WO2020253053A1 - 图像显着性的色彩增强方法及图像处理装置 - Google Patents

图像显着性的色彩增强方法及图像处理装置 Download PDF

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WO2020253053A1
WO2020253053A1 PCT/CN2019/117879 CN2019117879W WO2020253053A1 WO 2020253053 A1 WO2020253053 A1 WO 2020253053A1 CN 2019117879 W CN2019117879 W CN 2019117879W WO 2020253053 A1 WO2020253053 A1 WO 2020253053A1
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image
pixel data
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multiple sets
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PCT/CN2019/117879
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Inventor
陈云娜
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Tcl华星光电技术有限公司
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    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T5/00—Image enhancement or restoration
    • G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/90—Determination of colour characteristics
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image

Definitions

  • the patent of the present invention relates to the display field, in particular to a color enhancement method and image processing device for image saliency.
  • image display functions have been widely used in various types of electronic devices as a means and method of information transmission. Furthermore, users can choose to play relevant images or screens on appropriate electronic devices according to their location, occasion, time and other factors. For example, display images on handheld devices such as tablet computers or large home appliances such as televisions.
  • display images on handheld devices such as tablet computers or large home appliances such as televisions.
  • image processing methods have been proposed and applied to different devices.
  • the purpose of the patent of the present invention is to provide an image saliency color enhancement method for electronic devices with image processing functions, including: acquiring images in a first color space of multiple sets of first Pixel data; performing color space conversion on the multiple sets of first pixel data to obtain multiple sets of second pixel data of the image in the CIELAB color space, wherein each of the second pixel data includes a luminance component (L), a first Color component (a) and second color component (b); using a color adjustment unit to adjust the brightness component (L), the first color component (a) and the second color component in the multiple sets of second pixel data Color component (b), and obtain a salient feature weight map; and perform CIELAB color space mapping on the multiple sets of second pixel data, and combine the salient feature weight map obtained through adjustment of the color adjustment unit to obtain the aforementioned In the first color space, multiple sets of third pixel data corresponding to the foregoing multiple sets of second pixel data.
  • the first color space is a red, green, and blue (RGB) color space
  • each of the first pixel data and each of the third pixel data includes red components (R), Green component (G) and blue component (B).
  • the color adjustment unit adjusts the brightness component (L), the first color component (a) and the second color component ( b), and obtain the saliency characteristic weight map steps: use the luminance component (L), the first color component (a) and the second color component (b) obtained by the second pixel data; calculate the average value of each channel Lave, aave , Bave; Calculate the Euclidean distance between the three channels L, a, b and each mean (Lave, aave, bave); and normalize the salient weight w (Euclidean distance) to obtain a salient feature weight map.
  • the average value of each channel Lave, aave, and bave is calculated, and the formula for the average value of each channel is:
  • the Euclidean distance formula for calculating the Euclidean distance between the three channels L, a, b and each mean value (Lave, aave, bave) is:
  • w(i,j) ⁇ (L,a,b)-(Lave,aave,bave) ⁇ .
  • the salient weight w (Euclidean distance) is normalized to obtain a salient feature weight map, and the salient feature weight formula is:
  • the step of performing CIELAB color space mapping on the multiple sets of second pixel data is: using a dichotomy to find the maximum chroma value of the processed pixel under equal hue and equal brightness; calculating the processed pixel The saturation of the image; the image is color-enhanced according to the salient feature weight map.
  • the step of using the dichotomy to find the maximum chromaticity value of the processed pixel under equal hue and equal brightness is: in the CIELAB color space equal hue LC (luminance chroma) plane coordinates, P is a certain pixel point, P'is the pixel point after P point saturation enhancement processing, M is the boundary value of the color that can be displayed by a monitor under the isotone plane and brightness of P point in CIELAB color space, O is Point P is perpendicular to a point on the L (luminance axis) on the LC (luminance chromaticity) plane, where the maximum chromaticity value of the processed pixel P in the equal hue and equal brightness is in the equal hue LC (luminance chroma) plane In, the distance from point O to point M.
  • the image is color-enhanced according to the salient feature weight map
  • Another object of the patent of the present invention is to provide an image processing device applied to a display panel for receiving any one of a plurality of input images, and outputting a corrected image accordingly, including: an image receiving unit, Receive an image and obtain multiple sets of first pixel data of the image in a first color space; an image processing unit, coupled to the image receiving unit, performs color space conversion on the multiple sets of first pixel data to obtain the image in CIELAB Multiple sets of second pixel data in a color space, wherein each of the multiple sets of second pixel data includes a luminance component (L), a first color component (a), and a second color component (b), and the image processing unit uses color
  • the adjustment unit adjusts the brightness component (L), the first color component (a), and the second color component (b) in the multiple sets of second pixel data, and obtains a saliency characteristic weight map, and compares
  • the multiple sets of second pixel data perform color space mapping to obtain multiple sets of third pixel data corresponding to the multiple sets of second pixel data in the
  • the patent of the present invention uses the Lab color space of perceptual uniformity to more solve the human eye for color mapping, wherein the mapping method uses the dichotomy to find the boundary value, accelerates the calculation time, and calculates the salient characteristics of the human eye under the brightness of the human eye perception to perform the image
  • Adaptive color adjustment increases the sense of hierarchy and three-dimensional image, and also uses a color enhancement method to enhance the unnatural phenomenon of high-salience images, and solves the problem of HSV (hue: Hue, saturation: Saturation, Brightness; Value) The phenomenon of uneven brightness when the color space is enhanced.
  • FIG. 1 is a flowchart of an exemplary color enhancement processing method containing skin color.
  • FIG. 2 is a block diagram of an image processing apparatus according to an embodiment of the invention.
  • FIG. 3a is a block diagram of a method for color enhancement of image saliency according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 3b is a flowchart of a method for color enhancement of image saliency according to an embodiment of the present invention.
  • FIG. 4 is a schematic diagram of plane coordinates of iso-brightness and iso-hue in Lab color space according to an embodiment of the present invention.
  • Fig. 5 is a schematic diagram of a saturation enhancement function according to an embodiment of the present invention.
  • an image processing device is used to execute the method of the present invention.
  • the device and/or method can be changed and do not need to work in conjunction with each other as described below, and these changes are all within the scope of the current embodiment.
  • the processing method of the present invention can be implemented in an image processing device, for example, by running a driver chip.
  • the method of the present invention does not need to be executed in the exact order as shown in the figure; and similar blocks can be executed in parallel, rather than in sequence; therefore, the present invention
  • the elements of the inventive method are called "blocks" instead of "steps" in the text.
  • the method can also be implemented on a variation of the image processing apparatus.
  • the method of the present invention can be implemented in a processing system.
  • the method can also be implemented in a similar system that has similar components to the system but is arranged in a different configuration.
  • FIG. 1 is a flowchart of an exemplary color enhancement processing method containing skin color.
  • a color enhancement processing method containing skin color includes: obtaining images in a first color space (RGB color space). One pixel data; perform color space conversion on the multiple sets of first pixel data to obtain multiple sets of second pixel data of the image in the HSV color space; take a processing pixel P point for the multiple sets of second pixel data, and Obtain an enhanced processing pixel P'point through the saturation color enhancement function; perform color space conversion on the multiple sets of second pixel data to obtain the image in the RGB color space, corresponding to the multiple sets of second pixels Multiple sets of third pixel data of the data; get the image after saturation enhancement.
  • RGB color space RGB color space
  • process S110 Obtain multiple sets of first pixel data of an image in a first color space (RGB color space).
  • process S120 Perform color space conversion on the multiple sets of first pixel data to obtain multiple sets of second pixel data in the HSV color space of the image.
  • the process S130 Take a processing pixel P point for the multiple sets of second pixel data, and obtain an enhanced processing pixel P'point through the saturation color enhancement function.
  • process S140 Perform color space conversion on the multiple sets of second pixel data to obtain multiple sets of third pixel data corresponding to the multiple sets of second pixel data in the RGB color space of the image.
  • process S150 Obtain an image after saturation enhancement.
  • FIG. 2 is a block diagram of an image processing apparatus according to an embodiment of the invention.
  • an image processing device 100 is applied to a display panel 160 for receiving any one of a plurality of input images, and outputting the corrected image accordingly
  • the image includes: an image receiving unit 120, which receives the image and obtains multiple sets of first pixel data of the image in a first color space; an image processing unit 140, coupled to the image receiving unit 120, performs processing on the multiple sets of first pixel data Perform color space conversion to obtain multiple sets of second pixel data of the image in the CIELAB color space, wherein each of the multiple sets of second pixel data includes a luminance component (L), a first color component (a), and a second color Component (b), the image processing unit 140 uses the color adjustment unit 142 to adjust the brightness component (L), the first color component (a), and the second color component ( b) Obtain a saliency characteristic weight map, and perform color space mapping on the multiple sets of second pixel data to
  • Fig. 3a is a block diagram of a method for color enhancement of image saliency according to an embodiment of the present invention
  • Fig. 3b is a flowchart of a method for color enhancement of image saliency according to an embodiment of the present invention
  • Fig. 4 is a Lab of an embodiment of the present invention
  • the schematic diagram of the plane coordinates of the equal brightness and equal hue of the color space and FIG. 5 are schematic diagrams of the saturation enhancement function according to an embodiment of the present invention.
  • an image saliency color enhancement method for electronic devices with image processing functions including: obtaining images in Multiple sets of first pixel data in the first color space; performing color space conversion on the multiple sets of first pixel data to obtain multiple sets of second pixel data of the image in the CIELAB color space, wherein each of the second pixels
  • the data includes a luminance component (L), a first color component (a), and a second color component (b); the color adjustment unit 142 is used to adjust the luminance component (L) and the first color component in the multiple sets of second pixel data.
  • the obtained salient feature weight map is used to obtain multiple sets of third pixel data corresponding to the multiple sets of second pixel data in the first color space.
  • multiple sets of first pixel data 200 in the first color space of an image are obtained; color space conversion is performed on the multiple sets of first pixel data to obtain the image in
  • the conversion formulas of multiple sets of second pixel data 210 in the CIELAB color space are as follows:
  • the first color space is a red-green-blue (RGB) color space
  • each of the first pixel data and each of the third pixel data respectively includes a red component (R), green component (G), and blue component (B).
  • the color adjustment unit 142 adjusts the brightness component (L) and the first color component (a) in the multiple sets of second pixel data. ) And the second color component (b), and obtaining a saliency characteristic weight map.
  • the steps are: the luminance component (L), the first color component (a) and the second color component (b) obtained by using the second pixel data ) 222; Calculate the average value of each channel Lave, aave, bave224; calculate the Euclidean distance 226 between the three channels L, a, b and each average (Lave, aave, bave); and normalize the saliency weight w (Euclidean distance) , Obtain the salient feature weight map 228.
  • the formula for calculating the average value of each channel Lave, aave, and bave is:
  • the Euclidean distance 226 between the three channels L, a, b and each mean (Lave, aave, bave) is calculated, and the Euclidean distance formula is:
  • w(i,j) ⁇ (L,a,b)-(Lave,aave,bave) ⁇ .
  • the salient weight w (Euclidean distance) is normalized to obtain a salient feature weight map 228.
  • the formula for the salient feature weight is:
  • the step of performing CIELAB color space mapping 230 on the multiple sets of second pixel data is: using dichotomy to find the maximum chroma of the processed pixels under equal hue and equal brightness Value 232; Calculate the saturation 234 of the processed pixel; perform color enhancement processing 236 on the image according to the salient feature weight map.
  • the step of using the dichotomy method to find the maximum chroma value 232 of the processed pixel under equal hue and equal brightness is: equal hue LC in CIELAB color space (Luminance and chromaticity)
  • P is a certain pixel
  • P' is the pixel after the saturation enhancement processing of the P point
  • M is the color that a monitor can display under the isotone plane and the brightness of the P point.
  • O The boundary value in the CIELAB color space, O is a point on the L (luminance axis) of the P point perpendicular to the LC (luminance chromaticity) plane, where the maximum chromaticity value of the processed pixel P under equal hue and equal brightness
  • the image is color-enhanced according to the salient feature weight map
  • the saturation enhancement function is a nonlinear transformation function
  • Beta(i,j) when in a relatively high saliency region, when Beta(i,j) is closer to the maximum value, the fs function is closer to the nonlinear transformation function fs1, and the color will be more vivid; when the color is in the lower saliency range When Beta(i,j) is closer to the minimum value, fs will be closer to the linear mapping function fs2, and the vividness of colors will decrease.
  • multiple sets of third pixel data 240 corresponding to the multiple sets of second pixel data in the first color space are obtained to obtain a saturation-enhanced image 250.
  • process S200 Obtain multiple sets of first pixel data of the image in the first color space.
  • process S210 Perform color space conversion on the multiple sets of first pixel data to obtain multiple sets of second pixel data of the image in the CIELAB color space, wherein each of the second pixel data includes a brightness component ( L), the first color component (a) and the second color component (b).
  • process S220 adjust the brightness component (L), the first color component (a) and the second color component (b) in the plurality of sets of second pixel data using a color adjustment unit, And obtain the significant feature weight map.
  • sub-process S222 using the luminance component (L), the first color component (a), and the second color component (b) obtained by using the aforementioned second pixel data.
  • sub-process S224 Calculate the average values of each channel Lave, aave, and bave.
  • sub-process S226 Calculate the Euclidean distance between the three channels L, a, b and each mean value (Lave, aave, and bave).
  • sub-process S228 normalize the salient weight w (Euclidean distance) to obtain a salient feature weight map.
  • process S230 Perform CIELAB color space mapping on the multiple sets of second pixel data, and combine with the salient feature weight map obtained through the adjustment of the color adjustment unit.
  • sub-process S232 using a dichotomy to find the maximum chroma value of the processed pixel under equal hue and equal brightness.
  • sub-process S234 calculating the saturation of the processed pixel.
  • sub-process S236 perform color enhancement processing on the image according to the salient feature weight map.
  • the process S240 Obtain multiple sets of third pixel data corresponding to the multiple sets of second pixel data in the first color space.
  • process S250 Obtain an image after saturation enhancement.
  • the patent of the present invention uses the Lab color space of perceptual uniformity to more solve the human eye for color mapping, wherein the mapping method uses the dichotomy to find the boundary value, accelerates the calculation time, and calculates the salient characteristics of the human eye under the brightness of the human eye perception to perform the image
  • Adaptive color adjustment increases the sense of hierarchy and three-dimensional image, and also uses a color enhancement method to enhance the unnatural phenomenon of high-salience images, and solves the problem of HSV (hue: Hue, saturation: Saturation, Brightness; Value) The phenomenon of uneven brightness when the color space is enhanced.
  • the subject of this application can be manufactured and used in industry and has industrial applicability.

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
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Abstract

一种图像显着性的色彩增强方法及图像处理装置，所述图像显着性的色彩增强方法，包括：取得图像于第一色彩空间中的多组第一像素数据；对上述多组第一像素数据进行色彩空间转换，以取得上述图像于CIELAB色彩空间中的多组第二像素数据，其中每一上述第二像素数据包括亮度分量（L）、第一色彩分量（a）与第二色彩分量（b）；利用色彩调整单元调整上述多组第二像素数据中的所述亮度分量（L）、所述第一色彩分量（a）与所述第二色彩分量（b），并取得显着特性权重图；以及对上述多组第二像素数据进行CIELAB色彩空间映射，并结合透过上述色彩调整单元调整所取得的显着特征权重图，以取得上述第一色彩空间中，对应于上述多组第二像素数据的多组第三像素数据。

Description

图像显着性的色彩增强方法及图像处理装置 技术领域
本发明专利涉及显示领域，特别是涉及一种图像显着性的色彩增强方法及图像处理装置。
背景技术
随着显示科技的进步，图像显示功能已经被大量应用于各种类型的电子装置中，以作为一种信息的传输手段与方法。更进一步而言，使用者可以根据其所在的地点、场合、时间等因素，选择在合适的电子装置上播放相关图像或画面。举例而言，在平板电脑等手持装置或者是电视等大型家电播放图像。然而不论在何种装置上播放图像，为了让使用者能取得高质量的图像与较鲜艳的色彩，各种不同的图像处理方法相继被提出，并且运用于不同的装置中。
人们对图像的色彩的高质量要求越来越普遍，因此色彩调整技术变得越来越重要。提高图像色彩的鲜艳度/饱和度可以明显提升视觉感知，使图像更加生动。但保证图像显示自然真实是色彩调整的首要前提，且为了使图像更具有立体感，层次感，实有进行色彩增强之必要。
技术解决方案
为了解决上述技术问题，本发明专利的目的在于，提供一种图像显着性的色彩增强方法，用于具备图像处理功能的电子装置，包括：取得图像于第一色彩空间中的多组第一像素数据；对上述多组第一像素数据进行色彩空间转换，以取得上述图像于CIELAB色彩空间中的多组第二像素数据，其中每一上述第二像素数据包括亮度分量(L)、第一色彩分量(a)与第二色彩分量(b)；利用色彩调整单元调整上述多组第二像素数据中的所述亮度分量(L)、所述第一色彩分量(a)与所述第二色彩分量(b)，并取得显着特性权重图；以及对上述多组第二像素数据进行CIELAB色彩空间映射，并结合透过上述色彩调整单元调整所取得的显着特征权重图，以取得上述第一色彩空间中，对应于上述多组第二像素数据的多组第三像素数据。本发明专利的目的及解决其技术问题是采用以下技术方案来实现的。
在本发明专利的一实施例中，其中上述第一色彩空间为红绿蓝(RGB)色彩空间，且每一上述第一像素数据与每一上述第三像素数据分别包括红色分量(R)、绿色 分量(G)以及蓝色分量(B)。
在本发明专利的一实施例中，其中上述色彩调整单元调整上述多组第二像素数据中的所述亮度分量(L)、所述第一色彩分量(a)与所述第二色彩分量(b)，并取得显着特性权重图步骤为：采用上述第二像素数据得到的亮度分量(L)、第一色彩分量(a)与第二色彩分量(b)；计算各通道均值Lave，aave，bave；计算三通道L、a、b与各均值(Lave，aave，bave)的欧式距离；以及对显着权重w(欧式距离)进行归一化，得到显着特征权重图。
在本发明专利的一实施例中，所述计算各通道均值Lave，aave，bave，其各通道均值公式为：
Figure PCTCN2019117879-appb-000001
Figure PCTCN2019117879-appb-000002
Figure PCTCN2019117879-appb-000003
在本发明专利的一实施例中，所述计算三通道L、a、b与各均值(Lave，aave，bave)的欧式距离，其欧式距离公式为：
w(i,j)＝‖(L,a,b)-(Lave,aave,bave)‖。
在本发明专利的一实施例中，所述对显着权重w(欧式距离)进行归一化，得到显着特征权重图，其对显着特征权重公式为：
Figure PCTCN2019117879-appb-000004
在本发明专利的一实施例中，其中对上述多组第二像素数据进行CIELAB色彩空间映射步骤为：采用二分法寻找到处理像素在等色调等亮度下的最大彩度值；计算该处理像素的饱和度；按照显着特征权重图对图像进行色彩增强处理。
在本发明专利的一实施例中，所述采用二分法寻找到处理像素在等色调等亮度下的最大彩度值的步骤为：在CIELAB色彩空间等色调LC(亮度彩度)平面坐标中，P为某一像素点，P’为P点饱和度增强处理后像素点，M为P点的等色调平面等亮度下的一显示器所能显示的色彩在CIELAB色彩空间中的边界值，O为P点垂直于LC(亮度彩度)平面上的L(亮度轴)上的一点，其中该处理像素P点在等色调等亮度下的最大彩度值为在等色调LC(亮度彩度)平面中，O点到M点的距离。在本发明专利的一实施例中，所述计算该处理像素的饱和度，其该处理像素P点的饱和度公式为：SP(i,j)＝OP/OM。
在本发明专利的一实施例中，所述按照显着特征权重图对图像进行色彩增强处理，其该处理像素P点的饱和度色彩增强函数公式为：f(SP(i,j),w(i,j))＝OP’/OM。
本发明专利的目的及解决其技术问题还可采用以下技术措施进一步实现。
本发明专利的另一目的为提供一种图像处理装置，应用于一显示面板，用以接收 多个输入图像中的任一输入图像，并据以输出修正过后的图像，包括：图像接收单元，接收图像并取得上述图像于第一色彩空间中的多组第一像素数据；图像处理单元，耦接上述图像接收单元，对上述多组第一像素数据进行色彩空间转换，以取得上述图像于CIELAB色彩空间中的多组第二像素数据，其中每一上述多组第二像素数据包括亮度分量(L)、第一色彩分量(a)与第二色彩分量(b)，上述图像处理单元利用色彩调整单元调整上述多组第二像素数据中的所述亮度分量(L)、所述第一色彩分量(a)与所述第二色彩分量(b)，并取得显着特性权重图，并对上述多组第二像素数据进行色彩空间映射，以取得于上述第一色彩空间中，对应于上述多组第二像素数据的多组第三像素数据；以及该显示面板，耦接上述图像处理单元，用以接收并显示由上述多组第三像素数据所组成的上述图像。
本发明专利采用感知均匀性更解决人眼的Lab色彩空间进行色彩映射，其中映射方法采用二分法查找边界值，加速运算时间，并在人眼感知等亮度下计算人眼显着特性对图像进行自适应色彩调节，增加图像层次感与立体感，且也采用一种色彩增强方法对显着性高的图像增强时的不自然现象，并解决了在HSV(色相：Hue、饱和度：Saturation、明度；Value)等空间色彩空间增强时亮度不均衡的现象。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。
图1为范例性的含肤色的色彩增强处理方法流程图。
图2为本发明一实施例的图像处理装置方块图。
图3a为本发明一实施例的图像显着性的色彩增强方法方块图。
图3b为本发明一实施例的图像显着性的色彩增强方法流程图。
图4为本发明一实施例的Lab色彩空间等亮度等色调平面坐标示意图。
图5为本发明一实施例的饱和度增强函数示意图。
本发明的实施方式
以下各实施例的说明是参考附加的图式，用以例示本发明专利可用以实施的特定实施例。本发明专利所提到的方向用语，例如「上」、「下」、「前」、「后」、「左」、 「右」、「内」、「外」、「侧面」等，仅是参考附加图式的方向。因此，使用的方向用语是用以说明及理解本发明专利，而非用以限制本发明专利。
在本发明的实施例中，为了协助解释本发明的方法，将假定用一图像处理装置来执行本发明的方法。然而，应该理解的是，装置和/或方法可以变化，并不需要完全按照下述描述的彼此关联工作，这些变化都在目前实施例的范围内。可以理解的是，在一些实施例中，本发明的处理方法可通过一图像处理装置中被实现，例如通过运行驱动芯片。应当强调的是，除非另有说明，本发明的方法不需要按照如图所示的确切顺序被执行；并且类似的多个流程(blocks)可以并行地被执行，而不是按顺序；因此，本发明的方法的元素在文中称为"流程(blocks)"而不是"步骤"。还应当理解的是，方法也可以在图像处理装置的变型上被实现。可以进一步理解，本发明的方法能在处理系统中实现。然而，方法还可以在与系统有相似部件、但设置在不同配置中的相似系统中被实现。
附图和说明被认为在本质上是示出性的，而不是限制性的。在图中，结构相似的单元是以相同标号表示。另外，为了理解和便于描述，附图中示出的每个组件的尺寸和厚度是任意示出的，但是本发明专利不限于此。
另外，在说明书中，除非明确地描述为相反的，否则词语“包括”将被理解为意指包括所述组件，但是不排除任何其它组件。此外，在说明书中，“在......上”意指位于目标组件上方或者下方，而不意指必须位于基于重力方向的顶部上。
为更进一步阐述本发明专利为达成预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及具体的实施例，对依据本发明专利提出的图像显着性的色彩增强方法及图像处理装置，其具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。
对于彩色图像的色彩增强，通常会转换到HSV(色相：Hue、饱和度：Saturation、明度；Value)等空间在进行处理，此类空间亮度并非人眼真实感受亮度，Lab色彩空间(Lab color space)具有感知上的均匀性，与人眼对颜色分感知向接近。而Lab色彩空间(Lab color space)是与设备无关的颜色模型，因此可以实现不同系统和平台间的交换，使色彩保持一致性，因此本发明专利提出色彩空间(Lab color space，Lab)增强的方案并结合显着图对图像进行色彩映射。
图1为范例性的含肤色的色彩增强处理方法流程图，请参考图1，一种含肤色的色彩增强处理方法，包括：取得图像于第一色彩空间(RGB色彩空间)中的多组第一 像素数据；对上述多组第一像素数据进行色彩空间转换，以取得上述图像于HSV色彩空间中的多组第二像素数据；对上述多组第二像素数据取一处理像素P点，并透过饱和度色彩增强函数得到一个增强后的该处理像素P’点；对上述多组第二像素数据进行色彩空间转换，以取得上述图像在RGB色彩空间中，对应于上述多组第二像素数据的多组第三像素数据；得到饱和度增强后图像。
请参考图1，流程S110：取得图像于第一色彩空间(RGB色彩空间)中的多组第一像素数据。
请参考图1，流程S120：对上述多组第一像素数据进行色彩空间转换，以取得上述图像于HSV色彩空间中的多组第二像素数据。
请参考图1，流程S130：对上述多组第二像素数据取一处理像素P点，并透过饱和度色彩增强函数得到一个增强后的该处理像素P’点。
请参考图1，流程S140：对上述多组第二像素数据进行色彩空间转换，以取得上述图像在RGB色彩空间中，对应于上述多组第二像素数据的多组第三像素数据。请参考图1，流程S150：得到饱和度增强后图像。
图2为本发明一实施例的图像处理装置方块图。请参考图2，在本发明专利的一实施例中，一种图像处理装置100，应用于一显示面板160，用以接收多个输入图像中的任一输入图像，并据以输出修正过后的图像，包括：图像接收单元120，接收图像并取得上述图像于第一色彩空间中的多组第一像素数据；图像处理单元140，耦接上述图像接收单元120，对上述多组第一像素数据进行色彩空间转换，以取得上述图像于CIELAB色彩空间中的多组第二像素数据，其中每一上述多组第二像素数据包括亮度分量(L)、第一色彩分量(a)与第二色彩分量(b)，上述图像处理单元140利用色彩调整单元142调整上述多组第二像素数据中的所述亮度分量(L)、所述第一色彩分量(a)与所述第二色彩分量(b)，并取得显着特性权重图，并对上述多组第二像素数据进行色彩空间映射，以取得于上述第一色彩空间中，对应于上述多组第二像素数据的多组第三像素数据；以及该显示面板160，耦接上述图像处理单元140，用以接收并显示由上述多组第三像素数据所组成的上述图像。
图3a为本发明一实施例的图像显着性的色彩增强方法方块图、图3b为本发明一实 施例的图像显着性的色彩增强方法流程图、图4为本发明一实施例的Lab色彩空间等亮度等色调平面坐标示意图及图5为本发明一实施例的饱和度增强函数示意图。请参考图2、图3a、图3b及图4，在本发明专利的一实施例中，一种图像显着性的色彩增强方法，用于具备图像处理功能的电子装置，包括：取得图像于第一色彩空间中的多组第一像素数据；对上述多组第一像素数据进行色彩空间转换，以取得上述图像于CIELAB色彩空间中的多组第二像素数据，其中每一上述第二像素数据包括亮度分量(L)、第一色彩分量(a)与第二色彩分量(b)；利用色彩调整单元142调整上述多组第二像素数据中的所述亮度分量(L)、所述第一色彩分量(a)与所述第二色彩分量(b)，并取得显着特性权重图；以及对上述多组第二像素数据进行CIELAB色彩空间映射，并结合透过上述色彩调整单元142调整所取得的显着特征权重图，以取得上述第一色彩空间中，对应于上述多组第二像素数据的多组第三像素数据。
请参考图3a，在本发明专利的一实施例中，取得图像于第一色彩空间中的多组第一像素数据200；对上述多组第一像素数据进行色彩空间转换，以取得上述图像于CIELAB色彩空间中的多组第二像素数据210，其转换公式分别如下:
Figure PCTCN2019117879-appb-000005
Figure PCTCN2019117879-appb-000006
L ★＝116f(Y/Y n)-16
a ★＝500[f(X/X n)-f(Y/Y n)]。
b ★＝200[f(Y/Y n)-f(Z/Z n)]
请参考图3a，在本发明专利的一实施例中，上述第一色彩空间为红绿蓝(RGB)色彩空间，且每一上述第一像素数据与每一上述第三像素数据分别包括红色分量(R)、绿色分量(G)以及蓝色分量(B)。
请参考图2及图3a，在本发明专利的一实施例中，其中上述色彩调整单元142调整上述多组第二像素数据中的所述亮度分量(L)、所述第一色彩分量(a)与所述第二色彩分量(b)，并取得显着特性权重图步骤为：采用上述第二像素数据得到的亮度分量(L)、第一色彩分量(a)与第二色彩分量(b)222；计算各通道均值Lave，aave，bave224；计算三通道L、a、b与各均值(Lave，aave，bave)的欧式距离226；以及对显着权重w(欧式距离)进行归一化，得到显着特征权重图228。
请参考图3a，在本发明专利的一实施例中，所述计算各通道均值Lave，aave， bave，其各通道均值224公式为：
Figure PCTCN2019117879-appb-000007
Figure PCTCN2019117879-appb-000008
Figure PCTCN2019117879-appb-000009
Figure PCTCN2019117879-appb-000010
请参考图3a，在本发明专利的一实施例中，所述计算三通道L、a、b与各均值(Lave，aave，bave)的欧式距离226，其欧式距离公式为：
w(i,j)＝‖(L,a,b)-(Lave,aave,bave)‖。
请参考图3a，在本发明专利的一实施例中，所述对显着权重w(欧式距离)进行归一化，得到显着特征权重图228，其对显着特征权重公式为：
Figure PCTCN2019117879-appb-000011
请参考图3a，在本发明专利的一实施例中，其中对上述多组第二像素数据进行CIELAB色彩空间映射230步骤为：采用二分法寻找到处理像素在等色调等亮度下的最大彩度值232；计算该处理像素的饱和度234；按照显着特征权重图对图像进行色彩增强处理236。
请参考图3a及图4，在本发明专利的一实施例中，所述采用二分法寻找到处理像素在等色调等亮度下的最大彩度值232的步骤为：在CIELAB色彩空间等色调LC(亮度彩度)平面坐标300中，P为某一像素点，P’为P点饱和度增强处理后像素点，M为P点的等色调平面等亮度下的一显示器所能显示的色彩在CIELAB色彩空间中的边界值，O为P点垂直于LC(亮度彩度)平面上的L(亮度轴)上的一点，其中该处理像素P点在等色调等亮度下的最大彩度值为在等色调LC(亮度彩度)平面中，O点到M点的距离。
请参考图3a及图4，在本发明专利的一实施例中，所述计算该处理像素的饱和度，其该处理像素P点的饱和度234公式为：SP(i,j)＝CP/CMax＝OP/OM。
请参考图3a及图4，在本发明专利的一实施例中，所述按照显着特征权重图对图像进行色彩增强处理，其该处理像素P点的饱和度色彩增强函数236公式为：f(SP(i,j),w(i,j))＝OP’/OM，可求得饱和度增强后P’的值,也可求得输出的a，b值。在本发明专利的一实施例中，所述采用显着特性函数关系(wNorm)信息反馈调节饱和度增强函数的参数(Beta)中，其反馈调节饱和度增强函数的参数公式为：Beta(i,j)＝θ·wNorm(i,j)，其中θ为调节参数，θ∈[0,1]，θ越大表示色彩饱和度增强参数越弱，反之增强效果越明显。
请参考图4及图5，在本发明专利的一实施例中，所述饱和度增强函数如非线性变换函数，其饱和度增强函数的公式为：fs(i,j)＝f(SP(i,j),w(i,j))＝Beta(i,j)·fs1(i,j)+(1-Beta(i,j))·fs2(i,j)＝OP’/OM，其中，当处于显著性比较高的区域时，Beta(i,j)越接近于最大值时，fs函数越接近于非线性变换函数fs1，色彩会更加鲜艳；当色彩处于显著性较低的范围时，Beta(i,j)越接近于最小值时，fs会越接近于线性映射函数fs2，色彩鲜艳程度降低。
请参考图3a，在本发明专利的一实施例中，取得上述第一色彩空间中，对应于上述多组第二像素数据的多组第三像素数据240，得到饱和度增强后图像250。
请参考图3b，流程S200：取得图像于第一色彩空间中的多组第一像素数据。
请参考图3b，流程S210：对上述多组第一像素数据进行色彩空间转换，以取得上述图像于CIELAB色彩空间中的多组第二像素数据，其中每一上述第二像素数据包括亮度分量(L)、第一色彩分量(a)与第二色彩分量(b)。
请参考图3b，流程S220：利用色彩调整单元调整上述多组第二像素数据中的所述亮度分量(L)、所述第一色彩分量(a)与所述第二色彩分量(b)，并取得显着特性权重图。
请参考图3b，子流程S222：采用上述第二像素数据得到的亮度分量(L)、第一色彩分量(a)与第二色彩分量(b)。
请参考图3b，子流程S224：计算各通道均值Lave，aave，bave。
请参考图3b，子流程S226：计算三通道L、a、b与各均值(Lave，aave，bave)的欧式距离。
请参考图3b，子流程S228：对显着权重w(欧式距离)进行归一化，得到显着特征权重图。
请参考图3b，流程S230：对上述多组第二像素数据进行CIELAB色彩空间映射，并结合透过上述色彩调整单元调整所取得的显着特征权重图。
请参考图3b，子流程S232：采用二分法寻找到处理像素在等色调等亮度下的最大彩度值。
请参考图3b，子流程S234：计算该处理像素的饱和度。
请参考图3b，子流程S236：按照显着特征权重图对图像进行色彩增强处理。
请参考图3b，流程S240：取得上述第一色彩空间中，对应于上述多组第二像素数据的多组第三像素数据。
请参考图3b，流程S250：得到饱和度增强后图像。
本发明专利采用感知均匀性更解决人眼的Lab色彩空间进行色彩映射，其中映射方法采用二分法查找边界值，加速运算时间，并在人眼感知等亮度下计算人眼显着特性对图像进行自适应色彩调节，增加图像层次感与立体感，且也采用一种色彩增强方法对显着性高的图像增强时的不自然现象，并解决了在HSV(色相：Hue、饱和度：Saturation、明度；Value)等空间色彩空间增强时亮度不均衡的现象。
“在一些实施例中”及“在各种实施例中”等用语被重复地使用。所述用语通常不是指相同的实施例；但它也可以是指相同的实施例。“包含”、“具有”及“包括”等用词是同义词，除非其前后文意显示出其它意思。
以上所述，仅是本发明专利的实施例，并非对本发明专利作任何形式上的限制，虽然本发明专利已以具体的实施例揭露如上，然而并非用以限定本发明专利，任何熟悉本专业的技术人员，在不脱离本发明专利技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容作出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明专利技术方案的内容，依据本发明专利的技术实质对以上实施例所作的任何简单修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明专利技术方案的范围内。
工业实用性
本申请的主题可以在工业中制造和使用，具备工业实用性。

Claims (18)

  1. 一种图像显着性的色彩增强方法，用于具备图像处理功能的电子装置，其包括：
    取得图像于第一色彩空间中的多组第一像素数据；
    对上述多组第一像素数据进行色彩空间转换，以取得上述图像于CIELAB色彩空间中的多组第二像素数据，其中每一上述第二像素数据包括亮度分量(L)、第一色彩分量(a)与第二色彩分量(b)；
    利用色彩调整单元调整上述多组第二像素数据中的所述亮度分量(L)、所述第一色彩分量(a)与所述第二色彩分量(b)，并取得显着特性权重图；以及
    对上述多组第二像素数据进行CIELAB色彩空间映射，并结合透过上述色彩调整单元调整所取得的显着特征权重图，以取得上述第一色彩空间中，对应于上述多组第二像素数据的多组第三像素数据。
  2. 如权利要求1所述的图像显着性的色彩增强方法，其中，上述色彩调整单元调整上述多组第二像素数据中的所述亮度分量(L)、所述第一色彩分量(a)与所述第二色彩分量(b)，并取得显着特性权重图步骤为：采用上述第二像素数据得到的亮度分量(L)、第一色彩分量(a)与第二色彩分量(b)；计算各通道均值Lave，aave，bave；计算三通道L、a、b与各均值(Lave，aave，bave)的欧式距离；以及对显着权重w(欧式距离)进行归一化，得到显着特征权重图。
  3. 如权利要求2所述的图像显着性的色彩增强方法，其中，所述计算各通道均值Lave，aave，bave，其各通道均值公式为：
    Figure PCTCN2019117879-appb-100001
  4. 如权利要求2所述的图像显着性的色彩增强方法，其中，所述计算三通道L、a、b与各均值(Lave，aave，bave)的欧式距离，其欧式距离公式为：
    w(i,j)＝‖(L,a,b)-(Lave,aave,bave)‖。
  5. 如权利要求2所述的图像显着性的色彩增强方法，其中，所述对显着权重w(欧式距离)进行归一化，得到显着特征权重图，其对显着特征权重公式为：
    Figure PCTCN2019117879-appb-100002
  6. 如权利要求1所述的图像显着性的色彩增强方法，其中对上述多组第二像素 数据进行CIELAB色彩空间映射步骤为：采用二分法寻找到处理像素在等色调等亮度下的最大彩度值；计算该处理像素的饱和度；按照显着特征权重图对图像进行色彩增强处理。
  7. 如权利要求6所述的图像显着性的色彩增强方法，其中，所述采用二分法寻找到处理像素在等色调等亮度下的最大彩度值的步骤为：在CIELAB色彩空间等色调LC(亮度彩度)平面坐标中，P为某一像素点，P’为P点饱和度增强处理后像素点，M为P点的等色调平面等亮度下的一显示器所能显示的色彩在CIELAB色彩空间中的边界值，O为P点垂直于LC(亮度彩度)平面上的L(亮度轴)上的一点，其中该处理像素P点在等色调等亮度下的最大彩度值为在等色调LC(亮度彩度)平面中，O点到M点的距离。
  8. 如权利要求6所述的图像显着性的色彩增强方法，其中，所述计算该处理像素的饱和度，其该处理像素P点的饱和度公式为：SP(i,j)＝OP/OM。
  9. 如权利要求6所述的图像显着性的色彩增强方法，其中，所述按照显着特征权重图对图像进行色彩增强处理，其该处理像素P点的饱和度色彩增强函数公式为：f(SP(i,j),w(i,j))＝OP’/OM。
  10. 一种图像处理装置，应用于一显示面板，用以接收多个输入图像中的任一输入图像，并据以输出修正过后的图像，其包括：
    图像接收单元，接收图像并取得上述图像于第一色彩空间中的多组第一像素数据；图像处理单元，耦接上述图像接收单元，对上述多组第一像素数据进行色彩空间转换，以取得上述图像于CIELAB色彩空间中的多组第二像素数据，其中每一上述多组第二像素数据包括亮度分量(L)、第一色彩分量(a)与第二色彩分量(b)，上述图像处理单元利用色彩调整单元调整上述多组第二像素数据中的所述亮度分量(L)、所述第一色彩分量(a)与所述第二色彩分量(b)，并取得显着特性权重图，并对上述多组第二像素数据进行色彩空间映射，以取得于上述第一色彩空间中，对应于上述多组第二像素数据的多组第三像素数据；以及该显示面板，耦接上述图像处理单元，用以接收并显示由上述多组第三像素数据所组成的上述图像。
  11. 如权利要求10所述的图像处理装置，其中所述色彩调整单元调整上述多组第二像素数据中的所述亮度分量(L)、所述第一色彩分量(a)与所述第二色彩分量(b)，并取得显着特性权重图步骤为：采用上述第二像素数据得到的亮度分量 (L)、第一色彩分量(a)与第二色彩分量(b)；计算各通道均值Lave，aave，bave；计算三通道L、a、b与各均值(Lave，aave，bave)的欧式距离；以及对显着权重w(欧式距离)进行归一化，得到显着特征权重图。
  12. 如权利要求11所述的图像处理装置，其中，所述计算各通道均值Lave，aave，bave，其各通道均值公式为：
    Figure PCTCN2019117879-appb-100003
  13. 如权利要求11所述的图像处理装置，其中，所述计算三通道L、a、b与各均值(Lave，aave，bave)的欧式距离，其欧式距离公式为：
    w(i,j)＝‖(L,a,b)-(Lave,aave,bave)‖。
  14. 如权利要求11所述的图像处理装置，其中，所述对显着权重w(欧式距离)进行归一化，得到显着特征权重图，其对显着特征权重公式为：
    Figure PCTCN2019117879-appb-100004
  15. 如权利要求10所述的图像处理装置，其中对上述多组第二像素数据进行CIELAB色彩空间映射步骤为：采用二分法寻找到处理像素在等色调等亮度下的最大彩度值；计算该处理像素的饱和度；按照显着特征权重图对图像进行色彩增强处理。
  16. 如权利要求15所述的图像处理装置，其中，所述采用二分法寻找到处理像素在等色调等亮度下的最大彩度值的步骤为：在CIELAB色彩空间等色调LC(亮度彩度)平面坐标中，P为某一像素点，P’为P点饱和度增强处理后像素点，M为P点的等色调平面等亮度下的一显示器所能显示的色彩在CIELAB色彩空间中的边界值，O为P点垂直于LC(亮度彩度)平面上的L(亮度轴)上的一点，其中该处理像素P点在等色调等亮度下的最大彩度值为在等色调LC(亮度彩度)平面中，O点到M点的距离。
  17. 如权利要求15所述的图像处理装置，其中，所述计算该处理像素的饱和度，其该处理像素P点的饱和度公式为：SP(i,j)＝OP/OM。
  18. 如权利要求15所述的图像处理装置，其中，所述按照显着特征权重图对图像进行色彩增强处理，其该处理像素P点的饱和度色彩增强函数公式为：f(SP(i,j),w(i,j))＝OP’/OM。
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