RU2750088C2 - Способ обнаружения насыщенных пикселов в изображении - Google Patents

Способ обнаружения насыщенных пикселов в изображении Download PDF

Info

Publication number
RU2750088C2
RU2750088C2 RU2018138020A RU2018138020A RU2750088C2 RU 2750088 C2 RU2750088 C2 RU 2750088C2 RU 2018138020 A RU2018138020 A RU 2018138020A RU 2018138020 A RU2018138020 A RU 2018138020A RU 2750088 C2 RU2750088 C2 RU 2750088C2
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
color
image
saturation
color coordinates
coordinates
Prior art date
Application number
RU2018138020A
Other languages
English (en)
Other versions
RU2018138020A (ru
RU2018138020A3 (ru
Inventor
Таня Фотейни ПУЛИ
Мекидес АБЕБЕ
Шакер ЛАРАБИ
Джонатан КЕРВЕЦ
Original Assignee
ИНТЕРДИДЖИТАЛ ВиСи ХОЛДИНГЗ, ИНК
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by ИНТЕРДИДЖИТАЛ ВиСи ХОЛДИНГЗ, ИНК filed Critical ИНТЕРДИДЖИТАЛ ВиСи ХОЛДИНГЗ, ИНК
Publication of RU2018138020A publication Critical patent/RU2018138020A/ru
Publication of RU2018138020A3 publication Critical patent/RU2018138020A3/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2750088C2 publication Critical patent/RU2750088C2/ru

Links

Images

Classifications

    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/90Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/94Dynamic range modification of images or parts thereof based on local image properties, e.g. for local contrast enhancement
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00Image enhancement or restoration
    • G06T5/90Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G06T5/92Dynamic range modification of images or parts thereof based on global image properties
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/11Region-based segmentation
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/10Segmentation; Edge detection
    • G06T7/136Segmentation; Edge detection involving thresholding
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00Image analysis
    • G06T7/90Determination of colour characteristics
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46Colour picture communication systems
    • H04N1/56Processing of colour picture signals
    • H04N1/60Colour correction or control
    • H04N1/6002Corrections within particular colour systems
    • H04N1/6008Corrections within particular colour systems with primary colour signals, e.g. RGB or CMY(K)
    • HELECTRICITY
    • H04ELECTRIC COMMUNICATION TECHNIQUE
    • H04NPICTORIAL COMMUNICATION, e.g. TELEVISION
    • H04N1/00Scanning, transmission or reproduction of documents or the like, e.g. facsimile transmission; Details thereof
    • H04N1/46Colour picture communication systems
    • H04N1/56Processing of colour picture signals
    • H04N1/60Colour correction or control
    • H04N1/6027Correction or control of colour gradation or colour contrast
    • GPHYSICS
    • G06COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06TIMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10Image acquisition modality
    • G06T2207/10024Color image

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Multimedia (AREA)
  • Image Processing (AREA)
  • Processing Of Color Television Signals (AREA)
  • Color Image Communication Systems (AREA)
  • Image Analysis (AREA)
  • Facsimile Image Signal Circuits (AREA)
  • Photometry And Measurement Of Optical Pulse Characteristics (AREA)
  • Color Television Image Signal Generators (AREA)

Abstract

Изобретение относится к области техники обнаружения переэкспонированных или насыщенных областей в изображении. Технический результат заключается в обеспечении возможности точного обнаружения переэкспонированной области изображения с одновременным повышением точности последующей цветовой коррекции. Способ обнаружения насыщенных пикселов в изображении, цвета которого представлены цветовыми координатами, соответствующими различным цветовым каналам, содержащий этап, на котором обнаруживают пикселы, цвета которых имеют по меньшей мере одну цветовую координату, соответствующую одному из упомянутых цветовых каналов, которая превышает пороговое значение (thr; thg; thb) насыщенности для упомянутого цветового канала, отличающийся тем, что пороговые значения (thr; thg; thb) насыщенности для упомянутых цветовых каналов, соответственно, равны цветовым координатам (rw, gw, bw), представляющим оцененный источник (ILL) света упомянутого изображения, причём упомянутый оцененный источник света соответствует белой точке изображения, которая представляет собой цвет, являющийся цветом, который воспринимается наблюдателем в качестве белого цвета в сцене изображения. 5 н. и 5 з.п. ф-лы, 1 ил.

Description

Область техники, к которой относится изобретение
Данное изобретение относится к области техники обнаружения переэкспонированных или насыщенных областей в изображении. Такое обнаружение, в частности, используется перед цветовой коррекцией, например, для восстановления изображений или для преобразования в более широкий динамический диапазон.
Уровень техники
Захват сцены с широким динамическим диапазоном с помощью стандартной камеры с узким динамическим диапазоном может приводить к насыщенным или переэкспонированным изображениям. Поскольку большая часть контента изображений или видеоконтента в общем кодируется в узком или стандартном динамическом диапазоне (SDR), он в общем содержит насыщенные и/или переэкспонированные области. На данный момент начинают становиться доступными устройства отображения, которые позволяют воспроизводить изображения или видеоконтент с более широкой цветовой палитрой, более высоким разрешением и с более широким динамическим диапазоном. Следовательно, чтобы иметь возможность использовать полные возможности таких устройств отображения при отображении такого SDR-контента, цветовая коррекция должна в общем применяться к этому контенту, чтобы восстанавливать неразличимые детали и информацию в насыщенных или переэкспонированных областях этого SDR-контента.
Первый этап для такой коррекции в общем содержит идентификацию этих переэкспонированных областей. Например, в SDR-изображении, цвета которого представляются посредством цветовых координат, каждая из которых представляет различный цветовой канал и кодируется в 8 битах, все значения этих цветовых координат выше 255 в общем отсекаются до значения, более низкого или равного 255. Обычно, 235 считается стандартным и фиксированным пороговым значением насыщенности для обнаружения насыщенных цветов и ассоциированных пикселов в 8-битовых изображениях. Одна причина такого значения 235 может состоять в том, что выше этого значения отклик датчика камеры, которая захватывает это SDR-изображение, не является линейным. В большинстве обычных способов цветовой коррекции, которые используются для того, чтобы восстанавливать неразличимые детали в переэкспонированных областях контента, идентификация переэкспонированных областей основана на чрезмерном фиксированном пороговом значении насыщенности по меньшей мере в одном из этих различных цветовых каналов. Эти различные цветовые каналы, например, представляют собой обычные R-, G- и B-каналы. С учетом такого порогового значения насыщенности, все пикселы изображения, цвета которого имеют по меньшей мере один цветовой канал со значением выше порогового значения насыщенности, считаются переэкспонированными и формируют насыщенные или переэкспонированные области этого изображения.
Использование такого фиксированного порогового значения насыщенности для того, чтобы обнаруживать переэкспонированные области, так или иначе может быть проблематичным. В типичном датчике камеры, смежные элементы в общем охватываются посредством различных красных, зеленых и синих цветных фильтров, соответствующих, соответственно, R-, G- и B-каналу данных изображений, доставляемых посредством этой камеры. В связи с этим, различные элементы датчика камеры не могут принимать идентичное количество света все время, и все они не могут достигать своей максимальной пропускной способности одновременно, что в дальнейшем приводит к различному поведению в красном, зеленом и синем каналах данных изображений, доставляемых посредством камеры. Это, в частности, имеет место, если свет в сцене не является белым. Следовательно, использование фиксированного порогового значения насыщенности для всех трех цветовых каналов RGB-изображения может приводить к неправильному обнаружению переэкспонированной области, а также к некорректной последующей цветовой коррекции.
Раскрытие изобретения
Задача изобретения заключается в исключении вышеуказанных недостатков.
Для решения этой задачи предмет изобретения представляет собой способ обнаружения насыщенных пикселов в изображении, цвета которого представляются посредством цветовых координат, соответствующих различным цветовым каналам, содержащий обнаружение пикселов, цвета которых, имеют по меньшей мере одну цветовую координату, соответствующую одному из упомянутых цветовых каналов, которая превышает пороговое значение насыщенности для упомянутого цветового канала, при этом упомянутые пороговые значения насыщенности для упомянутых цветовых каналов зависят, соответственно, от цветовых координат, представляющих источник света упомянутого изображения.
Этот способ преимущественно ограничивает неправильное обнаружение насыщенных пикселов, в частности, поскольку он учитывает эффект источника света сцены.
В первой разновидности, пороговые значения насыщенности для упомянутых цветовых каналов, соответственно, равны цветовым координатам, представляющим упомянутый источник света.
Во второй предпочтительной разновидности, пороговые значения насыщенности для упомянутых цветовых каналов получаются посредством масштабирования цветовых координат, представляющих упомянутый источник света, в масштабированные цветовые координаты таким образом, что эти масштабированные цветовые координаты включены в фиксированный диапазон значений насыщенности.
Упомянутое масштабирование может выполняться без изменения оттенка либо, предпочтительно, сохраняет постоянные соотношения между цветовыми координатами (r w , g w , b w ), представляющими упомянутый источник (ILL) света.
Задача изобретения также представляет собой модуль для обнаружения насыщенных пикселов в изображении, цвета которого представляются посредством цветовых координат, соответствующих различным цветовым каналам, причем упомянутый модуль содержит по меньшей мере один процессор, выполненный с возможностью:
- оценки цветовых координат, представляющих источник света упомянутого изображения,
- получения пороговых значений насыщенности для упомянутых цветовых каналов, соответственно, в зависимости от цветовых координат, представляющих упомянутый источник света,
- обнаружения пикселов, цвета которых имеют по меньшей мере одну цветовую координату, соответствующую одному из упомянутых цветовых каналов, которая превышает упомянутое пороговое значение насыщенности для упомянутого цветового канала.
Задача изобретения также представляет собой устройство цветовой коррекции для коррекции цветов изображения, при этом упомянутые цвета представляются посредством цветовых координат, соответствующих различным цветовым каналам, содержащее такой модуль для обнаружения насыщенных пикселов. Устройство цветовой коррекции означает здесь любое устройство, выполненное с возможностью изменять цвета изображения, что включает в себя изменение динамического диапазона. Такое изменение цветов может реализовываться, например, для восстановления изображений или для преобразования в более широкий динамический диапазон, в частности, до этапа восстановления неразличимых деталей в насыщенных областях этого изображения.
Задача изобретения также представляет собой машиночитаемый носитель, содержащий программу для конфигурирования цифрового компьютера с возможностью осуществлять способ обнаружения насыщенных пикселов в изображении, как описано выше.
Краткое описание чертежей
Изобретение должно более ясно пониматься при прочтении описания, которое содержится далее, приведенного в качестве неограничивающего примера и со ссылкой на фиг. 1, иллюстрирующую предпочтительный вариант осуществления способа обнаружения насыщенных пикселов согласно изобретению.
Осуществление изобретения
Следует понимать, что способ обнаружения насыщенных пикселов согласно изобретению может реализовываться в различных формах аппаратных средств, программного обеспечения, микропрограммного обеспечения, процессоров специального назначения или комбинаций вышеозначенного, в частности, как комбинация аппаратных средств и программного обеспечения, формирующих модуль для обнаружения насыщенных пикселов в изображении. Более того, программное обеспечение может реализовываться как прикладная программа, материально осуществленная в блоке хранения программ. Прикладная программа может выгружаться или выполняться посредством компьютера, содержащего любую надлежащую архитектуру. Предпочтительно, компьютер реализуется на платформе, имеющей аппаратные средства, такие как один или более центральных процессоров (CPU), оперативное запоминающее устройство (RAM) и интерфейсы ввода-вывода. Платформа также может включать в себя операционную систему и код микрокоманд. Различные процессы и функции, описанные в данном документе, могут быть либо частью кода микрокоманд, либо частью прикладной программы или любой комбинации вышеозначенного, которая может выполняться посредством CPU. Помимо этого, различные другие периферийные блоки могут соединяться с компьютерной платформой, такие как блок отображения и дополнительный блок хранения данных.
Модуль для обнаружения насыщенных пикселов в изображении, в частности, может представлять собой часть устройства цветовой коррекции. Такое устройство цветовой коррекции, в частности, может быть выполнено с возможностью восстановления изображений или преобразования изображений в более широкий динамический диапазон. Согласно примерным и неограничивающим вариантам осуществления, такое устройство цветовой коррекции может быть включено в мобильное устройство; устройство связи; игровое устройство; планшет (или планшетный компьютер); переносной компьютер; фотокамеру; видеокамеру; кристалл кодирования; фотосервер; и видеосервер (например, широковещательный сервер, сервер «видео по запросу» или веб-сервер).
Функции различных элементов, показанных на фиг. 1, могут обеспечиваться посредством использования специализированных аппаратных средств, а также аппаратных средств, допускающих выполнение программного обеспечения, ассоциированного с соответствующим программным обеспечением.
Ниже приводится описание основного варианта осуществления способа обнаружения насыщенных пикселов изображения сцены, цвета которой представляются в данном цветовом пространстве посредством набора значений RGB-цвета, при этом каждое из этих значений цвета соответствует различному цветовому каналу.
Как проиллюстрировано на фиг. 1, первый этап этого способа заключается в оценке цвета источника ILL света этой сцены, соответствующей белой точке изображения. Белая точка представляет собой цвет, который воспринимается наблюдателем в качестве белого цвета в сцене, даже если он фактически не представляет собой белый цвет в колориметрии. Предпочтительно, этот источник света представляет собой доминирующий источник света сцены, и его цвет представляется посредством набора значений RGB-цвета, в частности, r w , g w , b w . Чтобы оценивать этот цвет, можно использовать максимум каждого цветового компонента: максимальное значение r max красного цвета всех пикселов изображения, максимальное значение g max зеленого цвета и максимальное значение b max синего цвета. Такая оценка означает то, что сцена содержит объекты, которые отражают весь красный свет, содержит объекты, которые отражают весь зеленый свет, и содержит объекты, которые отражают весь синий свет. Следовательно, предусмотрено: r w = r max , g w =g max , b w =b max. Для такой оценки источника света, также общеизвестно использовать так называемые алгоритмы на основе константности цветовосприятия, описанные авторами Arjan Gijsenij, Theo Gevers и Joost van De Weijer в работе "Computational color constancy: Survey and experiments". IEEE Transactions on Image Processing, 20(9):2475-2489, 2011 год. Исследуются, например, например, следующие способы на основе константности цветовосприятия: maxRGB, мир серого, край серого, оттенки серого и байесовский метод.
В качестве примера реализации этого первого этапа, можно более конкретно использовать способ авторов Jun-yan Huo, Yi-lin Chang, Jing Wang и Xiao-xia Wei, описанный в статье, озаглавленной "Robust automatic white balance algorithm using gray color points in images", in Consumer Electronics, IEEE Transactions on, 52(2):541-546, 2006 год. Этот способ содержит следующие подэтапы:
Преобразование цветовых RiGiBi-координат, представляющих цвета изображения в цветовом RGB-пространстве, в цветовые Liaibi-координаты, представляющие один цвет в цветовом CIELAB-пространстве.
Выбор всех пикселов i изображения
Figure 00000001
, которые удовлетворяют уравнению 1, с формированием набора
Figure 00000002
. Этот набор содержит пикселы, которые не очень насыщаются и в силу этого с большей вероятностью должны представлять беловатые зоны.
Figure 00000003
, уравнение 1
где
Figure 00000004
представляют цвет пиксела i в цветовом CIELAB-пространстве, при этом t=0,3 в предлагаемой реализации.
Вычисление цветовых координат r w , g w , b w , представляющих цвет белой точки в цветовом RGB-пространстве, в качестве среднего RGB-значения всех пикселов в
Figure 00000005
, как показано в уравнении 2.
Figure 00000006
, уравнение (2)
где
Figure 00000007
является вектором, имеющим r w , g w , b w в качестве координат.
В качестве разновидности примера реализации этого первого этапа, пикселы, имеющие значения thr насыщенных (или отсеченных) цветов, не рассматриваются для вычисления среднего RGB-значения. Это означает то, что пикселы, имеющие цвета, которые уже достигают насыщенности, практически никогда не представляют корректно белую точку изображения и в силу этого не должны быть включены в вычисление. Чтобы достигать этого, вышеприведенное уравнение 1 может перезаписываться следующим образом:
Figure 00000008
В связи с этим, только пикселы i, имеющие значения цвета
Figure 00000009
ниже thr, включены для вычисления среднего RGB-значения уравнения 2, поскольку предполагается, что любой цвет выше порогового значения thr насыщенности с большой вероятностью должен отсекаться. В этой разновидности, отсутствует высокое и низкое пороговое значение, как пояснено ниже. Таким образом, thr является просто пороговым значением насыщенности. Оно может задаваться равным значению, идентичному значению thr в фиксированном диапазоне.
В первой разновидности обнаружения насыщенных пикселов в изображении, цветовые координаты r w , g w и b w оцененного источника света сохраняются в качестве пороговых значений th r , th g и th b , соответственно, для цветового R-, G- и B-канала для обнаружения насыщенных пикселов. Если th r =r w , th g =g w и th b =b w , это означает, что цвет изображения, имеющего цветовые r-, g- и b-координаты, считается насыщенным, если r>th r и/или g>th g , и/или b>th b .
Но цветовые координаты r w , g w , b w , представляющие цвет источника света, оцененный из SDR-изображения, очень часто имеют значения, которые являются слишком низкими, чтобы быть подходящими для использования непосредственно в качестве пороговых значений насыщенности для обнаружения переэкспонирования или насыщенности. По существу, использование очень низких пороговых значений насыщенности может приводить к некорректному обнаружению некоторых хорошо экспонированных пикселов. Именно поэтому является предпочтительной вторая разновидность обнаружения насыщенных пикселов в изображении, которая проиллюстрирована на фиг. 1, на котором пороговые значения th r , th g , th b насыщенности получаются посредством масштабирования оцененных цветовых координат r w , g w , b w цвета
Figure 00000007
источника света до более высоких значений; предпочтительно, это масштабирование сохраняет постоянные соотношения между цветовыми координатами источника света в цветовом RGB-пространстве: это означает, например, что th r /th g =r w /g w , и th g /th b =g w /b w . Такое масштабирование считается вторым этапом способа обнаружения.
В качестве примера этого масштабирования, пороговые значения th r , th g и th b получаются, соответственно, для цветовых R-, G- и B-каналов посредством сдвига цветовых координат r w , g w , b w оцененного источника света в фиксированный диапазон
Figure 00000010
, где thl и thr являются нижним и верхним пределами возможных пороговых интенсивностей переэкспонирования/яркости. Значения thl и thr, в частности, задаются пользователем. В нижеприведенной реализации, выполняемой в контексте, в котором значения RGB-цветов кодируются в 8 битах, thl =175, и thr =235.
Если
Figure 00000011
является минимальной координатой из числа цветовых координат r w , g w , b w источника света, если
Figure 00000012
является максимальной координатой из числа цветовых координат r w , g w , b w , то вектор
Figure 00000013
пороговых значений, имеющий th r , th g и th b в качестве координат, задается следующим образом:
Figure 00000014
Figure 00000015
, уравнение 3
иначе
Figure 00000016
Figure 00000014
Figure 00000017
, уравнение 4
иначе
Figure 00000018
Уравнение 3 и 4 влияют только на элементы в
Figure 00000013
, которые составляют ниже thl или выше thr, соответственно. По существу, эти уравнения являются независимыми.
Если, например, находится то, что
Figure 00000019
, т.е. значение красного цвета, то уравнение 3 должно становиться следующим:
Figure 00000020
Figure 00000021
Figure 00000022
Следует отметить, что во второй и третьей строке выше, по-прежнему r w вычитается из thl, так как найдено, что он является минимальным элементом
Figure 00000023
. Если какой-либо из элементов
Figure 00000024
, то этот элемент остается неизменным.
Figure 00000025
Аналогично, для уравнения 4, если находится то, что
Figure 00000026
, например, т.е. значение зеленого цвета, затем уравнение 4 фактически становится следующим:
Figure 00000027
Figure 00000028
Figure 00000029
С другой стороны, если какой-либо из элементов
Figure 00000030
, то этот элемент остается неизменным.
Уравнение 3 означает то, что пороговые значения th r , th g и th b , используемые для обнаружения насыщенных цветов, получаются посредством идентичного перемещения в пространстве
Figure 00000031
всех цветовых координат r w , g w , b w источника света.
Уравнение 4 означает то, что пороговые значения th r , th g и th b , используемые для обнаружения насыщенных цветов, получаются посредством идентичной гомотетии всех цветовых координат r w , g w , b w источника света, с использованием коэффициента
Figure 00000032
гомотетии, который превышает 1.
На третьем этапе, проиллюстрированном на фиг. 1, насыщенные пикселы в изображении идентифицируются в качестве насыщенных пикселов, имеющих цвета, представленные посредством цветовых r-, g- и b-координат таким образом, что r>th r и/или g>th g , и/или b>th b . Эти насыщенные пикселы формируют насыщенные области изображения.
В разновидности вышеуказанного масштабирования, это масштабирование частично выполняется в перцепционно-однородном цветовом пространстве (в качестве цветового LCH-пространства) вместо выполнения полностью в зависимом от устройств цветовом RGB-пространстве, как описано выше.
На первом подэтапе этой разновидности, промежуточный вектор
Figure 00000033
пороговых значений вычисляется посредством масштабирования цвета
Figure 00000007
источника света таким образом, что компонент g w зеленого цвета этого источника света масштабируется до th r следующим образом:
Figure 00000034
, уравнение 5
Компонент зеленого цвета предпочтительно выбирается для этого подэтапа масштабирования, поскольку он имеет наибольшую долю в яркости изображения, в противоположность компоненту красного цвета и синего цвета. Но также можно использовать компонент красного цвета или синего цвета источника света для этого масштабирования.
Если какой-либо из цветовых компонентов th' r , th' g и th' b промежуточного вектора
Figure 00000033
пороговых значений превышает максимальное битовое значение, здесь 255, то после преобразования цветов этих цветовых компонентов th' r , th' g и th' b , представляющих пороговый цвет в цветовом RGB-пространстве, в цветовые компоненты th' L , th' C и th' h , представляющие идентичный цвет цветового LCH-пространства, компонент th' C сигнала цветности масштабируется до уменьшенного значения th'' C =k*th' C таким образом, что ни один из цветовых компонентов th'' r , th'' g и th'' b , получающихся в результате преобразования в цветовом RGB-пространстве цветовых компонентов th' L , th'' C и th' h , не превышает максимальное 255-битовое значение, где k составляет максимально возможно близко к 1 и ниже 1. Такое значение k может быть найдено посредством итерации. Конечный пороговый цвет th'' представляет собой цвет, представленный в цветовом RGB-пространстве посредством цветовых компонентов th'' r , th'' g и th'' b .
Поскольку вышеуказанное масштабирование сигнала цветности выполняется без изменения оттенка, эта разновидность масштабирования преимущественно обеспечивает то, что оттенок точки освещения изображения не изменяется, и в силу этого все непреднамеренные изменения оттенка преимущественно исключаются в коррекциях насыщенных/отсеченных зон после обнаружения насыщенных пикселов в изображении. Поскольку точка освещения регулируется посредством масштабирования ее компонента сигнала цветности в цветовом CIELCH-пространстве, она становится все меньше и меньше насыщенной, при преимущественном сохранении ее оттенка.
Способ и модуль для обнаружения насыщенных пикселов в изображении сцены, которые описаны выше, с достижением преимущества ограничивают неправильное обнаружение насыщенных пикселов, в частности, поскольку это обнаружение учитывает эффект источника света сцены.
Хотя иллюстративные варианты осуществления изобретения описаны в данном документе со ссылкой на прилагаемый чертеж, следует понимать, что настоящее изобретение не ограничено исключительно этими вариантами осуществления, и что различные изменения и модификации могут вноситься в него специалистами в данной области техники без отступления от изобретения. Все такие изменения и модификации подразумеваются включенными в объем приложенной формулы изобретения. В силу этого, настоящее изобретение согласно формуле изобретения включает в себя вариации относительно конкретных примеров и предпочтительных вариантов осуществления, описанных в данном документе, как должно быть очевидным для специалистов в данной области техники.
Хотя некоторые конкретные варианты осуществления могут быть описаны и заявлены в формуле изобретения отдельно, следует понимать, что различные признаки вариантов осуществления, описанные и заявленные в формуле изобретения в данном документе, могут использоваться в сочетании.

Claims (13)

1. Способ обнаружения насыщенных пикселов в изображении, цвета которого представлены цветовыми координатами, соответствующими различным цветовым каналам, содержащий этап, на котором обнаруживают пикселы, цвета которых имеют по меньшей мере одну цветовую координату, соответствующую одному из упомянутых цветовых каналов, которая превышает пороговое значение (th r ; th g ; th b ) насыщенности для упомянутого цветового канала, отличающийся тем, что пороговые значения (th r ; th g ; th b ) насыщенности для упомянутых цветовых каналов, соответственно, равны цветовым координатам (r w , g w , b w ), представляющим оцененный источник (ILL) света упомянутого изображения, причём упомянутый оцененный источник света соответствует белой точке изображения, которая представляет собой цвет, являющийся цветом, который воспринимается наблюдателем в качестве белого цвета в сцене изображения.
2. Способ обнаружения по п. 1, в котором пороговые значения (th r ; th g ; th b ) насыщенности для упомянутых цветовых каналов получаются посредством масштабирования цветовых координат (r w , g w , b w ), представляющих упомянутый оцененный источник (ILL) света, в масштабированные цветовые координаты таким образом, что эти масштабированные цветовые координаты включены в фиксированный диапазон
Figure 00000035
значений насыщенности.
3. Способ обнаружения по п. 1, в котором пороговые значения (th r ; th g ; th b ) насыщенности для упомянутых цветовых каналов получаются посредством масштабирования цветовых координат (r w , g w , b w ), представляющих упомянутый оцененный источник (ILL) света, в масштабированные цветовые координаты таким образом, что упомянутое масштабирование выполняется без изменения оттенка.
4. Способ обнаружения по п. 1, в котором пороговые значения (th r ; th g ; th b ) насыщенности для упомянутых цветовых каналов получаются посредством масштабирования цветовых координат (r w , g w , b w ), представляющих упомянутый оцененный источник (ILL) света, в масштабированные цветовые координаты таким образом, что упомянутое масштабирование сохраняет постоянные соотношения между цветовыми координатами (r w , g w , b w ), представляющими упомянутый оцененный источник (ILL) света.
5. Устройство обнаружения для обнаружения насыщенных пикселов в изображении, цвета которого представляются посредством цветовых координат, соответствующих различным цветовым каналам, содержащее по меньшей мере один процессор, выполненный с возможностью:
- получения цветовых координат (r w , g w , b w ), представляющих оцененный источник (ILL) света упомянутого изображения, причём упомянутый оцененный источник света соответствует оцененной белой точке изображения, которая представляет собой цвет, который воспринимается наблюдателем в качестве белого цвета в сцене изображения,
- получения пороговых значений (th r ; th g ; th b ) насыщенности для упомянутых цветовых каналов, причём упомянутые пороговые значения насыщенности для упомянутых цветовых каналов, соответственно, равны цветовым координатам (r w , g w , b w ), представляющим упомянутый оцененный источник (ILL) света,
- обнаружения пикселов, цвета которых имеют по меньшей мере одну цветовую координату, соответствующую одному из упомянутых цветовых каналов, которая превышает упомянутое пороговое значение (th r ; th g ; th b ) насыщенности для упомянутого цветового канала.
6. Устройство обнаружения для обнаружения насыщенных пикселов по п. 5, в котором упомянутое масштабирование цветовых координат (r w , g w , b w ) в масштабированные цветовые координаты выполняется таким образом, что эти масштабированные цветовые координаты включены в фиксированный диапазон
Figure 00000035
значений насыщенности.
7. Устройство цветовой коррекции для коррекции цветов изображения, в котором упомянутые цвета представляются посредством цветовых координат, соответствующих различным цветовым каналам, отличающееся тем, что оно содержит устройство обнаружения для обнаружения насыщенных пикселов по п. 5 или 6.
8. Электронное устройство, включающее в себя устройство цветовой коррекции по п. 7.
9. Электронное устройство по п. 8, отличающееся тем, что оно выбрано из группы, состоящей из устройства связи, игрового устройства, планшетного компьютера, переносного компьютера, фотокамеры, видеокамеры, кристалла кодирования, фотосервера и видеосервера.
10. Машиночитаемый носитель, содержащий программу для конфигурирования цифрового компьютера с возможностью осуществления способа по любому из пп. 1-4.
RU2018138020A 2016-03-30 2017-03-27 Способ обнаружения насыщенных пикселов в изображении RU2750088C2 (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
EP16305372.1A EP3226203A1 (en) 2016-03-30 2016-03-30 Method for detection of saturated pixels in an image
EP16305372.1 2016-03-30
PCT/EP2017/057222 WO2017167700A1 (en) 2016-03-30 2017-03-27 Method for detection of saturated pixels in an image

Publications (3)

Publication Number Publication Date
RU2018138020A RU2018138020A (ru) 2020-04-30
RU2018138020A3 RU2018138020A3 (ru) 2020-08-19
RU2750088C2 true RU2750088C2 (ru) 2021-06-22

Family

ID=55701900

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2018138020A RU2750088C2 (ru) 2016-03-30 2017-03-27 Способ обнаружения насыщенных пикселов в изображении

Country Status (11)

Country Link
US (1) US11488289B2 (ru)
EP (2) EP3226203A1 (ru)
JP (1) JP6876068B2 (ru)
KR (1) KR102287127B1 (ru)
CN (1) CN109844803B (ru)
BR (1) BR112018069885A2 (ru)
CA (1) CA3019961C (ru)
MX (1) MX2018011885A (ru)
RU (1) RU2750088C2 (ru)
TW (1) TWI736599B (ru)
WO (1) WO2017167700A1 (ru)

Families Citing this family (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11074677B2 (en) 2018-03-29 2021-07-27 Dolby Laboratories Licensing Corporation Dynamic range extension of partially clipped pixels in captured images
US11100620B2 (en) 2018-09-04 2021-08-24 Apple Inc. Hue preservation post processing for highlight recovery
JP7509686B2 (ja) 2018-12-27 2024-07-02 ドルビー ラボラトリーズ ライセンシング コーポレイション 広い色域画像のレンダリング
EP3839876A1 (en) * 2019-12-20 2021-06-23 Fondation B-COM Method for converting an image and corresponding device

Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040246336A1 (en) * 2003-06-04 2004-12-09 Model Software Corporation Video surveillance system
RU2006102386A (ru) * 2004-05-27 2007-08-10 Сони Корпорейшн (JP) Устройство обработки изображения, способ обработки изображения и компьютерная программа
JP2010103700A (ja) * 2008-10-22 2010-05-06 Ricoh Co Ltd 撮像装置および撮像方法
US20140375849A1 (en) * 2013-06-25 2014-12-25 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus, image pickup apparatus, image processing method and non-transitory computer-readable storage medium storing image processing program
US20150063690A1 (en) * 2013-08-27 2015-03-05 Htc Corporation Method and device for detecting glare pixels of image

Family Cites Families (20)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US5231504A (en) 1991-12-30 1993-07-27 Xerox Corporation Method for improved color reproduction using linear mixing calculations based on positional relationships between an original color and an achromatic region in a linear mixing space
US20020163525A1 (en) 2001-03-07 2002-11-07 Shih-Pei Liao Method for enhancing saturation of color images
CN1300744C (zh) * 2003-12-09 2007-02-14 香港中文大学 对数字图像曝光不足的缺陷进行自动修正的方法和系统
JP4668986B2 (ja) 2004-05-11 2011-04-13 サムスン エレクトロニクス カンパニー リミテッド カラー画像データの処理方法
MX2007006389A (es) 2004-12-01 2007-07-11 Koninkl Philips Electronics Nv Metodo de procesamiento de saturacion de imagen electronica con color.
US20060146193A1 (en) 2004-12-30 2006-07-06 Chaminda Weerasinghe Method and system for variable color saturation
JP2006303559A (ja) * 2005-04-15 2006-11-02 Matsushita Electric Ind Co Ltd 電子式カメラ
JP2006333313A (ja) 2005-05-30 2006-12-07 Seiko Epson Corp 画像補正装置、画像補正方法および画像補正プログラム
US7893975B2 (en) * 2006-10-13 2011-02-22 Apple Inc. System and method for processing images using predetermined tone reproduction curves
JP5004305B2 (ja) 2008-09-04 2012-08-22 株式会社リコー 画像処理装置、画像処理方法、プログラムおよび記録媒体
JP5177751B2 (ja) 2008-09-29 2013-04-10 ルネサスエレクトロニクス株式会社 表示駆動回路
JP5223686B2 (ja) 2009-01-07 2013-06-26 株式会社リコー 撮像装置および撮像方法
KR20120091578A (ko) * 2011-02-09 2012-08-20 삼성전자주식회사 영상의 밝기 변환 방법 및 장치
US20120218283A1 (en) * 2011-02-28 2012-08-30 Spatial Photonics, Inc. Method for Obtaining Brighter Images from an LED Projector
JP5595606B2 (ja) 2012-01-17 2014-09-24 本田技研工業株式会社 画像処理装置
JP2015092643A (ja) 2012-01-30 2015-05-14 日本電気株式会社 画像処理装置及びその画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラム、および画像処理システム
JP2015092301A (ja) 2012-01-30 2015-05-14 日本電気株式会社 画像処理装置及びその画像処理方法、並びにコンピュータ・プログラム、および画像処理システム
WO2015113655A1 (en) 2014-01-31 2015-08-06 Thomson Licensing Method for conversion of a saturated image into a non-saturated image
US9749534B2 (en) * 2014-12-31 2017-08-29 Canon Kabushiki Kaisha Devices, systems, and methods for estimation of motion blur from a single image
US9336582B1 (en) * 2015-04-17 2016-05-10 Google Inc. Convolutional color correction

Patent Citations (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20040246336A1 (en) * 2003-06-04 2004-12-09 Model Software Corporation Video surveillance system
RU2006102386A (ru) * 2004-05-27 2007-08-10 Сони Корпорейшн (JP) Устройство обработки изображения, способ обработки изображения и компьютерная программа
JP2010103700A (ja) * 2008-10-22 2010-05-06 Ricoh Co Ltd 撮像装置および撮像方法
US20140375849A1 (en) * 2013-06-25 2014-12-25 Canon Kabushiki Kaisha Image processing apparatus, image pickup apparatus, image processing method and non-transitory computer-readable storage medium storing image processing program
US20150063690A1 (en) * 2013-08-27 2015-03-05 Htc Corporation Method and device for detecting glare pixels of image

Also Published As

Publication number Publication date
RU2018138020A (ru) 2020-04-30
RU2018138020A3 (ru) 2020-08-19
KR20190038753A (ko) 2019-04-09
JP6876068B2 (ja) 2021-05-26
KR102287127B1 (ko) 2021-08-05
WO2017167700A1 (en) 2017-10-05
JP2019513335A (ja) 2019-05-23
TW201801042A (zh) 2018-01-01
TWI736599B (zh) 2021-08-21
CA3019961C (en) 2024-02-27
US11488289B2 (en) 2022-11-01
CA3019961A1 (en) 2017-10-05
US20190114749A1 (en) 2019-04-18
MX2018011885A (es) 2019-06-06
CN109844803A (zh) 2019-06-04
EP3437066A1 (en) 2019-02-06
CN109844803B (zh) 2023-07-07
BR112018069885A2 (pt) 2019-02-05
EP3437066B1 (en) 2021-03-17
EP3226203A1 (en) 2017-10-04

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10535125B2 (en) Dynamic global tone mapping with integrated 3D color look-up table
RU2750088C2 (ru) Способ обнаружения насыщенных пикселов в изображении
US8363131B2 (en) Apparatus and method for local contrast enhanced tone mapping
US8538174B2 (en) Image processing device
TWI763629B (zh) 將高動態範圍圖像與使用色映射函數從該高動態範圍圖像得到之標準動態範圍圖像兩者編碼之方法及裝置
US20070047803A1 (en) Image processing device with automatic white balance
US9635212B2 (en) Dynamic compression ratio selection
US9961236B2 (en) 3D color mapping and tuning in an image processing pipeline
US8810694B2 (en) Device and computer-readable recording medium for imaging and image processing with color correction
US20210360214A1 (en) Image processing apparatus, image processing method, and storage medium
WO2020119454A1 (zh) 一种对图像进行颜色还原的方法和装置
KR20190073516A (ko) 화상 처리 장치, 디지털 카메라, 화상 처리 프로그램, 및 기록 매체
US20150271416A1 (en) Information Processing Method and Electronic Device
US9432646B2 (en) Image processing apparatus, image processing method, program and electronic apparatus
JP5600163B2 (ja) デジタル画像処理方法及び前記画像を明るくする装置
JP5743456B2 (ja) 画像処理装置、画像処理方法及び撮像装置
CN109509161B (zh) 图像增强装置及图像增强方法
EP4058976A1 (en) Device and method for pre-processing image data for a computer vision application
US11696044B2 (en) Image capturing apparatus, control method, and storage medium
US20230069744A1 (en) Method of operating assessment device assessing color distortion of image sensor
US10068346B2 (en) Color distance determination
JP2021048522A (ja) 画像処理装置および画像処理方法