专利名称：用于增强非均匀亮度影像的处理方法及其电子装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及一种应用于数码影像的影像增强的方法，特别是关于改善在数码影像中，出现强烈光源使得拍摄画面明暗对比度过大所产生的背光、反光问题，进而造成欲拍摄景物、人物昏暗不清或过度曝光的情况，使得拍摄出来的数码影像画面其亮度不协调、不均匀，而本发明主要为了改善此种非均匀亮度数码影像而来。
背景技术：
在利用数码相机与数码摄影机拍摄时，当欲拍摄的景像或人像背后有太阳或强烈的光源时，此种情况称之为背光，而在背光的情况下拍摄，往往会造成欲拍摄出来的人像或景物昏暗不清，而使得拍摄出的数码影像效果变得奇差无比。相反地，若欲拍摄的画面中具有强烈光线或高反光物体，则常使得拍摄出来的数码影像中过度曝光或过于明亮，此种情况则称之为反光，对于这两种情况拍摄出来的数码影像可统称为非均匀亮度的数码影像。
由于在利用一般数码相机与数码摄影机拍摄时，经常会遇到复杂的环境，造成拍摄出非均匀亮度的数码影像，对于此难题的解决也是各相关应用业者与学者欲追求的目标。而在传统上解决此问题可分成两种方式，第一种方式是利用自动曝光控制(Auto Exposure control)技术加以补偿，事实上，自动曝光控制是数码相机中一项不可或缺的机制，一个优良的自动曝光控制能够针对所拍摄的画面调整出最适当的快门(Shutter)与光圈(Aperture)，而使得拍摄画面得到最佳的拍摄效果。但由于自动曝光控制主要是利用测光方法(LightMetering method)去侦测拍摄画面进光量，进而调整出适当的快门与光圈设定值，虽然利用这种方式能使在一般正常的光源环境下，拍摄达到不错的效果，但往往在有强烈明暗程度对比的非均匀亮度环境下拍摄，却常无法达到一个优良的拍摄效果。
第二种传统方法是利用传统Gamma修正的影像处理技术，来补偿非均匀亮度的数码影像，此种传统Gamma修正手段是目前各厂牌数码摄影机最常使用的影像修正手段。所谓传统Gamma修正手段是一种数码影像输入与输出的非线性转换，其主要是将整个非均匀亮度的数码影像中的每一个像素(Pixel)，通过一个非线性的数学函数转换成适当的亮度值，对于背光的情况下，可以利用传统Gamma修正手段来将原始数码影像中较暗的景物亮度增强，变得更为清晰，但缺点便是在修正过后，虽然让影像阴暗部分的信息增强，但却也让本来很亮的部分过度增强而失去原本明亮部分的信息，而且也会让整张影像偏白，而失去原来影像的色彩信息。相同地，在反光的情况下，也可以利用传统Gamma修正手段来将原始数码影像中较亮的景物亮度调低，变成适当的亮度，但缺点便是在修正过后，虽然让影像较亮部分的信息调低，但却也让本来较暗的部分变得更暗，而失去原本影像中较暗部分的影像信息。
图1A与图1B分别显示于仿真背光情况下的测试用数码影像，通过传统Gamma修正手段其修正前与修正后的影像。图1A是修正前的非均匀亮度原始测试数码影像10，由于该图由一些明暗对比度大的菱形图形组成且整体亮度偏暗，可视为仿真背光情况下的非均匀亮度测试图，而图1B的影像是经传统Gamma手段修正后所产生的影像，从图1B的影像，可以明显发现虽然影像中较阴暗部分的影像信息亮度被增强使得此部分影像较清晰，但却让本来影像中较亮的部分过度增强，而失去原本明亮部分的信息，而且也会让整张影像偏白，而失去原来影像的层次感。
图2A与图2B分别显示于仿真反光情况下的测试用数码影像，通过传统Gamma修正手段其修正前与修正后的影像。图2A是修正前的非均匀亮度原始测试数码影像10，由于该图由一些明暗对比度大的菱形图形组成且整体亮度偏亮，可视为仿真反光情况下的非均匀亮度测试图，而图2B的影像是经传统Gamma手段修正后所产生的影像，从图2B的影像，可以明显发现虽然影像中明亮部分的影像信息亮度被调整减少到适当的亮度，但却让本来影像中较暗的部分过度变暗，而使整张影像变得昏暗。
综上所述，对于因为背光或反光情况下所造成的非均匀亮度的数码影像，传统影像修正手段并无法有效地改善此难题，而此难题也是目前数码相机与数码摄影机等数码影像相关领域中，所急欲突破的重要课题。
发明内容
本发明主要目的是为改善在数码影像中，具有强烈光源使得拍摄画面明暗对比度过大，所产生的背光或反光问题，进而造成欲拍摄景物或人物昏暗不清的情况或过度曝光或过亮，使得拍摄出来的数码影像画面其亮度不协调、不均匀的效果。
为达到上述目的，本发明提供一种应用于非均匀亮度数码影像的影像增强的处理方法，其利用周围函数(Surround Function)，来分析原始数码影像亮度数据，用以计算原始影像中各个像素与其周围像素的亮度关系，进而利用此亮度数据，对原始影像处理后的影像数据，来配合原始影像的R(红色)、G(绿色)、B(蓝色)色彩信道影像值，输入经设计的增益函数(Gain Function)，用来决定原始影像各个区域像素(Pixel)的增强量，再由所决定的增强量与原始影像中各个像素的值叠加在一起，来获得影像增强后各个像素的值。且经本发明增强亮度处理后的数码影像，也能够保持色调恒定(Color Constancy)。
图1A与图1B分别为仿真背光情况下的测试用数码影像，通过传统Gamma修正手段其修正前与修正后的影像。
图2A与图2B分别为仿真反光情况下的测试用数码影像，通过传统Gamma修正手段其修正前与修正后的影像。
图3为本发明用增强非均匀亮度影像的处理方法的流程图。
图4为本发明第四式影像处理方程式所增强亮度之后所得到的灰阶影像。
图5为本发明第五式影像处理方程式所修正亮度之后所得到的灰阶影像。
图6A为取自一般数码相机在背光场景下所拍摄的原始影像。
图6B为图6A的原始影像通过传统Gamma方法增强处理后的影像。
图6C为图6A的原始影像经本发明的第四式影像处理方程式处理后而产生出影像。
图6D为图6A的原始影像经本发明的第六式影像处理方程式处理后而产生出影像。
图7A为取自一般数码相机在反光场景下所拍摄的原始影像。
图7B为图7A的原始影像经传统Gamma方法调整亮度处理后的影像。
图7C为图7A的原始影像经本发明第五式影像处理方程式处理后而产生出影像。
图7D、图8C、图7A为原始影像经本发明第七式影像处理方程式处理后而产生出影像。
图8A为取自一般数码相机在背光环境下彩色数码的原始影像。
图8B为图8A的原始影像经传统Gamma方法增强处理后而产生的彩色数码影像。
图8C为图8A的原始影像经本发明第十二式影像处理方程式处理后而产生出影像。
图9A为取自一般数码相机在反光情况下彩色数码的原始影像。
图9B为图9A的原始影像经传统Gamma方法调整处理后而产生的彩色数码影像。
图9C为图9A的原始影像经本发明第十三式影像处理方程式处理后而产生出影像。
图号说明10原始影像20处理方法201、203、205步骤具体实施方式
为了改善背光或反光等问题所造成非均匀亮度的数码影像的问题，本发明提出一种针对非均匀亮度影像的适应性的数码影像增强技术，其能够模仿人类适应性视觉的优点，来改善非均匀亮度的数码影像。因为人类视觉能够非常适应性地看清楚任何光线环境下的景物，对眼前的景象就算有强烈光线的影响，人类视觉也可以很容易看清楚强烈光线周围的较暗的景物。探究其原因，是因为人类视觉能够非常适应性随着周围环境的变化，利用瞳孔大小的缩放来看清所看的景物。借着人类视觉适应性调整亮度的概念，本发明所揭露的影像增强技术乃能够模仿人类视觉的适应性来调整亮度，且该影像增强技术对于灰阶与彩色数码影像都能够处理。
如图3所示为本发明用于增强非均匀亮度影像的处理方法的流程图。本发明的处理方法20包含步骤有步骤(201)、步骤(203)以及步骤(205)，分别说明如下内文。步骤(201)是利用周围函数(Surround Function)来分析原始影像10的整体影像亮度，并计算原始影像10中各个像素(Pixel)与其周围像素的亮度关系，以此来获得一个中介影像。在步骤(201)中，本发明对欲处理的原始影像10，先经过周围函数(Surround function)分析处理，并且计算出原始影像10中各个像素与其周围像素的亮度关系，这亮度关系为执行完成步骤(201)后所获致的重要信息。步骤(203)是利用增益函数(Gain Function)来对中介影像以及原始影像10进行计算处理，来决定原始影像10各个像素的增强量。在步骤(203)中，本发明将周围函数处理后的影像数据其即为中介影像，再配合原始影像10输入经过设计的增益函数(Gain function)，借此来决定原始影像10中各个像素的增强量。步骤(205)是将原始影像10各个像素的值分别叠加步骤(203)所对应的增强量。在步骤(205)中，本发明将所决定的增强量与原始影像10中各个像素的值叠加在一起，以获得影像增强后各个像素的值，如此一来，便可以得到增强亮度之后的数码影像，本发明通过步骤(201)至步骤(205)的执行，能够增强对原始影像10的输出结果。
本发明能够实施在灰阶数码影像以及与彩色数码影像，首先针对如何实施在灰阶数码影像来作揭露说明。在步骤(201)的分析手段，其具体施行方式是采用如第一式的影像处理方程式D(x,y)=I(x,y)*F(x,y)]]>(第一式)=Σm=-∞∞Σn=-∞∞I(m,n)F(x-m,y-n)]]>
其中’*’代表回旋积分(Convolution)运算，I(x，y)代表灰阶数字的原始影像10中的灰阶值，而F(x，y)是所采用的周围函数(Surround function)，由于F(x，y)周围函数的作用乃是用来计算在原始影像10中各个像素与其周围像素的亮度关系，因此，本发明利用一维或二维的低通滤波器(Low-pass filter)或向量函数来作为F(x，y)周围函数的实施手段，在取得原始影像10中各个像素与其周围像素的亮度关系之后，接着再继续进行步骤(203)的增益函数的处理机制。由于本发明所要改善非均匀亮度影像的情况，主要可分成背光或反光两种情况，分别说明如下文。
在背光情况下，步骤(205)的增益函数(Gain function)是采用如第二式的影像处理方程式CGain×I(x,y)D(x,y)]]>(第二式)其中D(x，y)为经步骤(201)的周围函数处理后的所得到的中介影像，而CGain为增益系数(Gain Coefficient)，其作用主要是控制增强影像亮度的程度，利用第二式影像处理方程式便可以达到适应性调整亮度的目的。由于D(x，y)代表在每个像素I(x，y)周围环境的亮度，若I(x，y)较周围环境明亮，则其亮度增强的程度则会被加强。相反地，若其I(x，y)较周围环境暗时，则亮度增强的程度则会被减少，如此一来便可以达到适应性增强数码影像中每一个像素的亮度。
在反光的情况下，步骤(205)的增益函数(Gain function)是采用如第三式的影像处理方程式-CGain×(Imax-I(x,y))(Imax-D(x,y))]]>(第三式)其中Imax指的是原始影像10中像素的最大值，通过第三式影像处理方程式的执行处理后，便能够达到适应性调整亮度的目的。
最后在步骤(205)中，乃是将所决定的增强量与原始影像10中各个像素的值叠加在一起，来获得影像增强后各个像素的值。据此，本发明处理方法20整个过程可以被综合整理成如下列所显示的影像处理两个方程式(A).背光情况下
I‾(x,y)=CGain×I(x,y)D(x,y)+I(x,y)]]>(第四式)D(x，y)＝I(x，y)*F(x，y)(B).反光情况下I‾(x,y)=-CGain×(Imax-I(x,y))(Imax-D(x,y))+I(x,y)]]>(第五式)D(x，y)＝I(x，y)*F(x，y)其中I(x，y)代表被增强之后的像素值。
为了展示本发明处理方法20对于背光情况下的原始影像10修正后的效果，请互对照参见图1A、图1B与图4。图1A是显示灰阶数码的原始影像10，图1B是显示图1A的灰阶数码的原始影像10经传统Gamma方法处理后所得到的灰阶影像，请注意图4是显示经上述第四式影像处理方程式所增强亮度之后所得到的灰阶影像。由于图1A的原始影像10是一张明亮对比度大的非均匀亮度的影像，虽再经传统Gamma方法处理后，仍可以发现图1B只是很单纯将整个灰阶影像调亮，因此整个灰阶影像亮度变得偏白，且菱形图形的层次感全失。同样的图1A的原始影像10，其经过本发明第四式影像处理方程式处理后，所增强亮度之后所得到的图4的灰阶影像，可以明显地看到在图4中每个菱形图形的受到周围亮度不同而受不同程度的增强，因此，处理后不仅亮度变亮而且整个图形层次感也很完美地表现，且处理后整个的线条并没有变得模糊。
相同地，为了展示本发明处理方法20对于反光情况下的原始影像10修正后的效果，请互对照参见图2A、图2B与图5。图2A是显示灰阶数码的原始影像10，图2B是显示图2A的灰阶数码的原始影像10经传统Gamma方法处理后所得到的灰阶影像，请注意图5是显示经第五式影像处理方程式所修正亮度之后所得到的灰阶影像。由于图2A的原始影像10是一张类似过度明亮的反光影像，虽再经传统Gamma方法处理后，仍可以发现图2B只是很单纯将整个灰阶影像调暗，因此整个灰阶影像亮度变得偏暗，且菱形图形的层次感全失。同样的图2A的原始影像10，其经过第五式影像处理方程式所调整亮度之后所得到的灰阶影像，可以明显地看到在图5中每个菱形图形，皆受到周围亮度不同而受不同程度的调整，原本较亮部分被调整至较适当的亮度，而较暗的部分则只被稍稍减少其亮度，保持其暗部的影像部分信息，并不会像传统Gamma方法只是单纯地调暗整个影像。
从图4可以很明显发现本发明的第四式影像处理方程式对于背光情况下的非均匀影像增强的优异效果，特别是对于未有噪声干扰的原始影像例如图1A4，乃具备优良的处理效果。为了增强本发明的处理方法20对原始影像10的处理能力，例如处理经数码相机与摄影机所拍摄得到数码影像，其已受到环境和硬件影响而具有噪声成份的数码影像，尤其是较暗的景物若经数码相机取得的数码影像，其很容易产生大量噪声。对于具有噪声成份的原始影像10的处理方式，本发明的处理方法20进一步对在上述的第二式影像处理方程式作一调整。由于D(x，y)被设计在分母，一旦当对于暗处，其D值过小甚至零时，又有暗部噪声发生，便容易将噪声异常地增强，使增强后的影像变得太多噪声，对于此情况，本发明采用一个抗噪声系数(Anti-noise Coefficient)的处理手段，并且将第四式影像处理方程式调整为如下I‾(x,y)=CGain×I(x,y)D(x,y)+CAnti-noise+I(x,y)]]>(第六式)D(x，y)＝I(x，y)*F(x，y)其中CAnti-noise即是所加入的抗噪声系数。
为了展示本发明第六式影像处理方程式的处理效果，请互对照参见图6A、图6B、图6C与图6D。图6A显示取自一般数码相机在背光场景下所拍摄的原始影像10，在图6A中，由于原始影像10中强烈光源造成人物及沙滩显得特别昏暗，且沙滩则因为太暗也产生噪声。图6B是显示经传统Gamma方法增强处理后的影像，在图6B的影像明显地变得偏白，且沙滩的细部影像信息及层次感减少。同样的图6A的原始影像10，经本发明的第四式影像处理方程式的处理后而产生出图6C的影像，在图6C的影像虽增强亮度之后而得到出灰阶影像，可以看见影像对比度及层次感变得较好，但沙滩部分影像仍被噪声所影响。据此，同样的图6A的原始影像10，经本发明的第六式影像处理方程式处理后而产生的图6D的影像，从图6D的影像来看，很明显地不仅整个处理后的数码影像在暗处人物及沙滩被很适应性地增强，且整个沙滩的噪声也被大大的抑制与减少，整个背光的问题也被大大改善。
对于反光情况下所拍摄得到具有噪声成份的原始影像10，本发明的处理方法20是采用如第七式的影像处理方程式I‾(x,y)=-CGain×(Imax-I(x,y))(Imax-D(x,y))+CAnti-noise+I(x,y)]]>(第七式)D(x，y)＝I(x，y)*F(x，y)其中CAnti-noise即是所加入的抗噪声系数。为了展示本发明第六式影像处理方程式的处理效果，请互对照参见图7A、图7B、图7C与图7D。图7A是显示取自一般数码相机在反光场景下所拍摄的原始影像10，在图7A中，由于原始影像10中强烈光源与茶杯的高反光度造成茶杯部分过度曝光，而失去茶杯上的花纹影像信息。图7B是显示经传统Gamma方法调整亮度处理后的影像，在图7B的影像虽然茶杯上花纹更清楚，但其它原本较暗部分却被调整至过暗而失去其影像信息，且调整后使图形变得昏暗。同样的图7A的原始影像10，经本发明第五式影像处理方程式而产生出图7C的影像，从图7C的影像来看，所增强亮度之后所得到的灰阶影像，可以看到茶杯已被第五式影像处理方程式的增强处理之后，花纹影像信息重现且原本影像较暗部分也只被稍稍减低其亮度，使整体影像层次感很优异地保持，但茶杯上由于过度曝光却容易被噪声所影响而变得有些噪声。据此，同样的图7A的原始影像10，经本发明第七式影像处理方程式而产生图7D的影像，从图7D的影像来看，很明显地，不仅整个处理后的数码影像在反光部分的茶杯影像被很适应性地调整，使茶杯上花纹重现且噪声大量减低。
以上所述是针对本发明对于非均匀亮度的灰阶影像的处理，接下来，乃要揭露说明本发明的处理方法20对于非均匀亮度的彩色影像的处理。对于彩色影像的处理除了必须很适应地增强亮度之外，必须要保持色调恒定(ColorConstancy)，由于一般在彩色数码影像使用的是RGB(红绿蓝)彩色空间(ColorSpace)，但是若直接将所想做的影像处理直接对R、G、B三个信道(Channel)做处理，这样会产生所谓的色彩偏移问题，因为R、G、B此种色彩空间并不适于做彩色影像的处理，因此，对于欲做色彩处理，一般都会使用HSI此色彩空间，而由RGB色彩空间转换至HSI色彩空间的关系式如下影像处理方程式I=13(R+G+B)]]>(第八式)S=1-3(R+G+B)[min(R,G,B)]]]>H=cos-1{[(R-G)+(R-B)]/2[(R-G)2+(R-B)(G-B)]1/2}]]>其中I代表明亮度(Intensity)，S代表色调(Saturation)，H代表饱和度(Hue)，而HSI色彩空间转换至RGB色彩空间的的关系式如下如果0°＜H≤120° g＝1-(r+b)如果120°＜H≤240° (第九式)如果240°＜H≤360° 其中r=RR+G+B,g=GR+G+B,b=BR+G+B]]>因此，可以知道在HSI色彩空间中，色彩相关信息为色调H与饱和度S的数据，若希望保持色彩恒定，便必须让色调H与饱和度S保持一定，由上述第九式影像处理方程式可知，若要色调H与饱和度S保持一定，事实上，只要保持r、g、b不变即可保持色彩恒定，而只要对明亮度I做适当的处理。
因此，对于背光情况下彩色影像的原始影像10，首先将原始影像10的R、G、B转换成明亮度I之后，再利用第十式影像处理方程式来进行处理
I‾(x,y)=CGain×I(x,y)D(x,y)+CAnti-noise+I(x,y)]]>(第十式)D(x，y)＝I(x，y)*F(x，y)I(x,y)=13(R(x,y)+G(x,y)+B(x,y))]]>其中R(x，y)、G(x，y)、B(x，y)为原始影像10的影像信息，I(x，y)为原始影像10的明亮度值，以及I(x，y)是经过亮度增强之后的影像明亮度值。
接着再将I(x，y)和原始影像的色彩数据r、g、b，利用第十一式影像处理方程式来进行处理R(x，y)＝I(x，y)×3×r(x，y)G(x，y)＝I(x，y)×3×g(x，y)B(x，y)＝I(x，y)×3×b(x，y)r(x,y)=R(x,y)R(x,y)+G(x,y)+B(x,y)]]>(第十一式)g(x,y)=G(x,y)R(x,y)+G(x,y)+B(x,y)]]>b(x,y)=B(x,y)R(x,y)+G(x,y)+B(x,y)]]>其中R(x，y)、G(x，y)、B(x，y)代表经过亮度增强后数码影像值。如此一来，便可完成适应性地增强非均匀彩色数码影像并且保持色彩恒定，由于第十式影像处理方程式与第十一式影像处理方程式的关系，本发明处理方法20对于背光环境下的彩色数码的原始影像10的处理手段，其可以简化为第十二式影像处理方程式R‾(x,y)=CGain×R(x,y)D(x,y)+CAnti-noise+R(x,y)]]>G‾(x,y)=CGain×G(x,y)D(x,y)+CAnti-noise+G(x,y)]]>(第十二式)B‾(x,y)=CGain×B(x,y)D(x,y)+CAnti-noise+B(x,y)]]>D(x，y)＝I(x，y)*F(x，y)I(x,y)=13(R(x,y)+G(x,y)+B(x,y))]]>为了展示本发明第十二式影像处理方程式对于背光环境下彩色数码的原始影像10的处理效果，请互对照参见图8A、图8B、以及图8C。图8A是显示背光环境下彩色数码的原始影像10，而图8B是显示图8A的原始影像10经传统Gamma方法增强处理后而产生的彩色数码影像。同样的图8A的原始影像10，经本发明第十二式影像处理方程式来增强亮度之后而产生图8C的影像，从图8C的影像来看，可以很明显证明本发明第十二式影像处理方程式具有很优秀的影像增强效果，而且从图8C中可以发现在经过本发明的适应性影像增强之后，其影像可以保持色彩恒定。
同理，本发明对于反光情况下彩色数码的原始影像10的处理手段，也可以在保持色彩恒定下，其简化为第十三式影像处理方程式R‾(x,y)=-CGain×(Imax-R(x,y))(Imax-D(x,y))+CAnti-noise+R(x,y)]]>G‾(x,y)=-CGain×(Imax-G(x,y))(Imax-D(x,y))+CAnti-noise+G(x,y)]]>(第十三式)B‾(x,y)=-CGain×(Imax-B(x,y))(Imax-D(x,y))+CAnti-noise+B(x,y)]]>D(x，y)＝I(x，y)*F(x，y)I(x,y)=13(R(x,y)+G(x,y)+B(x,y))]]>为了展示本发明第十三式影像处理方程式对于反光环境下彩色数码的原始影像10的处理效果，请互对照参见图9A、图9B、以及图9C。图9A是显示反光情况下彩色数码的原始影像10，而图9B是显示图9A的原始影像10经传统Gamma方法调整处理后而产生的彩色数码影像。同样的图9A的原始影像10，经本发明第十三式影像处理方程式来调整亮度之后而产生图9C的影像，从图9C的影像来看，图9C是经第十三式所亮度调整之后所得到的数码影像，可以很明显证明本发明第十三式影像处理方程式具有很优秀的影像亮度调整效果，而且从图9C中可以发现在经过本发明的适应性影像增强之后，其影像也可以保持色彩恒定。
再者，本发明的处理方法20能够将其实现于电子装置中，例如数码相机、显示器、打印机或是其它影像输出装置。
任何熟知此技术者，在不脱离本发明的精神和范围内，可作各种的更动与修饰，因此，本发明的保护范围当根据权利要求中所界定为准。
权利要求
1.一种用于增强非均匀亮度影像的处理方法，其特征在于包括下列步骤(a).利用周围函数来分析原始影像的整体影像亮度，并计算该原始影像中各个像素与其周围像素的亮度关系，以获得中介影像；(b).利用增益函数来对该中介影像以及原始影像进行计算处理，来决定该原始影像各个像素的增强量；(c).将原始影像各个像素的值分别叠加步骤(b)所对应的增强量；通过步骤(a)至步骤(c)的执行来增强对原始影像的输出结果。
2.如权利要求1所述的处理方法，其中当原始影像是为一灰阶数字影像时，步骤(a)的分析步骤，是利用D(x，y)＝I(x，y)*F(x，y)=Σm=-∞∞Σn=-∞∞I(m,n)F(x-m,y-n)]]>其中’*’为回旋积分运算，I(x，y)为原始影像的灰阶值或明亮度值，F(x，y)为周围函数，D(x，y)为中介影像。
3.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于该F(x，y)，是选自于一维或二维的低通滤波器。
4.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于该F(x，y)，是选自于一维或二维的向量函数。
5.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于该步骤(b)的计算步骤，是利用CGain×I(x,y)D(x,y)]]>来决定原始影像各个像素的增强量，其中I(x，y)是为原始影像，D(x，y)是为中介影像，CGain是为该增益函数。
6.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于当原始影像为背光情况下的影像时，步骤(b)的计算步骤，是利用CGain×I(x,y)D(x,y)+CAnti-noise]]>来决定原始影像各个像素的增强量，其中I(x，y)是为原始影像，D(x，y)是为中介影像，CGain是为该增益函数，CAnti-noise是为抗噪声系数。
7.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于当原始影像为反光情况下的影像时，步骤(b)的计算步骤，是利用-CGain×(Imax-I(x,y))(Imax-D(x,y))+CAnti-noise]]>来决定原始影像各个像素的增强量，其中I(x，y)为原始影像，D(x，y)是为中介影像，CGain为增益函数，CAnti-noise为抗噪声系数，Imax为该原始影像中像素的最大值。
8.如权利要求6或权利要求7所述的处理方法，其特征在于增益系数，为正数。
9.如权利要求6或权利要求7所述的处理方法，其特征在于抗噪声系数，为正数。
10.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于当原始影像为彩色数字影像且是在背光情况下时，步骤(a)的分析步骤、步骤(b)的计算步骤以及步骤(c)的叠加步骤，是利用CGain×R(x,y)D(x,y)+CAnti-noise+R(x,y)]]>CGain×B(x,y)D(x,y)+CAnti-noise+B(x,y)]]>D(x，y)＝I(x，y)*F(x，y)I(x,y)=13(R(x,y)+G(x,y)+R(x,y))]]>其中I(x，y)为原始影像，D(x，y)为中介影像，CGain为增益函数，CAnti-noise为抗噪声系数，R(x，y)为原始影像的红色色彩信道影像值，G(x，y)为原始影像的绿色色彩信道影像值，B(x，y)为原始影像的蓝色色彩信道影像值。
11.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于当原始影像为彩色数字影像且是在反光情况下时，步骤(a)的分析步骤、步骤(b)的计算步骤以及步骤(c)的叠加步骤，是利用-CGain×(Imax-R(x,y))(Imax-D(x,y))+CAnti-noise+R(x,y)]]>-CGain×(Imax-G(x,y))(Imax-D(x,y))+CAnti-noise+G(x,y)]]>-CGain×(Imax-B(x,y))(Imax-D(x,y))+CAnti-noise+B(x,y)]]>D(x，y)＝I(x，y)*F(x，y)I(x,y)=13(R(x,y)+G(x,y)+B(x,y))]]>其中I(x，y)为原始影像，D(x，y)为中介影像，CGain为增益函数，CAnti-noise为抗噪声系数，Imax为原始影像中像素的最大值，R(x，y)为原始影像的红色色彩信道影像值，G(x，y)是为原始影像的绿色色彩信道影像值，B(x，y)为原始影像的蓝色色彩信道影像值。
12.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于当原始影像是为灰阶数字影像且是在背光情况下时，步骤(a)的分析步骤、步骤(b)的计算步骤以及步骤(c)的叠加步骤，是利用CGain×I(x,y)D(x,y)+CAnti-noise+I(x,y)]]>D(x，y)＝I(x，y)*F(x，y)其中I(x，y)为原始影像，D(x，y)为中介影像，CGain为增益函数，CAnti-noise为抗噪声系数。
13.如权利要求1所述的处理方法，其特征在于当原始影像为灰阶数字影像且是在反光情况下时，步骤(a)的分析步骤、步骤(b)的计算步骤以及步骤(c)的叠加步骤，是利用-CGain×(Imax-I(x,y))(Imax-D(x,y))+CAnti-noise+I(x,y)]]>D(x，y)＝I(x，y)*F(x，y)其中I(x，y)为原始影像，D(x，y)为中介影像，CGain为增益函数，CAnti-noise为抗噪声系数，Imax为原始影像中像素的最大值。
14.一种实施如权利要求1所述的处理方法的电子装置。
15.如权利要求14所述的电子装置，其特征在于电子装置，是一种数码相机。
16.如权利要求14所述的电子装置，其特征在于电子装置，是一显示器。
17.如权利要求14所述的电子装置，其特征在于电子装置，是一打印机。
18.如权利要求14所述的电子装置，其特征在于电子装置，是一影像输出装置。
全文摘要
本发明是一种用于增强非均匀亮度影像的处理方法。本发明利用周围函数(Surround function)来分析原始影像的整体影像的亮度均匀度，再利用所得的亮度均匀度，分别对整体影像的每个像素(Pixel)的RGB影像值输入到经设计的增益函数(Gain Function)做处理，来强化整体影像的亮度均匀度，并且能够仿人类视觉般适用性地调整整个影像中每个区域的亮度，同时保持影像色彩恒定。
文档编号H04N1/56GK1747557SQ20041007459
公开日2006年3月15日 申请日期2004年9月7日 优先权日2004年9月7日
发明者李克聪, 陈永平, 倪丰洲, 刘昌衢, 黄梓洋, 李克扬 申请人:李克聪, 黄梓洋, 李克扬