TWI595448B

TWI595448B - 影像處理方法、電子裝置、電子裝置可讀取的儲存媒體與應用於電子裝置的程式

Info

Publication number: TWI595448B
Application number: TW102139130A
Authority: TW
Inventors: 廖姿雯; 李宜堅
Original assignee: 佳能企業股份有限公司
Priority date: 2013-10-29
Filing date: 2013-10-29
Publication date: 2017-08-11
Also published as: US20150117770A1; US9479716B2; TW201516962A

Description

影像處理方法、電子裝置、電子裝置可讀取的儲存媒體與應用於電子裝置的程式

本發明係關於一種影像處理方法、電子裝置、電子裝置可讀取的儲存媒體與應用於電子裝置的程式，特別是一種對影像進行後處理之影像處理方法、電子裝置、電子裝置可讀取的儲存媒體與應用於電子裝置的程式。

光學鏡片被廣泛應用於相機，攝像機，望遠鏡，顯微鏡等，其利用光的折射將物體聚焦在聚焦平面上。但鏡片折射具有色散的問題存在，亦即不同顏色的光具有不同的頻率與不同的折射率，如此將使得影像裡的物體輪廓出現偏紫或偏藍的情形。

其主要的原因是在攝像過程中，在多個被攝物體之間的反差較大的前提下，高光與低光部位交界處出現色斑等色收差的現象，一般在色收差現象中出現的顏色異常邊緣線條通常是偏紫色或藍色。

因此，需要一種影像處理方法、電子裝置、電子裝置可讀取的儲存媒體與應用於電子裝置的程式，以解決先前技術的缺失。

為解決上述之問題，本發明提供影像處理方法、電子裝置、電子裝置可讀取的儲存媒體，以及應用於電子裝置的程式。

本發明所提供之影像處理方法包含：接收一第一影像；於該第一影像上設定至少一第一區域，且該第一區域包含至少一線條；計算該第一區域之一第一平均值；以一第一參數對該第一影像進行運算，以產生一第二影像；依據該第一區域設定該第二影像之一第二區域，並計算該第二區域的一第二平均值；計算該第一平均值與該第二平均值之一差值；以及依據該差值決定以該第二影像取代該第一影像。

本發明所提供之電子裝置包含一儲存模組及一運算模組。該儲存模組儲存一第一影像。該運算模組依據該第一影像之一線條設定一第一區域，對該第一區域計算一第一平均值後，藉由一第一參數與該第一影像形成一第二影像，並對該第二影像之一第二區域計算一第二平均值，且依據該第一平均值與該第二平均值之一差值判斷保留該第一影像或該第二影像。

本發明所提供之應用於電子裝置的程式，當該電子裝置載入該程式並啟動後，可執行一影像處理方法。該影像處理方法包含：接收一第一影像；於該第一影像上設定至少一第一區域，且該第一區域包含至少一線條；計算該第一區域之一第一平均值；以一第一參數對該第一影像進行運算，以產生一第二影像；依據該第一區域設定該第二影像之一第二區域，並計算該第二區域的一第二平均值；計算該第一平均值與該第二平均值之一差值；以及依據該差值決定以該第二影像取代該第一影像。

本發明所提供之電子裝置可讀取的儲存媒體，該儲存媒體儲存一程式。當一電子裝置載入該程式並啟動後，可執行一影像處理方法。該影像處理方法包含：接收一第一影像；於該第一影像上設定至少一第一區域，且該第一區域包含至少一線條；計算該第一區域之一第一平均值；以一第一參數對該第一影像進行運算，以產生一第二影像；依據該第一區域設定該第二影像之一第二區域，並計算該第二區域的一第二平均值；計算該第一平均值與該第二平均值之一差值；以及依據該差值決定以該第二影像取代該第一影像。

10‧‧‧儲存模組

20‧‧‧運算模組

30‧‧‧攝像模組

40‧‧‧顯示模組

300‧‧‧第一影像

301、302、303‧‧‧線條

304、305、306‧‧‧第一區域

310‧‧‧第二影像

311、312、313‧‧‧第二區域

d1‧‧‧第一距離

d2‧‧‧第二距離

圖1A係本發明之一實施例之系統架構圖。

圖1B係本發明之另一實施例之系統架構圖。

圖2A係本發明之一實施例之影像處理方法之步驟流程圖。

圖2B係本發明之一實施例之影像處理方法之計算第一區域之第一平均值之步驟流程圖。

圖2C係本發明之一實施例之影像處理方法之運算第二區域之第二平均值之步驟流程圖。

圖3A係本發明之一實施例之第一影像示意圖。

圖3B係本發明之一實施例之第一影像之第一區域示意圖。

圖3C係本發明之一實施例之第二影像之第二區域示意圖。

圖4A代表x方向的索貝爾(Sobel)遮罩之示意圖。

圖4B代表y方向的索貝爾(Sobel)遮罩之示意圖。

請參照圖1A，係依據本發明之一實施例之系統架構圖。如圖1A所示，本發明之一實施例中，電子裝置主要包括儲存模組10及運算模組20。於本實施例中，電子裝置還可以包括攝像模組30及顯示模組40。其中，儲存模組10可以是記憶體或硬碟等儲存媒體；運算模組20則可以是運算中心或訊號處理器，或是採用任何種類之通用或專用積體電路實施，例如任何種類之微處理器、微控制器、數位信號處理器、程式化陣列及/或類似物，也可以是系統晶片(System on Chip,SoC)，其在任何適當控制邏輯之控制下使用任何合適的處理電路；攝像模組30至少包括一攝像鏡頭及一影像感測元件；顯示模組40例如是一液晶顯示螢幕、一觸控面板，或可撓性顯示器，但本發明不以此為限。

於本發明之一實施例，電子裝置可以是數位相機、攝錄影機、手機、行車紀錄器、平板電腦…等，但本發明不以此為限，電子裝置亦可以是一般的桌上型電腦、筆記型電腦等，或可接受並處理外部所輸入的影像之設備。

請再參照圖1B，圖1B係本發明之另一實施例之系統架構圖。圖1B大致與圖1A相同，並沿用圖1A之符號，然如圖1B所示，攝像模組30及/或顯示模組40可以是外加於電子裝置，而不用以限制本發明。

依據本發明之另一實施例，上述各個模組除可配置為硬體裝置、軟體程式、韌體或其組合外，亦可藉電路迴路或其他型式配置；並且，各個模組除可以單獨之型式配置外，亦可以結合之型式配置。此外，本實施方式僅例示本發明之較佳實施例，為避免贅述，並未詳加記載所有可能的變化組合。然而，本領域之通常知識者應可理解，上述各模組或元件未必皆為必要。且為實施本發明，亦可能包含其他較細節之習知模組或元件。各模組或元件皆可能視需求加以省略或修改，且任兩模組間未必不存在其他模組或元件。

接下來請同時參考圖2A、圖2B、圖2C、圖3A、圖3B及圖3C。

圖2A係本發明之一實施例之影像處理方法之步驟流程圖；圖2B係本發明之之一實施例之影像處理方法之計算第一區域之第一平均值之步驟流程圖；圖2C係本發明之一實施例之影像處理方法之運算第二區域之第二平均值之步驟流程圖。；圖3A係本發明之一實施例之第一影像示意圖；圖3B係本發明之一實施例之第一影像之第一區域示意圖；以及，圖3C係本發明之一實施例之第二影像之第二區域示意圖。

以下將以圖1A及圖1B所示之儲存模組10、運算模組20、及/或攝像模組30及/或顯示模組40說明本發明之影像處理方法。

首先進行步驟S21：接收第一影像。

如圖3A所示，電子裝置在取得一第一影像300後，將第一影像300儲存於儲存模組10中，並於顯示模組40顯示。其中，使用者於第一影像300上判斷是否發生色收差而繪出線條301、302、303，或由電子裝置自動辨別影像300發生色收差處而繪出線條301、302、303，再由運算模組20接收線條301、302、303。

接著進行步驟S22：於第一影像上設定第一區域，且第一區域包含線條。

依據本發明之一實施例，如圖3B所示，在運算模組20接收線條301、302、303後，即依據第一影像300之線條301、302、303，分別設定第一區域304、305、306。舉例而言，各第一區域304、305、306分別包含線條301、302、303。

具體而言，以線條301為例，運算模組20以線條301為中心，延第一方向，如徑向，延伸第一距離d1，且以線條301為中心，延第二方向，如法向，延伸第二距離d2，設定兩方向延伸之區域為第一區域304。其中，第一距離d1可以是3至10個像素的距離，第二距離d2可以是3至10個像素的距離，但本發明並不以此為限。

此外，於另一實施例中，當有複數線條301、302、303很靠近或相交時，第一影像300 也可依據相鄰及/或相交的線條301、302、303設定出一個第一區域304、305、306。亦即，實務上，第一區域304、305、306的數目可以少於或等於線條301、302、303的數目，且第一區域304、305、306的範圍內可存在一條以上的線條301、302、303，而不限定每一個第一區域304、305、306僅能存在一線條301、302、303。

接著進行步驟S23：計算第一區域之第一平均值。

在設定第一區域304、305、306後，接著由運算模組20對第一區域304、305、306計算第一平均值。而依據本發明之一實施例，步驟S23可細分為步驟S231、步驟S232及步驟S233。

步驟S231：對複數第一區域進行灰階轉換。

首先由運算模組20對第一區域304、305、306進行灰階轉換，得到灰階影像。

步驟S232：對複數第一區域執行梯度演算以得到對應之複數第一梯度平均值。

接著由運算模組20對第一區域304、305、306，分別執行梯度演算以分別得到第一區域304、305、306之第一梯度平均值。依據本發明之一實施例，運算模組20係執行索貝爾(Sobel)演算法以進行梯度計算，但本發明並不以此為限。

本發明利用索貝爾(Sobel)測邊遮罩來計算影像中像素的梯度量值，以下將介紹該運算方式。使用如第4A圖和4B圖所示分別代表x方向和y方向這兩個3×3的遮罩，分別與第一區域304、305、 306做迴積(convolution)，以得出第一區域304、305、306中像素所在位置的垂直梯度量值和水平梯度量值，其中以▽x G(x,y)代表垂直梯度量值，▽y G(x,y)代表水平梯度量值，詳細的運算過程如下：▽x G(2,2)=[G(3,1)-G(1,1)]+2×[G(3,2)-G(1,2)]+[G(3,3)-G(1,3)] ▽y G(2,2)=[G(1,3)-G(1,1)]+2×[G(2,3)-G(2,1)]+[G(3,3)-G(3,1)]將垂直及水平這兩個方向的梯度量值的平方相加開根號，其值即為像素所在位置的梯度量值(gradient magnitude)，簡稱為MG(x,y)。

在對第一區域304、305、306分別執行索貝爾(Sobel)演算法後，可得到第一區域304、305、306中複數個像素的梯度值。接著運算模組20再分別將第一區域304、305、306中複數個像素進行平均運算，可分別得到第一區域304、305、306之第一梯度平均值。其中平均運算可以是一般的平均值運算或是加入權重的平均值運算。

於一實施例中，運算模組20會先分別判斷第一區域304、305、306中複數個像素的梯度值是否大於或等於一第三臨界值，再根據判斷結果來運算第一區域304、305、306之第一梯度平均值。若是，則對大於或等於第三臨界值之像素的梯度值進行平均運算以得到該第一區域304、305、306之第一梯度平均值。而小於第三臨界值之像素的梯度值則不納入運算。舉例來說，若第一區域304及305中所有像素的梯度值是大於或等於第三臨界值，則在運算該第一區域304及305之第一梯度平均值時，將區域內所有像素的梯度值進行平均運算，而第一區域306中部分像素的梯度值是小於第三臨界值，則在運算該第一區域306第一梯度平均值時，僅採用第一區域306中大於或等於第三臨界值之像素的梯度值。

步驟S233：對該等第一梯度平均值進行平均運算以得到第一平均值。

最後，由運算模組20將第一區域304、305、306之第一梯度平均值做平均運算，以得到第一平均值。但需注意的是，計算第一平均值之方式並不以此為限。舉例來說，運算模組20亦可先判斷第一區域304、305、306之第一梯度平均值是否大於或等於一第二臨界值，再根據判斷結果來計算第一平均值。若是，則對大於或等於第二臨界值之第一梯度平均值進行平均運算以得到第一平均值。而小於第二臨界值之第一梯度平均值則不納入計算。舉例來說，若第一區域304及305之第一梯度平均值是大於或等於第二臨界值，而第一區域306之第一梯度平均值是小於第二臨界值，則在計算第一平均值時僅採用第一區域304及305之第一梯度平均值。

依據本發明之一實施例，運算模組20亦可分別判斷第一區域304、305、306與第一影像300之一參考點的一距離，其中該參考點可以是第一影像300之中心點或是對焦位置或是依使用者選擇第一影像300中的任一點，分別依據該距離對第一區域304、305、306之第一梯度平均值進行一加權平均運算以得到第一平均值。舉例來說，若第一區域304、305、306與第一影像300之中心點，或是與第一影像300之對焦位置的一距離分別是25、50及100像素，其比例為1：2：4，則在計算第一平均值時，第一區域304、305、306之第一梯度平均值亦以1：2：4之比例代入計算第一平均值。

接著進行步驟S24：依據參數組對第一影像進行運算，以產生第二影像。

如圖3C所示，接著由運算模組20以一第一參數對第一影像300進行運算，並產生一第二影像310。

於一實施例中，該第一參數可以是由使用者所輸入，或是來自於一參數組。具體而言，參數組可內建於電子裝置中。其中，參數組可以是一包含第一參數及至少一第二參數的參數集合，或一方程式。

接著進行步驟S25：依據第一區域設定第二影像之第二區域，並計算第二區域的第二平均值。

如圖3C所示，得到第二影像310後，接著由運算模組20依據第一區域304、305、306於第一影像300中所在的位置與大小設定第二影像310之第二區域311、312、313，並計算第二區域311、312、313的第二平均值。如圖2C所示，步驟S25與步驟S23相同，同樣可細分為步驟S251、步驟S252及步驟S253，先對第二區域311、312、313進行灰階轉換後，對第二區域311、312、313執行梯度演算以得到對應之複數第二梯度平均值，接著再對複數第二梯度平均值進行平均運算以得到第二平均值，於另一實施例中第二平均值亦可依據第二區域311、312、313與第二影像310之一參考點的一距離進行加權平均運算求得，其中該參考點可以是第二影像310之中心點或是對焦位置。舉例來說，若第二區域311、312、313與第二影像310之中心點，或是與第二影像310之對焦位置的一距離分別是25、50及100像素，其比例為1：2：4，則在計算第二平均值時，第二區域311、312、313之第二梯度平均值亦以1：2：4之比例代入計算第二平均值。

接著進行步驟S26：判斷第一平均值與第二平均值之差值是否大於或等於第一臨界值。

運算模組20在得到第一平均值與第二平均值之後，再運算第一平均值與第二平均值之間的差值，並進一步判斷該差值是否大於或等於一第一臨界值。若該差值大於或等於該第一臨界值，則表示於步驟S24中採用之第一參數是合適的，接著執行步驟S27；若該差值小於該第一臨界值，則重覆步驟S24至步驟S26，依據參數組中的第二參數對第一影像300作運算，以產生另一第二影像，接著由運算模組20依據第一區域設定第二影像之第二區域，並運算第二區域的第二平均值，再判斷第一平均值與第二平均值之差值是否大於或等於第一臨界值。其中，必須說明的是，第二參數可由使用者輸入，或是來自該參數組但非限定依該參數組的排序選擇，或該方程式。於一實施例中，若運算模組20經過數次運算後仍未取得使該差值大於該第一臨界值之第二影像，則以使該差值最接近該第一臨界值之第二影像取代第一影像。

於另一實施例中，若運算模組20運算第一平均值與第二平均值之間的差值小於該第一臨界值，且該第二平均值減該第一平均值所得的差值為正數，則將第二影像取代成為第一影像，及第二平均值取代成為第一平均值，進一步地，重覆步驟S24至步驟S26，依據該第一參數對第一影像作運算，以產生另一第二影像，接著由運算模組20依據第一區域設定第二影像之第二區域，並運算第二區域的第二平均值，再判斷第一平均值與第二平均值之差值是否大於或等於第一臨界值。

最後進行步驟S27：以第二影像取代第一影像。並且，進一步由儲存模組10儲存第二影像310。

此處需注意的是，本發明之影像處理方法並不以上述之步驟次序為限，只要能達成本發明之目的，上述之步驟次序亦可加以改變。

再者，本發明之影像處理方法也可以以程式來實現，並可內儲於電子裝置內。

於一實施例中，當電子裝置載入程式，且程式經啟動後，電子裝置即接收第一影像，第一影像上設定至少一第一區域，且計算第一區域之第一平均值，並依據第一參數對第一影像進行運算，以產生第二影像。進一步地，依據第一區域設定第二影像之第二區域，並計算第二區域的第二平均值。此外，計算第一平均值與第二平均值之間的差值，以依據差值決定是否以第二影像取代第一影像。

此外，本發明之影像處理方法也可以以程式來實現，並建置於一可讀取的儲存媒體內。

於一實施例中，當可讀取的儲存媒體裝設於電子裝置內，由電子裝置載入程式，且程式經啟動後，電子裝置即接收第一影像，第一影像上設定至少一第一區域，且計算第一區域之第一平均值，並依據第一參數對第一影像進行運算，以產生第二影像。進一步地，依據第一區域設定第二影像之第二區域，並計算第二區域的第二平均值。此外，計算第一平均值與第二平均值之間的差值，以依據差值決定是否以第二影像取代第一影像。

簡言之，本發明之影像處理方法可以用程式形式實現之，而將此程式儲存在硬碟、軟碟、CD-ROM等儲存媒體中，且電子裝置可讀取該等儲存媒體。

綜上所陳，本發明無論就目的、手段及功效，在在均顯示其迥異於習知技術之特徵，懇請貴審查委員明察，早日賜准專利，俾嘉惠社會，實感德便。惟應注意的是，上述諸多實施例僅係為了便於說明而舉例而已，本發明所主張之權利範圍自應以申請專利範圍所述為準，而非僅限於上述實施例。

S21‧‧‧步驟

S22‧‧‧步驟

S23‧‧‧步驟

S24‧‧‧步驟

S25‧‧‧步驟

S26‧‧‧步驟

S27‧‧‧步驟

Claims

一種影像處理方法，包含：接收一第一影像；於該第一影像上設定至少一第一區域，且該第一區域包含至少一線條；計算該第一區域之一第一平均值；以一第一參數對該第一影像進行運算，以產生一第二影像；依據該第一區域設定該第二影像之一第二區域，並計算該第二區域的一第二平均值；計算該第一平均值與該第二平均值之一差值；以及依據該差值決定以該第二影像取代該第一影像。
如申請專利範圍第1項所述之影像處理方法，更包含：若該差值小於一第一臨界值，則以一第二參數對該第一影像進行運算；以及若該差值大於或等於該第一臨界值，則以該第二影像取代該第一影像。
如申請專利範圍第1或2項所述之影像處理方法，其中該第一影像與該第二影像分別具有複數該第一區域及複數該第二區域，計算該第一平均值及/或該第二平均值之步驟包含：分別對該等第一區域或該等第二區域執行一梯度演算，以得到複數第一梯度平均值或複數第二梯度平均值；以及對該等第一梯度平均值進行平均運算以得到該第一平均值，及/或對該等第二梯度平均值進行平均運算以得到該第二平均值。
如申請專利範圍第3項所述之影像處理方法，其中對該等第一梯度平均值及/或該等第二梯度平均值進行平均運算之步驟更包含：分別判斷各該等第一梯度平均值及/或該等第二梯度平均值是否大於或等於一第二臨界值；以及若是，則對大於或等於該第二臨界值之該等第一梯度平均值及/或該等第二梯度平均值進行平均運算。
如申請專利範圍第3項所述之影像處理方法，其中複數該第一區域及複數該第二區域分別具有複數個像素的梯度值，運算該等第一梯度平均值及/或該等第二梯度平均值之步驟更包含：分別判斷複數個像素梯度值是否大於或等於一第三臨界值；以及若是，則對大於或等於該第三臨界值之複數個像素梯度值進行平均運算。
如申請專利範圍第1項所述之影像處理方法，更包含：若該差值小於一第一臨界值，且該差值為正數，則將第二影像取代成為該第一影像進行運算。
如申請專利範圍第3項所述之影像處理方法，其中對該等第一梯度平均值及/或該等第二梯度平均值進行平均運算之步驟更包含：分別判斷各該等第一區域及/或該等第二區域與該第一影像及/或該第二影像之參考點的一距離；以及分別依據各該距離對對應之該等第一梯度平均值及/或該等第二梯度平均值進行一加權平均運算。
如申請專利範圍第7項所述之影像處理方法，其中該參考點是該第一影像及/或該第二影像之一中心點或一對焦位置。
一種應用於一電子裝置的程式，當該電子裝置載入該程式並啟動後，可執行如申請專利範圍第1至8項之任一項所述之影像處理方法。
一種電子裝置可讀取的儲存媒體，儲存如申請專利範圍第9項所述之程式。
一種電子裝置，包含：一儲存模組，儲存一第一影像；以及一運算模組，依據該第一影像之一線條設定一第一區域，對該第一區域計算一第一平均值後，藉由一第一參數與該第一影像形成一第二影像，並對該第二影像之一第二區域計算一第二平均值，且依據該第一平均值與該第二平均值之一差值判斷保留該第一影像或該第二影像。
如申請專利範圍第11項所述之電子裝置，其中該運算模組判斷該差值小於一第一臨界值，則以一第二參數對該第一影像進行運算；或該運算模組判斷該差值大於或等於一第一臨界值，則令該儲存模組儲存該第二影像。
如申請專利範圍第11或12項所述之電子裝置，其中該第一影像與該第二影像分別具有複數該第一區域及複數該第二區域，該運算模組更包含分別對該等第一區域執行一梯度演算，以得到對應之複數第一梯度平均值，並對該等第二區域執行該梯度演算，以得到對應之複數第二梯度平均值；對大於或等於一第二臨界值的該等第一梯度平均值進行平均運算以得到該第一平均值，且對大於或等於該第二臨界值的該等第二梯度平均值進行平均運算以得到該第二平均值。
如申請專利範圍第13項所述之電子裝置，其中複數該第一區域及複數該第二區域分別具有複數個像素的梯度值，該運算模組更包含對該等複數個大於或等於一第三臨界值像素的梯度值進行平均運算以得到該第一梯度平均值。
如申請專利範圍第11項所述之電子裝置，其中該運算模組判斷該差值小於一第一臨界值，且該差值為正數，則將該第二影像取代成為該第一影像進行運算。
如申請專利範圍第13項所述之電子裝置，其中該運算模組更包含分別依據各該等第一區域與該第一影像之一參考點的一距離，對該等第一梯度平均值進行加權平均運算，以得到該第一平均值；且依據各該等第二區域與該第二影像之一參考點的一距離，對該等第二梯度平均值進行加權平均運算，以得到該第二平均值。
如申請專利範圍第16項所述之電子裝置，其中該參考點是該第一影像及/或該第二影像之一中心點或一對焦位置。
如申請專利範圍第11項所述之電子裝置，其中該第一區域或該第二區域係分別以該線條為中心，延一第一方向延伸一第一距離，延一第二方向延伸一第二距離。