FR3058818A1

FR3058818A1 - Procede d'augmentation de la saturation d'une image, et dispositif correspondant.

Info

Publication number: FR3058818A1
Application number: FR1661127A
Authority: FR
Inventors: Estelle Lesellier
Original assignee: STMicroelectronics SA
Current assignee: STMicroelectronics SA
Priority date: 2016-11-17
Filing date: 2016-11-17
Publication date: 2018-05-18
Also published as: US10455123B2; US20180139359A1

Abstract

Le dispositif (DIS) de traitement d'image (1) formée de pixels ayant chacun des composantes définissant une couleur, comprend un moyen de traitement (2) configuré pour mettre en œuvre une augmentation de la saturation de l'image (1) suivant un gain appliqué par une fonction de transfert (3, 4, 5) dépendant des composantes de la couleur de chaque pixel. Un moyen de paramétrage (6) est configuré pour paramétrer le gain (Gs) de ladite fonction de transfert par au moins un paramètre de contrôle (PC) respectivement dédié à au moins un type de contenu d'image de référence et un moyen de calcul (7) est configuré pour calculer la valeur dudit au moins un paramètre de contrôle (PC) relativement au contenu effectif de ladite image (1) en mettant en œuvre des calculs comportant une détermination de statistiques colorimétriques (ST) des pixels de l'image et un traitement desdites statistiques (AN) conformément à au moins un modèle de traitement (8) respectivement associé audit au moins un type de contenu d'image de référence.

Description

INSTITUT NATIONAL DE LA PROPRIÉTÉ INDUSTRIELLE

COURBEVOIE © Int Cl⁸ : G 06 T5/40 (2017.01), G 06 T 7/90, G 06 K9/62

DEMANDE DE BREVET D'INVENTION A1

(© Date de dépôt : 17.11.16.	© Demandeur(s) : STMICROELECTRONICS SA Société
(© Priorité :	anonyme— FR.
	@ Inventeur(s) : LESELLIER ESTELLE.
(43) Date de mise à la disposition du public de la
demande : 18.05.18 Bulletin 18/20.
(© Liste des documents cités dans le rapport de
recherche préliminaire : Se reporter à la fin du
présent fascicule
(© Références à d’autres documents nationaux	® Titulaire(s) : STMICROELECTRONICS SA Société
apparentés :	anonyme.
©) Demande(s) d’extension :	(© Mandataire(s) : CASALONGA.

(64) PROCEDE D'AUGMENTATION DE LA SATURATION D'UNE IMAGE, ET DISPOSITIF CORRESPONDANT.

FR 3 058 818 - A1

Le dispositif (DIS) de traitement d'image (1 ) formée de pixels ayant chacun des composantes définissant une couleur, comprend un moyen de traitement (2) configuré pour mettre en oeuvre une augmentation de la saturation de l'image (1) suivant un gain appliqué par une fonction de transfert (3, 4, 5) dépendant des composantes de la couleur de chaque pixel. Un moyen de paramétrage (6) est configuré pour paramétrer le gain (Gs) de ladite fonction de transfert par au moins un paramètre de contrôle (PC) respectivement dédié à au moins un type de contenu d'image de référence et un moyen de calcul (7) est configuré pour calculer la valeur dudit au moins un paramètre de contrôle (PC) relativement au contenu effectif de ladite image (1) en mettant en oeuvre des calculs comportant une détermination de statistiques colorimétriques (ST) des pixels de l'image et un traitement desdites statistiques (AN) conformément à au moins un modèle de traitement (8) respectivement associé audit au moins un type de contenu d'image de référence.

i

Procédé d’augmentation de la saturation d'une image, et dispositif correspondant.

Des modes de mise en œuvre et de réalisation de l’invention concernent le traitement numérique d’image, par exemple du type photographique, et en particulier un procédé d’augmentation de la saturation des couleurs d'une image, et le dispositif correspondant.

Une image numérique à deux dimensions, telle qu’une photographie, est généralement exploitée sous la forme d’une matrice composée de pixels. Chaque pixel forme une unité élémentaire de l’image transmettant une information de couleur et l’image est créée par l’organisation spatiale de différentes couleurs.

Dans les espaces colorimétriques rouge-vert-bleu RGB (acronyme tiré de l’anglais « Red-Green-Blue ») comme par exemple l’espace sRGB (« standard Red-Green-Blue »), couramment employé dans les capteurs et les afficheurs, la couleur d’un pixel est déterminée par la proportion de chacune des trois couleurs primaires rouge, verte et bleue, formant les composantes de chaque pixel.

L’espace colorimétrique sRGB est pratique sur le plan matériel mais est très peu représentatif du ressenti humain d’une couleur. En revanche, l’espace colorimétrique teinte-saturation-intensité HSV (acronyme tiré de l’anglais « Hue-Saturation-Value ») est quant à lui très proche de la description humaine d’une couleur. En effet il est naturel pour l’homme d’identifier une teinte (couleurs de l’arc en ciel), une saturation (caractère doux, pastel, fort), et une intensité (caractère sombre ou lumineux).

Il existe d’autres espaces colorimétriques et des méthodes bien connues pour convertir une image numérique d’un espace colorimétrique à un autre.

Il est courant, par exemple dans la retouche de photographies, de chercher à augmenter la saturation d’une image afin d’embellir son rendu.

Cependant, augmenter la saturation de certaines images numériques, par exemple en appliquant un gain sur la saturation identique sur tous les pixels de l’image, peut rapidement dénaturer le contenu de l’image. Par exemple les couleurs de la peau humaine virent vers des teintes rouges-orangées gênantes, les paysages paraissent artificiels, des couleurs douces perçues comme presque grises deviennent vives et les modulations de saturation des surfaces de teinte uniforme et fortement saturées disparaissent.

Il existe des solutions permettant d’éviter certains de ces effets néfastes, par exemple en paramétrant le gain en saturation en fonction de la couleur d’entrée du pixel selon une fonction de transfert permettant par exemple de limiter de manière générale l’augmentation

de la saturation	des	teintes	habituelles de	la peau, ou	limitant
l’augmentation de	la	saturation des couleurs	initialement	déjà	très
saturées.
Cependant	de	telles	solutions sont	appliquées	avec	un
paramétrage constant	quelle	que soit l’image et peuvent	être

inadaptées à certains contenus d’image. Typiquement la saturation d’une image ne comportant pas de visage ou de peau sera aussi limitée dans les teintes de la peau. En outre, les teintes de la peau étant relativement nombreuses et variées, les méthodes générales sont habituellement insuffisamment précises et donc peu efficaces.

Actuellement il est donc nécessaire d’avoir recours à une intervention humaine pour régler une augmentation de la saturation qui ne dénature pas le contenu de l’image.

Par conséquent, un embellissement du rendu d’une image par augmentation de sa saturation est très risquée si elle est mise en œuvre dans une chaîne de traitements d’image numérique temps réel, par exemple dans un processeur d’image ISP (acronyme tiré de l’anglais « Image Signal Processor ») embarqué dans une caméra, ou à l’inverse est très peu visible par précaution.

C’est pourquoi il est avantageusement proposé des modes de mise en œuvre d’un procédé permettant d’améliorer le rendu en matière de perception d’une augmentation de la saturation d’une image, le procédé étant dynamiquement adaptatif à chaque image traitée, présentant ainsi un faible risque de dénaturer l’image tout en ayant un effet visible.

Selon un aspect, il est proposé un procédé d’augmentation de la saturation des pixels d’une image, chaque pixel ayant des composantes définissant une couleur, ladite augmentation suivant un gain appliqué par une fonction de transfert dépendant des composantes de chaque pixel.

Selon une caractéristique générale de cet aspect, le gain de la fonction de transfert est paramétré par au moins un paramètre de contrôle respectivement dédié à au moins un type de contenu d’image de référence. Par exemple des types de contenu d’image de référence peuvent être les visages et la peau, la balance des blancs, des surfaces de teinte uniforme, ou plus largement des paysages.

La valeur dudit au moins un paramètre de contrôle est calculée à partir du contenu effectif de ladite image (c’est-à-dire ce qui est représenté par l’image traitée et/ou au moins une des images précédentes) par des calculs comportant une détermination de statistiques colorimétriques des pixels de ladite image et un traitement desdites statistiques. Le traitement des statistiques est réalisé conformément à au moins un modèle de traitement respectivement dédié à la préservation dudit au moins un type de contenu d’image de référence.

Ainsi, les paramètres de contrôle ont une valeur appropriée au contenu effectif de chaque image traitée, dans le cadre de la préservation des types de contenu d’image de référence respectifs. Ladite fonction de transfert (qui définit la dynamique de l’augmentation de la saturation des pixels de l’image), ainsi paramétrée par lesdits paramètres de contrôle, est par conséquent ajustée sur-mesure à chacune des images traitées afin de ne pas dénaturer son contenu.

En d’autres termes, la fonction de transfert d’augmentation de la saturation est paramétrée de manière dynamiquement adaptée à chaque image. Cela permet d’optimiser l’effet de l’augmentation de la saturation en matière de perception, et notamment d’éviter d’avoir recours à une intervention humaine pour régler une augmentation de la saturation qui ne dénature pas le contenu de l’image.

Un modèle de traitement comprend par exemple des mises en œuvre de moyens d’analyse de statistiques colorimétriques permettant de préserver la nature du type de contenu d’image de référence auquel il est dédié.

En outre, un modèle de traitement peut comprendre une banque de données, par exemple préalablement établie par expérimentation statistique de calibration, permettant de déterminer la valeur du paramètre de contrôle respectif.

Par exemple un premier modèle de traitement permet de préserver la balance des blancs d’un contenu d’image dont la couleur est peu saturée, dans des nuances de blancs ; un deuxième modèle de traitement permet de préserver les contrastes d’un contenu d’image comportant une surface de teinte uniforme et fortement saturée ; un troisième modèle de traitement permet d’éviter une saturation excessive d’un contenu d’image comportant un paysage ; un quatrième modèle de traitement permet de préserver les teintes naturelles de la peau d’un contenu d’image comportant un visage.

Selon un mode de mise en œuvre, ledit au moins un paramètre de contrôle paramètre au moins une valeur plafond du gain de la fonction de transfert en fonction de la teinte et/ou de l’intensité et/ou de la saturation de la couleur de chaque pixel.

Les paramètres de contrôle étant respectivement dédiés à un type de contenu d’image de référence, il est envisageable qu’une image ne comporte pas tous les types de contenu d’image prévus, ainsi il est proposé un mode de mise en œuvre dans lequel le gain de la fonction de transfert est paramétré par plusieurs paramètres de contrôle, les valeurs desdits paramètres de contrôle étant calculées simultanément, une sélection des paramètres de contrôle paramétrant le gain de ladite fonction de transfert étant réalisée après lesdits calculs des valeurs des paramètres de contrôle.

Ladite sélection comprend avantageusement une sélection des paramètres de contrôle paramétrant le gain de ladite fonction de transfert au minimum.

En effet une limitation importante du gain de la fonction de transfert par l’un des paramètres de contrôle est assimilable à la présence du type de contenu d’image de référence relatif à ce paramètre de contrôle dans le contenu de l’image.

Selon un mode de mise en œuvre, ladite détermination de statistiques colorimétriques comprend une conversion des composantes des pixels de l’image dans le domaine colorimétrique teinte-saturationintensité, une sélection des pixels ayant des intensités situées dans une gamme excluant les intensités extrêmes, un classement par segments de teintes des pixels sélectionnés et une génération d’un histogramme par segment de teintes des saturations des pixels sélectionnés.

En effet, l’espace colorimétrique HSV est avantageux pour représenter les propriétés colorées d’une image telles que perçues et décrites par un individu doté d’une vision standard.

Par exemple la gamme excluant les intensités extrêmes peut être de 1% à 99% de la valeur maximale possible d’une composante intensité afin d’écarter des valeurs en pratique biaisées par le bruit d’acquisition ou correspondant à des hautes intensités (telles que des sources de lumière ou des réflexions spéculaires).

Les segments de teintes correspondent avantageusement à une segmentation pré-calibrée équi-répartie entre six teintes principales (Rouge, Jaune, Vert, Cyan, Bleu, Magenta) ou bien non uniforme et représentative des teintes de contenus d’image usuels en photographie.

Par exemple, dans ce deuxième cas, les teintes générales de la peau (rougeâtres tirant sur le magenta et le jaune) sont regroupées dans un même segment. De même les teintes jaunes-vertes de végétation sont regroupées dans un même segment ou encore les teintes bleues du ciel sont regroupées dans un même segment.

Ledit traitement des statistiques colorimétriques peut être réalisé conformément à un premier modèle de traitement comprenant une détection du segment de teinte non-bleue ayant la plus grande population de pixels à faible saturation, ledit segment de teinte formant un premier paramètre de contrôle paramétrant à une valeur comprise entre 0,9 et 1,1 le gain de ladite fonction de transfert pour les pixels correspondant audit segment, afin de préserver la balance des blancs.

La valeur médiane des saturations de chaque segment de teintes peut être utilisée (par exemple par seuillage) pour déterminer le moins saturé des segments de teintes et, s’il est suffisamment peu saturé pour contenir de manière probable les blancs de l’image (par exemple en dessous d’un seuil), pour activer ou non ledit paramétrage.

La saturation des pixels catégorisés de cette teinte dite grisâtre, très occurrente dans la scène et peu-saturée, n’est pas augmentée, ce qui permet de préserver la nature grisâtre de ce type de contenu d’image, particulièrement sensible dans le cas de scènes de nuit ou peu saturées (par exemple les scènes de neige, d’intérieurs, etc) tout en augmentant la saturation des éventuels autres type des contenus de la même image.

Une détection des scènes de nuit et peu saturées peut être effectuée en complément, pour activer ou non ledit traitement, en seuillant la valeur médiane de la saturation et de l’intensité de chaque segment de teintes dépendamment l’un de l’autre.

L’exception du/des segment(s) de teintes bleues provient d’observations avantageuses selon lesquelles dans les scènes d’intérieur ou de nuit, la température de couleur des sources lumineuses tirant moins vers le bleu que la lumière du jour, les blancs et couleurs grisâtres de la photographie seront statistiquement plus sujets à occuper les segments de teintes plus chaudes (i.e jaunesrouges-magenta). Ainsi cette exception permet de ne pas bloquer de manière inopportune une augmentation de la saturation des couleurs de teintes bleues, subjectivement largement appréciée sur des contenus de type ciel, mer et traditionnellement attendue avec ce type de traitement d’amélioration perceptuelle de la couleur.

D’autre part, une augmentation trop importante de la saturation des couleurs d’une surface de teinte uniforme peut mener à atteindre la saturation maximum des couleurs des pixels de ladite surface, ou en d’autres termes, écrêter le profil spatial de la saturation d’une surface de teinte uniforme. Cela peut générer la perte des contrastes initialement présents dans ladite surface.

Il a été avantageusement remarqué qu’un taux d’écrêtement maximal acceptable de la saturation par segments de teintes est dépendant de la largeur de la distribution de la saturation par teinte respective.

Ainsi, ledit traitement des statistiques colorimétriques peut être réalisé conformément à un deuxième modèle de traitement comprenant un calcul, à partir de taux acceptables d’écrêtement de la saturation par segments de teintes préétablis et de la largeur de la distribution de la saturation par teinte, d’une valeur de gain par segment de teinte respectant lesdits taux d’écrêtement acceptable, lesdites valeurs de gain formant des deuxièmes paramètres de contrôle paramétrant le gain de ladite fonction de transfert en deçà desdites valeurs de gain par segment de teinte respectant lesdits taux d’écrêtement acceptable, afin de préserver les contrastes des surfaces de teinte uniforme.

Par ailleurs, ledit traitement des statistiques colorimétriques peut être réalisé conformément à un troisième modèle de traitement comprenant un calcul de la saturation moyenne des pixels par segment de teinte qui, par l’intermédiaire d’une table de valeurs préétablie, déterminent une valeur plafond du gain par segment de teinte, formant des troisièmes paramètres de contrôle paramétrant le gain de ladite fonction de transfert en deçà desdites valeurs-plafond, afin de prévenir une saturation excessive et préserver un effet naturel des couleurs.

La table de valeurs préétablie peut dépendre de différents types de scènes (plage, campagne, neige, etc) par exemple sélectionnée manuellement par l’utilisateur du système ou détectée automatiquement par une détection de scène. Par défaut, sans détection ou sélection de scènes, on peut définir en priorité une table de valeurs correspondant aux scènes de plage afin de préserver en priorité les teintes de sable, pierre (jaune, orangé) très sensibles, tout comme la peau, aux saturations excessives.

Le modèle de traitement contient avantageusement une base de données comportant une table des valeurs maximales acceptables du gain de la saturation en fonction de la valeur moyenne de la saturation par segment de teintes.

Selon un mode de mise en œuvre, ladite détermination de statistiques colorimétriques comprend une détection de visages dans l’image et le cas échéant une extraction d’une région d’intérêt de l’image correspondant à au moins un visage, une conversion des composantes des pixels de la région d’intérêt dans le domaine colorimétrique teinte-saturation-intensité, une génération d’un histogramme des teintes, d’un histogramme des intensités et d’un histogramme des saturations des pixels de la région d’intérêt.

Dans ce mode de mise en œuvre, ledit traitement des statistiques colorimétriques est réalisé conformément à un quatrième modèle de traitement comprenant un établissement d’une gamme des teintes des couleurs de la peau dans l’image par sélection des classes de l’histogramme des teintes qui sont centrées sur une médiane et présentent une occurrence supérieure à un niveau seuil, un établissement d’une borne haute d’une gamme des intensités des couleurs de la peau dans l’image par sélection de la médiane de l’histogramme des intensités et un établissement d’une valeur plafond du gain, lesdites gamme des teintes, gamme des intensités et valeur plafond formant des quatrièmes paramètres de contrôle paramétrant le gain de la fonction de transfert en deçà de ladite valeur plafond pour les couleurs comprises dans lesdites gammes de teintes et/ou d’intensités, afin de préserver les couleurs naturelles de la peau.

Ce mode de mise en œuvre permet que la saturation d’une image dont le contenu ne comporte pas de visage ne soit pas limitée dans les teintes de la peau, et que la teinte de la peau dont la saturation est plafonnée soit précisément celle des couleurs de peaux présentes dans l’image, le cas échéant, d’exclure en particulier les teintes d’accessoires possiblement présents dans les régions d’intérêt (tels que des lunettes, chapeau, etc) ou des fausses détections, assurant ainsi une plus grande marge d’amélioration de la saturation pour les autres contenus de l’image de teinte proche de celles de la peau.

Ledit établissement d’une valeur plafond du gain comporte une sélection de la médiane de l’histogramme des saturations des pixels de la région d’intérêt qui sont incluses dans un intervalle préétabli.

L’intervalle préétabli correspond avantageusement à un intervalle de teinte comportant les teintes de couleurs de peau usuelles, permettant de contrecarrer une fausse détection de visage.

La génération de l’histogramme des teintes des pixels de la région d’intérêt peut comporter un lissage du nombre d’occurrence des teintes en utilisant une fenêtre glissante, par exemple de 3 ou 5 teintes, conservant avantageusement une résolution suffisante pour définir les bornes de l’intervalle des teintes.

Cela permet de réduire localement dans l’histogramme un effet de quantification des petites valeurs de teintes (proches de 0, et donc du rouge dans les transformations habituelles HSV) souvent introduit par la présence de bruit sur les pixels RGB les plus sombres de l’image et de renforcer la fiabilité de l’extraction des teintes de la peau dans le cas de couleurs sombres de teinte rouge.

Lorsque l’intensité d’une couleur est faible (par exemple en cas d’un visage en contrejour ou dans l’ombre), il peut être optimal d’utiliser la gamme d’intensité desdites couleurs pour sélectionner les couleurs de peau à plafonner en saturation à la place de ou en complément d’une sélection par teinte. Cela amène avantageusement une plus grande marge d’amélioration de la saturation pour les autres contenus de la photo de teinte proche de celle de la peau.

Ainsi, selon un mode de mise en œuvre, les quatrièmes paramètres de contrôle paramétrent le gain de ladite fonction de transfert en deçà de ladite valeur plafond pour les couleurs comprises dans lesdites gammes de teintes dans le cas où l’intensité de la région d’intérêt est supérieure à un seuil, et pour les couleurs comprises dans lesdites gammes d’intensités dans le cas où l’intensité de la région d’intérêt est inférieure audit seuil.

ίο

Selon un autre aspect, il est proposé un dispositif de traitement d’image formée de pixels ayant chacun des composantes définissant une couleur, comprenant un moyen de traitement configuré pour mettre en œuvre une augmentation de la saturation des pixels de l’image suivant un gain appliqué par une fonction de transfert dépendant des composantes de chaque pixel, un moyen de paramétrage configuré pour paramétrer le gain de ladite fonction de transfert avec au moins un paramètre de contrôle respectivement dédié à au moins un type de contenu d’image de référence et un moyen de calcul configuré pour calculer la valeur dudit au moins un paramètre de contrôle à partir du contenu effectif de ladite image en mettant en œuvre des calculs comportant une détermination de statistiques colorimétriques des pixels de ladite image et un traitement desdites statistiques conformément à au moins modèle de traitement respectivement associé audit au moins un type de contenu d’image de référence.

Selon un mode de réalisation, le moyen de paramétrage est configuré pour paramétrer au moins un plafond du gain de la fonction de transfert en fonction de la teinte et/ou de l’intensité et/ou de la saturation de la couleur de chaque pixel.

Selon un mode de réalisation, le moyen de calcul est configuré pour calculer simultanément les valeurs de plusieurs paramètres de contrôle, et le moyen de paramétrage est configuré pour réaliser une sélection des paramètres de contrôle paramétrant le gain de ladite fonction de transfert, après ledit calcul des paramètres de contrôle.

Avantageusement, le moyen de paramétrage est configuré pour que ladite sélection comprenne une sélection des paramètres de contrôle paramétrant le gain de ladite fonction de transfert au minimum.

Selon un mode de réalisation, le moyen de calcul est configuré pour mettre en œuvre une détermination de statistiques colorimétriques qui comprend une conversion des composantes des pixels de l’image dans le domaine colorimétrique teinte-saturation-intensité, une sélection des pixels ayant des intensités situées dans une gamme excluant les intensités extrêmes, un classement par segments de teintes des pixels sélectionnés et une génération d’un histogramme par segment de teintes des saturations des pixels sélectionnés.

Le moyen de calcul est avantageusement configuré pour que lesdits segments de teintes correspondent à une segmentation précalibrée équi-répartie entre six teintes principales (Rouge, Jaune, Vert, Cyan, Bleu, Magenta) ou bien non uniforme et représentative de contenus d’image usuels en photographie.

Le moyen de calcul peut être configuré pour mettre en œuvre ledit traitement des statistiques colorimétriques conformément à un premier modèle de traitement comprenant une détection du segment de teinte non-bleue ayant la plus grande population de pixels à faible saturation, ledit segment de teinte formant un premier paramètre de contrôle, le moyen de paramétrage étant configuré pour, à partir du premier paramètre de contrôle, paramétrer à une valeur comprise entre 0,9 et 1,1 le gain de ladite fonction de transfert pour les pixels correspondants audit segment, afin de préserver la balance des blancs.

Le moyen de calcul peut être configuré pour mettre en œuvre ledit traitement des statistiques colorimétriques conformément à un deuxième modèle de traitement comprenant en outre un calcul, à partir de taux acceptables d’écrêtement de la saturation par segments de teintes préétablis et de la largeur de la distribution de la saturation par teinte, d’une valeur de gain par segment de teinte respectant lesdits taux d’écrêtement acceptable, lesdites valeurs de gain formant des deuxièmes paramètres de contrôle, le moyen de paramétrage étant configuré pour, à partir des deuxièmes paramètres de contrôle, paramétrer le gain de ladite fonction de transfert en deçà desdites valeurs de gain par segment de teinte respectant lesdits taux d’écrêtement acceptable, afin de préserver les contrastes des surfaces de teinte uniforme.

Le moyen de calcul peut être configuré pour mettre en œuvre ledit traitement des statistiques colorimétriques conformément à un troisième modèle de traitement comprenant un calcul de la saturation moyenne des pixels par segment de teinte et, par l’intermédiaire d’une table de données, une détermination de valeurs plafonds du gain de la fonction de transfert par segment de teinte formant des troisièmes paramètres de contrôle, le moyen de paramétrage étant configuré pour, à partir des troisièmes paramètres de contrôle, paramétrer le gain de ladite fonction de transfert en deçà desdites valeurs plafonds, afin de prévenir une saturation excessive.

Selon un mode de réalisation, le moyen de calcul est configuré pour mettre en œuvre une détermination de statistiques colorimétriques qui comprend une détection de visages dans l’image et le cas échéant une extraction d’une région d’intérêt de l’image correspondant à au moins un visage, une conversion des composantes des pixels de la région d’intérêt dans le domaine colorimétrique teinte-saturationintensité, une génération d’un histogramme des teintes, d’un histogramme des intensités et d’un histogramme des saturations des pixels de la région d’intérêt, et pour mettre en œuvre ledit traitement des statistiques colorimétriques conformément à un quatrième modèle de traitement comprenant un établissement d’une gamme des teintes des couleurs de la peau dans l’image par sélection des classes de ^histogramme des teintes qui sont centrées sur une médiane et supérieures à une population seuil, un établissement d’une borne haute d’une gamme des intensités des couleurs de la peau dans l’image par sélection de la médiane de ^histogramme des intensités et un établissement d’une valeur plafond du gain de ladite fonction de transfert, lesdites gamme des teintes, gamme des intensités et valeur plafond formant des quatrièmes paramètres de contrôle, le moyen de paramétrage étant configuré pour, à partir des quatrièmes paramètres de contrôle, paramétrer le gain de la fonction de transfert en deçà de ladite valeur plafond pour les couleurs comprises dans lesdites gammes des teintes et/ou des intensités, afin de préserver les couleurs naturelles de la peau.

Le moyen de calcul est avantageusement configuré pour que ledit établissement d’une valeur plafond du gain de ladite fonction de transfert comporte une sélection de la médiane de l’histogramme des saturations des pixels de la région d’intérêt qui sont incluses dans un intervalle préétabli.

Le moyen de calcul peut être configuré pour que la génération de l’histogramme des teintes des pixels de la région d’intérêt comporte un lissage des données.

Avantageusement, le moyen de paramétrage est configuré pour, à partir des quatrièmes paramètres de contrôle, paramétrer le gain de ladite fonction de transfert en deçà de ladite valeur plafond pour les couleurs comprises dans ladite gamme des teintes dans le cas où l’intensité moyenne de la région d’intérêt est supérieure à un seuil, et paramétrer le gain de ladite fonction de transfert en deçà de ladite valeur plafond pour les couleurs comprises dans ladite gamme des intensités dans le cas où l’intensité moyenne de la région d’intérêt est inférieure audit seuil.

Selon un mode de réalisation, le moyen de calcul, le moyen de paramétrage et le moyen de traitement sont configurés pour être mis en œuvre automatiquement.

Il est en outre proposé un appareil électronique, tel qu’un ordinateur personnel, une tablette ou un téléphone portable, comportant un dispositif de traitement d’image tel que défini ci-avant.

D’autres avantages et caractéristiques de l’invention apparaîtront à l’examen de la description détaillée de modes de réalisation et de mise en œuvre, nullement limitatifs, et des dessins annexés sur lesquels :

- les figures 1 et 2 représentent un exemple de dispositif d’augmentation de la saturation d’une image selon l’invention et un exemple d’appareil électronique comportant un tel dispositif ;

- les figures 3 à 11 représentent différentes modes de mise en œuvre d’un procédé d’augmentation de la saturation d’une image selon l’invention.

La figure 1 représente un mode de réalisation d’un dispositif DIS de traitement d’image selon l’invention.

Une image 1, par exemple issue d’un capteur photographique, comporte des pixels ayant chacun des composantes définissant sa couleur, par exemple des composantes rouge, vert et bleu d’un espace colorimétrique RGB.

Le contenu de l’image 1 peut comporter par exemple un visage et un paysage naturel.

Le dispositif DIS comporte un moyen de traitement 2 configuré pour augmenter la saturation de l’image 1 de façon à obtenir l’image 10.

Le moyen de traitement 2 est par exemple configuré pour réaliser ladite augmentation de la saturation de l’image dans l’espace colorimétrique RGB, en fonction des composantes équivalentes de teinte, saturation et intensité des couleurs de l’espace colorimétrique HSV, au moyen d’une conversion mathématique classique et connue en soi.

L’augmentation de la saturation de la couleur de chaque pixel est dirigée par au moins une fonction de transfert FT dépendant des composantes teinte H, saturation S et intensité V de la couleur de chaque pixel.

Par exemple, comme représenté par les courbes 3 et 4, le gain Gs de la fonction de transfert FT décroît pour des couleurs ayant déjà une forte saturation ou une forte intensité. La courbe 5 montre que le gain Gs de la fonction de transfert FT suit une dynamique adaptée à différents segments de teintes.

Le dispositif DIS comporte un moyen de paramétrage 6 configuré pour paramétrer certaines caractéristiques de la fonction de transfert FT, indistinctement désignées par les lettres A et B dans les exemples représentés par les courbes 3, 4 et 5.

Ainsi le moyen de paramétrage 6 commande le moyen de traitement 2 de manière à ce que l’augmentation de la saturation soit mise en œuvre de manière optimisée pour et dédiée à chaque contenu d’image présent dans l’image traitée 1.

En d’autres termes, le moyen de paramétrage 6 paramètre le gain Gs de la fonction de transfert selon laquelle est augmentée la saturation d’une image, en fonction des composantes de chacun de ses pixels.

Un moyen de calcul 7 permet de déterminer des statistiques colorimétriques des pixels de l’image 1, et de réaliser un traitement desdites statistiques conformément à un ou plusieurs modèle(s) de traitement 8.

Le modèle de traitement 8 comprend par exemple des mises en œuvre de moyens d’analyse de statistiques colorimétriques permettant de préserver la nature du type de contenu d’image de référence auquel il est dédié.

Le modèle de traitement 8 comporte par exemple une banque de données comportant des préférences de saturation en fonction des composantes des pixels et en fonction de types de contenu d’image courants en photographie.

La banque de données est par exemple obtenue par expérimentation statistique de calibration réalisée pour des types de contenu d’image de référence réalisé sur des populations respectives d’images de grande diversité.

Les résultats de traitement de statistiques colorimétriques de l’image 1 comportent des paramètres de contrôle PC permettant au moyen de paramétrage 6 de paramétrer ladite fonction de transfert PC.

Chaque paramètre de contrôle est dédié à et protège un type de contenu d’image de référence, par exemple dans le but de préserver la balance des blancs, de préserver les contrastes de surfaces de teintes quasiment uniformes, de prévenir une saturation excessive ou encore de préserver les couleurs naturelles de la peau.

La figure 2 représente un appareil électronique APP, tel qu’un ordinateur personnel, une tablette ou un téléphone portable, comportant un dispositif DIS selon l’invention. L’appareil APP peut comprendre en outre un appareil photo, un afficheur, ainsi qu’une chaîne de moyens de traitement d’images incorporant le dispositif DIS. Lors d’une utilisation de l’appareil APP, le dispositif DIS peut être mis en œuvre de manière automatique et/ou commandé par un opérateur.

Le dispositif DIS est notamment configuré pour réaliser les modes de mise en œuvre décrits dans la suite en relations avec les figures 3 à 11.

Les figures 3 à 11 illustrent des modes de mise en œuvre d’un procédé selon l’invention permettant de paramétrer le gain de la ou les fonctions de transfert définissant la dynamique de l’augmentation de la saturation d’une image, relativement au contenu effectif de l’image traitée. Des paramètres de contrôle PC respectivement dédiés à un type de contenu d’image de référence permettent de réaliser ledit paramétrage.

Le procédé comprend une détermination de statistiques colorimétriques ST des pixels de l’image. Les différents paramètres de contrôle sont issus de traitements, ou analyses AN, des statistiques colorimétriques ST.

Chaque traitement AN est réalisé conformément à au moins un modèle de traitement respectivement associé audit au moins un type de contenu d’image de référence.

Un modèle de traitement comprend notamment des étapes de procédé d’analyse de statistiques colorimétriques permettant de préserver ledit type de contenu d’image de référence associé.

Ainsi chaque paramètre de contrôle a une valeur adaptée au contenu de chaque image.

En outre, un modèle de traitement peut comprendre une banque de données, par exemple préalablement établie par expérimentation statistique de calibration, afin de déterminer la valeur du paramètre de contrôle respectif.

Plus particulièrement, les figures 3 à 11 illustrent des procédés d’obtention d’un premier paramètre de contrôle permettant de préserver les balances des blancs, de deuxièmes paramètres de contrôle permettant de préserver les contrastes des surfaces de teinte quasiment uniforme, de troisièmes paramètres de contrôle permettant de prévenir une saturation subjectivement excessive et de quatrièmes paramètres de contrôle permettant de préserver les couleurs naturelles de la peau, ainsi que des exemples des ressources analytiques employées à ces fins.

La figure 3 représente un mode de mise en œuvre d’un procédé d’augmentation de la saturation d’une image selon l’invention, et plus particulièrement l’obtention des quatrièmes paramètres de contrôle 04.1, 04.2 et 04.3 conformément à un quatrième modèle de traitement permettant de préserver les couleurs naturelles de la peau.

Ce mode de mise en œuvre comporte en premier lieu une détection des visages 301 potentiellement présents dans le contenu de l’image.

Il existe des méthodes de détection de visages (FD) fiables et connues qui ne seront pas détaillées ici.

Il est statistiquement pertinent d’évaluer la couleur de toute partie visible de la peau à partir de la couleur de la peau d’un visage, même en cas de différence d’éclairage ou des variations naturelles de la couleur de la peau, telles que le bronzage.

En effet un visage contient souvent les couleurs les plus saturées de la peau du corps, notamment sur les lèvres, et en outre les visages sont généralement des contenus préférentiels de photographies, ce qui leurs donne une forte probabilité de présence lorsque l’image contient un contenu de peau.

Les régions d’intérêts comportant les visages de l’image sont extraites, puis concaténées en une seule région d’intérêt ROI lors d’une étape d’extraction 302.

Cela permettra dans la suite de réaliser des calculs de statistiques colorimétriques dans une unique région et ainsi de limiter le nombre d’opérations calculatoire à réaliser en cas de présence de plusieurs visages dans le contenu de l’image.

Néanmoins il est possible de réaliser lesdits calculs statistiques sur chaque région d’intérêt extraite comportant respectivement un visage, offrant une meilleure précision au prix d’opérations calculatoires supplémentaires.

Dans cet exemple, une conversion 303 des composantes des pixels de l’image du domaine colorimétrique RGB vers le domaine colorimétrique HSV est réalisée. Dans la suite, le terme « domaine colorimétrique » sera désigné par le terme « format », usuel et plus concis.

La conversion de formats RGB/HSV peut avoir été réalisée avant la détection de visages, en fonction de la méthode de détection FD utilisée, et il est également possible que le format d’image initial soit différent du format RGB ou déjà dans le format HSV.

A partir de la région d’intérêt concaténée et en format HSV, on génère un histogramme 304 représentant la distribution des teintes H des pixels de la région d’intérêt et un histogramme 305 représentant la distribution des intensités V des pixels de la région d’intérêt.

Un histogramme 307 représentant la distribution des saturations S des pixels est également généré, mais sur une population de pixels ayant des teintes H comprises dans une sélection de pixels 306 correspondant aux couleurs possibles de la peau (sensiblement entre magenta-rougeâtre et jaune-orangée), soit des pixels de teintes comprises dans l’un des deux intervalles préétablis [H1,H2] ou [H3,H4],

Par exemple, Hl=0, H2= 0.083 pour les rouges tirant vers les jaunes, H3= 0.91 et H4=l pour les rouges tirant vers le magenta.

Borner la population de pixels dans un intervalle de teintes [Hl, H2] o[H3, H4] permet de ne pas tenir compte d’une région de l’image ne contenant pas de peau, détectée par erreur.

Les bornes Hl, H2, H3, H4 sont par exemple incluses à une banque de données du quatrième modèle de traitement, et sont par exemple un résultat d’expériences statistiques de calibration.

Un lissage 308 de l’histogramme des teintes est avantageusement réalisé, et permet de renforcer la détection des teintes des couleurs de la peau dans un référentiel leur attribuant une indexation proche de 0 (voir la description en relation avec la figure 4), leurs distributions ayant tendance à être clairsemées autour des petites valeurs de teinte en cas de faible intensité.

Une analyse 309 de la distribution des teintes est ensuite réalisée, et permettra de générer au moins un paramètre de contrôle

04.1 comportant la gamme de teintes 312 des couleurs de peau présentes dans l’image traitée.

La figure 4 représente un exemple d’histogramme 304 de la distribution des teintes dans une région d’intérêt comportant un visage.

Les teintes, représentées par une indexation arbitraire en abscisse de l’histogramme, sont désignées sur l’exemple de la figure 4 par des segments de grandes familles de couleurs : un premier rouge RI, jaune J, vert V, cyan C, bleu B, magenta M et un second rouge R2.

Dans cette représentation l’indexation est discontinue dans les teintes de rouge, mais le spectre des teintes étant continu, la plus haute indexation du deuxième segment de teintes rouges R2 rejoint théoriquement la plus faible valeur d’indexation du premier segment de teintes rouges RI.

Ainsi, cette distribution comporte un premier profil de gaussienne reconstruit gl, situé dans les segments de teintes rouges RI, R2, ainsi qu’un un deuxième profil de gaussienne g2 situé dans le segment de teintes jaunes J.

La sélection de la gamme de teintes des couleurs de peau présentes dans le contenu effectif de l’image traitée se fait par détection des dernières classes de l’histogramme 304, en partant de la classe médiane du profil de gaussienne le plus grand numériquement, ou le plus centré dans la gamme des rouges, (par exemple proche de 0 dans un espace classique HSV) (ici le profil gl), dont les populations sont supérieures à une population seuil thH.

Autrement dit, on établit une gamme des teintes des couleurs de la peau dans l’image par sélection des classes de l’histogramme des teintes qui sont à la fois consécutivement centrées sur une médiane et supérieures à une population seuil.

Cette méthode statistique permet de sélectionner de manière très précise les bornes PI, P2 des teintes de la peau présentes dans la région d’intérêt, sans sélectionner d’autres teintes dont une plus forte augmentation de la saturation serait souhaitable.

En effet dans l’exemple de la figure 4, le deuxième profil de gaussienne g2 provient par exemple d’une monture de lunettes dorée, présente dans la région d’intérêt mais ne représentant pas une teinte de la peau.

Le paramètre de contrôle 04.1 comporte l’intervalle [Pl, P2] représentant la gamme des teintes 312 des couleurs de la peau présentes dans l’image.

La valeur médiane des saturations med(S) des pixels ayant une teinte comprises dans l’intervalle préétabli [Hl, H2] est calculée (310) à partir des données de l’histogramme des saturations 307.

Le paramètre de contrôle 04.2 comporte une valeur plafond 313 du gain de la fonction de transfert, obtenue à partir de ladite valeur médiane de la saturation med(S).

D’autre part, la valeur médiane des données de l’histogramme des intensités med(V) des pixels de la région d’intérêt est calculée (311) pour détecter des visages sombres (par exemple si en-dessous d’un seuil) et la somme de la valeur médiane plus un delta (par exemple 1 ou 2 fois l’écart type de la gaussienne) forme la borne haute d’un intervalle des intensités 314 dont la borne basse est fixée à 0.

Le paramètre de contrôle 04.3 comporte cet intervalle des intensités 314.

Les deux paramètres de contrôles 04.1, 04.2 permettent de paramétrer le gain la fonction de transfert définissant la dynamique d’augmentation de la saturation en fonction de la teinte des pixels de l’image, de manière à être en deçà de ladite valeur plafond 313 pour tout pixel ayant une teinte comprise dans l’intervalle des teintes 312.

En alternative, les deux paramètres de contrôle 04.2 et 04.3 permettent de paramétrer le gain de la fonction de transfert définissant la dynamique d’augmentation de la saturation en fonction de l’intensité des pixels de l’image, de manière à être en deçà de ladite valeur plafond 313 pour tout pixel ayant une intensité comprise dans l’intervalle des intensités 314.

Dans les deux cas le modèle de traitement correspondant au calcul des paramètres de contrôle 04.1, 04.2, 04.3 peut également comprendre un modèle de saturation préférentiel Sp, par exemple obtenu à partir d’expériences statistiques de calibrations et par exemple dépendant des valeurs moyennes d’intensité et de teinte de la peau des régions, permettant de calculer un gain préférentiel (G=Sp/med(S)), ainsi qu’un intervalle préférentiel de gain minimum et maximum, eux-mêmes fonction de med(S), med(V) et [Pl ;P2],

La seconde alternative permet de paramétrer précisément la fonction de transfert en présence de visage de couleurs sombres.

La figure 5 représente un mode de mise en œuvre d’un procédé d’augmentation de la saturation d’une image selon l’invention, et plus particulièrement l’obtention du premier paramètre de contrôle 01, conformément à un premier modèle de traitement permettant de préserver la balance des blancs.

Ce mode de mise en œuvre comporte une conversion 501 de l’image en format HSV.

Une sélection 502 des pixels ayant une intensité comprise entre deux bornes VI et V2 permet d’exclure les pixels ayant des intensités très faibles ou très élevées afin de réaliser les calculs statistiques sur une population de pixels d’intensités moyennes.

Les bornes d’intensité VI et V2 sont par exemple fixées à partir d’expériences statistiques de calibrations et sont comportées par le premier modèle de traitement.

Par exemple la borne VI peut valoir 1% de la valeur maximale d’une composante intensité et la borne V2 peut valoir 99% de la valeur maximale d’une composante intensité.

Les pixels ainsi sélectionnés en intensités sont ensuite classées 503 par segments de teintes. Le classement peut comporter un nombre n de segments de teintes de tailles égales, ou selon n segments de teintes délimités selon une segmentation pré-calibrée représentative de contenus d’image usuels en photographie, comme par exemple les teintes générales de la peau, les teintes générales des couleurs végétales ou les teintes bleues du ciel.

Un histogramme 5041-504n des saturations pour chaque segment de teinte est généré et la moyenne SI- Sn de la saturation par segment de teinte ainsi que le cumul des saturations par segment de teinte ESl-ESn sont calculés (5051-505n).

D’autre part, l’histogramme des intensités des pixels de l’image entière est généré (506), et la valeur moyenne V des intensités est calculée (507).

Si l’image remplit des conditions de faibles intensités ou de faible saturation (déterminée par la somme totale des cumuls des saturations par segment de teinte 5051-505n), alors on détecte, dans les données des histogrammes 5041-504n des saturations par segment de teinte, le segment 508 de teinte non-bleue ayant la plus grande population de pixels à faible saturation.

Les conditions de faible saturation et faible intensité sont par exemple définies par des statistiques réalisées sur une banque d’images de toutes sortes.

L’intensité moyenne seuil peut valoir par exemple 20% de la valeur maximale d’une composante intensité.

La saturation moyenne seuil peut être comprise entre 42% et 65% de la valeur maximale d’une composante saturation, de manière proportionnellement décroissante par rapport à l’intensité moyenne de l’image.

L’exception du/des segment(s) de teintes bleues provient avantageusement d’observations selon lesquelles dans les scènes d’intérieures ou de nuit les blancs et couleurs grisâtres de la photographie sont statistiquement plus sujettes à occuper les segments de teintes plus chaudes (c’est-à-dire jaunes-rouges-magenta), car la température de couleur des sources lumineuses tire moins vers le bleu que la lumière du jour.

Ainsi cette exception permet de ne pas bloquer de manière inopportune une augmentation de la saturation des couleurs de teintes bleues, subjectivement largement appréciée sur des contenus de type ciel, mer et traditionnellement attendue avec ce type de traitement d’amélioration perceptuelle de la couleur.

Le paramètre de contrôle 01 comporte, le cas échéant, ledit segment de teinte 508 ayant la plus grande population de pixels de faible saturation, et permet de paramétrer la fonction de transfert définissant la dynamique d’augmentation de la saturation en fonction de la teinte des pixels de l’image, de manière à ce que la saturation de tout pixel ayant une teinte comprise dans ce segment de teinte 508 ne soit pas augmentée.

La figure 6 représente un exemple d’une fonction de transfert paramétrée de manière à ce que la saturation de tout pixel ayant une teinte comprise dans le segment 508, ici le segment des teintes jaunes J, ne soit pas augmentée (gain Gs fixé à 1 dans ce segment 508).

La figure 7 représente un mode de mise en œuvre d’un procédé d’augmentation de la saturation d’une image selon l’invention, et plus particulièrement l’obtention des deuxièmes paramètres de contrôle 02.1, 02.2-02.n, conformément à un deuxième modèle de traitement permettant de préserver les contrastes de surfaces de teintes uniformes.

Ce mode de mise en œuvre comporte, de manière similaire au mode de mise en œuvre décrit en relation avec la figure 5, une conversion 701 de l’image en format HSV suivie d’une sélection 702 des pixels ayant une intensité comprise entre deux bornes VI et V2 ainsi qu’un classement des pixels par segments de teintes 703 et une génération d’histogrammes de saturation des pixels par segments de teintes 7041, 7042-704n.

Le nombre de segments de teintes peut varier et est désigné par la lettre n.

Pour chaque segment de teinte, un taux d’écrêtement maximal %Sk est calculé, avec l<k<n.

La figure 8 représente un écrêtement ε de la variation spatiale (dans une direction x) de la saturation des pixels d’une région d’une image après avoir augmenté d’un gain A la saturation de cette image.

En effet, une zone de l’image dont les pixels sont initialement proches de la valeur maximale de la composante saturation risque de perdre sa dynamique, ou le profil de sa variation, lors d’une augmentation de la saturation.

Les pixels dont la saturation initiale est plus ou moins proche de la valeur maximale de saturation seront tous à la valeur maximale (100%), formant un écrêtement ε.

Si l’écrêtement ε est trop important, des nuances de contrastes sont perdues dans de telles régions d’image.

Il a été étudié et découvert qu’un taux d’écrêtement maximal acceptable dépend de la largeur de la distribution des saturations des pixels d’une même teinte.

Pour chaque segment de teinte, un taux d’écrêtement acceptable sur les pixels les plus saturés du segment, exprimé en pourcentage plancher du nombre total de pixels du segment, a été préétabli par des tests subjectifs sur une base d’images.

Pour chaque histogramme de saturation ou histogramme cumulé de saturation, on détermine quelle valeur de saturation, nommées clipHsat, correspond à ce taux d’écrêtement.

Le gain maximal à appliquer pour ne pas dépasser l’écrêtement acceptable, nommé gainLimClip vaut : gainLimClip = 1/clipHsat (dans le cas d’un espace de saturation normalisée, c’est-à-dire que la valeur maximale de saturation est normalisée à 1).

Ensuite, on relaxe la valeur dudit gain maximal gainLimClip si la distribution est large, indiquant une teinte se déclinant dans l’image avec une large diversité de saturations et ayant donc un fort impact visuel, afin d’en éviter la compression induit par l’écrétage.

A cet égard, sur chaque histogramme de saturation par teinte 7041, 7042-704n, on détermine également une classe clipLsat correspondant à une quantité minimale de pixel statistiquement représentative d’une dynamique minimum.

On représente la largeur de la distribution des saturations par a, avec a = (clipHsat - clipLsat)/(clipHsat -0).

Si a est proche de 1, la distribution est étendue.

On fait une somme pondérée pour déterminer le gain relaxé, nommé A, à appliquer : A=a*gainLimClip + (l-alpha)*gainMax, avec gainMax le gain maximal supporté par l’application (par exemple gainMax=2,5).

En d’autres termes, à partir de taux acceptables d’écrêtement de la saturation par segments de teintes préétablis, on calcule, (7051705n) relativement à la largeur de la distribution de la saturation par teinte 7041, 7042-704n, une valeur Al-An de gain par segment de teinte respectant lesdits taux d’écrêtement acceptable.

Les paramètres de contrôles 02.1, 02.2-02.n comportent respectivement les valeurs Al-An de gain par segment de teinte, et permettent de paramétrer la fonction de transfert définissant la dynamique d’augmentation de la saturation en fonction de la teinte des pixels de l’image, de manière à ce que l’augmentation de la saturation n’introduise pas un écrêtement supérieur audit taux par segment de teinte.

La figure 9 représente un mode de mise en œuvre d’un procédé d’augmentation de la saturation d’une image selon l’invention, et plus particulièrement l’obtention des troisièmes paramètres de contrôle 03.1, 03.2-03.n, conformément à un troisième modèle de traitement permettant de prévenir une saturation excessive.

Ce mode de mise en œuvre comporte, de manière similaire aux modes de mise en œuvre décrits en relation avec les figures 5 et 7, une conversion 901 de l’image en format HSV suivie d’une sélection 902 des pixels ayant une intensité comprise entre deux bornes VI et V2 ainsi qu’un classement des pixels par segments de teintes 903 et une génération d’histogrammes de saturation des pixels par segments de teintes 9041, 9042-904n.

Les valeurs moyennes de saturation par segment de teinte SI, S2, Sn sont calculées (905 1, 9052-905n).

Une table, par exemple obtenue par expérimentation statistique de calibration et comportée par le troisième modèle de traitement, permet de déterminer (9061, 9062-906n) des plafonds en gain Gl, G2Gn de la fonction de transfert FT dirigeant l’augmentation de la saturation par segments de teinte, à partir des valeurs moyennes de saturation par segment de teinte SI, S2- Sn.

Cette table, dont un exemple graphique est représenté par la figure 10, a été obtenue par expérimentation statistique, par exemple en faisant voter indépendamment un jury humain sur la valeur maximale de gain en saturation acceptable avant que les images d’une banque d’images-test ne paraissent dénaturées à cause d’un excès de saturation.

On peut voir sur la figure 10 un exemple de résultats d’un tel vote, comportant le gain maximum acceptable Gmax des teintes de rouge R, jaune J et bleue B en fonction de la saturation moyenne initiale S.

Les valeurs moyennes de saturations SI, S2- Sn obtenues précédemment sont alors injectées dans lesdites tables, donnant des gains maximum acceptables respectifs Gl, G2-Gn.

Dans cette exemple on considère que les saturations moyennes SI, S2- Sn correspondent respectivement aux segments de teintes R, J, B, les gains maximums acceptables étant respectivement désignés par GR, GJ et GB.

Un exemple de la fonction de transfert paramétrée par les paramètres de contrôle 03.1, 03.2-03.n est représentée par la figure 11, sur laquelle on retrouve les valeurs des gains maximums acceptables GR, GJ, GB, pour les segments de teintes respectifs R, J et

B.

Avantageusement, les paramètres de contrôle 04.1-04.3, 01, 02.1-02.n, 03.1-03.n des différents modes de mise en œuvre sont calculés simultanément, un choix des paramètres de contrôle paramétrant en combinaison le gain Gs au minimum étant réalisé après ledit calcul des paramètres de contrôle.

Une augmentation au maximum suivant la fonction de transfert ainsi paramétrée peut être réalisée de manière automatique et sans risque de dénaturer l’image, permettant avantageusement par exemple de s’intégrer à une chaîne complète de traitement d’image photographique.

Claims

REVENDICATIONS

1. Procédé d’augmentation de la saturation des pixels d’une image (1), chaque pixel ayant des composantes définissant une couleur, ladite augmentation suivant un gain (Gs) appliqué par une fonction de transfert (3, 4, 5) dépendant des composantes de chaque pixel, dans lequel le gain (Gs) de la fonction de transfert est paramétré par au moins un paramètre de contrôle (PC) respectivement dédié à au moins un type de contenu d’image de référence et dont la valeur est calculée à partir du contenu effectif de ladite image (1) par des calculs comportant une détermination de statistiques colorimétriques (ST) des pixels de ladite image et un traitement desdites statistiques (AN) conformément à au moins un modèle de traitement respectivement dédié à la préservation dudit au moins un type de contenu d’image de référence.
2. Procédé selon la revendication 1, dans lequel ledit au moins un paramètre de contrôle (PC) paramètre au moins une valeur plafond du gain (Gs) de la fonction de transfert (FT) en fonction de la teinte et/ou de l’intensité et/ou de la saturation de la couleur de chaque pixel.
3. Procédé selon l’une quelconque des revendications 1 ou 2, dans lequel le gain (Gs) de la fonction de transfert (FT) est paramétré par plusieurs paramètres de contrôle (PC), les valeurs desdits paramètres de contrôle étant calculées simultanément, une sélection des paramètres de contrôle paramétrant le gain (Gs) de ladite fonction de transfert étant réalisée après lesdits calculs des valeurs des paramètres de contrôle (PC).
4. Procédé selon la revendication 3, dans lequel ladite sélection comprend une sélection des paramètres de contrôle (PC) paramétrant le gain (Gs) de ladite fonction de transfert au minimum.
5. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ladite détermination de statistiques colorimétriques (ST) comprend une conversion des composantes des pixels de l’image dans le domaine colorimétrique teinte-saturation3058818 intensité (501, 701, 901), une sélection des pixels ayant des intensités situées dans une gamme excluant les intensités extrêmes (502, 702, 902), un classement par segments de teintes des pixels sélectionnés (503, 703, 903) et une génération d’un histogramme par segment de teintes des saturations des pixels sélectionnés (5041-504n, 7041-704n, 9041-904n).
6. Procédé selon la revendication 5, dans lequel lesdits segments de teintes (503, 703, 903) correspondent à une segmentation pré-calibrée équi-répartie entre six teintes principales ou bien nonuniforme et représentative des teintes de contenus d’image usuels en photographie.
7. Procédé selon l’une quelconque des revendications 5 ou 6, dans lequel ledit traitement des statistiques colorimétriques (AN) est réalisé conformément à un premier modèle de traitement comprenant une détection du segment de teinte non-bleue ayant la plus grande population de pixels à faible saturation (508), ledit segment de teinte (508) formant un premier paramètre de contrôle (01) paramétrant à une valeur comprise entre 0,9 et 1,1 le gain (Gs) de ladite fonction de transfert pour les pixels correspondants audit segment (508).
8. Procédé selon l’une quelconque des revendications 5 à 7, dans lequel ledit traitement des statistiques colorimétriques (AN) est réalisé conformément à un deuxième modèle de traitement comprenant un calcul (7051-705n), à partir de taux acceptables d’écrêtement de la saturation par segments de teintes préétablis et de la largeur de la distribution de la saturation par teinte (7041, 7042-704n), d’une valeur de gain par segment de teinte (Al-An) respectant lesdits taux d’écrêtement acceptable, lesdites valeurs de gain (Al, An) formant des deuxièmes paramètres de contrôle (02.1-02.n) paramétrant le gain (Gs) de ladite fonction en deçà desdites valeurs de gain par segment de teinte (Al-An) respectant lesdits taux d’écrêtement acceptable.
9. Procédé selon l’une quelconque des revendications 5 à 8, dans lequel ledit traitement des statistiques colorimétriques (AN) est réalisé conformément à un troisième modèle de traitement comprenant un calcul de la saturation moyenne (9051-905n) des pixels par segment de teinte qui, par l’intermédiaire d’une table de valeurs préétablie, déterminent une valeur plafond du gain par segment de teinte (9061906n ; GR, GJ, GB), formant des troisièmes paramètres de contrôle (03.1-03.n) paramétrant le gain de ladite fonction de transfert en deçà desdites valeurs plafonds (9061-906n ; GR, GJ, GB).
10. Procédé selon l’une quelconque des revendications précédentes, dans lequel ladite détermination de statistiques colorimétriques (ST) comprend une détection de visages (301) dans l’image (1) et le cas échéant une extraction d’une région d’intérêt (302) de l’image correspondant à au moins un visage, une conversion des composantes des pixels de la région d’intérêt dans le domaine colorimétrique teinte-saturation-intensité (303), une génération d’un histogramme des teintes (304), d’un histogramme des intensités (305) et d’un histogramme des saturations (307) des pixels de la région d’intérêt, et dans lequel ledit traitement des statistiques colorimétrique (AN) est réalisé conformément à un quatrième modèle de traitement comprenant un établissement d’une gamme des teintes (312) des couleurs de la peau dans l’image par sélection (309) des classes de l’histogramme des teintes qui sont centrées sur une médiane et supérieures à une population seuil (thH), un établissement d’une borne haute d’une gamme des intensités (314) des couleurs de la peau dans l’image par sélection (311) de la médiane de l’histogramme des intensités et un établissement (310) d’une valeur plafond du gain (313), lesdites gamme des teintes (312), gamme des intensités (314) et valeur plafond (313) formant des quatrièmes paramètres de contrôle (04.1, 04.2, 04.3) paramétrant le gain (Gs) de la fonction de transfert en deçà de ladite valeur plafond (313) pour les couleurs comprises dans lesdites gammes de teintes (312) et/ou d’intensités (314).
11. Procédé selon la revendication 10, dans lequel ledit établissement (310) d’une valeur plafond du gain (313) comporte une sélection de la médiane de l’histogramme des saturations des pixels de la région d’intérêt qui sont incluses dans un intervalle préétabli.
12. Procédé selon Tune quelconque des revendications 10 ou 11, dans lequel la génération de l’histogramme des teintes (304) des pixels de la région d’intérêt comporte un lissage (308) du nombre d’occurrence des teintes en utilisant une fenêtre glissante, de 3 ou 5 teintes.
13. Procédé selon l’une quelconque des revendications 10 à 12, dans lequel les quatrièmes paramètres de contrôle (04.1, 04.2, 04.3) paramétrent le gain (Gs) de ladite fonction de transfert en deçà de ladite valeur plafond (313) pour les couleurs comprises dans ladite gamme des teintes (312) dans le cas où l’intensité moyenne de la région d’intérêt est supérieure à un seuil, et les couleurs comprises dans ladite gamme des intensités (314) dans le cas où l’intensité moyenne de la région d’intérêt est inférieure audit seuil.
14. Dispositif (DIS) de traitement d’image (1) formée de pixels ayant chacun des composantes définissant une couleur, comprenant un moyen de traitement (2) configuré pour mettre en œuvre une augmentation de la saturation des pixels de l’image (1) suivant un gain (Gs) appliqué par une fonction de transfert (FT) dépendant des composantes de chaque pixel, un moyen de paramétrage (6) configuré pour paramétrer le gain (Gs) de ladite fonction de transfert avec au moins un paramètre de contrôle (PC) respectivement dédié à au moins un type de contenu d’image de référence et un moyen de calcul (7) configuré pour calculer la valeur dudit au moins un paramètre de contrôle (PC) à partir du contenu effectif de ladite image (1) en mettant en œuvre des calculs comportant une détermination de statistiques colorimétriques (ST) des pixels de ladite image (1) et un traitement desdites statistiques (AN) conformément à au moins un modèle de traitement (8) respectivement dédié à la préservation dudit au moins un type de contenu d’image de référence.
15. Dispositif selon la revendication 14, dans lequel le moyen de paramétrage (6) est configuré pour paramétrer au moins un plafond du gain (Gs) de la fonction de transfert en fonction de la teinte et/ou de l’intensité et/ou de la saturation de la couleur de chaque pixel.
16. Dispositif selon Tune quelconque des revendications 14 ou 15, dans lequel le moyen de calcul (7) est configuré pour calculer simultanément les valeurs de plusieurs paramètres de contrôle (PC), et dans lequel le moyen de paramétrage (6) est configuré pour réaliser une sélection des paramètres de contrôle (PC) paramétrant le gain (Gs) de ladite fonction de transfert (FT), après ledit calcul des paramètres de contrôle (PC).
17. Dispositif selon la revendication 16, dans lequel ledit moyen de paramétrage (6) est configuré pour que ladite sélection comprenne une sélection des paramètres de contrôle (PC) paramétrant le gain (Gs) de ladite fonction de transfert au minimum.
18. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 14 à 17, dans lequel le moyen de calcul (7) est configuré pour mettre en œuvre une détermination de statistiques colorimétriques (ST) qui comprend une conversion des composantes des pixels de l’image (1) dans le domaine colorimétrique teinte-saturation-intensité (501, 701, 901), une sélection des pixels ayant des intensités situées dans une gamme excluant les intensités extrêmes (502, 702, 902), un classement par segments de teintes des pixels sélectionnés (503, 703, 903) et une génération d’un histogramme par segment de teintes des saturations des pixels sélectionnés (5041-504n, 7041-704n, 9041-904n).
19. Dispositif selon la revendication 18, dans lequel le moyen de calcul (7) est configuré pour que lesdits segments de teintes (503, 703, 903) correspondent à une segmentation pré-calibrée équi-répartie entre six teintes principales ou bien non-uniforme et représentative des teintes de contenus d’image usuels en photographie.
20. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 18 ou 19, dans lequel le moyen de calcul (7) est configuré pour mettre en œuvre ledit traitement des statistiques colorimétriques (AN) conformément à un premier modèle de traitement comprenant une détection du segment de teinte non-bleue ayant la plus grande population de pixels à faible saturation (508), ledit segment de teinte formant un premier paramètre de contrôle (01), le moyen de paramétrage (6) étant configuré pour, à partir du premier paramètre de contrôle (01), paramétrer à une valeur comprise entre 0,9 et 1,1 le gain (Gs) de ladite fonction de transfert pour les pixels correspondant audit segment (508).
21. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 18 à

20, dans lequel le moyen de calcul (7) est configuré pour mettre en œuvre ledit traitement des statistiques colorimétriques (AN) conformément à un deuxième modèle de traitement comprenant en outre un calcul (7051-705n), à partir de taux acceptables d’écrêtement de la saturation par segments de teintes préétablis et de la largeur de la distribution de la saturation par teinte (7041, 7042-704n), d’une valeur de gain (Al-An) respectant lesdits taux d’écrêtement acceptables, lesdites valeurs de gain (Al-An) formant des deuxièmes paramètres de contrôle (02.1-02.n), le moyen de paramétrage étant configuré pour, à partir des deuxièmes paramètres de contrôle, paramétrer le gain (Gs) de ladite fonction de transfert en deçà desdites valeurs de gain par segment de teinte (Al-An) respectant lesdits taux d’écrêtement acceptable.
22. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 18 à

21, dans lequel le moyen de calcul (7) est configuré pour mettre en œuvre ledit traitement des statistiques colorimétriques (AN) conformément à un troisième modèle de traitement comprenant un calcul de la saturation moyenne des pixels par segment de teinte (9051-905n) et, par l’intermédiaire d’une table de données, une détermination de valeurs plafonds (9061-906n, GR, GJ, GB) du gain de ladite fonction de transfert par segment de teinte formant des troisièmes paramètres de contrôle (03.1-03.n), le moyen de paramétrage étant configuré pour, à partir des troisièmes paramètres de contrôle (03.1-03.n), paramétrer le gain (Gs) de ladite fonction de transfert en deçà desdites valeurs plafonds (9061-906n, GR, GJ, GB).
23. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 14 à

22, dans lequel le moyen de calcul (7) est configuré pour mettre en œuvre une détermination de statistiques colorimétriques (ST) qui comprend une détection de visages (301) dans l’image (1) et le cas échéant une extraction d’une région d’intérêt (302) de l’image correspondant à au moins un visage, une conversion des composantes des pixels de la région d’intérêt dans le domaine colorimétrique teintesaturation-intensité (303), une génération d’un histogramme des teintes (304), d’un histogramme des intensités (305) et d’un histogramme des saturations (307) des pixels de la région d’intérêt, et pour mettre en œuvre ledit traitement des statistiques colorimétriques (AN) conformément à un quatrième modèle de traitement comprenant un établissement d’une gamme des teintes (312) des couleurs de la peau dans l’image (1) par sélection (309) des classes de l’histogramme des teintes qui sont centrées sur une médiane et supérieures à une population seuil (thH), un établissement d’une borne haute d’une gamme des intensités (314) des couleurs de la peau dans l’image (1) par sélection de la médiane de l’histogramme des intensités et un établissement (310) d’une valeur plafond (313) du gain (Gs) de ladite fonction de transfert, lesdites gamme des teintes (312), gamme des intensités (314) et valeur plafond (313) formant des quatrièmes paramètres de contrôle (04.1, 04.2, 04.3), le moyen de paramétrage (6) étant configuré pour, à partir des quatrièmes paramètres de contrôle (04.1, 04.2, 04.3), paramétrer le gain (Gs) de la fonction de transfert en deçà de ladite valeur plafond (313) pour les couleurs comprises dans lesdites gammes des teintes (312) et/ou des intensités (314).
24. Dispositif selon la revendication 23, dans lequel le moyen de calcul (7) est configuré pour que ledit établissement (310) d’une valeur plafond (313) du gain de ladite fonction de transfert comporte une sélection de la médiane de l’histogramme des saturations des pixels de la région d’intérêt qui sont incluses dans un intervalle préétabli.
25. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 23 ou

24, dans lequel le moyen de calcul (7) est configuré pour que la génération de l’histogramme des teintes (304) des pixels de la région d’intérêt comporte un lissage (308) du nombre d’occurrence des teintes en utilisant une fenêtre glissante, de 3 ou 5 teintes.
26. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 23 à

25, dans lequel le moyen de paramétrage est configuré pour, à partir des quatrièmes paramètres de contrôle (04.1, 04.2, 04.3), paramétrer le gain (Gs) de ladite fonction de transfert en deçà de ladite valeur plafond (313) pour les couleurs comprises dans ladite gamme des teintes (312) dans le cas où l’intensité moyenne de la région d’intérêt est supérieure à un seuil, et paramétrer le gain (Gs) de ladite fonction de transfert en deçà de ladite valeur plafond (313) pour les couleurs

5 comprises dans ladite gamme des intensités (314) dans le cas où l’intensité moyenne de la région d’intérêt est inférieure audit seuil.
27. Dispositif selon l’une quelconque des revendications 14 à 26, dans lequel le moyen de calcul (7), le moyen de paramétrage (6) et le moyen de traitement (2) sont configurés pour être mis en œuvre

10 automatiquement.
28. Appareil électronique (APP), tel qu’un ordinateur personnel, une tablette ou un téléphone portable, comportant un dispositif de traitement d’image (DIS) selon l’une quelconque des revendications 14 à 27.

1/6