專利名稱：用于在數(shù)字圖像處理設(shè)備中拼接圖像的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
示例性實(shí)施例涉及一種用于在數(shù)字圖像處理設(shè)備中產(chǎn)生全景(panoramic)圖像的方法，更具體地講 ，涉及一種用于在數(shù)字圖像處理設(shè)備(諸如監(jiān)控?cái)z像機(jī)、數(shù)字相機(jī)、電話相機(jī)和相機(jī)圖像接收設(shè)備)中拼接圖像的方法。
背景技術(shù)：
諸如監(jiān)控?cái)z像機(jī)、數(shù)字相機(jī)、電話相機(jī)和相機(jī)圖像接收設(shè)備的數(shù)字圖像處理設(shè)備可通過(guò)至少將第一圖像與第二圖像進(jìn)行組合來(lái)產(chǎn)生全景圖像。在用于拼接圖像以至少將第一圖像與第二圖像進(jìn)行組合的方法中，在第一區(qū)域和第二區(qū)域之間第二區(qū)域與第一區(qū)域重疊的匹配區(qū)域中，處理灰度級(jí)(gradation)是重要的。因此，如果第二圖像的灰度級(jí)在沒有改變的情況下被用于匹配區(qū)域，則第二圖像到第一圖像的邊界線的附近顯得明顯。因此，傳統(tǒng)的用于在數(shù)字圖像處理設(shè)備中拼接圖像的方法包括以下兩個(gè)操作。首先，獲得第一圖像和第二圖像之間第二圖像與第一圖像重疊的匹配區(qū)域。其次，根據(jù)第一圖像的匹配區(qū)域的對(duì)應(yīng)像素的灰度級(jí)來(lái)改變第二圖像的匹配區(qū)域的每個(gè)像素的灰度級(jí)。這樣做，第二圖像的與第二圖像相對(duì)于第一圖像的邊界線接近的像素的灰度級(jí)被改變?yōu)榕c第一圖像的對(duì)應(yīng)像素的灰度級(jí)相似。因此，第二圖像到第一圖像的邊界線的附近不會(huì)顯得明顯。此外，當(dāng)?shù)谝粓D像和第二圖像之間的灰度級(jí)的差較大時(shí)，在第二圖像到第一圖像的邊界線周圍可能產(chǎn)生涂抹現(xiàn)象(smear-looking phenomenon)。

發(fā)明內(nèi)容
一個(gè)或多個(gè)示例性實(shí)施例提供了一種在數(shù)字圖像處理設(shè)備中拼接圖像的方法，所述方法可防止當(dāng)?shù)谝粓D像和第二圖像之間的灰度級(jí)的差較大時(shí)在第二圖像到第一圖像的邊界線的附近產(chǎn)生涂抹現(xiàn)象。根據(jù)示例性實(shí)施例的一方面，提供了一種在數(shù)字圖像處理設(shè)備中拼接圖像以至少將第一圖像與第二圖像進(jìn)行組合的方法，所述方法包括(a)獲得第一圖像和第二圖像中第二圖像與第一圖像重疊的匹配區(qū)域；(b)改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域的代表性灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性灰度級(jí)相同，其中，根據(jù)改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)之前的第二圖像的灰度級(jí)的水平來(lái)設(shè)置在改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)中的至少一個(gè)的步驟中的改變率；(C)根據(jù)第一圖像的匹配區(qū)域的對(duì)應(yīng)像素的灰度級(jí)來(lái)改變第二圖像的匹配區(qū)域的每個(gè)像素的灰度級(jí)，將第二圖像的與第二圖像相對(duì)于第一圖像的邊界線接近的像素的灰度級(jí)改變?yōu)榕c第一圖像的對(duì)應(yīng)像素的灰度級(jí)相似。
操作(b)可包括(bl)改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的紅色(R)灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域中的代表性紅色(R)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域中的代表性紅色(R)灰度級(jí)相同，其中，根據(jù)改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)之前的第二圖像的紅色(R)灰度級(jí)的水平來(lái)設(shè)置在改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的紅色(R)灰度級(jí)中的每一個(gè)的步驟中的改變率；(b2)改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域中的綠色(G)灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域的代表性綠色(G)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性綠色(G)灰度級(jí)相同，其中，根據(jù)改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)之前的第二圖像的綠色(G)灰度級(jí)的水平來(lái)設(shè)置在改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域中的綠色(G)灰度級(jí)中的每一個(gè)的步驟中的改變率；(b3)改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域中的藍(lán)色(B)灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)相同，其中，根據(jù)改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)之前的第二圖像的藍(lán)色(B)灰度級(jí)的水平來(lái)設(shè)置在改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域中的藍(lán)色(B)灰度級(jí)中的每一個(gè)的步驟中的改變率。在操作(bl)中，設(shè)置第一圖像的匹配區(qū)域中的代表性紅色(R)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性紅色(R)灰度級(jí)的步驟可包括(bl-la)獲得第一圖像的匹配區(qū)域的所有紅色(R)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位；(bl-lb)獲得第二圖像的匹配區(qū)域的所有紅色 (R)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位；(bl-lc)將與第一圖像的匹配區(qū)域的所有紅色(R)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的紅色(R)灰度級(jí)設(shè)置為第一圖像的匹配區(qū)域的代表性紅色(R)灰度級(jí)；(bl-ld)將與第二圖像的匹配區(qū)域的所有紅色(R)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的紅色(R)灰度級(jí)設(shè)置為第二圖像的匹配區(qū)域的代表性紅色(R)灰度級(jí)。操作(bl)可包括(bl_2a)將第二圖像的整個(gè)區(qū)域的紅色(R)灰度級(jí)歸一化至O至I的范圍內(nèi)；(bl-2b)假設(shè)第一圖像的匹配區(qū)域的歸一化的代表性紅色(R)灰度級(jí)是Rd^)，第二圖像的匹配區(qū)域的歸一化的代表性紅色(R)灰度級(jí)是Rdi,根據(jù)等式M_= Re!，獲得紅色(R)伽馬值Y (R)。(bl-2c)通過(guò)使用獲得的紅色(R)伽馬值Y (R)作為乘數(shù)對(duì)第二圖像的整個(gè)區(qū)域的歸一化的紅色(R)灰度級(jí)中的每一個(gè)求平方；(bl-2d)將Y (R)平方的結(jié)果值擴(kuò)大至屬于原始灰度級(jí)范圍；(bl_2e)將擴(kuò)大的結(jié)果值設(shè)置為第二圖像的整個(gè)區(qū)域的紅色(R)灰度級(jí)。在操作(b2)中，設(shè)置第一圖像的匹配區(qū)域中的代表性綠色(G)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性綠色(G)灰度級(jí)的步驟可包括(b2_la)獲得第一圖像的匹配區(qū)域的所有綠色(G)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位；(b2-lb)獲得第二圖像的匹配區(qū)域的所有綠色(G)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位；(b2-lc)將與第一圖像的匹配區(qū)域的所有綠色(G)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的綠色(G)灰度級(jí)設(shè)置為第一圖像的匹配區(qū)域的代表性綠色(G)灰度級(jí)；(b2-ld)將與第二圖像的匹配區(qū)域的所有綠色(G)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的綠色(G)灰度級(jí)設(shè)置為第二圖像的匹配區(qū)域的代表性綠色(G)灰度級(jí)。操作(b2)可包括(b2_2a)將第二圖像的整個(gè)區(qū)域的綠色(G)灰度級(jí)歸一化至O至I的范圍內(nèi)；(b2-2b)假設(shè)第一圖像的匹配區(qū)域的歸一化的代表性綠色(G)灰度級(jí)是Gd^)，第二圖像的匹配區(qū)域的歸一化的代表性綠色(G)灰度級(jí)是Gdi,根據(jù)等式
= 獲得綠色(G)伽馬值Y (G) ； (b2-2c)通過(guò)使用獲得的綠色(G)伽馬值Y (G)作為乘數(shù)對(duì)第二圖像的整個(gè)區(qū)域的歸一化的綠色(G)灰度級(jí)中的每一個(gè)求平方；(b2-2d)將Y (G)平方的結(jié)果值擴(kuò)大至屬于原始灰度級(jí)范圍；(b2-2e)將擴(kuò)大的結(jié)果值設(shè)置為第二圖像的整個(gè)區(qū)域的綠色(G)灰度級(jí)。在操作(b3)中，設(shè)置第一圖像的匹配區(qū)域中的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)的步驟可包括(b3_la)獲得第一圖像的匹配區(qū)域的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位；(b3-lb)獲得第二圖像的匹配區(qū)域的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位；(b3-lc)將與第一圖像的匹配區(qū)域的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的藍(lán)色(B)灰度級(jí)設(shè)置為第一圖像的匹配區(qū)域的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)；(b3-ld)將與第二圖像的匹配區(qū)域的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的藍(lán)色(B)灰度級(jí)設(shè)置為第二圖像的匹配區(qū)域的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)。操作(b3)可包括(b3_2a)將第二圖像的整個(gè)區(qū)域的藍(lán)色⑶灰度級(jí)歸一化至O至I的范圍內(nèi)；(b3-2b)假設(shè)第一圖像的匹配區(qū)域的歸一化的代表性藍(lán)色⑶灰度級(jí)是Bd^)，第二圖像的匹配區(qū)域的歸一化的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)是Bdi,根據(jù)等式
得藍(lán)色⑶伽馬值Y⑶；(b3-2c)通過(guò)使用獲得的藍(lán)色⑶伽馬值Y (B) 作為乘數(shù)對(duì)第二圖像的整個(gè)區(qū)域的歸一化的藍(lán)色(B)灰度級(jí)中的每一個(gè)求平方；(b3-2d)將Y (B)平方的結(jié)果值擴(kuò)大至屬于原始灰度級(jí)范圍；(b3-2e)將擴(kuò)大的結(jié)果值設(shè)置為第二圖像的整個(gè)區(qū)域的藍(lán)色(B)灰度級(jí)。根據(jù)示例性實(shí)施例的另一方面，提供了一種在數(shù)字圖像處理設(shè)備中拼接圖像以組合多個(gè)圖像的方法，所述方法包括(a)獲得多個(gè)圖像中的每個(gè)圖像的平均灰度級(jí)；(b)將所述多個(gè)圖像中在平均灰度級(jí)上具有與其他圖像最大差的一個(gè)圖像設(shè)置為參考圖像，并將包括參考圖像的所述多個(gè)圖像中的所述其他圖像中的每一個(gè)設(shè)置為對(duì)象圖像；(C)針對(duì)設(shè)置的對(duì)象圖像中的每一個(gè)執(zhí)行以下操作(Cl)至(c3)。在操作(Cl)，可獲得參考圖像相對(duì)于鄰近圖像的匹配圖像并可獲得對(duì)象圖像相對(duì)于所述鄰近圖像的匹配區(qū)域。在操作(c2)，對(duì)象圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)可被改變，以使參考圖像的匹配區(qū)域的代表性灰度級(jí)與對(duì)象圖像的匹配區(qū)域的代表性灰度級(jí)相同，其中，將在改變對(duì)象圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)中的至少一個(gè)的步驟中的改變率設(shè)置為對(duì)象圖像的灰度級(jí)被改變之前的對(duì)象圖像的灰度級(jí)的水平。在操作(c3)，根據(jù)鄰近圖像的匹配區(qū)域的對(duì)應(yīng)像素的灰度級(jí)來(lái)改變對(duì)象圖像的匹配區(qū)域的每個(gè)像素的灰度級(jí)，并將對(duì)象圖像的與對(duì)象圖像相對(duì)于所述鄰近圖像的邊界線接近的像素的灰度級(jí)改變?yōu)榕c所述鄰近圖像的對(duì)應(yīng)像素的灰度級(jí)相似。根據(jù)示例性實(shí)施例的另一方面，提供了一種在數(shù)字圖像處理設(shè)備中拼接圖像以組合多個(gè)圖像的方法，所述方法包括(a)將多個(gè)圖像中由用戶選擇的一個(gè)圖像設(shè)置為參考圖像；(b)將包括參考圖像的所述多個(gè)圖像中的其他圖像中的每一個(gè)設(shè)置為對(duì)象圖像；(C)針對(duì)設(shè)置的對(duì)象圖像中的每一個(gè)執(zhí)行以上操作(Cl)至(c3)。


通過(guò)參照附圖詳細(xì)描述示例性實(shí)施例，上述和/或其他方面將會(huì)變得更加清楚，其中圖I示出根據(jù)示例性實(shí)施例的將被組合的第一圖像和第二圖像；圖2示出圖I的第一圖像和第二圖像中的每一個(gè)的匹配區(qū)域；
圖3示出通過(guò)將圖2的第二圖像與圖2的第一圖像進(jìn)行組合獲得的全景圖像；圖4是用于解釋根據(jù)示例性實(shí)施例的用于拼接圖像的方法的流程圖；圖5是用于解釋圖4的操作(b)的曲線圖；圖6是示出在圖4的操作(C)中用于改變第二圖像的匹配區(qū)域的像素的灰度級(jí)的率(rate)的α值分配表；圖7是用于解釋圖4的操作(b)的流程圖；·
圖8是用于解釋圖7的操作(bl)的流程圖；圖9是用于解釋圖7的操作(b2)的流程圖；圖10是用于解釋圖7的操作(b3)的曲線圖；圖11是用于解釋在圖7的操作(bl)中設(shè)置第一圖像的匹配區(qū)域的代表性紅色(R)灰度級(jí)和第二圖像的匹配區(qū)域的代表性紅色(R)灰度級(jí)的流程圖；圖12示出圖11中描述的灰度級(jí)與百分位(percentile)之間的關(guān)系；圖13是用于詳細(xì)解釋在完成圖11的設(shè)置之后，圖7的操作(bl)的流程圖；圖14是用于解釋在圖7的操作(b2)中設(shè)置第一圖像的匹配區(qū)域的代表性綠色(G)灰度級(jí)和第二圖像的匹配區(qū)域的代表性綠色(G)灰度級(jí)的流程圖；圖15是用于詳細(xì)解釋在完成圖14的設(shè)置之后，圖7的操作(b2)的流程圖；圖16是用于解釋在圖7的操作(b3)中設(shè)置第一圖像的匹配區(qū)域的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)和第二圖像的匹配區(qū)域的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)的流程圖；圖17是用于詳細(xì)解釋在完成圖16的設(shè)置之后，圖7的操作(b3)的流程圖；圖18是用于解釋根據(jù)另一示例性實(shí)施例的用于拼接圖像的方法的流程圖；圖19是用于詳細(xì)解釋圖18的操作(f)的流程圖；圖20是用于詳細(xì)解釋在圖19的操作(fl)中如何設(shè)置參考圖像的灰度級(jí)改變之前的代表性紅色(R)灰度級(jí)和灰度級(jí)改變之后的代表性紅色(R)灰度級(jí)的流程圖；圖21是用于詳細(xì)解釋在完成圖20的設(shè)置之后，圖19的操作(fl)的流程圖；圖22是用于詳細(xì)解釋在圖19的操作(f2)中如何設(shè)置參考圖像的灰度級(jí)改變之前的代表性綠色(G)灰度級(jí)和灰度級(jí)改變之后的代表性綠色(G)灰度級(jí)的流程圖；圖23是用于詳細(xì)解釋在完成圖22的設(shè)置之后，圖19的操作(f2)的流程圖；圖24是用于詳細(xì)解釋在圖19的操作(f3)中如何設(shè)置參考圖像的灰度級(jí)改變之前的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)和灰度級(jí)改變之后的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)的流程圖；圖25是用于詳細(xì)解釋在完成圖24的設(shè)置之后，圖19的操作(f3)的流程圖；圖26是用于解釋根據(jù)另一示例性實(shí)施例的用于拼接圖像的方法的流程圖。
具體實(shí)施例方式參考用于示出示例性實(shí)施例的附圖以獲得對(duì)本發(fā)明構(gòu)思、本發(fā)明構(gòu)思的優(yōu)點(diǎn)以及通過(guò)實(shí)施本發(fā)明構(gòu)思而實(shí)現(xiàn)的目標(biāo)的充分理解。在下文中，將參照附圖詳細(xì)描述示例性實(shí)施例。附圖中的相同標(biāo)號(hào)表不相同的兀件。如在此所使用的，術(shù)語(yǔ)“和/或”包括相關(guān)列出項(xiàng)中的一個(gè)或多個(gè)的任意組合或所有組合。當(dāng)諸如“…中的至少一個(gè)”的表述在一列元素之后時(shí)，該表述修飾整列元素，而不修飾該列的各個(gè)元素。
圖I示出根據(jù)示例性實(shí)施例的將被組合的第一圖像11和第二圖像12。參照?qǐng)D1，在數(shù)字圖像處理設(shè)備(諸如監(jiān)控?cái)z像機(jī)、數(shù)字相機(jī)、電話相機(jī)和相機(jī)圖像接收設(shè)備)中根據(jù)基于示例性實(shí)施例的圖像拼接方法來(lái)組合第一圖像11和第二圖像12。第一圖像11和第二圖像12中的每一個(gè)包括沿垂直方向的m個(gè)像素和沿水平方向的η個(gè)像素。圖2示出圖I的第一圖像11的匹配區(qū)域Ild和第二圖像12的匹配區(qū)域12d。參照?qǐng)D2，第一圖像11被劃分為主區(qū)域Ila和匹配區(qū)域lid。同樣，第二區(qū)域12被劃分為主區(qū)域12a和匹配區(qū)域12d。匹配區(qū)域Ild和12d中的每一個(gè)表示第二圖像12與第一圖像11重疊的區(qū)域。圖3示出通過(guò)將圖2的第二圖像12與圖2的第一圖像11進(jìn)行組合獲得的全景圖像。參照?qǐng)D2和圖3，當(dāng)?shù)诙D像12的匹配區(qū)域12d與第一圖像11的匹配區(qū)域Ild重疊時(shí)，根據(jù)示例性實(shí)施例來(lái)改變第二圖像12的灰度級(jí)。因此，根據(jù)示例性實(shí)施例產(chǎn)生的全景圖像31被劃分為第一圖像11的主區(qū)域11a、與第一圖像11和第二圖像12的重疊區(qū)域?qū)?yīng)的灰度級(jí)改變的匹配區(qū)域312、以及第二圖像12的灰度級(jí)改變的主區(qū)域313?！?br> 圖4是用于解釋根據(jù)示例性實(shí)施例的用于拼接圖像的方法的流程圖。圖5是用于解釋圖4的操作(b)的曲線圖。換句話說(shuō)，圖5是示出第一圖像11的匹配區(qū)域Ild和第二圖像12的匹配區(qū)域12d的每個(gè)灰度級(jí)的百分位的曲線。在本實(shí)施例中，盡管灰度級(jí)范圍從O到255，但灰度級(jí)被歸一化為O至I并隨后被恢復(fù)，從而防止計(jì)算結(jié)果溢出所述范圍。在圖5中，“51”表示圖2的第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的灰度級(jí)百分位，“52old”表示圖2的第二圖像12的匹配區(qū)域12d的原始灰度級(jí)百分位，“52new”表示第二圖像12的匹配區(qū)域12d的被改變的灰度級(jí)百分位，“Pset”表示設(shè)置百分位，“Sdh)”表示第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性灰度級(jí)，“Sd/’表示第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性灰度級(jí)。在如本實(shí)施例的圖像處理方法中，可通過(guò)使用百分位而不是使用百分?jǐn)?shù)來(lái)更快地獲得合適的代表性值。圖6是示出在圖4的操作(C)中用于改變第二圖像12的匹配區(qū)域12d的像素的灰度級(jí)的率(rate)的α值分配表。在圖I至圖3、圖5和圖6中，相同的標(biāo)號(hào)表不具有相同功能的元素?，F(xiàn)在將參照?qǐng)D2至圖6描述圖4的圖像拼接方法。根據(jù)本實(shí)施例的圖像拼接方法包括操作(a)至(C)。在操作(a)中，獲得第一圖像11和第二圖像12中第二圖像12與第一圖像11重疊的匹配區(qū)域Ild和12d。獲得用于圖像拼接的匹配區(qū)域Ild和12d的方法已是公知的。例如，可通過(guò)使用共同的特征來(lái)獲得匹配區(qū)域Ild和12d，或者提前精確設(shè)置的區(qū)域可被獲得作為匹配區(qū)域Ildl和12d。因此，在此將省略其詳細(xì)描述。在操作(b)，第二圖像12的匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的灰度級(jí)被改變，以使在圖5中第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性灰度級(jí)Sdi1)與第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性灰度級(jí)Sdi相同。這樣做，根據(jù)在第二圖像12的灰度級(jí)被改變之前第二圖像12的灰度級(jí)的水平來(lái)設(shè)置第二圖像12的匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的灰度級(jí)中的至少一個(gè)或每一個(gè)的改變的改變率。在操作(b)，僅第二圖像12的匹配區(qū)域12d的改變的灰度級(jí)百分位的曲線52new在圖5中被示出，而第二圖像12的主區(qū)域12a的改變的灰度級(jí)百分位的曲線在圖5中被省略。換句話說(shuō)，第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的灰度級(jí)被改變，以使第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性灰度級(jí)Sdi1)與第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性灰度級(jí)Sdi相同。當(dāng)然，當(dāng)僅第二圖像12的匹配區(qū)域12d的灰度級(jí)被改變時(shí)，第二圖像12的匹配區(qū)域12d和第二圖像12的主區(qū)域12a可以以不同的亮度被看到。因此，由于第二圖像12的匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的灰度級(jí)被改變，因此可防止當(dāng)?shù)谝粓D像11和第二圖像12之間的灰度級(jí)的差較大時(shí)在第二圖像12到第一圖像11的圖3的邊界線31b的附近產(chǎn)生涂抹現(xiàn)象。根據(jù)第二圖像12的灰度級(jí)被改變之前的第二圖像的灰度級(jí)的水平來(lái)設(shè)置在改變第二圖像12的匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的灰度級(jí)中的每一個(gè)灰度級(jí)的步驟中的改變率。換句話說(shuō)，在第二圖像12的低灰度級(jí)被改變?yōu)榕c第一圖像11的低灰度級(jí)相似的同時(shí)，第二圖像12的高灰度級(jí)被改變?yōu)榕c第一圖像11 的高灰度級(jí)略微接近或較少相似。因此，由于通過(guò)使用對(duì)低灰度級(jí)中的差別敏感的視覺特征，僅第二圖像12的低灰度級(jí)被改變?yōu)榕c第一圖像11的低灰度級(jí)相似，因此可防止產(chǎn)生涂抹現(xiàn)象并且可減少第二圖像12的灰度級(jí)的改變。在操作(C)，根據(jù)第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的對(duì)應(yīng)像素的灰度級(jí)來(lái)改變第二圖像12的匹配區(qū)域12d的每個(gè)像素的灰度級(jí)。這樣做，第二圖像12的與第二圖像12相對(duì)于第一圖像的圖3的邊界線31b接近的像素的灰度級(jí)被改變?yōu)榕c第一圖像11的對(duì)應(yīng)像素的灰度級(jí)相似。圖6的被應(yīng)用于本實(shí)施例的操作(C)的α值在以下等式I中被置換。Ri3(x, y) = α · (x, y) + (l-a ) · R(H) (f (x, y)) [等式 I]在等式I中，“RJky)”表示在改變之后第二圖像12的匹配區(qū)域12d的第(x，y)像素的灰度級(jí)?！癛i2(x，y) ”表示在改變之前第二圖像12的匹配區(qū)域12d的第(x，y)像素的灰度級(jí)，即，根據(jù)操作(b)的結(jié)果的灰度級(jí)?！癛h^fky))”表示第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的對(duì)應(yīng)像素的灰度級(jí)?！癴 (x，y) ”表示第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的像素的坐標(biāo)被轉(zhuǎn)換為與第二圖像12的匹配區(qū)域12d的像素的坐標(biāo)對(duì)應(yīng)。因此，當(dāng)圖6的α值在等式I中被置換時(shí)，第二圖像12的最接近圖6的邊界線31b的行中的像素的灰度級(jí)被改變?yōu)榕c第一圖像11的對(duì)應(yīng)像素的灰度級(jí)相同。第二圖像12的下一個(gè)最接近圖6的邊界線31b的行中的像素的灰度級(jí)中的每一個(gè)被改變?yōu)橥ㄟ^(guò)將改變之前的灰度級(jí)中的每一個(gè)的一半與第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的對(duì)應(yīng)像素的灰度級(jí)的一半相加而獲得的值。第二圖像12的匹配區(qū)域12d的其他像素的灰度級(jí)與改變之前的灰度級(jí)相同。結(jié)果，根據(jù)操作(C)的結(jié)果，第二圖像12到第一圖像11的邊界線31b的附近不會(huì)顯得明顯。圖6的α值僅是示例。例如，α值“0”、“0.25”、“0.75”和“1”可如圖6中被應(yīng)用。由于操作(C)的方法已知，因此在此將省略其進(jìn)一步的描述。在本實(shí)施例中，由于操作(b)被插入到本方法，可獲得上述附加效果。因此，現(xiàn)在將詳細(xì)描述操作(b)。圖7是用于詳細(xì)解釋圖4的操作(b)的流程圖。圖8是用于解釋圖7的操作(bl)的流程圖。換句話說(shuō)，圖8是示出第一圖像11的匹配區(qū)域Ild和第二圖像12的匹配區(qū)域12d中的每一個(gè)的紅色(R)灰度級(jí)的百分位的曲線。在本實(shí)施例中，盡管灰度級(jí)范圍從O到255，但灰度級(jí)被歸一化為O至I并隨后被恢復(fù)，從而防止計(jì)算結(jié)果溢出所述范圍。
在圖8中，“81”表示圖2的第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的紅色(R)灰度級(jí)百分位，“82old”表示圖2的第二圖像12的匹配區(qū)域12d的原始紅色(R)灰度級(jí)百分位，“82new”表示第二圖像12的匹配區(qū)域12d的被改變的紅色(R)灰度級(jí)百分位，“Pset(R) ”表示設(shè)置百分位，“Rd^)”表示第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性紅色(R)灰度級(jí)，“Rd/’表示第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性紅色(R)灰度級(jí)。圖9是用于解釋圖7的操作(b2)的流程圖。換句話說(shuō)，圖9是示出第一圖像11的匹配區(qū)域Ild和第二圖像12的匹配區(qū)域12d中的每一個(gè)的綠色(G)灰度級(jí)的百分位的曲線。在圖9中，“91”表示圖2的第一 圖像11的匹配區(qū)域Ild的綠色(G)灰度級(jí)百分位，“92old”表示圖2的第二圖像12的匹配區(qū)域12d的原始綠色(G)灰度級(jí)百分位，“92new”表示第二圖像12的匹配區(qū)域12d的被改變的綠色(G)灰度級(jí)百分位，“Pset(G) ”表示設(shè)置百分位，“Gd^)”表示第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性綠色(G)灰度級(jí)，“Gdi”表示第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性綠色(G)灰度級(jí)。圖10是用于解釋圖7的操作(b3)的曲線圖。換句話說(shuō)，圖10是示出第一圖像11的匹配區(qū)域Ild和第二圖像12的匹配區(qū)域12d中的每一個(gè)的藍(lán)色(B)灰度級(jí)的百分位的曲線。在圖10中，“101”表示圖2的第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的藍(lán)色(B)灰度級(jí)百分位，“102old”表示圖2的第二圖像12的匹配區(qū)域12d的原始藍(lán)色(B)灰度級(jí)百分位，“ 102new”表示第二圖像12的匹配區(qū)域12d的被改變的藍(lán)色(B)灰度級(jí)百分位，“Pset(B) ”表示設(shè)置百分位，“Bd^)”表示第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性藍(lán)色⑶灰度級(jí)，“Bd/’表示第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)。參照?qǐng)D7至圖10，圖4的操作(b)包括操作(bl)、(b2)和(b3)。在操作(bl)，第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的紅色(R)灰度級(jí)被改變，以使圖8的第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性紅色(R)灰度級(jí)Rd^1)與第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性紅色(R)灰度級(jí)Rdi相同。這樣做，在改變第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的紅色(R)灰度級(jí)中的每一個(gè)的步驟中的改變率根據(jù)第二圖像12的灰度級(jí)被改變之前的紅色(R)灰度級(jí)的水平而被設(shè)置。在操作(bl)，僅第二圖像12的匹配區(qū)域12d的被改變的紅色(R)灰度級(jí)百分位的曲線82new在圖8中被示出，而第二圖像12的主區(qū)域12a的被改變的紅色(R)灰度級(jí)百分位的曲線在圖8中被省略。換句話說(shuō)，第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的灰度級(jí)被改變，以使第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性灰度級(jí)Rdf1)與第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性灰度級(jí)Rdi相同。在操作(b2)，第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的綠色(G)灰度級(jí)被改變，以使圖9的第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性綠色(G)灰度級(jí)GdM)與圖9的第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性綠色(G)灰度級(jí)Gdi相同。這樣做，在改變第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的綠色(G)灰度級(jí)中的每一個(gè)的步驟中的改變率根據(jù)第二圖像12的灰度級(jí)被改變之前的綠色(G)灰度級(jí)的水平而被設(shè)置。在操作(b2)，僅第二圖像12的匹配區(qū)域12d的被改變的綠色(G)灰度級(jí)百分位的曲線92new在圖9中被示出，而第二圖像12的主區(qū)域12a的被改變的綠色(G)灰度級(jí)百分位的曲線在圖9中被省略。換句話說(shuō)，第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的灰度級(jí)被改變，以使第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性灰度級(jí)Gd^1)與第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性灰度級(jí)Gdi相同。在圖7中描述的操作(b3)，第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的藍(lán)色(B)灰度級(jí)被改變，以使圖10的第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)Bd^1)與圖10的第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)Bdi相同。這樣做，在改變第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的藍(lán)色(B)灰度級(jí)中的每一個(gè)的步驟中的改變率根據(jù)第二圖像12的灰度級(jí)被改變之前的藍(lán)色(B)灰度級(jí)的水平而被設(shè)置。在操作(b3)，僅第二圖像12的匹配區(qū)域12d的被改變的藍(lán)色(B)灰度級(jí)百分位的曲線102new在圖10中被示出，而第二圖像12的主區(qū)域12a的被改變的藍(lán)色(B)灰度級(jí)百分位的曲線在圖10中被省略。換句話說(shuō)，第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的灰度級(jí)被改變，以使第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性灰度級(jí)Bd^1)與第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性灰度級(jí)Bdi相同。因此，由于如以上參照?qǐng)D7至圖10所述來(lái)改變第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的紅色(R)、綠色(G)和藍(lán)色(B)灰度級(jí)，因此可防止當(dāng)?shù)谝粓D像11和第二圖·像12之間的灰度級(jí)的差較大時(shí)在第二圖像12到第一圖像11的圖3的邊界線31b的附近產(chǎn)生涂抹現(xiàn)象。因此，由于通過(guò)使用對(duì)低灰度級(jí)中的差別敏感的視覺特征，僅第二圖像12的低灰度級(jí)被改變?yōu)榕c第一圖像11的低灰度級(jí)相似，因此可防止涂抹現(xiàn)象的產(chǎn)生并且可減少第二圖像12的灰度級(jí)的改變。圖11是用于詳細(xì)解釋在圖7的操作(bl)中，如何設(shè)置圖8的第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性紅色(R)灰度級(jí)Rdf1)和第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性紅色(R)灰度級(jí)Rdi的流程圖。圖12示出如圖11中描述的圖像的灰度級(jí)與百分位(percentile)之間的關(guān)系。在圖12中，參照標(biāo)號(hào)121表示例如第一圖像11的匹配區(qū)域Ild或第二圖像12的匹配區(qū)域12d的多個(gè)灰度級(jí)。參照?qǐng)D2、圖8、圖11和圖12，現(xiàn)在將描述在圖7的操作(bl)中，如何設(shè)置第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性紅色(R)灰度級(jí)Rdi1)和第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性紅色(R)灰度級(jí)Rdi的說(shuō)明。在操作(bl-la)，獲得第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的所有紅色(R)灰度級(jí)(例如，121)中的每一個(gè)的百分位。在操作(bl-lb)，獲得第二圖像12的匹配區(qū)域12d的所有紅色(R)灰度級(jí)(例如，121)中的每一個(gè)的百分位。在操作(bl-lc)，在第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的所有紅色(R)灰度級(jí)(例如，121)之中，與設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的紅色(R)灰度級(jí)被設(shè)置為第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性紅色(R)灰度級(jí)Rd^1)。在操作(bl-ld)，在第二圖像12的匹配區(qū)域12d的所有紅色(R)灰度級(jí)(例如，121)之中，與設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的紅色(R)灰度級(jí)被設(shè)置為第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性紅色(R)灰度級(jí)Rditl如上所述，在根據(jù)示例性實(shí)施例的圖像處理方法中，可通過(guò)使用百分位而不是使用百分?jǐn)?shù)來(lái)更快地獲得合適的代表性值。通常，“50”可被視為合適的設(shè)置百分位。然而，低于“50”的百分位可以是合適的。這是因?yàn)榭紤]到對(duì)低灰度級(jí)中的差別敏感的視覺特征，低于“50”的百分位的灰度級(jí)可以是代表性灰度級(jí)。例如，設(shè)置百分位可以是“20”。當(dāng)然，可通過(guò)實(shí)驗(yàn)最終確定設(shè)置百分位。例如，在圖12中，當(dāng)設(shè)置百分位為“ 20 ”、“ 30 ”、“40 ”和“ 50 ”時(shí)，代表性灰度級(jí)分別是“ 50 ”、“90”、“ 115” 和 “127”。圖13是用于詳細(xì)解釋在完成圖11的設(shè)置之后，圖7的操作(bl)的流程圖?，F(xiàn)在將參照?qǐng)D2、圖8和圖13描述在完成圖11的設(shè)置之后在圖7的操作(bl)中執(zhí)行的剩余操作。在操作(bl_2a)，第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的紅色(R)灰度級(jí)被歸一化為在“O”至“I”的范圍內(nèi)。如上所述，在本實(shí)施例中，盡管灰度級(jí)范圍從O至255，但灰度級(jí)被歸一化為O至I并隨后被恢復(fù)，從而防止計(jì)算結(jié)果落在所述范圍之外。第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性紅色(R)灰度級(jí)和第二圖像12的匹配區(qū)域 12d的代表性紅色(R)灰度級(jí)被毫無(wú)疑問(wèn)地歸一化。此外，在第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的紅色(R)灰度級(jí)和第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的紅色(R)灰度級(jí)首先被歸一化之后，可獲得第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性紅色(R)灰度級(jí)和第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性紅色(R)灰度級(jí)。在操作(bl_2b)，假設(shè)第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的歸一化的代表性紅色(R)灰度級(jí)是Rdi1),第二圖像12的匹配區(qū)域12d的歸一化的代表性紅色(R)灰度級(jí)是Rdi,根據(jù)等式獲得紅色(R)伽馬(gamma)值“ y (R) ”。詳細(xì)地講，當(dāng)共同的對(duì)數(shù)被應(yīng)用于上述等式的兩側(cè)時(shí)，等式2被建立。log (RU = Y (R) · Iog(Rdi) [等式 2]因此，可通過(guò)等式3獲得紅色(R)伽馬值“ Y (R) ”。
log(7W.,_.、)Y(R) = /、[等式 3]
IogW )接下來(lái)，在操作(bl_2c)，通過(guò)使用獲得的紅色(R)伽馬值“Y (R) ”作為乘數(shù)(multiplier)對(duì)第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的歸一化的紅色(R)灰度級(jí)中的每一個(gè)求平方。因此，如以上參照?qǐng)D8所述，第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的紅色(R)灰度級(jí)被改變，以使第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性紅色(R)灰度級(jí)Rdi1)與第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性紅色(R)灰度級(jí)Rdi相同。由于針對(duì)第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性紅色(R)灰度級(jí)Rdf1)和第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性紅色(R)灰度級(jí)Rdi的設(shè)置百分位均小于“50”，因此，可根據(jù)第二圖像12的灰度級(jí)被改變之前的紅色(R)灰度級(jí)的水平來(lái)設(shè)置在改變第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的紅色(R)灰度級(jí)中的每一個(gè)的步驟中的改變率。根據(jù)實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)紅色(R)伽馬值“ Y (R) ”小于“O. 4”時(shí)出現(xiàn)亮度飽和。因此紅色(R)伽馬值“ Y (R) ”應(yīng)該大于或等于“O. 4”。接下來(lái)，在操作(bl_2d)，“ Y (R) ”平方的結(jié)果值被擴(kuò)大至屬于原始灰度級(jí)范圍。在操作(bl-2e)，擴(kuò)大的結(jié)果值被設(shè)置為第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的紅色(R)灰度級(jí)。圖14是用于詳細(xì)解釋在圖7的操作(b2)中，如何設(shè)置第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性綠色(G)灰度級(jí)和第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性綠色(G)灰度級(jí)的流程圖。圖14的流程圖實(shí)質(zhì)與圖11的流程圖相同。然而，為了更好地理解這兩個(gè)圖之間的差別，現(xiàn)在將參照?qǐng)D2、圖9、圖12和圖14描述圖14的流程圖。在操作(b2_la)，獲得第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的所有綠色(G)灰度級(jí)(例如，121)中的每一個(gè)百分位。在操作(b2_lb)，獲得第二圖像12的匹配區(qū)域12d的所有綠色(G)灰度級(jí)(例如，121)中的每一個(gè)百分位。在操作(b2_lc)，在第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的所有綠色(G)灰度級(jí)(例如，121)之中，與設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的綠色(G)灰度級(jí)被設(shè)置為第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性綠色(G)灰度級(jí)Gdf1)。在操作(b2_ld)，在第二圖像12的匹配區(qū)域12d的所有綠色(G)灰度級(jí)(例如，121)之中，與設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的綠色(G)灰度級(jí)被設(shè)置為第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性綠色(G)灰度級(jí)Gditl 如上所述，在圖12中，當(dāng)設(shè)置百分位為“20”、“30”、“40”和“50”時(shí)，代表性灰度級(jí)分別是“50”、“90”、“115”和 “127”。圖15是用于解釋在完成圖14的設(shè)置之后，在圖7的操作(b2)中執(zhí)行的操作的流程圖。圖15實(shí)質(zhì)上與圖13的流程圖相同。然而，為了更好地理解這兩個(gè)圖之間的差別，現(xiàn)在將參照?qǐng)D2、圖9和圖15描述圖15的流程圖。在操作(b2-2a)，第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的綠色(G)灰度級(jí)被歸一化為在“O”至“I”的范圍內(nèi)。如上所述，盡管灰度級(jí)范圍從O至255，但灰度級(jí)被歸一化為O至I并隨后被恢復(fù)，從而防止計(jì)算結(jié)果落在所述范圍之外。第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性綠色(G)灰度級(jí)和第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性綠色(G)灰度級(jí)被毫無(wú)疑問(wèn)地歸一化。此外，在第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的綠色(G)灰度級(jí)和第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的綠色(G)灰度級(jí)首先被歸一化之后，可獲得第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性綠色(G)灰度級(jí)和第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性綠色(G)灰度級(jí)。在操作(b2_2b)，假設(shè)第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的歸一化的代表性綠色(G)灰度級(jí)是Gd^)，第二圖像12的匹配區(qū)域12d的歸一化的代表性綠色(G)灰度級(jí)是Gdi,根據(jù)等式= 獲得綠色(G)伽馬值“ Y (G) ”。詳細(xì)地講，當(dāng)共同的對(duì)數(shù)被應(yīng)用于上述等式的兩側(cè)時(shí)，等式4被建立。Iog(Gda^1)) = Y (G) · Iog(Gdi) [等式 4]因此，可通過(guò)等式5獲得綠色(G)伽馬值“ Y (G) ”。
lou(GY/,,' )r(g)- ,[等式 5]接下來(lái)，在操作(b2_2c)，通過(guò)使用獲得的綠色(G)伽馬值“ Y (G) ”作為乘數(shù)對(duì)第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的歸一化的綠色(G)灰度級(jí)中的每一個(gè)求平方。因此，如以上參照?qǐng)D9所述，第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的綠色(G)灰度級(jí)被改變，以使第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性綠色(G)灰度級(jí)Gd^)與第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性綠色(G)灰度級(jí)Gdi相同。由于針對(duì)第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性綠色(G)灰度級(jí)Gdt1)和第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性綠色(G)灰度級(jí)Gdi的設(shè)置百分位均小于“50”，因此，可根據(jù)第二圖像12的灰度級(jí)被改變之前的綠色(G)灰度級(jí)的水平來(lái)設(shè)置在改變第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的綠色(G)灰度級(jí)中的每一個(gè)的步驟中的改變率。根據(jù)實(shí)驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)當(dāng)綠色(G)伽馬值“ Y (G) ”小于“O. 4”時(shí)出現(xiàn)亮度飽和。因此，綠色(G)伽馬值“ Y (G) ”應(yīng)該大于或等于“O. 4”。接下來(lái)，在操作(b2_2d)，“ Y (G) ”平方的結(jié)果值被擴(kuò)大至原始灰度級(jí)范圍。在操作(b2-2e)，擴(kuò)大的結(jié)果值被設(shè)置為第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的綠色(G)灰度級(jí)。圖16是用于解釋在圖7的操作(b3)中，如何設(shè)置第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)和第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)的流程圖。圖16中示出的流程圖實(shí)質(zhì)與圖11的流程圖相同。然而，為了解釋這兩個(gè)圖之間的差別，現(xiàn)在將參照?qǐng)D2、圖10、圖12和圖16描述圖16的流程圖。在操作(b3_la)，獲得第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)(例如，121)中的每一個(gè)百分位。在操作(b3_lb)，獲得第二圖像12的匹配區(qū)域12d的所有藍(lán)色⑶灰度級(jí)(例如，121)中的每一個(gè)百分位。在操作(b3-lc)，在第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)(例如，121)之中，與設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的藍(lán)色(B)灰度級(jí)被設(shè)置為第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性藍(lán)色⑶灰度級(jí)Bdf1)。在操作(b3_ld)，在第二圖像12的匹配區(qū)域12d的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)(例如，121)之中，與設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的綠色(G)灰度級(jí)被設(shè)置為第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)Bditl如上所述，在圖12中，當(dāng)設(shè)置百分位為“20”、“30”、“40”和“50”時(shí)，代表性灰度級(jí)分別是“50”、“90”、“115”和 “127”。圖17是用于詳細(xì)解釋在完成圖16的設(shè)置之后，圖7的操作(b3)的流程圖。圖17實(shí)質(zhì)上與圖13的流程圖相同。然而，為了更好地理解這兩個(gè)圖之間的差別，現(xiàn)在將參照?qǐng)D
2、圖10和圖17描述圖17的操作。在操作(b3_2a)，第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的藍(lán)色(B)灰度級(jí)被歸一化為在“O”至“I”的范圍內(nèi)。如上所述，盡管灰度級(jí)范圍從O至255，但灰度級(jí)被歸一化為O至I并隨后被恢復(fù)，從而防止計(jì)算結(jié)果落在所述范圍之外。第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)和第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)被毫無(wú)疑問(wèn)地歸一化。此外，在第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的藍(lán)色(B)灰度級(jí)和第二圖像12的整個(gè)匹配區(qū)域12d和主區(qū)域12a的藍(lán)色(B)灰度級(jí)首先被歸一化之后，可獲得第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)和第二圖像12的匹配區(qū)域12d的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)。在操作(b3_2b)，假設(shè)第一圖像11的匹配區(qū)域Ild的歸一化的代表性藍(lán)色⑶灰度級(jí)是Bd(i_1)tl，第二圖像12的匹配區(qū)域12d的歸一化的代表性藍(lán)色⑶灰度級(jí)是Bdi,根據(jù)等式=iw,ns)獲得藍(lán)色⑶伽馬值“ Y⑶”。詳細(xì)地講，當(dāng)共同的對(duì)數(shù)被應(yīng)用于上述等式的兩側(cè)時(shí)，等式6被建立。logOU = Y ⑶· Iog(Bdi) [等式 6]因此，可通過(guò)等式7獲得藍(lán)色⑶伽馬值“ Y⑶”。
權(quán)利要求
1.一種在數(shù)字圖像處理設(shè)備中拼接圖像以至少將第一圖像與第二圖像進(jìn)行組合的方法，所述方法包括 獲得第一圖像和第二圖像中第二圖像與第一圖像重疊的匹配區(qū)域； 改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域的代表性灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性灰度級(jí)相同， 其中，根據(jù)改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)之前的第二圖像的灰度級(jí)的水平來(lái)設(shè)置在改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)中的至少一個(gè)的步驟中的改變率； 根據(jù)第一圖像的匹配區(qū)域的對(duì)應(yīng)像素的灰度級(jí)來(lái)改變第二圖像的匹配區(qū)域的每個(gè)像素的灰度級(jí)，并將第二圖像的與第二圖像相對(duì)于第一圖像的邊界線接近的像素的灰度級(jí)改變?yōu)榕c第一圖像的對(duì)應(yīng)像素的灰度級(jí)相似。
2.如權(quán)利要求I所述的方法，其中，在改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)的步驟中，第二圖像的低灰度級(jí)被改變?yōu)榕c第一圖像的低灰度級(jí)相似，而第二圖像的高灰度級(jí)被改變?yōu)榕c第一圖像的高灰度級(jí)較少相似。
3.如權(quán)利要求I所述的方法，其中，改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域的代表性灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性灰度級(jí)相同的步驟包括 改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的紅色(R)灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域中的代表性紅色(R)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性紅色(R)灰度級(jí)相同，其中，根據(jù)改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)之前的第二圖像的紅色(R)灰度級(jí)的水平來(lái)設(shè)置在改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的紅色(R)灰度級(jí)中的每一個(gè)的步驟中的改變率； 改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域中的綠色(G)灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域的代表性綠色(G)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性綠色(G)灰度級(jí)相同，其中，根據(jù)改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)之前的第二圖像的綠色(G)灰度級(jí)的水平來(lái)設(shè)置在改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域中的綠色(G)灰度級(jí)中的每一個(gè)的步驟中的改變率； 改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域中的藍(lán)色(B)灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)相同，其中，根據(jù)改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)之前的第二圖像的藍(lán)色(B)灰度級(jí)的水平來(lái)設(shè)置在改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域中的藍(lán)色(B)灰度級(jí)中的每一個(gè)的步驟中的改變率。
4.如權(quán)利要求3所述的方法，其中，在改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的紅色(R)灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域中的代表性紅色(R)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性紅色(R)灰度級(jí)相同的步驟中，設(shè)置第一圖像的匹配區(qū)域中的代表性紅色(R)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性紅色(R)灰度級(jí)的步驟包括 獲得第一圖像的匹配區(qū)域的所有紅色(R)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位； 獲得第二圖像的匹配區(qū)域的所有紅色(R)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位； 將與第一圖像的匹配區(qū)域的所有紅色(R)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的紅色(R)灰度級(jí)設(shè)置為第一圖像的匹配區(qū)域的代表性紅色(R)灰度級(jí)； 將與第二圖像的匹配區(qū)域的所有紅色(R)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的紅色(R)灰度級(jí)設(shè)置為第二圖像的匹配區(qū)域的代表性紅色(R)灰度級(jí)。
5.如權(quán)利要求4所述的方法，其中，改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的紅色(R)灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域中的代表性紅色(R)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性紅色(R)灰度級(jí)相同的步驟包括 將第二圖像的整個(gè)區(qū)域的紅色(R)灰度級(jí)歸一化至O至I的范圍內(nèi)； 假設(shè)第一圖像的匹配區(qū)域的歸一化的代表性紅色(R)灰度級(jí)是Rd^1),第二圖像的匹配區(qū)域的歸一化的代表性紅色(R)灰度級(jí)是Rdi,根據(jù)等式iW(M)=iW廣Λ)獲得紅色伽(R)馬值 Y (R); 通過(guò)使用獲得的紅色(R)伽馬值Y (R)作為乘數(shù)對(duì)第二圖像的整個(gè)區(qū)域的歸一化的紅色(R)灰度級(jí)中的每一個(gè)求平方； 將Y (R)平方的結(jié)果值擴(kuò)大至屬于原始灰度級(jí)范圍； 將擴(kuò)大的結(jié)果值設(shè)置為第二圖像的整個(gè)區(qū)域的紅色(R)灰度級(jí)。
6.如權(quán)利要求3所述的方法，其中，在改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域中的綠色(G)灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域的代表性綠色(G)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性綠色·(G)灰度級(jí)相同的步驟中，設(shè)置第一圖像的匹配區(qū)域中的代表性綠色(G)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性綠色(G)灰度級(jí)的步驟包括 獲得第一圖像的匹配區(qū)域的所有綠色(G)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位； 獲得第二圖像的匹配區(qū)域的所有綠色(G)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位； 將與第一圖像的匹配區(qū)域的所有綠色(G)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的綠色(G)灰度級(jí)設(shè)置為第一圖像的匹配區(qū)域的代表性綠色(G)灰度級(jí)； 將與第二圖像的匹配區(qū)域的所有綠色(G)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的綠色(G)灰度級(jí)設(shè)置為第二圖像的匹配區(qū)域的代表性綠色(G)灰度級(jí)。
7.如權(quán)利要求6所述的方法，其中，改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域中的綠色(G)灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域的代表性綠色(G)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性綠色(G)灰度級(jí)相同的步驟包括 將第二圖像的整個(gè)區(qū)域的綠色(G)灰度級(jí)歸一化至O至I的范圍內(nèi)； 假設(shè)第一圖像的匹配區(qū)域的歸一化的代表性綠色(G)灰度級(jí)是Gd^1),第二圖像的匹配區(qū)域的歸一化的代表性綠色(G)灰度級(jí)是Gdi,根據(jù)等式GA,獲得綠色(G)伽馬it Y (G)； 通過(guò)使用獲得的綠色(G)伽馬值Y (G)作為乘數(shù)對(duì)第二圖像的整個(gè)區(qū)域的歸一化的綠色(G)灰度級(jí)中的每一個(gè)求平方； 將Y (G)平方的結(jié)果值擴(kuò)大至屬于原始灰度級(jí)范圍； 將擴(kuò)大的結(jié)果值設(shè)置為第二圖像的整個(gè)區(qū)域的綠色(G)灰度級(jí)。
8.如權(quán)利要求3所述的方法，其中，在改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域中的藍(lán)色(B)灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)相同的步驟中，設(shè)置第一圖像的匹配區(qū)域中的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)的步驟包括 獲得第一圖像的匹配區(qū)域的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位； 獲得第二圖像的匹配區(qū)域的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位； 將與第一圖像的匹配區(qū)域的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的藍(lán)色(B)灰度級(jí)設(shè)置為第一圖像的匹配區(qū)域的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)； 將與第二圖像的匹配區(qū)域的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的藍(lán)色(B)灰度級(jí)設(shè)置為第二圖像的匹配區(qū)域的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)。
9.如權(quán)利要求8所述的方法，其中，改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域中的藍(lán)色(B)灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)相同的步驟包括 將第二圖像的整個(gè)區(qū)域的藍(lán)色(B)灰度級(jí)歸一化至O至I的范圍內(nèi)； 假設(shè)第一圖像的匹配區(qū)域的歸一化的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)是Bd^1),第二圖像的匹配區(qū)域的歸一化的代表性藍(lán)色⑶灰度級(jí)是Bdi,根據(jù)等式=5<(1 )獲得藍(lán)色⑶伽馬值Y⑶； 通過(guò)使用獲得的藍(lán)色(B)伽馬值Y (B)作為乘數(shù)對(duì)第二圖像的整個(gè)區(qū)域的歸一化的藍(lán)色(B)灰度級(jí)中的每一個(gè)求平方；將Y (B)平方的結(jié)果值擴(kuò)大至屬于原始灰度級(jí)范圍； 將擴(kuò)大的結(jié)果值設(shè)置為第二圖像的整個(gè)區(qū)域的藍(lán)色(B)灰度級(jí)。
10.一種在數(shù)字圖像處理設(shè)備中拼接圖像以組合多個(gè)圖像的方法，所述方法包括 獲得第一圖像和第二圖像中第二圖像與第一圖像重疊的匹配區(qū)域； 改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域的代表性灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性灰度級(jí)相同，其中，根據(jù)改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)之前的第二圖像的灰度級(jí)的水平來(lái)設(shè)置在改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)中的至少一個(gè)的步驟中的改變率； 根據(jù)第一圖像的匹配區(qū)域的對(duì)應(yīng)像素的灰度級(jí)來(lái)改變第二圖像的匹配區(qū)域的每個(gè)像素的灰度級(jí)，并將第二圖像的與第二圖像相對(duì)于第一圖像的邊界線接近的像素的灰度級(jí)改變?yōu)榕c第一圖像的對(duì)應(yīng)像素的灰度級(jí)相似； 對(duì)于所有圖像，執(zhí)行獲得第一圖像和第二圖像的匹配區(qū)域的步驟、改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)的步驟、以及改變第二圖像的匹配區(qū)域的每個(gè)像素的灰度級(jí)的步驟； 將灰度級(jí)改變之前所有圖像中具有最大灰度級(jí)與最小灰度級(jí)之間的最大差的圖像設(shè)置為參考圖像； 通過(guò)應(yīng)用參考圖像的灰度級(jí)改變的程度來(lái)校正包括參考圖像的所有圖像的所有灰度級(jí)。
11.如權(quán)利要求10所述的方法，其中，通過(guò)應(yīng)用參考圖像的灰度級(jí)改變的程度來(lái)校正包括參考圖像的所有圖像的所有灰度級(jí)的步驟包括 通過(guò)使用參考圖像的灰度級(jí)改變之前的代表性紅色(R)灰度級(jí)以及灰度級(jí)改變之后的代表性紅色(R)灰度級(jí)來(lái)獲得參考圖像的紅色(R)灰度級(jí)改變的程度，并通過(guò)應(yīng)用獲得的參考圖像的紅色(R)灰度級(jí)改變的程度來(lái)校正包括參考圖像的所有圖像的所有紅色(R)灰度級(jí)； 通過(guò)使用參考圖像的灰度級(jí)改變之前的代表性綠色(G)灰度級(jí)以及灰度級(jí)改變之后的代表性綠色(G)灰度級(jí)來(lái)獲得參考圖像的綠色(G)灰度級(jí)改變的程度，并通過(guò)應(yīng)用獲得的參考圖像的綠色(G)灰度級(jí)改變的程度來(lái)校正包括參考圖像的所有圖像的所有綠色(G)灰度級(jí)； 通過(guò)使用參考圖像的灰度級(jí)改變之前的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)以及灰度級(jí)改變之后的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)來(lái)獲得參考圖像的藍(lán)色(B)灰度級(jí)改變的程度，并通過(guò)應(yīng)用獲得的參考圖像的藍(lán)色(B)灰度級(jí)改變的程度來(lái)校正包括參考圖像的所有圖像的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)。
12.如權(quán)利要求11所述的方法，其中，在獲得參考圖像的紅色(R)灰度級(jí)改變的程度，并校正包括參考圖像的所有圖像的所有紅色(R)灰度級(jí)的步驟中，設(shè)置灰度級(jí)改變之前的參考圖像的代表性紅色(R)灰度級(jí)以及灰度級(jí)改變之后的參考圖像的代表性紅色(R)灰度級(jí)的步驟包括 獲得灰度級(jí)改變之前的參考圖像的所有紅色(R)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位； 獲得灰度級(jí)改變之后的參考圖像的所有紅色(R)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位； 將與灰度級(jí)改變之前的參考圖像的所有紅色(R)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的紅色(R)灰度級(jí)設(shè)置為灰度級(jí)改變之前的參考圖像的代表性紅色(R)灰度級(jí)； 將與灰度級(jí)改變之后的參考圖像的所有紅色(R)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的紅色(R) 灰度級(jí)設(shè)置為灰度級(jí)改變之后的參考圖像的代表性紅色(R)灰度級(jí)。
13.如權(quán)利要求12所述的方法，其中，獲得參考圖像的紅色(R)灰度級(jí)改變的程度，并校正包括參考圖像的所有圖像的所有紅色(R)灰度級(jí)的步驟包括 將包括參考圖像的所有圖像的灰度級(jí)改變之后的所有紅色(R)灰度級(jí)歸一化至O至I的范圍內(nèi)； 假設(shè)參考圖像的灰度級(jí)改變之前的歸一化的代表性紅色(R)灰度級(jí)是Rd(u)，參考圖像的灰度級(jí)改變之后的歸一化的代表性紅色(R)灰度級(jí)是Rd(c)，根據(jù)等式Rd(u) =Rd(C)Y(E)獲得紅色(R)伽馬值“Y (R) ”。
通過(guò)使用獲得的紅色(R)伽馬值“ Y (R) ”作為乘數(shù)對(duì)包括參考圖像的所有圖像的歸一化的紅色(R)灰度級(jí)中的每一個(gè)求平方； 將“ Y (R) ”平方的結(jié)果值擴(kuò)大至屬于原始灰度級(jí)范圍； 將擴(kuò)大的結(jié)果值設(shè)置為包括參考圖像的所有圖像的紅色(R)灰度級(jí)。
14.如權(quán)利要求11所述的方法，其中，在獲得參考圖像的綠色(G)灰度級(jí)改變的程度，并校正包括參考圖像的所有圖像的所有綠色(G)灰度級(jí)的步驟中，設(shè)置灰度級(jí)改變之前的參考圖像的代表性綠色(G)灰度級(jí)以及灰度級(jí)改變之后的參考圖像的代表性綠色(G)灰度級(jí)的步驟包括 獲得灰度級(jí)改變之前的參考圖像的所有綠色(G)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位； 獲得灰度級(jí)改變之后的參考圖像的所有綠色(G)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位； 將與灰度級(jí)改變之前的參考圖像的所有綠色(G)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的綠色(G)灰度級(jí)設(shè)置為灰度級(jí)改變之前的參考圖像的代表性綠色(G)灰度級(jí)； 將與灰度級(jí)改變之后的參考圖像的所有綠色(G)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的綠色(G)灰度級(jí)設(shè)置為灰度級(jí)改變之后的參考圖像的代表性綠色(G)灰度級(jí)。
15.如權(quán)利要求14所述的方法，其中，獲得參考圖像的綠色(G)灰度級(jí)改變的程度，并校正包括參考圖像的所有圖像的所有綠色(G)灰度級(jí)的步驟包括 將包括參考圖像的所有圖像的灰度級(jí)改變之后的所有綠色(G)灰度級(jí)歸一化至O至I的范圍內(nèi)； 假設(shè)參考圖像的灰度級(jí)改變之前的歸一化的代表性綠色(G)灰度級(jí)是Gd(U)，參考圖像的灰度級(jí)改變之后的歸一化的代表性綠色(G)灰度級(jí)是Gd (C)，根據(jù)等式Gd (u) =Gd(C)Y(G)獲得綠色(G)伽馬值“Y (G) ”。
通過(guò)使用獲得的綠色(G)伽馬值“ Y (G) ”作為乘數(shù)對(duì)包括參考圖像的所有圖像的歸一化的綠色(G)灰度級(jí)中的每一個(gè)求平方； 將“ Y (G) ”平方的結(jié)果值擴(kuò)大至屬于原始灰度級(jí)范圍； 將擴(kuò)大的結(jié)果值設(shè)置為包括參考圖像的所有圖像的綠色(G)灰度級(jí)。
16.如權(quán)利要求11所述的方法，其中，在獲得參考圖像的藍(lán)色(B)灰度級(jí)改變的程度，并校正包括參考圖像的所有圖像的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)的步驟中，設(shè)置灰度級(jí)改變之前的參考圖像的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)以及灰度級(jí)改變之后的參考圖像的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)的步驟包括 獲得灰度級(jí)改變之前的參考圖像的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位； 獲得灰度級(jí)改變之后的參考圖像的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)中的每一個(gè)的百分位； 將與灰度級(jí)改變之前的參考圖像的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的藍(lán)色(B)灰度級(jí)設(shè)置為灰度級(jí)改變之前的參考圖像的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)； 將與灰度級(jí)改變之后的參考圖像的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)的設(shè)置百分位對(duì)應(yīng)的藍(lán)色(B)灰度級(jí)設(shè)置為灰度級(jí)改變之后的參考圖像的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)。
17.如權(quán)利要求16所述的方法，其中，獲得參考圖像的藍(lán)色⑶灰度級(jí)改變的程度，并校正包括參考圖像的所有圖像的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)的步驟包括 將包括參考圖像的所有圖像的灰度級(jí)改變之后的所有藍(lán)色(B)灰度級(jí)歸一化至O至I的范圍內(nèi)； 假設(shè)參考圖像的灰度級(jí)改變之前的歸一化的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)是Bd(u)，參考圖像的灰度級(jí)改變之后的歸一化的代表性藍(lán)色(B)灰度級(jí)是Bd (C)，根據(jù)等式Bd (u) =Bd(C)Y(B)獲得藍(lán)色⑶伽馬值“Y⑶”。
通過(guò)使用獲得的藍(lán)色(B)伽馬值“ Y (B)”作為乘數(shù)對(duì)包括參考圖像的所有圖像的歸一化的藍(lán)色(B)灰度級(jí)中的每一個(gè)求平方； 將“ Y (B) ”平方的結(jié)果值擴(kuò)大至屬于原始灰度級(jí)范圍； 將擴(kuò)大的結(jié)果值設(shè)置為包括參考圖像的所有圖像的藍(lán)色(B)灰度級(jí)。
18.—種在數(shù)字圖像處理設(shè)備中拼接圖像以組合多個(gè)圖像的方法，所述方法包括 獲得第一圖像和第二圖像中第二圖像與第一圖像重疊的匹配區(qū)域； 改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域的代表性灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性灰度級(jí)相同，其中，根據(jù)改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)之前的第二圖像的灰度級(jí)的水平來(lái)設(shè)置在改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)中的至少一個(gè)的步驟中的改變率； 根據(jù)第一圖像的匹配區(qū)域的對(duì)應(yīng)像素的灰度級(jí)來(lái)改變第二圖像的匹配區(qū)域的每個(gè)像素的灰度級(jí)，并將第二圖像的與第二圖像相對(duì)于第一圖像的邊界線接近的像素的灰度級(jí)改變?yōu)榕c第一圖像的對(duì)應(yīng)像素的灰度級(jí)相似； 對(duì)于所有圖像，執(zhí)行獲得第一圖像和第二圖像中第二圖像與第一圖像重疊的匹配區(qū)域的步驟、改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)的步驟、以及改變第二圖像的匹配區(qū)域的每個(gè)像素的灰度級(jí)的步驟； 將所有圖像中由用戶選擇的圖像設(shè)置為參考圖像；通過(guò)應(yīng)用參考圖像的灰度級(jí)改變的程度來(lái)校正包括參考圖像的所有圖像的所有灰度級(jí)。
19.如權(quán)利要求18所述的方法，其中，當(dāng)參考圖像的灰度級(jí)改變的程度被應(yīng)用于第二圖像的整個(gè)區(qū)域的被改變的灰度級(jí)時(shí)，參考圖像的灰度級(jí)被恢復(fù)到改變之前的灰度級(jí)，所有其他圖像的所有灰度級(jí)被校正為與改變之前的灰度級(jí)相似。
全文摘要
一種用于在數(shù)字圖像處理設(shè)備中拼接圖像的方法。一種在數(shù)字圖像處理設(shè)備中拼接圖像以至少將第一圖像與第二圖像進(jìn)行組合的方法，所述方法包括獲得第一圖像和第二圖像中第二圖像與第一圖像重疊的匹配區(qū)域；改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)，以使第一圖像的匹配區(qū)域的代表性灰度級(jí)與第二圖像的匹配區(qū)域的代表性灰度級(jí)相同，其中，根據(jù)改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)之前的第二圖像的灰度級(jí)的水平來(lái)設(shè)置在改變第二圖像的整個(gè)區(qū)域的灰度級(jí)中的至少一個(gè)的步驟中的改變率。
文檔編號(hào)G06T5/50GK102903091SQ20121020266
公開日2013年1月30日 申請(qǐng)日期2012年6月15日 優(yōu)先權(quán)日2011年6月15日
發(fā)明者裴純敏 申請(qǐng)人:三星泰科威株式會(huì)社