一種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法，其通過對原始圖像進行人臉檢測，當(dāng)檢測到人臉時則對人臉區(qū)域進行直方圖統(tǒng)計，并結(jié)合其陰影部分和高光部分的修剪值分別計算出陰影部分的上限值與高光部分的下限值，進而通過極值計算分別得到最小上限值與最大下限值，最后通過閥值計算得到最終最小上限值與最終最大下限值，以及根據(jù)所述最終最小上限值與最終最大下限值得到映射表，將所述原始圖像中的各個像素點進行顏色映射得到結(jié)果圖像；從而能夠很好的處理圖像中人臉區(qū)域的陰影部分與高光部分之間的對比度調(diào)整以得到合適的對比度，防止對比度調(diào)整過大導(dǎo)致圖像失真，是一種處理快速并且效果顯著的圖像增強處理方法。
【專利說明】—種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種圖像增強處理方法，特別是一種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法。

【背景技術(shù)】
[0002]圖像處理中調(diào)整對比度是圖像增強領(lǐng)域中最常用、最重要的技術(shù)之一，其將原來不清晰的圖像變得清晰或強調(diào)某些關(guān)注的特征，抑制非關(guān)注的特征，使之改善圖像質(zhì)量、豐富信息量，加強圖像判讀和識別效果的圖像處理方法，是圖像處理的最基本的方法，它往往是各種圖像在進行分析與處理時必須的預(yù)處理操作，也是在圖像處理中必備的一個基礎(chǔ)步驟。特別是對于存在以人臉為主體對象的自拍照里，由于較難把握拍照角度，往往拍出來的人臉區(qū)域的膚色不大理想，需要進一步調(diào)整才能更好地還原人臉的膚色，


【發(fā)明內(nèi)容】

[0003]因此，為了解決此問題，本發(fā)明提供了一種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法，特別適用于調(diào)整人臉為主體對象的自拍照片的膚色。
[0004]為實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明采用的技術(shù)方案為:
[0005]一種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法，其特征在于，包括以下步驟:
[0006]10.對原始圖像進行人臉檢測，當(dāng)檢測到人臉時則對人臉區(qū)域的各個像素點進行紅色通道、綠色通道、藍色通道的直方圖統(tǒng)計；
[0007]20.設(shè)置原始圖像的人臉區(qū)域中的陰影部分和高光部分的修剪值；
[0008]30.計算紅色通道、綠色通道、藍色通道的陰影部分的上限值與高光部分的下限值；
[0009]40.對所述陰影部分的上限值進行最小值計算得到最小上限值；對所述高光部分的下限值進行最大值計算得到最大下限值；
[0010]50.對所述最小上限值與所述最大下限值進行閾值計算得到最終最小上限值與最終最大下限值；
[0011]60.根據(jù)所述的最終最小上限值與最終最大下限值得到映射表，并將原始圖像的各個像素點進行顏色映射，得到結(jié)果圖像。
[0012]作為一種較佳實施例，所述步驟10中的直方圖統(tǒng)計方法如下:
[0013]11.對原始圖像進行人臉檢測，當(dāng)檢測到人臉時則獲取人臉區(qū)域，如果沒有檢測到人臉，則假設(shè)整個圖像為人臉區(qū)域，并且創(chuàng)建該人臉區(qū)域的紅色通道、綠色通道、藍色通道的直方圖統(tǒng)計的數(shù)組，大小為256個，并且初始化數(shù)組內(nèi)的數(shù)據(jù)為0 ;
[0014]12.依次對原始圖像人臉區(qū)域里各個像素點的紅色通道、綠色通道、藍色通道的顏色值進行統(tǒng)計；即
[0015]rHist[rColor] = rHist[rColor]+1 ；
[0016]gHist[gColor] = gHist[gColor]+1 ；
[0017]bHist[bColor] = bHist[bColor]+1 ；
[0018]其中，rHist、gHist、bHist分別為原始圖像的人臉區(qū)域的紅色通道、綠色通道、藍色通道的直方圖統(tǒng)計的數(shù)組，rColor、gColor、bColor分別為原始圖像中人臉區(qū)域里各個像素點對應(yīng)的紅色通道、綠色通道、藍色通道的顏色值。
[0019]作為一種較佳實施例，所述步驟20中設(shè)置原始圖像的人臉區(qū)域中的陰影部分和高光部分的修剪值的公式如下:
[0020]nTrimLowCount = 0.5+lowK*w*h ；
[0021]nTrimHighCount = 0.5+highK*w*h ；
[0022]其中，nTrimLowCount為陰影部分的修剪值；nTrimHighCount為高光部分的修剪值；lowK為陰影部分的修剪百分比，范圍從0.001到0.01之間；highK為高光部分的修剪百分比，范圍從0.001到0.01之間；w與h分別為原始圖像的人臉區(qū)域的寬和高。
[0023]作為一種較佳實施例，所述步驟30中陰影部分的上限值的計算方法為:初始化索引為0，對直方圖統(tǒng)計的數(shù)組上的對應(yīng)索引的個數(shù)進行累加，如果大于步驟20中的陰影部分的修剪值則退出，否則，索引加上一并繼續(xù)對直方圖統(tǒng)計的數(shù)組上的對應(yīng)索引的個數(shù)進行累加，直到退出為止；即得到陰影部分的上限值為該索引值。
[0024]作為一種較佳實施例，所述步驟30中高光部分的下限值的計算方法為:初始化索引為255，對直方圖統(tǒng)計的數(shù)組上的對應(yīng)索引的個數(shù)進行累加，如果大于步驟20中的高光部分的修剪值則退出，否則，索引減去一并繼續(xù)對直方圖統(tǒng)計數(shù)組上的對應(yīng)索引的個數(shù)進行累加，直到退出為止；即得到高光部分的下限值為該索引值。
[0025]作為一種較佳實施例，所述步驟40中的最小上限值與最大下限值的計算公式如下:
[0026]sect1nLow = min(rLow, min(gLow, bLow))；
[0027]sect1nHigh = max(rHigh, max(gHigh, bHigh))；
[0028]其中，sect1nLow為最小上限值；rLow、gLow、bLow為步驟30中得到的紅色通道、綠色通道、藍色通道的陰影部分的上限值；SeCt1nHigh為最大下限值；rHigh、gHigh、bHigh為步驟30中得到的紅色通道、綠色通道、藍色通道的高光部分的下限值。
[0029]作為一種較佳實施例，所述步驟50中最終最小上限值與最終最大下限值的計算公式如下:
[0030]sect1nResultLow = min(lowThreshold, sect1nLow)；
[0031]sect1nResultHigh = max(highThreshold, sect1nHigh)；
[0032]其中，sect1nResultLow為最終最小上限值；lowThreshold為陰影部分的閾值，范圍從10到92之間；sect1nLow為步驟40中得到的最小上限值；sect1nResultHigh為最終最大下限值；highThreshold為高光部分的閾值,范圍從168到245之間；sect1nHigh為步驟40中得到的最大下限值。
[0033]作為一種較佳實施例，所述步驟60中的映射表的計算方法如下:
[0034]61.創(chuàng)建映射表mapTable，大小為256個，并將數(shù)組的數(shù)據(jù)都初始化為0 ;并初始化索引i為0 ;
[0035]62.判斷索引是否大于或等于256，如果是則退出；否則判斷索引是否小于最終最小上限值，如果小于的話，則數(shù)組中該索引下的值為0 ;否則繼續(xù)判斷是否大于最終最大下限值，如果大于的話，則數(shù)組中該索引下的值為255 ;否則根據(jù)以下公式獲得該索引下的值:
[0036]mapTable[i] = 0.4+(1-sect1nResultLow)*255/(sect1nResultHigh-sect1nResultLow)；
[0037]其中，mapTable為映射表；i為索引值；sect1nResultLow為最終最小上限值；sect1nResultHigh為最終最大下限值；
[0038]接著將索引加上一，并繼續(xù)重新步驟62，直到退出為止。
[0039]作為一種較佳實施例，所述步驟60中將原始圖像的各個像素點進行顏色映射得到結(jié)果圖像的計算方法如下:
[0040]rResult = mapTable[rColor]；
[0041]gResult = mapTable[gColor]；
[0042]bResult = mapTable[bColor]；
[0043]其中，rResu 11、gResu 11、bResu 11為結(jié)果圖像上對應(yīng)的像素點的紅色通道、綠色通道、藍色通道的顏色值；rColor、gColor、bColor為原始圖像上對應(yīng)的像素點的紅色通道、綠色通道、藍色通道的顏色值；mapTable為映射表。
[0044]本發(fā)明的有益效果是:
[0045]本發(fā)明的一種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法，其通過對原始圖像進行人臉檢測，當(dāng)檢測到人臉時則對人臉區(qū)域進行直方圖統(tǒng)計，并結(jié)合其陰影部分和高光部分的修剪值分別計算出陰影部分的上限值與高光部分的下限值，進而通過極值計算分別得到最小上限值與最大下限值，最后通過閥值計算得到最終最小上限值與最終最大下限值，以及根據(jù)所述最終最小上限值與最終最大下限值得到映射表，將原始圖像的各個像素點進行顏色映射得到結(jié)果圖像；從而能夠很好的處理圖像中人臉區(qū)域的陰影部分與高光部分之間的對比度調(diào)整以得到合適的對比度，防止對比度調(diào)整過大導(dǎo)致圖像失真，并且能夠更好地還原自拍照片的人臉膚色。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0046]此處所說明的附圖用來提供對本發(fā)明的進一步理解，構(gòu)成本發(fā)明的一部分，本發(fā)明的示意性實施例及其說明用于解釋本發(fā)明，并不構(gòu)成對本發(fā)明的不當(dāng)限定。在附圖中:
[0047]圖1為本發(fā)明的一種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法的流程簡圖。

【具體實施方式】
[0048]為了使本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案及有益效果更加清楚、明白，以下結(jié)合附圖及實施例對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應(yīng)當(dāng)理解，此處所描述的具體實施例僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0049]如圖1所示，本發(fā)明的一種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法，其包括以下步驟:
[0050]10.對原始圖像進行人臉檢測，當(dāng)檢測到人臉時則對人臉區(qū)域的各個像素點進行紅色通道、綠色通道、藍色通道的直方圖統(tǒng)計；
[0051]20.設(shè)置原始圖像的人臉區(qū)域中的陰影部分和高光部分的修剪值；
[0052]30.計算紅色通道、綠色通道、藍色通道的陰影部分的上限值與高光部分的下限值；
[0053]40.對所述陰影部分的上限值進行最小值計算得到最小上限值；對所述高光部分的下限值進行最大值計算得到最大下限值；
[0054]50.對所述最小上限值與所述最大下限值進行閾值計算得到最終最小上限值與最終最大下限值；
[0055]60.根據(jù)所述的最終最小上限值與最終最大下限值得到映射表，并將原始圖像的各個像素點進行顏色映射，得到結(jié)果圖像。
[0056]本實施例中，所述步驟10中的直方圖統(tǒng)計方法主要包括以下步驟:
[0057]11.對原始圖像進行人臉檢測，當(dāng)檢測到人臉時則獲取人臉區(qū)域，如果沒有檢測到人臉，則假設(shè)整個圖像為人臉區(qū)域，并且創(chuàng)建該人臉區(qū)域的紅色通道、綠色通道、藍色通道的直方圖統(tǒng)計的數(shù)組，大小為256個，并且初始化數(shù)組內(nèi)的數(shù)據(jù)為0 ;
[0058]12.依次對原始圖像人臉區(qū)域里各個像素點的紅色通道、綠色通道、藍色通道的顏色值進行統(tǒng)計；即
[0059]rHist[rColor] = rHist[rColor]+1 ；
[0060]gHist[gColor] = gHist[gColor]+1 ；
[0061]bHist[bColor] = bHist[bColor]+1 ；
[0062]其中，rHist、gHist、bHist分別為原始圖像的人臉區(qū)域的紅色通道、綠色通道、藍色通道的直方圖統(tǒng)計的數(shù)組，rColoiNgColoiNbColor分別為原始圖像人臉區(qū)域里各個像素點對應(yīng)的紅色通道、綠色通道、藍色通道的顏色值。
[0063]所述步驟20中設(shè)置原始圖像的人臉區(qū)域中的陰影部分和高光部分的修剪值的公式如下:
[0064]nTrimLowCount = 0.5+lowK*w*h ；
[0065]nTrimHighCount = 0.5+highK*w*h ；
[0066]其中，nTrimLowCount為陰影部分的修剪值；nTrimHighCount為高光部分的修剪值；lowK為陰影部分的修剪百分比，范圍從0.001到0.01之間，本實施例中優(yōu)選為0.003 ；highK為高光部分的修剪百分比，范圍從0.001到0.01之間，本實施例中優(yōu)選為0.003 與h分別為原始圖像的人臉區(qū)域的寬和高。
[0067]本實施例中，所述步驟30中陰影部分的上限值的計算方法為:初始化索引為0，對直方圖統(tǒng)計的數(shù)組上的對應(yīng)索引的個數(shù)進行累加，如果大于步驟20中的陰影部分的修剪值則退出，否則，索引加上一并繼續(xù)對直方圖統(tǒng)計的數(shù)組上的對應(yīng)索引的個數(shù)進行累加，直到退出為止；即得到陰影部分的上限值為該索引值；所述步驟30中高光部分的下限值的計算方法為:初始化索引為255，對直方圖統(tǒng)計的數(shù)組上的對應(yīng)索引的個數(shù)進行累加，如果大于步驟20中的高光部分的修剪值則退出，否則，索引減去一并繼續(xù)對直方圖統(tǒng)計數(shù)組上的對應(yīng)索引的個數(shù)進行累加，直到退出為止；即得到高光部分的下限值為該索引值；根據(jù)以上步驟分別計算得到紅色通道、綠色通道、藍色通道的陰影部分的上限值與高光部分的下限值。
[0068]本實施例中，所述步驟40中的最小上限值與最大下限值的計算公式如下:
[0069]sect1nLow = min(rLow, min(gLow, bLow))；
[0070]sect1nHigh = max(rHigh, max(gHigh, bHigh))；
[0071]其中，sect1nLow為最小上限值；rLow、gLow、bLow為步驟30中得到的紅色通道、綠色通道、藍色通道的陰影部分的上限值；SeCt1nHigh為最大下限值；rHigh、gHigh、bHigh為步驟30中得到的紅色通道、綠色通道、藍色通道的高光部分的下限值。
[0072]本實施例中，所述步驟50中最終最小上限值與最終最大下限值的計算公式如下:
[0073]sect1nResultLow = min(lowThreshold, sect1nLow)；
[0074]sect1nResultHigh = max(highThreshold, sect1nHigh)；
[0075]其中，sect1nResultLow為最終最小上限值；lowThreshold為陰影部分的閾值，范圍從10到92之間，本實施例中優(yōu)選為50 ；sect1nLow為步驟40中得到的最小上限值；sect1nResultHigh為最終最大下限值；highThreshold為高光部分的閾值,范圍從168到245之間，本實施例中優(yōu)選為200 ；sect1nHigh為步驟40中得到的最大下限值。
[0076]本實施例中，所述步驟60中的映射表的計算方法如下:
[0077]61.創(chuàng)建映射表mapTable，大小為256個，并將數(shù)組的數(shù)據(jù)都初始化為0 ;并初始化索引i為0 ;
[0078]62.判斷索引是否大于或等于256，如果是則退出；否則判斷索引是否小于最終最小上限值，如果小于的話，則數(shù)組中該索引下的值為0 ;否則繼續(xù)判斷是否大于最終最大下限值，如果大于的話，則數(shù)組中該索引下的值為255 ;否則根據(jù)以下公式獲得該索引下的值:
[0079]mapTable[i] = 0.4+(1-sect1nResultLow)*255/(sect1nResultHigh-sect1nResultLow)；
[0080]其中，mapTable為映射表；i為索引值；sect1nResultLow為最終最小上限值；sect1nResultHigh為最終最大下限值；
[0081]接著將索引加上一，并繼續(xù)重新步驟62，直到退出為止。
[0082]所述步驟60中將原始圖像的各個像素點進行顏色映射得到結(jié)果圖像的計算方法如下:
[0083]rResult = mapTable[rColor]；
[0084]gResult = mapTable [gColor]；
[0085]bResult = mapTable[bColor]；
[0086]其中，r Re su 11、gRe su 11、bRe su 11為結(jié)果圖像上對應(yīng)的像素點的紅色通道、綠色通道、藍色通道的顏色值；rColor、gColor、bColor為原始圖像上對應(yīng)的像素點的紅色通道、綠色通道、藍色通道的顏色值；mapTable為映射表。
[0087]本發(fā)明主要是針對人臉區(qū)域進行直方圖統(tǒng)計而進行整張圖像的優(yōu)化，從而能夠很好的處理圖像中人臉區(qū)域的陰影部分與高光部分之間的對比度調(diào)整以得到合適的對比度，防止對比度調(diào)整過大導(dǎo)致圖像失真，并且能夠更好地還原自拍照片的人臉膚色。
[0088]上述說明示出并描述了本發(fā)明的優(yōu)選實施例，如前，應(yīng)當(dāng)理解本發(fā)明并非局限于本文所披露的形式，不應(yīng)看作是對其他實施例的排除，而可用于各種其他組合、修改和環(huán)境，并能夠在本文發(fā)明構(gòu)想范圍內(nèi)，通過上述教導(dǎo)或相關(guān)領(lǐng)域的技術(shù)或知識進行改動。而本領(lǐng)域人員所進行的改動和變化不脫離本發(fā)明的精神和范圍，則都應(yīng)在本發(fā)明所附權(quán)利要求的保護范圍內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法，其特征在于，包括以下步驟: 10.對原始圖像進行人臉檢測，當(dāng)檢測到人臉時則對人臉區(qū)域的各個像素點進行紅色通道、綠色通道、藍色通道的直方圖統(tǒng)計； 20.設(shè)置原始圖像的人臉區(qū)域中的陰影部分和高光部分的修剪值； 30.計算紅色通道、綠色通道、藍色通道的陰影部分的上限值與高光部分的下限值； 40.對所述陰影部分的上限值進行最小值計算得到最小上限值；對所述高光部分的下限值進行最大值計算得到最大下限值； 50.對所述最小上限值與所述最大下限值進行閾值計算得到最終最小上限值與最終最大下限值； 60.根據(jù)所述的最終最小上限值與最終最大下限值得到映射表，并將所述原始圖像中的各個像素點進行顏色映射，得到結(jié)果圖像。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法，其特征在于:所述步驟10中的直方圖統(tǒng)計方法如下: 11.對原始圖像進行人臉檢測，當(dāng)檢測到人臉時則獲取人臉區(qū)域，如果沒有檢測到人臉，則假設(shè)整個圖像為人臉區(qū)域，并且創(chuàng)建該人臉區(qū)域的紅色通道、綠色通道、藍色通道的直方圖統(tǒng)計的數(shù)組，大小為256個，并且初始化數(shù)組內(nèi)的數(shù)據(jù)為O ; 12.依次對原始圖像人臉區(qū)域的各個像素點的紅色通道、綠色通道、藍色通道的顏色值進行統(tǒng)計；即
rHist[rColor] = rHist[rColor]+1 ；
gHist[gColor] = gHist[gColor]+1 ；
bHist[bColor] = bHist[bColor]+1 ； 其中，rHist、gHist、bHist分別為原始圖像的人臉區(qū)域的紅色通道、綠色通道、藍色通道的直方圖統(tǒng)計的數(shù)組，rColoiNgColoiNbColor分別為原始圖像人臉區(qū)域里各個像素點對應(yīng)的紅色通道、綠色通道、藍色通道的顏色值。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法，其特征在于:所述步驟20中設(shè)置原始圖像的人臉區(qū)域中的陰影部分和高光部分的修剪值的公式如下:
nTrimLowCount = 0.5+lowK*w*h ；
nTrimHighCount = 0.5+highK*w*h ； 其中，nTrimLowCount為陰影部分的修剪值；nTrimHighCount為高光部分的修剪值；1wK為陰影部分的修剪百分比，范圍從0.001到0.01之間；highK為高光部分的修剪百分t匕，范圍從0.001到0.01之間；w與h分別為原始圖像的人臉區(qū)域的寬和高。
4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法，其特征在于:所述步驟30中陰影部分的上限值的計算方法為:初始化索引為0，對直方圖統(tǒng)計的數(shù)組上的對應(yīng)索引的個數(shù)進行累加，如果大于步驟20中的陰影部分的修剪值則退出，否則，索引加上一并繼續(xù)對直方圖統(tǒng)計的數(shù)組上的對應(yīng)索引的個數(shù)進行累加，直到退出為止；即得到陰影部分的上限值為該索引值。
5.根據(jù)權(quán)利要求2所述的一種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法，其特征在于:所述步驟30中高光部分的下限值的計算方法為:初始化索引為255，對直方圖統(tǒng)計的數(shù)組上的對應(yīng)索引的個數(shù)進行累加，如果大于步驟20中的高光部分的修剪值則退出，否則，索引減去一并繼續(xù)對直方圖統(tǒng)計數(shù)組上的對應(yīng)索引的個數(shù)進行累加，直到退出為止；即得到高光部分的下限值為該索引值。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法，其特征在于:所述步驟40中的最小上限值與最大下限值的計算公式如下:
sect1nLow = min(rLow, min(gLow, bLow))；
sect1nHigh = max(rHigh, max(gHigh, bHigh))； 其中，sect1nLow為最小上限值；rLow、gLow、bLow為步驟30中得到的紅色通道、綠色通道、藍色通道的陰影部分的上限值；sect1nHigh為最大下限值；rHigh、gHigh、bHigh為步驟30中得到的紅色通道、綠色通道、藍色通道的高光部分的下限值。
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的一種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法，其特征在于:所述步驟50中最終最小上限值與最終最大下限值的計算公式如下:
sect1nResultLow = min(lowThreshold, sect1nLow)；
sect1nResultHigh = max(highThreshold, sect1nHigh)； 其中，sect1nResultLow為最終最小上限值；lowThreshold為陰影部分的閾值,范圍從10到92之間；sect1nLow為步驟40中得到的最小上限值；sect1nResultHigh為最終最大下限值；highThreshold為高光部分的閾值,范圍從168到245之間；sect1nHigh為步驟40中得到的最大下限值。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的一種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法，其特征在于:所述步驟60中的映射表的計算方法如下: 61.創(chuàng)建映射表mapTable，大小為256個，并將數(shù)組的數(shù)據(jù)都初始化為O;并初始化索引i為O ; 62.判斷索引是否大于或等于256，如果是則退出；否則判斷索引是否小于最終最小上限值，如果小于的話，則數(shù)組中該索引下的值為O ;否則繼續(xù)判斷是否大于最終最大下限值，如果大于的話，則數(shù)組中該索引下的值為255 ;否則根據(jù)以下公式獲得該索引下的值:
mapTable[i] = 0.4+(1-sect1nResultLow)*255/(sect1nResultHigh-sect1nResuItLow)； 其中,mapTable為映射表；i為索引值；sect1nResultLow為最終最小上限值；sect1nResultHigh為最終最大下限值； 接著將索引加上一，并繼續(xù)重新步驟62，直到退出為止。
9.根據(jù)權(quán)利要求1或8所述的一種基于人臉的自動調(diào)整對比度的圖像增強方法，其特征在于:所述步驟60中將原始圖像的各個像素點進行顏色映射得到結(jié)果圖像的計算方法如下:
rResult = mapTable[rColor]；
gResult = mapTable[gColor]；
bResult = mapTable[bColor]； 其中，rResult、gResult、bResult為結(jié)果圖像上對應(yīng)的像素點的紅色通道、綠色通道、藍色通道的顏色值；rColor、gColor、bColor為原始圖像上對應(yīng)的像素點的紅色通道、綠色通道、藍色通道的顏色值；mapTable為映射表。
【文檔編號】G06T5/40GK104392425SQ201410729495
【公開日】2015年3月4日 申請日期:2014年12月4日 優(yōu)先權(quán)日:2014年12月4日
【發(fā)明者】張偉, 傅松林, 李志陽, 胡瑞鑫 申請人:廈門美圖移動科技有限公司