用于基于检测到的信息来处理图像的方法和装置制造方法【专利摘要】提供了用于基于检测到的信息来处理图像的方法和装置。该方法包括：获得与图像的属性有关的信息，与图像有关的属性信息；获得用于显示图像的显示设备的周边环境信息；以及基于属性信息和周边环境信息来处理图像。【专利说明】用于基于检测到的信息来处理图像的方法和装置[0001]相关申请[0002]本申请要求2013年3月20日在美国专利商标局递交的61/803,595号美国临时专利申请的优先权和2013年8月27日在韩国知识产权局递交的10-2013-0102015号韩国专利申请的权益，这里通过引用将这些申请的公开内容全部并入。【
技术领域：
】[0003]-个或多个示范性实施例涉及用于显示基于检测到的信息处理的图像的方法和装直。【
背景技术：
】[0004]显示设备可显示经处理的图像来改善图像的锐度或细节。[0005]图像处理装置可处理图像以改善图像质量，从而显示的图像可被识别为具有更好的质量。【
发明内容】[0006]-个或多个示范性实施例包括用于基于要显示的图像的属性信息或者显示设备的周边环境信息来处理图像的方法和装置。[0007]另外的方面一部分将在接下来的描述中记载，一部分将从描述中清楚显现，或者可通过实践示范性实施例来获知。[0008]根据一个或多个示范性实施例，提供了一种处理图像的方法，该方法包括：获得图像的属性信息；获得显示图像的显示设备的周边环境信息；以及基于属性信息和周边环境/[目息来处理图像。[0009]属性信息可包括图像的白点（whitepoint)、伽玛值（gammavalue)、色温（colortemperature)和色域（colorgamut)中的至少一个。[0010]属性信息还可包括与属性信息的变化有关的信息，并且变化可以是在先前图像和当前图像之间的至少一种属性信息的差别值。[0011]周边环境信息可包括以下各项中的至少一个：显示设备的周边环境的亮度(brightness)信息、周边照明的颜色信息、用户与显示设备之间的距离信息。[0012]获得周边环境信息可包括：识别用户的一定身体部分；在一定时间周期中一次或多次获得所识别的身体部分的大小值；计算所获得的大小值的平均值；以及基于平均值来获得用户与显示设备之间的距离信息。[0013]处理图像可包括：基于属性信息和周边环境信息来确定图像处理算法的参数；以及利用所确定的参数来处理图像。[0014]确定参数可包括利用一定的数学表达式来确定参数，该数学表达式以属性信息和周边环境信息作为输入值并且以该参数作为输出值。[0015]确定参数可包括利用查找表来确定参数，该查找表包括可根据属性信息和周边环境信息的值来确定的参数值。[0016]图像处理算法可包括用于通过执行锐度改善、对比度控制、噪声降低和饱和度控制中的至少一个来控制图像的质量的算法。[0017]处理图像可包括：基于属性信息和周边环境信息来确定图像的物理属性；以及利用所确定的物理属性来处理图像。[0018]所确定的物理属性可包括色温、伽玛值、白点和原色中的至少一个。[0019]处理图像可包括，响应于感测到在一定时间周期中获得的图像的属性信息和周边环境信息中的至少一个的变化值等于或大于参考值，基于属性信息和周边环境信息来处理图像。[0020]获得图像的属性信息可包括获得一定单位中包括的图像的属性信息，并且处理图像可包括基于属性信息和周边环境信息来处理一定单位中的图像。[0021]可以以帧、场景和序列之一为单位来处理图像。[0022]处理图像可包括通过基于属性信息和周边环境信息逐渐增大或减小用于处理图像的变量来处理图像。[0023]示范性实施例的一方面可提供一种用于处理图像的装置，该装置包括：图像属性信息获得器，被配置为获得与图像的至少一个属性有关的信息；周边环境信息获得器，被配置为获得与显示设备周围的周边照明有关的周边环境信息或用户信息以显示图像；图像处理器，被配置为基于属性信息或周边环境信息来处理图像；以及传感器，被配置为识别用户的一定身体部分，其中，周边环境信息获得器被配置为获得所识别的身体部分的大小值，计算所获得的大小值的平均值，并且获得用户与显示设备之间的距离信息。[0024]图像处理器可被配置为基于属性信息和周边环境信息来处理图像。[0025]图像处理器可被配置为基于属性信息和周边环境信息来确定图像处理算法的参数，并且利用所确定的参数来处理图像。[0026]属性信息可包括图像的白点、伽玛值、色温和色域中的至少一个。[0027]图像处理装置还可包括被配置为显示经处理的图像的显示器。[0028]还可包括显示经处理的图像。【专利附图】【附图说明】[0029]通过以下结合附图对示范性实施例的描述，这些和/或其他方面将变得清楚且更容易领会，附图中：[0030]图1是根据示范性实施例的图像处理方法的流程图；[0031]图2是根据示范性实施例的使用图像处理算法的图像处理方法的流程图；[0032]图3是根据示范性实施例的使用图像的物理属性的图像处理方法的流程图；[0033]图4是根据示范性实施例的基于检测到的信息的变化的图像处理方法的流程图；[0034]图5是根据示范性实施例的获得用户的观看距离的方法的流程图；并且[0035]图6和图7是根据示范性实施例的图像处理装置的框图。【具体实施方式】[0036]现在将详细述及示范性实施例，其示例在附图中示出，附图中相似的标号始终指代相似的元件。在此，这里的实施例可具有不同的形式，并且不应被解释为限于本文记载的描述。因此，下面仅仅是参考附图描述实施例来说明本描述的各方面。[0037]说明书和权利要求中使用的术语不应当限于传统或词典含义，而应当被解释为具有与示范性实施例的技术构思相对应的含义和概念，以便最适当地描述本发明。因此，应当认为本发明的示范性实施例是描述意义上的，而不是用来限定的，并且在范围内的所有差别都应被解释为包括在本发明中。[0038]在本说明书中，"实施例"例如指的是包括关于本发明的至少一个实施例中的示范性实施例描述的特定特性、结构或特征。因此，在本说明书的各个部分中的"根据实施例"这一表述不是始终指的同一实施例。[0039]贯穿说明书各处，术语"图像"可以指"图像"本身，并且也可以指各种类型的视频数据，例如"帧"、"场"和"片"。[0040]根据示范性实施例处理的"图像"可包括在显示设备上可显示的部分或整个屏幕(screen)，以及照片或视频。虽然在本说明书中代表性地描述了"图像"，但"图像"可包括可显示的屏幕本身，例如用户界面屏幕或网页屏幕，以及根据其原始含义的照片或视频。[0041]根据示范性实施例，经图像处理装置处理的图像可被发送到显示设备并显示在显示设备上。或者，图像可被显示在图像处理装置中包括的显示器上。[0042]就本文使用的而言，诸如中的至少一个"之类的表述当在元素的列表之前时，修饰整个元素列表，而不修饰该列表的个体元素。[0043]图1是根据示范性实施例的图像处理方法的流程图。[0044]参考图1，在操作S101中，根据示范性实施例的图像处理装置可获得要在显示设备上显示的图像的属性信息。[0045]根据示范性实施例，图像的属性信息可包括与图像的颜色有关的视觉属性信息，并且可包括图像的亮度、白点、伽玛值、色温和色域之一。[0046]图像的亮度指示图像有多明亮并且可表示为数字。[0047]图像的白点可以指在色域中图像的白斑的位置。如果白点变化，则图像的亮度也可变化。[0048]伽玛值指示用于表示图像中的灰度的深浅的灰度等级的范围，并且对伽玛值的调整可改变图像的对比度。[0049]色温以温度的形式指示图像的颜色。高色温表示为蓝色，低色温表示为红色。[0050]色域指的是在图像上可表示的整个光区域的颜色空间。例如，色域可根据是在RGB颜色系统上还是CMYK(青色、品红、黄色、黑色）颜色系统上表示图像而有所不同。[0051]此外，图像的属性信息还可包括图像的类别信息，其指示出根据图像的内容来分类的类别。根据示范性实施例，可根据图像中包括的内容将图像的类别分类为例如新闻、体育、纪实或电影。为了根据图像的类别显示最优的图像，图像处理装置可确定图像处理条件，例如图像处理算法的参数或图像的物理属性，并且可根据所确定的值来处理图像。[0052]另外，在操作S103中，图像处理装置可获得用于显示图像的显示设备的周边环境信息。[0053]根据示范性实施例，显示设备的周边环境信息可包括周边照明信息和用户信息。周边照明信息是显示设备周围的照明的属性信息，并且可包括与周边照明有关的亮度、照度、色温和颜色信息。用户信息可包括与使用显示设备的用户有关的信息，并且可包括例如指示出用户的观看距离的显示设备与用户之间的距离信息，以及用户的视力信息或年龄信肩、。[0054]由于用户信息包括距离信息，所以图像处理装置可根据观看距离来确定图像的物理属性或图像处理算法的参数。[0055]例如，响应于观看距离较小，图像处理装置可以使图像变暗或者可以降低改善图像细节的水平。换言之，响应于观看距离较小，改善可识别的图像质量的水平可以较低。响应于图像被处理以增强图像的边缘或者根据锐度改善算法被锐化，在边缘周围可生成增强边缘的赝像（artifact)，例如光晕。响应于所生成的赝像被明显观察到，用户可将所生成的赝像识别为图像质量的降低。这样，响应于观看距离较小，改善图像质量的水平可以较低。[0056]由于用户信息还包括用户的视力信息或年龄信息，所以图像处理装置可根据用户的视力来确定图像的物理属性或者图像处理算法的参数。特别地，响应于用户视力不佳或者年老以致不具有良好视力，图像处理装置可增大图像的亮度或饱和度以允许用户更好地识别图像。另外，根据用户的视力信息，即使响应于观看距离较小，图像处理装置也可设定高水平的图像质量改善，例如锐度改善或边缘增强，从而可允许用户以良好的质量识别图像。[0057]在操作S105中，图像处理装置可基于在操作S101和S103中获得的图像的属性信息和周边环境信息来处理要在显示设备上显示的图像。[0058]根据示范性实施例，图像处理装置可基于图像的属性信息和周边环境信息来确定图像处理算法的参数或者图像的物理属性，并且可根据所确定的值来处理图像。[0059]图像处理装置可基于要显示的图像本身的属性信息以及用于显示图像的显示设备的周边环境信息来处理图像。因此，与响应于只考虑周边环境信息处理图像的情况相比，根据示范性实施例的图像处理装置可输出更高质量的图像。[0060]根据示范性实施例，图像处理装置处理的"图像"不限于视频或照片，而可包括显示设备上可显示的屏幕本身。换言之，显示设备上显示的用户界面屏幕、应用执行屏幕或网页屏幕也可由根据实施例的图像处理装置根据显示设备的屏幕或当前周边环境信息来加以处理。[0061]图像处理装置可根据本发明的实施例自动处理图像，或者可将推荐设定值提供给用户以允许用户确定是否处理图像。推荐设定值可包括图像处理算法的参数或者确定要处理的图像的物理属性中包括的一个或多个变量。推荐设定值可被设定为在有限范围内确定，从而可防止由用户设定引起的质量降低。[0062]根据示范性实施例，为了防止响应于图像被处理而生成闪烁，图像处理装置可通过基于属性信息和周边环境信息逐渐改变用于处理图像的变量来处理图像。因此，图像处理装置可通过在一定时间中或在图像的某些帧中逐渐增大或减小图像处理算法的参数或图像的物理属性中包括的变量来处理图像。[0063]图2是根据示范性实施例的利用图像处理算法来处理图像的方法的流程图。图2的操作S201、S203和S207对应于图1的操作S101、S103和S105,这里不提供对其的重复描述。[0064]参考图2,在操作S201中，根据本发明的实施例的图像处理装置可获得要在显示设备上显示的图像的属性信息。[0065]在操作S203中，图像处理装置可获得用于显示图像的显示设备的周边环境信息。[0066]在操作S205中，图像处理装置可通过使用在操作S201或S203中获得的图像的属性信息或周边环境信息来确定图像处理算法的参数。[0067]图像处理算法可包括用于通过检测图像的一定区域，例如边缘或纹理区域，并且处理检测到的区域的像素值，来改善图像的锐度或细节的算法。根据设定，可将图像处理算法应用到图像的整个区域或者只应用到图像的所选部分区域。[0068]根据示范性实施例，用于处理图像的图像处理算法可包括用于改善图像质量的算法；例如，用于锐度改善、细节改善、对比度控制、噪声降低或饱和度控制的算法。[0069]图像处理算法可包括用于确定用于从原始图像中检测用于处理图像的一定区域的参考值（阈值）或者算法的强度的参数。由于用户可识别的图像的锐度或细节可根据图像的属性和周边环境而有所不同，所以根据示范性实施例，图像处理装置可考虑到图像的属性信息和周边环境信息来确定图像处理算法的最优参数。[0070]例如，可以将用于锐度改善的图像处理算法的参数确定为用于响应于图像的亮度较高或者如果图像的亮度与周边环境的亮度之间的差别较大则降低图像的锐度水平的参数值，以允许用户更容易地识别显示的图像。[0071]对于图像处理算法，图像处理算法的开发者可以根据装置提供在一定范围中具有基本最优值的参数，并且用户可在基本最优值的范围内对参数进行二次控制。以上的两步参数确定可降低用户的便利性并且可不容易利用算法实现优化的性能。因此，根据示范性实施例，图像处理装置可利用周边环境信息或图像本身的物理属性信息来实时地处理图像，从而算法的性能可得到最大化。另外，可在没有用户控制的情况下自动处理图像，从而可提高便利性。[0072]在操作S205中，图像处理装置可根据预设的查找表（lookuptable，LUT)或数学表达式来确定图像处理算法的参数。[0073]LUT是包括给定运算的预先计算结果的排列的数据结构，并且与图像处理装置计算给定运算的结果的情况相比可更快速地获得值。根据示范性实施例，图像处理装置可根据在操作S201和S203中获得的图像的属性信息和周边环境信息来利用LUT确定图像处理算法的参数。[0074]在操作S205中，取代LUT，图像处理装置可利用一定的数学表达式来确定参数，该数学表达式以在操作S201和S203中获得的图像的属性信息和周边环境信息作为输入值，并且以图像处理算法的参数作为输出值。[0075]例如，在用于锐度改善的图像处理算法中，假定图像的亮度是200cd/m2,200是用于处理图像以显示为最优图像的参数的参考值，并且参数值可根据图像的亮度而变化。在此情况下，参数值可与锐度的水平成比例。[0076]如果图像的亮度从200cd/m2(即，参考值）变化到300cd/m2,则可将参数值确定为150并可根据所确定的参数值来处理图像。由于响应于图像的亮度较高，在根据用于锐度改善的图像处理算法来处理的图像中生成的赝像被更好识别，所以通过降低参数值来处理的图像可被识别为具有更好的质量。[0077]另一方面，响应于图像的亮度不变并且周边照明的亮度增大，高水平的锐度可允许图像被识别为具有更好的质量。因此，可通过增大参数值来处理图像。[0078]另外，响应于观看距离与用户的平均观看距离相比减小20%以上，由于在根据用于锐度改善的图像处理算法来处理的图像中生成的赝像被更好识别，所以通过降低参数值来处理的图像可被识别为具有更好的质量。[0079]在操作S207中，图像处理装置可根据在操作S205中确定的参数通过利用图像处理算法来处理图像。在此情况下，图像处理装置可立即处理当前显示的图像以显示经处理的图像，或者可选择并处理适当的图像，例如一定场景的第一图像或某一序列的第一图像。响应于以场景或序列为单位处理图像，或者响应于处理显示屏幕，图像处理装置可在一定时间周期中对多个图像分组，并且可根据在操作S205中确定的参数通过利用图像处理算法来以组为单位处理图像。[0080]或者，响应于显示设备上显示的屏幕被改变，图像处理装置可确定在屏幕再次被改变前要应用到当前改变的屏幕的参数，并且可根据所确定的参数来处理屏幕。经图像处理装置处理的图像可被显示在显示设备上。[0081]图3是根据示范性实施例的使用图像的物理属性的图像处理方法的流程图。图3的操作S301、S303和S307对应于图1的操作S101、S103和S105,这里不提供对其的重复描述。[0082]参考图3,在操作S301中，根据示范性实施例的图像处理装置可获得要在显示设备上显示的图像的属性信息。[0083]在操作S303中，图像处理装置可获得用于显示图像的显示设备的周边环境信息。[0084]在操作S305中，图像处理装置可利用在操作S301或S303中获得的图像的属性信息或周边环境信息来确定图像的物理属性。[0085]与在操作S301中获得的图像的属性信息一样，在操作S305中确定的物理属性可包括与图像的颜色有关的视觉属性信息。例如，在操作S305中确定的物理属性可包括图像的亮度、白点、伽玛值、色温、色域和RGB原色之一。[0086]例如，图像处理装置可基于图像的亮度或基于图像的类别来确定用户最容易识别的图像的物理属性值，例如图像的白点、伽玛值或色温。响应于图像的类别是体育，由于对比度应当较高以允许用户容易识别显示的球或运动员，所以图像处理装置可确定伽玛值以增大图像的对比度。[0087]图像处理装置可基于用户的观看距离和包括周边照明的属性信息在内的周边环境信息来确定包括图像的亮度或色温在内的图像的物理属性值。例如，图像处理装置可响应于用户的观看距离较大或响应于周边照明的亮度较高而将图像的亮度确定为较高。从而，用户可将图像识别为具有更好的质量。[0088]在操作S307中，图像处理装置可根据在操作S305中确定的物理属性值来处理图像。[0089]在此情况下，图像处理装置可立即处理当前显示的图像以显示经处理的图像，或者可选择并处理适当的图像，例如一定场景的第一图像或某一序列的第一图像。响应于以场景或序列为单位处理图像，或者响应于处理显示屏幕，图像处理装置可在一定时间周期中对多个图像分组，并且可利用在操作S305中确定的物理属性来以组为单位处理图像。[0090]或者，响应于显示设备上显示的屏幕被改变，图像处理装置可确定在屏幕再次被改变前要应用到当前改变的屏幕的图像的物理属性的值，并且可根据所确定的值来处理屏幕。经图像处理装置处理的图像可被显示在显示设备上。[0091]图4是根据示范性实施例的基于检测到的信息的变化来处理图像的方法的流程图。图4的操作S401、S403和S409对应于图1的操作S101、S103和S105,这里不提供对其的重复描述。[0092]参考图4,在操作S401中，根据示范性实施例的图像处理装置可获得与要在显示设备上显示的图像有关的属性信息。[0093]在操作S403中，图像处理装置可获得用于显示图像的显示设备的周边环境信息。[0094]在操作S405中，图像处理装置可确定在操作S401或S403中获得的图像的属性信息或周边环境信息中包括的一个或多个值与在先前图像中或在先前时间点获得的值相差的值是否等于或大于参考值。[0095]根据操作S405中的确定的结果，响应于相差的值等于或大于参考值，在操作S409中，图像处理装置可基于在操作S401或S403中获得的图像的属性信息或周边环境信息来处理图像。[0096]否则，响应于相差的值不等于或大于参考值，在操作S407中，图像处理装置可在一定时间周期中获得图像的属性信息或周边环境信息。在操作S407中获得的信息可在操作S405中被与在先前图像中或在先前时间点获得的信息相比较，从而可确定其之间的差别。[0097]根据示范性实施例，图像处理装置可在一定时间周期中获得图像的属性信息或周边环境信息，并且可以仅响应于所获得的信息与先前信息相差的值等于或大于参考值而处理图像。因此，图像处理装置可仅在要求质量改善的情况下才处理图像。[0098]图5是根据示范性实施例的获得用户的观看距离的方法的流程图。[0099]根据示范性实施例，观看距离可以指用户与用于显示图像的显示设备之间的距离。以下，为了便于说明，假定显示设备被包括在图像处理装置中。[0100]参考图5,在操作S501中，图像处理装置可识别用户的一定身体部分，该身体部分可用于获得观看距离（S501)。在此情况下，图像处理装置可包括接近传感器、图像传感器和红外传感器的一个或多个，并且可利用这些传感器来识别用户的身体部分。[0101]在操作S503中，图像处理装置可获得在操作S501中识别的身体部分的大小。身体部分的大小可被确定为直径、面积或周长的值。[0102]在操作S505中，图像处理装置可确定是否存在关于在操作S501中识别的身体部分的参考值。[0103]响应于存在参考值，在操作S507中，图像处理装置可利用参考值来获得与在操作S503中获得的身体部分的大小相对应的观看距离。参考值可包括与身体部分的大小相对应的观看距离值，并从而被用于获得与所获得的身体部分的大小相对应的观看距离。[0104]否则，响应于不存在参考值，在操作S509中，图像处理装置可利用用户设定的值或者由图像处理装置的传感器获得的值来获得与所获得的身体部分的大小相对应的观看距离。一般来说，响应于身体部分的大小较大，观看距离可较小。[0105]此外，图像处理装置可利用在操作S509中获得的观看距离来设定可用于获得观看距离的一定身体部分的参考值，并且以后可利用所设定的参考值来容易地计算观看距离。[0106]图像处理装置可在一定时间周期中多次识别身体部分，并且可确定基于识别的结果获得的观看距离的平均值，来作为用户的观看距离。因此，图像处理装置可以使误识别身体部分的误差最小化。[0107]图像处理装置可通过识别一个或多个身体部分来获得一个或多个观看距离，并且可确定这些观看距离的平均值来作为观看距离。图像处理装置可识别一个或多个身体部分，可确定与这些身体部分相对应的观看距离的平均值来作为用户的观看距离，从而可更精确地获得观看距离。[0108]例如，图像处理装置可识别用户的头部，并且可根据头部的大小的变化来确定用户的观看距离。图像处理装置可识别用户的手部或脚部并且可根据手部或脚部的大小的变化来确定用户的观看距离。图像处理装置可确定根据这些身体部分确定的观看距离的平均值，来作为观看距离。[0109]除了用户的身体部分以外，还可基于用户的终端设备，例如遥控器或移动电话，来获得观看距离。换言之，图像处理装置可从包括红外传感器或图像传感器的终端设备接收由该终端设备确定的观看距离。或者，图像处理装置可通过接收从终端设备发送的红外线来确定观看距离。图像处理装置可计算由终端设备获得的观看距离和通过识别身体部分获得的观看距离的平均，从而可更精确地确定观看距离。[0110]虽然以上描述是基于显示设备被包括在图像处理装置中这个假设提供的，但显示设备不限于此。显示设备可包括用于识别用户的传感器，该传感器可将所获得的信息发送给图像处理装置，从而图像处理装置可获得用户与显示设备之间的观看距离。显示设备可包括图像传感器或相机传感器以便识别用户的身体部分，并且可以把由显示设备获得的与识别的身体部分有关的信息，例如与用户的身体部分有关的图像数据，发送给图像处理装置。[0111]现在参考图6和图7来详细描述上述图像处理装置的结构。[0112]图6是根据示范性实施例的图像处理装置600的框图。[0113]参考图6,图像处理装置600可包括图像属性信息获得器610、周边环境信息获得器620和图像处理器630。[0114]图像属性信息获得器610可获得要在显示设备上显示的图像的属性信息。[0115]周边环境信息获得器620可获得显示图像的显示设备的周边环境信息。周边环境信息可包括周边照明信息和用户信息。周边照明信息可以指与显示设备周围的光有关的信息，并且可包括与光有关的亮度、强度和色温信息。用户信息可以指与观看显示设备上的图像的用户有关的信息，并且可包括观看距离或者用户的视力或年龄信息。[0116]图像处理器630可基于由图像属性信息获得器610或周边环境信息获得器620获得的图像的属性信息或者周边环境信息来处理图像。被图像处理器630处理的图像不限于视频或照片，根据实施例也可处理可显示的用户界面屏幕或网页屏幕。经图像处理器630处理的图像640可被发送到位于图像处理装置600外部的显示设备（未示出），或者可显示在图像处理装置600中的显示单元（未示出）上。[0117]显示设备可从图像处理装置600接收由根据示范性实施例的图像处理装置600处理的图像640,并且可显示经处理的图像640。[0118]或者，图像处理装置600中的显示器可显示经处理的图像640。[0119]或者，云服务器可包括图像处理装置600的配置。响应于显示设备生成控制信号，云服务器可通过接收该控制信号来处理图像，并且将经处理的图像发送到显示设备，并且显示设备可显示经处理的图像。[0120]图7是根据另一示范性实施例的图像处理装置700的框图。图7的图像属性信息获得器710、周边环境信息获得器720和图像处理器730对应于图6的图像属性信息获得器610、周边环境信息获得器620和图像处理器630,这里不提供对其的重复描述。[0121]图7的图像处理装置700包括图像属性信息获得器710、周边环境信息获得器720、图像处理器730、传感器740、变化检测器750和显示器760。[0122]图像属性信息获得器710可获得与要在显示器760上显示的图像有关的属性信肩、。[0123]周边环境信息获得器720可获得用于显示图像的显示器760的周边环境信息。[0124]传感器740可连接到周边环境信息获得器720,可检测信息以获得显示器760的周边环境信息，并且可将检测到的信息发送到周边环境信息获得器720。传感器740可包括以下各项中的一个或多个：红外传感器、光传感器、颜色识别传感器、图像传感器、周边光传感器和接近传感器。[0125]光传感器或周边光传感器可测量显示器760周围的光的亮度。[0126]颜色识别传感器可识别与显示器760的周边照明的颜色有关的信息；例如，周边照明的色域或色温。颜色识别传感器可包括RGB传感器或颜色传感器。[0127]图像传感器或接近传感器可识别用户的身体部分。图像传感器可获得用户的身体部分的拍摄图像，并且接近传感器可感测电磁变化以识别用户的身体部分在附近靠近。[0128]红外传感器可被包括在诸如遥控器或移动电话之类的终端设备（未示出）中，并且图像处理装置700可通过接收从终端设备发送的红外线来确定观看距离。或者，终端设备可通过接收从图像处理装置700发送的红外线来确定观看距离。终端设备可以是由使用图像处理装置700的用户携带的设备，并且可以响应于图像处理装置700确定用户的观看距离而被使用。[0129]变化检测器750可连接到图像属性信息获得器710和周边环境信息获得器720，并且可检测由图像属性信息获得器710或周边环境信息获得器720获得的图像的属性信息或周边环境信息的变化。换言之，变化检测器750可通过把当前获得的图像的属性信息或周边环境信息与在先前时间点或在先前图像中获得的图像的属性信息或周边环境信息相比较，来确定当前获得的图像的属性信息或周边环境信息的变化是否等于或大于参考值。响应于确定变化等于或大于参考值，变化检测器750可将当前获得的图像的属性信息或周边环境信息发送给图像处理器730,从而根据所发送的信息处理的图像可被显示在显示器760上。[0130]图像处理器730可基于由图像属性信息获得器710或周边环境信息获得器720获得的图像的属生信息或周边环境信息来处理图像。[0131]图像处理器730可包括算法处理器731和物理属性处理器732。[0132]算法处理器731可基于图像的属性信息或周边环境信息来确定图像处理算法的参数，并且可根据所确定的参数利用图像处理算法来处理图像。[0133]物理属性处理器732可基于图像的属性信息或周边环境信息来确定图像的物理属性，并且可根据所确定的图像的物理属性来处理图像。[0134]显示器760可接收并显示经图像处理器730处理的图像。[0135]如上所述，根据上述示范性实施例中的一个或多个，图像处理装置可考虑到图像本身的属性以及显示设备的周边环境信息来处理显示的图像。从而，显示设备可显示质量改善的图像。[0136]另外，显示设备可显示通过根据基于显示设备的周边环境信息或图像的属性信息确定的最优参数应用图像处理算法来处理的图像。[0137]示范性实施例也可实现为计算机可读记录介质上的计算机可读代码。计算机可读记录介质是任何能够存储之后可被计算机系统读取的数据的数据存储设备。计算机可读记录介质的示例包括ROM、RAM、CD-ROM、磁带、软盘、光数据存储设备，等等。[0138]虽然已参考其示范性实施例具体示出和描述了示范性实施例，但本领域普通技术人员将会理解，在不脱离如所附权利要求限定的本发明的精神和范围的情况下，可对其进行形式和细节上的各种改变。【权利要求】1.一种处理图像的方法，该方法包括：获得与所述图像的属性有关的信息；获得用于显示所述图像的显示设备的周边环境信息；以及基于所述属性信息和所述周边环境信息来处理所述图像。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述属性信息包括所述图像的白点、伽玛值、色温和色域中的至少一个。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述属性信息还包括与所述属性信息的变化有关的信息，并且其中，所述变化是在先前图像和当前图像之间的至少一种属性信息的差别值。4.如权利要求1所述的方法，其中，所述周边环境信息包括所述显示设备的周边环境的亮度信息、周边照明的颜色信息、和用户与所述显示设备之间的距离信息中的至少一个。5.如权利要求4所述的方法，其中，获得所述周边环境信息包括：识别所述用户的一定身体部分；在一定时间周期中一次或多次获得所识别的身体部分的大小值；计算所获得的大小值的平均值；以及基于所获得的大小值的平均值来获得所述用户与所述显示设备之间的距离信息。6.如权利要求1所述的方法，其中，处理所述图像包括：基于所述属性信息和所述周边环境信息来确定图像处理算法的参数；以及利用所确定的参数来处理所述图像。7.如权利要求6所述的方法，其中，确定所述参数包括利用一定的数学表达式来确定所述参数，所述数学表达式以所述属性信息和所述周边环境信息作为输入值，并且以所述参数作为输出值。8.如权利要求6所述的方法，其中，确定所述参数包括利用查找表来确定所述参数，所述查找表包括根据所述属性信息和所述周边环境信息的值能够确定的参数值。9.如权利要求6所述的方法，其中，所述图像处理算法包括通过执行锐度改善、对比度控制、噪声降低和饱和度控制中的至少一个来控制所述图像的质量的算法。10.如权利要求1所述的方法，其中，处理所述图像包括：基于所述属性信息和所述周边环境信息来确定所述图像的物理属性；以及利用所确定的物理属性来处理所述图像。11.如权利要求10所述的方法，其中，所确定的物理属性包括色温、伽玛值、白点和原色中的至少一个。12.如权利要求1所述的方法，其中，处理所述图像包括，响应于感测到在一定时间周期中获得的所述图像的属性信息和所述周边环境信息中的至少一个的变化值等于或大于参考值，基于所述属性信息和所述周边环境信息来处理所述图像。13.如权利要求1所述的方法，其中，获得所述图像的属性信息包括获得与一定单位中包括的图像有关的属性信息，并且其中，处理所述图像包括基于所述属性信息和所述周边环境信息来处理所述一定单位中的图像。14.如权利要求13所述的方法，其中，以帧、场景和序列之一为单位来处理图像。15.如权利要求1所述的方法，其中，处理所述图像包括通过基于所述属性信息和所述周边环境信息逐渐增大或减小用于处理所述图像的变量来处理所述图像。16.如权利要求1所述的方法，还包括显示经处理的图像。17.如权利要求1所述的方法，其中，所述图像包括在所述显示设备上能够显示的屏幕，该屏幕包括用户界面屏幕、网页屏幕和应用执行屏幕之一。18.-种用于处理图像的装置，该装置包括：图像属性信息获得器，被配置为获得所述图像的属性信息；周边环境信息获得器，被配置为获得显示所述图像的显示设备的周边环境信息；以及图像处理器，被配置为基于所述属性信息和所述周边环境信息来处理所述图像。19.如权利要求18所述的装置，其中，所述属性信息包括所述图像的白点、伽玛值、色温和色域中的至少一个。20.如权利要求19所述的装置，其中，所述属性信息还包括与所述属性信息的变化有关的信息，并且其中，所述变化是在先前图像和当前图像之间的至少一种属性信息的差别值。21.如权利要求18所述的装置，其中，所述周边环境信息包括所述显示设备的周边环境的亮度信息、周边照明的颜色信息、和用户与所述显示设备之间的距离信息中的至少一个。22.如权利要求21所述的装置，还包括被配置为识别所述用户的一定身体部分的传感器，其中，所述周边环境信息获得器被配置为在一定时间周期中一次或多次获得所识别的身体部分的大小值，计算所获得的大小值的平均值，并且基于所述平均值来获得所述用户与所述显示设备之间的距离信息。23.如权利要求18所述的装置，其中，所述图像处理器被配置为基于所述属性信息和所述周边环境信息来确定图像处理算法的参数，并且利用所确定的参数来处理所述图像。24.如权利要求23所述的装置，其中，所述图像处理器被配置为利用一定的数学表达式来确定所述参数，所述数学表达式以所述属性信息和所述周边环境信息作为输入值，并且以所述参数作为输出值。25.如权利要求23所述的装置，其中，所述图像处理器被配置为利用查找表来确定所述参数，所述查找表包括根据所述属性信息和所述周边环境信息的值能够确定的参数值。26.如权利要求23所述的装置，其中，所述图像处理器包括通过执行锐度改善、对比度控制、噪声降低和饱和度控制中的至少一个来控制所述图像的质量的算法。27.如权利要求18所述的装置，其中，所述图像处理器被配置为基于所述属性信息和所述周边环境信息来确定所述图像的物理属性，并且利用所确定的物理属性来处理所述图像。28.如权利要求27所述的装置，其中，所确定的物理属性包括色温、伽玛值、白点和原色中的至少一个。29.如权利要求18所述的装置，还包括变化检测器，该变化检测器被配置为感测在一定时间周期中获得的所述图像的属性信息和所述周边环境信息中的至少一个的变化值是否等于或大于参考值，其中，响应于所述变化检测器感测到所述图像的属性信息和所述周边环境信息中的至少一个的变化值等于或大于参考值，所述图像处理器被配置为基于所述属性信息和所述周边环境信息来处理所述图像。30.如权利要求18所述的装置，其中，所述图像属性信息获得器被配置为获得与一定单位中包括的图像有关的属性信息，并且基于所述属性信息和所述周边环境信息来处理所述一定单位中的图像。31.如权利要求30所述的装置，其中，以帧、场景和序列之一为单位来处理图像。32.如权利要求18所述的装置，其中，所述图像处理器被配置为通过基于所述属性信息和所述周边环境信息逐渐增大或减小用于处理所述图像的变量来处理所述图像。33.如权利要求18所述的装置，还包括被配置为显示经处理的图像的显示器。34.如权利要求18所述的装置，其中，所述图像包括在所述显示设备上能够显示的屏幕，该屏幕包括用户界面屏幕、网页屏幕和应用执行屏幕之一。35.-种用于处理图像的装置，该装置包括：图像属性信息获得器，被配置为获得与图像的至少一个属性有关的信息；周边环境信息获得器，被配置为获得与显示设备周围的周边照明有关的周边环境信息或用户信息以显示所述图像；图像处理器，被配置为基于所述属性信息或所述周边环境信息来处理所述图像；以及传感器，被配置为识别所述用户的一定身体部分，其中，所述周边环境信息获得器被配置为获得所识别的身体部分的大小值，计算所获得的大小值的平均值，并且获得所述用户与所述显示设备之间的距离信息。36.如权利要求35所述的图像处理装置，其中，所述图像处理器被配置为基于所述属性信息和所述周边环境信息来处理所述图像。37.如权利要求35所述的图像处理装置，其中，所述图像处理器被配置为基于所述属性信息和所述周边环境信息来确定图像处理算法的参数，并且利用所确定的参数来处理所述图像。38.如权利要求35所述的图像处理装置，其中，所述属性信息包括所述图像的白点、伽玛值、色温和色域中的至少一个。39.如权利要求35所述的图像处理装置，还包括被配置为显示经处理的图像的显示器。【文档编号】G06T5/00GK104063846SQ201410121353【公开日】2014年9月24日申请日期:2014年3月20日优先权日:2013年3月20日【发明者】廉智英,李旼佑,金宗浩,朴贤熙,裵学均,张雪基,朴正煇申请人:三星电子株式会社