專(zhuān)利名稱(chēng)：去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，特別是一種通過(guò)計(jì)算可以自行判斷數(shù)字圖像的網(wǎng)紋并將其消除的去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法。
背景技術(shù)：
現(xiàn)在的數(shù)字相機(jī)以及數(shù)字?jǐn)z影機(jī)非常普遍，價(jià)格也便宜，主要還是數(shù)字相機(jī)以及數(shù)字?jǐn)z影機(jī)都具有可以馬上通過(guò)顯示屏即可立即觀賞成果的特性，相較于以往傳統(tǒng)的相機(jī)而言，確實(shí)方便不少，致使消費(fèi)者大都具有高度的興趣使用數(shù)字相機(jī)以及數(shù)字?jǐn)z影機(jī)。
但是，數(shù)字相機(jī)或數(shù)字?jǐn)z影機(jī)在使用時(shí)，若是遇到被拍攝的物體具有某種固定格式時(shí)，例如西裝外套、相同重復(fù)格式的屋頂?shù)鹊龋捎跀?shù)字相機(jī)與數(shù)字?jǐn)z影機(jī)內(nèi)的圖像擷取裝置的取樣頻率的關(guān)系，所擷取的數(shù)字圖像中往往會(huì)出現(xiàn)網(wǎng)紋(moire)現(xiàn)象，這相對(duì)于數(shù)字圖像的品質(zhì)圖像很大，這樣，數(shù)字相機(jī)與數(shù)字?jǐn)z影機(jī)中必須要有消除網(wǎng)紋現(xiàn)象的方法，以確保數(shù)字圖像的品質(zhì)。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明提供一種去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，可以自動(dòng)在一數(shù)字圖像中找出具有網(wǎng)紋現(xiàn)象的像素，并將其修正補(bǔ)償后，使數(shù)字圖像看起更為美觀。
本發(fā)明提供一種去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，其步驟包括將一數(shù)字圖像的每一像素的RGB坐標(biāo)值轉(zhuǎn)換成YUV坐標(biāo)值；逐一計(jì)算每一像素與其鄰近像素的YUV差異值；找出像素中符合其Y頻道差異值小于一Y頻道門(mén)檻值、U頻道差異值大于一U頻道門(mén)檻值、V頻道差異值大于一V頻道門(mén)檻值的像素，同時(shí)將其標(biāo)示為網(wǎng)紋像素；
逐一將每一網(wǎng)紋像素以鄰近像素的YUV坐標(biāo)值作為補(bǔ)償；將數(shù)字圖像的每一像素的YUV坐標(biāo)值轉(zhuǎn)換成RGB坐標(biāo)值。
所述的逐一將每一網(wǎng)紋像素以鄰近像素的YUV坐標(biāo)值作為補(bǔ)償?shù)牟襟E包括逐一將每一網(wǎng)紋像素的鄰近的八個(gè)像素的U頻道坐標(biāo)值以及V頻道坐標(biāo)值進(jìn)行排序；去除最大以及最小的U頻道坐標(biāo)值，并將剩余的多個(gè)U頻道坐標(biāo)值平均后作為所述網(wǎng)紋像素的U頻道坐標(biāo)值；去除最大以及最小的V頻道坐標(biāo)值，并將剩余的多個(gè)V頻道坐標(biāo)值平均后作為所述網(wǎng)紋像素的V頻道坐標(biāo)值。
所述的逐一將每一網(wǎng)紋像素以鄰近像素的YUV坐標(biāo)值作為補(bǔ)償?shù)牟襟E包括逐一將每一網(wǎng)紋像素的鄰近的八個(gè)像素的U頻道坐標(biāo)值以及V頻道坐標(biāo)值進(jìn)行排序；去除兩個(gè)最大以及兩個(gè)最小的U頻道坐標(biāo)值，并將剩余的四個(gè)U頻道坐標(biāo)值平均后作為所述網(wǎng)紋像素的U頻道坐標(biāo)值；去除兩個(gè)最大以及兩個(gè)最小的V頻道坐標(biāo)值，并將剩余的四個(gè)V頻道坐標(biāo)值平均后作為所述網(wǎng)紋像素的V頻道坐標(biāo)值。
其中，所述網(wǎng)紋像素的Y頻道坐標(biāo)值維持不變。
其中，所述Y頻道門(mén)檻值、U頻道門(mén)檻值與V頻道門(mén)檻值分別為一定值，用于調(diào)整去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的程度。
所述Y頻道差異值為所述像素與其鄰近的像素的Y頻道坐標(biāo)值的差值或是所述像素與其鄰近的像素的Y頻道坐標(biāo)值的差值除以所述像素的Y頻道坐標(biāo)值。
所述U頻道差異值為所述像素與其鄰近的像素的U頻道坐標(biāo)值的差值或是所述像素與其鄰近的像素的U頻道坐標(biāo)值的差值除以所述像素的U頻道坐標(biāo)值。
所述V頻道差異值為所述像素與其鄰近的像素的V頻道坐標(biāo)值的差值或是所述像素與其鄰近的像素的V頻道坐標(biāo)值的差值除以所述像素的V頻道坐標(biāo)值。
每一所述像素具有八個(gè)鄰近像素。
所述的去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法應(yīng)用于數(shù)字相機(jī)或數(shù)字?jǐn)z影機(jī)中。
通過(guò)本發(fā)明可以自動(dòng)在一數(shù)字圖像中找出具有網(wǎng)紋現(xiàn)象的像素，并將其修正補(bǔ)償后，使數(shù)字圖像看起更為美觀。


圖1為本發(fā)明的方法流程示意圖；圖2為本發(fā)明的方法中關(guān)于如何將每一網(wǎng)紋像素以鄰近像素的YUV坐標(biāo)值作為補(bǔ)償?shù)脑敿?xì)功能示意圖；圖3為本發(fā)明的方法中所述的每一像素以及其鄰近像素的示意圖。
具體實(shí)施例方式
數(shù)字圖像的技術(shù)領(lǐng)域中，有很多種方式記錄其圖像數(shù)據(jù)的內(nèi)容，最常見(jiàn)的不外乎是以RGB坐標(biāo)值來(lái)記錄其數(shù)字圖像數(shù)據(jù)，這種方式是將數(shù)字圖像中的每一像素，以R(紅色)、G(綠色)以及B(藍(lán)色)三原色的值來(lái)記錄，若是以8位(8-bit)的型態(tài)來(lái)記錄每個(gè)像素則可以具有全色域(R256×G256×B256＝16777216，約等于一億六千多萬(wàn)個(gè)色階)的顏色可以顯示，使數(shù)字圖像更具有足夠的色彩來(lái)顯示，看起來(lái)可以更接近實(shí)際上的圖像。
但是，一般人們通常對(duì)于亮度的敏感性較高，故另外有一種利用YUV坐標(biāo)值來(lái)記錄數(shù)字圖像的方式被提出，其原理是將每一像素的亮度(Brighteness，Luminance，Y)獨(dú)立表示出來(lái)，然后將(R-Y)表示為U，以及將(B-Y)表示為V，U與V即是圖像處理領(lǐng)域中所謂的色差端子Cr以及Cb，這樣即可以以(Y，U，V)坐標(biāo)值來(lái)記錄數(shù)字圖像中的每一像素的值。
本發(fā)明為消除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋，需要先找出數(shù)字圖像中具有網(wǎng)紋現(xiàn)象的像素在哪里，再以一種特定的補(bǔ)償方式將其修復(fù)；其中，由于網(wǎng)紋現(xiàn)象具有某一像素相較于相鄰的其它像素的亮度變化并不明顯，同時(shí)其色彩部分變化卻非常明顯的特性，所述像素會(huì)呈現(xiàn)出網(wǎng)紋現(xiàn)象，在此，我們稱(chēng)此像素為網(wǎng)紋像素，找出網(wǎng)紋像素之后，將其修正后，網(wǎng)紋像素不再具有上述的特性，使整體數(shù)字圖像看起來(lái)更為美觀。
基于上述的構(gòu)想，本發(fā)明提供一種去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，請(qǐng)參照?qǐng)D1，首先，將一數(shù)字圖像的每一像素的RGB坐標(biāo)值轉(zhuǎn)換成YUV坐標(biāo)值，也就是說(shuō)以YUV坐標(biāo)值來(lái)記錄數(shù)字圖像中的每一像素的值(見(jiàn)步驟11)；逐一計(jì)算每一像素與其鄰近像素的YUV差異值(見(jiàn)步驟12)，其中每一像素的鄰近像素如圖3所示，假設(shè)像素與像素之間是以一排列整齊的陣列所形成，其中所述像素例如是P(Y，U，V)，而其鄰近的像素則是P1(Y1，U1，V1)、P2(Y2，U2，V2)、P3(Y3，U3，V3)、P4(Y4，U4，V4)、P5(Y5，U5，V5)、P6(Y6，U6，V6)、P7(Y7，U7，V7)、P8(Y8，U8，V8)；所述的YUV差異值指其Y頻道差異值、U頻道差異值以及V頻道差異值，其中Y頻道差異值可以是所述像素與其鄰近的像素的Y頻道坐標(biāo)值的差值，以上述例子而言，其像素P的鄰近像素的Y頻道差異值可以分別是(Y1-Y)、(Y2-Y)、(Y3-Y)、(Y4-Y)、(Y5-Y)、(Y6-Y)、(Y7-Y)以及(Y8-Y)，其像素P的鄰近像素的U以及V頻道差異值則以此類(lèi)推；但其差異值的設(shè)計(jì)方式不以此為限，Y頻道差異值也可以是所述像素與其鄰近的像素的Y頻道坐標(biāo)值的差值除以所述像素的Y頻道坐標(biāo)值，以上述例子而言，其像素P的鄰近像素的Y頻道差異值分別是(Y1-Y)/Y、(Y2-Y)/Y、(Y3-Y)/Y、(Y4-Y)/Y、(Y5-Y)/Y、(Y6-Y)/Y、(Y7-Y)/Y以及(Y8-Y)/Y；于所述數(shù)字圖像的所有像素中，找出哪些像素符合其Y頻道差異值小于一Y頻道門(mén)檻值、U頻道差異值大于一U頻道門(mén)檻值、V頻道差異值大于一V頻道門(mén)檻值，同時(shí)將其標(biāo)示為網(wǎng)紋像素(見(jiàn)步驟13)，其中Y頻道門(mén)檻值、U頻道門(mén)檻值與V頻道門(mén)檻值分別為一定值，可以用于調(diào)整去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的程度，其值大小并無(wú)一定的限制，設(shè)計(jì)者可以依據(jù)需求而調(diào)整Y頻道門(mén)檻值、U頻道門(mén)檻值與V頻道門(mén)檻值的數(shù)值，以符合所欲找出的像素所具有的特征；逐一將每一網(wǎng)紋像素以鄰近像素的YUV坐標(biāo)值作為補(bǔ)償(將步驟14)；將數(shù)字圖像的每一像素的YUV坐標(biāo)值轉(zhuǎn)換成RGB坐標(biāo)值(見(jiàn)步驟15)；將數(shù)字圖像的每一像素的YUV坐標(biāo)值轉(zhuǎn)換成RGB坐標(biāo)值之后，所呈現(xiàn)的數(shù)字圖像中即可消除其某部分像素的網(wǎng)紋現(xiàn)象。
上述關(guān)于逐一將每一網(wǎng)紋像素以鄰近像素的YUV坐標(biāo)值作為補(bǔ)償?shù)牟襟E(步驟14)可以進(jìn)一步陳述如下如圖2所示，逐一將每一網(wǎng)紋像素的鄰近的八個(gè)像素的U頻道坐標(biāo)值以及V頻道坐標(biāo)值進(jìn)行排序(見(jiàn)步驟141)，對(duì)上述的例子而言，即是將P1至P8的U頻道坐標(biāo)值以及V頻道坐標(biāo)值分別進(jìn)行排序，也就是分別將U1至U8排序以及將V1至V8排序；去除兩個(gè)最大以及兩個(gè)最小的U頻道坐標(biāo)值，并將剩余的四個(gè)U頻道坐標(biāo)值平均后作為所述網(wǎng)紋像素的U頻道坐標(biāo)值，例如剩余是U2、U4、U5、U8四個(gè)值，則像素P的U頻道坐標(biāo)值即是(U2+U4+U5+U8)/4；同理，去除兩個(gè)最大以及兩個(gè)最小的V頻道坐標(biāo)值，并將剩余四個(gè)V頻道坐標(biāo)值平均后作為所述網(wǎng)紋像素的V頻道坐標(biāo)值(見(jiàn)步驟143)，例如剩余是V1、V4、V6、V8四個(gè)值，則像素P的V頻道坐標(biāo)值即是(V1+V4+V6+V8)/4，這樣的作法原理是將此像素的鄰近像素的色彩值做一補(bǔ)償，使所述像素P的色彩值看起來(lái)與鄰近像素的差異降低，而所述網(wǎng)紋像素的Y頻道坐標(biāo)值維持不變，可以使所述像素的亮度值維持不變，因?yàn)槿搜蹖?duì)于亮度的感覺(jué)較為敏銳，這樣可以避免使人眼感覺(jué)修改過(guò)后的像素非常突兀。
上述將每一網(wǎng)紋像素以鄰近像素的YUV坐標(biāo)值作為補(bǔ)償?shù)牟襟E并不以此為限，可以依據(jù)使用者的需求，取其可用的鄰近像素的U與V頻道坐標(biāo)值來(lái)補(bǔ)償即可，例如僅去除最大以及最小的U與V頻道坐標(biāo)值，或是直接將鄰近像素的U與V頻道坐標(biāo)值平均值來(lái)補(bǔ)償，均可以達(dá)到類(lèi)似的效果。
綜上所述，本發(fā)明提供上述的方法，將其內(nèi)建于數(shù)字相機(jī)或是數(shù)字?jǐn)z影機(jī)的韌體或是硬件中，當(dāng)數(shù)字相機(jī)或是數(shù)字?jǐn)z影機(jī)擷取圖像成為一數(shù)字圖像后，即可以進(jìn)行消除網(wǎng)紋的步驟，使數(shù)字圖像看起來(lái)更為美觀，或是以軟件的方式來(lái)修整某一特定的數(shù)字圖像，也可以得到相同的效果。
本實(shí)施例僅用于說(shuō)明本發(fā)明，而并非用于限定本發(fā)明。
權(quán)利要求
1.一種去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，其特征在于，包括以下步驟將一數(shù)字圖像的每一像素的RGB坐標(biāo)值轉(zhuǎn)換成YUV坐標(biāo)值；逐一計(jì)算每一所述像素與其鄰近像素的YUV差異值；找出所述像素中符合其Y頻道差異值小于一Y頻道門(mén)檻值、U頻道差異值大于一U頻道門(mén)檻值、V頻道差異值大于一V頻道門(mén)檻值的像素，同時(shí)將其標(biāo)示為網(wǎng)紋像素；逐一將每一網(wǎng)紋像素以鄰近像素的YUV坐標(biāo)值作為補(bǔ)償；將所述數(shù)字圖像的每一像素的YUV坐標(biāo)值轉(zhuǎn)換成RGB坐標(biāo)值。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，其特征在于，所述逐一將每一網(wǎng)紋像素以鄰近像素的YUV坐標(biāo)值作為補(bǔ)償?shù)牟襟E包括逐一將每一網(wǎng)紋像素的鄰近的八個(gè)像素的U頻道坐標(biāo)值以及V頻道坐標(biāo)值進(jìn)行排序；去除最大以及最小的U頻道坐標(biāo)值，并將剩余的多個(gè)U頻道坐標(biāo)值平均后作為所述網(wǎng)紋像素的U頻道坐標(biāo)值；去除最大以及最小的V頻道坐標(biāo)值，并將剩余的多個(gè)V頻道坐標(biāo)值平均后作為所述網(wǎng)紋像素的V頻道坐標(biāo)值。
3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，其特征在于，所述網(wǎng)紋像素的Y頻道坐標(biāo)值維持不變。
4.根據(jù)權(quán)利要求1所述的去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，其特征在于，所述逐一將每一網(wǎng)紋像素以鄰近像素的YUV坐標(biāo)值作為補(bǔ)償?shù)牟襟E包括逐一將每一網(wǎng)紋像素的鄰近的八個(gè)像素的U頻道坐標(biāo)值以及V頻道坐標(biāo)值進(jìn)行排序；去除兩個(gè)最大以及兩個(gè)最小的U頻道坐標(biāo)值，并將剩余的四個(gè)U頻道坐標(biāo)值平均后作為所述網(wǎng)紋像素的U頻道坐標(biāo)值；去除兩個(gè)最大以及兩個(gè)最小的V頻道坐標(biāo)值，并將剩余的四個(gè)V頻道坐標(biāo)值平均后作為所述網(wǎng)紋像素的V頻道坐標(biāo)值。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，其特征在于，所述網(wǎng)紋像素的Y頻道坐標(biāo)值維持不變。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，其特征在于，所述Y頻道門(mén)檻值、U頻道門(mén)檻值與V頻道門(mén)檻值分別為一定值，用于調(diào)整去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的程度。
7.根據(jù)權(quán)利要求1所述的去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，其特征在于，所述Y頻道差異值為所述像素與其鄰近的像素的Y頻道坐標(biāo)值的差值。
8.根據(jù)權(quán)利要求1所述的去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，其特征在于，所述Y頻道差異值為所述像素與其鄰近的像素的Y頻道坐標(biāo)值的差值除以所述像素的Y頻道坐標(biāo)值。
9.根據(jù)權(quán)利要求1所述的去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，其特征在于，所述U頻道差異值為所述像素與其鄰近的像素的U頻道坐標(biāo)值的差值。
10.根據(jù)權(quán)利要求1所述的去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，其特征在于，所述U頻道差異值為所述像素與其鄰近的像素的U頻道坐標(biāo)值的差值除以所述像素的U頻道坐標(biāo)值。
11.根據(jù)權(quán)利要求1所述的去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，其特征在于，所述V頻道差異值為所述像素與其鄰近的像素的V頻道坐標(biāo)值的差值。
12.根據(jù)權(quán)利要求1所述的去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，其特征在于，所述V頻道差異值為所述像素與其鄰近的像素的V頻道坐標(biāo)值的差值除以所述像素的V頻道坐標(biāo)值。
13.根據(jù)權(quán)利要求1所述的去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，其特征在于，每一所述像素具有八個(gè)鄰近像素。
14.根據(jù)權(quán)利要求1所述的去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，其特征在于，所述的去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法應(yīng)用于數(shù)字相機(jī)或數(shù)字?jǐn)z影機(jī)中。
全文摘要
本發(fā)明提供一種去除數(shù)字圖像的網(wǎng)紋的方法，包括步驟將一數(shù)字圖像的每一像素的RGB坐標(biāo)值轉(zhuǎn)換成YUV坐標(biāo)值；逐一計(jì)算每一所述像素與其鄰近像素的YUV差異值；找出所述像素中符合其Y頻道差異值小于一Y頻道門(mén)檻值、U頻道差異值大于一U頻道門(mén)檻值、V頻道差異值大于一V頻道門(mén)檻值的像素，同時(shí)將其標(biāo)示為網(wǎng)紋像素；逐一將每一網(wǎng)紋像素以鄰近像素的YUV坐標(biāo)值作為補(bǔ)償；將所述數(shù)字圖像的每一像素的YUV坐標(biāo)值轉(zhuǎn)換成RGB坐標(biāo)值。通過(guò)本發(fā)明，自動(dòng)找出具有網(wǎng)紋現(xiàn)象的像素，再以一種特定的補(bǔ)償方式將其修復(fù)，使整體數(shù)字影像看起來(lái)更為美觀。
文檔編號(hào)H04N1/56GK1929541SQ20051010273
公開(kāi)日2007年3月14日 申請(qǐng)日期2005年9月9日 優(yōu)先權(quán)日2005年9月9日
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