一种图像增强处理方法及装置与流程

本申请涉及图像处理技术领域，具体涉及一种图像增强处理方法及装置。

背景技术

绿色是人眼较为敏感的颜色，当显示设备显示图像时，所述图像中绿色区域(例如森林、草地和青山等景物)的画质效果对整幅图像的画质效果起着重要的作用。如果能够增强图像中绿色区域的画质效果，则能够有效提升所述图像在显示设备中整体的画质效果。

为了增强绿色区域的画质效果，目前显示设备通常在获取需要显示的图像之后，获取图像中各个像素点在ycbcr色彩空间的数值，即分别获取各个像素点的亮度分量y、蓝色色度分量cb和红色色度分量cr，然后对其中的部分或全部分量进行统一的增强处理，也就是说，现有技术通常采用相同比例对部分或全部分量进行增强。

例如，在申请公布号为cn105719244a的申请文件中，首先将当前像素点的蓝色色度分量cb和红色色度分量cr进行色轴旋转，使其旋转到以最饱和的目标色为纵轴的色彩空间中，得到旋转后的色度矢量；然后获取旋转后的色度矢量在所述色彩空间的调整区域中的子区域；根据预设的亮度信号y对cr的约束方程与y对cb的约束方程，以及当前像素点上的cb和cr，获取第一倍增因子；在所述色度矢量所处的子区域对应的预设的倍增因子映射表中，获取所述第一倍增因子所处的数值区间，并获取所述数值区间对应的第二倍增因子；将所述第二倍增因子分别与cb和cr相乘，得到增强后的蓝色色度信号cb_out和增强后的红色色度信号cr_out并输出。也就是说，该申请文件公开的方案在得到第二倍增因子后，根据第二倍增因子统一对像素点的蓝色色度分量cb和红色色度分量cr进行增强处理。

另外，在申请公布号为cn101472187a的申请文件中，首先在获取视频对应的图像后，将蓝色色度分量cb和红色色度分量cr经基准轴旋转单元进行色轴旋转，使其旋转到以最饱和的绿色为纵轴的色度空间；然后，再判断旋转后的色度矢量处于色度空间的相应调整区域，得到相应的控制参数；再根据所述控制参数，以及用户配置参数，对当前色度信号进行饱和度增强，以达到绿色增强的效果。也就是说，该申请文件公开的方案中，将蓝色色度分量cb和红色色度分量cr统一调整至以最饱和的绿色为纵轴的色度空间，之后再增强饱和度。

通过现有技术的方案，能够提升图像中绿色区域的画质效果，但是，发明人在本申请的研究过程中发现，现有技术会对部分或全部分量采用相同的比例进行增强，往往导致处理后的图像出现画质失真的问题，无法满足用户的需求。

技术实现要素：

本申请实施例公开一种图像增强处理方法及装置，以解决通过现有技术对图像进行增强处理后，导致处理后的图像存在画质失真的问题。

在本申请的第一方面，公开一种图像增强处理方法，包括：

在获取待处理的图像后，创建所述图像在ycbcr颜色空间的颜色模型；

获取目标像素点的当前相角，并根据处理需求调整所述当前相角，获取调整后的第一相角，其中，所述目标像素点为所述图像中绿色区域中的像素点；

根据第一截面图形与第二截面图形之间的对应关系，获取在调整所述当前相角之后，所述目标像素点的第一饱和度和第一亮度，其中，所述第一截面图形为所述目标像素点在所述当前相角下与所述颜色模型的外轮廓形成的图形，所述第二截面图形为所述目标像素点在所述第一相角下与所述颜色模型的外轮廓形成的图形；

任选所述第一饱和度和第一亮度中的一个参数为第一待调整参数，另一个参数为第二待调整参数；

计算所述第一待调整参数的第一比例参数，并根据所述第一比例参数，对所述第一待调整参数进行调整，获取第一调整后参数；

计算所述第二待调整参数的第二比例参数，并根据所述第二比例参数，对所述第二待调整参数进行调整，获取第二调整后参数；

根据所述第一相角、第一调整后参数和第二调整后参数对所述目标像素点进行调整。

可选的，所述图像在ycbcr颜色空间的颜色模型为双六棱锥体，所述双六棱锥体的空间三维坐标轴分别是y坐标轴、cb坐标轴和cr坐标轴，其中，y坐标轴为竖直方向的坐标轴，cb坐标轴和cr坐标轴为水平方向的坐标轴；

所述第一截面图形的三个顶点分别为：w点、k点和e1点；

所述第二截面图形的三个顶点分别为：w点、k点和e2点；

所述第一截面图形和第二截面图形的横坐标为饱和度，纵坐标为亮度；

其中，所述w点为rgb(255,255,255)的像素点转换至ycbcr颜色空间后，在所述颜色模型中的位置；

所述k点为rgb(0,0,0)的像素点转换至ycbcr颜色空间后，在所述颜色模型中的位置；

所述e1点为第一像素点的饱和度和亮度在所述颜色模型中的位置，e2点为第二像素点的饱和度和亮度在所述颜色模型中的位置；

所述第一像素点为所述颜色模型中，相角为所述当前相角的各个像素点中饱和度最大的像素点；

所述第二像素点为所述颜色模型中，相角为所述第一相角的各个像素点中饱和度最大的像素点。

可选的，所述根据第一截面图形与第二截面图形之间的对应关系，获取在调整所述当前相角之后，所述目标像素点的第一饱和度和第一亮度，包括：

根据所述第一截面图形和第二截面图形中各个顶点的坐标以及m1点的坐标，建立所述第一截面图形和第二截面图形的仿射映射关系；

根据所述仿射映射关系，计算m2点的坐标，其中，所述m1点为所述目标像素点在所述第一截面图形中的位置，所述m2点为所述目标像素点在所述第二截面图形中的位置；

根据所述m2点的坐标，确定所述目标像素点的第一饱和度和第一亮度。

可选的，若所述第一待调整参数为第一饱和度，所述计算所述第一待调整参数的第一比例参数，并根据所述第一比例参数，对所述第一待调整参数进行调整，获取第一调整后参数，包括：

在所述第二截面图形中，创建经过m2点并且与横坐标轴平行的第一直线，获取所述第一直线与所述第二截面图形中的线段we2或线段ke2的交点h点，其中，所述m2点为所述第一饱和度和第一亮度在所述第二截面图形中的位置；

根据h点的横坐标，确定所述h点的饱和度，并根据所述m2点的饱和度和所述h点的饱和度，计算所述第一比例参数；

根据预先设置的输入饱和度和输出饱和度之间的对应关系，确定所述第一比例参数对应的第一饱和度比例参数；

根据所述第一饱和度比例参数，以及所述h点的饱和度，确定所述目标像素点调整后的第二饱和度，所述第二饱和度为所述第一调整后参数。

可选的，若所述第一待调整参数为第一饱和度，所述计算所述第二待调整参数的第二比例参数，并根据所述第二比例参数，对所述第二待调整参数进行调整，获取第二调整后参数，包括：

在所述第二截面图形中，创建经过n点的第二直线，获取所述第二直线与所述第二截面图形中的线段we2或线段ke2的交点p点，并获取所述第二直线与所述第二截面图形中的线段wk的交点g点，其中，所述n点为所述第一调整后参数和第二待调整参数在所述第二截面图形中的位置，所述p点以及所述g点的亮度均与所述n点的亮度相同；

根据p点的横坐标，确定所述p点的饱和度，并根据所述n点的饱和度和所述p点的饱和度，计算所述第二比例参数；

根据预先设置的亮度调整曲线，获取所述第二待调整参数对应的目标亮度参数；

根据所述目标亮度参数，确定所述第二截面图形中的线段we2或线段ke2上的q点，其中，所述q点的亮度为所述目标亮度参数；

根据g点的亮度、q点的亮度和所述第二比例参数，确定所述目标像素点调整后的第二亮度，所述第二亮度为所述第二调整后参数。

可选的，若所述第一待调整参数为第一亮度，所述计算所述第一待调整参数的第一比例参数，并根据所述第一比例参数，对所述第一待调整参数进行调整，获取第一调整后参数，包括：

在所述第二截面图形中，创建经过m2点的第三直线，获取所述第三直线与所述第二截面图形中的线段we2或线段ke2的交点s点，并获取所述第三直线与所述第二截面图形中的线段wk的交点t点，其中，所述m2点为所述第一饱和度和第一亮度在所述第二截面图形中的位置，所述s点以及所述t点的亮度均与所述m2点的亮度相同；

根据s点的横坐标，确定所述s点的饱和度，并根据所述s点的饱和度和所述m2点的饱和度，计算所述第一比例参数；

根据预先设置的亮度调整曲线，获取所述第一待调整参数对应的目标亮度参数；

根据所述目标亮度参数，确定所述第二截面图形中的线段we2或线段ke2上的k点，其中，所述k点的亮度为所述目标亮度参数；

根据t点的亮度、k点的亮度和所述第一比例参数，确定所述目标像素点调整后的第二亮度，所述第二亮度为所述第一调整后参数。

可选的，若所述第一待调整参数为第一亮度，所述计算所述第二待调整参数的第二比例参数，并根据所述第二比例参数，对所述第二待调整参数进行调整，获取第二调整后参数，包括：

在所述第二截面图形中，创建经过r点并且与横坐标轴平行的第四直线，获取所述第四直线与所述第二截面图形中的线段we2或线段ke2的交点z点，其中，所述r点为所述第二待调整参数和第一调整后参数在所述第二截面图形中的位置；

根据z点的横坐标，确定所述z点的饱和度，并根据所述r点的饱和度和所述z点的饱和度，计算所述第二比例参数；

根据预先设置的输入饱和度和输出饱和度之间的对应关系，确定所述第二比例参数对应的第二饱和度比例参数；

根据所述第二饱和度比例参数，以及所述z点的饱和度，确定所述目标像素点调整后的第二饱和度，所述第二饱和度为所述第二调整后参数。

可选的，在获取第二调整后参数之后，还包括：

获取所述目标像素点在调整之前，在rgb颜色空间中的各个初始分量值，并确定所述目标像素点在调整之后，在rgb颜色空间中的各个调整后分量值；

创建所述目标像素点的初始分量值与调整参数的对应关系，并将所述对应关系存储在关系表中，其中，所述调整参数为所述调整后分量值，或所述调整参数为所述调整后分量值与所述初始分量值之间的变化值。

可选的，在将所述对应关系存储在关系表中之后，还包括：

当需要对其他像素点进行增强处理时，根据所述其他像素点的初始分量值，查找所述关系表中是否记载所述其他像素点的对应关系；

若未记载，获取所述关系表中记载的，并且在所述其他像素点周边的周边像素点的对应关系；

根据所述周边像素点的对应关系，确定所述周边像素点的调整参数，并根据所述周边像素点的调整参数，获取所述其他像素点的调整后分量值；

根据所述其他像素点的调整后分量值，对所述其他像素点进行增强处理。

在本申请的第二方面，公开一种图像增强处理装置，包括：

模型创建模块，用于在获取待处理的图像后，创建所述图像在ycbcr颜色空间的颜色模型；

相角调整模块，用于获取目标像素点的当前相角，并根据处理需求调整所述当前相角，获取调整后的第一相角，其中，所述目标像素点为所述图像中绿色区域中的像素点；

参数获取模块，用于根据第一截面图形与第二截面图形之间的对应关系，获取在调整所述当前相角之后，所述目标像素点的第一饱和度和第一亮度，其中，所述第一截面图形为所述目标像素点在所述当前相角下与所述颜色模型的外轮廓形成的图形，所述第二截面图形为所述目标像素点在所述第一相角下与所述颜色模型的外轮廓形成的图形；

参数选择模块，用于任选所述第一饱和度和第一亮度中的一个参数为第一待调整参数，另一个参数为第二待调整参数；

第一参数计算模块，用于计算所述第一待调整参数的第一比例参数，并根据所述第一比例参数，对所述第一待调整参数进行调整，获取第一调整后参数；

第二参数计算模块，用于计算所述第二待调整参数的第二比例参数，并根据所述第二比例参数，对所述第二待调整参数进行调整，获取第二调整后参数；

像素点调整模块，用于根据所述第一相角、第一调整后参数和第二调整后参数对所述目标像素点进行调整。

本申请实施例公开一种图像增强处理方法及装置，该方法中，首先在获取待处理的图像后，创建所述图像在ycbcr颜色空间的颜色模型；然后对目标像素点的当前相角进行调整，获取调整后的第一相角；获取第一截面图形和第二截面图形，其中，所述第一截面图形为所述目标像素点在所述当前相角下与所述颜色模型的外轮廓形成的图形，所述第二截面图形为所述目标像素点在所述第一相角下与所述颜色模型的外轮廓形成的图形，再根据第一截面图形与第二截面图形之间的对应关系，获取在调整所述当前相角之后，所述目标像素点的第一饱和度和第一亮度；然后，任选第一饱和度和第一亮度中的一个参数为第一待调整参数，另一个参数为第二待调整参数，根据所述目标像素点的第一饱和度和第一亮度在所述第二截面图形中的位置，计算所述目标像素点的第一比例参数，并根据所述第一比例参数，对所述第一待调整参数进行调整，获取第一调整后参数；再根据所述目标像素点的第一调整后参数和第二待调整参数在所述第二截面图形中的位置，计算所述目标像素点的第二比例参数，并根据所述第二比例参数，对所述第二待调整参数进行调整，获取第二调整后参数；最后，根据所述第一相角、第一调整后参数和第二调整后参数对所述目标像素点进行调整。

现有技术在提升图像中绿色区域的画质效果时，对绿色区域中部分或全部分量采用相同比例进行增强，导致提升后的图像出现画质失真的问题，无法满足用户实际的需求。而本申请实施例公开的方案，能够分别对待处理的图像中的像素点的相角、饱和度和亮度有针对性的处理，考虑到不同颜色分量的区别点，有效改善画质，因此，相对于现有技术，避免出现画质失真的问题，从而满足用户的实际需求，提高了用户体验。

附图说明

为了更清楚地说明本申请的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本申请实施例公开的一种图像增强处理方法的工作流程示意图；

图2为本申请实施例公开的一种图像增强处理方法中，ycbcr颜色空间的颜色模型的示意图；

图3为本申请实施例公开的一种图像增强处理方法中，cbcr坐标轴的示意图；

图4为本申请实施例公开的一种图像增强处理方法中，ycbcr颜色空间的颜色模型的六边形的示意图；

图5(a)为本申请实施例公开的一种图像增强处理方法中，第一截面图形的示意图；

图5(b)为本申请实施例公开的一种图像增强处理方法中，第二截面图形的示意图；

图6为本申请实施例公开的一种图像增强处理方法中，获取第一调整后参数的工作流程示意图；

图7为本申请实施例公开的一种图像增强处理方法中，第二截面图形的示意图；

图8为本申请实施例公开的一种图像增强处理方法中，饱和度调整曲线的示意图；

图9为本申请实施例公开的一种图像增强处理方法中，获取第二调整后参数的工作流程示意图；

图10为本申请实施例公开的一种图像增强处理方法中，亮度调整曲线的示意图；

图11为本申请实施例公开的一种图像增强处理方法中，第二截面图形的示意图；

图12为本申请实施例公开的一种图像增强处理方法中，获取第一调整后参数的工作流程示意图；

图13为本申请实施例公开的一种图像增强处理方法中，第二截面图形的示意图；

图14为本申请实施例公开的一种图像增强处理方法中，获取第二调整后参数的工作流程示意图；

图15为本申请实施例公开的一种图像增强处理方法中，第二截面图形的示意图；

图16为本申请实施例公开的一种图像增强处理方法中，进行立方体插值算法的立方体的示意图；

图17为本申请实施例公开的一种图像增强处理装置的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

为了解决通过现有技术对图像进行增强处理后，导致处理后的图像存在画质失真的问题，本申请通过以下实施例公开一种图像增强处理方法及装置。

本申请第一实施例公开一种图像增强处理方法。参见图1所示的工作流程示意图，本申请实施例公开的图像增强处理包括以下步骤：

步骤s11、在获取待处理的图像后，创建所述图像在ycbcr颜色空间的颜色模型。

在获取待处理的图像后，能够获取到该图像中各个像素点在rgb颜色空间中的各个分量。其中，rgb颜色空间包括三个分量，分别为r(红色分量)、g(绿色分量)和b(蓝色分量)。然后，可将rgb颜色空间中的各个分量转换至ycbcr颜色空间的分量，然后据此获取ycbcr颜色空间的颜色模型。其中，ycbcr颜色空间包括三个分量，其中y为亮度分量，cb为蓝色色度分量，而cr为红色色度分量。

另外，在将rgb颜色空间中的各个分量转换至ycbcr颜色空间的分量时，可采用以下公式进行转换：

y＝0.3008*r+0.5859*g+0.1133*b；

cb＝-0.1719*r-0.3398*g+0.5117*b；

cr＝0.5117*r-0.4297*g-0.0820*b。

当然，还可以通过其他方式将rgb颜色空间中的各个分量转换至ycbcr颜色空间的分量，本申请实施例对此不做限定。

步骤s12、获取目标像素点的当前相角，并根据处理需求调整所述当前相角，获取调整后的第一相角，其中，所述目标像素点为所述图像中绿色区域中的像素点。

在对图像进行增强处理的过程中，需要把ycbcr颜色空间转换至hsi颜色空间，从而获取目标像素点在调整前的当前相角，并且，还可以获取目标像素点在调整前的当前饱和度以及当前亮度。在his颜色空间中，h为相角参数hue，s为饱和度参数saturation，i为亮度参数luminance。

其中，在将ycbcr颜色空间转换至hsi颜色空间时，可采用以下公式：

y＝luminance_value；

cb＝saturation_value*cos(angle(hue))；

cr＝saturation_value*sin(angle(hue))。

在上述公式中，y、cb和cr分别表示像素点在ycbcr颜色空间的三个颜色分量，luminance_value表示该像素点在hsi颜色空间的亮度，saturation_value表示该像素点在hsi颜色空间的饱和度，angle(hue)该像素点在hsi颜色空间的相角所对应的角度的度数。

另外，还可以通过其他方式实现ycbcr颜色空间与hsi颜色空间的转换，本申请对此不做限定。

该步骤中，根据处理需求调整当前相角。具体的，可由工作人员手动调整当前相角，直到获取到符合需求的第一相角。另外，还可以根据处理需求，预先设置调整前的相角与调整后的相角之间的对应关系，这种情况下，在获取当前相角后，根据该对应关系，确定与当前相角相对应的调整后的相角，该调整后的相角即为第一相角。

步骤s13、根据第一截面图形与第二截面图形之间的对应关系，获取在调整所述当前相角之后，所述目标像素点的第一饱和度和第一亮度，其中，所述第一截面图形为所述目标像素点在所述当前相角下与所述颜色模型的外轮廓形成的图形，所述第二截面图形为所述目标像素点在所述第一相角下与所述颜色模型的外轮廓形成的图形。

其中，所述颜色模型通常为双六棱锥体，这种情况下，第一截面图形与第二截面图形通常为三角形。

步骤s14、任选所述第一饱和度和第一亮度中的一个参数为第一待调整参数，另一个参数为第二待调整参数。

步骤s15、计算所述第一待调整参数的第一比例参数，并根据所述第一比例参数，对所述第一待调整参数进行调整，获取第一调整后参数。

在完成相角的调整后，还需要对饱和度和亮度进行调整，而饱和度和亮度的调整顺序不固定。这种情况下，可从第一饱和度和第一亮度中任选一个参数作为第一待调整参数，另一参数为第二待调整参数，并依次进行调整。

例如，若选择第一饱和度为第一待调整参数，则第二待调整参数为第一亮度，这种情况下，则需要在调整目标像素点的第一饱和度之后，再调整目标像素点的亮度。

步骤s16、计算所述第二待调整参数的第二比例参数，并根据所述第二比例参数，对所述第二待调整参数进行调整，获取第二调整后参数。

在完成第一待调整参数的调整后，通过步骤s16，能够实现对第二调整后参数的调整。

步骤s17、根据所述第一相角、第一调整后参数和第二调整后参数对所述目标像素点进行调整。

该步骤中，认为第一相角、第一调整后参数和第二调整后参数为对目标像素点进行增强处理的结果。在根据所述第一相角、第一调整后参数和第二调整后参数对所述目标像素点进行调整时，可以获取第一相角、第一调整后参数和第二调整后参数对应的rgb颜色空间的颜色分量，或者，获取第一相角、第一调整后参数和第二调整后参数对应的ycbcr颜色空间的颜色分量，然后据此对目标像素点进行相应的调整。

本申请实施例公开一种图像增强处理方法，该方法中，首先在获取待处理的图像后，创建所述图像在ycbcr颜色空间的颜色模型；然后对目标像素点的当前相角进行调整，获取调整后的第一相角；获取第一截面图形和第二截面图形，其中，所述第一截面图形为所述目标像素点在所述当前相角下与所述颜色模型的外轮廓形成的图形，所述第二截面图形为所述目标像素点在所述第一相角下与所述颜色模型的外轮廓形成的图形，再根据第一截面图形与第二截面图形之间的对应关系，获取在调整所述当前相角之后，所述目标像素点的第一饱和度和第一亮度；然后，任选第一饱和度和第一亮度中的一个参数为第一待调整参数，另一个参数为第二待调整参数，根据所述目标像素点的第一饱和度和第一亮度在所述第二截面图形中的位置，计算所述目标像素点的第一比例参数，并根据所述第一比例参数，对所述第一待调整参数进行调整，获取第一调整后参数；再根据所述目标像素点的第一调整后参数和第二待调整参数在所述第二截面图形中的位置，计算所述目标像素点的第二比例参数，并根据所述第二比例参数，对所述第二待调整参数进行调整，获取第二调整后参数；最后，根据所述第一相角、第一调整后参数和第二调整后参数对所述目标像素点进行调整。

现有技术在提升图像中绿色区域的画质效果时，对绿色区域中部分或全部分量采用相同比例进行增强，导致提升后的图像出现画质失真的问题，无法满足用户实际的需求。而本申请实施例公开的方案，能够分别对待处理的图像中的像素点的相角、饱和度和亮度有针对性的处理，考虑到不同颜色分量的区别点，有效改善画质，因此，相对于现有技术，避免出现画质失真的问题，从而满足用户的实际需求，提高了用户体验。

进一步的，在本申请实施例提供的图像增强处理方法中，所述图像在ycbcr颜色空间的颜色模型通常为双六棱锥体。

其中，参见图2所示的结构示意图，所述双六棱锥体的空间三维坐标轴分别是y坐标轴、cb坐标轴和cr坐标轴，其中，y坐标轴为竖直方向的坐标轴，cb坐标轴和cr坐标轴为水平方向的坐标轴。

具体的，在该颜色模型中，y坐标轴代表的是亮度，在水平方向上的cb坐标轴代表的是蓝色色度分量，在水平方向上的cr坐标轴代表的是红色色度分量。其中，像素点在y坐标轴的取值位置越靠上，则表明该像素点的亮度越高。另外，像素点越接近双六棱锥体的表面，饱和度越高，越接近双六棱锥体的中心，饱和度越低。

并且，通过像素点在cb坐标轴和cr坐标轴上的取值，能够确定该像素点的相角。参见图3中cbcr坐标轴的示意图，在图3中，横坐标轴为cb坐标轴，纵坐标轴为cr坐标轴，根据像素点在ycbcr颜色空间的分量，确定该像素点在坐标轴中的位置a点，建立坐标轴原点o与a点的连线，其中线段oa与横坐标轴之间的夹角即为该像素点的相角。也就是说，构建cb坐标轴为水平轴，cr坐标轴为竖直轴的二维直角坐标系，o点为坐标原点，二维直角坐标系中任意一个像素点a的坐标为(cb_value，cr_value)，则a点的相角hue等于从cb坐标轴由原点逆时针旋转到向量oa方向所经过的角度。

这种情况下，a点的饱和度的计算公式可以设定为：

saturation＝pow(pow(cb_value,2)+pow(cr_value,2),0.5)。

其中，函数pow(a,b)表示指数运算，函数pow(a,b)的结果等于a的b次幂，saturation表示a点的饱和度。

另外，a点的亮度通常等于在ycbcr颜色空间中，a点在y分量的取值。

另外，所述双六棱锥体的六边形如图4所示，其中各个顶点及其顶点在ycbcr颜色空间的分量分别为red(255,0,0)，green(0,255,0)，blue(0,0,255)，cyan(0,255,255)，magenta(255,0,255)和yellow(255,255,0)。这种情况下，若本申请实施例公开的方案对绿色区域进行增强处理，则选择的目标像素点为待处理的图像中绿色颜色区域中的像素点，一般在双六棱锥体的yellow至green至cyan的区域中选择。

在本申请实施例中，所述第一截面图形和第二截面图形通常为三角形。这种情况下，所述第一截面图形的三个顶点分别为：w点、k点和e1点，所述第二截面图形的三个顶点分别为：w点、k点和e2点，而且，所述第一截面图形和第二截面图形的横坐标为饱和度，纵坐标为亮度。

其中，所述w点为rgb(255,255,255)的像素点转换至ycbcr颜色空间后，在所述颜色模型中的位置；所述k点为rgb(0,0,0)的像素点转换至ycbcr颜色空间后，在所述颜色模型中的位置；所述e1点为第一像素点的饱和度和亮度在所述颜色模型中的位置，e2点为第二像素点的饱和度和亮度在所述颜色模型中的位置；所述第一像素点为所述颜色模型中，相角为所述当前相角的各个像素点中饱和度最大的像素点；所述第二像素点为所述颜色模型中，相角为所述第一相角的各个像素点中饱和度最大的像素点。

若两个像素点的相角不同，则这两个像素点与双六棱锥体的外轮廓形成的截面图形通常是不同的，其中任意一个像素点的截面图形表明在该像素点的当前相角下，饱和度和亮度组合的有效取值的区域。也就是说，在不同的相角下，饱和度和亮度组合的有效区域存在差异。这种情况下，在调整目标像素点的当前相角之后，目标像素点的饱和度和亮度也发生变化。

设定在调整目标像素点的相角之后(即目标像素点的相角由当前相角调整为第一相角之后)，目标像素的饱和度为第一饱和度，目标像素点的亮度为第一亮度，则所述根据第一截面图形与第二截面图形之间的对应关系，获取在调整所述当前相角之后，所述目标像素点的第一饱和度和第一亮度，包括以下步骤：

首先，根据所述第一截面图形和第二截面图形中各个顶点的坐标以及m1点的坐标，建立所述第一截面图形和第二截面图形的仿射映射关系。

其中，所述第一截面图形为所述目标像素点在所述当前相角下与所述颜色模型的外轮廓形成的图形，所述第二截面图形为所述目标像素点在所述第一相角下与所述颜色模型的外轮廓形成的图形。

然后，根据所述仿射映射关系，计算m2点的坐标，其中，所述m1点为所述目标像素点在所述第一截面图形中的位置，也就是说，所述m1点为在调整所述当前相角之前，所述目标像素点在所述第一截面图形中的位置；所述m2点为所述目标像素点在所述第二截面图形中的位置，也就是说，所述m2点为在调整所述当前相角之后，所述目标像素点在所述第二截面图形中的位置。

最后，根据所述m2点的坐标，确定所述目标像素点的第一饱和度和第一亮度。

参见图5(a)的第一截面图形和图5(b)的第二截面图形，其中，第一截面图形和第二截面图形的横坐标轴为饱和度，纵坐标轴为亮度。另外，所述第一截面图形的三个顶点分别为：w点、k点和e1点，第二截面图形的三个顶点分别为：w点、k点和e2点，所述w点为rgb(255,255,255)的像素点转换至ycbcr颜色空间后，在所述颜色模型中的位置；所述k点为rgb(0,0,0)的像素点转换至ycbcr颜色空间后，在所述颜色模型中的位置；所述e1点为第一像素点的饱和度和亮度在所述颜色模型中的位置，e2点为第二像素点的饱和度和亮度在所述颜色模型中的位置；所述第一像素点为所述颜色模型中，相角为所述当前相角的各个像素点中饱和度最大的像素点；所述第二像素点为所述颜色模型中，相角为所述第一相角的各个像素点中饱最大的像素点。

另外，由于m1点为在调整所述当前相角之前，所述目标像素点在所述第一截面图形中的位置，则表明m1点在第一截面图形中的横坐标为调整相角之前的饱和度(即为所述当前相角对应的饱和度)，纵坐标为调整相角之前的亮度(即为所述当前相角对应的亮度)。m2点为在调整所述当前相角之后，所述目标像素点在所述第二截面图形中的位置，也就是说，m2点在第二截面图形中的横坐标为调整所述当前相角后的饱和度(即第一饱和度)，纵坐标为调整所述当前相角之后的亮度(即第一亮度)。

在图5(a)和图5(b)中，w点的坐标和k点的坐标是已知的，e1点和e2点的坐标能够根据当前相角与第一相角分别与所述双六棱锥体相交的关系确定，m1点的坐标根据目标像素点在调整当前相角之前的饱和度和亮度确定。也就是说，w点、k点、e1点、e2点和m1点的坐标为已知的，这种情况下，建立第一截面图形与第二截面图形之间的仿射映射关系，其中，e1点和e2点之间互为映射关系，m1点和m2点之间互为映射关系，据此，即可获取m2点的坐标，其中，m2点的横坐标即为第一饱和度，m2点的纵坐标即为第一亮度。

在建立第一截面图形和第二截面图形的仿射映射关系时，可对图5(a)建立以下方程：

m1＝k1*w+k2*k+k3*e1。

上式中，m1、w、k和e1分别表示其对应点在第一截面图形中的坐标，例如，m1表示点在第一截面图形中的坐标。

然后，对参数k1、k2和k3进行求解，求解的结果为：

k1＝sign(w_ke1_m)*square_kme1/square_wke1；

k2＝sign(k_we1_m)*square_wme1/square_wke1；

k3＝sign(m_wk_e1)*square_wmk/square_wke1。

其中，square_kme1、square_wme1、square_wmk和square_wke1分别表示三角形kme1、wme1、wmk和wke1的面积。另外，sign(a_bc_d)为预设的一种算法，该算法表示在a点和d点位于直线bc同一侧时等于1，在a点和d点位于直线bc的两侧时等于-1，在a点或d点位于直线bc上时等于0。也就是说，在w点和m点位于直线ke1同一侧时，sign(w_ke1_m)等于1，在w点和m点位于直线ke1两侧时，sign(w_ke1_m)等于-1，在m点位于直线ke1时，sign(w_ke1_m)等于0；在k点和m点位于直线we1同一侧时，sign(m_we1_k)等于1，在k点和m点位于直线we1两侧时，sign(m_we1_k)等于-1，在m点位于直线we1时，sign(m_we1_k)等于0；在m点和e1点位于直线wk同一侧时，sign(m_wk_e1)等于1，在m点和e1点位于直线wk两侧时，sign(m_wk_e1)等于-1，在m点位于直线wk时，sign(m_wk_e1)等于0。

通过上述步骤，能够计算得到k1、k2和k3，通过k1、k2和k3,能够表征第一截面图形和第二截面图形的仿射映射关系。

然后，根据以下公式，即可得到m2点的坐标：

m2＝k1*w+k2*k+k3*e2。

通过m2点的坐标，即可获取第一饱和度和第一亮度。

在对目标像素点的当前相角进行调整之后，还需要对目标像素点的饱和度和亮度进行调整。在调整过程中，可优先调整目标像素点的饱和度，再调整目标像素点的亮度，或者，还可以优先调整目标像素点的亮度，再调整目标像素点的饱和度。

其中，若所述第一待调整参数为第一饱和度，则表示第二待调整参数为第一亮度，在调整目标像素点的饱和度之后，再调整目标像素点的亮度。这种情况下，参见图6所示的工作流程示意图，所述计算所述第一待调整参数的第一比例参数，并根据所述第一比例参数，对所述第一待调整参数进行调整，获取第一调整后参数，包括以下步骤：

步骤s21、在所述第二截面图形中，创建经过m2点并且与横坐标轴平行的第一直线，获取所述第一直线与所述第二截面图形中的线段we2或线段ke2的交点h点，其中，所述m2点为所述第一饱和度和第一亮度在所述第二截面图形中的位置。

这种情况下，若第一直线与线段we2的相交于h点，得到的第二截面图形示意图可以如图7所示，该图中，第二截面图形的三个顶点分别为：w点、k点和e2点。其中，w点为rgb(255,255,255)的像素点转换至ycbcr颜色空间后，在所述颜色模型中的位置；所述k点为rgb(0,0,0)的像素点转换至ycbcr颜色空间后，在所述颜色模型中的位置；所述e2点为第二像素点的饱和度和亮度在所述颜色模型中的位置，所述第二像素点为所述颜色模型中，相角为所述第一相角的各个像素点中饱和度最大的像素点。另外，m2点为所述第一饱和度和第一亮度在所述第二截面图形中的位置。

步骤s22、根据h点的横坐标，确定所述h点的饱和度，并根据所述m2点的饱和度和所述h点的饱和度，计算所述第一比例参数。

在第二截面图形中，横坐标轴为饱和度，纵坐标轴为亮度，则h点的横坐标即为h点的饱和度。其中，h点的饱和度表示在当前亮度下，目标像素点能够取得的最大的饱和度。

另外，在计算第一比例参数时，可采用以下公式：

ratio_input＝m2(saturation)/h(saturation)。

上述公式中，ratio_input表示第一比例参数，m2(saturation)表示m2点的饱和度，h(saturation)表示h点的饱和度。

步骤s23、根据预先设置的输入饱和度和输出饱和度之间的对应关系，确定所述第一比例参数对应的第一饱和度比例参数。

本申请实施例中，预先设置输入饱和度和输出饱和度之间的对应关系，并可通过以下公式获取第一比例参数对应的第一饱和度比例参数：

ratio_output＝function(ratio_input)。

其中，function()表示输入饱和度和输出饱和度之间的对应关系，ratio_input代表的是输入饱和度，ratio_output代表的是输出饱和度。在计算时，将第一比例参数作为ratio_input输入上述公式，获取的ratio_output即为第一饱和度比例参数。

另外，输入饱和度和输出饱和度之间的对应关系可通过饱和度调整曲线表示。其中，图8为一条用于示例的饱和度调整曲线，其中，横坐标轴为输入饱和度，纵坐标轴为输出饱和度。该曲线中，对低饱和度区域的斜率进行提升，同时对高饱和度区域的斜率进行降低，避免高阶饱和度的合并。这种情况下，将第一比例参数作为输入饱和度，并通过查询饱和度调整曲线，获取相应的输出饱和度，即为第一饱和度比例参数。

进一步的，该饱和度调整曲线可以由用户根据画质调整的需求，进行调整与优化处理，以使饱和度的调整符合用户需求。

步骤s24、根据所述第一饱和度比例参数，以及所述h点的饱和度，确定所述目标像素点调整后的第二饱和度，所述第二饱和度为所述第一调整后参数。

在实际计算过程中，可通过以下公式计算第二饱和度：

第二饱和度＝h(saturation)*ratio_output。

其中，h(saturation)即为h点的饱和度，ratio_output即为第一饱和度比例参数。

另外，若所述第一待调整参数为第一饱和度，参见图9所示的工作流程示意图，所述计算所述第二待调整参数的第二比例参数，并根据所述第二比例参数，对所述第二待调整参数进行调整，获取第二调整后参数，包括以下步骤：

步骤s31、在所述第二截面图形中，创建经过n点的第二直线，获取所述第二直线与所述第二截面图形中的线段we2或线段ke2的交点p点，并获取所述第二直线与所述第二截面图形中的线段wk的交点g点，其中，所述n点为所述第一调整后参数和第二待调整参数在所述第二截面图形中的位置，所述p点以及所述g点的亮度均与所述n点的亮度相同。

其中，第一调整后参数即为第二饱和度，第二待调整参数即为第一亮度。另外，所述p点以及所述g点的亮度均与所述n点的亮度相同。也就是说，第二直线为一条等亮度直线，位于第二直线上的各个像素点的亮度相等。

步骤s32、根据p点的横坐标，确定所述p点的饱和度，并根据所述n点的饱和度和所述p点的饱和度，计算所述第二比例参数。

在第二截面图形中，横坐标轴为饱和度，纵坐标轴为亮度，则p点的横坐标即为p点的饱和度。

在根据n点的饱和度和所述p点的饱和度，计算第二比例参数时，可采用以下公式：

ratio_s＝n(saturation)/p(saturation)。

其中，ratio_s表示第二比例参数，n(saturation)表示n点的饱和度，p(saturation)表示p点的饱和度。

步骤s33、根据预先设置的亮度调整曲线，获取所述第二待调整参数对应的目标亮度参数。

其中，该亮度调整曲线用于表征第一亮度与目标亮度参数之间的对应关系。图10为一条用于示例的亮度调整曲线，该亮度调整曲线的横坐标轴为亮度，纵坐标即为该亮度对应的目标亮度参数。通过第一亮度与该亮度调整曲线，即可获取目标亮度参数。

另外，该亮度调整曲线可预先由用户根据画质的需求进行设置及优化处理。

步骤s34、根据所述目标亮度参数，确定所述第二截面图形中的线段we2或线段ke2上的q点，其中，所述q点的亮度为所述目标亮度参数。

这种情况下，获取到的第二截面图形的示意图如图11所示。其中，设定第二调整后参数与第一调整后参数在第二截面图形中的像素点为n1点，则n1点位于线段gq上。

步骤s35、根据g点的亮度、q点的亮度和所述第二比例参数，确定所述目标像素点调整后的第二亮度，所述第二亮度为所述第二调整后参数。

具体的，可通过以下公式确定所述目标像素点调整后的第二亮度：

第二亮度＝g(luminance)+(q(luminance)–g(luminance))*ratio_s。

其中，g(luminance)表示g点的亮度，q(luminance)表示q点的亮度，ratio_s表示所述第二比例参数。

通过步骤s31至步骤s35，能够对目标像素点的亮度进行增强处理。并且，通过以上处理，对高饱和度区域的像素点的亮度调整程度更为明显，对低饱和度区域的像素点的亮度调整程度逐步减弱，甚至可能减弱至0。

一幅图像中，在低饱和度区域中的各个像素点即使相角不同，但通常颜色的相似程度较高，如果对低饱和度区域中不同的子区域中的各个像素点的亮度调整的程度不同，有可能导致不同的子区域之间出现画质过渡的不连续性和断层，引起画质失真。而本申请实施例的方法对亮度进行调整时，基于第二比例参数进行计算，而第二比例参数根据n点和p点的饱和度确定，饱和度一致的区域下，计算得到的第二比例参数较为相似。因此，通过本申请实施例的方法，能够在低饱和度区域中各个像素点的亮度调整程度逐步降低，从而避免出现画质失真的问题。

通过上述实施例，公开了第一待调整参数为第一饱和度的情况下，依次调整目标像素点的饱和度和亮度的步骤。另外，所述第一调整参数还可以为第一亮度，则第二待调整参数即为第一饱和度，也就是说，在调整完目标像素点的亮度之后，再调整目标像素点的饱和度。

这种情况下，参见图12所示的工作流程示意图，所述计算所述第一待调整参数的第一比例参数，并根据所述第一比例参数，对所述第一待调整参数进行调整，获取第一调整后参数，包括以下步骤：

步骤s41、在所述第二截面图形中，创建经过m2点的第三直线，获取所述第三直线与所述第二截面图形中的线段we2或线段ke2的交点s点，并获取所述第三直线与所述第二截面图形中的线段wk的交点t点，其中，所述m2点为所述第一饱和度和第一亮度在所述第二截面图形中的位置，所述s点以及所述t点的亮度均与所述m2点的亮度相同。

其中，所述s点以及所述t点的亮度均与所述m2点的亮度相同，也就是说，第三直线为一条等亮度直线，位于第三直线上的各个像素点的亮度相等。

步骤s42、根据s点的横坐标，确定所述s点的饱和度，并根据所述s点的饱和度和所述m2点的饱和度，计算所述第一比例参数。

在第二截面图形中，横坐标轴为饱和度，纵坐标轴为亮度，则s点的横坐标即为s点的饱和度。

在根据s点的饱和度和所述m2点的饱和度，计算第一比例参数时，可采用以下公式：

ratio_s＝m2(saturation)/s(saturation)。

其中，ratio_s表示第一比例参数，m2(saturation)表示m2点的饱和度，s(saturation)表示s点的饱和度。

步骤s43、根据预先设置的亮度调整曲线，获取所述第一待调整参数对应的目标亮度参数。

其中，该亮度调整曲线用于表征第一亮度与目标亮度参数之间的对应关系，图10为一条用于示例的亮度调整曲线，可进行参照。该亮度调整曲线的横坐标轴为亮度，纵坐标即为该亮度对应的目标亮度参数。通过第一亮度与该亮度调整曲线，即可获取目标亮度参数。并且，该亮度调整曲线可预先由用户根据画质的需求进行设置及优化处理。

步骤s44、根据所述目标亮度参数，确定所述第二截面图形中的线段we2或线段ke2上的k点，其中，所述k点的亮度为所述目标亮度参数。

这种情况下，获取到的第二截面图形的示意图如图13所示。

步骤s45、根据t点的亮度、k点的亮度和所述第一比例参数，确定所述目标像素点调整后的第二亮度，所述第二亮度为所述第一调整后参数。

在确定所述第二亮度时，可通过以下公式：

第二亮度＝t(luminance)+(k(luminance)–t(luminance))*ratio_s。

上述公式中，t(luminance)表示t点的亮度，k(luminance)表示k点的亮度，ratio_s表示所述第一比例参数。

通过步骤s41至步骤s45的操作，能够对目标像素点的亮度进行增强处理。

另外，若所述第一待调整参数为第一亮度，则第二待调整参数即为第一饱和度，也就是说，在调整完目标像素点的亮度之后，再调整目标像素点的饱和度。

这种情况下，参见图14所示的工作流程示意图，所述计算所述第二待调整参数的第二比例参数，并根据所述第二比例参数，对所述第二待调整参数进行调整，获取第二调整后参数，包括以下步骤：

步骤s51、在所述第二截面图形中，创建经过r点并且与横坐标轴平行的第四直线，获取所述第四直线与所述第二截面图形中的线段we2或线段ke2的交点z点，其中，所述r点为所述第二待调整参数和第一调整后参数在所述第二截面图形中的位置。

其中，第一调整后参数即为第二亮度，第二待调整参数即为第一饱和度。

这种情况下，若第一直线与线段we2的相交于z点，得到的第二截面图形示意图可以如图15所示，该图中，第二截面图形的三个顶点分别为：w点、k点和e2点。其中，w点为rgb(255,255,255)的像素点转换至ycbcr颜色空间后，在所述颜色模型中的位置；所述k点为rgb(0,0,0)的像素点转换至ycbcr颜色空间后，在所述颜色模型中的位置；所述e2点为第二像素点的饱和度和亮度在所述颜色模型中的位置，所述第二像素点为所述颜色模型中，相角为所述第一相角的各个像素点中饱和度最大的像素点。另外，所述r点为所述第一饱和度和第二亮度在所述第二截面图形中的位置。

步骤s52、根据z点的横坐标，确定所述z点的饱和度，并根据所述r点的饱和度和所述z点的饱和度，计算所述第二比例参数。

在第二截面图形中，横坐标轴为饱和度，纵坐标轴为亮度，则z点的横坐标即为z点的饱和度。其中，z点的饱和度表示在当前亮度下，目标像素点能够取得的最大的饱和度。

另外，在计算第二比例参数时，可采用以下公式：

ratio_input＝r(saturation)/z(saturation)。

上述公式中，ratio_input表示第二比例参数，r(saturation)表示r点的饱和度，z(saturation)表示z点的饱和度。

步骤s53、根据预先设置的输入饱和度和输出饱和度之间的对应关系，确定所述第二比例参数对应的第二饱和度比例参数。

本申请实施例中，预先设置输入饱和度和输出饱和度之间的对应关系，并可通过以下公式获取第二比例参数对应的第二饱和度比例参数：

ratio_output＝function(ratio_input)。

其中，function()表示输入饱和度和输出饱和度之间的对应关系，ratio_input代表的是输入饱和度，ratio_output代表的是输出饱和度。在计算时，将第二比例参数作为ratio_input输入上述公式，获取的ratio_output即为第二饱和度比例参数。

另外，输入饱和度和输出饱和度之间的对应关系可通过饱和度调整曲线表示，该饱和度调整曲线可如图9所示，其中，横坐标轴为输入饱和度，纵坐标轴为输出饱和度。该曲线中，对低饱和度区域的斜率进行提升，同时对高饱和度区域的斜率进行降低，避免高阶饱和度的合并。这种情况下，将第二比例参数作为输入饱和度，并通过查询饱和度调整曲线，获取相应的输出饱和度，即为第二饱和度比例参数。

进一步的，该饱和度调整曲线可以由用户根据画质调整的需求，进行调整与优化处理，以使饱和度的调整符合用户需求。

步骤s54、根据所述第二饱和度比例参数，以及所述z点的饱和度，确定所述目标像素点调整后的第二饱和度，所述第二饱和度为所述第二调整后参数。

在实际计算过程中，可通过以下公式计算第二饱和度：

第二饱和度＝z(saturation)*ratio_output。

其中，z(saturation)即为z点的饱和度，ratio_output即为第二饱和度比例参数。

通过步骤s51至步骤s54的操作，能够在调整目标像素点的亮度后，实现对目标像素点的饱和度的调整。

进一步的，在本申请另一实施中，在获取第二调整后参数之后，还包括以下步骤：

首先，获取所述目标像素点在调整之前，在rgb颜色空间中的各个初始分量值，并确定所述目标像素点在调整之后，在rgb颜色空间中的各个调整后分量值；

然后，创建所述目标像素点的初始分量值与调整参数的对应关系，并将所述对应关系存储在关系表中，其中，所述调整参数为所述调整后分量值，或所述调整参数为所述调整后分量值与所述初始分量值之间的变化值。

在对目标像素点进行调整之后，能够获取目标像素点在hsi颜色空间的各个分量，即第一相角、第二饱和度和第二亮度，然后，可将其转换至rgb颜色空间，从而获取在rgb颜色空间中的各个调整后分量值，并且，能够获取调整后分量值与初始分量值之间的变化值。据此，能够建立目标像素点的初始分量值与调整参数的对应关系。

进一步的，在将所述对应关系存储在关系表中之后，还包括以下步骤：

当需要对其他像素点进行增强处理时，根据所述其他像素点的初始分量值，查找所述关系表中是否记载所述其他像素点的对应关系；

若未记载，获取所述关系表中记载的，并且在所述其他像素点周边的周边像素点的对应关系；

根据所述周边像素点的对应关系，确定所述周边像素点的调整参数，并根据所述周边像素点的调整参数，获取所述其他像素点的调整后分量值；

根据所述其他像素点的调整后分量值，对所述其他像素点进行增强处理。

本申请实施例中，在完成对目标像素点的增强处理后，创建该目标像素点的对应关系，并将该对应关系存储在关系表中。这种情况下，当需要对其他像素点进行增强处理时，可根据其他像素点的初始分量值查找所述关系表中是否记载有其他像素点的对应关系。其中，若关系表中记载有其他像素点的初始分量值与调整参数之间的对应关系，则表明关系表中记载有所述其他像素点的对应关系。

若关系表中未记载所述其他像素点的对应关系，则表明之前并未对其他像素点进行过增强处理。这种情况下，可通过插值算法获取所述其他像素点的调整后分量值。在该算法中，获取其他像素点周边的周边像素点，然后根据周边像素点在关系表中记载的调整参数，计算得到其他像素点的调整参数。

其中，该插值算法可以为立方体插值算法，为了明确该立方体插值算法在本申请中的应用，以下提供一个示例，该示例用于说明如何根据周边像素点的调整参数，确定其他像素点的调整后分量值。

该示例中，可将其他像素点周边相邻的八个像素点作为周边像素点，参见图16所示的进行立方体插值算法的立方体，设定八个像素点分别为立方体的顶点，即a、b、c、d、e、f、g和h点，并且其他像素点为该立方体内的点。这种情况下，假设其他像素点的初始分量值为(r_input,g_input,b_input)，并将八个周边像素点在r分量的两个特征灰阶为r_lut_left和r_lut_right，其中r_lut_left<＝r_input<＝r_lut_right；在g分量的两个特征灰阶为g_lut_left和g_lut_right，其中g_lut_left<＝g_input<＝g_lut_right；在b分量的两个特征灰阶为b_lut_left和b_lut_right，其中b_lut_left<＝b_input<＝b_lut_right。

其中，通过查找关系表，确定关系表中位于灰阶(r_lut_left,g_lut_left,b_lut_left)的调整参数为adj_para(r_index_left,g_index_left,b_index_left)，位于灰阶(r_lut_left,g_lut_left,b_lut_right)的调整参数为adj_para(r_index_left,g_index_left,b_index_right)，位于灰阶(r_lut_left,g_lut_right,b_lut_left)的调整参数为adj_para(r_index_left,g_index_right,b_index_left)，位于灰阶(r_lut_right,g_lut_left,b_lut_left)的调整参数为adj_para(r_index_right,g_index_left,b_index_left)，位于灰阶(r_lut_left,g_lut_right,b_lut_right)的调整参数为adj_para(r_index_left,g_index_right,b_index_right)，位于灰阶(r_lut_right,g_lut_right,b_lut_left)的调整参数为adj_para(r_index_right,g_index_right,b_index_left)，位于灰阶(r_lut_right,g_lut_left,b_lut_right)的调整参数为adj_para(r_index_right,g_index_left,b_index_right)，位于灰阶(r_lut_right,g_lut_right,b_lut_right)的调整参数为adj_para(r_index_right,g_index_right,b_index_right)。这种情况下，通过立方体插值，对(r_input,g_input,b_input)的调整参数adj_para_input_rgb进行计算，其计算公式可如下所示：

adj_para_input_rgb＝

(

adj_para(r_index_left,g_index_left,b_index_left)*

(r_lut_right-r_input)*(g_lut_right-g_input)*(b_lut_right-b_input)

+adj_para(r_index_left,g_index_left,b_index_right)*

(r_lut_right-r_input)*(g_lut_right-g_input)*(b_input-b_lut_left)

+adj_para(r_index_left,g_index_right,b_index_left)*

(r_lut_right-r_input)*(g_input-g_lut_left)*(b_lut_right-b_input)

+adj_para(r_index_right,g_index_left,b_index_left)*

(r_input-r_lut_left)*(g_lut_right-g_input)*(b_lut_right-b_input)

+adj_para(r_index_left,g_index_right,b_index_right)*

(r_lut_right-r_input)*(g_input-g_lut_left)*(b_input-b_lut_left)

+adj_para(r_index_right,g_index_right,b_index_left)*

(r_input-r_lut_left)*(g_input-g_lut_left)*(b_lut_right-b_input)

+adj_para(r_index_right,g_index_left,b_index_right)*

(r_input-r_lut_left)*(g_lut_right-g_input)*(b_input-b_lut_left)

+adj_para(r_index_right,g_index_right,b_index_right)*

(r_input-r_lut_left)*(g_input-g_lut_left)*(b_input-b_lut_left)

)

/

(

(r_lut_right-r_lut_left)*(g_lut_right-g_lut_left)*

(b_lut_right-b_lut_left)

)

通过上述公式，能够根据周边像素点的调整参数，计算得到其他像素点的调整参数。

进一步的，在获取其他像素点的调整参数后，据此可获取其他像素点的调整后分量值。其中，若调整参数为调整后分量值，则在通过上述公式计算得到的其他像素点的调整参数即为所述调整后分量值。另外，若调整参数为所述调整后分量值与所述初始分量值之间的变化值，则在通过上述公式计算得到的其他像素点的调整参数之后，将其与初始分量值相加，即可得到相应的调整后分量值。

另外，若关系表中记载有其他像素点的对应关系，则能够通过关系表的记载直接获取所述其他像素点的调整后分量值，从而无需再通过调整相角、饱和度和亮度的方式获取所述其他像素点的增强处理结果，简化了对图像进行增强处理的步骤，提高了对图像进行增强处理的效率。

相应的，在本申请另一实施例中，公开一种图像增强处理装置。参见图17所示的结构示意图，本申请实施例所述的图像增强处理装置包括：模型创建模块110、相角调整模块120、参数获取模块130、参数选择模块140、第一参数计算模块150、第二参数计算模块160和像素点调整模块170。

其中，所述模型创建模块110，用于在获取待处理的图像后，创建所述图像在ycbcr颜色空间的颜色模型。

在获取待处理的图像后，能够获取到该图像中各个像素点在rgb颜色空间中的各个分量。其中，rgb颜色空间包括三个分量，分别为r(红色分量)、g(绿色分量)和b(蓝色分量)。然后，可将rgb颜色空间中的各个分量转换至ycbcr颜色空间的分量，然后据此获取ycbcr颜色空间的颜色模型。其中，ycbcr颜色空间包括三个分量，其中y为亮度分量，cb为蓝色色度分量，而cr为红色色度分量。

另外，在将rgb颜色空间中的各个分量转换至ycbcr颜色空间的分量时，可采用以下公式进行转换：

y＝0.3008*r+0.5859*g+0.1133*b；

cb＝-0.1719*r-0.3398*g+0.5117*b；

cr＝0.5117*r-0.4297*g-0.0820*b。

当然，还可以通过其他方式将rgb颜色空间中的各个分量转换至ycbcr颜色空间的分量，本申请实施例对此不做限定。

相角调整模块120，用于获取目标像素点的当前相角，并根据处理需求调整所述当前相角，获取调整后的第一相角，其中，所述目标像素点为所述图像中绿色区域中的像素点。

在对图像进行增强处理的过程中，需要把ycbcr颜色空间转换至hsi颜色空间，从而获取目标像素点在调整前的当前相角，并且，还可以获取目标像素点在调整前的当前饱和度以及当前亮度。在his颜色空间中，h为相角参数hue，s为饱和度参数saturation，i为亮度参数luminance。

其中，在将ycbcr颜色空间转换至hsi颜色空间时，可采用以下公式：

y＝luminance_value；

cb＝saturation_value*cos(angle(hue))；

cr＝saturation_value*sin(angle(hue))。

在上述公式中，y、cb和cr分别表示像素点在ycbcr颜色空间的三个颜色分量，luminance_value表示该像素点在hsi颜色空间的亮度，saturation_value表示该像素点在hsi颜色空间的饱和度，angle(hue)该像素点在hsi颜色空间的相角所对应的角度的度数。

另外，还可以通过其他方式实现ycbcr颜色空间与hsi颜色空间的转换，本申请对此不做限定。

本申请实施例中的相角调整模块120根据处理需求调整当前相角。具体的，可由工作人员手动调整当前相角，直到获取到符合需求的第一相角。另外，还可以根据处理需求，预先设置调整前的相角与调整后的相角之间的对应关系，这种情况下，在获取当前相角后，根据该对应关系，确定与当前相角相对应的调整后的相角，该调整后的相角即为第一相角。

参数获取模块130，用于根据第一截面图形与第二截面图形之间的对应关系，获取在调整所述当前相角之后，所述目标像素点的第一饱和度和第一亮度，其中，所述第一截面图形为所述目标像素点在所述当前相角下与所述颜色模型的外轮廓形成的图形，所述第二截面图形为所述目标像素点在所述第一相角下与所述颜色模型的外轮廓形成的图形。

其中，所述颜色模型通常为双六棱锥体，这种情况下，第一截面图形与第二截面图形通常为三角形。

参数选择模块140，用于任选所述第一饱和度和第一亮度中的一个参数为第一待调整参数，另一个参数为第二待调整参数

第一参数计算模块150，用于计算所述第一待调整参数的第一比例参数，并根据所述第一比例参数，对所述第一待调整参数进行调整，获取第一调整后参数。

在完成相角的调整后，还需要对饱和度和亮度进行调整，而饱和度和亮度的调整顺序不固定。这种情况下，可从第一饱和度和第一亮度中任选一个参数作为第一待调整参数，另一参数为第二待调整参数，并依次进行调整。

例如，若选择第一饱和度为第一待调整参数，则第二待调整参数为第一亮度，这种情况下，则需要在调整目标像素点的第一饱和度之后，再调整目标像素点的亮度。

第二参数计算模块160，用于计算所述第二待调整参数的第二比例参数，并根据所述第二比例参数，对所述第二待调整参数进行调整，获取第二调整后参数。

像素点调整模块170，用于根据所述第一相角、第一调整后参数和第二调整后参数对所述目标像素点进行调整。

现有技术在提升图像中绿色区域的画质效果时，对绿色区域中部分或全部分量采用相同比例进行增强，导致提升后的图像出现画质失真的问题，无法满足用户实际的需求。而本申请实施例公开的方案，能够分别对待处理的图像中的像素点的相角、饱和度和亮度有针对性的处理，考虑到不同颜色分量的区别点，有效改善画质，因此，相对于现有技术，避免出现画质失真的问题，从而满足用户的实际需求，提高了用户体验。

以上结合具体实施方式和范例性实例对本申请进行了详细说明，不过这些说明并不能理解为对本申请的限制。本领域技术人员理解，在不偏离本申请精神和范围的情况下，可以对本申请技术方案及其实施方式进行多种等价替换、修饰或改进，这些均落入本申请的范围内。本申请的保护范围以所附权利要求为准。

具体实现中，本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，其中，该计算机可读存储介质可存储有程序，该程序执行时可包括本申请提供的适用于多业务场景的智能机器人的实现方法的各实施例中的部分或全部步骤。所述的存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体(read-onlymemory，rom)或随机存储记忆体(randomaccessmemory，ram)等。

本领域的技术人员可以清楚地了解到本申请实施例中的技术可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本申请实施例中的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本申请各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

本说明书中各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可。尤其，对于装置和终端设备的实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例中的说明即可。

以上所述的本申请实施方式并不构成对本申请保护范围的限定。