專利名稱：圖像處理方法及其裝置的制作方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理方法及其裝置，尤其涉及按區(qū)域局部增強(qiáng)圖像對比 度的方法及其裝置。
背景技術(shù)：
在圖像處理領(lǐng)域里，多數(shù)人都對圖像增強(qiáng)技術(shù)(image enhancement technique)感到濃厚的興趣?；旧险f，圖像增強(qiáng)技術(shù)的概念就是使圖像的 模糊細(xì)節(jié)顯示出來，或者使圖像中某些令人感興趣的特征更加明顯。圖像增 強(qiáng)技術(shù)中考慮了人類視覺系統(tǒng)的主觀感覺。 一般而言，人眼辨別不同亮度層 級(luminance level)的能力影響著圖像處理的顯示結(jié)果。例如，如果圖像傾 向于模糊(或黑暗)，那么人眼就不能清楚地看到圖像的細(xì)節(jié)，所以圖像的灰 度值(gray-level)范圍便需要被擴(kuò)大，也就是說，對圖像執(zhí)行對比度處理。
對比度處理為增加圖像的動(dòng)態(tài)灰度值范圍。圖1為執(zhí)行對比度處理的典 型轉(zhuǎn)換圖。請參照圖1，輸入灰度值r,與r2被分別轉(zhuǎn)換為灰度值s,與s2,其 中灰度值r,與r2分別是原始圖像的最小灰度值與最大灰度值。因此，藉由對 比度處理，原始圖像的灰度值范圍可擴(kuò)大至灰度值0與灰度值L-l之間的灰 度值范圍。
此外，也可使用圖像的灰度值直方圖來執(zhí)行對比度處理?；叶戎抵狈綀D 為一種離散函數(shù)，其可表示為h(rk)=nk，其中rk是第k個(gè)灰度值，而&是灰 度值rk的像素?cái)?shù)量。圖2A到圖2C分別為暗圖像.亮圖像以及低對比度圖像 的各自的直方圖。請參照圖2A，如果圖像傾向于微暗、模糊，那么其直方圖 的分量就會(huì)集中于低灰度值。相反地，請參照圖2B，亮圖像的直方圖分量會(huì) 集中高灰度值。此外，請參照圖2C,低對比度圖像的直方圖分量會(huì)集中于中 間的灰度值范圍，并且此灰度值范圍較窄。直覺上來看，高對比度圖像的直 方圖分量應(yīng)為包含較寬的灰度值范圍，并且像素?cái)?shù)量會(huì)接近均勻地分布在每 個(gè)灰度值上。因此，為了使圖像的更多灰度值細(xì)節(jié)變得明顯，并且擴(kuò)大圖像 的灰度值范圍，可以依據(jù)圖像的直方圖信息來產(chǎn)生一轉(zhuǎn)換函數(shù)(transferfimction),例如圖1中的轉(zhuǎn)換曲線。
不過，圖像可能具有多個(gè)特征或細(xì)節(jié)，其分布在閨像的不同區(qū)域，并且 這些特征或細(xì)節(jié)極不相同。如果依據(jù)固定的轉(zhuǎn)換函數(shù)或固定的對比度調(diào)整， 來對整個(gè)圖像#^亍對比度處理，則這些特征或細(xì)節(jié)就會(huì)因相互影響而變得不 明顯。所以，同時(shí)考慮增強(qiáng)圖像對比度與保持圖像特征或細(xì)節(jié)便成為了現(xiàn)今 重要課題之一。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種圖像處理方法及其裝置。此圖像處理方法及其裝置為按 區(qū)域來局部增強(qiáng)圖像對比度，并且依據(jù)圖像區(qū)域的調(diào)整結(jié)果，來調(diào)整區(qū)域之 間邊界中的像素。因此，藉由局部對比度處理，每個(gè)圖像區(qū)域中的特征或細(xì) 節(jié)便可變得更為明顯。而且，藉由調(diào)整邊界中的像素，也可使得圖像區(qū)域之 間所存有的不均勻區(qū)域變得較為平滑，從而提高圖像的顯示品質(zhì)。
本發(fā)明提供一種圖像處理方法。首先，接收一圖像，其中該圖像具有多 個(gè)區(qū)域，并且每個(gè)區(qū)域包括多個(gè)像素。接著，對每個(gè)區(qū)域執(zhí)行對比度處理， 并且分析每個(gè)區(qū)域各自的局卻曲線，其中局部曲線為每個(gè)區(qū)域中像素的灰度 值經(jīng)對比度處理之前與對比度處理之后的對應(yīng)關(guān)系。接著，依據(jù)其中一個(gè)區(qū) 域與鄰近區(qū)域各自的局部曲線，來調(diào)整所述其中 一個(gè)區(qū)域與鄰近區(qū)域之間邊 界中的像素的灰度值。
本發(fā)明提供一種圖像處理裝置。此圖像處理裝置包括對比度增強(qiáng)模塊、 分析模塊以及運(yùn)算模塊。對比度增強(qiáng)模塊接收具有多個(gè)區(qū)域的圖像,用以對
每個(gè)區(qū)域執(zhí)行對比度處理，其中每個(gè)區(qū)域包括多個(gè)像素。分析模塊耦接至對 比度增強(qiáng)模塊，其分析每個(gè)區(qū)域各自的局部曲線，其中局部曲線為每個(gè)區(qū)域 中像素的灰度值在對比度處理之前與經(jīng)對比度處理之后的對應(yīng)關(guān)系。運(yùn)算模 塊耦接至分析模塊，其依據(jù)其中一個(gè)區(qū)域與鄰近區(qū)域各自的局部曲線，來調(diào) 整這個(gè)區(qū)域與鄰近區(qū)域之間邊界中的像素的灰度但.，
本發(fā)明提供一種圖像處理方法及其裝置。此圖像處理方法及其裝置對每 個(gè)圖像區(qū)域執(zhí)行局部對比度處理，藉以使每個(gè)圖像區(qū)域中的特征或細(xì)節(jié)變得 明顯。但是，局部的對比度處理會(huì)使圖像區(qū)域之間的邊界出現(xiàn)人眼能察覺的 不均勻區(qū)(或稱為假像)。因此，本發(fā)明分析每個(gè)圖像區(qū)域的局部曲線，藉以 調(diào)整圖像區(qū)域之間的邊界中的像素，此局部曲線為每個(gè)圖像區(qū)域的像素的灰度值在對比度處理之前與經(jīng)對比度處理之后的對應(yīng)關(guān)系。因此，上述不均勻 區(qū)可經(jīng)由調(diào)整而變得平滑，藉此獲得較佳的視覺效果，以及提高整體圖像顯 示品質(zhì)。
為讓本發(fā)明的上述和其他目的、特征和優(yōu)點(diǎn)能更明顯易懂，下文特舉本 發(fā)明的較佳實(shí)施例，并結(jié)舍附圖，作詳細(xì)說明如下。


圖1為執(zhí)行對比度處理的典型轉(zhuǎn)換圖。
圖2A 圖2C為暗圖像、亮圖像與低對比度圖像的各自直方圖。
圖3為按照本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的圖像處理裝置的方塊圖。
圖4為按照本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的具有多個(gè)區(qū)域的圖像的示意圖。
圖5A與圖5B分別為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中其一區(qū)域在經(jīng)對比度處理之
前與經(jīng)對比度處理之后的各自的直方圖。
圖6A為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的圖3中運(yùn)算模塊的方塊圖。
圓6B為本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施例中調(diào)整區(qū)域之間邊界中的像素之一的示意圖。
圖6C為本發(fā)明的另一個(gè)實(shí)施例中計(jì)算加權(quán)和作為邊界中的像素之一經(jīng) 調(diào)整的灰度值的示意圖。
圖7為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中圖像處理方法的流程圖。 附圖中的附圖標(biāo)記說明如下
310:對比度增強(qiáng)模塊
320:分析模塊
330:運(yùn)算模塊
331:提取單元
332:加權(quán)處理單元
S701 S704:本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例的圖像處理方法的各步驟
具體實(shí)施例方式
圖3為按照本發(fā)明一個(gè)實(shí)施例的圖像處理裝置的方塊圖。請參照圖3, 此圖像處理裝置包括對比度增強(qiáng)模塊310、分析模塊320以及運(yùn)算模塊330。 對比度增強(qiáng)模塊310接收具有多個(gè)區(qū)域的圖像，并且對每個(gè)區(qū)域執(zhí)行對比度處理，其中每個(gè)區(qū)域包括多個(gè)像素。分析模塊320耦接對比度增強(qiáng)模塊310, 用以分析每個(gè)區(qū)域各自的一局部曲線，其中局部曲線為每個(gè)區(qū)域中像素的灰 度值在對比度處理之前與經(jīng)對比度處理之后的對應(yīng)關(guān)系。運(yùn)算模塊330耦接 至分析模塊320，其依據(jù)其中一個(gè)區(qū)域與鄰近區(qū)域各自的局部曲線來調(diào)整這 個(gè)區(qū)域與鄰近區(qū)域之間邊界中的像素的灰度值。以下詳細(xì)敘述各模塊的運(yùn)作。 圖4為本發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中具有多個(gè)區(qū)域的圖像的示意圖。請參照圖 4,圖像410具有區(qū)域411-414 (在本文描述中僅繪示了四個(gè)區(qū)域)，并且曲 線415-418分別為區(qū)域411 ~414的局部曲線。對比度增強(qiáng)模塊310對每個(gè) 區(qū)域，例如區(qū)域411，執(zhí)行對比度處理。圖5A與圖5B所示為本發(fā)明的一 個(gè)實(shí)施例中其一區(qū)域在經(jīng)對比度處理之前與經(jīng)對比度處理之后的直方圖。對 比度增強(qiáng)模塊310分析此其一區(qū)域中像素的灰度值的直方圖，如圖5A所示， 此直方圖代表著每個(gè)灰度值的像素?cái)?shù)量。對比度增強(qiáng)模塊310使用一轉(zhuǎn)換函 數(shù)來等化此直方圖，以增強(qiáng)此其一區(qū)域中像素的灰度值的對比度。因此，請 參照圖5B，灰度值0與灰度值L之間的灰度值范圍內(nèi)的每個(gè)灰度值的像素?cái)?shù) 量均勻地分布。
請參照圖4,分析模塊320分析每個(gè)區(qū)域各自的局部曲線，其中局部曲 線為每個(gè)區(qū)域中像素的灰度值在對比度處理之前與經(jīng)對比度處理之后的對應(yīng) 關(guān)系，也就是輸入灰度值L與輸出灰度值L'之間的映射關(guān)系。如圖4所示， 曲線415-418分別是區(qū)域411 ~414的局部曲線。
圖6A為本發(fā)明實(shí)施例圖3中運(yùn)算模塊330的方塊圖。請參照圖6A,運(yùn) 算模塊330包括提取單元331與加權(quán)處理單元332。提取單元331依據(jù)邊界 中的像素之一，從其中一個(gè)區(qū)域的局部曲線得到第一灰度值，并且依據(jù)邊界 中的像素其中之一，從鄰近區(qū)域的局部曲線得到第二灰度值，其中上述邊界
介于此其中一個(gè)區(qū)域與鄰近區(qū)域之間。加權(quán)處理單元332耦^J妄到提取單元 331,其為計(jì)算第一灰度值與第二灰度值的加權(quán)和(weightsum),作為邊界中 的像素之一經(jīng)調(diào)整的灰度值。而且，此加權(quán)和相關(guān)于邊界中的像素之一與其 中 一個(gè)區(qū)域的中心之間的距離，以及邊界中的像素之一與鄰近區(qū)域的中心之 間的距離。
下文的描迷是調(diào)整邊界中的像素之一的范例。圖6B為本發(fā)明的另一個(gè) 實(shí)施例中調(diào)整區(qū)域之間邊界中的像素之一的示意圖。請參照圖4與圖6B,為 了便于描述，在圖像中標(biāo)示像素P1-P25 (在本文的描述中僅繪示了二十五個(gè)像素)。像素P3位于區(qū)域411與區(qū)域412之間的邊界中，因此提取單元331 依據(jù)像素P3的輸入灰度值，從區(qū)域411的局部曲線415獲得輸出灰度值fl， 并且提取單元331依據(jù)像素P3的輸入灰度值，從區(qū)域412的局部曲線416獲 得輸出灰度值f2。由于像素P3與區(qū)域411的中心(即像素P7)之間的距離 等于像素P3與區(qū)域412的中心(即像素P9 )之間的距離，所以加權(quán)處理單 元332計(jì)算加權(quán)和作為像素P3的調(diào)整后的灰度值，也就是輸出灰度值fl與 輸出灰度值f2的平均值。同理類推，像素P14位于區(qū)域412與區(qū)域414之間的邊界中，因此提取 單元331依據(jù)像素P14的輸入灰度值，從區(qū)域4i2的局部曲線416獲得輸出 灰度值f3,并且提取單元331依據(jù)像素P14的輸入灰度值，從區(qū)域414的局 部曲線418獲得輸出灰度值f4。由于像素P14與區(qū)域412的中心(即像素P9 ) 之間的距離等于像素P14與區(qū)域414的中心(即像素P19)之間的距離，所 以加權(quán)處理單元332計(jì)算輸出灰度值f3與輸出灰度值f4的平均值，作為像素 P14經(jīng)調(diào)整的灰度值。此外，像素P13位于區(qū)域411 ~ 414之間的邊界中。提取單元331依據(jù)像 素P13的輸入灰度值，從局部曲線415 418分別得到輸出灰度值f5-f8。由 于像素P13與像素P7之間、像素P13與像素P9之間、像素P13與像素P17 之間、以及像素P13與像素P19之間各自的距離相等，所以加權(quán)處理單元332 計(jì)算加權(quán)和(f5+f6+f7+f8)/4,作為像素P13經(jīng)調(diào)整的灰度值，其中像素P7、 P9、 P17、 P19分別是區(qū)域411-414的中心。圖6C繪示為本發(fā)明的另一實(shí)施例中計(jì)算加權(quán)和作為邊界中的像素之一 經(jīng)調(diào)整的灰度值的示意圖。為了便于描述，用符號A D來分別表示區(qū)域 411-414的中心，并且用符號E來表示邊界中的像素之一。當(dāng)提取單元331 依據(jù)像素E的灰度值，從區(qū)域411 -414的局部曲線分別得到輸出灰度值FA、 FB、 Fc以及Fo時(shí)，則像素E經(jīng)調(diào)整后的灰度值FE以數(shù)學(xué)形式表示為等于<formula>formula see original document page 8</formula>值得注意的是，區(qū)域的大小與數(shù)量并非意圖限制本發(fā)明的精神。在上述實(shí)施例中，^f又繪示了四個(gè)區(qū)域用于描述。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以依據(jù)需要來將圖像劃分為任意數(shù)量的區(qū)域(至少兩個(gè)區(qū)域)，并且依據(jù)本發(fā)明的實(shí)施例 的教導(dǎo)，按區(qū)域來增強(qiáng)圖像對比度。
由上述幾個(gè)實(shí)施例的敘述，在此可以歸納為下列的方法流程。圖7為本
發(fā)明的一個(gè)實(shí)施例中圖像處理方法的流程圖。首先，接收一圖像(步驟S701),
其中此圖像具有多個(gè)區(qū)域，并且每個(gè)區(qū)域包括多個(gè)像素。接著，對每個(gè)區(qū)域
執(zhí)行對比度處理(步驟S702),以局部改良圖像區(qū)域，并且分析每個(gè)區(qū)域各自 的局部曲線(步驟S703)，其中局部曲線為每個(gè)區(qū)域中的像素的灰度值在對比 度處理之前與經(jīng)對比度處理之后的對應(yīng)關(guān)系。接著，依據(jù)其中一個(gè)區(qū)域與鄰 近區(qū)域各自的局部曲線來調(diào)整這個(gè)區(qū)域與鄰近區(qū)域之間邊界中的像素之一的 灰度值(步驟S704),以使區(qū)域之間邊界中的不均勻區(qū)變得平滑。
總而言之，本發(fā)明的實(shí)施例為提供一種圖像處理方法及其裝置，其為對 圖像的每個(gè)區(qū)域執(zhí)行局部對比度處理，以使圖像區(qū)域的特征或細(xì)節(jié)變得更明 顯。此外，藉由局部對比度增強(qiáng)，區(qū)域之間的邊界中可能出現(xiàn)不均勻區(qū)，所 以本發(fā)明的實(shí)施例分析每個(gè)區(qū)域的局部曲線(此局部曲線可反應(yīng)出每個(gè)區(qū)域 的對比度調(diào)整結(jié)果)，并且提供加權(quán)處理來依據(jù)形成此邊界的相關(guān)區(qū)域的局部 曲線，調(diào)整此邊界中的像素，從而使不均勻區(qū)變得平滑。因此，本發(fā)明的實(shí) 施例在圖像顯示品質(zhì)上具有更好的性能。
雖然本發(fā)明已以較佳實(shí)施例揭露如上，然其并非用以限定本發(fā)明，任何 所屬技術(shù)領(lǐng)域中的普通技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，當(dāng)可作 適當(dāng)更動(dòng)與潤飾，因此本發(fā)明的保護(hù)范圍當(dāng)視后附的權(quán)利要求書為準(zhǔn)。
權(quán)利要求
1、一種圖像處理方法，包括接收一圖像，其中該圖像具有多個(gè)區(qū)域，并且每個(gè)區(qū)域包括多個(gè)像素；對每個(gè)區(qū)域執(zhí)行對比度處理；分析每個(gè)區(qū)域各自的一局部曲線，其中該局部曲線為每個(gè)區(qū)域中像素的灰度值在所述對比度處理之前與對比度處理之后的對應(yīng)關(guān)系；以及依據(jù)所述區(qū)域其中之一與鄰近的區(qū)域各自的局部曲線，調(diào)整所述區(qū)域其中之一與所述鄰近的區(qū)域之間的一邊界中的所述像素其中之一的灰度值。
2、 如權(quán)利要求1所述的圖像處理方法，所述對比度處理包括 分析每個(gè)區(qū)域中所述像素的灰度值的直方圖；以及 使用一轉(zhuǎn)換函數(shù)來等化所述直方圖，以增強(qiáng)每個(gè)區(qū)域中所述像素的灰度值的對比度。
3、 如權(quán)利要求I所述的圖像處理方法，其中依據(jù)所述區(qū)域其中之一與所 述鄰近的區(qū)域各自的局部曲線，調(diào)整所述區(qū)域其中之一與所述鄰近的區(qū)域之 間的所述邊界中的所述像素其中之一 的灰度值的步驟包括依據(jù)所述邊界中的所述像素其中之一 的灰度值，從所述區(qū)域其中之一 的 局部曲線獲得第一灰度值；依據(jù)所述邊界中的所述像素其中之一的灰度值，從所述鄰近的區(qū)域的局 部曲線獲得第二灰度值；以及計(jì)算所述第一灰度值與所述第二灰度值的一加權(quán)和，作為所述邊界中的 所述像素其中之一經(jīng)調(diào)整的灰度值，其中所述加權(quán)和相關(guān)于所述邊界中的所 述像素其中之一與所述區(qū)域其中之一的中心之間的距離，以及所述邊界中的所述像素其中之一與所述鄰近的區(qū)域的中心之間的距離。
4、 一種圖像處理裝置，包括對比度增強(qiáng)模塊，接收具有多個(gè)區(qū)域的一圖像，對每個(gè)區(qū)域執(zhí)行對比度 處理，其中每個(gè)區(qū)域包括多個(gè)像素；分析模塊，耦接至所述對比度增強(qiáng)模塊，分析每個(gè)區(qū)域各自的一局部曲 線，其中該局部曲線為每個(gè)區(qū)域中所述像素的灰度值在所述對比度處理之前 與對比度處理之后的對應(yīng)關(guān)系；以及運(yùn)算模塊，耦接至所述分析模塊，依據(jù)所述區(qū)域其中之一與鄰近的區(qū)域各自的局部曲線，調(diào)整所述區(qū)域其中之一與所述鄰近的區(qū)域之間一邊界中的 所述像素其中之一的灰度值。
5、 如權(quán)利要求4所述的圖像處理裝置，其中所述對比度增強(qiáng)模塊分析每 個(gè)區(qū)域中所述像素的灰度值的一直方圖，并且使用一轉(zhuǎn)換函數(shù)來等化所述直 方圖，以增強(qiáng)每個(gè)區(qū)域中所述像素的灰度值的對比度。
6、 如權(quán)利要求4所述的圖像處理裝置，其中所述運(yùn)算模塊包括 提取單元，依據(jù)所述邊界中的所述像素其中之一的灰度值，從所述區(qū)域其中之一 的局部曲線獲得第一灰度值，以及依據(jù)所述邊界中的所述像素其中 之一的灰度值，從所述鄰近的區(qū)域的局部曲線獲得第二灰度值；以及加權(quán)處理單元，耦接到所述提取單元，計(jì)算所迷第一灰度值與所述第二 灰度值的一加權(quán)和，作為所述邊界中的所述像素其中之一經(jīng)調(diào)整的灰度值， 其中所述加權(quán)和相關(guān)于所述邊界中的所述像素其中之一與所述區(qū)域其中之一 的中心之間的距離，以及所述邊界中的所述像素其中之一與所述鄰近的區(qū)域 的中心之間的距離。
全文摘要
本發(fā)明提供一種圖像處理方法及其裝置。首先，接收具有多個(gè)區(qū)域的圖像，其中各區(qū)域包括多個(gè)像素。接著，對各區(qū)域執(zhí)行對比度處理，并分析各區(qū)域各自的局部曲線，其中局部曲線為各區(qū)域中像素的灰度值在對比度處理之前與經(jīng)對比度處理之后的對應(yīng)關(guān)系。而依據(jù)其一區(qū)域與鄰近區(qū)域各自的局部曲線，來調(diào)整這個(gè)區(qū)域與鄰近區(qū)域之間邊界中的像素的灰度值。在此，為了改善圖像品質(zhì)，對各區(qū)域執(zhí)行局部的對比度處理。而經(jīng)由上述處理，不僅各區(qū)域的特征能變較為明顯，并且區(qū)域之間邊界所存有的不均勻區(qū)也可變平滑。
文檔編號G06T5/00GK101408973SQ20081012547
公開日2009年4月15日 申請日期2008年6月13日 優(yōu)先權(quán)日2007年10月10日
發(fā)明者陳星嘉, 黃鈴琇 申請人:奇景光電股份有限公司