CN1874526A - 色调、饱和度和亮度方向上的检测、校正衰减和处理 - Google Patents

Abstract

一种色彩管理的方法、系统和装置，该方法、系统和装置直接作用于像素的色调、饱和度和亮度值，而不作用于该像素的U和V值。另外，色彩空间被划分成多个用户定义区域，而不是被划分成相同的区域。像素的检测基于其色调、饱和度和亮度值，因此单独的一组值可定义对整个色调的校正。

Description

色调、饱和度和亮度方向上的检测、校正衰减和处理

技术领域

本发明描述了色彩的本地控制。

背景技术

基于一组原色，已经开发了一些试图在三维空间中表示全部色彩的色彩模型。该空间中的每个点描述特定的色调；某些色彩模型还包含了亮度和饱和度。一种这样的模型称为RGB(红、绿、蓝)色彩模型。现有技术的RGB色彩模型的普通表现形式如图1所示。由于RGB色彩模型被映射到基于具有笛卡尔坐标的(R，G，B)的立方体100的三维空间，因而立方体100的每个维度都表示一个原色。类似地，立方体100内由三元组(r，g，b)表示的每个点表示一种特定的色调，其中，坐标(r，g，b)表示了每种原色对给定色彩的贡献。仅为简单起见，假设将所有的色彩值规格化，以便使立方体100为单位立方体，从而R，G和B的所有值都处于[0，1]的范围内。

如上所述，第一坐标(r)表示色调中红色的数量；第二坐标(g)表示绿色的数量；第三(b)坐标指示蓝色的数量。因为每个坐标的值必须处于0和1之间才能让点位于该立方体上或位于其内部，因而纯红的坐标为(1，0，0)；纯绿位于(0，1，0)的位置；纯蓝位于(0，0，1)的位置。以这种方式，黄色位于位置(1，1，0)，且因为橙色位于红色和黄色之间，因而它在立方体上的位置为(1，1/2，0)。应当注意，对角线D(以黑色(0，0，0)和白色(1，1，1)之间的虚线进行标记)提供了各种浓淡程度的灰色。

在可容纳8位色彩(对总共为24位的RGB色彩而言)的数字系统中，RGB模型可表示256³种(或超过1600万种)色彩，而这些色彩表示了立方体100上或其内部的相同数目的点。然而，当用RGB色彩空间来表示数字图像时，每个像素具有与之相关的三个色彩成分，且每个这样的色彩成分表示了红色、绿色和蓝色图像平面中的一个平面。因此，为通过除去因钨丝照明产生的过量黄色来管理以RGB色彩空间表示的图像的色彩，对RGB色彩空间中的所有三种色彩成分均进行修正，因为三个色彩平面中的每个平面均是相互关联的。因此，当除去过量的黄色时，很难不影响数字图像中表示的所有原色之间的关系。其最终结果是，当在RGB监视器上观看该图像时，其中一些重要的色彩特性(如肤色)表现得不自然。

从而，人们认识到RGB色彩空间并不是提高数字图像质量的最佳选择，并且，另一种色彩空间，如基于色调的色彩空间，或许更适于解决这个技术问题。因此，通常当通过色彩校正来提高数字图像质量时，将该数字图像从RGB色彩空间转换到另一个更能表示人类感知色彩的方式的不同色彩空间。这样的色彩空间包括那些基于色调的空间，因为色调是描述纯色(纯黄、橙、或红)的色彩属性。通过将RGB图像转换到基于色调的色彩空间之一，便将数字图像的色彩方面的特性与亮度和饱和度这样的因素分离开来。

将一个这样的色彩模型称为YUV色彩空间。YUV色彩空间用一个亮度(Y)和两个色度成分(UV)来定义色彩空间，其中Y代表亮度成分(辉度)，U和V表示色度(色彩)成分，这些成分均是从原始的RGB源中创建的。将R，G和B的加权值相加，由此产生单一的Y信号，以表示该点的整体辉度或亮度。然后，通过从原始的RGB源的蓝色信号中减去Y信号，再按比例增减所得结果，便创建了U信号；并通过从红色信号中减去Y信号，然后用不同的因子来按比例增减所得结果，便得到了V信号。使用模拟电路可以容易地完成这个过程。

图2表示三维YUV色彩空间在UV平面200上的投影图。在UV空间中，色彩感知为两个值的函数。色调是感知的色彩并以与正U轴所成的角度进行衡量。饱和度是像素的色彩度，也是从UV原点出发的极矢量的幅值，而UV原点则定义成饱和度为零的点(灰点)(U＝V＝0)，其中U和V在+/-112.5的范围内变化。在UV平面200上，色调由距+U线(在0度处)的角距离θ(Theta)来表示。饱和度由距原点(00)的距离的幅值R(Rho)来表示，其中，亮度由垂直于UV平面的距离的幅值Y来表示。传统的色彩管理系统通过用两种粗糙度水平将UV平面200划分成多个正方形来对YUV域中的色彩进行本地控制。然后，将这些正方形的顶点作为控制点；每个顶点规定了一个UV偏移。在控制点之间插入这些偏移值，以便为整个UV平面得到UV偏移值。

然而，遗憾的是，因为UV空间是用正方形来进行分割的，因而，在大多数区域中，发生的插值不平行于色调或饱和度。这就产生了可视赝像，因为控制网格是粗糙的。这样的赝像包括网格边界处的不理想色调，因为这些网格不够精细，以至于不能阻止这些效应的出现。例如，肤色调整导致了肤色附近的色调的非理想变化。如果预期的调整发生在由精细网格包围的点上，则可完成合理的调整。然而，当待调整色彩与粗糙和精细的网格相邻时，且随后对任一粗糙网格进行调整，如果该粗糙网格未得到修正，则需修正那些本来不欲进行处理的色彩，否则将出现边界效应，而这是因为没有进行衰减(fading)的缘故。此外，UV平面中发生的色彩调整不考虑输入的亮度(Y)值，因而不能影响亮度值本身。而这在某些情况下是人们所不希望的：例如，在中间的亮度带中，可最佳地修正肤色，而在高/低亮度值范围内，修正的效果会降低，然而，在低亮度值范围内，修正红色轴控制的效果最佳。

因此，需要一种方法，该方法直接作用于像素的色调、饱和度和亮度值，而不是作用于其U和V值。

发明内容

广义的说，本发明了描述一种方法、系统和装置，该方法、系统和装置直接作用于像素的色调、饱和度和亮度值，而不是作用于其U和V值。另外，本文所述的一个实施例使用了多个用户定义的区域，而不是将色彩空间划分成相同区域。以这种方式，因为清楚地定义了检测和校正区域，因而可以向用户保证，除那些欲影响的色彩外，其他色彩均不会被改变。本文所述的一个实施例增加了基于像素的输入亮度值(除其色彩之外)来定义像素调整的能力，并提供了修改像素的亮度的能力。基于像素的色调、饱和度和亮度值来检测像素，从而单独一组值便可定义整个色调的校正。与其他系统(在这些系统中，需要多个校正值来影响所有饱和度值的单个色调)相比，这便简化了程序。校正衰减发生在色调、饱和度和亮度方向上而不是象其它系统那样发生在U和V方向上，从而便可采用平滑衰减，且不影响除那些指定的色调之外的色调。

作为一种方法，通过将像素的色彩空间从笛卡儿坐标转换成极坐标、确定像素是否落在由一组区域参数描述的3维区域内、基于像素在该3维区域中的位置应用校正因子和将像素的极坐标转换成笛卡儿坐标，执行了本发明。

从以下结合附图(以举例的方式说明了本发明的原理)的详细描述中，可以清楚地理解本发明的其它方面和优点。

附图说明

图1示出了RGB色彩空间。

图2示出了YUV色彩空间。

图3示出了传统的NTSC标准的TV画面。

图4示出了根据本发明的一个实施例的实时处理器系统的框图。

图5示出了根据本发明的代表性像素的数据字(representative pixel dataword)，该数据字适合基于RGB24位(或真彩色)的系统。

图6示出了根据本发明的一个实施例的扫描行数据字。

图7示出了数字信号处理引擎的特定实施例，该引擎配置成处理器，以提供必要的且基于色调的检测和处理(根据本发明)。

图8示出了从笛卡儿坐标到极坐标的转换。

图9示出了根据本发明的一个实施例的代表性区域。

图10示出了表1，该表列举了根据本发明的一个实施例的代表性区域值。

图11的流程图描述了根据本发明的一个实施例的、用于检测含有特定像素的区域的过程。

图12的流程图详细说明了根据本发明的一个实施例的、用于计算区域距离的过程。

图13示出了用来执行本发明的系统。

具体实施方式

现在，将详细说明本发明的具体实施例，在附图中示出了该实施例的例子。当结合具体实施例描述本发明时，应当理解，其目的不在于将本发明限制于该实施例。相反，其目的在于覆盖所有包括在本发明的精神和范围内的替代物、修改和等同物。

广义的说，本发明描述一种方法、系统和装置，该方法、系统和设备直接作用于像素的色调、饱和度和亮度值，而不是作用于其U和V值。另外，一个所述的实施例使用多个用户定义区域，而不是将色彩空间划分成相同的区域。以这种方式，因为清楚地定义了检测和校正区域，因而可保证除那些欲影响的色彩外其余色彩都不会改变。本文所述的一个实施例增加了基于像素的输入亮度值(除其色彩之外)来定义像素调整的能力，从而提供了修改像素的亮度的能力。因为基于像素的色调、饱和度和亮度值来检测像素，因而单独一组值便可定义整个色调的校正。本方法是对一些系统的重大改进，在这些系统中，需要多个校正值来影响所有饱和度值的单个色调。此外，因为校正衰减发生在色调、饱和度和亮度方向上而不是象其它系统那样发生在U和V方向上，从而便可采用平滑衰减，且不影响除那些指定的色调之外的色调。

现在，将用基于视频源和显示器的系统(如计算机显示器、电视(模拟的或数字的)，等等)来对本发明进行描述。在电视显示器的例子中，图3示出了传统的NTSC标准的TV画面301。TV画面301由有效画面310形成，而有效画面310是TV画面301的载有画面信息的区域。在有效画面区域310之外是消隐区域311，适于进行行和场消隐。有效画面区域310使用帧312、像素314和扫描行316来形成实际的TV图像。帧312表示由多种源(如模拟摄像机、模拟电视和计算机显示器、数字电视(DTV)等数字源)中的任一种源产生的静止图像。在使用隔行扫描的系统中，每一个帧312表示一个视场的信息。取决于采用的扫描类型，帧312也可表示静止图像的其它分画(breakdown)。

在数字格式中，每个像素由辉度或亮度成分(也称为luma，“Y”)和色彩或色度成分来表示。因为人类视觉系统对色彩的空间变化的灵敏度远低于其对亮度的灵敏度，因此有利的做法是，在一个通道上传送辉度成分或luma，且在两个通道上传送去除了luma的色彩信息。在数字系统中，两个色彩通道中的每个通道的数据速率(或数据容量)远低于luma通道的数据速率(或数据容量)。因为绿色主导了luma通道(通常，大约有59％的luma信号包括绿色信息)，所以明智的(并且由于信噪比的原因)做法是，将上述两个色彩通道基于蓝色和红色。在数字领域中，这两个色彩通道称为色度蓝Cb和色度红Cr。

在合成视频中，使用一种编码标准(如NTSC、PAL或SECAM)将亮度和色度与定时参考信息‘sync’进行组合。因为人眼的亮度分辨能力远比其色彩分辨能力高，因而将编码信号的色彩锐度(带宽)减小到远小于其亮度。

现在参考图4，其中示出了根据本发明的一个实施例的实时处理器系统400的框图。实时处理器系统400包括图像源402，且将该图像源配置成提供任何数目的用于处理的视频输入信号。这些视频信号可具有任何数目，并可采用任何众所周知的格式(如BNC合成、串行数字、并行数字、RGB或消费类数字视频)。如果图像源402包括模拟图像源404(如模拟电视、静物照相机、模拟VCR、DVD播放器、便携式摄录像机(camcorder)、光碟播放器、TV调谐器、机顶盒(具有卫星DSS或有线信号)等，则上述信号可以是模拟信号。图像源402还可包括数字图像源406(如数字电视(DTV)、数字静物照相机等)。数字视频信号可以是任何数目，并采用任何类型的众所周知的数字格式(如SMPTE 274M-1995(1920×1080分辨率，逐行或隔行扫描)，SMPTE 296M-1997(1280×720分辨率，逐行扫描)，和标准的480逐行扫描视频)。

在图像源402提供模拟图像信号的情况下，将模数转换器(A/D)408连接到模拟图像源404。在所述的实施例中，A/D转换器408将模拟电压或电流信号转换成一系列离散的数字编码数(信号)，这便在上述过程中形成了适于进行数字处理的适当的数字图像数据字。

因此，图5示出了根据本发明的代表性的像素数据字500，该数据字适于基于RGB的24位(或真彩色)系统。然而，应当注意，尽管用基于RGB的系统来描述像素字500，但是，以下的描述也可用于任何色彩空间(如YUV)。因此，在RGB色彩空间中，像素数据字500由3个子像素形成，即红色(R)子像素502，绿色(G)子像素504和蓝色(B)子像素506。每个子像素为n位长度，总长度为3n位。以这种方式，每个子像素可以产生2ⁿ(即256)个电压电平(当用直方图表示时，有时称为区间(bin))。例如，在24位的色彩系统中，n＝8，且可通过改变液晶(调制经过相关的蓝色荫罩(mask)的光量)的透明度用B子像素506来表示256级(level)蓝色，而G子像素504可用来表示256级绿色。对于剩下的讨论，将采用简短的命名法(同时表示所用的色彩空间和色彩深度(即每个像素的位数))。例如，将像素数据字500描述为RGB888，意为色彩空间是RGB型，且每个子像素(在这种情况下)为8位长。

因此，A/D转换器408使用称为4:x:x的采样来产生扫描行数据字600(由像素数据字500形成)，如图6所示。应当注意，4:x:x采样是一种应用于色差成分视频信号(Y，Cr，Cb)的采样技术，其中，以亮度Y的频率约数来对色差信号Cr和Cb进行采样。如果采用4:2:2采样，则在对偶数的亮度Y进行采样时，同时对两个色差信号Cr和Cb进行采样。对专业视频处理而言，4:2:2采样已成为一种‘标准’，因为它保证了亮度和色度数字信息在时间上一致，从而使得色度/亮度延时为最小，且提供了优秀的画面质量，并将样本大小减小了1/3。

重新参考图4，将连接到数字图像源406的内侧的视频信号选择器410和A/D转换器408配置成选择两个图像源中的哪一个(模拟图像源404或数字图像源406)来提供数字图像，将由连接到上述信号选择器的数字图像处理引擎412来提高上述数字图像的质量。在对从视频信号选择器410接收的数字图像进行适当处理后，数字图像处理引擎412将所接收的数字图像的改进版本输出到外侧的视频信号选择器414。与内侧的视频选择器410一样，外侧的视频选择器414配置成将上述经过改进的数字信号发送到图像显示单元416。图像显示单元416可包括标准的模拟TV、数字TV、计算机显示器等设备。在图像显示单元416包括模拟显示装置418(如标准的模拟TV)的情况下，连接到外侧的视频信号选择器414的数模(D/A)转换器420将上述经过改进的数字信号转换成适当的模拟格式。

图7示出了数字信号处理引擎412的具体实施例，将该引擎配置成处理器700，以提供根据本发明的、必需的和基于色调的检测和处理。相应的，处理器700包括输入像素格式检测和转换器单元702，区域检测器和选择器模块704，区域距离计算模块706，提供色调校正、饱和度校正和衰减校正的校正模块708，重叠使能(overlap enable)模块710，以及U/V偏移应用和最终输出模块712。

为保存存储器资源和带宽，输入像素格式检测和转换器单元702对输入像素格式进行检测，并且，如果确定不是YUV色彩空间，则基于任何知名的转换协议和基于图8所示的转换将输入的像素数据字格式转换到YUV色彩空间。一经转换到YUV色彩空间，则将输入的像素数据字长度设置为YUV444格式，这样每个子像素数据字的长度便被设为4位(或任何其它适于目前的特定应用的格式)。

除提供单一格式外，所述的实施例采用了多个区域的定义和与它们相关的校正参数(如图9和图10的表1所示)。区域902通过以下参数定义：{θ_center，θ_aperture，R₁，R₂，Y₁和Y₂}定义校正区域904，而{θ_fade，R_fade和Y_fade}定义了色调、饱和度、亮度(YUV)色彩空间中的衰减区域906，其中θ是指色彩的色调，R是指色彩的饱和度。在每个区域中根据校正参数Hue_Offset、Hue_gain、Sat_offset、Sat_gain、Lum_offset、Lum_gain、U_offset和V_offset以相加(偏移)或相乘(增益)的方式修正各个像素。对校正区域中的所有像素应用完全校正，而在衰减区域中，校正量从校正区域边缘处的完全校正变为离校正区域最远的衰减区域边缘处的零校正。

在所述的实施例中，对所有参数θ_center、θ_aperture、R₁、R₂、Y₁和Y₂、Hue-Offset、Hue_gain、Sat_offset、Sat_gain、Lum_offset、Lum_gain、U_offset和V_offset(见图10中的表1，在其中示出了这些参数的一组示范的值)而言，每个区域具有其唯一的这些参数的用户可配置值。在某些情形下，特定色彩可存在于多个区域中，由于这个原因，用插值处理来确定每个校正对最终结果的贡献量。一种实施方式使用优先级/串行校正方法，该方法首先校正优先级最高的区域中的像素，然后，将该校正值传递到用于优先级较低的区域的第二校正模块之中。尽管描述的实施方式允许2个区域的重叠，但也可设想其他实施方式，在这些实施方式中，采用了超过2个区域的重叠。

区域检测

重新参考图7，在所述的实施例中，通过检测模块704检测(采用图11中的流程图所示的过程1100)了包含任何给定像素的特定区域(或在重叠情况下的多个区域)，以便应用适当的校正参数。在所述的实施例中，该区域检测过程基于这样的假设，即任何像素最多存在于两个区域中；即在任何点处，最多可存在两个区域的重叠。在具体的实施方式中，用每个区域的一个区域检测器，和单个区域选择器705来执行检测过程。过程1100从1102开始，得出了采用的区域数目。在本实例中，采用了两个区域，但是，如果认为恰当，也可以具有任意的区域数目。在1104中，得到每个区域的色调、饱和度和亮度参数，在1106中，每个区域检测器(每个区域一个)将像素的色调、饱和度和亮度值与为每个区域指定的区域检测参数进行比较。在1108中，设置区域标识，并且，在1110中，如果检测器发现上述像素位于其所在的区域中，则在1112中识别该区域的地址。然而，如果在1110中确定上述像素不在本区域中，则检测器输出等于区域的总数+1的一个值，在1114中，为该值指定了MAX_REGION的名称。例如，区域2的区域检测器采用了区域2的参数θ_center、θ_aperture、R₁、R₂、Y₁、Y₂、Q_fade、R_fade和Y_fade；如果像素处于由这些值限定的范围内，则检测器输出‘2’，否则输出‘MAX_REGION’。

区域选择器705在1116和1118中分别确定了上述像素的第一检测区域地址和第二检测区域地址(若实施方式允许区域发生重叠)。上述第一区域是地址号最低的检测区域，而上述第二区域具有第二低的地址号。例如，如果像素处于区域3和6的重叠区域中，则上述第一区域是3，而上述第二区域是6。如果像素不在任何定义的区域中，则在1120和1122中，上述第一和第二区域分别都等于MAX_REGION。

区域距离计算

为促进从完全校正(“硬”)区域的边缘开始通过衰减区域到达附近的非校正像素的线性衰减，必须计算衰减区域中的像素距硬区域的边缘的距离。随后，在校正模块中，如果像素处于从硬区域到衰减区域的外边缘的1/3路程位置，则将向其应用(1-1/3)＝2/3的指定校正。处于区域的硬区域内的像素将导致产生0距离，这表明在整个硬区域上进行了完全校正。每个像素通道(色调角、饱和度幅值和亮度)具有与之相关的、分别由距离计算模块彼此独立地输出的距离计算结果。根据图12的流程图所示的过程1200计算了色调θ(Th)路径。首先，在1202中，创建了值θ_th。如果饱和度为0，则色调角不确定。如果像素校正包括饱和度偏移，则饱和实际上应沿区域的中心线发生。因此，如果饱和度R＝0，则在1204中，将上述第一或第二区域的θ_th适当设为θ_center。然后在1206中，通过从像素色调角θ中加上或减去360度创建值θ_plus360和θ_min360。有必要说明色调角(以360为模)的性质。例如，如果θ_centre＝0，且θ_ap＝30，则将区域的硬区域定义为从0+30＝30度到0-30＝-30度。因为笛卡儿坐标-极坐标模块输出0到360度之间的色调角，因而，将不会检测该区域中色调角θ＝359的像素。类似的，如果将区域定义为θ_centre＝359，且θ_ap＝30，则将区域的硬区域定义成从359+30＝389度到359-30＝329度。此时，会错误地将色调角θ＝0的像素排除在该区域外。由于这个原因，将区域边界与θ、θ_plus360和θ_min360进行比较。在1208模块中，输出分别与色调、饱和度和亮度方向上的衰减距离对应的Sdist_1，Sdist_2和Sdist_3(其形式为无符号的8位整数+7位分数值或其他适当形式)。在所述的实施例中，存在许多用于各个区域的区域距离计算模块。例如，在图7中，存在两个区域距离计算模块，分别用于上述第一和第二检测区域中。

校正

分别用于第一和第二检测区域的上述校正模块包含了将适当的基于区域的校正应用于输入像素的所有必要操作。每个模块输入色调角、饱和度值和亮度值，并输出校正后的色调角、饱和度值和亮度值。此外，第一校正模块还输出计算得出的Fade_factor。取决于像素所处的位置(位于“硬”区域(非衰减区域)中还是位于“硬”区域周围的衰减区域中)，校正模块/功能以不同的方式来处理这些像素。对处于“硬”区域中的像素应用色度增益，以使得其色调更远离或接近于区域的theta-center。而饱和度与亮度增益减小或增加了区域中的像素的饱和度和亮度。一旦应用了各个增益，则将区域特定的色调、饱和度和亮度偏移进行相加。

衰减因子校正

现在叙述将衰减因子应用于区域校正。在区域的整个硬区域上均应用了完全区域校正值。然而，从硬区域的外边缘到衰减区域的外边缘，校正强度从1×校正(完全强度)线性下降到0×校正(区域外的未校正像素)。

在概念上，将衰减因子简单地表示成

[1-(Sdist_1/fade_dist_hue)]×[1-(Sdist_2/fade_dist_sat)]×[1-(Sdist_3/fade_dist_lum)]，

其中，Sdist_x是区域距离计算模块的用于每个通道的输出，而fade_dist_x是相关方向上的衰减区域的长度。通过分配寄存器来保存外部计算得出的值1/fade_dist_x，避免了使用除法器。且上述五个寄存器之一仅包含了值1/Th_fade。其它区域则包含了值Rsoftlower；，Rsoftupper；，Ysoftlower；，Ysoftupper的倒数。当将这些值限制在0至255的范围内时，计算出这些值，并将它们作为衰减距离。例如，Rsoftlower＝min(R1；，Rfade)，且Rsoftupper＝min(255-R2；，Rfade)。

色调校正

与其它校正路径(饱和度与亮度)相同，色调校正路径对输入的色调值应用色调增益和偏移。然而，色调增益功能的不同操作必然使色度校正路径不同于其他路径。首先，计算了区域中心角θ_centre与像素色调角θ之间的带符号差值θ_diff。这就是说，如果饱和度为零，则使用区域中心角，然后，基于区域边界角决定使用上述中心角或该角+/-360度所得的值。然后，将θ_diff箝制在+/-Theta_ap之间。用这个箝制值乘以θ_gain，然后右移三位。其结果是，取决于θ_gain的符号，上述操作将像素的色调移向区域中心，或是使其远离中心。将θ_add与该值相加，便得出了将应用于区域的硬区域中的像素的总校正量θ_totoffset。如果像素位于衰减区域，则让θ_totoffset乘以Fade_factor，以减小校正强度，并将衰减的校正量与最初的色调角θ相加。最终，在将校正后的输出以θ_corr形式从校正模块输出之前，先将其减小到以360为模得出的值。

饱和度校正

首先，将输入饱和度值R与Rgain相乘，并右移7位，以给出X＝R*Rgain/128。从R中减去该值，以分离由增益引入的校正量。然后，在该校正量中加入饱和度偏移Radd，以给出总的饱和度校正值R_totoffset。然后，通过将该校正值与Fade_factor相乘来衰减上述校正，并将所得结果与像素饱和度R相加，且在将该结果作为Rcorr输出之前，箝制其值，并将其舍入到正确的输出位宽度。亮度校正路径与饱和度校正路径相同。

U/V偏移

区域的U和V偏移是每个区域的记录参数，它们给出了U或V方向上的偏移量。进行极坐标-笛卡儿坐标转换后，再应用该偏移。而这便允许进行单凭色度和饱和度校正不足以处理的色度调整。例如，对蓝位移而言，期望灰色附近的(即以原点为中心的低饱和度圆内的)所有像素向高饱和度的蓝色移动。给定该区域中像素的任意色调角，则无论是单纯的色调调整还是单纯的饱和度调整都不能实现此目的。因此，需要U和V偏移。

重叠使能

如果像素位于两个区域的重叠范围中，则首先在第一校正模块中应用色调、饱和度和亮度校正，然后在第二校正模块中进行上述校正。如果像素仅位于一个区域中，则应当仅应用第一校正模块进行校正。应当将第二校正模块旁路来保持像素数据的最佳可能精度。重叠使能模块采用区域选择器产生的Overlap_Detected信号来选择第一或第二校正模块的输出。它也计算总的U和V偏移来应用来自两个校正模块的U/V偏移的总和或仅应用第一校正模块的U/V偏移。为增强在区域的衰减区域内衰减U/V校正的能力，将U/V偏移传递到校正模块中，使其与Fade_factor相乘。，随后，从校正模块中输出结果Ucorr和Vcorr，以供进行处理，之后，将处理所得结果应用于经过校正的像素。

U/V偏移应用和最终的输出

像素输出之前的最终操作包括将U和V偏移相加。这些偏移是寄存器参数，它们在校正模块中得到衰减，并在重叠使能模块(0)中进行相加。现在，将它们分别加入到输出像素的U和V输出通道之中。最后，将经过校正的YUV值箝制在0到255的范围内，以获得Yfinal，Ufinal和Vfinal。最后一步是多路复用经过校正的最终值和原始的输入值。如果检测出像素位于至少一个区域中，则将经过校正的YUV值Yfinal，Ufinal，Vfinal作为Yout，Uout，Vout从上述模块输出。如果未检测出上述结果，则输出最初的输入像素值Yin，Uin，Vin。

图13示出了用来实施本发明的系统1300。计算机系统1300仅仅是可执行本发明的图形系统的其中一个例子。系统1300包括中央处理单元(CPU)1310，随机存取存储器(RAM)1320，只读存储器(ROM)1325，一个或多个外围设备1330，图形控制器1360，主存储装置1340和1350，以及数字显示单元1370。CPU1310也连接到一个或多个输入/输出装置1390。图形控制器1360产生模拟的图像数据和相应的参考信号，并将这两者提供给数字显示单元1370。可基于从CPU1310或外部编码(未示出)接收的像素数据来产生模拟的图像数据。在一个实施例中，以RGB格式提供了模拟的图像数据，且参考信号包括业内众所周知的V_SYNC和H_SYNC信号。然而，应当理解，可以用模拟图像、数字数据和/或其它格式的参考信号来实施本发明。例如，模拟的图像数据可包括具有相应的时间参考信号的视频信号数据。

尽管已描述了本发明的一些实施例，但是，应当理解，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，可以以许多其它具体的形式来实施本发明。应当将上述例子视为示意性的而非限制性的，且本发明不限于本文给出的细节，相反地，可以将其在权利要求及它们的等同物的全部范围内进行修改。

尽管已用优选实施例对本发明进行了描述，但是，也存在落在本发明范围内的变更、置换和等同物。也应当注意，存在许多实施本发明的过程和设备的替代方式。因此，希望将本发明解释为包括所有落在本发明的真实精神和范围内的这些变更、置换和等同物。

Claims (8)

1.一种处理像素的方法，包括：

将所述像素的色彩空间从笛卡儿坐标转换成极坐标；

确定所述像素是否位于由一组区域参数描述的3维区域内；

基于所述像素在所述3维区域中的位置来应用校正因子；并且

将所述像素的极坐标转换成笛卡儿坐标。

2.如权利要求1所述的方法，其中所述的色彩空间是色调、饱和度和亮度(YUV)色彩空间。

3.如权利要求2所述的方法，其中所述3维区域包括：

二维U，V平面；以及

第三维度上的Y轴，其中所述二维U，V平面包括色彩校正区域，该区域还包括衰减区域，所述衰减区域距所述色彩校正区域的边缘一个指定距离，且在U，V和Y方向上计算了所述指定距离。

4.如权利要求3所述的方法，还包括：

当所述像素位置处于所述衰减区域中时，则基于在色调、饱和度和亮度方向上计算的所述距离来确定衰减因子。

5.如权利要求3所述的方法，还包括：

当所述像素位置处于所述色彩校正区域中时，则基于所述像素的位置来计算色彩校正因子。

6.如权利要求5所述的方法，还包括：

应用色调、饱和度和亮度方向上的增益和偏移参数来确定应用于所述像素的校正量。

7.如权利要求6所述的方法，还包括：

将所述像素的色调和饱和度的极坐标转换成笛卡儿UV坐标，同时让所述像素的经过修改的亮度保持不变。

8.如权利要求7所述的方法，还包括：

将所述校正量减小所述衰减因子；且

将减小后的所述校正量应用于所述像素。

Images