图像处理设备、图像处理系统和图像处理方法与流程

本发明涉及图像处理设备、图像处理系统和图像处理方法。

背景技术：

现今，由于诸如数字照相机、智能电话或平板电脑这样的装置广泛使用，更多的用户拍摄和阅览数字图像。随着图像的拍摄机会增加，拍摄环境也多样化。作为调节在各种照明条件的环境下拍照的图像的色泽的技术，自动白平衡技术是可用的。自动白平衡技术将图像的光源色设置为接近白光。在相关领域技术中，通常使用像素值的特征来调节色泽(colorshade)。

由数字照相机拍摄的图像有时不同于人看到的场景，尤其如果物体的暗部与亮部之间的差大(例如，如果拍摄操作在背光条件下执行，或如果所拍摄的风景包括室内部和室外部)。可用于解决该问题的技术借助图像处理提高可视性。图像处理基于视网膜皮层(retinex)原理，并且通过响应于单个图像调节动态范围来提高物体的可视性。视网膜皮层原理基于人类感知反射率的假设，并且图像被分成照明光成分和反射率成分(reflectancecomponent)，并且增强反射率成分，以提高物体的可视性。这样，图像被设置为接近人实际看到的场景，由此提高物体的可视性。

日本未审查专利申请第2012-134625号公报公开了一种光源型确定装置。光源型确定装置包括:亮度-色相(luminance-hue)校正计算单元，其从由拾取图像的成像装置生成的图像信号计算亮度与色彩之间的相关系数；色彩平衡计算单元，其计算图像信号中整个图像的色彩平衡和图像信号中中性灰色区域的色彩平衡；特征矢量生成单元，其响应于相关系数、整个图像的色彩平衡和中性灰色区域的色彩平衡生成特征矢量；以及识别单元，其响应于所生成的特征矢量，来确定图像信号中光源的类型。

色彩恢复法公开在danielj.jobson、zia-urrahman和glenna.woodell,“amultiscaleretinexforbridgingthegapbetweencolorimagesandthehumanobservationofscenes”,ieeetransactionsonimageprocessing(卷6,编号7，1997年7月)中。根据该公开，如果单标度中心(scalecenter)/周边视网膜皮层(surroundretinex)扩展到多标度，则良好的色彩复原变得困难。公开中描述的色彩恢复法以色彩恒常性(colorconstancy)中的少量稀薄化为代价(expenseofaslightsacrifice)解决了困难。

基于现有技术的视网膜皮层原理的图像处理旨在调节图像的明度对比，并且不对色泽执行调节。

技术实现要素：

本发明的目的是提供一种图像处理设备，其通过使用基于视网膜皮层原理的照明光成分，来以更高的精度水平确定照明光源色彩。

根据本发明的第一方面，提供了一种图像处理设备。该图像处理设备包括：照明光强度计算单元，其从基于形成原始图像的各个像素的像素值的明度值，使用至少一个平滑化图像(该至少一个平滑化图像具有使用至少一个平滑度来平滑化的明度值)，来确定照明光强度图像，该照明光强度图像具有所述原始图像的照明光成分作为像素值；以及光源色彩计算单元，其根据所述原始图像和所述照明光强度图像来确定照明光源色彩，作为照明光的光源色彩。

根据本发明的第二方面，鉴于第一方面，所述光源色彩计算单元通过使用所述照明光强度图像的像素值作为权重来计算所述原始图像的所述像素值的加权平均，可以确定所述照明光源色彩，所述照明光强度图像的所述像素值对应于所述原始图像的像素值。

根据本发明的第三方面，鉴于第一和第二方面中的一个方面，所述图像处理设备可以还包括：照明光图像生成单元，其生成照明光图像，照明光图像代表从所述原始图像获取的所述照明光成分的贡献量(amountofcontribution)；照明光成分调整单元，其执行色彩调节，以将所述照明光图像匹配到作为所述光源色彩的目标的目标光源色彩；反射率成分计算单元，其确定反射率成分图像，该反射率成分图像具有所述原始图像的反射率成分，作为像素值；以及调节照明光反映单元，其从所述色彩调节之后的所述照明光图像和所述反射率成分图像来确定输出图像，该输出图像是将所述原始图像匹配于所述目标光源色彩而产生的图像。

根据本发明的第四方面，鉴于第三方面，所述图像处理设备可以还包括：目标光源色彩指定单元，其获取由用户指定的所述目标光源色彩。

根据本发明的第五方面，鉴于第三方面，所述照明光强度计算单元和所述光源色彩计算单元可以分别确定样本图像的所述照明光强度图像和所述照明光源色彩，并且将所述样本图像的所述照明光源色彩设置为所述目标光源色彩。

根据本发明的第六方面，鉴于第三方面，所述照明光成分调节单元可以还执行对比调节。

根据本发明的第七方面，提供了一种图像处理方法。该图像处理方法包括如下步骤：从基于形成原始图像的各个像素的像素值的明度值，使用至少一个平滑化图像(该至少一个平滑化图像具有使用至少一个平滑度来平滑化的明度值)，来确定照明光强度图像，该照明光强度图像具有所述原始图像的照明光成分作为像素值；以及根据所述原始图像和所述照明光强度图像来确定照明光源色彩，作为照明光的光源色彩。

根据本发明的第八方面，鉴于第第七方面，所述图像处理方法可以还包括如下步骤：生成照明光图像，照明光图像代表从所述原始图像获取的所述照明光成分的贡献量；执行色彩调节，以将所述照明光图像匹配到作为所述光源色彩的目标的目标光源色彩；确定反射率成分图像，该反射率成分图像具有所述原始图像的反射率成分，作为像素值；以及从所述色彩调节之后的所述照明光图像和所述反射率成分图像来确定输出图像，该输出图像是将所述原始图像匹配于所述目标光源色彩而产生的图像。

根据本发明的第九方面，提供了一种图像处理系统。所述图像处理系统包括：显示器，其显示图像；以及图像处理设备，其对所述显示器上显示的所述图像的图像信息执行图像处理。该图像处理设备包括照明光强度计算单元，其从基于形成原始图像的各个像素的像素值的明度值，使用至少一个平滑化图像(该至少一个平滑化图像具有使用至少一个平滑度来平滑化的明度值)，来确定照明光强度图像，该照明光强度图像具有所述原始图像的照明光成分作为像素值；以及光源色彩计算单元，其根据所述原始图像和所述照明光强度图像来确定照明光源色彩，作为照明光的光源色彩。

本发明的第一方面中提供的图像处理设备通过使用基于视网膜皮层原理的照明光成分，来以更高的精度水平确定照明光源色彩。

根据本发明的第二方面，获得更高精度水平的照明光源色彩。

根据本发明的第三方面，原始图像响应于提前准备的照明光源色彩进行色彩调节。

根据本发明的第四方面，原始图像响应于由用户指定的照明光源色彩进行色彩调节。

根据本发明的第五方面，原始图像响应于样本图像的照明光源色彩进行色彩调节。

根据本发明的第六方面，还调节照明光对原始图像的对比。

本发明的第七方面中提供的图像处理方法通过使用基于视网膜皮层原理的照明光成分，来以更高的精度水平确定照明光源色彩。

根据本发明的第八方面，原始图像响应于提前准备的照明光源色彩进行色彩调节。

本发明的第九方面中提供的图像处理系统执行优秀的图像处理。

附图说明

将基于以下附图详细描述本发明的示例性实施方式，附图中：

图1例示了示例性实施方式的图像处理系统的构造；

图2是例示了根据第一示例性实施方式的图像处理设备的功能构造的框图；

图3例示了照明光强度计算单元所执行的处理；

图4a至图4c概念性地例示了使公式(2)中的方差σ²变化时高斯函数的形状；

图5是例示了第一示例性实施方式的图像处理设备所执行的处理的流程图；

图6是例示了第二示例性实施方式的图像处理设备的功能构造的框图；

图7例示了s(i,j)与ws之间的关系；

图8是例示了第二示例性实施方式的图像处理设备的处理的流程图；

图9是例示了第三示例性实施方式的图像处理设备的功能构造的框图；

图10a和图10b例示了用户指定目标光源色彩的用户接口；

图11是例示了第三示例性实施方式的图像处理设备10的处理的流程图；

图12是例示了第四示例性实施方式的图像处理设备的功能构造的框图；

图13是例示了第四示例性实施方式的图像处理设备的处理的流程图；

图14是例示了第五示例性实施方式的图像处理设备的处理的流程图；以及

图15例示了图像处理设备的硬件构造。

具体实施方式

将参照附图来详细描述本发明的实施方式。

图1例示了示例性实施方式的图像处理系统1的构造。

参照图1，示例性实施方式的图像处理系统1包括图像处理设备10、显示器20和输入装置30。图像处理设备10对显示器20上显示的图像的图像信息执行图像处理。当输入由图像处理设备10产生的图像信息时，显示器20根据图像信息来显示图像。输入装置30由用户用于向图像处理设备10输入各种信息。

图像处理设备10是例如通用个人计算机(pc)。由操作系统(os)控制的图像处理设备10使得运行各种软件应用，从而创建图像信息。

显示器20在显示屏幕21上显示图像。显示器20包括以加法混色(additivecolormixing)来显示图像的装置。例如，显示器20可以是用于pc的液晶显示器、液晶电视接收器或投影仪。显示器20的显示方法不限于液晶系统。参照图1，显示器20包括显示屏幕21。如果投影仪用于显示器20，则显示屏幕21是外部安装于显示器20的屏幕。

输入装置30包括键盘和鼠标。输入装置30用于启动或结束软件应用。如下面详细描述的，当执行图像处理时，输入装置30还用于输入使图像处理设备10执行图像处理的命令。

图像处理设备10和显示器20经由数字视像接口(dvi)彼此连接。代替dvi，两个设备还可以经由高清晰度多媒体接口(hdmi(注册商标))或displayport而彼此连接。

图像处理设备10和输入装置30经由通用串行总线(usb)彼此连接。代替usb，两个设备还可以经由ieee1394线缆或rs-232c线缆连接。

在图像处理系统1中，显示器20显示在图像处理之前的原始图像。当用户使用输入装置30向图像处理设备10输入执行图像处理的命令时，图像处理设备10对原始图像的图像信息执行图像处理。图像处理的结果反映在显示器20上显示的图像上。图像处理后的图像由此被着色，由此显示在显示器20上。在这种情况下，用户可以在观看显示器20的同时，以交互方式执行图像处理。用户可以由此更直观且更容易地执行图像处理作业。

示例性实施方式的图像处理系统1不限于图1的构造。例如，平板电脑终端可以用于图像处理系统1。在这种情况下，平板电脑终端包括触控面板。触控面板显示图像，并且从用户接收命令。换言之，触控面板充当显示器20和输入装置30。类似地，触摸监视器可以用作显示器20和输入装置30的一体装置。在示例性实施方式中，触控面板用于显示器20的显示屏幕21。图像处理设备10创建图像信息，并且触摸监视器响应于图像信息显示图像。用户通过触摸触摸监视器，来输入执行图像处理的命令。

第一示例性实施方式

图像处理设备10被描述为第一示例性实施方式。

根据第一示例性实施方式，响应于原始图像来确定原始图像的照明光(illuminationlight)的照明光源色彩(照明光的色彩)。

图2是例示了根据第一示例性实施方式的图像处理设备10的功能构造的框图。参照图2，选择性地例示图像处理设备10的各种功能之中的、与第一示例性实施方式有关的功能。

如图2例示，图像处理设备10包括：图像信息获取单元11，其获取图像信息；色彩空间转换单元12，其将色彩从一色彩空间中的色彩转换成不同色彩空间中的色彩；照明光强度计算单元13，其计算照明光的强度；光源色彩计算单元141，其计算照明光的光源色彩；以及输出单元18，其输出处理后的数据。

图像信息获取单元11获取要被图像处理的图像的图像信息(图像数据)。更具体地，图像信息获取单元11获取在图像处理之前的原始图像的图像数据。图像数据可以是：要显示在显示器20上的rgb(红色、绿色和蓝色)视频数据(rgb数据)。

色彩空间转换单元12将原始图像的图像数据转换成，与原始图像的图像数据的色彩空间不同的色彩空间中的图像数据。根据第一示例性实施方式，作为rgb色彩空间中的图像数据的rgb数据被转换成hsv色彩空间中的v数据。在这种情况下，还可以理解，色彩空间转换单元12将rgb数据的原始图像转换成v数据的明度图像。

具体地，可以如下面所述地确定明度值(brightnessvalue)。

形成原始图像的坐标(i,j)的各个像素的像素值现在可以是(r,g,b)＝(ir(i,j)、ig(i,j)、ib(i,j))。色彩空间转换单元12将ir(i,j)、ig(i,j)、ib(i,j)的最大值设置为hsv色彩空间中的明度值v(i,j)。明度值v(i,j)由以下公式(1)表示。明度值v(i,j)根据原始图像的各个像素值ir(i,j)、ig(i,j)、ib(i,j)来确定。在公式(1)中，max代表选择ir(i,j)、ig(i,j)、ib(i,j)的最大值的函数。

v(i，j)＝max{ir(i，j)，ig(i，j)，ib(i，j)}...(1)

如果由图像信息获取单元11获取的图像数据是hsv色彩空间中的hsv数据，则不使用色彩空间转换单元12。在这种情况下，v数据直接用作原始图像的各个像素的明度值。

色彩空间转换单元12这里将原始图像的图像数据转换成作为hsv色彩空间中的明度值的v数据。第一示例性实施方式不限于该方法。例如，原始图像的图像数据可以被转换成，作为ycbcr色彩空间中的明度值的y数据，或作为l*a*b*色彩空间中的明度值的l*数据，并且可以使用y数据或l*数据。

照明光强度计算单元13根据明度值v(i,j)，使用至少一个平滑化图像(该平滑化图像具有的明度值v(i,j)使用至少一个平滑度来平滑化)，来确定照明光强度图像，该照明光强度图像具有原始图像的照明光成分作为各个像素值。更具体地，照明光图像是：包括当原始图像借助基于视网膜皮层原理的图像处理被分成照明光成分和反射光成分的照明光成分的图像。

图3例示了照明光强度计算单元13所执行的处理。

为了执行该处理，照明光强度计算单元13通过对明度图像进行平滑化来生成平滑化图像(平滑化的明度图像)。在平滑化操作中，例如，使用由公式(2)表示的高斯函数。

图4a至图4c概念性地例示了使公式(2)中的方差σ²变化时高斯函数的形状。

图4a例示了当方差σ²被设置为更小时的高斯函数的形状。类似地，图4b例示了当方差σ²被设置为中等时的高斯函数的形状。图4c例示了当方差σ²被设置为更大时的高斯函数的形状。

如图4a至图4c例示，方差σ²越小，高斯函数的形状越尖。方差σ²越大，高斯函数的形状越宽。

返回到图3，照明光强度计算单元13使用由具有不同方差σ²的公式(2)表示的多个高斯函数，通过对明度图像执行卷积运算，生成具有不同平滑化度的平滑化图像(平滑化明度图像)。参照图3，使用具有n个方差σ²的高斯函数执行卷积运算，并且生成n个平滑化图像(平滑化明度图像)。图3例示了标度1至标度n的n层的多层明度图像。通过用不同方差σ²的高斯函数来执行卷积运算，平滑化图像(平滑化明度图像)的频率变化。如果如图4a中例示方差σ²被设置为更小，则平滑化图像(平滑化明度图像)的频率变高。如果如图4b中例示方差σ²被设置为中等，则平滑化图像(平滑化明度图像)的频率变中等。如果如图4c中例示方差σ²被设置为更大，则平滑化图像(平滑化明度图像)的频率变低。

照明光强度计算单元13基于每个像素，计算所生成的多个平滑化图像(平滑化明度图像)的平均值。平均值是照明光成分lv(i,j)。卷积运算和平均值(照明光成分lv(i,j))的计算由以下公式(3)表示。在以下公式(3)中，内部具有字母x的符号圆圈代表卷积运算。因此获得的图像是照明光强度图像，照明光强度图像是具有原始图像的照明光成分作为像素值的图像。

确定多个平滑化图像(平滑化明度图像)，并且计算其平均值。然而，如果至少一个平滑化图像(平滑化明度图像)可用，则图像处理是可能的。在单个平滑化图像(平滑化明度图像)的情况下，不执行平均值的计算。

这里计算由此生成的多个平滑化图像(平滑化明度图像)的平均值。权重可以分别为平滑化图像(平滑化明度图像)设置，并且计算加权后的和，然后由lv(i,j)代表。在这种情况下，lv(i,j)由公式(4)代表。公式(4)中的wn是为各个平滑化图像(平滑化明度图像)设置的权重。

公式(2)表示的高斯函数用作平滑化滤波器，以生成用于平滑化目的的平滑化图像(平滑化明度图像)。第一示例性实施方式不限于高斯函数。例如，可以使用双边滤波器，可用作用于边缘保持的平滑化滤波器。

返回到图2，基于照明光强度图像，光源色彩计算单元141确定照明光源色彩，照明光源色彩是原始图像中照明光的光源色彩。

更具体地，光源色彩计算单元141通过计算原始图像的像素值的加权平均来确定照明光源色彩，各个权重是与原始图像的像素值对应的照明光强度图像的像素值。

照明光源色彩c是rgb数据，并且使用以下公式(5)和(6)来表示。在公式(6)中，原始图像的像素值是ir(i,j)、ig(i,j)、ib(i,j)。使用与原始图像的像素值对应的照明光强度图像的像素值lv(i,j)作为权重来计算加权平均，即，照明光强度图像的像素值lv(i,j)和原始图像的对应像素值在相同坐标处。包括由公式(5)表示的rgb数据的色彩数据被确定为照明光源色彩c。

输出单元18输出期望的照明光源色彩c的信息。照明光源色彩c的信息可以显示在显示器20(参见图1)上，或者可以用作执行另一个图像处理操作的信息。

下面描述第一示例性实施方式的图像处理设备10的处理。

图5是例示了第一示例性实施方式的图像处理设备10的处理的流程图。

图像信息获取单元11获取原始图像的图像数据(步骤s101)。原始图像的图像数据是例如rgb数据。

色彩空间转换单元12将作为原始图像的图像数据的rgb数据转换成作为hsv色彩空间中的明度值v数据(步骤s102)。该转换可以使用例如公式(1)来执行。

使用由公式(2)表示的高斯函数，照明光强度计算单元13通过对包括v数据的明度图像执行卷积运算，生成多个平滑化图像(平滑化明度图像)，然后通过基于每个像素计算多个平滑化图像(平滑化明度图像)的平均值，来生成照明光强度图像(步骤s103)。该操作可以根据公式(3)来执行。

光源色彩计算单元141通过使用照明光强度图像的像素值作为权重计算原始图像的像素值的加权平均，来确定照明光源色彩。该操作可以根据例如公式(5)和(6)来执行。

输出单元18输出照明光源色彩的信息(步骤s105)。

根据第一示例性实施方式，更精准的照明光源色彩通过使用基于视网膜皮层原理的照明光成分而获得。

第二示例性实施方式

下面描述第二示例性实施方式的图像处理设备10。

根据第二示例性实施方式，使用期望的照明光源色彩来确定原始图像的照明光的光源色彩改变的输出图像。

图6是例示了第二示例性实施方式的图像处理设备10的功能构造的框图。

图6例示的图像处理设备10与图2的第一示例性实施方式的图像处理设备10的相同点在于，各个图像处理设备10包括图像信息获取单元11、色彩空间转换单元12、照明光强度计算单元13和输出单元18。另一方面，图6的图像处理设备10与第一示例性实施方式的图像处理设备10的不同点在于，图6的图像处理设备10包括照明光成分计算单元14、照明光成分调节单元15、反射率成分计算单元16和调节照明光反映单元17。

图像信息获取单元11、色彩空间转换单元12和照明光强度计算单元13的功能与第一示例性实施方式的那些相同。下面描述的是照明光成分计算单元14、照明光成分调节单元15、反射率成分计算单元16、调节照明光反映单元17和输出单元18。

照明光成分计算单元14包括：上述光源色彩计算单元141和照明光图像生成单元142。

光源色彩计算单元141与第一示例性实施方式的光源色彩计算单元141在功能上类似，并且确定照明光源色彩c(其是原始图像中照明光的光源色彩)。

照明光图像生成单元142生成照明光图像，照明光图像代表从原始图像获取的照明光成分的贡献量。

根据第一示例性实施方式，照明光图像从原始图像和照明光强度图像计算。在这种情况下，照明光图像是rgb图像，并且在照明光图像的坐标(i,j)处的像素值是(r,g,b)＝(lr(i,j)、lg(i,j)、lb(i,j))。(lr(i,j)、lg(i,j)、lb(i,j))，使用相同坐标处的照明光强度图像的像素值lv(i,j)和原始图像的像素值(ir(i,j)、ig(i,j)、ib(i,j))由公式(7)表示。

f1是使(lr(i，j)、lg(i，j)、lb(i，j))的值落入色彩渐变值0至渐变值255的范围内的函数，括号中的像素值是可变的。f1由公式(8)表示。在公式(8)中，normalize(x，y)是将x和y的乘积标准化为渐变值0至255的函数。

lr(i，j)＝f1(lv(i，j)，ir(i，j))

lg(i，j)＝f1(lv(i，j)，ig(i，j))

lb(i，j)＝f1(lv(i，j)，ib(i，j))…(7)

f1(x，y)＝normalize(x，y)…(8)

照明光强度图像包括照明光成分(其是标度量(scalarquantity))，作为像素值，并且照明光强度图像不具有关于色彩的信息。相反，第一示例性实施方式的照明光图像通过将原始图像的各个像素值与照明光强度图像的对应像素值相乘并且通过标准化乘积，来确定，并且照明光图像由此是三维矢量。照明光图像具有关于色彩的信息，并且被理解为从原始图像获取的照明光成分的贡献量。照明光图像还可以被理解为照明光强度图像的色彩图像版本。

在公式(7)和(8)的示例中，原始图像的像素值和照明光强度图像的像素值相乘，并且照明光图像根据乘积来确定。第二示例性实施方式不限于该方法。

例如，可以使用如由公式(9)表示的非线性计算方法。在公式(9)中，原始图像的像素和照明光强度图像的对应像素相乘，并且对乘积执行伽马校正运算。在公式(9)中，γ是伽马值，并且是例如，0.5。在这种情况下，确定原始图像与照明光强度图像的像素值的几何平均值。k是比例常数，并且是例如0.8。

lr(i，j)＝k(lv(i，j)ir(i，j))^γ

lg(i，j)＝k(lv(i，j)lg(i，j))^γ

lb(i，j)＝k(lv(i，j)ib(i，j))^γ…(9)

如由公式(10)表示，伽马校正运算可以对原始图像和照明光强度图像的像素值执行，然后可以使校正后的像素值相乘。在公式(10)中，γ1和γ2是伽马值，并且γ1是0.8，且γ2＝0.8。

公式(7)至公式(10)中的哪一个用于生成照明光图像取决于图像。

照明光成分调节单元15执行色彩调节，以将照明光图像匹配到作为充当目标的光源色彩的目标光源色彩。

这里使用由光源色彩计算单元141确定的照明光源色彩c和充当用于光源色彩的目标光源色彩ct来确定照明光图像的色彩调节。由此产生色彩调节后的照明光图像。目标光源色彩ct是rgb数据，并且这里是ct＝(lrt,lgt,lbt)。

更具体地，位于调节后的照明光图像的坐标(i,j)处的像素的像素值(调节后的照明光成分)是(r,g,b)＝(lr'(i,j),lg'(i,j),lb'(i,j))，并且由公式(11)表示：

色彩调节可以如由公式(12)表示的使用参数w来执行。参数w是：包括根据像素位置(诸如平滑化图像(平滑化明度图像)的像素值lv(i,j)或饱和度成分s(i,j))而不同的值的权重参数。参照w确定照明光成分的什么像素特性要在图像中调节。

根据公式(13)从平滑化图像(平滑化明度图像)的像素值lv(i,j)和饱和成分s(i,j)确定权重参数wi,j。权重参数wi,j代表在位置坐标(i,j)处的权重参数。这样，被物体的色彩强烈影响的高饱和度区域的色彩具有更小的色彩调节的调节量，并且容易保存原始图像中的像素值。相反，被照明光的色彩强烈影响的更亮和更低饱和度的区域具有色彩调节的更大调节量。

在公式(13)中，ks、bs和γs是预定参数，并且ws通过调节如公式(14)中表示的函数n(x)，而被设置为落入从0至1的范围内。

wl＝lv(i，j)

图7例示了s(i,j)与ws之间的关系。

在图7中，横坐标代表s(i,j)，并且纵坐标代表ws。

在这种情况下，如图7例示，通过调节各个参数(ks、bs、γs)来调节s(i,j)与ws之间的关系。更具体地，ws的上限通过调节参数ks来确定。ws的下限通过调节参数bs来确定。代表s(i,j)与ws之间的关系的曲线通过调节参数γs来改变。

由公式(14)表示的函数n(x)这里用于获得权重参数wi,j。可以使用任何函数，只要函数具有类似效果即可。而且，类似函数可以用于确定wl。

目标光源色彩ct可以是提前准备的值。目标光源色彩ct还可以根据公式(15)从照明光源色彩c提前计算。

可以限定函数f2。函数f2可以从照明光图像中的像素值、照明光源色彩c和目标光源色彩ct确定调节后的照明光图像中的像素值。通过限定函数f2，调节后的照明光图像中的像素值可以根据公式(16)来计算。

反射率成分计算单元16确定具有原始图像中的反射率成分作为像素值的反射率成分图像。

反射率成分图像是：包括原始图像借助基于视网膜皮层原理的图像处理被分成照明光成分和反射率成分时的反射率成分的图像。

根据第二示例性实施方式，使用明度图像和照明光强度图像来生成反射率成分图像。

根据第二示例性实施方式，假定公式(17)成立于明度图像的明度值v(i,j)与反射率成分rv(i,j)之间。反射率成分rv(i,j)代表在坐标(i,j)处的像素的反射率成分。

v(i，j)＝lv(i，j)rv(i，j)...(17)

反射率成分rv(i,j)使用公式(18)来计算，公式(18)从公式(17)导出，并且生成由反射率成分rv(i,j)形成的反射率成分图像。

调节照明光反映单元17根据色彩调节后的照明光图像和反射率成分图像，确定从将原始图像匹配于目标光源色彩产生的输出图像。

根据第二示例性实施方式，调节后的照明光图像的坐标(i,j)处像素的像素值(调节后的照明光成分)lr'(i,j)、lg'(i,j)和lb'(i,j)根据公式(19)与相同坐标处的反射率成分rv(i,j)相乘，以确定输出图像的图像数据(r,g,b)＝(ir'(i,j),ig'(i,j),ib'(i,j))。

根据第二示例性实施方式，照明光图像生成单元142和反射率成分计算单元16将原始图像分成照明光图像和反射率成分图像。调节照明光反映单元17重组调节后的照明光图像和反射率成分图像，从而在类似于原始图像的状态下产生图像。然而，由调节照明光反映单元17生成的输出图像包括调节了照明光源色彩的原始图像。

i′r(i，j)＝l′r(i，j)rv(i，j)

i′g(i，j)＝i′g(i，j)rv(i，j)

i′b(i，j)＝l′b(i，j)rv(i，j)…(19)

输出单元18输出输出图像的图像数据。输出图像的图像数据例如显示在显示器20(参见图1)上。

下面描述第二示例性实施方式的图像处理设备10的处理。

图8是例示了第二示例性实施方式的图像处理设备10的处理的流程图。

步骤s201至s204中的操作与图5的步骤s101至s104中的操作相同。下面描述步骤s205中的操作。

在步骤s204之后，照明光图像生成单元142通过从原始图像拾取照明光成分的贡献量，生成照明光图像(步骤s205)。更具体地，照明光图像生成单元142根据公式(7)至(10)，从原始图像和照明光强度图像，计算照明光成分lr(i,j)、lg(i,j)和lb(i,j)。

照明光成分调节单元15执行色彩调节，以将照明光图像匹配到充当光源色彩的目标的目标光源色彩(步骤s206)。更具体地，照明光成分调节单元15根据公式(11)至(14)，使用照明光源色彩c和目标光源色彩ct对照明光成分lr(i,j)、lg(i,j)和lb(i,j)执行色彩调节。照明光成分调节单元15由此确定调节后的照明光成分lr'(i,j)、lg'(i,j)和lb'(i,j)。

反射率成分计算单元16确定具有原始图像的反射率成分作为像素值的反射率成分图像(步骤s207)。根据第二示例性实施方式，根据公式(18)使用明度值v(i,j)而生成反射率成分rv(i,j)。

调节照明光反映单元17基于调节后的照明光图像和反射率成分图像，确定输出图像，输出图像是从将原始图像匹配于目标光源色彩产生的图像(步骤s208)。根据第二示例性实施方式，调节后的照明光成分lr'(i,j)、lg'(i,j)和lb'(i,j)根据公式(19)与反射率成分rv(i,j)相乘，并且乘积是输出图像的图像数据。

输出单元18输出输出图像的图像数据(步骤s209)。

根据第二示例性实施方式，鉴于提前准备的照明光源色彩，对原始图像执行色彩调节。这样，可以再现各种照明光源色彩中的图像。例如，如果照明光源色彩是白色，则实施自动白平衡的功能。

第三示例性实施方式

下面描述第三示例性实施方式的图像处理设备10。

根据第三示例性实施方式，响应于来自用户的指示来设置目标光源色彩。

图9是例示了第三示例性实施方式的图像处理设备10的功能构造的框图。

图9的图像处理设备10与图6中例示的第二示例性实施方式的图像处理设备10的不同点在于图9的图像处理设备10包括目标光源色彩指定单元19。除了目标光源色彩指定单元19之外的元件的功能与第二示例性实施方式的相同。由此下面描述目标光源色彩指定单元19。

目标光源色彩指定单元19获取由用户指定的目标光源色彩。

根据第二示例性实施方式，提前准备或计算目标光源色彩。根据第三示例性实施方式，目标光源色彩指定单元19如由用户指定的，设置目标光源色彩。

用户可以使用rgb值来指定目标光源色彩。另选地，用户可以通过在显示器20(参见图1)上显示的屏幕上操作输入装置30(参见图1)来指定目标光源色彩。

图10a和图10b例示了用户指定目标光源色彩所借助的用户接口。

参照图10a和图10b，用户接口包括：色彩度(诸如“暖色”和“冷色”)和在它们之间滑动的滑动器s。预设对应于色彩度(诸如“暖色”和“冷色”)的rgb值。当用户移动滑动器s时，对应的rgb值被设置为目标光源色彩。例如，暖色的目标光源色彩被设置为(r,g,b)＝(200,180,180)，并且冷色的目标光源色彩被设置为(r,g,b)＝(180,180,200)。响应于滑动器s的位置借助插入来计算这些值之间的目标光源色彩。插入法可以是线性插入。rgb值可以被转换成考虑可视特性的色彩空间(诸如cielab)中的值，转换后的值被线性插入，并且结果被再次转换回成rgv值。然后可以使用rgb值。

参照图10a和图10b，用户使用滑动器s来指定目标光源色彩。第三示例性实施方式不限于滑动器s。可以使用被构造为使用户给出指示(例如，使用户对触控面板执行滑动操作)的类似接口。

参照图10a和图10b，用户在“暖色”与“冷色”之间指定目标光源色彩。第三示例性实施方式不限于该方法。例如，用户可以准备上面设置目标光源色彩的样本色彩的调色板，并且从样本色彩中指定色彩。另选地，用户可以输入白色的色温。

下面描述第三示例性实施方式的图像处理设备10的处理。

图11是例示了第三示例性实施方式的图像处理设备10的处理的流程图。

步骤s301至s305中的操作与图8的步骤s201至s205中的操作相同。

在步骤s305之后，目标光源色彩指定单元19如用户所指定的，设置目标光源色彩(步骤s306)。

响应于由目标光源色彩指定单元19设置的目标光源色彩，执行图像处理，以修改原始图像的照明光的光源色彩。步骤s307至s310中的操作与步骤s206至s209中的操作相同。

根据第三示例性实施方式，原始图像是被调节以匹配由用户指定的照明光源色彩的色彩。这样，调节原始图像的色彩平衡。

第四示例性实施方式

下面描述第四示例性实施方式的图像处理设备10。

根据第四示例性实施方式，从样本图像获取目标光源色彩。

图12是例示了第四示例性实施方式的图像处理设备10的功能构造的框图。

图12的图像处理设备10与图6的第二示例性实施方式的图像处理设备10在功能构造上相同。

然而，除了原始图像的图像数据之外，图像信息获取单元11获取充当样本图像的图像数据。在这种情况下，样本图像包括具有由用户期望的印象的图像，并且充当用于对原始图像执行图像处理的样本。

色彩空间转换单元12、照明光强度计算单元13和光源色彩计算单元141对样本图像执行与对原始图像执行的处理相同的处理。因此，光源色彩计算单元141输出样本图像的照明光源色彩。为样本图像确定的照明光源色彩是目标光源色彩。可以理解，照明光强度计算单元13和光源色彩计算单元14分别确定样本图像的照明光强度图像和照明光源色彩，并且样本图像的照明光源色彩是目标光源色彩。

下面描述第四示例性实施方式的图像处理设备10的处理。

图13是例示了第四示例性实施方式的图像处理设备10的处理的流程图。

图像信息获取单元11获取样本图像的图像数据，以及原始图像的图像数据(步骤s401)。原始图像和样本图像的图像数据是例如rgb数据。

色彩空间转换单元12将作为原始图像和样本图像的图像数据的rgb数据转换成，作为hsv色彩空间中的明度值的v数据(步骤s402)。可以使用例如公式(1)来执行该转换。

使用由公式(2)表示的高斯函数，照明光强度计算单元13通过对包括v数据的明度图像执行卷积运算，生成多个平滑化图像(平滑化明度图像)，然后通过基于每个像素计算多个平滑化图像(平滑化明度图像)的平均值，生成照明光强度图像(步骤s403)。可以根据公式(3)来执行该操作。

光源色彩计算单元141通过使用照明光强度图像的像素值作为权重计算原始图像的像素值的加权平均，来确定照明光源色彩(步骤s404)。可以根据例如公式(5)和(6)来执行该操作。光源色彩计算单元141将从样本图像确定的照明光源色彩设置为目标光源色彩(步骤s405)。

步骤s406至s410中的后续步骤与图8的步骤s205至s209中的操作相同。

根据第四示例性实施方式，原始图像是被调节以匹配样本图像的照明光源色彩的色彩。这样，再现了匹配样本图像的照明光源色彩的图像。

第五示例性实施方式

下面描述第五示例性实施方式的图像处理设备10。

根据第五示例性实施方式，除了照明光图像的色彩调节之外，照明光成分调节单元15调节对比成分。

第五示例性实施方式的图像处理设备10与图6的第二示例性实施方式的图像处理设备10在功能构造上相同。

根据第二示例性实施方式，照明光成分调节单元15根据公式(11)执行照明光图像的色彩调节，从而获得调节后的照明光图像。根据第五示例性实施方式，照明光成分的对比使用图像的照明光对比参数cf来调节。

如果使用照明光对比参数cf，则公式(11)被修改为公式(20)。

使用中的函数不限于公式(20)。可以采用另一个函数，只要该函数用于调节照明光成分的对比即可。

下面描述第五示例性实施方式的图像处理设备10的处理。

图14是例示了第五示例性实施方式的图像处理设备10的处理的流程图。

步骤s501至s505中的操作与图8的步骤s201至s205中的操作相同。

在步骤s505之后，照明光成分调节单元15执行色彩调节，以将照明光图像匹配到作为充当目标的光源色彩的目标光源色彩，同时执行对比调节(步骤s506)。更具体地，照明光成分调节单元15根据公式(20)，使用照明光源色彩c、目标光源色彩ct和照明光对比参数cf来对照明光成分lr(i,j)、lg(i,j)和lb(i,j)执行色彩调节和对比调节，从而确定调节后的照明光成分lr'(i,j)、lg'(i,j)和lb'(i,j)。

步骤s507至s509中的操作与图8的步骤s207至s209中的操作相同。

根据第五示例性实施方式，可以调节照明光对原始图像的对比。可以由此再现反映照明光的强度的图像。当再现各种照明光源色彩的图像时，更自然再现的图像产生。

下面描述图像处理设备10的硬件构造。

图15例示了图像形成设备10的硬件构造。

图像处理设备10由个人计算机来实施。参照图15，图像处理设备10包括：中央处理单元(cpu)91、存储器92和硬盘驱动器(hdd)93。cpu91执行操作系统(os)和各种应用程序。存储器92充当存储了各种程序和用于程序的数据的存储区域。hdd93充当存储输入到程序的数据和从程序输出的数据的存储区域。

图像处理设备10还包括用于与外部通信的通信接口94。

要由示例性实施方式的图像处理设备10执行的处理作为程序(诸如应用软件)来准备。

要由第一示例性实施方式的图像处理设备10执行的处理被理解为一种程序，该程序使计算机执行以下功能：照明光强度计算功能，该照明光强度计算功能从基于形成原始图像的各个像素的像素值的明度值，使用至少一个平滑化图像(该平滑化图像的明度值使用至少一个平滑度来平滑化)，来确定照明光强度图像，该照明光强度图像具有原始图像的照明光成分作为像素值；以及光源色彩计算功能，该光源色彩计算功能根据原始图像和照明光强度图像来确定照明光源色彩，作为照明光的光源色彩。

要由第二示例性实施方式的图像处理设备10执行的处理被理解为一种程序，该程序使计算机执行以下功能：照明光图像生成功能，该照明光图像生成功能生成照明光图像，照明光图像代表从原始图像获取的照明光成分的贡献量；照明光成分调整功能，该照明光成分调整功能执行色彩调节，以将照明光图像匹配到作为光源色彩的目标的目标光源色彩；反射率成分计算功能，该反射率成分计算确定反射率成分图像，该反射率成分图像具有原始图像的反射率成分作为像素值；以及调节照明光反映功能，该调节照明光反映功能从色彩调节之后的照明光图像和反射率成分图像来确定输出图像，该输出图像是将原始图像匹配于目标光源色彩而产生的图像。

实施示例性实施方式的程序可以不仅经由通信系统还可以经由记录介质(诸如，光盘只读存储器(cd-rom))来提供。

对本发明的示例性实施方式的上述说明是为了例示和说明的目的而提供的。并非旨在对本发明进行穷尽，或者将本发明限于所公开的精确形式。显而易见的是，很多修改例和变型例对于本领域技术人员是明显的。选择了这些实施方式进行说明以最好地解释本发明的原理及其实际应用，以使本领域其它技术人员能够理解本发明的各种实施方式，以及适合于所设想的具体用途的各种变型。本发明的范围旨在由所附权利要求及其等同物来限定。