数字图像的自动修正方法和采用该方法的系统的制作方法

专利名称：数字图像的自动修正方法和采用该方法的系统的制作方法
技术领域：
本发明涉及数字图像处理技术领域，具体地说涉及一种对数码照片或数码录像等数字图像进行自动修正以提高数码照片或数码录像画面质量的方法。
背景技术：
随着数字技术的发展，数码相机和摄像机早已进入人们的生活中。数码相机与普通的照相机的一个显著差异就在于，数码相机是以数字数据的形式存储所拍摄的照片，而不使用常规照相机中必不可少的胶卷。这除了使数码相机体积更小、便于携带以外，还可以通过将数码照片转移到相关的图像处理设备中，采用数字处理的方式对拍摄效果不够好(例如曝光不足或不均匀、背光、对比度不佳、色彩不真实等)的照片进行修正，以弥补光学镜头拍摄的不足，使所拍摄的照片具有更好的效果。
在现有的照片自动修正系统例如PhotoShop、ACDSee等中，具有一些自动修正数码照片的功能，例如“Auto Level”、“Auto Contrast”等。但是它们基本上只是试图扩展数字图像的动态范围，无法修正拥有整个动态范围而内部曝光存在问题(例如背光拍摄)的照片。对于另一种自动修正系统“Histogram Equalization”，在色彩方面及真实感方面的处理效果也不理想，例如人脸会变得非常阴暗。另外，上述方法也无法检测出图像中的曝光问题。它们只是试图改进输入的图像，使图像满足一些统计方面的标准而已。利用这类方法很难达到好的效果。实际上，在这些系统中，使用者为了修正照片，只能自己对诸如照片的层次、场曲、亮度或对比度等进行手工调整。

发明内容
鉴于现有技术的上述缺陷，本发明的一个目的就是要提供一种能够对数字图像进行自动修正的方法，通过对数码照片等数字图像内容的分析，使用特定的算法确定照片在曝光和色彩等方面存在的问题，并对所确定的问题分别采取适当的措施进行修正，从而使处理后的照片具有良好的视觉效果。此外，本发明的方法还可以对数码照片进行快速和自动地修正，避免了现有技术中使用者繁琐的手工操作。
本发明的另一个目的是要提供一种采用上述对数字图像进行自动修正的方法的数字图像自动修正系统，以及带有这种系统的便携式设备。
根据本发明的第一方面，提供一种对数字图像进行自动修正的方法包括如下步骤根据所述数字图像的像素点值，判断所述数字图像是否存在缺陷，并根据所检测的结果修正所述数字图像的像素点值，以修正所检测的缺陷。
在本发明的上述方法中，所述数字图像的缺陷是如下情况中的一种或多种曝光不足，对比度不足，曝光不平均，背光，以及偏色。所述像素点值包括像素点的亮度值和/或颜色值。
根据本发明的第二方面，提供一种对数字图像进行自动修正的系统，该系统包括图像缺陷检测单元，用于根据所述数字图像的像素点值，判断所述数字图像是否存在缺陷；和图像缺陷修正单元，根据所述图像缺陷检测单元检测的结果，修正所述数字图像中的缺陷。
根据本发明的第三方面，提供一种便携式设备，所述设备中具有本发明第二方面所述的对数字图像进行自动修正的系统。
本发明可以对数码照片、数码录像画面等数字图像中的曝光、颜色等缺陷进行自动检测和修复，可以迅速和显著地改善数字图像的效果，从而提高数码摄影设备的拍摄质量。
附图的简要说明

图1是本发明的数字图像自动修正系统的优选实施方案的示意图；图2例示了本发明的数字图像自动修正方法中处理的数码照片的图像亮度直方图，用于说明本发明的数字图像自动修正方法；图3例示了本发明的数字图像自动修正方法中用于进行曝光补偿的变换函数的曲线图；图4例示了本发明的数字图像自动修正方法中用于补偿对比度不足的变换函数的曲线图；图5(a)-(c)例示了本发明的数字图像自动修正方法所处理的数字图像的R、G、B(红、绿、蓝)直方图；图6例示了本发明的数字图像自动修正方法中得到暗藏细节强化处理所用的加权平均值W的一种方案的示意图；图7例示了本发明的数字图像自动修正方法中暗藏细节强化处理所用的变换函数的曲线图；图8(a)-(e)是利用本发明的数字图像修正方法修正前后的效果对比图。
具体实施例方式
通过以下参照附图对本发明具体实施方案的详细说明，本领域技术人员将更易于理解本发明的构思和实质。
根据本发明的一种优选实施方案，本发明的数码照片自动修正方法，该方法包括检测并修正照片曝光不足的步骤，检测并修正对比度不足的步骤，暗藏细节强化步骤，去除偏色的步骤和去除噪声的步骤。下面依次描述这几个步骤的具体过程一、检测和修正曝光不足在如图2所示的一幅数码照片的图像亮度直方图中，首先从某一亮度的像素点的亮度值d(0)(例如为250)开始，找出下一较暗的像素点的亮度值d(1)。查找规则是，在当前像素点亮度值(此时为d(0))与下一找出的较暗的像素点亮度值(此时为d(1))之间包含了该图像像素点总数的P1％(例如0.5％)的像素点。该P1值的选取依据是，使得在该P1％数量的像素点中，其像素点亮度的最大与最小值相差不可超出一预定数值。重复上述查找步骤，依次找出其它更暗的像素点的亮度值d(2)，...，d(n)。当d(n)的值小于一预定的高亮度地区的像素点亮度值(例如180)，结束处理过程。因为该图像在此预定像素点亮度值或以上的高亮度地区已有足够的像素点存在，所以该图并不是曝光不足。
在本发明的该实施方案中，设置有第一阈值T1和第二阈值T2。在上述的各次循环中，在查找到本次的较暗像素点亮度值后，需要进行判断。如果前一次循环中找出的像素点亮度值与本次循环中找出的像素点亮度值之差d(n-1)-d(n)大于一阈值T1，或者如果一个当前查找到的像素点亮度值与预定的m次之前的查找所得到的像素点亮度值之差(例如d(n-m)-d(n))大于另一阈值T2(显然这里T2＞T1)，就表明该图像在高亮度地区没有一定数量的连续亮度值的像素点，从而判断该照片曝光不足，并中止查找下一更暗像素点的操作。本次操作中找出的像素点亮度值d(n)即成为参数P(P＝d(n))，用于曝光不足修正。
反之，如果上述判断的结果都为否，则进一步判断比本次查找操作中找出的像素点亮度值d(n)更亮的像素点的总数与该图像像素点总数之比是否大于一阈值(例如20％)，如结果为是，则判断为该图像已有足够的连续亮度值的光亮像素点，因此判断该图像是曝光充分的。
参数P表明该照片的曝光不足程度。如果参数值P小于阈值T3(例如为20，T3的值可根据经验值而预设)，则这张曝光不足的照片不会被修正，因为没有足够的信息用于修正该照片。如果参数值P大于一上限阈值T4(例如为240该值也是根据经验值而预设的)，同样不会修正这张照片，因为图像的高亮度区已有足够的明亮度。
当P值介于上述阈值T3和T4之间时，则要对这张曝光不足的照片进行修正。具体修正方法是，根据P值，利用一个凸面形状的变换函数(例如图3所示)进行曝光补偿。在该过程中，像素点亮度值P被映射到较大的光亮值。
二、对比度不足的检测和修正具体方法是，在不考虑图像中最黑暗的P1％(例如1％该值的选取目的是要除去图中少数特别黑暗的像素点以避免其影响判断)的像素点的情况下，找出图像中最暗的像素点亮度值D。可以用很基本的方法，例如逐个对比各像素点来查找D。如果该最暗像素点亮度值D比阈值T5大(例如20)，则该图像将根据D值被整体地修正。根据该D值，利用一变换函数(例如图4所示的函数)，把整体图像的像素点亮度值映射到较小的值。在该处理中，越黑暗的像素点亮度值的下降会越大，而越亮的像素点亮度值的下降则越少。图像中最光亮的像素点亮度值将不会被改变，而D值则被映射到较小的值(例如0)。修正后的图像的动态范围会变得更大。
三、偏色移除在被处理图像的RGB颜色直方图中(例如参见图5)除去各颜色直方图中全图颜色值最大部分的P2％(例如2％该值的选取目的是要除去图中少数特别明亮的像素点以避免其影响判断)的像素点外，找出各颜色直方图中仅次于上述颜色值最大部分的颜色值。假设在R、G和B直方图中最大的颜色值分别是Rmax，Gmax和Bmax。假设在Rmax，Gmax和Bmax中的最大值是RGBmax而最小值是RGBmin。偏色的程度CF(0≤CF≤1)是根据(RGBmax-RGBmin)的值而定。例如，CF和(RGBmax-RGBmin)成正比。大的(RGBmax-RGBmin)值表示该图有严重的偏色问题，CF会较大。相反，小的(RGBmax-RGBmin)值表示该图的偏色问题不严重，CF会较小。
将图像像素点的RGB颜色进行适当的整体变换。根据CF值，Rmax，Gmax和Bmax会被映射为更大的值。但在R，G和B直方图中最黑暗的像素点的颜色值将不会被改变。
例如，如果一个图像有严重的偏色问题(CF＝1)，则将Rmax，Gmax和Bmax映射到RGBmax值。当一个图像没有偏色问题时(CF＝0)，图像不做任何转变。当图像有轻微的偏色问题(例如CF＝0.3)时，则将R，G和B分别地映射为一个大于其原值而小于RGBmax的值(例如，将R映射到R+(RGBmax-R)*CF的值，G和B与此类似地进行映射)。
通过上述处理，可以平衡图像的颜色并且去除偏色。这一步骤不影响图像的整体亮度。
四、暗藏细节强化本发明的一个特殊之处在于增加了暗藏细节强化的步骤。在该步骤中，可以自适应地把图像中较暗淡的及暗藏了的细节强化，使这些细节变得较为明晰。同时，图像中亮度较强的细节部分不会有明显的变化。经过这一步骤处理后的图像仍能保持色彩自然，而且图像各细节都变得清晰可见。下面说明该步骤的一个示例性过程。
首先，确定图像中的一个像素点是否暗淡及被暗藏。为此目的，要对该像素点的毗邻像素点的亮度值进行分析。具体地说，对于每一个像素点，确定与它相距一定距离以内的毗邻像素点亮度值的加权平均值W。可通过滤波器来确定该加权平均值。该滤波器的大小根据所处理图像的大小而定。例如可以是10×10的Gaussian滤波器。
在本发明的一实施例中，为了加快处理的速度，也可以不直接通过滤波器而快速地找出像素点亮度值的加权平均值W的大约数值。
参见图6，为了找出像素点的亮度值的加权平均值W的大约数值，先将该图像缩小到解像度(resolution)只有原图的某一百分比的解像度。(例如2％该值是根据原图的解像度大小而定的，大的解像度对应于较大的百分比)然后，把缩小后的小图进行去饱和度(desaturate)处理，成为灰阶图像。接着，用一个低通滤波器把该小图模糊化(该滤波器例如可以是3×3的Gaussian滤波器)。之后，再把该模糊化的小图的解像度放大到原图的大小。这样，就可以根据放大后图像相应位置的像素点的亮度，确定原图各像素点亮度值的加权平均值W的大约数值。
大的加权平均值W表示该像素点附近的区域是明亮的。小的加权平均值W表示该像素点附近的区域是较阴暗的。根据该加权平均值W定义一个参数F(0≤F≤1)。小的W值相应一个大的F值，而大的W值相应一个小的F值。该F值用作控制暗藏细节强化的作用程度。小的加权平均值W会对应一个较大的F值，即要进行程度较大的细节强化。大的加权平均值W会对应一个较小的F值，即要进行程度较小的细节强化。
下面具体说明暗藏细节强化的处理根据在检测和修正曝光不足的步骤中确定的参数P值，定义另一个参数U(0≤U≤1)。该参数U用于控制在暗藏细节强化步骤中进行细节强化的作用程度。如果P值小，则表明该照片是曝光不足，并已在上述检测和修正曝光不足的步骤中被修正，所以对其照片需要进行程度较小的暗藏细节强化的修正，所确定的U值较小。否则，如果P值是大的，U的值会较大。
同样，根据对比度不足的检测和修正步骤中确定的参数D，定义另一个参数O(0≤O≤1)。该参数也用于控制在暗藏细节强化中暗藏细节强化的作用程度。如果D值较大，该照片拍摄时光线较亮，并且已经在对比度不足的检测和修正步骤中进行了对比度修正，所以该照片应当进行程度较小的暗藏细节强化的修正，O值也较小。反之，如果D值小，则O的值会较大，也就是要进行程度较大的暗藏细节强化的修正。
根据上述的F值、U值和O值，确定对图像中的个别像素点进行倍亮。定义H为个别像素点的最终倍亮程度，例如可设H＝F*U*O。根据这H值，与F值对应的像素点被适当地倍亮。具有大的H值的像素点会被大幅度地倍亮，具有小的H值的像素点会被少量地被倍亮。当H值等于0时，该像素点将不会改变。需要说明，本发明中所用的术语“倍亮”并不一定是指像素点亮度值成整数倍地增加，也包括非整数倍地增加亮度值。
根据上述方法，要强化图像中暗藏的细节，各像素点都被一特定的非线性的凸面形状的变换函数(例如图7所示)倍亮。同时，对特定像素点倍亮的效果还会被其H值所抑制。例如，假设一像素点的对应的RGB颜色值为R，G及B，设一特定的非线性的凸面形状的变换函数为f(n)，则暗藏细节强化了的像素点的RGB颜色值可以用如下公式表示R＝H*f(R)+(1-H)*RG＝H*f(G)+(1-H)*GB＝H*f(B)+(1-H)*B利用该暗藏细节强化的处理，能够修正背光问题及曝光不平均的问题。
五、噪声移除最后，为了进一步提高本发明方法对数码照片的修正效果，还可以进行噪声移除的处理。
因为在曝光不足检测和修正步骤中，随机噪声也会被放大。要移除的噪声主要是非常明显的蓝色噪声。噪声移除将根据对曝光不足修正的程度来确定。该程度可根据在曝光不足检测和修正步骤中的U参数来定义。U值越小，表示需要进行越强的噪声移除。
蓝色噪声移除的方法是处理图像的各个像素点。若一个像素点的颜色值B(表示蓝色)比颜色值R(红色)和颜色值G(绿色)大，则根据其本身的值、U值及R与G中的最大值(RGmax)，将B减小到一个近似等于RGmax的值。小的RGmax表示蓝色噪声在该像素点非常明显。这样虽然本身是蓝色的部分的蓝色可能被减弱，但图像整体上的噪声少了，因而视觉较果将会有较大的改进，所以将更多地减小B值。例如，噪声被移除后像素点的新B值可以采用如下公式获得B＝B-(B-RGmax)*(1-RGmax/255)*(1-U)经过该步骤的处理，修正了的像素点中的蓝色噪声将变得较不明显，并使整体图像变得较为自然。
图8(a)-(e)显示了采用本发明的上述方法对数码照片进行处理前和处理后的效果图。其中，图8(a)显示了曝光不足修正前后的效果对比；图8(b)显示了对比度不足修正前后的效果对比；图8(c)显示了偏色移除前后的效果对比；图8(d)显示了背光修正前后的效果对比；图8(e)显示了曝光不平均修正前后的效果对比。其中，图8(d)和图8(e)所示的效果均是通过暗藏细节强化的处理而实现的。
虽然上文描述了本发明的优选实施方案，本领域的技术人员可以理解，本发明显然可以在上述方案所包含的本发明构思与实质的基础上采用其它的实施方式。其应用也不限于对数码照片的修正。
例如，本发明显然也可以用于对数码摄像机所拍摄的数码录像进行修正。将数码录像的各帧看作是多张数码照片。因此，可以用上文所描述的全自动照片修正方法来自动地修正数码录像的各个帧中的背光问题，曝光不平均问题，曝光不足问题，对比度问题及偏色问题等。
另外，本发明也并非专用于处理数码相机或摄像机所拍摄的照片或图像，也可以用于处理其它的数字图像，例如将普通照片扫描并以数字形成存储的图片。
如果将本发明的方法用于数码相机、摄像机或其它带有拍摄功能和数码存储功能的便携式设备中，则可以在这些设备中内置一自动修正系统，该系统可以以软件或软件/硬件结合的方式实现本发明的上述自动修正方法，而在设备中设置一按键，根据用户的按键操作对所拍摄的图像进行自动修正。同时，还可以将修正前的图像另外存储在便携式设备的存储器中，并设置一恢复键。如果用户希望该照片恢复至修正前的状态，则按动恢复键，自动修正系统将调用修正前的图像替换已修正的图像，从而达到恢复的目的。
以上是对本发明示例性的说明，本领域普通技术人员可以理解，本发明的具体实现方案不是唯一的。因此，不偏离本发明思想的对本发明技术方案的各种改型将落入本发明权利要求所限定的范围中。
权利要求
1.一种对数字图像进行自动修正的方法，其特征在于，该方法包括根据所述数字图像的像素点值，检测所述数字图像中存在的缺陷；根据所检测的结果，修正所述数字图像的像素点值，以修正所检测的缺陷。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数字图像的像素点值为像素点的亮度值，所述缺陷为曝光不足，并且所述方法包括根据所述图像中的像素点亮度值，检测所述图像中高亮度地区是否存在预定数量的连续亮度值的像素点；如果上述检测结果为存在预定数量的连续亮度值的像素点，则判断所述图像曝光充分，结束处理过程，否则进一步检测所述图像中比所述高亮度地区中预定像素点亮度值更亮的像素点数量；如果检测结果为存在预定数量的更亮的像素点，则判断所述图像曝光充分，结束处理过程；和如果检测判断结果为不存在预定数量的连续亮度值的像素点，及不存在的预定数量的更亮的像素点，则判断所述图像曝光不足，根据检测结果对曝光不足进行补偿。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括1)选择一预定亮度的像素点亮度值，按如下规则依次查找下一较暗的像素点亮度值，该查找规则是，在当前像素点亮度值与下一找出的较暗的像素点亮度值之间包含了所述图像像素点总数的预定百分比的像素点；2)在上述每一次查找中，判断前一次查找中找出的像素点亮度值与本次查找中找出的像素点亮度值之差是否大于第一阈值，或者当前查找到的像素点亮度值与预定次数的查找之前所找到的像素点亮度值之差是否大于第二阈值；3)如果上述判断结果皆为否，则进一步判断比本次查找操作中找出的像素点亮度值更亮的像素点的总数与所述图像像素点总数之比是否大于第三阈值；4)如果步骤3)判断结果为是，则判断所述数字图像曝光充分，结束处理过程；5)如果步骤2)判断结果之一为是，则判断为所述数字图像曝光不充分，以所述本次查找操作中找出的像素点亮度值作为参数P，判断所述参数P是否在一第四阈值范围内；和6)当判断所述参数P在所述第四阈值范围内时，根据所述参数值P，利用一个凸面形状的变换函数进行曝光补偿。
4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数字图像的像素点值为像素点的亮度值，所述缺陷为对比度不足，所述方法包括1’)在不考虑所述图像中预定数量的最黑暗的像素点的情况下，查找所述图像中最暗像素点的亮度值D；2’)如果该最暗像素点的亮度值D大于一第五阈值，则判断所述图像为对比度不足；和3’)根据该最暗像素点的亮度值D，利用一变换函数，把整体图像的像素点亮度值映射到较原值小的值，其中越黑暗的像素点亮度值的映射值越小，而亮像素点亮度值的映射值的减少量越小。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述数字图像的像素点值为像素点的颜色值，所述缺陷为偏色，并且所述方法包括1”)在被处理图像的红(R)、绿(G)、蓝(B)颜色直方图中，除了预定数量的颜色值最大部分之外，分别找出R、G、B颜色直方图中的最大颜色值的像素点的颜色值Rmax，Gmax，以及Bmax；2”)根据所述颜色值Rmax，Gmax，以及Bmax中的最大值RGBmax与最小值RGBmin之差，确定偏色程度值CF，其中0≤CF≤1；3”)根据所述确定的偏色程度值，增大各像素点的R、G和B颜色值，其中将所述R、G和B颜色直方图中像素点颜色值映射到更大的值或保持不变，而R，G和B颜色直方图中颜色值最小的像素点颜色值将不改变。
6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述步骤3”)进一步包括3”-1)当确定所述偏色程度值CF为1时，将所述R、G和B颜色直方图中的具有所述最大颜色值的像素点的颜色值Rmax、Gmax和Bmax分别映射到所述颜色值Rmax、Gmax和Bmax中的最大值RGBmax；3”-2)当确定所述图像偏色程度值小于1时，则将所述R、G和B颜色直方图中的像素点的颜色值R、G和B分别地映射为一个大于其原值而小于所述最大值RGBmax的值；和3”-3)当确定所述图像偏色程度值为零时，图像的所有像素点的颜色值将不会改变。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述步骤3”-2)中的映射关系为R＝R+(RGBmax-R)*CF，G＝G+(RGBmax-G)*CF，B＝B+(RGBmax-B)*CF。
8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，进一步包括1’)在不考虑所述图像中预定数量的最黑暗的像素点的情况下，查找所述图像中最暗像素点的亮度值D；2’)如果该最暗像素点的亮度值D大于一第五阈值，则判断所述图像为对比度不足；和3’)根据该最暗像素点的亮度值D，利用一变换函数，把整体图像的像素点亮度值映射到较原值小的值，其中越黑暗的像素点亮度值的映射值越小，而亮像素点亮度值的映射值的减少量越小。
9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，所述数字图像的像素点值为像素点的亮度值，所述缺陷为曝光不平均和/或背光，并且所述方法包括1)对于每一个像素点，确定与它相距预定距离以内的毗邻像素点的加权平均值W，并根据所述加权平均值W确定一参数F；2)根据在所述步骤5)中确定的所述参数值P，确定一参数U，其中0≤U≤1；3)根据所述步骤1’)中确定的参数D，确定另一个参数O，其中0≤O≤1；4)根据所述的F值、U值和O值，确定对图像中的个别像素点进行倍亮的参数H，按照一特定的非线性的凸面形状的变换函数对各像素点进行倍亮。
10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述参数H定义为H＝F*U*O。
11.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述加权平均值W通过Gaussian滤波器来确定。
12.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述加权平均值W按照如下步骤求出1-1)将所述数字图像的解像度缩小至一个预设百分比；1-2)把缩小后的所述数字图像进行去饱和度处理，成为灰阶图像；1-3)采用低通滤波器将所述灰阶图像模糊化；1-4)把所述模糊化的灰阶图像的解像度放大至与原图相同；1-5)根据所述放大后的图像的相应位置的像素点亮度值，确定所述原图各像素点的加权平均值W。
13.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述步骤4)包括用非线性的凸面形状的变换函数对各像素点的红，绿和蓝颜色值R，G和B按如下公式进行处理R＝H*f(R)+(1-H)*RG＝H*f(G)+(1-H)*GB＝H*f(B)+(1-H)*B其中，f(n)代表非线性的凸面形状的变换函数，n＝R、G或B。
14.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述数字图像的像素点值为像素点的颜色值，所述缺陷为偏色，并且所述方法包括1”)在被处理图像的红(R)、绿(G)、蓝(B)颜色直方图中，除了预定数量的颜色值最大部分之外，分别找出R、G、B颜色直方图中的最大颜色值的像素点的颜色值Rmax，Gmax，以及Bmax；2”)根据所述颜色值Rmax，Gmax，以及Bmax中的最大值RGBmax与最小值RGBmin之差，确定偏色程度值CF，其中0≤CF≤1；3”)根据所述确定的偏色程度值，增大各像素点的R、G和B颜色值，将所述R、G和B颜色直方图中像素点颜色值映射到更大的值或保持不变，而R、G和B颜色直方图中颜色值最小的像素点颜色值将不改变。
15.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，进一步包括检测并修正所述数字图像蓝色噪声的步骤，该步骤包括判断所述图像中的像素点的蓝颜色值B是否大于红、绿颜色值R和G；如果所述B大于R、G，则根据所述U值及R、G中的较大值RGmax，将所述蓝颜色值减小至接近但大于所述R、G中的较大值RGmax。
16.根据权利要求15所述的方法，其特征在于，按如下公式减小所述蓝颜色值B＝B-(B-RGmax)*(1-RGmax/255)*(1-U)
17.一种对数字图像进行自动修正的系统，其特征在于，所述系统包括图像缺陷检测单元，用于根据所述数字图像的像素点值，判断所述数字图像是否存在缺陷；和图像缺陷修正单元，根据所述图像缺陷检测单元检测的结果，修正所述数字图像中的缺陷，其中，所述数字图像的像素点值包括亮度值和/或颜色值。
18.根据权利要求17所述的系统，其特征在于，所述图像缺陷检测单元包括曝光不足检测单元，用于检测所述数字图像是否存在曝光不足；对比度不足检测单元，用于检测所述数字图像是否存在对比度不足；偏色检测单元，用于检测所述数字图像是否存在偏色，暗藏细节检测单元，用于检测所述数字图像是否存在暗淡和暗藏的部分，所述图像缺陷修正单元包括曝光不足修正单元，根据所述曝光不足检测单元检测的结果修正曝光不足的所述数字图像；对比度不足修正单元，根据所述对比度不足单元检测的结果，修正所述数字图像的对比度；偏色修正单元，根据所述偏色检测单元检测的结果，修正所述数字图像中的偏色，暗藏细节强化单元，根据所述暗藏细节检测单元检测的结果，对所述数字图像中的暗淡和暗藏的部分进行强化处理。
19.根据权利要求18所述的系统，其特征在于，所述暗藏细节强化单元包括一高斯滤波器，用于获取所述数字图像中每一个像素点与它相距预定距离以内的毗邻像素点亮度值的加权平均值W。
20.根据权利要求18所述的系统，其特征在于，进一步包括一噪声移除装置，所述噪声移除装置包括噪声检测单元，用于判断所述图像中的像素点是否存在蓝颜色噪声；噪声移除单元，根据所述噪声检测单元的结果，抑制所述像素点的蓝颜色噪声。
21.一种自动修正数字摄像画面的方法，其特征在于，对所述摄像画面的每一帧画面，利用权利要求1至16任一项所述的方法进行画面缺陷的修正。
22.一种便携式设备，其特征在于，所述设备中具有权利要求17至20任一项所述的对数字图像进行自动修正的系统。
全文摘要
本发明提供一种对数字图像进行自动修正的方法，包括根据所述数字图像的像素点值，判断所述数字图像是否存在缺陷，并根据所检测的结果修正所检测的缺陷。本发明可以对数码照片、数码摄像机的录像画面等数字图像中的曝光、颜色等缺陷进行自动检测和修复，可以迅速和显著地改善数字图像的效果，从而提高数码摄影设备的拍摄质量。
文档编号G06K9/00GK1627323SQ20031011725
公开日2005年6月15日 申请日期2003年12月9日 优先权日2003年12月9日
发明者黄锦辉, 汤晓鸥, 何应辉, 梁国耀, 朱凯颂 申请人:香港中文大学