CN1878245A

CN1878245A - 校正数字图像的曝光度的方法

Info

Publication number: CN1878245A
Application number: CN 200510076392
Authority: CN
Inventors: 邓宜珍
Original assignee: BenQ Corp
Current assignee: BenQ Corp
Priority date: 2005-06-07
Filing date: 2005-06-07
Publication date: 2006-12-13

Abstract

图像处理方法包含选出一数字图像的高亮度区块、中亮度区块及低亮度区块，调整高亮度区块及低亮度区块的亮度，以及调整中亮度区块的对比度，以校正图像的曝光度。

Description

校正数字图像的曝光度的方法

技术领域

本发明提供一种校正数字图像的方法，尤其指一种校正数字图像的曝光度的方法。

背景技术

随着信息工业的蓬勃发展，数字化的信息产品也逐渐融入日常生活或工作当中，并取代传统模拟式工具，带领使用者进入数字化的世界。例如数字相机就是很好的例子，传统光学相机利用底片上的化学物质的感光特性来记录图像，的后再经过显影等繁杂过程将图像呈现于使用者面前，再者，若使用者想要拍摄拥有特殊效果的照片，还必须仔细地控制光圈、快门、使用特殊滤镜或利用冲洗成像技术等方式，对于不善于操作相机的使用者而言相当地不方便。不同于传统光学相机，数字相机以数字化的方式纪录图像信息，数字相机使用光传感器将图像转换为数字信号，并以计算机文档格式将图像的数字信号存储于存储装置中，数字相机可与计算机系统连接并将图像存储于硬盘中，亦可同时于显示器上显示图像并由打印机输出图像内容，因此使用者可以立即观赏到拍摄的成果。此外，使用者可利用市面上的图像处理工具对数字相机所纪录的图像文档进行修改，同样可以做出传统光学相机所能拍摄出的特殊效果，甚至做出传统相机所无法处理的效果。

物体本身的图像会因为外部投射光线的改变而受到影响，通常人类的眼睛会自动修正这种因外部投射光线而产生的改变，但是数字相机中的光传感器，例如电荷耦合器件(charge-coupled device，CCD)，却不具备这样的功能，因此数字相机拍摄的数字图像有时会因曝光过度或曝光不足而造成数字图像失去其细部的细节。虽然使用者仍可利用图像处理工具对数字图像实施进一步的处理，以校正数字图像各区域的曝光度，然而使用者必须对数字图像的各区域进行复杂的分析及调整等操作，若使用者不熟悉图像处理工具的操作，则修改后的数字图像会显得不自然。再者，若数字图像具有较高的分辨率，则数字图像的文件会很大，因此在对数字图像进行修改时会占用到很大的存储器空间，因而使得计算机的运算速度变慢。

发明内容

因此，本发明的主要目的，即是要提出一种校正数字图像的曝光度的方法，以解决上述的问题。

本发明校正数字图像的曝光度的方法，其包含有根据一数字图像的亮度分布选择该数字图像的欲调整区块，以及调整该欲调整区块的图像属性。

附图说明

图1为本发明方法校正数字图像曝光度的前处理过程的示意图。

图2为算式(1)的运算的示意图。

图3为本发明方法校正数字图像曝光度的后处理过程的示意图。

图4为本发明方法的流程图。

主要元件符号说明

110数字图像 120低分辨率图像

130高亮度像素分布图 140低亮度像素分布图

150中亮度像素分布图 230新高亮度像素分布图

240新低亮度像素分布图 250新中亮度像素分布图

400流程图 410-470步骤

具体实施方式

本发明方法大致上可分为两部分，一为前处理过程，一为后处理过程。前处理过程用来分析一数字图像的各区域的曝光度，而后处理过程用来校正该数字图像的各区域的曝光度，以及执行后续的图像处理以使校正后的数字图像显得更自然。请参考图1，图1为本发明方法校正数字图像110曝光度的前处理过程的示意图。在接收到一数字图像110后，为避免占用太多存储器空间，本发明会根据数字图像110产生一低分辨率图像120。由于一图像由多个像素组成，而每一像素的属性皆可由一灰度值(gray level value)代表，因此该图像亦可视为一数字矩阵，所以数字图像110和低分辨率图像120可等同视为一大矩阵orgImg和一小矩阵preImg。在分析低分辨率图像120的各区域的曝光度之前，低分辨率图像120会先被模糊化，以避免单一或少数像素因较亮或较暗而被误认为曝光不正常。一般较简单的方法将低分辨率图像120的一像素和其相邻的像素的灰度值取平均值，举例来说，以一像素P为中心，则像素P和其上、下、左、右、左上、右上、左下、右下的像素的灰度值(亦即一3×3的灰度值矩阵)取平均值而成为像素P新的灰度值，本发明甚至可以以像素P为中心，和其周围二十四个像素的灰度值(亦即一5×5的灰度值矩阵)取平均值而成为像素P新的灰度值。

在模糊化低分辨率图像120后，选定一高亮度值thrH和一低亮度值thrL以用来分析低分辨率图像120的各区域的曝光度，上述两值可以使用者决定值、固定值或自动检测值。一般来说，一图像大致上可分为红、蓝、绿三个频道，而该图像的每一像素于红、蓝、绿三个频道皆有一灰度值，代表像素于该频道的属性，将上述高亮度值thrH套用于低分辨率图像120的每一个像素，若一像素的红、蓝、绿三个频道的灰度值皆高于高亮度值thrH，则该像素为一高亮度像素，将其标示为1，代表该像素曝光过度，而其余像素则标示为0，如此集合所有像素的0与1的信息即可产生一高亮度像素分布图130，其亦等同于一包含0与1的矩阵H。相反，若一像素的红、蓝、绿三个频道的灰度值皆低于高亮度值thrH，则该像素为一低亮度像素，将其标示为1，代表该像素曝光不足，而其余像素则标示为0，如此集合所有像素的0与1的信息即可产生一低亮度像素分布图140，其亦等同于一包含0与1的矩阵L。另外，为了分析中亮度像素的分布，本发明将低分辨率图像120调整成一灰度图像(gray image)，并将高亮度值thrH和低亮度值thrL套用于该灰度图像的每一个像素，若一像素的灰度值低于高亮度值thrH，且该像素的灰度值高于或等于低亮度值thrL，则该像素为一中亮度像素，将其标示为1，而其余像素则标示为0，如此集合所有像素的0与1的信息即可产生一中亮度像素分布图150，其亦等同于一包含0与1的矩阵M。在产生高、低、中三个亮度分布图130，140，150后，此三个亮度分布图130，140，150亦可如上述方法分别将此三个亮度分布图130，140，150模糊化。

矩阵H(高亮度分布图130)和矩阵L(低亮度分布图140)会被分别乘上一权值以产生新的矩阵Hw和Lw，其算式可表示如下：

Lw＝L*(1-preImg-gray) 算式(1)

Hw＝H*(preImg-gray) 算式(2)

其中preImg-gray代表的为低分辨率图像120的像素的灰度值矩阵，则(1-preImg-gray)代表的为preImg-gray的每一像素的灰度值皆被1减去而形成的矩阵，而运算符号『*』代表的为点对点的相乘，并非一般的矩阵相乘。请参考图2，图2为算式(1)的运算的示意图。如图2所示，矩阵L的像素为由0与1所组成的低亮度像素分布图140；矩阵(1-preImg-gray)的像素为由1减去低分辨率图像120的像素的灰度值，例如(1-P₁₁)、(1-P₁₂)等所组成；矩阵Lw中的每一像素等于矩阵L的像素乘以矩阵(1-preImg-gray)中所对应的像素的值，例如Lw₁₁等于L₁₁×(1-P₁₁)，以此类推。而算式(2)及以下的算式皆类似于图2的运算方式。接下来，矩阵Hw、矩阵Lw以及矩阵M的分辨率会分别被调整成数字图像110原有的分辨率，亦即如图1所示的将高亮度像素分布图130、低亮度像素分布图140以及中亮度像素分布图150放大分辨率而成为新高亮度像素分布图230、新低亮度像素分布图240以及新中亮度像素分布图250，而其亦有相对应的三个新矩阵Hw’、Lw’以及M’，其中矩阵Hw’、矩阵Lw’以及矩阵M’由原来的矩阵Hw、矩阵Lw以及矩阵M加以放大后，再经由内插法或其他的演算方式填入数值于新增的像素中。

请参考图3，图3为本发明方法校正数字图像110曝光度的后处理过程的示意图。如图3所示，数字图像110相对应于新高亮度像素分布图230的像素的灰度值会经由一运算处理而被调暗，其算式可表示如下：

HD＝orgImg*(1-Hw’)+{[max(0，(orgImg-HlowerB))]/(1-HlowerB))*Hw’

算式(3)

其中HD代表数字图像110被部分调暗后所形成的的新矩阵，max(0，(orgImg-HlowerB))为由0和(orgImg-HlowerB)之间取一最大值，而HlowerB可以为一固定值或使用者决定值。由于新高亮度像素分布图230的高亮度像素皆为1乘上一权值，而其余像素皆为0，因此只有高亮度像素的灰度值会被调暗。

相似地，数字图像110相对应于新低亮度像素分布图240的像素的灰度值亦会经由一运算处理而被调亮，其算式可表示如下：

LD＝HD*(1-Lw’)+HD^1/g*Lw’ 算式(4)

其中LD代表数字图像110被部分调亮后所形成的的新矩阵，而g可以为一固定值或使用者决定值。另外，由于新低亮度像素分布图240的低亮度像素皆为1乘上一权值，而其余像素皆为0，因此只有低亮度像素的灰度值会被调亮。

在调整完亮度之后，为使数字图像110显得更自然，本发明另微调数字图像110的灰度值，以使整个数字图像110的色彩更饱和，因而形成新的矩阵LD’。随后数字图像110相对应于新中亮度像素分布图250的像素的对比度度亦会经由一运算处理而被调整，其算式可表示如下：

Img＝LD’*(1-M’)+contrast(LD’)*M’ 算式(5)

其中Img代表数字图像110被部分调整对比度度后所形成的的新矩阵，而contrast代表对比度度的调整。由于新中亮度像素分布图250的中亮度像素皆为1，而其余像素皆为0，因此只有中亮度像素的对比度值会被调整。

经由上述图像处理后，数字图像110的曝光度不仅被校正了，其色彩和对比度也显得更自然。另外，上述算式皆只为一般图像处理上的代表算式，用来解释本发明图像处理的方法，其他相同目的的算式若套用于上述方法亦属本发明的范畴。

为了更明确说明本发明校正数字图像110的曝光度的方法，图4提供一本发明方法的流程图400。请参考图4，并一并参考图1和图3，图4的流程图400包含有下列步骤：

步骤410：降低一数字图像110的分辨率以产生一低分辨率图像120；

步骤420：分析低分辨率图像120以产生一高亮度像素分布图130、一低亮度像素分布图140以及一中亮度像素分布图150；

步骤430：将高亮度像素分布图130、低亮度像素分布图140以及中亮度像素分布图150的分辨率调整成数字图像110原有的分辨率，以产生一新高亮度像素分布图230、一新低亮度像素分布图240以及一新中亮度像素分布图250；

步骤440：根据新高亮度像素分布图230调暗数字图像110的部分像素；

步骤450：根据新低亮度像素分布图240调亮数字图像110的部分像素；

步骤460：微调数字图像110的灰度值，以使整个数字图像110的色彩更饱和；

步骤470：根据新中亮度像素分布图250调整数字图像110的部分像素的对比度度。

基本上，上述结果的实现，流程图400的步骤并不一定要遵守以上顺序，且各个步骤并不一定为相邻的，其他的步骤也可介于上述步骤之间。另外，本发明也可直接分析数字图像110并进而调整数字图像110的属性，而不需产生一低分辨率图像120。本发明方法可由软件方式来实现，亦可由软件搭配固件、硬件或以上三种方式的任意组合来实现。

相较于先前技术，本发明提供一种图像处理方法以方便校正数字图像110的曝光度，并使校正后的数字图像110显得更自然。本发明另根据数字图像110产生低分辨率图像120以节省运算时所需的存储器空间，并加快图像处理的速度。

以上所述仅为本发明的优选实施例，凡依本发明权利要求所进行的等效变化与修改，皆应属本发明的涵盖范围。

Claims

1.一种校正数字图像的曝光度的方法，其包含有下列步骤：

(a)根据一数字图像的亮度分布选择该数字图像的欲调整区块；以及

(b)调整该欲调整区块的图像属性。

2.如权利要求1所述的方法，其中步骤(a)包含根据一数字图像的亮度分布选择该数字图像的高亮度区块。

3.如权利要求1所述的方法，其中步骤(a)包含根据一数字图像的亮度分布选择该数字图像的低亮度区块。

4.如权利要求1所述的方法，其中步骤(a)包含根据一数字图像的亮度分布选择该数字图像的中亮度区块。

5.如权利要求1所述的方法，其中步骤(b)包含调高该欲调整区块的图像亮度。

6.如权利要求1所述的方法，其中步骤(b)包含调低该欲调整区块的图像亮度。

7.如权利要求1所述的方法，其中步骤(b)包含调整该欲调整区块的图像对比度。

8.如权利要求1所述的方法，其另包含降低该数字图像的分辨率以产生一低分辨率图像，其中步骤(a)包含根据该低分辨率图像的亮度分布选择该数字图像的欲调整区块。

9.如权利要求8所述的方法，其另包含模糊化该低分辨率图像以产生一低分辨率模糊图像，其中步骤(a)包含根据该低分辨率模糊图像的亮度分布选择该数字图像的欲调整区块。

10.如权利要求1所述的方法，其另包含模糊化该数字图像以产生一模糊图像，其中步骤(a)包含根据该模糊图像的亮度分布选择该数字图像的欲调整区块。

11.如权利要求1所述的方法，其另包含在步骤(b)的后，调整该数字图像的像素的灰度值。