是自动处理数据的计算机设备。该设备由软件或者硬件实现或者是由软件和硬件的结合来实现，该设备的组成部分可以位于计算机系统和/或是通过计算机系统来实现。这些计算机系统可以通过网络连接，并可能采用不同的网络技术，其中包括导线、光学瞄准线和无线射频网络。建立的网络连接可能是永久的、以会话为基础的(session based)或者是间断的，例如，以信息包为基础。原始图像数据、由处理这些原始数据所产生的中间数据以及最后的处理过的图像数据，都可类似地驻留在这些计算机系统。本领域的熟练人员可以理解，上述的设备也可以在其他更广泛的一些环境中应用。
在某些实施方案中，上述设备可能是图像采集系统，例如摄像机、监视器、数字照相机(数字静物摄象机)、数字可携式摄象机或PC照相机(PC camera)，这些系统都能独自运行或者能连接到计算机系统中，如便携式电话、智能电话、网络设备、掌上电脑和计算机。数据采集系统和计算机系统可以组成一个更大的系统，如可照相的便携式电话、可照相的智能电话、可视电话、网络照相机、可照相的掌上电脑以及视频会议系统。上述设备可能通过软件或硬件或者是软件和硬件的结合来实现。这些图像采集系统可能通过无线或有线的方式与计算机系统连接，可采用高速或低速的传输串行或并行总线，如USB1.1、USB2.0、IEEE1394、LVDS、UART、SPI、I2C、μWire、EPP/ECP，CCIR601、CCIR656、IrDA、蓝牙或专用总线。
在某些具体实施方案中，图像数据处理设备在对图像数据进行处理之前，首先将某一色空间的图像数据变换到另一色空间的图像数据。在图像处理完毕之后，处理过的图像数据被变换到它的原色空间，或者其他的色空间。色空间可以是RGB(红色-绿色-蓝色)原色空间、RGB复合色空间、YCbCr(亮度-蓝色色度-红色色度)色空间、YUV(亮度-颜色)色空间、YIQ(亮度相位积分)色空间、YDbDr(亮度-蓝色色差-红色色差)色空间、YCC(与显示仪器无关)色空间、HIS(色调-饱和度-强度)色空间、HLS(色调-亮度-饱和度)色空间、HSV(色调-饱和度-明暗关系)色空间、CMY(青-红紫-黄)色空间、CMYK(青-红紫-黄-黑)色空间等。
图1A是图像数据处理设备某些操作的高级流程图。在某些具体实施方案中，在方框102中，图像数据处理设备将第一色空间的原始图像数据变换为与第二色空间相对应的第二图像数据。这样的变换在图3到图6中有更详细的描述。在方框104中，图像数据处理设备对第二色空间中的第二图像数据进行一个或多个的图相处理操作。在方框106中，第二图像数据经过图像处理后，变换为与最后的色空间相对应的数据。
最后色空间是下列色空间的一种：1)第一色空间；2)第三色空间；或3)第二色空间，而在第二色空间的变换中，所用的变换方法与方框102中的变换方法不同。在图7中详细描述了最后色空间的变换。
图1B是图像数据处理的数据流的方框图。图1B显示了第一色空间110、第二色空间120和最后的色空间130。第一、第二和最后色空间可以是任何一个色空间，这主要决定于图像数据处理的应用场合。原始的图像数据112在第一色空间110中。色空间变换器(colorspace converter)114将原始图像数据112变换为与第二色空间120相对应的图像数据(没有示出)。图像处理过程116用于处理色空间120中的图像数据。色空间变换器118将色空间120中的图像数据变换为与最后色空间130相对应的最终图像数据122。
根据具体的实施方案，色空间变换器114和118可以由硬件或者软件实现，或者由硬件和软件的结合来实现。
图像处理过程116的实例可以是：自动白平衡、自动曝光控制、gamma校正、边角检测、边角增强、颜色校正、串话补偿、色调控制、饱和度控制、亮度控制、对比度控制、去噪过滤、平滑过滤、抽选过滤(decimation filtration)、内插过滤(interpolation filtration)、图像数据压缩、白像素校正、死像素校正(CCD坏点和噪点校正，deadpixel correction)、损伤的像素校正、透镜校正、频率检测、室内检测、室外检测以及运用特殊效果。
临时缓冲器用来存储已经变换为第二色空间的图像数据；临时缓冲器也可用来存储来自于上述图像处理过程116所产生的图像数据。这些临时缓冲器的大小可以由几个像素到几个像素线或几个帧。
图2的流程图中给出的是运行图像处理设备的计算机系统和其他仪器的某些组件。这些计算机系统和仪器200可能包括：运行计算机程序的一个或几个中央处理单元(CPU)201；用来存储程序和数据的计算机存储器202；用来永久地存储程序和数据的永久存储器203，如硬驱；用来读取存储在计算机可读媒体上的程序和数据的、计算机可读媒体驱动器204，如CD-ROM驱动器；以及将该计算机系统与其它计算机系统进行连接以便交换程序和/或数据的网络连接205，如因特网。通常用上述的计算机系统来支持图像处理设备的运行，但本领域的熟练人员可以理解，本发明的图像处理设备完全可以使用其它类型和结构的设备，可以具有各种不同的组件。
图2A的方框图是与计算机系统结合的图像采集系统，如图2中的计算机系统200。图像采集设备211，如CMOS或CCD图像传感器，可以通过光学镜头采集图像数据，并将该图像数据转变为电信号。图像采集设备可以处理采集到的电信号并将其数字化。可以硬连线或可编程的数字信号处理器(DSP)212处理数字化的信号，并将其变换为所需的格式以便存储和传输，如RGB、YUV、YCbCr、JPEG或MPEG。此处所述的变换方法可以用于数字信号处理器(DSP)中。CPU216可以控制图像采集系统，而存储器213(如SRAM、DRAM或ROM)可通过DSP、CPU、内部总线或是外部总线来存储图像数据、临时数据或程序数据。永久存储器217，如闪存、SD卡、MMC卡、CF卡、记忆棒或硬盘，都能用来存储图像数据、临时数据或程序数据。显示仪器214，如LCD显示器或者TV信号变换器，可显示采集的图像、存储的图像和文字/图像的叠加覆盖。接口215，如USB1.1、USB2.2、IEEE1394、LCDS、UART、SPI、I2C、μWire、EPP/ECP、CCIR601、CCIR656、IrDA、蓝牙和专用总线，可以连接计算机系统220上，以便传输图像数据、存储的数据或命令。
计算机系统220可以是一个大的计算机系统、个人计算机、嵌入式计算机系统或某些专用的计算机系统。它可以包括CPU226、存储器227、永久存储器223、计算机可读媒体驱动器224、网络连接225、接口222、永久存储器223和显示器221。
与上面图1A中描述的方法相关联，图3的高级流程图描述的是将第一色空间中的图像数据变换到第二色空间中的方法。在方框302中，图像数据处理设备对图像数据进行插值处理，目的是为了进行图像数据的变换。颜色插值过程是再生丢失的信息或者产生所需信息的方法。颜色插值过程可运用于将单色成分的色空间变换为多色成分的色空间。例如，对应于RGB原色空间中的图像数据可以插值到RGB复合色空间中。在颜色插值过程完成后，在方框304中，图像数据处理设备通过运用变换等式，计算出与第二色空间相对应的图像数据。与上面图1A的方法相关联，图3描述了将图像数据从第一色空间变换到第二色空间的方法。但是，图3的变换方法可以用于将图像数据从第二色空间变换到最后的色空间。
为了进行解释，假定原始图像数据是RGB原数据，其模式例如为拜耳模式。假设目标首先是将拜耳模式的图像数据变换为插值的RGB复合图像数据，然后进一步变换为与第二色空间如YCbCr相对应的图像数据。假设图像处理过程发生在YCbCr数据中。为了便于解释，假设将YCbCr数据变换为与RGB原色空间也就是第一色空间相对应的最终的图像数据。但是，就像我们前面所解释的一样，第二色空间的图像数据并不局限于变换回第一色空间。
取决于变换的色空间，可以采用方框302或者304所描述的变换方法。例如，假设原始图像数据是RGB原始数据，目标是将其变换为对应于第二色空间如RGB复合色空间中的图像数据。在这种情况下，要进行方框302中的操作。在另一实施例中，假设原始图像数据是RGB复合数据，目标是将其变换为对应于第二色空间如YCbCr色空间中的图像数据，那么此时要进行方框304中的操作。
图4所示为拜耳模式。图4描述了5个像素线402、404、406、408和410。像素线402、406和410只包括红色和绿色像素，如红色像素412和绿色像素414。像素线404和408只包含绿色和蓝色像素，如绿色像素416和蓝色像素418。在我们的例子中，将拜耳模式数据变换为第二色空间即YCbCr色空间中的图像数据。因此，如图3的方框302所示，拜耳模式的数据进行颜色插值过程，然后，将所得的、颜色插值后的图像数据通过变换公式进行变换。
方框302中颜色插值过程可以涉及以下一个或几个操作：
操作1：
一个像素中丢失的颜色成分可以通过与它最邻近的、包含丢失颜色成分的前一个像素和后一个像素水平地导出。在某些具体实施方案中，丢失的颜色成分可以通过该像素最接近的前一个和后一个像素的平均或者是运用加权平均计算出。参照图4中拜耳模式的例子，R像素如像素412，丢失的颜色成分是B和G。根据拜耳模式，与R像素最相邻的前后像素是G像素。因此，R像素中丢失的G成分可以从最相邻的前后像素的平均值中导出。同样，G像素中丢失的R或B成分，或者B像素中的丢失的G成分，都可以内插。
操作2：
在某些具体实施方案中，对于在其像素线前面没有像素的像素，丢失的颜色成分可以从包含该丢失颜色成分的最近的下一个像素中水平导出。例如图4中，像素线402中第一个R像素，前面没有最近的像素，只能从它最近的下一个像素中能推出丢失的G成分。通过相同的方法，像素线406和410中的第一个R像素，像素线404和408中的第一个G像素，都可以导出各自丢失的颜色成分。
操作3：
在某些具体实施方案中，对于在其像素线后面没有像素的像素，丢失的颜色成分可以从包含该丢失颜色成分的最近的前一个像素中水平导出。例如图4中，像素线402中最后一个G像素，没有近邻的下一个像素，只能从它前一个最近的像素计算出丢失的R成分。通过相同的方法，像素线406和410中的最后一个G像素，像素线404和408中的最后一个B像素，都可以导出各自丢失的颜色成分。
操作4：
根据具体情况，在一个给定的像素线中的像素，其丢失的颜色成分可以从它的前一个像素线中导出。在某些具体实施方案中，根据前面的像素线中像素的平均或加权函数，可以计算出丢失的颜色成分。要对给定的像素线中的每个像素都进行这样的计算。例如RG像素线，如图4中的像素线406，其丢失的B成分可以从其前面的像素线404中B像素的平均值中导出。采用相同的方法，GB像素线如像素线404和408中的每一个像素，可以计算出各自丢失的R成分。
操作5：
如果没有前面的像素线，可以用一个固定的数值来代替像素线中丢失的颜色成分。例如，第一个RG像素线，如图4像素线中402，它前面没有像素线。因而，丢失的B成分由一个合适的固定数值如0来代替，而不是通过上述的计算得出丢失的B成分。在某些具体实施方案中，固定数值的选取取决于变换的目标色空间，而在另一些具体实施方案中，固定数值的选取取决于与图像数据前面帧相关的像素信息。
图5方框图阐述了使用操作1到4来计算出像素丢失的颜色成分的方法。图5描述了将图像数据从拜耳模式到RGB复合色空间的变换。图5中，像素线506包括R和G像素。像素线506中的R像素是像素520、524、528、532、536和540。像素线506中的G像素是像素522、526、530、534、538和542。在像素线506中R像素平均值RaV为550。用相似的方式，像素线506前面的像素线(未在图5中表示出)的B像素平均值BaV为548。在像素线506中，RaV的值546是R像素520和R像素524的平均值。在像素线506中，GaV的值544是G像素522和G像素526的平均值。
像素线508包括G和B像素。像素线508中G像素是像素560、564、568、572、576和580。像素线508中B像素是像素562、566、570、574、578和582。GaV的值586是G像素560和G像素564的平均值。BaV的值584是B像素562和B像素566的平均值。
506像素线上的第一个像素是520，它是一个R像素。R像素520丢失的颜色成分是G和B，它丢失的G成分可通过上述的操作2得出。换句话说，像素520丢失的G成分可从像素520最近的下一个像素即像素522中计算出。像素520丢失的B成分可通过上述的操作4得出。换句话说，像素520丢失的B成分可从前面的像素线中计算出(没有在图5中示出)。如同前文的解释，像素线506前面的像素线中的B像素经过平均后，得到平均值BaV为548。该BaV值548可作为R像素520丢失的B成分。
像素线506中的第二个像素是像素522，它是一个G像素，其丢失的颜色成分是R和B。像素522丢失的R成分可通过上述的操作1计算出。也就是说，像素522中丢失的R成分可从像素522最邻近的前、后像素即R像素520和R像素524计算出。就如前文的解释，R像素520和R像素524经过平均，得到Rav为546。因此，Rav值546可作为G像素522丢失的R成分。像素522中丢失的B组分可通过上述的操作4计算出来。也就是说，像素522中丢失的B组分可由前面的像素线得出(并未在图5中表示)。因此，Bav的值548可作为像素522丢失的B成分。
对于图5中像素线506的其它G像素，如像素526、530、534，和538，其丢失的颜色成分可采用与G像素522相似的方式计算出。
像素线506中的第三个像素524是一个R像素。R像素524中丢失的颜色成分是G和B。像素524中丢失的G成分可由上述的操作1计算出来。也就是说，可从像素524最邻近的前、后像素即G像素522和G像素526计算出像素524丢失的G成分。就如前面所述，G像素522和G像素526经过平均，得到Gav的值是544。因此，Gav值544可作为R像素524丢失的G成分。像素524中丢失的B成分可通过上述的操作4得出。也就是说，像素524丢失的B成分可从前面的像素线计算出(未在图5中示出)。因此，Bav的值548可作为像素524丢失的B成分。
对于图5中像素线506的其它R像素，如像素528、532、536和540，其丢失的颜色成分可通过与R像素524相似的方式得出。
像素线506中最后的像素是G像素542，它丢失的颜色成分是R和B。像素542丢失的R成分可通过上述的操作3计算出。也就是说，像素542丢失的R成分可从像素542最邻近的前一个像素即R像素540计算出。像素542丢失的B成分可通过上述的操作4计算出来。也就是说，像素542中丢失的B成分可由前面的像素线得出(未在图5中示出)。因此，Bav值548可作为像素542丢失的B成分。
508像素线上的第一个像素是560，它是一个G像素。G像素560丢失的颜色成分是B和R，它丢失的B成分能可通过上述的操作2计算出。也就是说，像素560丢失的B成分可从它最邻近的下一个像素即B像素562计算出。像素560丢失的R成分可通过操作4计算出。也就是说，像素560丢失的R成分可由其前面的像素线即图5的像素线506计算出。如同前文的解释，像素线506中的R像素经过平均后，得到RaV值为550。该RaV值550可作为G像素560中丢失的R成分。
像素线508中的第二个像素是像素562，它是一个B像素，其丢失的颜色成分是G和R。像素562丢失的G成分可通过上述的操作1计算出。也就是说，像素562中丢失的G成分可从像素562最邻近的前、后像素即G像素560和G像素564计算出。如同前面所解释的，G像素560和G像素564经过平均，得到Gav的值为586。因此，Gav的值586可作为B像素562丢失的G成分。像素562中丢失的R成分可通过上述的操作4计算出来。也就是说，像素562中丢失的R成分可由其前面的像素线即图5的像素线506得出。因此，Rav值550可作为像素562中丢失的R成分。
对于图5中像素线508的其它B像素，如像素566、570、574和578，其丢失的颜色成分可采用与B像素562相似的方式得出。
像素线508中的第三个像素564是一个G像素。G像素564丢失的颜色成分是B和R。像素564丢失的B成分可通过上述的操作1计算出来。也就是说，从像素564最邻近的前、后像素即B像素562和B像素566计算出丢失的B成分。如同前面所述，B像素562和B像素566经过平均，得到Bav的值是584。因此，Bav值584可作为G像素564丢失的B成分。像素564丢失的R成分可通过上述的操作4计算出。也就是说，像素564丢失的R成分可从前面的像素线即图5中像素线506计算出。因此，Rav的值550可作为像素564的R成分。
对于图5中像素线508的其它G像素，如像素568、572、576和580，其丢失的颜色成分可按与G像素564相似的方式得出。
像素线508中最后的像素是B像素582，它丢失的颜色成分是G和R。像素582丢失的G成分可通过上述的操作3计算出。也就是说，像素582丢失的G成分可从像素582最邻近的前一个像素即G像素580计算出。像素582丢失的R组分可通过上述的操作4计算出来。也就是说，像素582丢失的R组分可由前面的像素线即像素线506计算出。因此，Rav值550可作为像素582丢失的R成分。
更进一步地，在某些具体实施方案中，当颜色插值过程完成后，将图像数据进行滤波；在另一些具体实施方案中，在将图像数据进行颜色插值之前，将图像数据进行滤波；而在又一些具体实施方案中，在颜色插值之前和之后都将图像数据进行滤波。滤波过程所使用的一些滤波器可以为：有限冲激响应(FIR)滤波器、无限冲激响应(IIR)滤波器、低通滤波器、高通滤波器、带通滤波器、带阻滤波器、全通滤波器、图形保真滤波器、抽选(向下采样)滤波器和插入(向上取样)滤波器。
图6表示了将图像数据从RGB原色空间变换到RGB复合色空间。图6中每一个像素如像素602、604和606，都包含多个颜色成分，即R、G和B成分。
方框302中颜色的插值过程也包括其他一些标准的或者专用的插值方法。颜色插值方法的例子包括：最近邻插值法、双线性插值法、立方插值法、拉普拉斯(Laplacian)插值法、可变拉普拉斯插值法、光滑色彩变换、光滑色彩变换Log插值法、边角感应插值法、可变数梯度、模式匹配插值法、线性颜色校正插值法和像素分组插值法。
为了完成图像数据从第一色空间到第二色空间的变换，图像数据处理设备对颜色插值后的图像数据运用了变换等式，用来形成与第二色空间相对应的变换图像数据。运用的变换等式取决于要变换为第二色空间的目标色空间。这些变换等式可能是标准等式或者是专用的等式。下面是一些变换等式的例子：
RGB到YCbCr ：
Y＝(77/256)*R+(150/256)*G+(29/256)*B
Cb＝-(44/256)*R-(87/256)*G+(131/256)*B+128
Cr＝(131/256)*R-(110/256)*G-(21/256)*B+128
RGB到YUV：
Y＝0.299*R+0.587*G+0.114*B
U＝-0.147*R-0.289*G+0.436*B
V＝0.615*R-0.515*G-0.100*B
RGB到YIQ：
Y＝0.299*R+0.587*G+0.114*B
I＝0.596*R-0.275*G-0.321*B
Q＝0.212*R-0.523*G+0.311*B
RGB到YDbDr ：
Y＝0.299*R+0.587*G+0.114*B
Db＝-0.450*R-0.883*G+1.333*B
Dr＝-1.333*R+1.116*G+0.217*B
RGB到YCC：
当R、G、B≥0.018
R′＝1.099*R0.45-0.099
G′＝1.099*G0.45-0.099
B′＝1.099*B0.45-0.099
当R、G、B≤-0.018
R′＝-1.099*|R|0.45-0.099
G′＝-1.099*|G|0.45-0.099
B′＝-1.099*|B|0.45-0.099
当-0.018＜R、G、B＜0.018
R′＝4.5*R
G′＝4.5*G
B′＝4.5*B
Y＝0.299*R’+0.587*G’+0.114*B’
C1＝-0.299*R’-0.587*G’+0.866*B’
C2＝0.701*R’-0.587*G’-0.114*B’
RGB到HSI：
提出等式(RGB范围从0到1)：
M＝max(R，G，B)
m＝min(R，G，B)
r＝(M-R)/(M-m)
g＝(M-G)/(M-m)
b＝(M-B)/(M-m)
强度计算(强度范围从0到1)：
I＝(M+m)/2
饱和度计算(饱和度范围从0到1)：
如果M＝m，那么S＝0，H＝180°
如果I≤0.5，那么S＝(M-m)/(M+m)
如果I＞0.5，那么S＝(M-m)/(2-M-m)
颜色饱和度(范围从0到360°)：
红色＝0°
如果R＝M，那么H＝60*(b-g)
如果G＝M，那么H＝60*(2+r-b)
如果B＝M，那么H＝60*(4+g-r)
如果H≥360，那么H＝H-360
如果H＜0，那么H＝H+360
蓝色＝0°
如果R＝M，那么H＝60*(2+b-g)
如果G＝M，那么H＝60*(4+r-b)
如果B＝M，那么H＝60*(6+g-r)
如果H≥360，那么H＝H-360
如果H＜0，那么H＝H+360
RGB到HSV：
建立等式(RGB范围从0到1)
M＝max(R，G，B)
m＝min(R，G，B)
r＝(M-R)/(M-m)
g＝(M-G)/(M-m)
b＝(M-B)/(M-m)
值计算(值的范围从0到1)
V＝max(R，G，B)
饱和度计算(饱和度范围从0到1)
如果M＝0，那么S＝0，H＝180°
如果M≠0，那么S＝(M-m)/M
颜色计算(颜色范围从0到1)
如果R＝M，那么H＝60*(b-g)
如果G＝M，那么H＝60*(2+r-b)
如果B＝M，那么H＝60*(4+g-r)
如果H≥360，那么H＝H-360
如果H＜0，那么H＝H+360
RGB到CMY：
C＝1-R
M＝1-G
Y＝1-B
RGB到CMYK：
C＝1-R
M＝1-G
Y＝1-B
K＝min(C，M，Y)
YUV到YIQ：
I＝V*cos(33°)-U*sin(33°)
Q＝V*sin(33°)+U*cos(33°)
在由LLH Technology Publishing出版的、Keith Jack所著的《VideoDemystified》中有关于变换等式的进一步的描述，此处引为参考文献。
当原始的图像数据被完全变换为第二色空间的第二图像数据后，可采用一些图像处理过程来处理第二图像数据，从而形成处理过的第二图像数据，如采用图1B中所述的图像处理过程116。在第二图像数据被处理完毕之后，第二图像数据被变换为对应于最后色空间的图像数据。
图7的高级流程图描述了将第二色空间的图像数据变换为最后色空间的图像数据的方法，请参阅图1A中的有关描述。尽管图7中的方法是关于将第二色空间的图像数据变换到最后色空间的方法，但是该方法同样可以用于将第一色空间的图像数据变换到第二色空间。
在图7中的方框702中，将变换等式应用于处理过的第二图像数据。运用什么样的变换等式取决于最后的色空间是什么。变换等式可能是标准的等式或者专用的等式。下面是变换等式的一些例子：
[0001]   YCbCr到RGB ：
R＝Y+1.371*(Cr-128)
G＝Y-0.698*(Cr-128)-0.336*(Cb-128)
B＝Y+1.732*(Cb-128)
YUV到RGB：
R＝Y+1.140*V
G＝Y-0.394*U-0.581*V
B＝Y+2.032*U
YIQ到RGB：
R＝Y+0.956*I+0.621*Q
G＝Y-0.272*I-0.647*Q
B＝Y-1.105*I+1.702*Q
YDbDr到RGB ：
R＝Y-0.526*Dr
G＝Y-0.129*Db+0.268*Dr
B＝Y+0.665*Db
YCC到RGB：
L′＝1.3584*(亮度)
C1＝2.2179*(色度1-156)
C2＝1.8215*(色度2-137)
R＝L′+C2
G＝L′+0.194*C1-0.509*C2
B＝L′+C1
HSI到RGB：
建立等式：
如果I≤0.5，那么M＝I*(1+S)
如果I＞0.5，那么M＝I+S-I*S
m＝2*I-M
如果S＝0，那么R＝G＝B＝I和H＝180°
计算R(范围从0到1)的等式
R＝0°
如果H＜60，那么R＝M
如果H＜120，那么R＝m+((M-m)/((120-H)/60))
如果H＜240，那么R＝m
如果H＜300，那么R＝m+((M-m)/((H-240)/60))
否则R＝M
B＝0°
如果H＜60，那么R＝m+((M-m)/(H/60))
如果H＜180，那么R＝M
如果H＜240，那么R＝m+((M-m)/((240-H)/60))
否则R＝m
计算G(范围从0到1)的等式
R＝0°
如果H＜60，那么G＝m+((M-m)/(H/60))
如果H＜180，那么G＝M
如果H＜240，那么G＝m+((M-m)/((240-H)/60))
否则R＝m
B＝0°
如果H＜120，那么G＝m
如果H＜180，那么G＝m+((M-m)/((H-120)/60))
如果H＜300，那么G＝M
否则G＝m+((M-m)/((360-H)/60))
计算B(范围从0到1)的等式
R＝0°
如果H＜120，那么B＝m
如果H＜240，那么B＝m+((M-m)/((H-120)/60))
如果H＜300，那么B＝M
否则B＝m+((M-m)/((360-H)/60))
B＝0°
如果H＜60，那么B＝M
如果H＜120，那么B＝m+((M-m)/((120-H)/60))
如果H＜180，那么B＝m
如果H＜300，那么B＝m+((M-m)/((H-240)/60))
否则B＝M
HSV到RGB：
建立等式：
如果S＝0，那么H＝180°，R＝V，G＝V，B＝V
否则
如果H＝360，那么H＝0，h＝H/60
i＝h最大的整数，
f＝h-i
p＝V*(1-S)
q＝V*(1-(S*f))
t＝V*(1-(S*(1-f)))
RGB计算(RGB范围从0到1)：
如果i＝0，那么(R，G，B)＝(V，t，p)
如果i＝1，那么(R，G，B)＝(q，V，p)
如果i＝2，那么(R，G，B)＝(p，V，t)
如果i＝3，那么(R，G，B)＝(p，q，V)
如果i＝4，那么(R，G，B)＝(t，p，V)
如果i＝5，那么(R，G，B)＝(V，p，q)
CMY到RGB：
R＝1-C
G＝1-M
B＝1-Y
在由LLH Technology Publishing出版的、Keith Jack所著的《VideoDemystified》中有关于变换等式的进一步的描述，此处引为参考文献。在图7中的方框704中，将变换等式应用于处理过的第二图像数据，然后将所得图像数据的每一像素经过再映射(re-map)，得到了对应于最终的色空间的最后图像数据。参阅拜耳模式的实施例，假设最终的色空间与第一色空间相同，也即为RGB原色空间。第二色空间即图6中RGB复合色空间的每一像素，经过再映射，使得图像数据变换为对应于RGB原色空间的图像数据。在拜耳模式实施例中，也可以通过删除颜色成分来达到再映射的目的。
根据变换的目标色空间，变换方法可以是方框702或方框704中所述的方法。例如，假设第二色空间的图像数据是YCbCr数据，并假设目标是将YCbCr数据变换为最后的色空间如RGB复合色空间的数据。在这样的情况下，只能运用方框702中的方法。在另一实施例中，假设第二色空间中的图像数据是RGB复合数据，并假设目标是将RGB复合色空间的数据变换为最后的色空间如RGB原色空间的数据。在这样的情况下，只能运用方框704中的方法。
图8表示了图像数据已经从RGB复合色空间(第二色空间)变换到RGB原色空间(最后的色空间)。参考图6，多成分像素602经过再映射得到图8中的像素802。再映射是通过删除像素602中的R和B成分完成的，以形成RGB原色空间的单成分像素802。与此相似，多成分像素604可以通过删除像素604中的G和B成分，进行再映射形成像素804。多成分像素606可以通过删除像素606中的G和R成分，进行再映射后形成像素806。图6中的所有像素都可以经过类似的再映射，形成图8中的相应的像素。
在前面的说明中，通过大量的具体细节阐述了本发明，这些具体细节完全可能根据具体的情况而有所不同。因此，本发明的精神及其保护范围是由其权利要求书或之后修改的权利要求所决定的。权利要求中所涉及的术语的定义取决于该权利要求，而不受没有明确出现在该权利要求中的限定的限制。说明书和附图都只是说明性的，而不是限制性的。

Claims (70)

1、一种处理图像的方法，该方法包括：
过程A：将第一色空间的图像数据变换为对应于第二色空间的第二图像数据；
过程B：对第二色空间的第二图像图像数据进行处理，得到处理过的图像数据；
过程C：将上述处理过的图像数据变换为对应于下列一组色空间之一的图像数据：第一色空间、第三色空间以及第二色空间，但在此时的第二色空间采用的变换方法不同于过程A中所用的变换方法。
2、如权利要求1所述的方法，其中，所述的第一色空间是一个单色成分的色空间。
3、如权利要求1所述的方法，其中，所述的第一色空间是一个多色成分的色空间。
4、如权利要求1所述的方法，其中，所述的第一色空间是下列第二组色空间中的任意之一：
RGB原色空间；
RGB复合色空间；
YCbCr色空间；
YUV色空间；
YIQ色空间；
YDbDr色空间；
YCC色空间；
HSI色空间；
HLS色空间；
HSV色空间；
CMY色空间；以及
CMYK色空间。
5、如权利要求1所述的方法，其中，所述的第二色空间是一个单色成分的色空间。
6、如权利要求1所述的方法，其中，所述的第二色空间是一个多色成分的色空间。
7、如权利要求1所述的方法，其中，所述的第二色空间是下列第三组色空间中的任意之一：
RGB原色空间；
RGB复合色空间；
YCbCr色空间；
YUV色空间；
YIQ色空间；
YDbDr色空间；
YCC色空间；
HSI色空间；
HLS色空间；
HSV色空间；
CMY色空间；以及
CMYK色空间。
8、如权利要求1所述的方法，其中，所述的第三色空间是一个单色成分的色空间。
9、如权利要求1所述的方法，其中，所述的第三色空间是一个多色成分的色空间。
10、如权利要求1所述的方法，其中，所述的第三色空间是下列第四组色空间中的任意之一：
RGB原色空间；
RGB复合色空间；
YCbCr色空间；
YUV色空间；
YIQ色空间；
YDbDr色空间；
YCC色空间；
HSI色空间；
HLS色空间；
HSV色空间；
CMY色空间；以及
CMYK色空间。
11、如权利要求1所述的方法，其中，所述的过程A还进一步包括用一个或多个临时缓冲器来存储第二图像数据。
12、如权利要求1所述的方法，其中，所述的过程B还进一步包括用一个或多个临时缓冲器来存储处理后的图像数据。
13、如权利要求1所述的方法，其中，所述的过程B还包括一个或多个的下列过程：
进行自动白平衡；
进行自动照射控制；
进行gamma校正；
进行边角检测；
进行边角增强；
进行颜色校正；
进行串音补偿；
进行色调控制；
进行饱和度控制；
进行亮度控制；
进行对比度控制；
进行降噪滤波；
进行光滑滤波；
进行抽选滤波；
进行插入滤波；
进行图像数据的压缩；
进行白色像素的校正；
进行CCD坏点和噪点校正；
进行损伤像素校正；
进行透镜校正；
进行频率校正；
进行室内检测；
进行室外检测；以及
和施加特定的效果。
14、如权利要求1所述的方法，其中，所述的过程A还进一步包括运用颜色插入将与第一图像数据相关的每个像素从单色成分的色空间变换到多色成分的色空间，从而形成相应的插入像素。
15、如权利要求14所述的方法，其还进一步包括将变换公式运用到每个插入的像素上，所述的变换公式的选择取决于第二色空间。
16、如权利要求1所述的方法，其中，所述的过程A还进一步包括将变换公式运用到每个像素上，所述的变换公式的选择取决于第二色空间。
17、如权利要求14所述的方法，其中，所述的运用颜色插入还进一步包括从每一个像素相邻的像素中计算出该像素丢失的颜色成分，其中，所述的相邻像素包含有所述的丢失的颜色成分。
18、如权利要求17所述的方法，其中，所述的从每一个像素相邻的像素中计算出该像素丢失的颜色成分包含以下一个或几个过程：
过程P：从每个像素水平方向上最近的前一个像素和后一个像素计算出该像素丢失的颜色成分，该最近的前一个像素和后一个像素包含所述的丢失的颜色成分；
过程Q：对于水平方向上没有前一个像素的像素，则从它的下一个包含所丢失的颜色成分的像素中计算出该像素丢失的颜色成分；
过程R：对于水平方向上没有下一个像素的像素，则从它的上一个包含所丢失的颜色成分的像素中计算出该像素丢失的颜色成分；
过程S：从前面的像素线中计算出像素线丢失的颜色成分，该前面的像素线包括所丢失的颜色成分；以及
过程T：如果这个像素线前面没有像素线，则用一个固定的数值来补偿该像素线每个丢失的颜色成分。
19、如权利要求18所述的方法，其中，所述的过程P还进一步包括将水平方向上最近的前面和后面的像素进行平均。
20、如权利要求18所述的方法，其中，所述的过程P还进一步包括将像素水平方向上最近的前面和后面的像素进行加权。
21、如权利要求18所述的方法，其中，所述的过程S还进一步包括对前面的像素线中与丢失的颜色成分相对应的像素进行平均。
22、如权利要求18所述的方法，其中，所述的过程S还进一步包括对前面的像素线中与丢失的颜色成分相对应的像素进行加权。
23、如权利要求18所述的方法，其中，所述的固定的数值取决于前面帧中所丢失的颜色成分。
24、如权利要求14所述的方法，其还进一步包括采用一个或者几个滤波器，所述的一个或者几个滤波器包括：
有限冲激(FIR)滤波器；
无限冲激(IIR)滤波器；
低通滤波器；
高通滤波器；
带通滤波器；
全通滤波器；
图形保真滤波器；
抽选(向下取样)滤波器；以及
插值(向上取样)滤波器。
25、如权利要求14所述的方法，其还包括在所述的颜色插入之前进行滤波。
26、如权利要求14所述的方法，其还包括在所述的颜色插入后进行滤波。
27、如权利要求14所述的方法，其还包括在所述的颜色插入之前和之后都进行滤波。
28、如权利要求14所述的方法，其中，所述的颜色插入包括使用一个或多个下列的颜色插入方法：
最近邻插入法；
双线性插入法；
立方插入法；
拉普拉斯插入法；
可调拉普拉斯插入法；
光滑色彩变换；
光滑色彩变换Log插入法；
边角感应插入法；
可变数梯度；
模式匹配插入法；
线性颜色校正插入法；以及
像素分组插入法。
29、如权利要求1所述的方法，其中，所述的过程C包括对处理过的图像数据的每个像素进行再映射，形成所选色空间的图像数据。
30、如权利要求1所述的方法，其中，所述的过程C还包括对处理过的图像数据应用变换等式，所述的变换等式的选择取决于从这组色空间中所选取的色空间。
31、如权利要求30所述的方法，其还包括对处理过的图像数据应用变换等式、再映射，以形成所选择色空间的图像数据。
32、如权利要求31所述的方法，其中，所述的再映射包含舍弃不需要的颜色成分。
33、如权利要求32所述的方法，其还包括在所述的舍弃不需要的颜色成分之前，进行滤波。
34、如权利要求32所述的方法，其还包括在所述的舍弃不需要的颜色成分之后，进行滤波。
35、如权利要求32所述的方法，其还包括在所述的舍弃不需要的颜色成分之前和之后，都进行滤波。
36、一种计算机可读媒体，其载有一个或多个指令序列，这些指令用来计算系统中的并行操作中的平行度，其中，通过一个或多个处理器来运行所述的一个或者多个指令序列，以完成下列过程：
过程A：将第一色空间的图像数据变换为对应于第二色空间的第二图像数据；
过程B：对第二色空间的第二图像图像数据进行处理，得到处理过的图像数据；
过程C：将上述处理过的图像数据变换为对应于下列一组色空间之一的图像数据：第一色空间、第三色空间以及第二色空间，但在此时的第二色空间采用的变换方法不同于过程A中所用的变换方法。
37、如权利要求36所述的计算机可读媒体，其中，所述的第一色空间是一个单色成分的色空间。
38、如权利要求36所述的计算机可读媒体，其中，所述的第一色空间是一个多色成分的色空间。
39、如权利要求36所述的计算机可读媒体，其中，所述的第一色空间是下列第二组色空间中的任意之一：
RGB原色空间；
RGB复合色空间；
YCbCr色空间；
YUV色空间；
YIQ色空间；
YDbDr色空间；
YCC色空间；
HSI色空间；
HLS色空间；
HSV色空间；
CMY色空间；以及
CMYK色空间。
40、如权利要求36所述的计算机可读媒体，其中，所述的第二色空间是一个单色成分的色空间。
41、如权利要求36所述的计算机可读媒体，其中，所述的第二色空间是一个多色成分的色空间。
42、如权利要求36所述的计算机可读媒体，其中，所述的第二色空间是下列第三组色空间中的任意之一：
RGB原色空间；
RGB复合色空间；
YCbCr色空间；
YUV色空间；
YIQ色空间；
YDbDr色空间；
YCC色空间；
HSI色空间；
HLS色空间；
HSV色至间；
CMY色空间；以及
CMYK色空间。
43、如权利要求36所述的计算机可读媒体，其中，所述的第三色空间是一个单色成分的色空间。
44、如权利要求36所述的计算机可读媒体，其中，所述的第三色空间是一个多色成分的色空间。
45、如权利要求36所述的计算机可读媒体，其中，所述的第三色空间是下列第四组色空间中的任意之一：
RGB原色空间；
RGB复合色空间；
YCbCr色空间；
YUV色空间；
YIQ色空间；
YDbDr色空间；
YCC色空间；
HSI色空间；
HLS色空间；
HSV色空间；
CMY色空间；以及
CMYK色空间。
46、如权利要求36所述的计算机可读媒体，其中，所述的过程A还进一步包括用一个或多个临时缓冲器来存储第二图像数据。
47、如权利要求36所述的计算机可读媒体，其中，所述的过程B还进一步包括用一个或多个临时缓冲器来存储处理后的图像数据。
48、如权利要求36所述的计算机可读媒体，其中，所述的过程B还包括一个或多个的下列过程：
进行自动白平衡；
进行自动照射控制；
进行gamma校正；
进行边角检测；
进行边角增强；
进行颜色校正；
进行串音补偿；
进行色调控制；
进行饱和度控制；
进行亮度控制；
进行对比度控制；
进行降噪滤波；
进行光滑滤波；
进行抽选滤波；
进行插入滤波；
进行图像数据的压缩；
进行白色像素的校正；
进行CCD坏点和噪点校正；
进行损伤像素校正；
进行透镜校正；
进行频率校正；
进行室内检测；
进行室外检测；以及
和施加特定的效果。
49、如权利要求36所述的计算机可读媒体，其中，所述的过程A还进一步包括运用颜色插入将与第一图像数据相关的每个像素从单色成分的色空间变换到多色成分的色空间，从而形成相应的插入像素。
50、如权利要求49所述的计算机可读媒体，其还进一步包括将变换公式运用到每个插入的像素上，所述的变换公式的选择取决于第二色空间。
51、权利要求36所述的计算机可读媒体，其中，所述的过程A还进一步包括将变换公式运用到每个像素上，所述的变换公式的选择取决于第二色空间。
52、如权利要求49所述的计算机可读媒体，其中，所述的运用颜色插入还进一步包括从每一个像素相邻的像素中计算出该像素丢失的颜色成分，其中，所述的相邻像素包含有所述的丢失的颜色成分。
53、如权利要求52所述的计算机可读媒体，其中，所述的从每一个像素相邻的像素中计算出该像素丢失的颜色成分包含以下一个或几个过程：
过程P：从每个像素水平方向上最近的前一个像素和后一个像素计算出该像素丢失的颜色成分，该最近的前一个像素和后一个像素包含所述的丢失的颜色成分；
过程Q：对于水平方向上没有前一个像素的像素，则从它的下一个包含所丢失的颜色成分的像素中计算出该像素丢失的颜色成分；
过程R：对于水平方向上没有下一个像素的像素，则从它的上一个包含所丢失的颜色成分的像素中计算出该像素丢失的颜色成分；
过程S：从前面的像素线中计算出像素线丢失的颜色成分，该前面的像素线包括所丢失的颜色成分；以及
过程T：如果这个像素线前面没有像素线，则用一个固定的数值来补偿该像素线每个丢失的颜色成分。
54、如权利要求53所述的计算机可读媒体，其中，所述的过程P还进一步包括将水平方向上最近的前面和后面的像素进行平均。
55、权利要求53所述的计算机可读媒体，其中，所述的过程P还包括将像素水平方向上最近的前面和后面的像素进行加权。
56、如权利要求53所述的计算机可读媒体，其中，所述的过程S还进一步包括对前面的像素线中与丢失的颜色成分相对应的像素进行平均。
57、如权利要求53所述的计算机可读媒体，其中，所述的过程S还包括对前面的像素线中与丢失的颜色成分相对应的像素进行加权。
58、如权利要求53所述的计算机可读媒体，其中，所述的固定的数值取决于前面帧中所丢失的颜色成分。
59、如权利要求53所述的计算机可读媒体，其还进一步包括采用一个或者几个滤波器，所述的一个或者几个滤波器包括：
有限冲激(FIR)滤波器；
无限冲激(IIR)滤波器；
低通滤波器；
高通滤波器；
带通滤波器；
全通滤波器；
图形保真滤波器；
抽选(向下取样)滤波器；以及
插值(向上取样)滤波器。
60、如权利要求49所述的计算机可读媒体，其还包括在所述的颜色插入之前进行滤波。
61、如权利要求49所述的计算机可读媒体，其还包括在所述的颜色插入之后进行滤波。
62、如权利要求49所述的计算机可读媒体，其还包括在所述的颜色插入之前和之后都要进行滤波。
63、如权利要求49所述的计算机可读媒体，其中，所述的颜色插入包括使用一个或多个下列的颜色插入方法：
最近邻插入法；
双线性插入法；
立方插入法；
拉普拉斯插入法；
可调拉普拉斯插入法；
光滑色彩变换；
光滑色彩变换Log插入法；
边角感应插入法；
可变数梯度；
模式匹配插入法；
线性颜色校正插入法；以及
像素分组插入法。
64、如权利要求36所述的计算机可读媒体，其中，所述的过程C包括对处理过的图像数据的每个像素进行再映射，形成所选色空间的图像数据。
65、如权利要求36所述的计算机可读媒体，其中，所述的过程C还包括对处理过的图像数据应用变换等式，所述的变换等式的选择取决于从这组色空间中所选取的色空间。
66、如权利要求65所述的计算机可读媒体中，其还包括对处理过的图像数据应用变换等式、再映射，以形成所选择色空间的图像数据。
67、如权利要求66所述的计算机可读媒体，其中，所述的再映射包含舍弃不需要的颜色成分。
68、如权利要求67所述的计算机可读媒体，其还包括在所述的舍弃不需要的颜色成分之前，进行滤波。
69、如权利要求67所述的计算机可读媒体，其还包括在所述的舍弃不需要的颜色成分之后，进行滤波。
70、如权利要求67所述的计算机可读媒体，其还包括在所述的舍弃不需要的颜色成分之前和，都进行滤波。
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Cited By (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101835053B (zh) * 2009-03-13 2012-01-25 华硕电脑股份有限公司 影像处理装置及影像处理方法
CN102547304A (zh) * 2011-12-31 2012-07-04 蔡静 一种视频图像数据获取装置及方法
US8223232B2 (en) 2009-03-13 2012-07-17 Asustek Computer Inc. Image processing device and image processing method
CN101835052B (zh) * 2009-03-13 2013-02-06 华硕电脑股份有限公司 影像处理装置及影像处理方法
CN102957903A (zh) * 2011-08-24 2013-03-06 赵翔 基于3g网络通讯的照片和视频低失真压缩传输方法
CN103096092A (zh) * 2013-02-07 2013-05-08 上海国茂数字技术有限公司 基于颜色空间变换进行编解码误差修正的方法和系统
CN103235937A (zh) * 2013-04-27 2013-08-07 武汉大学 一种基于脉冲耦合神经网络的交通标志识别方法
TWI450594B (zh) * 2010-07-14 2014-08-21 Omnivision Tech Inc 串色影像處理系統和提高清晰度的方法
WO2015035581A1 (en) * 2013-09-12 2015-03-19 Shenzhen Yunyinggu Technology Co., Ltd. Method and apparatus for subpixel rendering
CN104486607A (zh) * 2014-12-31 2015-04-01 上海富瀚微电子股份有限公司 一种图像色度降噪的方法及装置
CN104766348A (zh) * 2014-01-07 2015-07-08 厦门美图网科技有限公司 一种基于颜色空间的偏色检测方法
CN107633477A (zh) * 2017-10-20 2018-01-26 上海兆芯集成电路有限公司 图像处理方法及其装置
CN108200347A (zh) * 2018-01-30 2018-06-22 努比亚技术有限公司 一种图像处理方法、终端和计算机可读存储介质
CN108352076A (zh) * 2015-08-24 2018-07-31 汤姆逊许可公司 编码和解码方法及对应设备
CN108710850A (zh) * 2018-05-17 2018-10-26 中国科学院合肥物质科学研究院 一种适用性强的枸杞果实识别方法和系统
CN110278419A (zh) * 2019-05-30 2019-09-24 厦门硅图科技有限公司 一种基于线阵相机的视觉检测方法、装置及系统
CN113923474A (zh) * 2021-09-29 2022-01-11 北京百度网讯科技有限公司 视频帧处理方法、装置、电子设备以及存储介质

Families Citing this family (17)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20060039602A1 (en) * 2004-08-20 2006-02-23 Isakharov Svetlana M Data driven color conversion
TW200632771A (en) * 2005-03-10 2006-09-16 Avisonic Technology Corp Automatic white balance method applicable for color digital image
JP2007067625A (ja) * 2005-08-30 2007-03-15 Matsushita Electric Ind Co Ltd カメラシステムにおけるフィルタ補正回路
DE102005058415A1 (de) * 2005-12-07 2007-06-14 Olympus Soft Imaging Solutions Gmbh Verfahren zur Farbkorrekturberechnung
KR100801057B1 (ko) * 2006-07-18 2008-02-04 삼성전자주식회사 컬러 보정 블럭을 구비하는 ｃｍｏｓ 이미지 센서 및 그이미지 센싱 방법
WO2010030141A2 (ko) * 2008-09-11 2010-03-18 동명대학교 산학협력단 무인운송장치의 정차제어시스템 및 방법
US8284232B2 (en) * 2009-01-30 2012-10-09 Hewlett-Packard Development Company, L.P. Equalization of video streams
US20110032269A1 (en) * 2009-08-05 2011-02-10 Rastislav Lukac Automatically Resizing Demosaicked Full-Color Images Using Edge-Orientation Maps Formed In The Demosaicking Process
CN102769758A (zh) * 2012-07-18 2012-11-07 京东方科技集团股份有限公司 一种rgb数据的处理方法及系统
JP2016503613A (ja) 2012-11-07 2016-02-04 ヴィド スケール インコーポレイテッド 高ダイナミックレンジビデオをノイズ除去するための時間フィルタ
TWI522962B (zh) * 2013-06-03 2016-02-21 天鈺科技股份有限公司 顯示控制系統及方法
TW201447862A (zh) * 2013-06-03 2014-12-16 Fitipower Integrated Tech Inc 顯示控制系統及方法
US9542736B2 (en) * 2013-06-04 2017-01-10 Paypal, Inc. Evaluating image sharpness
CN104935838B (zh) * 2015-06-04 2018-04-06 上海集成电路研发中心有限公司 一种图像还原的方法
US10282888B2 (en) 2016-01-28 2019-05-07 Biosense Webster (Israel) Ltd. High definition coloring of heart chambers
US20190139189A1 (en) * 2017-11-06 2019-05-09 Qualcomm Incorporated Image remosaicing
KR20210045027A (ko) * 2019-10-16 2021-04-26 주식회사 실리콘웍스 미세 보정이 가능한 색역 매핑 장치

Family Cites Families (13)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5805217A (en) * 1996-06-14 1998-09-08 Iterated Systems, Inc. Method and system for interpolating missing picture elements in a single color component array obtained from a single color sensor
JP3707187B2 (ja) * 1996-09-18 2005-10-19 コニカミノルタホールディングス株式会社 電子カメラ
US6198842B1 (en) * 1997-06-19 2001-03-06 International Business Machines Corporation Multi-spectral image compression with bounded loss
US6392699B1 (en) * 1998-03-04 2002-05-21 Intel Corporation Integrated color interpolation and color space conversion algorithm from 8-bit bayer pattern RGB color space to 12-bit YCrCb color space
US6236433B1 (en) * 1998-09-29 2001-05-22 Intel Corporation Scaling algorithm for efficient color representation/recovery in video
US6546117B1 (en) * 1999-06-10 2003-04-08 University Of Washington Video object segmentation using active contour modelling with global relaxation
US6275206B1 (en) * 1999-03-17 2001-08-14 Intel Corporation Block mapping based up-sampling method and apparatus for converting color images
US6252577B1 (en) * 1999-03-18 2001-06-26 Intel Corporation Efficient methodology for scaling and transferring images
US6404918B1 (en) * 1999-04-30 2002-06-11 Hewlett-Packard Company Image demosaicing method utilizing directional smoothing
US6809765B1 (en) * 1999-10-05 2004-10-26 Sony Corporation Demosaicing for digital imaging device using perceptually uniform color space
US6462748B1 (en) * 2000-02-25 2002-10-08 Microsoft Corporation System and method for processing color objects in integrated dual color spaces
DE60119095D1 (de) * 2001-08-29 2006-06-01 St Microelectronics Srl Bilderzeugendes System
JP3800192B2 (ja) * 2002-05-21 2006-07-26 カシオ計算機株式会社 撮像装置、画像合成方法及び画像合成プログラム

Cited By (30)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US8223232B2 (en) 2009-03-13 2012-07-17 Asustek Computer Inc. Image processing device and image processing method
CN101835052B (zh) * 2009-03-13 2013-02-06 华硕电脑股份有限公司 影像处理装置及影像处理方法
CN101835053B (zh) * 2009-03-13 2012-01-25 华硕电脑股份有限公司 影像处理装置及影像处理方法
TWI450594B (zh) * 2010-07-14 2014-08-21 Omnivision Tech Inc 串色影像處理系統和提高清晰度的方法
CN102957903A (zh) * 2011-08-24 2013-03-06 赵翔 基于3g网络通讯的照片和视频低失真压缩传输方法
CN102547304A (zh) * 2011-12-31 2012-07-04 蔡静 一种视频图像数据获取装置及方法
CN103096092B (zh) * 2013-02-07 2015-12-02 上海国茂数字技术有限公司 基于颜色空间变换进行编解码误差修正的方法和系统
CN103096092A (zh) * 2013-02-07 2013-05-08 上海国茂数字技术有限公司 基于颜色空间变换进行编解码误差修正的方法和系统
CN103235937A (zh) * 2013-04-27 2013-08-07 武汉大学 一种基于脉冲耦合神经网络的交通标志识别方法
US10475369B2 (en) 2013-09-12 2019-11-12 Shenzhen Yunyinggu Technology Co., Ltd. Method and apparatus for subpixel rendering
CN105027191A (zh) * 2013-09-12 2015-11-04 深圳云英谷科技有限公司 用于子像素渲染的方法和装置
US9626894B2 (en) 2013-09-12 2017-04-18 Shenzhen Yunyinggu Technology Co., Ltd. Method and apparatus for subpixel rendering
CN107886888B (zh) * 2013-09-12 2021-10-29 昆山云英谷电子科技有限公司 用于子像素渲染的方法和装置
CN107886888A (zh) * 2013-09-12 2018-04-06 深圳云英谷科技有限公司 用于子像素渲染的方法和装置
WO2015035581A1 (en) * 2013-09-12 2015-03-19 Shenzhen Yunyinggu Technology Co., Ltd. Method and apparatus for subpixel rendering
CN104766348B (zh) * 2014-01-07 2018-08-10 厦门美图网科技有限公司 一种基于颜色空间的偏色检测方法
CN104766348A (zh) * 2014-01-07 2015-07-08 厦门美图网科技有限公司 一种基于颜色空间的偏色检测方法
CN104486607A (zh) * 2014-12-31 2015-04-01 上海富瀚微电子股份有限公司 一种图像色度降噪的方法及装置
CN108352076B (zh) * 2015-08-24 2021-09-17 交互数字麦迪逊专利控股公司 编码和解码方法及对应设备
CN108352076A (zh) * 2015-08-24 2018-07-31 汤姆逊许可公司 编码和解码方法及对应设备
US11070830B2 (en) 2015-08-24 2021-07-20 Interdigital Madison Patent Holdings, Sas Coding and decoding method with color conversion and corresponding devices
CN107633477B (zh) * 2017-10-20 2021-04-20 上海兆芯集成电路有限公司 图像处理方法及其装置
CN107633477A (zh) * 2017-10-20 2018-01-26 上海兆芯集成电路有限公司 图像处理方法及其装置
CN108200347A (zh) * 2018-01-30 2018-06-22 努比亚技术有限公司 一种图像处理方法、终端和计算机可读存储介质
CN108710850A (zh) * 2018-05-17 2018-10-26 中国科学院合肥物质科学研究院 一种适用性强的枸杞果实识别方法和系统
CN108710850B (zh) * 2018-05-17 2022-12-06 中国科学院合肥物质科学研究院 一种枸杞果实识别方法和系统
CN110278419A (zh) * 2019-05-30 2019-09-24 厦门硅图科技有限公司 一种基于线阵相机的视觉检测方法、装置及系统
CN110278419B (zh) * 2019-05-30 2021-07-09 厦门硅图科技有限公司 一种基于线阵相机的视觉检测方法、装置、系统及存储介质
CN113923474A (zh) * 2021-09-29 2022-01-11 北京百度网讯科技有限公司 视频帧处理方法、装置、电子设备以及存储介质
WO2023050829A1 (zh) * 2021-09-29 2023-04-06 北京百度网讯科技有限公司 视频帧处理方法、装置、电子设备以及存储介质

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Publication number Publication date
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US20050185836A1 (en) 2005-08-25

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