JP6273373B2 - 画像処理方法および電子デバイス - Google Patents

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Description

本発明は、画像処理の分野に関し、詳細には、画像処理方法および電子デバイスに関する。
カメラ電話が普及し、またより多くのユーザによってソーシャルネットワークを受け入れ評価するにつれて、写真送信は、両方のツール、すなわち、撮影アプリケーションとソーシャルアプリケーションのための必要な機能となっている。
「写真を撮影すること」の基本的な機能を満たすことに加えて、撮影ツールおよびソーシャルアプリケーションは、写真美化ツールをさらに提供する。様々なスタイルのフィルタが、ユーザの間で非常に人気のある、「高露出」または「古い写真」などの特殊効果を実施することが可能である。
デジタル写真の普及とともに、物理フィルタの効果が、コンピュータ生成された画像処理アルゴリズムを使用してデジタル写真を処理することによって実現されることも可能である。例えば、カラー画像にグレーイング（graying）アルゴリズムを適用することによって、そのカラー画像をグレースケール画像に変えて、その結果、白黒写真効果を実現することができ、また画像に対してガウスフィルタリングを実行することによって、ぼかし効果を実現することができる。
現在、人気のある撮影アプリケーションと人気のあるソーシャルアプリケーションの両方が、いくつかの事前設定された効果を提供すること、およびユーザが選択するように「効果例サムネイル＋名前」を用いてユーザに効果を提示するやり方でフィルタ機能を提供する。ユーザがフィルタを選択した後、画像が、事前設定されたアルゴリズム、および事前設定されたパラメータを使用することによって処理され始め、結果が、ユーザに提示される。ユーザは、その結果を記憶すること、または共有することなどのその後の動作を実行してもよい。
一般に、ユーザに利用可能である様々なフィルタが、アプリケーションにおいて事前設定される。技術的観点から、各フィルタは、画像処理アルゴリズムのタイプ、およびパラメータのセットに対応する。アプリケーションは、すべての特殊効果フィルタを組み込む。ユーザは、アプリケーションによって提供される限られた数量の特殊効果フィルタを受動的に受け入れることだけができ、および「選択」操作を実行することだけしかできない。ユーザは、創造性の表現、および主観的意図を与えることができない。
本発明では、改善された画像処理方法および電子デバイスを提供する。
本発明の実施形態は、画像処理方法を提供して、ユーザがどのように、所望されるとおりに個人用設定された（personalized）画像処理を実行することが可能であるかという問題を解決するようにする。
第１の態様によれば、画像処理方法が提供され、この方法は、
第１の画像の第１の因子の値を獲得し、第１の画像の第１の因子の値に従って第１の画像の第１の因子の平均値、および第１の画像の第１の因子の標準偏差の値を獲得すること、
処理されるべき第２の画像の第１の因子の値を獲得し、第２の画像の第１の因子の値に従って第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値を獲得することと、
第１の画像の第１の因子の平均値、第１の画像の第１の因子の標準偏差の値、第２の画像の第１の因子の値、第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値に従って第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得することと、
第２の画像の新たな第１の因子の値に従って第３の画像を生成することであって、第３の画像の第１の因子の平均値は、第１の画像の第１の因子の平均値と等しく、第３の画像の第１の因子の標準偏差の値は、第１の画像の第１の因子の標準偏差の値と等しいことと
を含み、
第１の因子は、画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを備え、または第１の因子は、画像の各ピクセルに属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇを備える。
第１の態様を参照して、第１の態様の第１の可能な実装形態において、第１の画像の第１の因子の平均値、第１の画像の第１の因子の標準偏差の値、第２の画像の第１の因子の値、第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値に従って第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得することは、
第２の画像の第１の因子の値、および第２の画像の第１の因子の平均値に対して減算を実行して、第１の値を獲得することと、
第１の画像の第１の因子の標準偏差の値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値に対して除算を実行して、第２の値を獲得することと、
第１の値と第２の値を掛けて、第３の値を獲得すること、
第３の値と第２の画像の第１の因子の平均値を加算して、第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得することと
を備える。
第１の態様の第１の可能な実装形態を参照して、第１の態様の第２の可能な実装形態において、第１の画像の第１の因子の値を獲得し、第１の画像の第１の因子の値に従って第１の画像の第１の因子の平均値、および第１の画像の第１の因子の標準偏差の値を獲得することは、
第１の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを獲得することと、
第１の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βに従って、成分Ｌに属する平均値および標準偏差の値、成分αに属する平均値および標準偏差の値、成分βに属する平均値および標準偏差の値を獲得することであって、成分Ｌ、成分α、および成分βは、第１の画像に属する、該獲得することと
を備え、
処理されるべき第２の画像の第１の因子の値を獲得し、第２の画像の第１の因子の値に従って、第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値を獲得することは、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを獲得することと、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βに従って、成分Ｌに属する平均値および標準偏差の値、成分αに属する平均値および標準偏差の値、成分βに属する平均値および標準偏差の値を獲得することであって、成分Ｌ、成分α、および成分βは、第２の画像に属する、該獲得することと
を備え、
第２の画像の第１の因子の値、および第２の画像の第１の因子の平均値に対して減算を実行して、第１の値を獲得することと、第１の画像の第１の因子の標準偏差の値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値に対して除算を実行して、第２の値を獲得することと、第１の値と第２の値を掛けて、第３の値を獲得することと、第３の値と第２の画像の第１の因子の平均値を加算して、第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得することとは、
ｎｅｗＬ＝（Ｌ２−ｍＬ２）*ｓＬ１／ｓＬ２＋ｍＬ１、
ｎｅｗα＝（α２−ｍα２）*ｓα１／ｓα２＋ｍα１、
ｎｅｗβ＝（β２−ｍβ２）*ｓβ１／ｓβ２＋ｍβ１、
であることを備え、ここで、
Ｌ１は、第１の画像の成分Ｌを示すのに使用され、α１は、第１の画像の成分αを示すのに使用され、β１は、第１の画像の成分βを示すのに使用され、
ｍＬ１は、第１の画像の成分Ｌの平均値を示すのに使用され、ｓＬ１は、第１の画像の成分Ｌの標準偏差の値を示すのに使用され、ｍα１は、第１の画像の成分αの平均値を示すのに使用され、ｓα１は、第１の画像の成分αの標準偏差の値を示すのに使用され、ｍβ１は、第１の画像の成分βの平均値を示すのに使用され、ｓβ１は、第１の画像の成分βの標準偏差の値を示すのに使用され、
Ｌ２は、第２の画像の成分Ｌを示すのに使用され、α２は、第２の画像の成分αを示すのに使用され、β２は、第２の画像の成分βを示すのに使用され、
ｍＬ２は、第２の画像の成分Ｌの平均値を示すのに使用され、ｓＬ２は、第２の画像の成分Ｌの標準偏差の値を示すのに使用され、ｍα２は、第２の画像の成分αの平均値を示すのに使用され、ｓα２は、第２の画像の成分αの標準偏差の値を示すのに使用され、ｍβ２は、第２の画像の成分βの平均値を示すのに使用され、ｓβ２は、第２の画像の成分βの標準偏差の値を示すのに使用される。
第１の態様の第２の可能な実装形態を参照して、第１の態様の第３の可能な実装形態において、第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得した後、この方法は、
第２の画像に属するｎｅｗＬ、ｎｅｗα、およびｎｅｗβを、第２の画像に属する新たな赤成分ｒ、新たな青成分ｂ、および新たな緑成分ｇに変換することをさらに含み、
第２の画像の新たな第１の因子の値に従って第３の画像を生成することは、
第２の画像に属する新たな赤成分ｒ、新たな青成分ｂ、および新たな緑成分ｇに従って第３の画像を生成することを備える。
第１の態様の第１の可能な実装形態を参照して、第１の態様の第４の可能な実装形態において、第１の画像の第１の因子の値を獲得し、かつ第１の画像の第１の因子の値に従って第１の画像の第１の因子の平均値、および第１の画像の第１の因子の標準偏差の値を獲得することは、
第１の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得することと、
第１の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇに従って、第１の画像の成分ｒに属する平均値および標準偏差の値、第１の画像の成分ｂに属する平均値および標準偏差の値、第１の画像の成分ｇに属する平均値および標準偏差の値を獲得することと
を備え、
処理されるべき第２の画像の第１の因子の値を獲得し、第２の画像の第１の因子の値に従って第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値を獲得することは、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得することと、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇに従って、成分Ｌに属する平均値および標準偏差の値、成分αに属する平均値および標準偏差の値、成分βに属する平均値および標準偏差の値を獲得することであって、成分Ｌ、成分α、および成分βは、第２の画像に属する、該獲得することと
を備え、
第２の画像の第１の因子の値、および第２の画像の第１の因子の平均値に対して減算を実行して、第１の値を獲得することと、第１の画像の第１の因子の標準偏差の値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値に対して除算を実行して、第２の値を獲得することと、第１の値と第２の値を掛けて、第３の値を獲得することと、第３の値と第２の画像の第１の因子の平均値を加算して、第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得することとは、
ｎｅｗＬ＝（Ｌ２−ｍＬ２）*ｓＬ１／ｓＬ２＋ｍＬ１、
ｎｅｗα＝（α２−ｍα２）*ｓα１／ｓα２＋ｍα１、
ｎｅｗβ＝（β２−ｍβ２）*ｓβ１／ｓβ２＋ｍβ１、
であることを備え、ここで、
ｍｒ１は、第１の画像の赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ１は、第１の画像の赤成分ｒの標準偏差の値を示し、ｍｂ１は、第１の画像の青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ１は、第１の画像の青成分ｂの標準偏差の値を示し、ｍｇ１は、第１の画像の緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ１は、第１の画像の緑成分ｇの標準偏差の値を示し、
ｒ２は、第２の画像の成分ｒを示し、ｂ２は、第２の画像の成分ｂを示し、ｇ２は、第２の画像の成分ｇを示し、ｍｒ２は、第２の画像の赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ２は、第２の画像の赤成分ｒの標準偏差の値を示し、ｍｂ２は、第２の画像の青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ２は、第２の画像の青成分ｂの標準偏差の値を示し、ｍｇ２は、第２の画像の緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ２は、第２の画像の緑成分ｇの標準偏差の値を示す。
第２の態様を参照すると、画像を処理するための電子デバイスが提供され、この電子デバイスは、
第１の画像の第１の因子の値を獲得し、第１の画像の第１の因子の値に従って第１の画像の第１の因子の平均値、および第１の画像の第１の因子の標準偏差の値を獲得するように構成された第１の獲得ユニットと、
処理されるべき第２の画像の第１の因子の値を獲得し、第２の画像の第１の因子の値に従って第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値を獲得するように構成された第２の獲得ユニットと、
第１の画像の第１の因子の平均値、第１の画像の第１の因子の標準偏差の値、第２の画像の第１の因子の値、第２の画像の第１の因子の平均値、第２の画像の第１の因子の標準偏差の値に従って第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得するように構成された第３の獲得ユニットと、
その新たな第１の因子の値に従って第３の画像を生成するように構成された生成ユニットであって、第３の画像の第１の因子の平均値は、第１の画像の第１の因子の平均値と等しく、第３の画像の第１の因子の標準偏差の値は、第１の画像の第１の因子の標準偏差の値と等しい、該生成ユニットとを含み、
第１の因子は、画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを備える、または第１の因子は、画像の各ピクセルに属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇを備える。
第２の態様を参照して、第２の態様の第１の可能な実装形態において、第３の獲得ユニットは、以下のプログラム、
第２の画像の第１の因子の値、および第２の画像の第１の因子の平均値に対して減算を実行して、第１の値を獲得することと、
第１の画像の第１の因子の標準偏差の値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値に対して除算を実行して、第２の値を獲得することと、
第１の値と第２の値を掛けて、第３の値を獲得することと、
第３の値と第２の画像の第１の因子の平均値を加算して、第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得することと
を実行するように特に構成される。
第２の態様の第１の可能な実装形態を参照して、第２の態様の第２の可能な実装形態において、第１の獲得ユニットは、
第１の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを獲得することと、
第１の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βに従って、成分Ｌに属する平均値および標準偏差の値、成分αに属する平均値および標準偏差の値、成分βに属する平均値および標準偏差の値を獲得することであって、成分Ｌ、成分α、および成分βは、第１の画像に属する、該獲得することと
を行うように特に構成され、
第２の獲得ユニットは、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを獲得することと、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βに従って、成分Ｌに属する平均値および標準偏差の値、成分αに属する平均値および標準偏差の値、成分βに属する平均値および標準偏差の値を獲得することであって、成分Ｌ、成分α、および成分βは、第２の画像に属する、該獲得することと
を行うように特に構成され、
第３の獲得ユニットは、第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得するように以下のプログラム、
ｎｅｗＬ＝（Ｌ２−ｍＬ２）*ｓＬ１／ｓＬ２＋ｍＬ１、
ｎｅｗα＝（α２−ｍα２）*ｓα１／ｓα２＋ｍα１、
ｎｅｗβ＝（β２−ｍβ２）*ｓβ１／ｓβ２＋ｍβ１、
であることを実行するように特に構成され、ここで、
Ｌ１は、第１の画像の成分Ｌを示すのに使用され、α１は、第１の画像の成分αを示すのに使用され、β１は、第１の画像の成分βを示すのに使用され、
ｍＬ１は、第１の画像の成分Ｌの平均値を示すのに使用され、ｓＬ１は、第１の画像の成分Ｌの標準偏差の値を示すのに使用され、ｍα１は、第１の画像の成分αの平均値を示すのに使用され、ｓα１は、第１の画像の成分αの標準偏差の値を示すのに使用され、ｍβ１は、第１の画像の成分βの平均値を示すのに使用され、ｓβ１は、第１の画像の成分βの標準偏差の値を示すのに使用され、
Ｌ２は、第２の画像の成分Ｌを示すのに使用され、α２は、第２の画像の成分αを示すのに使用され、β２は、第２の画像の成分βを示すのに使用され、
ｍＬ２は、第２の画像の成分Ｌの平均値を示すのに使用され、ｓＬ２は、第２の画像の成分Ｌの標準偏差の値を示すのに使用され、ｍα２は、第２の画像の成分αの平均値を示すのに使用され、ｓα２は、第２の画像の成分αの標準偏差の値を示すのに使用され、ｍβ２は、第２の画像の成分βの平均値を示すのに使用され、ｓβ２は、第２の画像の成分βの標準偏差の値を示すのに使用される。
第２の態様の第２の可能な実装形態を参照して、第２の態様の第３の可能な実装形態において、電子デバイスは、変換生成ユニットをさらに含み、
変換生成ユニットは、
第２の画像に属するｎｅｗＬ、ｎｅｗα、およびｎｅｗβを、第２の画像に属する新たな赤成分ｒ、新たな青成分ｂ、および新たな緑成分ｇに変換するように特に構成され、
生成ユニットは、
第２の画像に属する新たな赤成分ｒ、新たな青成分ｂ、および新たな緑成分ｇに従って第３の画像を生成するように特に構成される。
第２の態様の第１の可能な実装形態を参照して、第２の態様の第４の可能な実装形態において、第１の獲得ユニットは、
第１の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得することと、
第１の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇに従って、第１の画像の成分ｒに属する平均値および標準偏差の値、第１の画像の成分ｂに属する平均値および標準偏差の値、第１の画像の成分ｇに属する平均値および標準偏差の値を獲得することと
を行うように構成され、
第２の獲得ユニットは、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得することと、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇに従って、成分Ｌに属する平均値および標準偏差の値、成分αに属する平均値および標準偏差の値、成分βに属する平均値および標準偏差の値を獲得することであって、成分Ｌ、成分α、および成分βは、第２の画像に属する、該該獲得することと
を行うように構成され、
第３の獲得ユニットは、第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得するように以下のプログラム、
ｎｅｗｒ＝（ｒ２−ｍｒ２）*ｓｒ１／ｓｒ２＋ｍｒ１、
ｎｅｗｇ＝（ｇ２−ｍｇ２）*ｓｇ１／ｓｇ２＋ｍｇ１、
ｎｅｗｂ＝（ｂ２−ｍｂ２）*ｓｂ１／ｓｂ２＋ｍｂ１、
であることを実行するように特に構成され、ここで、
ｍｒ１は、第１の画像の赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ１は、第１の画像の赤成分ｒの標準偏差の値を示し、ｍｂ１は、第１の画像の青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ１は、第１の画像の青成分ｂの標準偏差の値を示し、ｍｇ１は、第１の画像の緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ１は、第１の画像の緑成分ｇの標準偏差の値を示し、
ｒ２は、第２の画像の成分ｒを示し、ｂ２は、第２の画像の成分ｂを示し、ｇ２は、第２の画像の成分ｇを示し、ｍｒ２は、第２の画像の赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ２は、第２の画像の赤成分ｒの標準偏差の値を示し、ｍｂ２は、第２の画像の青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ２は、第２の画像の青成分ｂの標準偏差の値を示し、ｍｇ２は、第２の画像の緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ２は、第２の画像の緑成分ｇの標準偏差の値を示す。
本発明の実施形態は、画像処理方法を提供する。第１の画像の第１の因子、および処理されるべき第２の画像の第１の因子が、獲得され、第１の画像の第１の因子に属する平均値および標準偏差、処理されるべき第２の画像の第１の因子に属する平均値および標準偏差の計算に従って、第２の画像の新たな第１の因子が獲得され、その新たな第１の因子に従って第３の画像が生成される。したがって、ユーザは、ユーザの意図により個人用設定された画像処理を実行することができ、画像処理法が拡張され、画像処理効率が向上させられ、ユーザ体験が向上させられる。
本発明の実施形態における技術的ソリューションをより明確に説明するのに、以下が、それらの実施形態または従来技術を説明するために要求される添付の図面を簡単に概説する。明らかに、以下の説明における添付の図面は、本発明のいくつかのだけの実施形態を示すに過ぎず、当業者は、それでも、独創的な取組みなしにこれらの添付の図面から他の図面を導き出すことができる。
本発明の実施形態による画像処理方法を示す流れ図である。 本発明の実施形態による第１の画像の第１の因子を獲得するための方法を示す流れ図である。 本発明の実施形態によるｒ、ｇ、およびｂをＬ、アルファ、およびベータに変換するための方法を示す概略図である。 本発明の実施形態による画像処理方法を示す流れ図である。 本発明の実施形態によるＬ、アルファ、およびベータをｒ、ｇ、およびｂに変換するための方法を示す流れ図である。 本発明の実施形態による第１の画像のｒ、ｇ、およびｂを獲得するための方法を示す流れ図である。 本発明の実施形態による画像処理方法を示す流れ図である。 本発明の実施形態による画像を処理するための電子デバイスを示す構造図である。 本発明の実施形態による画像を処理するための電子デバイスを示す構造図である。
以下は、本発明の実施形態における添付の図面を参照して本発明の実施形態における技術的ソリューションを明確に、完全に説明する。明らかに、説明される実施形態は、本発明の実施形態のうちのいくつかに過ぎず、すべてではない。独創的な取組みなしに本発明の実施形態に基づいて当業者によって得られる他のすべての実施形態は、本発明の保護範囲に入るものとする。
図１を参照すると、図１は、本発明の実施形態による画像処理方法の流れ図である。図１に示されるとおり、この方法は、以下のステップを含む。すなわち、
ステップ１０１ 第１の画像の第１の因子の値を獲得し、第１の画像の第１の因子の値に従って第１の画像の第１の因子の平均値、および第１の画像の第１の因子の標準偏差の値を獲得すること。
特に、第１の画像は、複数のピクセルを含んでよく、各ピクセルは、成分Ｌ、成分α、および成分βとして、または成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇとして表現されてよい。第１の画像の第１の因子に属する平均値および標準偏差を獲得することは、第１の画像の各ピクセルに属する成分Ｌの値、成分αの値、および成分βの値、または第１の画像の各ピクセルに属する成分ｒの値、成分ｂの値、および成分ｇの値に従って、成分Ｌの値に属する平均値および標準偏差、成分αの値に属する平均値および標準偏差、成分βの値に属する平均値および標準偏差が別々に獲得されること、または成分ｒの値に属する平均値および標準偏差、成分ｂの値に属する平均値および標準偏差、成分ｇの値に属する平均値および標準偏差が別々に獲得されることを意味し、ここで、成分Ｌ、成分α、成分β、成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇは、第１の画像のすべてのピクセルに属する。第１の画像の成分Ｌの平均値を獲得することの例を使用して、第１の画像における各ピクセルの成分Ｌの値が、獲得され、平均値を計算するための式、すなわち、平均値＝（ｘ１＋ｘ２＋ｘ３＋．．．＋ｘｎ）／Ｎに従って、第１の画像の成分Ｌの平均値が獲得される。類推によって、第１の画像の別の成分に属する対応する平均値または対応する標準偏差が、計算されてよい。
第１の因子は、画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分β、または画像の各ピクセルに属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇを備える。
平均値を計算するための方法は、平均値＝（ｘ１＋ｘ２＋ｘ３＋．．．＋ｘｎ）／Ｎである。
標準偏差を計算するための方法は、以下のとおりである。すなわち、
第１の因子が画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを備える事例において、成分Ｌ、成分α、および成分βは、その画像に属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇに変換される必要がある。その画像は、その画像に属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇを使用することによって生成される。
Ｌ、α、およびβは、それぞれＬ、α、およびβである３つの成分を有する色空間の一種である。ほとんどの自然情景画像に関して、色空間は、これら３つの成分の間に最小の相関を特徴として有する。ＲＧＢカラーモードは、ｒが、赤（Ｒｅｄ）成分を表し、ｇが、緑（Ｇｒｅｅｎ）成分を表し、ｂが、青（Ｂｌｕｅ）成分を表す、業界におけるカラー標準である。画像における各ピクセルの色は、輝度値に従ってこのピクセルの赤成分、緑成分、および青成分を重ね合わせることによって提示される色である。各成分の輝度値範囲は、［０，２５５］である。
ステップ１０２ 処理されるべき第２の画像の第１の因子の値を獲得し、かつ第２の画像の第１の因子の値に従って第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値を獲得すること。
同様に、第２の画像の第１の因子の値、第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差が、獲得されてよい。第２の画像は、処理されるべき画像、すなわち、フィルタに従って処理される必要がある画像である。
ステップ１０３ 第１の画像の第１の因子の平均値、第１の画像の第１の因子の標準偏差の値、第２の画像の第１の因子の値、第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値に従って第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得すること。
特に、第１の画像の第１の因子に属する平均値および標準偏差、すなわち、成分Ｌ、成分α、および成分βに属する平均値および標準偏差、または赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇに属する平均値および標準偏差に従って、ここで、成分Ｌ、成分α、成分β、赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇが、第１の画像の各ピクセルに属し、および、
第２の画像の第１の因子の値、および第２の画像の第１の因子に属する平均値および標準偏差、すなわち、成分Ｌ、成分α、および成分βに属する平均値および標準偏差、または赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇに属する平均値および標準偏差に従って、ここで、成分Ｌ、成分α、成分β、赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇが、第２の画像の各ピクセルに属し、
第２の画像の新たな第１の因子が獲得されてよく、および、第２の画像の各新たなピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分β、または各新たなピクセルに属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇが獲得される。
オプションとして、第２の画像の新たな第１の因子を獲得することであって、新たな第１の因子は、第３の画像を生成するのに使用され、第３の画像の第１の因子の平均値は、第１の画像の第１の因子の平均値と等しく、第３の画像の第１の因子の標準偏差は、第１の画像の第１の因子の標準偏差と等しいことは、
第２の画像の第１の因子の値、および第２の画像の第１の因子の平均値に対して減算を実行して、第１の値を獲得することと、
第１の画像の第１の因子の標準偏差の値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値に対して除算を実行して、第２の値を獲得することと、
第１の値と第２の値を掛けて、第３の値を獲得することと、
第３の値と第２の画像の第１の因子の平均値を加算して、第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得することと
を含む。
特に、第１の因子が、画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βである場合、利用可能な式は、以下のとおり、
ｎｅｗＬ＝（Ｌ２−ｍＬ２）×ｓＬ１÷ｓＬ２＋ｍＬ１、
ｎｅｗα＝（α２−ｍα２）×ｓα１÷ｓα２＋ｍα１、
ｎｅｗβ＝（β２−ｍβ２）×ｓβ１÷ｓβ２＋ｍβ１、
で表現される。ここで、
Ｌ１は、第１の画像の成分Ｌの値を示すのに使用され、α１は、第１の画像の成分αの値を示すのに使用され、β１は、第１の画像の成分βの値を示すのに使用され、
ｍＬ１は、第１の画像の成分Ｌの平均値を示すのに使用され、ｓＬ１は、第１の画像の成分Ｌの標準偏差の値を示すのに使用され、ｍα１は、第１の画像の成分αの平均値を示すのに使用され、ｓα１は、第１の画像の成分αの標準偏差の値を示すのに使用され、ｍβ１は、第１の画像の成分βの平均値を示すのに使用され、ｓβ１は、第１の画像の成分βの標準偏差の値を示すのに使用され、
Ｌ２は、第２の画像の成分Ｌの値を示すのに使用され、α２は、第２の画像の成分αの値を示すのに使用され、β２は、第２の画像の成分βの値を示すのに使用され、
ｍＬ２は、第２の画像の成分Ｌの平均値を示すのに使用され、ｓＬ２は、第２の画像の成分Ｌの標準偏差の値を示すのに使用され、ｍα２は、第２の画像の成分αの平均値を示すのに使用され、ｓα２は、第２の画像の成分αの標準偏差の値を示すのに使用され、ｍβ２は、第２の画像の成分βの平均値を示すのに使用され、ｓβ２は、第２の画像の成分βの標準偏差の値を示すのに使用される。
式、平均値＝（ｘ１＋ｘ２＋ｘ３＋．．．＋ｘｎ）／ＮにｎｅｗＬ、ｎｅｗα、およびｎｅｗβを代入することを用いた計算に従って、第３の画像に属する成分Ｌ、成分α、および成分βの平均値が、第１の画像に属する成分Ｌ、成分α、および成分βの平均値と等しいことが知られる。
さらに、標準偏差計算式にｎｅｗＬ、ｎｅｗα、およびｎｅｗβを代入することを用いた計算に従って、第３の画像に属する成分Ｌ、成分α、および成分βの標準偏差の値が、第１の画像に属する成分Ｌ、成分α、および成分βの標準偏差の値と等しいことが知られる。
あるいは、特に、第１の因子が、画像の各ピクセルに属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇである場合、利用可能な式は、以下のとおり、
ｎｅｗｒ＝（ｒ２−ｍｒ２）×ｓｒ１÷ｓｒ２＋ｍｒ１、
ｎｅｗｇ＝（ｇ２−ｍｇ２）×ｓｇ１÷ｓｇ２＋ｍｇ１、
ｎｅｗｂ＝（ｂ２−ｍｂ２）×ｓｂ１÷ｓｂ２＋ｍｂ１、
で表現される。ここで、
ｍｒ１は、第１の画像の赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ１は、第１の画像の赤成分ｒの標準偏差の値を示し、ｍｂ１は、第１の画像の青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ１は、第１の画像の青成分ｂの標準偏差の値を示し、ｍｇ１は、第１の画像の緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ１は、第１の画像の緑成分ｇの標準偏差の値を示し、
ｒ２は、第２の画像の成分ｒを示し、ｂ２は、第２の画像の成分ｂを示し、ｇ２は、第２の画像の成分ｇを示し、ｍｒ２は、第２の画像の赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ２は、第２の画像の赤成分ｒの標準偏差の値を示し、ｍｂ２は、第２の画像の青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ２は、第２の画像の青成分ｂの標準偏差の値を示し、ｍｇ２は、第２の画像の緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ２は、第２の画像の緑成分ｇの標準偏差の値を示す。
式、平均値＝（ｘ１＋ｘ２＋ｘ３＋．．．＋ｘｎ）／Ｎにｎｅｗｒ、ｎｅｗｇ、およびｎｅｗｂを代入することを用いた計算に従って、第３の画像に属する成分ｒ、成分ｇ、および成分ｂの平均値が、第１の画像に属する成分Ｌ、成分α、および成分βの平均値と等しいことが知られる。
さらに、標準偏差計算式にｎｅｗｒ、ｎｅｗｇ、およびｎｅｗｂを代入することを用いた計算に従って、第３の画像に属する成分ｒ、成分ｇ、および成分ｂの標準偏差の値が、第１の画像に属する成分ｒ、成分ｇ、および成分ｂの標準偏差の値と等しいことが知られる。
ステップ１０４ 第２の画像の新たな第１の因子の値に従って第３の画像を生成することであって、第３の画像の第１の因子の平均値は、第１の画像の第１の因子の平均値と等しく、第３の画像の第１の因子の標準偏差の値は、第１の画像の第１の因子の標準偏差の値と等しい。
特に、第２の画像の新たな第１の因子が、獲得され、ここで、その新たな第１の因子は、第２の画像の各新たなピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分β、または各新たなピクセルに属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇを含む。第３の画像は、第２の画像の新たな第１の因子の値に従って生成される。
本発明のこの実施形態は、画像処理方法を提供する。第１の画像の第１の因子の値、および処理されるべき第２の画像の第１の因子の値が、獲得され、第２の画像の新たな第１の因子の値が、第１の画像の第１の因子に属する平均値および標準偏差の値、処理されるべき第２の画像の第１の因子に属する平均値および標準偏差の値の計算に従って獲得され、第３の画像が、その新たな第１の因子に従って生成される。したがって、ユーザは、ユーザの意図により個人用設定された画像処理を実行することができ、画像処理法が拡張され、画像処理効率が向上させられ、ユーザ体験が向上させられる。
本発明のこの実施形態の実装形態において、第１の画像の第１の因子の値を獲得し、第１の画像の第１の因子の値に従って第１の画像の第１の因子の平均値、および第１の画像の第１の因子の標準偏差の値を獲得することは、
第１の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを獲得することと、
第１の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βに従って、成分Ｌに属する平均値および標準偏差の値、成分αに属する平均値および標準偏差の値、成分βに属する平均値および標準偏差の値を獲得することであって、成分Ｌ、成分α、および成分βは、第１の画像に属する、該獲得することと
を含む。
処理されるべき第２の画像の第１の因子の値を獲得し、第２の画像の第１の因子の値に従って第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値を獲得することは、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを獲得することと、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βに従って、成分Ｌに属する平均値および標準偏差の値、成分αに属する平均値および標準偏差の値、成分βに属する平均値および標準偏差の値を獲得することであって、成分Ｌ、成分α、および成分βは、第２の画像に属する、該獲得することと
を含む。
第２の画像の第１の因子の値、および第２の画像の第１の因子の平均値に対して減算を実行して、第１の値を獲得することと、第１の画像の第１の因子の標準偏差の値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値に対して除算を実行して、第２の値を獲得することと、第１の値と第２の値を掛けて、第３の値を獲得することと、および第３の値と第２の画像の第１の因子の平均値を加算して、第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得することであって、第２の画像の新たな第１の因子は、第３の画像を生成するのに使用される、該獲得することとは、
ｎｅｗＬ＝（Ｌ２−ｍＬ２）*ｓＬ１／ｓＬ２＋ｍＬ１、
ｎｅｗα＝（α２−ｍα２）*ｓα１／ｓα２＋ｍα１、
ｎｅｗβ＝（β２−ｍβ２）*ｓβ１／ｓβ２＋ｍβ１、
であることを含む。
さらに、第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得した後、この方法は、
第２の画像に属するｎｅｗＬ、ｎｅｗα、およびｎｅｗβを、第２の画像に属する新たな赤成分ｒ、新たな青成分ｂ、および新たな緑成分ｇに変換することと、
第２の画像に属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇに従って第２の画像を生成することと
をさらに含む。
本発明のこの実施形態の別の実装形態において、第１の画像の第１の因子の値を獲得し、第１の画像の第１の因子の値に従って第１の画像の第１の因子の平均値、および第１の画像の第１の因子の標準偏差の値を獲得することは、
第１の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得することと、
第１の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇに従って、第１の画像の成分ｒに属する平均値および標準偏差の値、第１の画像の成分ｂに属する平均値および標準偏差の値、第１の画像の成分ｇに属する平均値および標準偏差の値を獲得することと、を含む。
処理されるべき第２の画像の第１の因子の値を獲得し、第２の画像の第１の因子の値に従って第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値を獲得することは、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得することと、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇに従って、成分Ｌに属する平均値および標準偏差の値、成分αに属する平均値および標準偏差の値、成分βに属する平均値および標準偏差の値を獲得することであって、成分Ｌ、成分α、および成分βは、第２の画像に属する、該獲得することと
を含む。
第２の画像の第１の因子の値、および第２の画像の第１の因子の平均値に対して減算を実行して、第１の値を獲得することと、第１の画像の第１の因子の標準偏差の値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値に対して除算を実行して、第２の値を獲得することと、第１の値と第２の値を掛けて、第３の値を獲得することと、および第３の値と第２の画像の第１の因子の平均値を加算して、第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得することであって、第２の画像の新たな第１の因子の値は、第３の画像を生成するのに使用される、該獲得することとは、
ｎｅｗｒ＝（ｒ２−ｍｒ２）×ｓｒ１÷ｓｒ２＋ｍｒ１、
ｎｅｗｇ＝（ｇ２−ｍｇ２）×ｓｇ１÷ｓｇ２＋ｍｇ１、
ｎｅｗｂ＝（ｂ２−ｍｂ２）×ｓｂ１÷ｓｂ２＋ｍｂ１、
であることを含み、ここで、
ｍｒ１は、第１の画像の赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ１は、第１の画像の赤成分ｒの標準偏差の値を示し、ｍｂ１は、第１の画像の青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ１は、第１の画像の青成分ｂの標準偏差の値を示し、ｍｇ１は、第１の画像の緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ１は、第１の画像の緑成分ｇの標準偏差の値を示し、
ｒ２は、第２の画像の成分ｒを示し、ｂ２は、第２の画像の成分ｂを示し、ｇ２は、第２の画像の成分ｇを示し、ｍｒ２は、第２の画像の赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ２は、第２の画像の赤成分ｒの標準偏差の値を示し、ｍｂ２は、第２の画像の青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ２は、第２の画像の青成分ｂの標準偏差の値を示し、ｍｇ２は、第２の画像の緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ２は、第２の画像の緑成分ｇの標準偏差の値を示す。
本発明の前述の実施形態において、第１の画像は、１つの画像であってもよく、または複数の画像であってもよく、第２の画像は、１つの画像であってもよく、または複数の画像であってもよい。本発明のこの実施形態は、それに関して全く限定を設定しない。
図２を参照すると、図２は、本発明の実施形態による第１の画像の第１の因子の値を獲得するための方法の流れ図である。図２に示されるとおり、この方法は、以下のステップを含む。すなわち、
ステップ２０１ 第１の画像に属する成分ｒ、成分ｇ、および成分ｂを獲得し、かつ成分ｒのデータ、成分ｇのデータ、および成分ｂのデータを成分Ｌのデータ、アルファ成分のデータ、およびベータ成分のデータに変換する。
第１の画像は、モバイル電話によって撮影された写真でよく、またはモバイル電話からユーザによって選択された写真でよい。
オプションとして、成分ｒのデータ、成分ｇのデータ、および成分ｂのデータを成分Ｌのデータ、アルファ成分のデータ、およびベータ成分のデータに変換することは、図３に示される以下の変換方法を使用することによって実施されることが可能である。
ステップ２０２ ３つのチャネル、すなわち、第１の画像に属する成分Ｌ、アルファ成分、およびベータ成分におけるデータに関する統計を収集し、合計で６つのデータである、各チャネルに属する平均値および標準偏差の値を獲得する。
ステップ２０３ その６つのデータを使用のために記憶する。
特に、成分Ｌに属する平均値および標準偏差の値、アルファ成分に属する平均値および標準偏差の値、ベータ成分に属する平均値および標準偏差の値が、前述の計算式を使用することによって別々に獲得されてよく、ここで、成分Ｌ、アルファ成分、およびベータ成分は、第１の画像に属し、３つのチャネルの６つのデータは、使用のために記憶される。
特に、図３を参照すると、図３は、本発明の実施形態によるｒ、ｇ、およびｂをＬ、アルファ、およびベータに変換するための方法の概略図である。図３は、この実施形態の実装形態に過ぎない。図３の実装形態は、以下の説明に限定されず、実装形態のうちの１つだけが詳細に例示される。図３に示されるとおり、
ステップ３０１ 画像に属する成分ｒ、成分ｇ、および成分ｂを獲得し、かつｒ’、ｇ’、およびｂ’を生成することであって、ここで、ｒ’、ｇ’、およびｂ’は、変換プロセスにおけるパラメータである。
特に、ｒ’、ｇ’、およびｂ’は、以下の計算のやり方に従って生成されてよい。すなわち、
ｒ’＝ｒ＋１、
ｇ’＝ｇ＋１、
ｂ’＝ｂ＋１、
である。
ステップ３０２ ｒ’、ｇ’、およびｂ’に従ってｌ、ｍ、およびｓを計算することであって、ここで、ｌ、ｍ、およびｓは、以下の式により計算される、変換プロセスにおけるパラメータである。すなわち、
ｌ＝０．３８１１*ｒ’＋０．５７８３*ｇ’＋０．０４０２*ｂ’、
ｍ＝０．１９６７*ｒ’＋０．７２４４*ｇ’＋０．０７８２*ｂ’、
ｓ＝０．０２４１*ｒ’＋０．１２２８*ｇ’＋０．８４４４*ｂ’、
である。
ステップ３０３ 以下のとおり、ｌ、ｍ、およびｓの対数をとる。すなわち、
ｌｏｇ＿ｌ＝ｌｏｇ１０（ｌ）、
ｌｏｇ＿ｍ＝ｌｏｇ１０（ｍ）、
ｌｏｇ＿ｓ＝ｌｏｇ１０（ｓ）、
である。
ステップ３０３ ｌｏｇ＿ｌ、ｌｏｇ＿ｍ、およびｌｏｇ＿ｓに従ってＬ、アルファ、およびベータを獲得する。すなわち、
Ｌ＝０．５７７４（ｌｏｇ＿ｌ＋ｌｏｇ＿ｍ＋ｌｏｇ＿ｓ）、
アルファ＝０．４０８２（ｌｏｇ＿ｌ＋ｌｏｇ＿ｍ）−０．８１６５*ｌｏｇ＿ｓ、
ベータ＝０．７０７１（ｌｏｇ＿ｌ−ｌｏｇ＿ｍ）、
である。
ＲＧＢカラーモードは、ｒが、赤（Ｒｅｄ）成分を表し、ｇが、緑（Ｇｒｅｅｎ）成分を表し、ｂが、青（Ｂｌｕｅ）成分を表す、業界におけるカラー標準である。画像における各ピクセルの色は、輝度値に従ってこのピクセルの赤成分、緑成分、および青成分を重ね合わせることによって提示される色である。各成分の輝度値範囲は、［０，２５５］である。
ｌαβは、Ｌ、アルファ、およびベータとも呼ばれるＬ、α、およびβである３つの成分を有する色空間の一種である。ほとんどの自然情景画像に関して、色空間は、これら３つの成分の間に最小の相関を特徴として有する。本明細書において、Ｌ１は、ユーザによって選択された第１の画像の成分Ｌを示すのに使用され、アルファ１は、ユーザによって選択された第１の画像の成分αを示すのに使用され、ベータ１は、ユーザによって選択された第１の画像の成分βを示すのに使用され、Ｌ２は、ユーザによって選択された第２の画像の成分Ｌを示すのに使用され、アルファ２は、ユーザによって選択された第２の画像の成分αを示すのに使用され、ベータ２は、ユーザによって選択された第２の画像の成分βを示すのに使用される。
ｍＬ１は、第１の画像の成分Ｌの平均値を示す。例えば、ユーザによって選択された第１の画像が１００ピクセルに属する場合、成分Ｌは、１００の要素を含む行列であり、ｍｌは、成分Ｌにおける１００の要素を含む行列の平均値である。
ｓＬ１は、第１の画像の成分Ｌの標準偏差の値を示す。例えば、ユーザによって選択された第１の画像が１００ピクセルに属する場合、成分Ｌは、１００の要素を含む行列であり、ｓｌは、成分Ｌにおける１００の要素を含む行列の標準偏差の値である。
図４を参照すると、図４は、本発明の実施形態による画像処理方法の流れ図である。図４は、第１の因子が画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βである場合における、本発明のこの実施形態の特定の実装形態である。図４に示されるとおり、図４は、この実施形態の実装形態に過ぎない。図４の実装形態は、図４の各ステップの以下の説明シーケンスに限定されず、実装形態のうちの１つだけが詳細に説明される。
ステップ４０１ Ｌ、アルファ、およびベータである平均値および標準偏差の値を獲得することであって、ここで、Ｌ、アルファ、およびベータは、第１の画像に属する。
特に、ｍＬ１が、第１の画像の成分Ｌの平均値を示すのに使用され、ｓＬ１が、第１の画像の成分Ｌの標準偏差の値を示すのに使用され、ｍα１が、第１の画像の成分αの平均値を示すのに使用され、ｓα１が、第１の画像の成分αの標準偏差の値を示すのに使用され、ｍβ１が、第１の画像の成分βの平均値を示すのに使用され、ｓβ１が、第１の画像の成分βの標準偏差の値を示すのに使用される。
オプションとして、図２の実施形態における方法の参照が行われることが可能である。第１の画像に属する成分ｒ、成分ｇ、および成分ｂが、獲得され、成分ｒのデータ、成分ｇのデータ、および成分ｂのデータが、成分Ｌのデータ、アルファ成分のデータ、およびベータ成分のデータに変換され、次に、Ｌ、アルファ、およびベータに属する平均値および標準偏差が、獲得され、ここで、Ｌ、アルファ、およびベータは、第１の画像に属する。
オプションとして、Ｌ、アルファ、およびベータに属する平均値および標準偏差の値は、直接に獲得されてよく、ここで、Ｌ、アルファ、およびベータは、第１の画像に属する。例えば、第１の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、アルファ成分、およびベータ成分が、別々に獲得され、前述の平均値および標準偏差の前述の値を計算するための式により、Ｌ、アルファ、およびベータである平均値および標準偏差の値が、別々に獲得され、ここで、Ｌ、アルファ、およびベータは、第１の画像に属する。
ステップ４０２ 第２の画像に属するＬ、アルファ、およびベータを獲得すること。
特に、Ｌ２が、第２の画像の成分Ｌを示すのに使用され、α２が、第２の画像の成分αを示すのに使用され、β２が、第２の画像の成分βを示すのに使用される。
ステップ４０３ Ｌ、α、およびベータに属する平均値および標準偏差の値を獲得することであって、ここで、Ｌ、α、およびベータは、第２の画像に属する。
特に、ｍＬ２が、第２の画像の成分Ｌの平均値を示すのに使用され、ｓＬ２が、第２の画像の成分Ｌの標準偏差の値を示すのに使用され、ｍα２が、第２の画像の成分αの平均値を示すのに使用され、ｓα２が、第２の画像の成分αの標準偏差の値を示すのに使用され、ｍβ２が、第２の画像の成分βの平均値を示すのに使用され、ｓβ２が、第２の画像の成分βの標準偏差の値を示すのに使用される。
獲得する方法に関して、Ｌ、アルファ、およびベータに属する平均値および標準偏差を獲得するためのステップ４０１における方法の参照が行われてよく、ここで、Ｌ、アルファ、およびベータは、第１の画像に属する。
ステップ４０４ 第１の画像の第１の因子の平均値、第１の画像の第１の因子の標準偏差の値、第２の画像の第１の因子の値、第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値に従って第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得すること。
特に、特定の実装形態を例として使用して、第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得することは、以下の方式、
ｎｅｗＬ＝（Ｌ２−ｍＬ２）*ｓＬ１／ｓＬ２＋ｍＬ１、
ｎｅｗα＝（α２−ｍα２）*ｓα１／ｓα２＋ｍα１、
ｎｅｗβ＝（β２−ｍβ２）*ｓβ１／ｓβ２＋ｍβ１、
に限定されない。
ステップ４０５ 第２の画像の新たな第２の因子の値に従って第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得すること。
さらに、第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得した後、この方法は、
第２の画像に属するｎｅｗＬ、ｎｅｗα、およびｎｅｗβを、第２の画像に属する新たな赤成分ｒ、新たな青成分ｂ、および新たな緑成分ｇに変換することと、
第２の画像に属する新たな赤成分ｒ、新たな青成分ｂ、および新たな緑成分ｇに従って第３の画像を生成することと
をさらに含む。
特に、図５を参照すると、図５は、本発明の実施形態によるＬ、アルファ、およびベータをｒ、ｇ、およびｂに変換するための方法の流れ図である。図５は、この実施形態の実装形態に過ぎない。図５の実装形態は、以下の説明に限定されず、実装形態のうちの１つだけが詳細に例示される。図５に示されるとおり、
ステップ５０１ 第２の画像に属する新たなＬ、新たなα、および新たなβを獲得する。
ステップ５０２ 新たなＬ、新たなα、および新たなβに従ってｔｅｍｐ＿ｌ、ｔｅｍｐ＿ｍ、およびｔｅｍｐ＿ｓを計算することであって、ここで、ｌ、ｍ、およびｓは、変換プロセスにおけるパラメータである。
特に、ｔｅｍｐ＿ｌ＝０．５７７７４*Ｌ＋０．４０８２*α＋０．７０７１*β、
ｔｅｍｐ＿ｍ＝０．５７７７４*Ｌ＋０．４０８２*α＋０．７０７１*β、
ｔｅｍｐ＿ｓ＝０．５７７７４*Ｌ−０．８１６５*α、
である。
ステップ５０３ ｔｅｍｐ＿ｌ、ｔｅｍｐ＿ｍ、およびｔｅｍｐ＿ｓに従って、ｌ、ｍ、およびｓを獲得する。
ｌ、ｍ、およびｓは、それぞれ、ｔｅｍｐ＿ｌ、ｔｅｍｐ＿ｍ、およびｔｅｍｐ＿ｓのインデックスである。
ステップ５０４ ｌ、ｍ、およびｓに従って、ｒ、ｇ、およびｂを獲得する。
ｒ＝４．４６７９*ｌ−３．５８７３*ｍ＋０．１１９３*ｓ−ｌ、
ｇ＝−１．２１８６*ｌ＋２．３８０９*ｍ−０．１６２４*ｓ−ｌ、
ｂ＝０．０４９７*ｌ−０．２４３９*ｍ＋１．２０４５*ｓ−ｌ
である。
ｒ、ｇ、およびｂの値に関して、０未満の値は、０として表され、２５５より大きい値は、２５５として表される。
ステップ５０５ 第２の画像の新たな第１の因子に従って第３の画像を獲得すること。
特に、第３の画像は、第２の画像に属する新たなｌ、新たなα、および新たなβを変換することによって得られる新たなｒ、新たなｇ、および新たなｂに従って生成される。
オプションとして、第１の画像の第１の因子を獲得し、第１の画像の第１の因子に従って第１の画像の第１の因子の平均値、および第１の画像の第１の因子の標準偏差を獲得することは、
第１の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得することと、
第１の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇに従って、第１の画像の成分ｒに属する平均値および標準偏差の値、第１の画像の成分ｂに属する平均値および標準偏差の値、第１の画像の成分ｇに属する平均値および標準偏差の値を獲得することと
を含む。
処理されるべき第２の画像の第１の因子を獲得し、第２の画像の第１の因子に従って第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値を獲得することは、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得することと、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇに従って、成分Ｌに属する平均値および標準偏差の値、成分αに属する平均値および標準偏差の値、成分βに属する平均値および標準偏差の値を獲得することであって、成分Ｌ、成分α、および成分βは、第２の画像に属する、該獲得することと
を含む。
第２の画像の第１の因子、および第２の画像の第１の因子の平均値に対して減算を実行して、第１の値を獲得することと、第１の画像の第１の因子の標準偏差、および第２の画像の第１の因子の標準偏差に対して除算を実行して、第２の値を獲得すること、第１の値と第２の値を掛けて、第３の値を獲得することと、および第３の値と第２の画像の第１の因子の平均値を加算して、第２の画像の新たな第１の因子を獲得することであって、第２の画像の新たな第１の因子は、第３の画像を生成するのに使用される、該獲得することとは、
ｎｅｗｒ＝（ｒ２−ｍｒ２）*ｓｒ１／ｓｒ２＋ｍｒ１、
ｎｅｗｇ＝（ｇ２−ｍｇ２）*ｓｇ１／ｓｇ２＋ｍｇ１、
ｎｅｗｂ＝（ｂ２−ｍｂ２）*ｓｂ１／ｓｂ２＋ｍｂ１、
であることを含む。
本発明の別の実施形態において、図６を参照すると、図６は、本発明の実施形態による第１の画像に属するｒ、ｇ、およびｂを獲得するための方法の流れ図である。図６に示されるとおり、
ステップ６０１ 第１の画像に属する成分ｒ、成分ｇ、および成分ｂを獲得し、３つのチャネル、すなわち、第１の画像に属する成分ｒ、成分ｇ、および成分ｂにおけるデータに関する統計を収集し、合計で６つのデータである、各チャネルに属する平均値および標準偏差の値を獲得する。
第１の画像は、モバイル電話によって撮影された写真でよく、またはモバイル電話からユーザによって選択された写真でよい。
オプションとして、第１の画像に属する成分Ｌ、アルファ成分、およびベータ成分が獲得されてもよく、図５に示される前述の変換方法を使用することによって、成分Ｌ、アルファ成分、およびベータ成分は、成分ｒ、成分ｇ、および成分ｂに変換される。
ステップ６０２ その６つのデータを使用のために記憶する。
特に、成分ｒの値に属する平均値および標準偏差、成分ｇの値に属する平均値および標準偏差、成分ｂの値に属する平均値および標準偏差が、前述の計算式を使用することによって別々に獲得されてよく、ここで、成分ｒ、成分ｇ、および成分ｂは、第１の画像に属し、３つのチャネルの６つのデータは、使用のために記憶される。
ｍｒ１は、第１の画像の成分ｒの平均値を示す。例えば、ユーザによって選択された第１の画像が１００ピクセルに属する場合、成分ｒは、１００の要素を含む行列であり、ｍｒは、成分Ｌにおける１００の要素を含む行列の平均値である。
ｓｒ１は、第１の画像の成分ｒの標準偏差の値を示す。例えば、ユーザによって選択された第１の画像が１００ピクセルに属する場合、成分ｒは、１００の要素を含む行列であり、ｓｒは、成分Ｌにおける１００の要素を含む行列の標準偏差の値である。
図７は、第１の因子が画像の各ピクセルに属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇである事例における、本発明のこの実施形態の特定の実装形態である。
図７を参照すると、図７は、本発明の実施形態による画像処理方法の流れ図である。図７に示されるとおり、図７は、この実施形態の実装形態に過ぎない。図７の実装形態は、図７の各ステップの以下の説明シーケンスに限定されず、実装形態のうちの１つだけが詳細に例示される。
ステップ７０１ 第１の画像に属するｒ、ｇ、およびｂを獲得すること。
特に、ｍｒ１は、第１の画像の赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ１は、第１の画像の赤成分ｒの標準偏差の値を示し、ｍｂ１は、第１の画像の青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ１は、第１の画像の青成分ｂの標準偏差の値を示し、ｍｇ１は、第１の画像の緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ１は、第１の画像の緑成分ｇの標準偏差の値を示す。
オプションとして、成分ｒに属する平均値および標準偏差の値、成分ｇに属する平均値および標準偏差の値、成分ｂに属する平均値および標準偏差は、直接に呼び出されることが可能であり、ここで、それらの平均値および標準偏差は、図６における方法によって生成され、記憶され、成分ｒ、成分ｇ、および成分ｂは、第１の画像に属する。
ステップ７０２ 処理されるべき第２の画像に属するｒ、ｇ、およびｂを獲得し、かつｒ、ｇ、およびｂに属する平均値および標準偏差を獲得することであって、ここで、ｒ、ｇ、およびｂは、第２の画像に属する。
特に、ｒ２は、第２の画像の成分ｒを示し、ｂ２は、第２の画像の成分ｂを示し、ｇ２は、第２の画像の成分ｇを示し、ｍｒ２は、第２の画像の赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ２は、第２の画像の赤成分ｒの標準偏差の値を示し、ｍｂ２は、第２の画像の青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ２は、第２の画像の青成分ｂの標準偏差の値を示し、ｍｇ２は、第２の画像の緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ２は、第２の画像の緑成分ｇの標準偏差の値を示す。
ステップ７０３ 第１の画像の第１の因子の平均値、第１の画像の第１の因子の標準偏差の値、第２の画像の第１の因子の値、第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差の値に従って第２の画像に属する新たなｒ、新たなｇ、および新たなｂを獲得する。
特に、ｎｅｗｒ＝（ｒ２−ｍｒ２）×ｓｒ１÷ｓｒ２＋ｍｒ１、
ｎｅｗｇ＝（ｇ２−ｍｇ２）×ｓｇ１÷ｓｇ２＋ｍｇ１、
ｎｅｗｂ＝（ｂ２−ｍｂ２）×ｓｂ１÷ｓｂ２＋ｍｂ１、
である。
ステップ７０４ 第２の画像に属する新たな赤成分ｒ、新たな青成分ｂ、および新たな緑成分ｇに従って第３の画像を生成すること。
特に、第３の画像は、ｎｅｗｒ、ｎｅｗｇ、およびｎｅｗｂに従って生成される。
オプションとして、第１の画像は、少なくとも１つの画像であり、第２の画像は、少なくとも１つの画像である。
処理されるべき第２の画像に関し、かつ本発明の図１から図７において説明される実施形態における画像処理方法によって生成されるフィルタ処理法は、サーバに共有されてよいことに留意されたい。例えば、ユーザが、個人的選好のフィルタ処理法を、ＷｅｉｂｏおよびＷｅＣｈａｔなどのインスタントメッセージングを用いてユーザの友人と共有して、別のユーザが、個人用設定された画像処理を実行する個人的選好のフィルタを選択することが可能であるようにし、したがって、画像処理法が、より多様化され、画像処理効率がさらに向上させられ、ユーザ体験がさらに向上させられる。
図８を参照すると、図８は、本発明の実施形態による画像を処理するための電子デバイスの構造図である。図８に示されるとおり、この電子デバイスは、以下のユニット、すなわち、第１の獲得ユニット８０１と、第２の獲得ユニット８０２と、第３の獲得ユニット８０３と、生成ユニット８０４とを含む。
第１の獲得ユニット８０１は、第１の画像の第１の因子の値を獲得し、第１の画像の第１の因子の値に従って第１の画像の第１の因子の平均値、および第１の画像の第１の因子の標準偏差を獲得するように構成され、ここで、
第１の因子は、画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βであり、または第１の因子は、画像の各ピクセルに属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇである。
平均値を計算するための方法は、平均値＝（ｘ１＋ｘ２＋ｘ３＋．．．＋ｘｎ）／Ｎである。
標準偏差を計算するための方法は、以下のとおりである。
第１の因子が、画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βである事例において、成分Ｌ、成分α、および成分βは、画像に属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇに変換される必要があり、画像に属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇは、画像を生成するのに使用される。
第２の獲得ユニット８０２は、処理されるべき第２の画像の第１の因子を獲得し、第２の画像の第１の因子に従って第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差を獲得するように構成される。
第３の獲得ユニット８０３は、第１の画像の第１の因子の平均値、第１の画像の第１の因子の標準偏差、第２の画像の第１の因子、第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差に従って第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得するように構成される。
生成ユニット８０４は、その新たな第１の因子に従って第３の画像を生成するように構成され、ここで、第３の画像の第１の因子の平均値は、第１の画像の第１の因子の平均値と等しく、第３の画像の第１の因子の標準偏差は、第１の画像の第１の因子の標準偏差と等しく、ここで、
第１の因子は、画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βであり、または第１の因子は、画像の各ピクセルに属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇである。
オプションとして、第３の獲得ユニット８０３は、
第２の画像の第１の因子、および第２の画像の第１の因子の平均値に対して減算を実行して、第１の値を獲得することと、
第１の画像の第１の因子の標準偏差、および第２の画像の第１の因子の標準偏差に対して除算を実行して、第２の値を獲得することと、
第１の値と第２の値を掛けて、第３の値を獲得すること、および
第３の値と第２の画像の第１の因子の平均値を加算して、第２の画像の新たな第１の因子を獲得することと、
を行うように特に構成される。
特に、式は、以下のとおり、
ｎｅｗＬ＝（Ｌ２−ｍＬ２）×ｓＬ１÷ｓＬ２＋ｍＬ１、
ｎｅｗα＝（α２−ｍα２）×ｓα１÷ｓα２＋ｍα１、
ｎｅｗβ＝（β２−ｍβ２）×ｓβ１÷ｓβ２＋ｍβ１、
であることを備え、ここで、
Ｌ１は、第１の画像の成分Ｌを示すのに使用され、α１は、第１の画像の成分αを示すのに使用され、β１は、第１の画像の成分βを示すのに使用され、
ｍＬ１は、第１の画像の成分Ｌの平均値を示すのに使用され、ｓＬ１は、第１の画像の成分Ｌの標準偏差を示すのに使用され、ｍα１は、第１の画像の成分αの平均値を示すのに使用され、ｓα１は、第１の画像の成分αの標準偏差を示すのに使用され、ｍβ１は、第１の画像の成分βの平均値を示すのに使用され、ｓβ１は、第１の画像の成分βの標準偏差を示すのに使用され、
Ｌ２は、第２の画像の成分Ｌを示すのに使用され、α２は、第２の画像の成分αを示すのに使用され、β２は、第２の画像の成分βを示すのに使用され、
ｍＬ２は、第２の画像の成分Ｌの平均値を示すのに使用され、ｓＬ２は、第２の画像の成分Ｌの標準偏差を示すのに使用され、ｍα２は、第２の画像の成分αの平均値を示すのに使用され、ｓα２は、第２の画像の成分αの標準偏差を示すのに使用され、ｍβ２は、第２の画像の成分βの平均値を示すのに使用され、ｓβ２は、第２の画像の成分βの標準偏差を示すのに使用される。
あるいは、式は、以下のとおり、
ｎｅｗｒ＝（ｒ２−ｍｒ２）×ｓｒ１÷ｓｒ２＋ｍｒ１、
ｎｅｗｇ＝（ｇ２−ｍｇ２）×ｓｇ１÷ｓｇ２＋ｍｇ１、
ｎｅｗｂ＝（ｂ２−ｍｂ２）×ｓｂ１÷ｓｂ２＋ｍｂ１、
であることを備え、ここで、
ｍｒ１は、第１の画像の赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ１は、第１の画像の赤成分ｒの標準偏差を示し、ｍｂ１は、第１の画像の青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ１は、第１の画像の青成分ｂの標準偏差を示し、ｍｇ１は、第１の画像の緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ１は、第１の画像の緑成分ｇの標準偏差を示し、
ｒ２は、第２の画像の成分ｒを示し、ｂ２は、第２の画像の成分ｂを示し、ｇ２は、第２の画像の成分ｇを示し、ｍｒ２は、第２の画像の赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ２は、第２の画像の赤成分ｒの標準偏差を示し、ｍｂ２は、第２の画像の青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ２は、第２の画像の青成分ｂの標準偏差を示し、ｍｇ２は、第２の画像の緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ２は、第２の画像の緑成分ｇの標準偏差を示す。
オプションとして、第１の獲得ユニット８０１は、
第１の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを獲得することと、
第１の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βに従って、成分Ｌに属する平均値および標準偏差、成分αに属する平均値および標準偏差、成分βに属する平均値および標準偏差を獲得することであって、成分Ｌ、成分α、および成分βは、第１の画像に属する、該獲得することと、
を行うように特に構成される。
第２の獲得ユニット８０２は、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを獲得することと、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βに従って、成分Ｌに属する平均値および標準偏差、成分αに属する平均値および標準偏差、成分βに属する平均値および標準偏差を獲得することであって、成分Ｌ、成分α、および成分βは、第２の画像に属する、該獲得することと、
を行うように特に構成される。
第３の獲得ユニット８０３は、
ｎｅｗＬ＝（Ｌ２−ｍＬ２）×ｓＬ１÷ｓＬ２＋ｍＬ１、
ｎｅｗα＝（α２−ｍα２）×ｓα１÷ｓα２＋ｍα１、
ｎｅｗβ＝（β２−ｍβ２）×ｓβ１÷ｓβ２＋ｍβ１、
であるように特に構成される。
オプションとして、電子デバイスは、変換生成ユニットをさらに含み、ここで、変換生成ユニットは、
第２の画像に属するｎｅｗＬ、ｎｅｗα、およびｎｅｗβを、第２の画像に属する新たな赤成分ｒ、新たな青成分ｂ、および新たな緑成分ｇに変換することと、
第２の画像に属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇに従って第２の画像を生成することと、
を行うように特に構成される。
オプションとして、第１の獲得ユニット８０１は、
第１の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得することと、
第１の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇに従って、第１の画像の成分ｒに属する平均値および標準偏差、第１の画像の成分ｂに属する平均値および標準偏差、第１の画像の成分ｇに属する平均値および標準偏差を獲得することと、
を行うように構成される。
第２の獲得ユニット８０２は、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得することと、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇに従って、成分Ｌに属する平均値および標準偏差、成分αに属する平均値および標準偏差、成分βに属する平均値および標準偏差を獲得することであって、成分Ｌ、成分α、および成分βは、第２の画像に属する、該獲得することと、
を行うように構成される。
第３の獲得ユニット８０３は、
ｎｅｗｒ＝（ｒ２−ｍｒ２）×ｓｒ１÷ｓｒ２＋ｍｒ１、
ｎｅｗｇ＝（ｇ２−ｍｇ２）×ｓｇ１÷ｓｇ２＋ｍｇ１、
ｎｅｗｂ＝（ｂ２−ｍｂ２）×ｓｂ１÷ｓｂ２＋ｍｂ１、
であるように特に構成される。
第１の画像は、少なくとも１つの画像であり、第２の画像は、少なくとも１つの画像である。
詳細に関しては、図２から図７において説明される実施形態を参照し、詳細が、ここで説明されることはない。
本発明のこの実施形態は、画像を処理するための電子デバイスを提供する。この電子デバイスは、第１の画像の第１の因子、および処理されるべき第２の画像の第１の因子を獲得し、第１の画像の第１の因子に属する平均値および標準偏差、処理されるべき第２の画像の第１の因子に属する平均値および標準偏差の計算に従って、第２の画像の新たな第１の因子を獲得し、その新たな第１の因子に従って第３の画像を生成する。したがって、ユーザは、ユーザの意図により個人用設定された画像処理を実行することができ、画像処理法が拡張され、画像処理効率が向上させられ、ユーザ体験が向上させられる。
図９は、本発明の実施形態による画像を処理するための電子デバイスの構造図である。図９を参照すると、図９は、本発明のこの実施形態において提供される電子デバイス９００を示し、本発明の特定の実施形態は、電子デバイスの特定の実装形態に対して全く限定を設定しない。電子デバイス９００は、
プロセッサ（ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ）９０１と、通信インターフェース（Ｃｏｍｍｕｎｉｃａｔｉｏｎｓ Ｉｎｔｅｒｆａｃｅ）９０２と、メモリ（ｍｅｍｏｒｙ）９０３と、バス９０４とを含む。
プロセッサ９０１、通信インターフェース９０２、およびメモリ９０３は、バス９０４を使用することによって相互通信を完成させる。
通信インターフェース９０２は、別の電子デバイスと通信するように構成される。
プロセッサ９０１は、プログラムを実行するように構成される。プロセッサは、電子デバイスのコントロールセンタであり、様々なインターフェースおよび回線を使用することによって電子デバイス全体の様々な部分に接続され、記憶ユニットの中に記憶されたソフトウェアプログラムおよび／またはモジュールを走らせること、または実行すること、および記憶ユニットの中に記憶されたデータを呼び出すことによって電子デバイスの様々な機能を実施し、かつ／またはデータを処理する。プロセッサは、例えば、集積回路（Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ、略して、ＩＣ）を含むことが可能であり、単一のパッケージ化されたＩＣを含んでよく、または同一の機能もしくは異なる機能を有する複数のパッケージ化されたＩＣを含んでよい。例えば、プロセッサは、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、略して、ＣＰＵ）だけを含んでよく、または通信ユニットにおけるＧＰＵ、デジタルシグナルプロセッサ（Ｄｉｇｉｔａｌ Ｓｉｇｎａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｏｒ、略して、ＤＳＰ）、および制御チップ（ベースバンドチップなどの）の組合せでよい。本発明のこの実装形態において、ＣＰＵは、単一のコンピューティングコアでよく、または複数のコンピューティングコアを含んでよい。特に、プロセッサによって実行されるプログラムは、プログラムコードを含んでよく、ここで、プログラムコードは、コンピュータ動作命令を含む。プロセッサ９０１は、中央処理装置（Ｃｅｎｔｒａｌ Ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ Ｕｎｉｔ、ＣＰＵ）または特定用途向け集積回路ＡＳＩＣ（Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ Ｓｐｅｃｉｆｉｃ Ｉｎｔｅｇｒａｔｅｄ Ｃｉｒｃｕｉｔ）でよく、または本発明のこの実施形態を実施する１つまたは複数の集積回路として構成される。
メモリ９０３は、プログラムを記憶するように構成される。メモリ９０３は、ランダムアクセスメモリ（ｒａｎｄｏｍ−ａｃｃｅｓｓ ｍｅｍｏｒｙ、ＲＡＭ）などの揮発性メモリ（ｖｏｌａｔｉｌｅ ｍｅｍｏｒｙ）、または読取り専用メモリ（ｒｅａｄ−ｏｎｌｙ ｍｅｍｏｒｙ、ＲＯＭ）、フラッシュメモリ（ｆｌａｓｈ ｍｅｍｏｒｙ）、ハードディスクドライブ（ｈａｒｄ ｄｉｓｋ ｄｒｉｖｅ、ＨＤＤ）、またはソリッドステートディスク（ｓｏｌｉｄ−ｓｔａｔｅ ｄｉｓｋ、ＳＳＤ）などの不揮発性メモリ（ｎｏｎ−ｖｏｌａｔｉｌｅ ｍｅｍｏｒｙ）でよい。プロセッサ９０１は、メモリ９０３の中に記憶されたプログラム命令により以下の方法、
第１の画像の第１の因子を獲得し、第１の画像の第１の因子の値に従って第１の画像の第１の因子の平均値、および第１の画像の第１の因子の標準偏差を獲得すること、
処理されるべき第２の画像の第１の因子を獲得し、第２の画像の第１の因子に従って第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差を獲得することと、
第１の画像の第１の因子の平均値、第１の画像の第１の因子の標準偏差、第２の画像の第１の因子、第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差に従って第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得することと、
第２の画像の新たな第１の因子の値に従って第３の画像を生成することであって、第３の画像の第１の因子の平均値は、第１の画像の第１の因子の平均値と等しく、第３の画像の第１の因子の標準偏差は、第１の画像の第１の因子の標準偏差と等しい、該生成すること、とを実行し、
ここで、第１の因子は、画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βであり、または第１の因子は、画像の各ピクセルに属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇである。
第１の画像の第１の因子の平均値、第１の画像の第１の因子の標準偏差、第２の画像の第１の因子、第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差に従って第２の画像の新たな第１の因子を獲得することは、
第２の画像の第１の因子、および第２の画像の第１の因子の平均値に対して減算を実行して、第１の値を獲得することと、
第１の画像の第１の因子の標準偏差、および第２の画像の第１の因子の標準偏差に対して除算を実行して、第２の値を獲得することと、
第１の値と第２の値を掛けて、第３の値を獲得することと、
第３の値と第２の画像の第１の因子の平均値を加算して、第２の画像の新たな第１の因子を獲得することと、
を含む。
第１の画像の第１の因子を獲得し、第１の画像の第１の因子に従って第１の画像の第１の因子の平均値、および第１の画像の第１の因子の標準偏差を獲得することは、
第１の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを獲得することと、
第１の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βに従って、成分Ｌに属する平均値および標準偏差、成分αに属する平均値および標準偏差、成分βに属する平均値および標準偏差を獲得することであって、成分Ｌ、成分α、および成分βは、第１の画像に属する、該獲得することと
を含む。
処理されるべき第２の画像の第１の因子を獲得し、第２の画像の第１の因子に従って第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差を獲得することは、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを獲得することと、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βに従って、成分Ｌに属する平均値および標準偏差、成分αに属する平均値および標準偏差、成分βに属する平均値および標準偏差を獲得することであって、成分Ｌ、成分α、および成分βは、第２の画像に属する、該獲得することと
を含む。
第２の画像の第１の因子、および第２の画像の第１の因子の平均値に対して減算を実行して、第１の値を獲得することと、第１の画像の第１の因子の標準偏差、および第２の画像の第１の因子の標準偏差に対して除算を実行して、第２の値を獲得することと、第１の値と第２の値を掛けて、第３の値を獲得することと、および第３の値と第２の画像の第１の因子の平均値を加算して、第２の画像の新たな第１の因子を獲得することとは、
ｎｅｗＬ＝（Ｌ２−ｍＬ２）×ｓＬ１÷ｓＬ２＋ｍＬ１、
ｎｅｗα＝（α２−ｍα２）×ｓα１÷ｓα２＋ｍα１、
ｎｅｗβ＝（β２−ｍβ２）×ｓβ１÷ｓβ２＋ｍβ１、
であることを含み、ここで、
Ｌ１は、第１の画像の成分Ｌを示すのに使用され、α１は、第１の画像の成分αを示すのに使用され、β１は、第１の画像の成分βを示すのに使用され、
ｍＬ１は、第１の画像の成分Ｌの平均値を示すのに使用され、ｓＬ１は、第１の画像の成分Ｌの標準偏差を示すのに使用され、ｍα１は、第１の画像の成分αの平均値を示すのに使用され、ｓα１は、第１の画像の成分αの標準偏差を示すのに使用され、ｍβ１は、第１の画像の成分βの平均値を示すのに使用され、ｓβ１は、第１の画像の成分βの標準偏差を示すのに使用され、
Ｌ２は、第２の画像の成分Ｌを示すのに使用され、α２は、第２の画像の成分αを示すのに使用され、β２は、第２の画像の成分βを示すのに使用され、
ｍＬ２は、第２の画像の成分Ｌの平均値を示すのに使用され、ｓＬ２は、第２の画像の成分Ｌの標準偏差を示すのに使用され、ｍα２は、第２の画像の成分αの平均値を示すのに使用され、ｓα２は、第２の画像の成分αの標準偏差を示すのに使用され、ｍβ２は、第２の画像の成分βの平均値を示すのに使用され、ｓβ２は、第２の画像の成分βの標準偏差を示すのに使用される。
第２の画像の新たな第１の因子を獲得した後、この方法は、
第２の画像に属するｎｅｗＬ、ｎｅｗα、およびｎｅｗβを、第２の画像に属する新たな赤成分ｒ、新たな青成分ｂ、および新たな緑成分ｇに変換することをさらに含み、
第２の画像の新たな第１の因子に従って第３の画像を生成することは、
第２の画像に属する新たな赤成分ｒ、新たな青成分ｂ、および新たな緑成分ｇに従って第３の画像を生成することを含む。
第１の画像の第１の因子を獲得し、第１の画像の第１の因子に従って第１の画像の第１の因子の平均値、および第１の画像の第１の因子の標準偏差を獲得することは、
第１の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得することと、
第１の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇに従って、第１の画像の成分ｒに属する平均値および標準偏差、第１の画像の成分ｂに属する平均値および標準偏差、第１の画像の成分ｇに属する平均値および標準偏差を獲得することと
を含む。
処理されるべき第２の画像の第１の因子を獲得し、かつ第２の画像の第１の因子に従って第２の画像の第１の因子の平均値、および第２の画像の第１の因子の標準偏差を獲得することは、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得することと、
処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇに従って、成分Ｌに属する平均値および標準偏差、成分αに属する平均値および標準偏差、成分βに属する平均値および標準偏差を獲得することであって、成分Ｌ、成分α、および成分βは、第２の画像に属する、該獲得することと
を含む。
第２の画像の第１の因子、および第２の画像の第１の因子の平均値に対して減算を実行して、第１の値を獲得することと、第１の画像の第１の因子の標準偏差、および第２の画像の第１の因子の標準偏差に対して除算を実行して、第２の値を獲得することと、第１の値と第２の値を掛けて、第３の値を獲得することと、および第３の値と第２の画像の第１の因子の平均値を加算して、第２の画像の新たな第１の因子を獲得することであって、ここで、第２の画像の新たな第１の因子は、第３の画像を生成するのに使用されることとは、
ｎｅｗｒ＝（ｒ２−ｍｒ２）*ｓｒ１／ｓｒ２＋ｍｒ１、
ｎｅｗｇ＝（ｇ２−ｍｇ２）*ｓｇ１／ｓｇ２＋ｍｇ１、
ｎｅｗｂ＝（ｂ２−ｍｂ２）*ｓｂ１／ｓｂ２＋ｍｂ１、
であることを含み、ここで、
ｍｒ１は、第１の画像の赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ１は、第１の画像の赤成分ｒの標準偏差を示し、ｍｂ１は、第１の画像の青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ１は、第１の画像の青成分ｂの標準偏差を示し、ｍｇ１は、第１の画像の緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ１は、第１の画像の緑成分ｇの標準偏差を示し、
ｒ２は、第２の画像の成分ｒを示し、ｂ２は、第２の画像の成分ｂを示し、ｇ２は、第２の画像の成分ｇを示し、ｍｒ２は、第２の画像の赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ２は、第２の画像の赤成分ｒの標準偏差を示し、ｍｂ２は、第２の画像の青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ２は、第２の画像の青成分ｂの標準偏差を示し、ｍｇ２は、第２の画像の緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ２は、第２の画像の緑成分ｇの標準偏差を示す。
第１の画像は、少なくとも１つの画像であり、第２の画像は、少なくとも１つの画像である。
本発明のこの実施形態は、画像を処理するための電子デバイスを提供する。この電子デバイスは、第１の画像の第１の因子、および処理されるべき第２の画像の第１の因子を獲得し、第１の画像の第１の因子に属する平均値および標準偏差、処理されるべき第２の画像の第１の因子に属する平均値および標準偏差の計算に従って、第２の画像の新たな第１の因子を獲得し、その新たな第１の因子に従って第３の画像を生成する。したがって、ユーザは、ユーザの意図により個人用設定された画像処理を実行することができ、画像処理法が拡張され、画像処理効率が向上させられ、ユーザ体験が向上させられる。
本発明のこの実施形態における前述の対応する技術的特徴に対する相互参照が行われてよいことに留意されたい。
本発明において開示される電子デバイスは、単一の装置であること、または、モバイル電話、タブレットパーソナルコンピュータ（Ｔａｂｌｅｔ Ｐｅｒｓｏｎａｌ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、ラップトップコンピュータ（Ｌａｐｔｏｐ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ）、マルチメディアプレーヤ、デジタルカメラ、携帯情報端末（ｐｅｒｓｏｎａｌ ｄｉｇｉｔａｌ ａｓｓｉｓｔａｎｔ、略して、ＰＤＡ）、ナビゲーション装置、モバイルインターネットデバイス（Ｍｏｂｉｌｅ Ｉｎｔｅｒｎｅｔ Ｄｅｖｉｃｅ、略して、ＭＩＤ）、もしくはウェアラブルデバイス（Ｗｅａｒａｂｌｅ Ｄｅｖｉｃｅ）などの異なる装置に組み込まれてよい。
前述の説明は、本発明の例示的な実装形態に過ぎず、本発明の保護範囲を限定することは意図されていない。本発明において開示される技術範囲内で当業者によって容易に考案されるいずれの変形または置換も、本発明の保護範囲に入るものとする。したがって、本発明の保護範囲は、特許請求の範囲の保護範囲を対象とする。

Claims (12)

  1. 第１の画像の第１の因子の値を獲得し、前記第１の画像の前記第１の因子の前記値に従って前記第１の画像の前記第１の因子の平均値、および前記第１の画像の前記第１の因子の標準偏差の値を獲得するステップと、
    処理されるべき第２の画像の第１の因子の値を獲得し、前記第２の画像の前記第１の因子の前記値に従って前記第２の画像の前記第１の因子の平均値、および前記第２の画像の前記第１の因子の標準偏差の値を獲得するステップと、
    前記第１の画像の前記第１の因子の前記平均値、前記第１の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値、前記第２の画像の前記第１の因子の前記値、前記第２の画像の前記第１の因子の前記平均値、および前記第２の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値に従って前記第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得するステップと、
    前記第２の画像の前記新たな第１の因子の値に従って第３の画像を生成するステップであって、前記第３の画像の第１の因子の平均値は、前記第１の画像の前記第１の因子の前記平均値と等しく、前記第３の画像の前記第１の因子の標準偏差の値は、前記第１の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値と等しい、該ステップと
    を備え、
    前記第２の画像の新たな第２の因子の値に従って前記第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得するステップと、
    前記第２の画像の前記新たな第１の因子の値を獲得した後、前記第２の画像に属する前記新たな第１の因子の値を、前記第２の画像に属する新たな赤成分ｒ、新たな青成分ｂ、および新たな緑成分ｇに変換するステップとをさらに備え、
    これによって、前記第３の画像を生成するステップは、前記第２の画像に属する前記新たな第１の因子の値を変換することによって得られた前記新たな赤成分ｒ、前記新たな青成分ｂ、および前記新たな緑成分ｇに従って、前記第３の画像を生成するステップを含み、
    前記第１の因子は、画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを備え、
    または前記第１の因子は、画像の各ピクセルに属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇを備え、
    前記第２の因子は、画像の各ピクセルに属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇを含むことを特徴とする画像処理方法。
  2. 前記第１の画像の前記第１の因子の前記平均値、前記第１の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値、前記第２の画像の前記第１の因子の前記値、前記第２の画像の前記第１の因子の前記平均値、および前記第２の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値に従って前記第２の画像の新たな第１の因子の値を前記獲得するステップは、
    前記第２の画像の前記第１の因子の前記値、および前記第２の画像の前記第１の因子の前記平均値に対して減算を実行して、第１の値を獲得するステップと、
    前記第１の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値、および前記第２の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値に対して除算を実行して、第２の値を獲得するステップと、
    前記第１の値と前記第２の値を掛けて、第３の値を獲得するステップと、
    前記第３の値と前記第２の画像の前記第１の因子の前記平均値を加算して、前記第２の画像の前記新たな第１の因子の値を獲得するステップと
    を備えたことを特徴とする請求項１に記載の方法。
  3. 第１の画像の第１の因子の値を獲得し、前記第１の画像の前記第１の因子の前記値に従って前記第１の画像の前記第１の因子の平均値、および前記第１の画像の前記第１の因子の標準偏差の値を獲得する前記ステップは、
    前記第１の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを獲得するステップと、
    前記第１の画像の各ピクセルに属する前記成分Ｌ、前記成分α、および前記成分βに従って、前記成分Ｌに属する平均値および標準偏差の値、前記成分αに属する平均値および標準偏差の値、前記成分βに属する平均値および標準偏差の値を獲得するステップであって、前記成分Ｌ、前記成分α、および前記成分βは、前記第１の画像に属する、該ステップと
    を備え、
    処理されるべき第２の画像の第１の因子の値を獲得し、前記第２の画像の前記第１の因子の前記値に従って前記第２の画像の前記第１の因子の平均値、および前記第２の画像の前記第１の因子の標準偏差の値を獲得する前記ステップは、
    前記処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを獲得するステップと、
    前記処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する前記成分Ｌ、前記成分α、および前記成分βに従って、前記成分Ｌに属する平均値および標準偏差の値、前記成分αに属する平均値および標準偏差の値、前記成分βに属する平均値および標準偏差の値を獲得するステップであって、前記成分Ｌ、前記成分α、および前記成分βは、前記第２の画像に属する、該ステップと
    を備え、
    前記第２の画像の前記第１の因子の前記値、および前記第２の画像の前記第１の因子の前記平均値に対して減算を前記実行して、第１の値を獲得するステップ、前記第１の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値、および前記第２の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値に対して除算を実行して、第２の値を獲得するステップ、前記第１の値と前記第２の値を掛けて、第３の値を獲得するステップ、および前記第３の値と前記第２の画像の前記第１の因子の前記平均値を加算して、前記第２の画像の前記新たな第１の因子の値を獲得するステップは、
    ｎｅｗＬ＝（Ｌ２−ｍＬ２）×ｓＬ１÷ｓＬ２＋ｍＬ１、
    ｎｅｗα＝（α２−ｍα２）×ｓα１÷ｓα２＋ｍα１、
    ｎｅｗβ＝（β２−ｍβ２）×ｓβ１÷ｓβ２＋ｍβ１、
    であることを備え、
    Ｌ１は、前記第１の画像の前記成分Ｌを示すのに使用され、α１は、前記第１の画像の前記成分αを示すのに使用され、β１は、前記第１の画像の前記成分βを示すのに使用され、
    ｍＬ１は、前記第１の画像の前記成分Ｌの前記平均値を示すのに使用され、ｓＬ１は、前記第１の画像の前記成分Ｌの前記標準偏差の前記値を示すのに使用され、ｍα１は、前記第１の画像の前記成分αの前記平均値を示すのに使用され、ｓα１は、前記第１の画像の前記成分αの前記標準偏差の前記値を示すのに使用され、ｍβ１は、前記第１の画像の前記成分βの前記平均値を示すのに使用され、ｓβ１は、前記第１の画像の前記成分βの前記標準偏差の前記値を示すのに使用され、
    Ｌ２は、前記第２の画像の前記成分Ｌを示すのに使用され、α２は、前記第２の画像の前記成分αを示すのに使用され、β２は、前記第２の画像の前記成分βを示すのに使用され、
    ｍＬ２は、前記第２の画像の前記成分Ｌの前記平均値を示すのに使用され、ｓＬ２は、前記第２の画像の前記成分Ｌの前記標準偏差の前記値を示すのに使用され、ｍα２は、前記第２の画像の前記成分αの前記平均値を示すのに使用され、ｓα２は、前記第２の画像の前記成分αの前記標準偏差の前記値を示すのに使用され、ｍβ２は、前記第２の画像の前記成分βの前記平均値を示すのに使用され、ｓβ２は、前記第２の画像の前記成分βの前記標準偏差の前記値を示すのに使用されることを特徴とする請求項２に記載の方法。
  4. 第１の画像の第１の因子の値を獲得し、前記第１の画像の前記第１の因子の前記値に従って前記第１の画像の前記第１の因子の平均値、および前記第１の画像の前記第１の因子の標準偏差の値を獲得する前記ステップは、
    前記第１の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得するステップと、
    前記第１の画像の各ピクセルに属する前記成分ｒ、前記成分ｂ、および前記成分ｇに従って、前記第１の画像の前記成分ｒに属する平均値および標準偏差の値、前記第１の画像の前記成分ｂに属する平均値および標準偏差の値、前記第１の画像の前記成分ｇに属する平均値および標準偏差の値を獲得するステップと
    を備え、
    処理されるべき第２の画像の第１の因子の値を獲得し、前記第２の画像の前記第１の因子の前記値に従って前記第２の画像の前記第１の因子の平均値、および前記第２の画像の前記第１の因子の標準偏差の値を獲得する前記ステップは、
    前記処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得するステップと、
    前記処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する前記成分ｒ、前記成分ｂ、および前記成分ｇに従って、成分ｒに属する平均値および標準偏差の値、成分ｂに属する平均値および標準偏差の値、成分ｇに属する平均値および標準偏差の値を獲得するステップであって、前記成分ｒ、前記成分ｂ、および前記成分ｇは、前記第２の画像に属する、該ステップと
    を備え、
    前記第２の画像の前記第１の因子の前記値、および前記第２の画像の前記第１の因子の前記平均値に対して減算を前記実行して、第１の値を獲得するステップ、前記第１の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値、および前記第２の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値に対して除算を実行して、第２の値を獲得するステップ、前記第１の値と前記第２の値を掛けて、第３の値を獲得するステップ、および前記第３の値と前記第２の画像の前記第１の因子の前記平均値を加算して、前記第２の画像の前記新たな第１の因子の値を獲得するステップは、
    ｎｅｗｒ＝（ｒ２−ｍｒ２）×ｓｒ１÷ｓｒ２＋ｍｒ１、
    ｎｅｗｇ＝（ｇ２−ｍｇ２）×ｓｇ１÷ｓｇ２＋ｍｇ１、
    ｎｅｗｂ＝（ｂ２−ｍｂ２）×ｓｂ１÷ｓｂ２＋ｍｂ１、
    であることを備え、
    ｍｒ１は、前記第１の画像の赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ１は、前記第１の画像の前記赤成分ｒの標準偏差の値を示し、ｍｂ１は、前記第１の画像の青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ１は、前記第１の画像の前記青成分ｂの標準偏差の値を示し、ｍｇ１は、前記第１の画像の緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ１は、前記第１の画像の前記緑成分ｇの標準偏差の値を示し、
    ｒ２は、前記第２の画像の前記成分ｒを示し、ｂ２は、前記第２の画像の前記成分ｂを示し、ｇ２は、前記第２の画像の前記成分ｇを示し、ｍｒ２は、前記第２の画像の前記赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ２は、前記第２の画像の前記赤成分ｒの標準偏差の値を示し、ｍｂ２は、前記第２の画像の前記青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ２は、前記第２の画像の前記青成分ｂの標準偏差の値を示し、ｍｇ２は、前記第２の画像の前記緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ２は、前記第２の画像の前記緑成分ｇの標準偏差の値を示すことを特徴とする請求項２に記載の方法。
  5. 第１の画像の第１の因子の値を獲得し、かつ前記第１の画像の前記第１の因子の前記値に従って前記第１の画像の前記第１の因子の平均値、および前記第１の画像の前記第１の因子の標準偏差の値を獲得するように構成された第１の獲得ユニットと、
    処理されるべき第２の画像の第１の因子の値を獲得し、かつ前記第２の画像の前記第１の因子の前記値に従って前記第２の画像の前記第１の因子の平均値、および前記第２の画像の前記第１の因子の標準偏差の値を獲得するように構成された第２の獲得ユニットと、
    前記第１の画像の前記第１の因子の前記平均値、前記第１の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値、前記第２の画像の前記第１の因子の前記値、前記第２の画像の前記第１の因子の前記平均値、および前記第２の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値に従って前記第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得するように構成された第３の獲得ユニットと、
    前記新たな第１の因子の前記値に従って第３の画像を生成するように構成された生成ユニットであって、前記第３の画像の第１の因子の平均値は、前記第１の画像の前記第１の因子の前記平均値と等しく、前記第３の画像の前記第１の因子の標準偏差の値は、前記第１の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値と等しい、生成ユニットと
    を備え、
    変換生成ユニットをさらに備え、
    前記変換生成ユニットは、
    前記第２の画像の新たな第２の因子の値に従って前記第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得することと、
    前記第２の画像の前記新たな第１の因子の値を獲得した後、前記第２の画像に属する前記新たな第１の因子の値を、前記第２の画像に属する新たな赤成分ｒ、新たな青成分ｂ、および新たな緑成分ｇに変換することと
    を行うように構成され、
    これによって、前記生成ユニットは、前記第２の画像に属する前記新たな第１の因子の値を変換することによって得られた前記新たな赤成分ｒ、前記新たな青成分ｂ、および前記新たな緑成分ｇに従って、前記第３の画像を生成するように構成され、
    前記第１の因子は、画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを備える、または前記第１の因子は、画像の各ピクセルに属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇを備え、
    前記第２の因子は、画像の各ピクセルに属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇを含むことを特徴とする電子デバイス。
  6. 前記第３の獲得ユニットは、以下のプログラム、
    前記第２の画像の前記第１の因子の前記値、および前記第２の画像の前記第１の因子の前記平均値に対して減算を実行して、第１の値を獲得することと、
    前記第１の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値、および前記第２の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値に対して除算を実行して、第２の値を獲得することと、
    前記第１の値と前記第２の値を掛けて、第３の値を獲得することと、
    前記第３の値と前記第２の画像の前記第１の因子の前記平均値を加算して、前記第２の画像の前記新たな第１の因子の値を獲得することと、
    を実行するように特に構成されることを特徴とする請求項５に記載の電子デバイス。
  7. 前記第１の獲得ユニットは、
    前記第１の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを獲得することと、
    前記第１の画像の各ピクセルに属する前記成分Ｌ、前記成分α、および前記成分βに従って、前記成分Ｌに属する平均値および標準偏差の値、前記成分αに属する平均値および標準偏差の値、前記成分βに属する平均値および標準偏差の値を獲得することであって、前記成分Ｌ、前記成分α、および前記成分βは、前記第１の画像に属する、該獲得することと
    を行うように特に構成され、
    前記第２の獲得ユニットは、
    前記処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを獲得することと、
    前記処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する前記成分Ｌ、前記成分α、および前記成分βに従って、前記成分Ｌに属する平均値および標準偏差の値、前記成分αに属する平均値および標準偏差の値、前記成分βに属する平均値および標準偏差の値を獲得することであって、前記成分Ｌ、前記成分α、および前記成分βは、前記第２の画像に属する、該獲得することと
    を行うように特に構成され、
    前記第３の獲得ユニットは、前記第２の画像の前記新たな第１の因子の値を獲得するように以下のプログラム、
    ｎｅｗＬ＝（Ｌ２−ｍＬ２）×ｓＬ１÷Ｌ２＋ｍＬ１、
    ｎｅｗα＝（α２−ｍα２）×ｓα１÷ｓα２＋ｍα１、
    ｎｅｗβ＝（β２−ｍβ２）×ｓβ１÷ｓβ２＋ｍβ１、
    であることを実行するように特に構成され、
    Ｌ１は、前記第１の画像の前記成分Ｌを示すのに使用され、α１は、前記第１の画像の前記成分αを示すのに使用され、β１は、前記第１の画像の前記成分βを示すのに使用され、
    ｍＬ１は、前記第１の画像の前記成分Ｌの前記平均値を示すのに使用され、ｓＬ１は、前記第１の画像の前記成分Ｌの前記標準偏差の前記値を示すのに使用され、ｍα１は、前記第１の画像の前記成分αの前記平均値を示すのに使用され、ｓα１は、前記第１の画像の前記成分αの前記標準偏差の前記値を示すのに使用され、ｍβ１は、前記第１の画像の前記成分βの前記平均値を示すのに使用され、ｓβ１は、前記第１の画像の前記成分βの前記標準偏差の前記値を示すのに使用され、
    Ｌ２は、前記第２の画像の前記成分Ｌを示すのに使用され、α２は、前記第２の画像の前記成分αを示すのに使用され、β２は、前記第２の画像の前記成分βを示すのに使用され、
    ｍＬ２は、前記第２の画像の前記成分Ｌの前記平均値を示すのに使用され、ｓＬ２は、前記第２の画像の前記成分Ｌの前記標準偏差の前記値を示すのに使用され、ｍα２は、前記第２の画像の前記成分αの前記平均値を示すのに使用され、ｓα２は、前記第２の画像の前記成分αの前記標準偏差の前記値を示すのに使用され、ｍβ２は、前記第２の画像の前記成分βの前記平均値を示すのに使用され、ｓβ２は、前記第２の画像の前記成分βの前記標準偏差の前記値を示すのに使用されることを特徴とする請求項６に記載の電子デバイス。
  8. 前記第１の獲得ユニットは、
    前記第１の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得することと、
    前記第１の画像の各ピクセルに属する前記成分ｒ、前記成分ｂ、および前記成分ｇに従って、前記第１の画像の前記成分ｒに属する平均値および標準偏差の値、前記第１の画像の前記成分ｂに属する平均値および標準偏差の値、前記第１の画像の前記成分ｇに属する平均値および標準偏差の値を獲得することと、
    を行うように構成され、
    前記第２の獲得ユニットは、
    前記処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得することと、
    前記処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する前記成分ｒ、前記成分ｂ、および前記成分ｇに従って、成分ｒに属する平均値および標準偏差の値、成分ｂに属する平均値および標準偏差の値、成分ｇに属する平均値および標準偏差の値を獲得することであって、前記成分ｒ、前記成分ｂ、および前記成分ｇは、前記第２の画像に属する、該獲得することと
    を行うように構成され、
    前記第３の獲得ユニットは、前記第２の画像の前記新たな第１の因子の値を獲得するように以下のプログラム、
    ｎｅｗｒ＝（ｒ２−ｍｒ２）×ｓｒ１÷ｓｒ２＋ｍｒ１、
    ｎｅｗｇ＝（ｇ２−ｍｇ２）×ｓｇ１÷ｓｇ２＋ｍｇ１、
    ｎｅｗｂ＝（ｂ２−ｍｂ２）×ｓｂ１÷ｓｂ２＋ｍｂ１、
    であることを実行するように特に構成され、
    ｍｒ１は、前記第１の画像の赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ１は、前記第１の画像の前記赤成分ｒの標準偏差の値を示し、ｍｂ１は、前記第１の画像の青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ１は、前記第１の画像の前記青成分ｂの標準偏差の値を示し、ｍｇ１は、前記第１の画像の緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ１は、前記第１の画像の前記緑成分ｇの標準偏差の値を示し、
    ｒ２は、前記第２の画像の前記成分ｒを示し、ｂ２は、前記第２の画像の前記成分ｂを示し、ｇ２は、前記第２の画像の前記成分ｇを示し、ｍｒ２は、前記第２の画像の前記赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ２は、前記第２の画像の前記赤成分ｒの標準偏差の値を示し、ｍｂ２は、前記第２の画像の前記青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ２は、前記第２の画像の前記青成分ｂの標準偏差の値を示し、ｍｇ２は、前記第２の画像の前記緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ２は、前記第２の画像の前記緑成分ｇの標準偏差の値を示すことを特徴とする請求項６に記載の電子デバイス。
  9. プロセッサと、
    メモリと、
    を備え、前記プロセッサおよび前記メモリは、互いにバスを用いて接続され、
    前記プロセッサは、以下の処理、
    第１の画像の第１の因子の値を獲得し、前記第１の画像の前記第１の因子の前記値に従って前記第１の画像の前記第１の因子の平均値、および前記第１の画像の前記第１の因子の標準偏差の値を獲得することと、
    処理されるべき第２の画像の第１の因子の値を獲得し、前記第２の画像の前記第１の因子の前記値に従って前記第２の画像の前記第１の因子の平均値、および前記第２の画像の前記第１の因子の標準偏差の値を獲得することと、
    前記第１の画像の前記第１の因子の前記平均値、前記第１の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値、前記第２の画像の前記第１の因子の前記値、前記第２の画像の前記第１の因子の前記平均値、および前記第２の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値に従って前記第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得することと、
    前記新たな第１の因子の前記値に従って第３の画像を生成することであって、前記第３の画像の第１の因子の平均値は、前記第１の画像の前記第１の因子の前記平均値と等しく、前記第３の画像の前記第１の因子の標準偏差の値は、前記第１の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値と等しい、該生成することと
    を実行するように構成され、
    前記プロセッサは、
    前記第２の画像の新たな第２の因子の値に従って前記第２の画像の新たな第１の因子の値を獲得することと、
    前記第２の画像の前記新たな第１の因子の値を獲得した後、前記第２の画像に属する前記新たな第１の因子の値を、前記第２の画像に属する新たな赤成分ｒ、新たな青成分ｂ、および新たな緑成分ｇに変換することと、
    これによって、前記第２の画像に属する前記新たな第１の因子の値を変換することによって得られた前記新たな赤成分ｒ、前記新たな青成分ｂ、および前記新たな緑成分ｇに従って、前記第３の画像を生成することと、を行うようにさらに構成され、
    前記第１の因子は、画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを備え、
    または前記第１の因子は、画像の各ピクセルに属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇを備え、
    前記第２の因子は、画像の各ピクセルに属する赤成分ｒ、青成分ｂ、および緑成分ｇを含むことを特徴とする電子デバイス。
  10. 前記プロセッサは、
    前記第２の画像の前記第１の因子の前記値、および前記第２の画像の前記第１の因子の前記平均値に対して減算を実行して、第１の値を獲得することと、
    前記第１の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値、および前記第２の画像の前記第１の因子の前記標準偏差の前記値に対して除算を実行して、第２の値を獲得することと、
    前記第１の値と前記第２の値を掛けて、第３の値を獲得することと、
    前記第３の値と前記第２の画像の前記第１の因子の前記平均値を加算して、前記第２の画像の前記新たな第１の因子の値を獲得することと
    を行うように構成されたことを特徴とする請求項９に記載の電子デバイス。
  11. 前記プロセッサは、
    前記第１の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを獲得することと、
    前記第１の画像の各ピクセルに属する前記成分Ｌ、前記成分α、および前記成分βに従って、前記成分Ｌに属する平均値および標準偏差の値、前記成分αに属する平均値および標準偏差の値、前記成分βに属する平均値および標準偏差の値を獲得するステップであって、前記成分Ｌ、前記成分α、および前記成分βは、前記第１の画像に属する、該獲得することと、
    前記処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分Ｌ、成分α、および成分βを獲得することと、
    前記処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する前記成分Ｌ、前記成分α、および前記成分βに従って、前記成分Ｌに属する平均値および標準偏差の値、前記成分αに属する平均値および標準偏差の値、前記成分βに属する平均値および標準偏差の値を獲得することであって、前記成分Ｌ、前記成分α、および前記成分βは、前記第２の画像に属する、該獲得することと、
    前記第２の画像の前記新たな第１の因子の値を獲得するように、以下のプログラム、
    ｎｅｗＬ＝（Ｌ２−ｍＬ２）×ｓＬ１÷ｓＬ２＋ｍＬ１、
    ｎｅｗα＝（α２−ｍα２）×ｓα１÷ｓα２＋ｍα１、
    ｎｅｗβ＝（β２−ｍβ２）×ｓβ１÷ｓβ２＋ｍβ１、
    を実行することと
    を行うようにさらに構成され、
    Ｌ１は、前記第１の画像の前記成分Ｌを示すのに使用され、α１は、前記第１の画像の前記成分αを示すのに使用され、β１は、前記第１の画像の前記成分βを示すのに使用され、
    ｍＬ１は、前記第１の画像の前記成分Ｌの前記平均値を示すのに使用され、ｓＬ１は、前記第１の画像の前記成分Ｌの前記標準偏差の前記値を示すのに使用され、ｍα１は、前記第１の画像の前記成分αの前記平均値を示すのに使用され、ｓα１は、前記第１の画像の前記成分αの前記標準偏差の前記値を示すのに使用され、ｍβ１は、前記第１の画像の前記成分βの前記平均値を示すのに使用され、ｓβ１は、前記第１の画像の前記成分βの前記標準偏差の前記値を示すのに使用され、
    Ｌ２は、前記第２の画像の前記成分Ｌを示すのに使用され、α２は、前記第２の画像の前記成分αを示すのに使用され、β２は、前記第２の画像の前記成分βを示すのに使用され、
    ｍＬ２は、前記第２の画像の前記成分Ｌの前記平均値を示すのに使用され、ｓＬ２は、前記第２の画像の前記成分Ｌの前記標準偏差の前記値を示すのに使用され、ｍα２は、前記第２の画像の前記成分αの前記平均値を示すのに使用され、ｓα２は、前記第２の画像の前記成分αの前記標準偏差の前記値を示すのに使用され、ｍβ２は、前記第２の画像の前記成分βの前記平均値を示すのに使用され、ｓβ２は、前記第２の画像の前記成分βの前記標準偏差の前記値を示すのに使用されることを特徴とする請求項１０に記載の電子デバイス。
  12. 前記プロセッサは、
    前記第１の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得することと、
    前記第１の画像の各ピクセルに属する前記成分ｒ、前記成分ｂ、および前記成分ｇに従って、前記第１の画像の前記成分ｒに属する平均値および標準偏差の値、前記第１の画像の前記成分ｂに属する平均値および標準偏差の値、前記第１の画像の前記成分ｇに属する平均値および標準偏差の値を獲得することと、
    前記処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する成分ｒ、成分ｂ、および成分ｇを獲得することと、
    前記処理されるべき第２の画像の各ピクセルに属する前記成分ｒ、前記成分ｂ、および前記成分ｇに従って、成分ｒに属する平均値および標準偏差の値、成分ｂに属する平均値および標準偏差の値、成分ｇに属する平均値および標準偏差の値を獲得することであって、前記成分ｒ、前記成分ｂ、および前記成分ｇは、前記第２の画像に属する、該獲得することと、
    前記第２の画像の前記新たな第１の因子の値を獲得するように、以下のプログラム、
    ｎｅｗｒ＝（ｒ２−ｍｒ２）×ｓｒ１÷ｓｒ２＋ｍｒ１、
    ｎｅｗｇ＝（ｇ２−ｍｇ２）×ｓｇ１÷ｓｇ２＋ｍｇ１、
    ｎｅｗｂ＝（ｂ２−ｍｂ２）×ｓｂ１÷ｓｂ２＋ｍｂ１、
    を実行することと、
    を行うようにさらに構成され、
    ｍｒ１は、前記第１の画像の赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ１は、前記第１の画像の前記赤成分ｒの標準偏差の値を示し、ｍｂ１は、前記第１の画像の青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ１は、前記第１の画像の前記青成分ｂの標準偏差の値を示し、ｍｇ１は、前記第１の画像の緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ１は、前記第１の画像の前記緑成分ｇの標準偏差の値を示し、
    ｒ２は、前記第２の画像の前記成分ｒを示し、ｂ２は、前記第２の画像の前記成分ｂを示し、ｇ２は、前記第２の画像の前記成分ｇを示し、ｍｒ２は、前記第２の画像の前記赤成分ｒの平均値を示し、ｓｒ２は、前記第２の画像の前記赤成分ｒの標準偏差の値を示し、ｍｂ２は、前記第２の画像の前記青成分ｂの平均値を示し、ｓｂ２は、前記第２の画像の前記青成分ｂの標準偏差の値を示し、ｍｇ２は、前記第２の画像の前記緑成分ｇの平均値を示し、ｓｇ２は、前記第２の画像の前記緑成分ｇの標準偏差の値を示すことを特徴とする請求項１０に記載の電子デバイス。
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