CN1933549A

CN1933549A - 用于确定图像质量的图像处理装置及其方法

Info

Publication number: CN1933549A
Application number: CN 200610115947
Authority: CN
Inventors: 迈克尔·N·里查柯; 萨吉·V·埃菲莫
Original assignee: Samsung Electronics Co Ltd
Current assignee: Samsung Electronics Co Ltd
Priority date: 2005-08-19
Filing date: 2006-08-21
Publication date: 2007-03-21
Also published as: RU2370815C2; RU2005126348A

Abstract

提供一种确定图像质量的图像处理装置，包括：划分单元，用于将图像数据划分为多个划分的图像；计算单元，用于计算各个划分的图像的亮度直方图；判断单元，利用划分的图像的亮度直方图来判断各个划分的图像的质量，并通过考虑判断出的质量的比率来判断图像数据的质量。因此，可以更准确和更精确地确定图像数据的质量。

Description

用于确定图像质量的图像处理装置及其方法

技术领域

本发明的多方面涉及一种确定图像质量的图像处理装置及其方法，更具体地讲，涉及这样一种图像处理装置及其方法：通过划分图像和使用各划分的图像的亮度直方图评价整个图像的质量来精确地确定图像质量。

背景技术

最近，随着电子技术和光学技术的发展，已开发和发展了具有不同设计和性能的成像装置。这种成像装置可以是数字相机、便携式电话、PDA、笔记本PC、台式PC等装置。在这种成像装置中使用的功能之一是自动冲印(photofinishing)功能。这种自动冲印功能是否是自动判断拍摄的数据是否是低质量的数据的功能，所述低质量数据是不值得冲印的数据。

由于各种原因，例如曝光程度、闪光状态、噪声、压缩处理中的缺陷、颜色不均匀、异常色调等原因，拍摄的图像质量可能不同。在这些原因中，曝光问题被认为是可能最经常发生的重要因素。由于在差的曝光状态下拍摄的数据可被显像成用户无法识别的图像，所以需要丢弃所述图像或通过执行单独的图像改善处理来改善图像。为此，在冲印之前需要执行对图像数据的质量进行判断的处理。

许多描述判断图像数据质量的处理的专利申请已经被提出。例如，公开号为2002/109854的美国专利公报公开了显示数字图像并将其打印的系统和方法。根据所述系统和方法，图像缺陷特性的确定和检测作为图像补偿的基本工作被执行例如，图像补偿方法的数量、补偿程度、优选补偿类型等的确定。

另外，公开号为2003/151674的美国专利公报公开了确定在数字相机中捕捉的图像的质量的方法。根据该方法，将确定的图像质量的结果反馈给相机用户，以便该用户能够确定是保存捕捉的图像还是再拍摄图像。

另外，公开号为2004/120599的美国专利公报公开了分析图像的亮度直方图以确定图像质量的方法。

另外，公开号为2004/258308的美国专利公报和专利号为6,826,310的美国专利公开了图像质量的确定。

然而，上述技术考虑整个图像的亮度等来确定图像质量。因此，低质量图像的亮度直方图非常可能以与高质量图像的直方图类似的方式被测量。在这种情况下，即使低质量图像也可能被判断为高质量图像。相反，即使是高质量图像也可能由于亮度直方图没有适当地分布的原因被确定为低质量图像然后被丢弃。如上所述，根据现有技术，难以正确地判断图像质量。

发明内容

本发明的各方面提供一种图像处理装置及其方法，其可通过划分拍摄的图像并利用各个划分的图像的亮度直方图判断整个图像的质量来精确地确定图像质量。

根据本发明的一方面，提供一种图像处理装置，包括：划分单元，用于将图像数据划分为多个划分的图像；计算单元，用于计算各个划分的图像的亮度直方图；判断单元，利用划分的图像的亮度直方图来判断各个划分的图像的质量，并通过考虑判断出的质量的比率来判断图像数据的质量。

根据本发明的一方面，所述图像处理装置还包括：对比度调整单元，用于调整图像数据的整个对比度并向划分单元提供调整后的对比度。

根据本发明的一方面，所述对比度调整单元利用下面的等式来调整图像数据的整个对比度，

high＝max(i)：H[i]＞T

R(r，c)＝(2ⁿ-1)*{(R(r，c)-low}/(high-low)

G(r，c)＝(2ⁿ-1)*{(G(r，c)-low}/(high-low)

B(r，c)＝(2ⁿ-1)*{(B(r，c)-low}/(high-low)

其中：low和high表示用于对比度调整的下限值和上限值，i是亮度，H(i)是亮度频率，r和c是像素的水平坐标和垂直坐标，T是用于防止图像过暗的阈值，H₀是直方图级别的阈值，n是图像位的数量，R(r，c)、G(r，c)和B(r，c)分别是R、G和B分量值。

根据本发明的一方面，对于亮度直方图的平均值低于预设的第一阈值的划分的图像，所述判断单元将其判断为曝光不足的图像；对于亮度直方图的平均值超过预设的第二阈值的划分的图像，所述判断单元将其判断为曝光过度的图像；对于亮度直方图的平均值超过所述预设的第一阈值并低于所述预设的第二阈值，并且标准差低于标准差的预设的阈值的划分的图像，所述判断单元将其判断为低对比度图像；对于亮度直方图的平均值超过所述预设的第一阈值并低于所述预设的第二阈值，并且标准差超过标准差的预设的阈值的划分的图像，所述判断单元将其判断为正常图像。

根据本发明的一方面，如果所述多个划分的图像中被判断为正常图像的划分的图像的比率低于预设的阈值比率，则所述判断单元判断图像数据为低质量数据。

根据本发明的一方面，所述划分单元在以亮度信息和颜色信息被从图像数据分离的形式将图像数据转换到色域中之后，将图像数据划分为多个划分的图像。

根据本发明的一方面，所述图像处理装置还包括用于存储图像数据的存储单元。

根据本发明的一方面，所述划分单元读取存储在所述存储单元中的图像数据，并将读出的图像数据划分为多个划分的图像。

根据本发明的一方面，所述图像处理装置还包括用于从外部接收图像数据的输入单元。

根据本发明的一方面，所述划分单元可将通过所述输入单元接收到的图像数据划分为多个划分的图像。

根据本发明的一方面，所述图像处理装置还包括：控制单元，当图像数据被判断为低质量数据时，所述控制单元丢弃该图像数据。

根据本发明的一方面，所述图像处理装置还包括：图像处理器，当图像数据被判断为低质量数据时，所述图像处理器执行用于提高该图像数据的质量的图像处理。

根据本发明的另一方面，提供一种图像确定方法，包括：将图像数据划分为多个划分的图像；计算各个划分的图像的亮度直方图；利用各个划分的图像的亮度直方图来判断划分的图像的质量；通过考虑判断出的质量的比率来判断图像数据的质量。

根据本发明的一方面，所述图像确定方法还包括：在划分图像数据之前，调整图像数据的整个对比度。

根据本发明的一方面，调整对比度的步骤包括利用下面的等式，

high＝max(i)：H[i]＞T

R(r，c)＝(2ⁿ-1)*{(R(r，c)-low}/(high-low)

G(r，c)＝(2ⁿ-1)*{(G(r，c)-low}/(high-low)

B(r，c)＝(2ⁿ-1)*{(B(r，c)-low}/(high-low)

根据本发明的一方面，判断各个划分的图像的质量的步骤包括：对于亮度直方图的平均值低于预设的第一阈值的划分的图像，将其判断为曝光不足的图像；对于亮度直方图的平均值超过预设的第二阈值的划分的图像，将其判断为曝光过度的图像；对于亮度直方图的平均值超过所述预设的第一阈值并低于所述预设的第二阈值，并且标准差低于标准差的预设的阈值的划分的图像，将其判断为低对比度图像；对于亮度直方图的平均值超过所述预设的第一阈值并低于所述预设的第二阈值，并且标准差超过标准差的预设的阈值的划分的图像，将其判断为正常图像。

根据本发明的一方面，判断图像数据的质量的步骤包括：当所述多个划分的图像中被判断为正常图像的划分的图像的比率低于预设的阈值比率时，判断图像数据的质量为低质量数据。

根据本发明的一方面，划分图像数据的步骤包括：在以亮度信息和颜色信息被从图像数据分离的形式将图像数据转换到色域中之后，将图像数据划分为多个划分的图像。

根据本发明的另一方面，提供一种计算机可读介质，该计算机可读介质中存储有由计算机使用以执行图像质量判断处理的程序，该图像质量判断处理包括：将图像数据划分为多个划分的图像；计算各个划分的图像的亮度直方图；利用各个划分的图像的亮度直方图来判断划分的图像的质量；通过考虑判断出的质量的比率来判断图像数据的质量。

根据本发明的一方面，所述图像质量判断处理还包括：在划分图像数据之前，调整图像数据的整个对比度。

根据本发明的一方面，在所述图像质量判断处理中，判断各个划分的图像的质量的步骤包括：对于亮度直方图的平均值低于预设的第一阈值的划分的图像，将其判断为曝光不足的图像；对于亮度直方图的平均值超过预设的第二阈值的划分的图像，将其判断为曝光过度的图像；对于亮度直方图的平均值超过所述预设的第一阈值并低于所述预设的第二阈值，并且标准差低于标准差的预设的阈值的划分的图像，将其判断为低对比度图像；对于亮度直方图的平均值超过所述预设的第一阈值并低于所述预设的第二阈值，并且标准差超过标准差的预设的阈值的划分的图像，将其判断为正常图像。

根据本发明的一方面，在所述图像质量判断处理中，判断图像数据的质量的步骤包括：当所述多个划分的图像中被判断为正常图像的划分的图像的比率低于预设的阈值比率时，判断图像数据的质量为低质量。

附图说明

通过参照附图对本发明的特定实施例的详细描述，本发明的上述和其他方法和/或特征将变得更加清楚，并更容易理解，其中：

图1是示出根据本发明实施例的图像处理装置的结构的方框图；

图2是示出根据本发明实施例的图像处理装置的结构的方框图；

图3是详细解释根据本发明实施例的图1和图2的图像处理装置的结构的方框图；

图4A和4B是解释根据本发明实施例的图像处理装置中的图像划分方法的示图；

图5A和5B是示出正常图像及其亮度直方图的示例的示图；

图6A和6B是示出曝光不足的图像及其亮度直方图的示例的示图；

图7A和7B是示出曝光过度的图像及其亮度直方图的示例的示图；

图8A和8B是示出低对比度图像及其亮度直方图的示例的示图；

图9A和9B是示出图像及其亮度直方图的示例的示图；

图10A和10B是示出当图9A的图像按2×2被划分时划分的图像的质量和比率的示图；

图11A和11B是示出当图9A的图像按3×3被划分时划分的图像的质量和比率的示图；

图12是示出根据本发明实施例的图像确定方法的流程图；

图13是示出根据本发明实施例的图像确定方法的流程图；和

图14是根据本发明实施例的划分的图像质量的确定方法的流程图。

具体实施方式

将参照附图更详细地描述本发明的特定实施例。在以下的描述中，即使在不同的附图中，相同的部件使用相同的附图标号。在描述中定义的内容，例如详细的结构和部件，仅为了帮助全面理解本发明而被提供。因此，应该清楚，不使用那些定义的内容也可实现本发明的各方面。另外，由于对公知功能或结构的不必要的详细描述将使本发明不清晰，所以将省略其详细描述。

图1是示出根据本发明实施例的图像处理装置的结构的方框图。参照图1，所述图像处理装置包括划分单元110、计算单元120和判断单元130。划分单元110将图像数据划分成多个划分的图像。所述图像数据不限于源，可以是由设置在所述成像处理装置或外部成像装置中的图像模块(未示出)拍摄或获取的数据。所述图像数据还可以是预存储在图像处理装置的内部存储器中的数据。

划分单元110在宽度和长度上按n×m来划分整个图像。在该示例中，n和m可以为相同的值，或者可以为不同的值。这种图像划分的细节被公开在2001年9月在意大利的罗马召开的第27届VLDB(超大型数据库系统)国际会议中由L.Shu、M.T.Ozsu、V.Oria和R.Ng提出的论文“An Extendible Hash forMulti-Precision Similarity Querying of Image databases”和2003年7月在美国巴尔的摩召开的IEEE ICME’03多媒体国际会议和展览会中由G Messina、A.Castorina、S.Battiato、和A.Bosco提出的论文“Image Quality Improvementby Adaptive Exposure Correction techniques”中，内容包含于此以资参考。

划分单元110的划分比率可选择性地被确定。如果划分的图像太大，则对图像的重要部分的质量确定的准确性被降低。相反，如果划分的图像太小，则各划分的图像可能具有一致的颜色，并且可能被判断为低对比度区域。因此，可优选地根据设计的目的来适当地划分整个图像。实际中，可优选按2×2、3×3和4×4来划分图像。另外，尽管被描述为具有相同的大小，但也可以以不相等的大小来划分图像，例如图像的特定部分比其他部分更关键，并且对亮度直方图需要更细的网线以准确地确定图像质量的情况。

划分单元110可在划分图像之前将图像数据转换成具有与颜色信息分开的亮度信息的色域。具体地讲，划分单元110通过使用方程(1)将图像转换到YUV色域，但并不限于此。

Y＝0.299*R+0.587*G+0.114*B

U＝-0.147*R-0.289*G+0.436*B ……(1)

V＝0.615*R-0.515*G-0.100*B

另外，除了YUV色域或代替YUV色域，划分单元110可将图像数据转换成HIS颜色模型。在完成了图像质量确定工作之后，可将转换的模型转换成原始颜色模型。然而，应该理解，不是在本发明的所有方面，所述图像处理装置都需要包括划分单元110，例如，在图像被装置接收之前已经被划分的情况下。

计算单元120计算划分单元110划分的各图像的亮度直方图。具体地讲，计算单元120通过确认划分的图像中的各像素的所有亮度值来计算各亮度值的出现频率。

判断单元130通过使用对各划分的图像计算的亮度直方图来确定各划分的图像的质量。然后，判断单元130考虑各划分的图像的质量的比率来判断整个图像的质量。具体地讲，判断单元130对每一划分的图像计算亮度直方图的平均值。作为示例，可通过方程(2)来计算所述平均值。

H_{mean} = \frac{1}{N} Q_{i = 1}^{N} H (i) - - - (2)

在方程(2)中，H_mean表示亮度直方图的平均值，i表示亮度值，H(i)表示亮度频率，N表示亮度直方图的数量。

判断单元130通过使用计算的平均值来判断各划分的图像的质量。作为示例，当亮度直方图的平均值低于预置的第一阈值时，判断单元130判断该划分的图像为曝光不足图像。当亮度直方图的平均值高于预置的第二阈值时，判断单元130判断该划分的图像为曝光过度图像。这里，第二阈值高于第一阈值。然而，在本发明的其他方面可使用其他数量的阈值。

作为示例，如果整个亮度范围是0到255，则第一阈值可能被设置为64，第二阈值可能被设置为192。在该示例中，如果计算的平均值在0到63的范围内，则判断单元130判断相应的划分图像为曝光不足图像。如果计算的平均值在192到255的范围内，则判断单元130判断相应的划分图像为曝光过度图像。如果平均值在第一阈值(64)处、第二阈值(192)处或在第一阈值(64)和第二阈值(192)之间，则判断单元130确认相应划分的图像的标准差。

尽管不是在所有方面都需要，但判断单元130可通过使用方程(3)来计算标准差。

σ = \sqrt{\frac{1}{N - 1} Q_{i = 1}^{N} {(H (i) - H_{mean})}^{2}} - - - (3)

在方程(3)中，σ表示标准差。

判断单元130判断计算的标准差值低于标准差的阈值的划分的图像为低对比度图像。相反，判断单元130判断计算的标准差值高于标准差的阈值的划分的图像为正常图像。即，判断单元130根据平均值和标准差判断划分的图像为曝光过度图像、曝光不足图像、低对比度图像或正常图像。在本发明的本实施例中，将图像分成4类图像作为示例。然而，在其他实施例中，还可以更详细地对图像进行分类。

判断单元130通过使用各划分的图像的质量的比率来判断整个图像的质量。即，如果正常图像与划分的图像的比率低于预置的阈值比率，则判断单元130判断该整个图像为低质量图像。在这种情况下，判断单元130可丢弃该低质量图像或通过执行单独的图像改善处理来改善图像的质量。另外，判断单元130可将低质量图像存储在单独的存储空间以将它们与高质量图像区分。

另外，判断单元130可提醒低质量图像的用户以允许该用户选择保存、删除和/或图像改善。在本发明的一方面，可如表1来定义与正常图像与所有的划分的图像的比率相应的等级。

表1

参数值(正常，％)	图像质量
参数值(正常，％)	图像质量	89-100	非常好
78-88	好	89-100	非常好
78-88	好	55-77	满意
低于55	差	55-77	满意

根据表1，如果正常图像与所有划分的图像的比率低于阈值比率(例如，55％)，则判断单元130判断整个图像为低质量图像。然而，应该理解，可使用更多或更少的阈值比率，并且这种比率可根据图像类型(即，低光、运动对象等)而改变。

图2是示出根据本发明实施例的图像处理装置的结构的方框图。参照图2，所述图像处理装置除了包括划分单元110、计算单元120和判断单元130之外，还包括对比度调整单元140。

在单元110、120、130执行图像数据质量确定工作之前，对比度调整单元140通过调整图像数据的对比度使整个图像的亮度直方图均匀地分布。即，根据拍摄的对象的特性，图像的整个亮度可能高或低。因此，对比度调整单元140调整图像的对比度以便可在相同的条件下执行图像质量的确定。

尽管不是在所有方面都需要，但对比度调整单元140的所示的实施例首先为整个图像数据的对比度调整定义下限值和上限值。可如方程(4)来定义下限值和上限值。

high＝max(i)：H[i]＞T

在方程(4)中，low和high表示对比度调整的下限和上限值，i是亮度，H(i)是亮度频率，r和c是像素的水平和垂直坐标。T为防止图像太暗的阈值，H₀是直方图级别(level)的阈值。

对比度调整单元140可通过在方程(5)中代入在方程(4)中定义的术语low和high来调整整体对比度。

R(r，c)′＝(2ⁿ-1)*{(R(r，c)-low}/(high-low)

G(r，c)′＝(2ⁿ-1)*{(G(r，c)-low}/(high-low)…….(5)

B(r，c)′＝(2ⁿ-1)*{(B(r，c)-low}/(high-low)

在方程(5)中，n表示图像位的数目，R(r，c)、G(r，c)和B(r，c)表示R、G和B分量值。根据方程(5)，在点(r，c)处的像素的R、G和B分量通过low和high值被调整为新的值。因此，整个图像的对比度被调整。根据本发明的一方面，仅当与亮度i＝0，1相应的亮度频率是0或者与亮度i＝254、255相应的亮度频率是0时，才可执行上述的对比度调整。

如果整个图像的亮度直方图被对比度调整单元140调整为均匀地分布，则调整的图像数据被提供给划分单元110。划分单元110划分经对比度调整的图像数据，计算单元120计算各个划分的图像的亮度直方图。判断单元130使用计算的亮度直方图来判断划分的图像的质量和整个图像的质量。这个操作基本上与参照图1解释的操作相同，其详细的解释将被省略。

图3是详细解释图1和图2的图像处理装置的结构的框图。参照图3，根据本发明的图像处理装置除了包括划分单元110、计算单元120、判断单元130和对比度调整单元140外，还包括输入单元150、存储单元160、控制单元170、图像处理器180和总线190。

输入单元150从比如照相机或者网络的外部源接收图像数据。存储单元160存储通过输入单元150接收的图像数据或者通过内部成像模块(没有示出)拍摄的图像数据。存储单元160可通过磁盘、闪存、SD卡、磁带、盒式磁带、CD-ROM、CD-RW、DVD或其他存储器实现。尽管没有要求，但是应该理解，在本发明的各方面中，输入单元150可为照相机的图像传感器，并且存储单元160可为可去除和/或固定的存储器。

根据本发明的图像处理装置可确定通过输入单元150接收的图像数据或者存储在存储单元160中的图像数据的图像质量。也就是说，划分单元110划分所述图像数据，计算单元120计算划分的图像数据的亮度直方图，判断单元130使用计算出的亮度直方图判断划分的图像的质量和整个图像的质量。在本实施例中，对比度调整单元140可调整图像数据的对比度并将经过对比度调整的图像数据提供给划分单元110。然而，应该理解并不是在所有方面都需要使用对比度调整单元140。

另一方面，根据由判断单元130执行的判断的结果，控制单元170处理图像数据。也就是说，如果判断出图像数据是低质量的数据，则控制单元170可丢弃该图像数据。如果在存储单元160中设置了用于分开管理被判断为低质量数据的图像数据的存储器空间，则控制单元170可改为将该低质量数据存储在所述相应的存储器空间中。控制单元170还可向用户警告低质量数据以允许用户重新获取图像。

另外，控制单元170可控制图像处理器180来改善低质量数据的质量。图像处理器180可通过执行图像处理来调整所述图像数据的质量。具体地讲，如果图像被判断为曝光过度图像，则图像处理器180可降低整个图像的亮度，而如果图像被判断为曝光不足图像，则处理器180可提高整个图像的亮度。如果图像被判断为低对比度的图像，则图像处理器180可根据本发明一方面执行如方程(4)和(5)的对比度调整处理。然而，在本发明的各方面，除方程(4)和方程(5)之外，也可改用任何传统的图像处理技术。

另一方面，如果判断出图像数据不是低质量数据，则控制单元170可正常地使用相应的图像数据。具体地讲，控制单元170控制存储单元160将该图像数据存储为正常数据，或者控制输出部件(未示出)将该图像数据发送到外部装置(比如，显示器、跨过网络的另一装置、或打印机)。另外，尽管并不是在所有方面都需要，但是控制单元170控制打印模块(未示出)打印该图像数据，跨过网络发送该图像数据以在另一装置被共享，和/或控制显示器(未示出)显示该图像数据。

总线190在各个组成部件之间用作数据传输路径。

尽管不是在所有的方面都需要，但是对比度调整单元140、划分单元110、计算单元120、判断单元130和/或控制单元170可通过微处理器或者处理器实现。在本实施例中，微处理器通过不断读取并执行存储在主存储器和/或存储单元160中的包括图像质量判断处理的程序来执行上述的处理。

图4A和图4B是解释在根据本发明实施例的图像处理装置中的图像划分方法的示图。如图4A所示，通过在宽度和长度方向上按2×2划分图像能够获得四个划分的图像。另外，如图4B所示，通过在宽度和长度方向上按3×3划分图像能够获得九个划分的图像。在其他实施例中，也可通过在宽度和长度方向上按3×2、4×3或其他单位来划分图像。

图5A至图8B是表示不同图像和它们的亮度直方图的示例的示图。首先，图5A显示正常图像的示例，图5B显示图5A中的图像的亮度直方图。参照图5B，可得知亮度直方图被均匀分布在大约0到225的范围中。在以正常曝光状态下拍摄的图像数据的情况下，全部亮度直方图被均匀地分布。

图6A显示曝光不足图像的示例，图6B显示其亮度直方图。由于为曝光不足状态，所以图6A中的整个图像看起来暗一些。从而，图6B中的亮度直方图在亮度值低于130的范围内看来高一些。

图7A显示曝光过度图像的示例，图7B显示其亮度直方图。参照图7B，图7B中的亮度直方图在亮度值超过大约130的范围内看来高一些。

图8A显示低对比度图像的示例，图8B显示其亮度直方图。参照图8B，可得知高亮度直方图集中在中间亮度值，其分布在大约80到150的窄范围内。因此，图6A、7A和8A的图像被判断为低质量图像，而图5A的图像被判断为可接受的。

图10A显示通过划分图9A的图像而获得的四个划分的图像的质量。参照图10A，所有的这四个划分的图像作为与图9B所示的直方图一致的正常图像出现。图10B显示由根据本发明一方面的图像处理装置判断的划分的图像的质量比率。在图10b中，所有划分的图像是正常的图像，按照表1这种情况可被判断为最高的质量(例如，“非常好”)。

图11A和图11B是表示当图9A的图像按3×3划分时划分的图像的质量和比率。参照图11A，三个上面的划分的图像被判断为曝光过度图像，三个中间的划分的图像被判断为曝光不足图像。另外，三个下面的划分的图像之中的两个左边的划分的图像被判断为正常图像。此外，三个下面的划分的图像之中的一个右边的划分的图像被判断为低对比度图像。因此，正常图像的比率变成(2/9)×100％(也就是大约22％)。在本实施例中，按照表1整个图像被判断为低质量图像。这样，尽管在作为一个整体时图9A的图像反而被判断为可通过的，然而，通过对它的部分的精确的判断处理，它被确定为低质量图像。如上所述，可根据本发明的各方面来精确地确定图像的质量。

图12表示根据本发明实施例的图像确定方法的流程图。参照图12，图像数据被划分为多个划分的图像(S210)。根据本发明的各方面，图像数据可为预先存储的图像数据或者从外部接收的图像数据。

然后，计算各个划分的图像的亮度直方图(S220)。使用它们的亮度直方图的平均值和标准差来判断各个划分的图像的质量(S230)。因此，划分的图像可被分类为曝光不足图像、曝光过度图像、正常图像和低对比度图像之一。

考虑各个划分的图像的质量的比率来判断整个图像的质量(S240)。也就是说，如果正常图像的质量超过预定的比率，则整个图像被判断为高质量图像。如果正常图像的质量低于预定的比率，则整个图像被判断为低质量图像。判断之后，可丢弃或者分开管理低质量图像，或者可通过对低质量图像进行图像改善处理来改善图像的质量。相反，在高质量图像的情况下，可使用多种方式来使用所述高质量图像。也就是说，高质量图像可被存储在存储器中、可被发送到外部装置和/或者被打印。

图13是表示根据本发明实施例的图像确定方法的流程图。参照图13，对将被进行图像质量确定的图像数据执行对比度调整处理。具体地讲，首先定义对比度调整范围的下限值和上限值(S310)。在本示例中，可使用如上描述的方程(4)。

使用所述下限值和上限值来调整图像数据的对比度(S320)。在本示例中，可使用如上描述的方程(5)。

其后，转换图像数据的色域(S330)。在这种情况下，优选地而非必要的，图像数据使用方程(1)被转换到YUV色域或者图像数据被转换到HIS色域，在YUV色域和HIS色域中，亮度信息与颜色信息分开。如果图像数据的原始色域是在YUV或者HIS色域中，则可以省略色域转换工作。

然后，将图像划分为多个划分的图像(S340)，计算划分的图像的亮度直方图(S350)，然后执行对划分的图像的质量判断(S360)和对整个图像进行质量判断(S370)。因为已经参照图12解释了这些操作，将省略其重复的解释。

图14是根据本发明实施例的划分的图像质量的确定方法的流程图。参照图14，将划分的图像的平均值与预先设置的第一阈值相比较(S410)。如果平均值低于第一阈值，则相应的划分的图像被判断为曝光不足图像(S420)。相反，如果平均值超过第一阈值，则其又与第二阈值相比较(S430)。如果平均值超过第二阈值，则相应的图像被判断为曝光过度图像(S440)。

如果平均值低于第二阈值，则将划分的图像的标准差与预定的标准差的阈值相比较(S450)。如果划分的图像的标准差低于所述阈值，则该划分的图像被判断为低对比度图像(S460)。如果该划分的图像的标准差超过所述阈值，则该划分的图像被判断为正常图像(S470)。通过上述处理，各个划分的图像可被判断为曝光不足图像、曝光过度图像、低对比度图像和正常图像之一。

执行图12到14所示的算法的全部或者部分的计算机程序可被存储在多种计算机可读介质中，比如可被存储在硬盘存储器、软盘、CD、DVD、存储卡和其他介质中，以在一个或者多个计算机和/或者处理器上实施。

如上所述，根据本发明的各方面，图像数据被划分为多个划分的图像，划分的图像的质量被确定，然后通过将质量确定的结果结合起来确定整个图像的质量。因此，图像数据的质量可被更准确和更精确地判断。图像数据的准确判断可防止任何正常数据由于对图像质量的错误识别而被丢弃，并且对确定是否处理图像有很大帮助。

上述实施例和优点只是示例性的，并不被解释为对本发明的限制，本发明的定义在权利要求及其等同物中限定。本教导可被容易地应用到其他类型的设备。另外，对本发明实施例的描述意在解释，并不限制本发明的范围，对本领域的技术人员来说，任何替换、修改和改变将是显然的。

Claims

1、一种图像处理装置，包括：

划分单元，用于将图像数据划分为多个划分的图像；

计算单元，用于计算各个划分的图像的多个亮度直方图；

判断单元，利用划分的图像的所述多个亮度直方图来判断各个划分的图像的质量，并通过考虑判断出的质量的比率来判断图像数据的质量。

2、如权利要求1所述的图像处理装置，还包括：对比度调整单元，用于调整将被划分的图像数据的对比度并向划分单元提供调整后的对比度。

3、如权利要求2所述的图像处理装置，其中，所述对比度调整单元利用下面的等式来调整图像数据的整个对比度，

high＝max(i)：H[i]＞T

R(r，c)＝(2ⁿ-1)*{(R(r，c)-low}/(high-low)

G(r，c)＝(2ⁿ-1)*{(G(r，c)-low}/(high-low)

B(r，c)＝(2ⁿ-1)*{(B(r，c)-low}/(high-low)

其中：

low和high表示用于对比度调整的下限值和上限值，

i是亮度，

H(i)是亮度频率，

r和c是像素的水平坐标和垂直坐标，

T是用于防止图像过暗的阈值，

H₀是直方图级别的阈值，

n是图像位的数量，

R(r，c)、G(r，c)和B(r，c)分别是R、G和B分量值。

4、如权利要求1所述的图像处理装置，其中，对于每一划分的图像，所述判断单元：

当计算出的划分的图像的亮度直方图的平均值低于预设的第一阈值时，判断该划分的图像为曝光不足的图像；

当计算出的划分的图像的亮度直方图的平均值超过预设的第二阈值时，判断该划分的图像为曝光过度的图像；

当计算出的划分的图像的亮度直方图的平均值等于所述预设的第一阈值，或者等于所述预设的第二阈值，或者位于所述预设的第一阈值和预设的第二阈值之间，并且标准差低于预设的标准差的阈值时，判断该划分的图像为低对比度图像；

当计算出的划分的图像的亮度直方图的平均值等于所述预设的第一阈值，或者等于所述预设的第二阈值，或者位于所述预设的第一阈值和预设的第二阈值之间时，并且当标准差超过预设的标准差的阈值时，判断该划分的图像为正常图像。

5、如权利要求4所述的图像处理装置，其中，当所述多个划分的图像中被判断为正常图像的划分的图像的比率低于预设的阈值比率时，所述判断单元判断图像数据为低质量数据。

6、如权利要求1所述的图像处理装置，其中，所述划分单元在以亮度信息和颜色信息被从图像数据分离的形式将图像数据转换到色域中之后，将图像数据划分为所述多个划分的图像。

7、如权利要求1所述的图像处理装置，还包括：存储单元，用于存储所述图像数据；

其中，所述划分单元读取存储在该存储单元中的图像数据，并将读出的图像数据划分为所述多个划分的图像。

8、如权利要求1所述的图像处理装置，还包括：输入单元，用于从外部源接收图像数据；

其中，所述划分单元将通过该输入单元接收到的图像数据划分为所述多个划分的图像。

9、如权利要求1所述的图像处理装置，还包括：控制单元，当图像数据的质量被判断为低质量时，所述控制单元丢弃该图像数据。

10、如权利要求1所述的图像处理装置，还包括：图像处理器，当图像数据的质量被判断为低质量时，所述图像处理器执行用于提高该图像数据的质量的图像处理。

11、一种图像确定方法，包括：

将图像数据划分为多个划分的图像；

计算各个划分的图像的多个亮度直方图；

利用相应的划分的图像的所述多个亮度直方图来判断各个划分的图像的质量；

通过考虑判断出的质量的比率来判断图像数据的质量。

12、如权利要求11所述的图像确定方法，还包括：在划分图像数据之前，调整图像数据的整个对比度。

13、如权利要求12所述的图像确定方法，其中，利用下面的等式来调整对比度，

high＝max(i)：H[i]＞T

R(r，c)＝(2ⁿ-1)*{(R(r，c)-low}/(high-low)

G(r，c)＝(2ⁿ-1)*{(G(r，c)-low}/(high-low)

B(r，c)＝(2ⁿ-1)*{(B(r，c)-low}/(high-low)

其中：

low和high表示用于对比度调整的下限值和上限值，

i是亮度，

H(i)是亮度频率，

r和c是像素的水平坐标和垂直坐标，

T是用于防止图像过暗的阈值，

H₀是直方图级别的阈值，

n是图像位的数量，

R(r，c)、G(r，c)和B(r，c)分别是R、G和B分量值。

14、如权利要求11所述的图像确定方法，其中，对于每一划分的图像，所述判断各个划分的图像的质量的步骤包括：

当计算出的划分的图像的亮度直方图的平均值等于所述预设的第一阈值，或者等于所述预设的第二阈值，或者位于所述预设的第一阈值和预设的第二阈值之间，并且标准差超过预设的标准差的阈值时，判断该划分的图像为正常图像。

15、如权利要求14所述的图像确定方法，其中，判断图像数据的质量的步骤包括：当所述多个划分的图像中被判断为正常图像的划分的图像的比率低于预设的阈值比率时，判断图像数据的质量为低质量。

16、如权利要求11所述的图像确定方法，其中，划分图像数据的步骤包括：在以亮度信息和颜色信息被从图像数据分离的形式将图像数据转换到色域中之后，将图像数据划分为多个划分的图像。

17、一种计算机可读介质，其编码有由至少一个计算机执行的实施如权利要求11中所述的图像质量判断处理的程序。

18、如权利要求17所述的计算机可读介质，其中，所述图像质量判断处理还包括：在划分图像数据之前，调整图像数据的整个对比度。

19、如权利要求17所述的计算机可读介质，其中，对于每一划分的图像，判断各个划分的图像的质量的步骤包括：

当计算出的划分的图像的亮度直方图的平均值超过所述预设的第一阈值并低于所述预设的第二阈值时，并且当标准差低于标准差的预设的阈值时，判断该划分的图像为低对比度图像；

当计算出的划分的图像的亮度直方图的平均值超过所述预设的第一阈值并低于所述预设的第二阈值时，并且标准差超过标准差的预设的阈值时，判断该划分的图像为正常图像。

20、如权利要求19所述的计算机可读介质，其中，判断图像数据的质量的步骤包括：当所述多个划分的图像中被判断为正常图像的划分的图像的比率低于预设的阈值比率时，判断图像数据的质量为低质量。

21、一种图像处理装置，包括：

计算单元，为图像的多个划分的部分中的每一个计算相应的亮度直方图，以产生多个亮度直方图；

判断单元，利用所述多个亮度直方图的每一个来判断每一划分的部分的质量，并根据判断出的每一划分的部分的质量来判断图像的整体质量。

22、如权利要求21所述的图像处理装置，还包括：对比度调整单元，用于在所述计算单元接收所述图像之前调整该图像的对比度。

23、如权利要求22所述的图像处理装置，其中，所述对比度调整单元利用下面的等式来调整图像的对比度，

high＝max(i)：H[i]＞T

R(r，c)＝(2ⁿ-1)*{(R(r，c)-low}/(high-low)

G(r，c)＝(2ⁿ-1)*{(G(r，c)-low}/(high-low)

B(r，c)＝(2ⁿ-1)*{(B(r，c)-low}/(highh-low)

其中：

low和high表示用于对比度调整的下限值和上限值，

i是亮度，

H(i)是亮度频率，

r和c是像素的水平坐标和垂直坐标，

T是用于防止图像过暗的阈值，

H₀是直方图级别的阈值，

n是图像位的数量，

R(r，c)、G(r，c)和B(r，c)分别是R、G和B分量值。

24、如权利要求21所述的图像处理装置，其中，所述判断单元：

为划分的部分计算标准差；

当计算出的标准差等于或低于标准差的阈值时，判断该划分的部分为低对比度图像；

当计算出的标准差超过标准差的阈值时，判断该划分的部分为正常图像。

25、如权利要求21所述的图像处理装置，其中，所述判断单元：

当计算出的亮度直方图的平均值低于第一值时，判断该划分的部分为曝光不足的图像；

当所述多个亮度直方图的平均值超过第二值时，判断该划分的部分为曝光过度的图像。

26、如权利要求25所述的图像处理装置，其中，当计算出的划分的图像的亮度直方图的平均值等于所述第一值，或者等于所述第二值，或者位于所述第一值和第二值之间时，所述判断单元：

为划分的部分计算标准差；

当计算出的标准差低于阈值时，判断该划分的图像为低对比度的图像；

当计算出的标准差等于或超过该阈值时，判断该划分的图像为正常图像。

27、如权利要求26所述的图像处理装置，其中，根据下面的等式来计算所述计算出的亮度直方图的平均值：

H_{mean} = \frac{1}{N} Q_{i = 1}^{N} H (i)

其中

H_mean是亮度直方图的平均值，

i是亮度值，

H(i)是亮度频率，

N是亮度直方图的数量。

28、如权利要求26所述的图像处理装置，其中，所述标准差通过下面的等式计算：

σ = \sqrt{\frac{1}{N - 1} Q_{i = 1}^{N} {(H (i) - H_{mean})}^{2}}

其中

σ是标准差，

H_mean是亮度直方图的平均值，

i是亮度值，

H(i)是亮度频率，

N是亮度直方图的数量。

29、如权利要求24所述的图像处理装置，其中，当与被判断的划分的部分的数量相比，被判断为正常图像的划分的图像的数量低于阈值时，所述判断单元判断该图像为低质量。

30、如权利要求21所述的图像处理装置，还包括划分单元，所述划分单元将图像转换到色域中以将亮度信息与颜色信息分离，并将该图像划分为所述多个划分的图像。