TWI573095B

TWI573095B - 影像優化方法以及使用此方法的系統

Info

Publication number: TWI573095B
Application number: TW102133133A
Authority: TW
Inventors: 林嘉彥; 潘佳河; 武景龍; 闕鑫地
Original assignee: 宏達國際電子股份有限公司
Priority date: 2012-09-21
Filing date: 2013-09-13
Publication date: 2017-03-01
Also published as: US20140086507A1; US20160364843A1; US10013739B2; US9460497B2; TW201413652A

Description

影像優化方法以及使用此方法的系統

本發明係關於一種影像優化方法以及使用此方法的系統，特別是在惡劣條件下擷取影像時，藉由調整亮度及色度值來提升影像品質的方法。

攝影者在拍攝相片時會遭遇到許多條件不佳且難以控制的地點，造成拍攝出品質不良的影像。例如，於光線在拍攝物體(例如，人物)的正後方時(又稱為背光情況)拍攝相片，會造成物體的邊緣偏亮但物體本身卻還是灰暗。或者，拍攝佇立於在光線不足地點的物體(又稱為微光情況)，造成擷取影像中的物體看起來過暗。當照明條件不佳時，數位相機擷取到的影像無法令人滿意。據此，需要一種影像處理方法，用以於如上所述之惡劣條件擷取影像時還可以提升影像的品質。

本發明實施例提出使用於電子裝置中的一種影像優化方法。首先接收包含多個畫素值的影像，而每一畫素值可分成至少二頻道。影像更切割為多個區塊，並且對每一區塊決定一選定頻道的分布。對於每一畫素，依據至少一鄰近區塊對應的至少一分布來調整選定頻道的畫素值，以及依據選定頻道調整後的畫素值來調整其他頻道的畫素值。最後，提供調整後的影像。

本發明另一實施例提出使用於電子裝置中的一種影像優化方法。首先，接收影像，並將影像中的多個畫素值分成多個亮度值及多個色度值。於亮度值上執行以區塊為基礎的調整，其中影像被切割成多個區塊。依據亮度值的調整結果執行色度值的調整後，顯示調整後的影像於顯示單元。

本發明又一實施例提出一種影像處理系統，用以於實施電子裝置中以處理影像，包含區塊決定單元以及調整單元。區塊決定單元用來將影像切割成多個區塊，為影像中之每一區塊決定代表亮度值，以及依據代表亮度值指派亮度對照圖。調整單元耦接至區塊決定單元，用來接收每一區塊的亮度對照圖指派結果，以及，對影像中的每一畫素決定至少一鄰近區塊，決定從畫素到鄰近區塊的距離，以及依據鄰近區塊的至少一亮度對照圖與距離調整影像中之每一畫素的亮度值。

S110~S160‧‧‧方法步驟

20‧‧‧影像處理系統

200‧‧‧影像

210‧‧‧分析單元

220‧‧‧區塊決定單元

230‧‧‧亮度對照圖

240‧‧‧調整單元

250‧‧‧結果影像

S310~S390‧‧‧方法步驟

410、420、430、440‧‧‧區塊

451、452‧‧‧邊

x₁‧‧‧原始亮度值

y₁、y₂、y₃‧‧‧映射後的亮度值

510、520、530‧‧‧亮度對照圖

C1、C2、C3、C4‧‧‧區塊中心點

610‧‧‧隅畫素

620‧‧‧邊畫素

630‧‧‧中間畫素

710‧‧‧畫素

dj、dk1、dk2、dl1、dl3、d1、d2‧‧‧距鄰近區塊中心點的距離

第1圖係依據本發明實施例之影像優化方法的流程圖。

第2圖係依據本發明實施例之用以優化影像的影像處理系統。

第3圖係依據本發明實施例之影像優化方法的流程圖。

第4圖顯示範例之區塊切割示意圖。

第5圖顯示範例之亮度對照圖。

第6圖及第7圖顯示三種畫素類型的亮度調整範例。

以下說明為完成發明的較佳實現方式，其目的在於描述本發明的基本精神，但並不用以限定本發明。實際的發明內容必須參考之後的權利要求範圍。

必須了解的是，使用於本說明書中的“包含”、“包括”等詞，係用以表示存在特定的技術特徵、數值、方法步驟、作業處理、元件以及/或組件，但並不排除可加上更多的技術特徵、數值、方法步驟、作業處理、元件、組件，或以上的任意組合。

第1圖係依據本發明實施例之影像優化方法的流程圖。首先，接收一張影像，其可以是任意的影像格式(步驟S110)。於此例中，接收的影像並不是以亮度(luminance)與色度(chrominance)表示的格式，還需要加以轉換。一般而言，由相機模組的影像感測器所擷取的影像為RGB格式，接著，將原始格式轉換為亮度-色度格式(步驟S120)。例如，可將RGB格式轉換成HSV或YUV格式。HSV代表“色相(hue)”、“飽和度(saturation)”以及“色調(value)”，把RGB顏色描述在圓柱坐標系內的點。在圓柱坐標系中，圓柱的中心軸取值為自底部的黑色到頂部的白色而在它們中間是的灰色，繞這個軸的角度對應於“色相”，到這個軸的距離對應於“飽和度”，而沿著這個軸的高度對應於“色調”。“色調”可直接視為亮度頻道，而“色相”與“飽和度”可直接視為色度頻道。或於另外的例子中，HSV頻道也許可再加以轉換至亮度與色度頻道。YUV格式則是從RGB色彩模型創造出使用一個亮度頻道(luminance,Y)及二個色度頻道(chrominance,UV)來定義色彩空間。因為RGB 與HSV或YUV之間的轉換為熟習此技藝人士知悉，以下省略細節以使說明書精簡易讀。接著，將影像切分出多個區塊(MxN)，每一個區塊包含KxL個畫素(步驟S130)。例如，假設一張影像包含1280x1024個畫素，影像可分成80x64個區塊而每個區塊包含16x16個畫素。針對每一個區塊，決定相應的亮度對照圖(luminance profile)(步驟S140)。亮度對照圖用來調整指定區塊中畫素的亮度值。每一個區塊可關聯於不同的亮度對照圖，使得這些亮度調整可以獨立地運作。傳統上，亮度調整會涵蓋一整個影像。然而，當處於背光狀態下拍攝相片時，擷取影像的某些部份會曝光不足，同時讓另一些部分曝光過度。傳統整張調整的技術方案常得到更糟的影像品質，例如，讓調整後影像的一些區域顯得太亮或太暗。以區塊為基礎的亮度調整會帶來一些好處，因為可將曝光不足的區塊加強，同時可維持或抑制曝光過度的區塊。亮度對照圖用以將原始的亮度值映射至新的亮度值，而此映射可以預訂的映射表或數學函數實施。如果一個區塊的代表亮度值相對低，選擇可加強亮度的亮度對照圖。如果一個區塊的代表亮度值相對高，選擇可抑制亮度的亮度對照圖。一旦決定每一個區塊的亮度對照圖，影像中的每個畫素的亮度值可根據一或多個決定好的亮度對照圖以及此畫素至鄰近區塊的代表位置的距離進行調整(步驟S150)，而此畫素存在於其中的一個鄰近區塊中。代表位置可為區塊的中心點。因為多個鄰近區塊的代表亮度值間的差異可能相當大，簡單地將單一亮度對照圖應用在區塊中的所有畫素上可能會造成跨區塊間不平順的亮度分布，並且造成調整後的影像看起來不自然。所以，每一個畫素的亮度調整並非只參考此畫素所在區塊的亮度對照圖，如果必要的話，可更參考其他鄰近區塊的亮度對照圖。詳細來說，先為每一個畫素決定鄰近區塊。接著，針對每一個決定的區塊依據亮度對照圖獲得一或多個代表亮度值。而於一個例子中，此畫素的最終亮度值則是依據此畫素至決定出的區塊的距離進行獲得之亮度值的加權平均計算。於另一個例子中，此畫素的最終亮度值則是直接將獲得之亮度值平均，而不考慮距離的因素。須了解的是，最終亮度值的計算並不只限於以上幾種，也可以使用其他的演算法。當亮度值調整完畢，接收到的影像中每一個畫素的色度值可依據調整結果的亮度差異進行調整(步驟S160)。調整結果的亮度差異可為原始亮度值減去最終亮度值。於一個例子中，可依據最終亮度值除以原始亮度值的比例調整色度值，使得色度值可依循亮度值的調整比例進行調整。於另一個例子中，可依據最終亮度值除以原始亮度值的比例以及加上考慮比例因子(scaling factor)進行調整。比例因子可用以加強色彩。而於最後的步驟中，把新的亮度值及色度值套用到影像中的畫素。

請參考第2圖之依據本發明實施例之用以優化影像的影像處理系統。影像處理系統20至少包含分析單元210、區塊決定單元220以及調整單元240。分析單元210用來接收影像200，將其中的每一個畫素轉換成以亮度與色度頻道表示，以及於接收的影像中計算亮度分布。亮度值可更被分成高頻成分(high frequency components)以及低頻成分(low frequency components)。低頻成分為亮度頻道的低通值(low-pass values)，而高頻成分可能帶有雜訊或更詳細的亮度資訊。例如，高頻成分可能是AC係數而低頻成分可能是DC係數。以上所述二成分的區分可使用低通過濾器(low pass filter)實施。接著，低頻成分可被傳送至區塊決定單元220。分析單元210可更為影像200計算亮度直方圖(luminance histogram)，以及依據亮度直方圖決定影像200是否需要優化。亮度直方圖是影像200的亮度分布並且作為影像200的一般外觀描述。例如，當大部分的亮度直落入亮的一邊或暗的一邊，或者在一些預定範圍出現極端的峰值時，決定影像200需要優化。需要了解的是，當此分析使用低頻成分時可以增加決定的精確度，因為相較於高頻成分少受到噪訊的影響。當決定不需要任何優化時，分析單元210可停止整個流程；否則，傳送影像200至區塊決定單元220。

區塊決定單元220將影像200分成多個區塊，例如MxN個區塊。區塊決定單元220決定相應於MxN個區塊中每一者的代表亮度值。於一個例子中，代表亮度值可為區塊中低頻成分的平均值。於另一個例子中，代表亮度值可為區塊中所有低頻成分的中位數(median value)，此中位數可將低頻成分區分為平均的兩半。於更另一個例子中，代表亮度值可為區塊中所有低頻成分的眾數(mode value)，此眾數擁有最多的畫素次數的亮度值。於其他的例子中，代表亮度值可為區塊中所有亮度值的平均值，而不特別區分低頻及高頻成分。須了解的是，切分區塊的代表亮度值的計算並不只限於以上幾種，也可以使用其他的演算法。針對每一個區塊，區塊決定單元220可依據其代表亮度值選擇適當的亮度對照圖。亮度對照圖可使用查閱資料表(look-up table)實施，並儲存於記憶體單元中。亮度對照圖包含亮度值間的對應關係，並用以將區塊中畫素的原始亮度值映射至新的亮度值。於每一個區塊的亮度對照圖決定後，區塊決定單元220可傳送代表亮度值至調整單元240，其中每一代表亮度值伴隨著一個亮度對照圖的識別碼。接著，調整單元240可逐點調整影像中畫素的亮度及色度值。針對每一個畫素，依據鄰近區塊的亮度對照圖以及權重先調整亮度值，而權重與此畫素到鄰近區塊的代表位置的距離相關，此畫素位於其中一個鄰近區塊中。代表位置可為區塊的中心點。範例的調整細節為求簡潔不再贅述，可參考先前於步驟S150的說明。於一些實施例中，上述的調整首先應用在低頻成分，接著再加回高頻成分而產生最終亮度值。一旦完成亮度值的調整，色度值可依據亮度值的調整結果進行調整。範例的調整細節為求簡潔不再贅述，可參考先前於步驟S160的說明。

於本發明的另一些實施例中，分析單元210可於影像中執行更多的處理。可計算包含於影像中之飽和值(saturation values)以產生飽和圖(saturation map)，飽和值為正規化(normalized)後介於0到1之間的值。飽和圖可被傳送到調整單元240，用以調整影像中的亮度值。於此實施例中，每個畫素的最終亮度值的計算，利用飽和值作為用以合併原始亮度值以及調整亮度值的權重，調整亮度值係由區塊決定單元220產生。P表示為原始亮度值，P’表示為經過區塊決定單元220產生的調整亮度值，最終亮度值P”的計算公式為P_S+(1-P_S)xP’，P_S代表飽和值。P’之計算可使用如上所述的方式，先區分出低頻成分進行完調整後，再加回高頻成分。依據P及P”的亮度差異調整色度值。

最後，調整單元240將新的色度值和亮度值應用到畫素上，據以產生結果影像250。結果影像250可以儲存於儲存單元(未顯示)，例如記憶卡、大量儲存裝置、硬碟或其他電子裝置，或顯示於顯示單元(未顯示)。於一個範例中，結果影像可以維持使用色度-亮度格式，例如HSV、YUV或其他類似格式。請注意，提供給如上單元210、220及240使用的中間亮度及色度值可暫時儲存於儲存單元，且在處理結束後清除。另請注意，低頻成分與高頻成分可分開儲存。原始影像可以保留當作備份，或者是被新的色度與亮度值取代。如上所述的單元210、220及240可以如下所述之任一方式實施。例如，可使用硬體、軟體或二者的結合來實施。需要理解的是，用於執行如上/之後所述功能的任何元件或多個元件形成的集合，可被概念上視為執行如上/之後所述功能的控制器。控制器可以採用數種方式實施，例如，專用設計的硬體，或可執行微指令(microcode)或軟體的一般通用的硬體(一或多個處理器等)，用以執行如上/之後所述功能。如上所述的單元210、220及240可被整合至一個外殼中而成為一個電子裝置，例如，數位相機、數位錄影機、手機、筆記型電腦、桌上型電腦或其他的電子裝置。

第3圖係依據本發明實施例之影像優化方法的流程圖，可實施於第2圖所示的系統中。首先，接收影像(步驟S310)，舉例來說，從影像擷取單元(例如相機)或者是儲存單元 (例如記憶體、硬碟、大量儲存裝置、網站等)。將接收影像中的畫素值區分為至少二個頻道，例如一個亮度頻道以及至少二個色度頻道(步驟S320)。詳細區分出亮度與色度頻道的說明可參考步驟S120的描述，為求簡潔不再贅述。接著，計算影像的亮度分布(luminance distribution)(步驟S330)。此流程接著依據亮度分布決定此影像是否需要優化(步驟S340)。例如，若亮度直方圖被產生來代表亮度分布，當亮度直方圖滿足特定條件時，決定此影像需要優化。詳細來說，當亮度直方圖顯示影像處於背光情況或微光情況時，此影像需要優化。當影像需要優化時，每一個畫素值的亮度頻道更區分為低頻成分與高頻成分(步驟S350)。詳細區分低頻與高頻成分的技術方案，可參考之前分析單元210的描述，為求簡潔不再贅述。然而，於發明的另一些實施例中，也可以不將亮度頻道區分出更細的成分，直接處理。在這樣的實施例中，可省略步驟S350。接著，將影像分成多個區塊(步驟S360)。第4圖顯示範例之區塊切割示意圖，此影像被分為區塊410、420、430以及440。每一個區塊的代表亮度值可為其中所有畫素的低頻成分之亮度值的平均值。在沒有區分出亮度頻道的實施例中，每一個區塊的代表亮度值可為其中所有畫素的亮度值的平均值。依據區塊的代表亮度值指派適當的亮度對照圖(步驟S370)。亮度對照圖可使用查閱資料表、數學函式或其他方式實施，用以將區塊410、420、430以及440中的亮度值映射到新的亮度值。第5圖顯示範例之亮度對照圖。例如，當區塊的代表亮度值低於第一閥值時，表示此區塊處於曝光不足的情況，將亮度對照圖510指派給此區塊；另當區塊的代表亮度值高於第二閥值時，表示此區塊處於曝光過度的情況，將亮度對照圖520或530指派給此區塊。可從第5圖觀察到，給定相同的亮度值x₁，使用亮度對照圖510所映射到的亮度值y₁高於使用亮度對照圖520或530所映射到的亮度值y₂或y₃。所以，就算二個畫素一開始擁有相同的亮度值，當指派的亮度對照圖不同時，映射到的亮度值也會不同。

於決定每一區塊對應的亮度對照圖後，即可依據亮度對照圖以及畫素至鄰近區塊的代表位置的距離來調整畫素的亮度值。第6圖及第7圖顯示三種畫素類型的亮度調整範例。假設區塊410至440位於接收影像的做左上角區域，並且依據每一區塊的代表亮度值指派亮度對照圖。代表亮度值的計算細節可參考之前區塊決定單元220的說明，為求簡潔不再贅述。針對每一個畫素，計算出到鄰近區塊中心點的距離。中心點以C1、C2、C3或C4表示，且計算出的距離當作是一種權重因子(weighting factors)。可從圖中觀察出每一個畫素最多可被四個鄰近區塊的中心點圍繞。當畫素靠近影像的邊上時，例如，第6圖及第7圖的邊451或/以及452，此畫素可被一或二個鄰近區塊圍繞。畫素的鄰近區塊係指此畫素與此區塊代表位置(例如，中心點)的距離小於一個區塊的最大斜距。參考第6圖，畫素610位於影像的最左上角，並且只參考中心點C1，所以，從610至C1的距離表示為dj。畫素610可稱為一個隅畫素(corner pixel)。可理解的是，此距離可被正規化，使得從任意畫素至任意鄰近區塊中心點的距離都落入0至1之間。例如，假定的16x16畫素的區塊之最大斜距為22.7畫素，當畫素610距離中心點C1為11.3畫素時，距離dj約為0.5(11.3/22.7)。畫素610的低頻成分可以公式(1)計算：PjL‘=dj x F(B1,PjL)，B1為區塊410的亮度對照圖，以及F(B1,PjL)代表依據亮度對照圖B1映射畫素610的原始亮度值PjL以獲得新的亮度值PjL‘的映射函數(mapping function)。

顯示於第6圖中的另一種類型為邊畫素(edge pixel)的亮度調整，例如畫素620或630。從邊畫素630至中心點C1及C3的距離分別表示為dl1及dl3。從邊畫素620至中心點C1及C2的距離分別表示為dk1及dk2。畫素630的低頻成分可以公式(2)計算：PlL‘=dl1 x F(B1,PlL)+dl3 x F(B3,PlL)，B1及B3分別為區塊410及430的亮度對照圖，以及F(B1,PlL)與F(B3,PlL)代表分別依據亮度對照圖B1及B3映射畫素630的原始亮度值PlL以獲得新的亮度值PlL‘的映射函數。畫素620的低頻成分可以公式(3)計算：PkL‘=dk1 x F(B1,PkL)+dk2 x F(B2,PkL)，B1及B2分別為區塊410及420的亮度對照圖，以及F(B1,PkL)與F(B2,PkL)代表分別依據亮度對照圖B1及B2映射畫素620的原始亮度值PkL以獲得新的亮度值PkL‘的映射函數。

顯示於第7圖中的更另一種類型為中間畫素(intermediate pixel)的亮度調整，例如被四個區塊410至440的中心點C1至C4圍繞的畫素710。從畫素710至區塊410的中心點C1或至區塊430的中心點C3的水平距離為d1。當距離已由之前所述的技術方案正規化後，從畫素710至區塊420的中心點C2或至區塊440的中心點C4的水平距離為(1-d1)。從畫素710至區塊410的中心點C1或至區塊420的中心點C2的垂直距離為d2。從畫素710至區塊430的中心點C3或至區塊440的中心點C4的垂直距離為(1-d2)。畫素710的低頻成分可以公式(4)計算：PiL‘=d1 x d2 x F(B1,PiL)+d2 x(1-d1) x F(B2,PiL)+d1 x(1-d2) x F(B3,PiL)+(1-d1)(1-d2) x F(B4,PiL)，B4為區塊440的亮度對照圖，以及F(B1,PiL)、F(B2,PiL)、F(B3,PiL)與F(B4,PiL)代表分別依據亮度對照圖B1、B2、B3與B4映射畫素710的原始亮度值PiL以獲得新的亮度值PiL‘的映射函數。

可從範例的公式(1)至(3)以及第6圖觀察出來，任何受到某一個鄰近區塊影響所對隅或邊畫素的亮度調整，只會使用至鄰近區塊中心點的單一距離進行加權計算，又稱為一維加權(one-dimensional weighting)。而參考公式(4)以及第7圖，任何受到某一個鄰近區塊影響所對中間畫素的亮度調整，則使用至鄰近區塊中心點的二距離進行加權計算，又稱為二維加權(two-dimensional weighting)。雖然公式(2)至(4)的權重因子是以候選畫素及鄰近區塊中心點間的垂直或水平差距做為表示，但是，使用其他的計算方式也是可行的，例如經正規化後之候選畫素及鄰近區塊中心點間的直線距離。

於調整完低頻成分後，加回高頻成分，用以保留乘載於高頻成分中的重要特徵。例如，畫素710的最終亮度值可以公式(5-1)計算：Pi‘=PiL‘+PiH，其中，PiL‘代表調整後的低頻成分，而PiH代表原始高頻成分。

於發明的另一個實施例中，亮度值可更參考飽和值來進行亮度值的調整。飽和值P_S用以加權原始亮度值及調整後亮度值。最終亮度值可以公式(5-2)進行計算：Pi‘=Ps x Pi+(1-Ps)x(PiL‘+PiH)。

接著，每一畫素的色度值則依據相應亮度值的調整結果進行調整(步驟S390)。例如，畫素710的最終色度值可使用公式(6)及(7)進行計算：PiC‘=C x S x PiC，C=1+(Pi‘-Pi)/Pi，其中，PiC代表畫素710的原始色度值，S為由系統或使用者設定之預定飽和因子的常數，C代表依據亮度差異所決定的對比因子，Pi代表畫素710的原始亮度值。

上述飽和因子可依據色度值的飽和圖來決定。雖然於範例的公式(6)中，飽和因子是預定的，但於其他的技術方案中，可因應任何的處理結果來動態改變。此外，對比因子也可在不違反發明精神的情況下使用相似但不相同的公式計算。

伴隨參考第2圖的影像處理系統，步驟S310至S340可由分析單元210實施，步驟S350至S370可由區塊決定單元220實施，而步驟S380至S390可由調整單元240實施。

雖然本發明使用以上實施例進行說明，但需要注意的是，這些描述並非用以限縮本發明。相反地，此發明涵蓋了熟習此技藝人士顯而易見的修改與相似設置。所以，申請權利要求範圍須以最寬廣的方式解釋來包含所有顯而易見的修改與相似設置。

S110~S160‧‧‧方法步驟

Claims

一種影像優化方法，使用於一電子裝置中，包含：接收包含多個畫素值的一影像；將上述影像中的每一上述畫素值分成至少二個頻道，上述頻道包含一亮度頻道以及一色度頻道；將上述影像切割為多個區塊；為每一上述區塊決定一選定頻道的一分布，其中上述選定頻道為上述亮度頻道；對於每一上述畫素，依據至少一鄰近區塊對應的至少一上述分布調整上述選定頻道的上述畫素值；對於每一上述畫素，依據上述選定頻道的調整後畫素值來調整其他頻道的上述畫素值；以及提供調整後的上述影像，其中於決定上述選定頻道的上述分布的步驟中，更包含：將上述選定頻道的上述畫素值分成二個成分。
如申請專利範圍第1項所述的影像優化方法，其中對於每一上述畫素調整上述選定頻道的步驟中，更包含：為每一上述鄰近區塊決定上述選定頻道的一代表值；依據決定的上述代表值選擇一對照圖；以及依據上述對照圖映射上述選定頻道的上述畫素值。
如申請專利範圍第2項所述的影像優化方法，其中於映射上述選定頻道的上述畫素值的步驟中，更包含：為每一上述畫素計算從上述畫素至每一上述鄰近區塊的一距離；依據至少一上述距離決定對應於至少一上述鄰近區塊的至少一加權因子；以及依據上述的加權因子以及對應於上述鄰近區塊的上述對照圖調整上述選定頻道的上述畫素值，其中上述鄰近區塊之一包含上述畫素。
如申請專利範圍第1項所述的影像優化方法，其中於調整其他頻道的步驟中，更包含：依據上述選定頻道的上述原始畫素值和上述選定頻道的上述調整後畫素值間的一差異，為每一上述畫素決定一比例；以及依據上述比例調整上述其他頻道的上述畫素值。
如申請專利範圍第1項所述的影像優化方法，其中於調整上述選定頻道的上述畫素值的步驟中，更包含：對於每一上述畫素，依據上述區塊對應的上述對照圖調整上述畫素值的一選定成分；以及將調整後的上述選定成分合併至其他成分來產生上述選定頻道的上述調整後畫素值。
如申請專利範圍第5項所述的影像優化方法，其中上述對照圖之決定係依據上述選定成分的一平均值。
一種影像優化方法，使用於一電子裝置中，包含：接收一影像；將上述影像中的多個畫素值分成多個亮度值及多個色度值；對上述亮度值執行以區塊為基礎的調整，其中，上述影像被切分成多個區塊；依據上述亮度值的調整結果執行上述色度值的調整；以及顯示上述調整影像於一顯示單元，其中對上述亮度值執行以區塊為基礎的調整步驟中，更包含：對上述區塊中的每一者決定一亮度對照圖；以及依據上述亮度對照圖調整上述亮度值，其中對上述亮度值執行以區塊為基礎的調整步驟中，更包含：使用一低通過濾器將上述亮度值分成多個低頻成分以及多個高頻成分；依據上述亮度對照圖調整上述低頻成分；以及將上述調整後低頻成分合併上述高頻成分來產生上述調整後亮度值。
如申請專利範圍第7項所述的影像優化方法，其中，對每一上述區塊，上述亮度對照圖之決定係依據上述區塊之一代表亮度值，以及上述代表亮度值係從上述區塊中的上述亮度值的上述低頻成分計算而得。
如申請專利範圍第7項所述的影像優化方法，其中於調整上述亮度值的步驟中，更包含：依據上述色度值的一飽和圖決定一飽和因子；以及依據上述決定飽和因子以及上述調整亮度值調整上述色度值。