全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法
【專利摘要】本發(fā)明公開一種全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法，用于一影像處理器中，包括有根據(jù)各像素在一影像的各空間位置，調(diào)整一影像處理時相對應(yīng)各像素的至少一細節(jié)參數(shù)；以及根據(jù)相對應(yīng)各像素的該至少一細節(jié)參數(shù)，對各像素進行該影像處理。
【專利說明】全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法

【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明涉及一種全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法，尤指一種可根據(jù)各像素影像中空間位置，調(diào)整相對應(yīng)細節(jié)參數(shù)進行影像處理，以對影像中間部分及因光度不足而噪聲相對較大的周圍部分分別處理的全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法。

【背景技術(shù)】
[0002]一般來說，影像傳感器設(shè)計趨向面積更小、像素更多及像素更小。然而，影像傳感器搭配鏡頭使用時，影像四周會因鏡頭阻擋所造成的鏡頭陰影(lens shading)使得光度更不足，使得所擷取影像在角落部分噪聲較大(鏡頭陰影通常為多次函數(shù)衰減，而訊雜比隨著衰減)。
[0003]在此情況下，公知影像處理器在進行噪聲消除控制、銳利化控制、色彩飽和度控制以及色彩內(nèi)插控制等影像處理時，通常未考慮空間上的因素，因此為了要顧及角落影像質(zhì)量會而犧牲影像中央的畫質(zhì)。
[0004]舉例來說，請參考圖1，圖1為公知一影像處理器進行噪聲消除控制的示意圖。如圖1所示，公知影像處理器在進行噪聲消除控制時，會對一原始影像ORI1進行低通濾波(即以各像素為中心，將其與周圍像素進行加權(quán)平均產(chǎn)生新的像素值)產(chǎn)生一噪聲消除預(yù)測影像NRP，再將原始影像ORI1及噪聲消除預(yù)測影像NRP以一特定權(quán)重W加權(quán)平均后產(chǎn)生一噪聲消除影像NR (即NR=(1-WhORIAW^NRP)t5然而，由于整張影像中所有像素都以單一特定權(quán)重W平均，因此為了將噪聲消除影像NR周圍部分噪聲消除而增加噪聲消除預(yù)測影像NRP的權(quán)重，會造成噪聲消除影像NR中間部分模糊。
[0005]此外，請參考圖2，圖2為公知影像處理器進行銳利化控制的示意圖。如圖2所示，公知影像處理器在進行銳利化控制時，會對原始影像ORI1進行邊緣取出(即以各像素為中心，將其與特定方向上前后像素相減取像素值差，因此接近變緣部分會因以后像素的像素值變小或變大為取出正像素值差或負像素值差)產(chǎn)生一邊緣取出影像EE，再以一邊緣增益放大邊緣取出影像EE中像素值差產(chǎn)生一邊緣取出增益影像EEG，最后將原始影像ORI1與邊緣取出增益影像EEG相加得到一銳利化影像SM，以加強邊緣開始時像素值差而進行銳利化控制。然而，由于整張影像都以邊緣增益放大像素值差，因此為了讓銳利化影像SHA周圍部分銳利化程度夠大以克服噪聲而增加邊緣增益，會造成銳利化影像SHA中間部分過于銳利而失真。
[0006]再者，請參考圖3，圖3為公知影像處理器進行色彩飽和度控制的示意圖。如圖3所示，公知影像處理器在進行色彩飽和度控制時，會調(diào)整原始影像ORI2的色彩飽和度。舉例來說，當降低一色彩飽和度增益而產(chǎn)生一低色彩飽和度影像LSG時，低色彩飽和度影像LSG右下可看清影像紋理，但影像彩色程度差，當增加色彩飽和度增益而產(chǎn)生一高色彩飽和度影像HSG時，高色彩飽和度影像HSG影像彩色程度好，但右下部分無法看清影像紋理(因周圍部分噪聲過高造成顏色誤判)。然而，由于整張影像都以色彩飽和度增益進行控制，因此為了讓周圍部分影像紋理清楚而降低邊緣增益，會造成中間部分彩色程度差而失真。
[0007]除此之外，請參考圖4，圖4為公知影像處理器進行色彩內(nèi)插控制的示意圖。如圖4所示，一般影像傳感器以貝爾圖(Bayer Pattern)結(jié)構(gòu)進行簡化，各像素僅具一種原色數(shù)據(jù)，需內(nèi)插出另外兩種原色數(shù)據(jù)，因此公知影像處理器在以綠色像素值G2、G4、G6、G8進行色彩內(nèi)插控制，在僅具有一紅色像素值R5的位置內(nèi)插取得一綠色像素值G5時，會先取出一水平像素差dH及一垂直像素差dV CdV= IG2 - G8 I而dH= G4 - G6 | ),再將水平像素差dH及垂直像素差dV與一色彩內(nèi)插門坎值CIT進行比較，若水平像素差dH大于色彩內(nèi)插門坎值CIT且垂直像素差dV小于色彩內(nèi)插門坎值CIT，則判斷為垂直方向(即G5= (G2+G8)/2)，若水平像素差dH小于色彩內(nèi)插門坎值CIT且垂直像素差dV大于色彩內(nèi)插門坎值CIT，則判斷為水平方向(即G5=(G4+G6)/2)，若水平像素差dH小于色彩內(nèi)插門坎值CIT且垂直像素差dV小于色彩內(nèi)插門坎值CIT，則判斷為無方向(即G5=(G2+G4+G6+G8)/4)。然而，由于整張影像都以單一色彩內(nèi)插門坎值CIT進行控制，因此為了避免周圍部分因噪聲方向判定錯誤(噪聲較大時在一區(qū)域內(nèi)會隨機判斷為垂直或水平方式而形成迷宮紋路)而增加色彩內(nèi)插門坎值CIT，會造成中間部分無法清楚判斷方向。
[0008]如上所述，公知影像處理器在進行噪聲消除控制、銳利化控制、色彩飽和度控制以及色彩內(nèi)插控制等影像處理時，通常未考慮空間上的因素而在整張影像使用相同細節(jié)參數(shù)進行處理，因此為了要顧及角落影像質(zhì)量會而犧牲影像中央的畫質(zhì)。有鑒于此，公知技術(shù)實有改進的必要。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0009]因此，本發(fā)明的主要目的即在于提供一種可根據(jù)各像素影像中空間位置，調(diào)整相對應(yīng)細節(jié)參數(shù)進行影像處理，以對影像中間部分及因光度不足而噪聲相對較大的周圍部分分別處理的全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法。
[0010]本發(fā)明公開一種全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法，用于一影像處理器中。該全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法包括有根據(jù)各像素在一影像的各空間位置，調(diào)整一影像處理時相對應(yīng)各像素的至少一細節(jié)參數(shù)；以及根據(jù)相對應(yīng)各像素的該至少一細節(jié)參數(shù)，對各像素進行該影像處理。
[0011]在此配合下列圖示、實施例的詳細說明及權(quán)利要求書，將上述及本發(fā)明的其它目的與優(yōu)點詳述于后。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0012]圖1為公知一影像處理器進行噪聲消除控制的示意圖。
[0013]圖2為公知影像處理器進行銳利化控制的示意圖。
[0014]圖3為公知影像處理器進行色彩飽和度控制的示意圖。
[0015]圖4為公知影像處理器進行色彩內(nèi)插控制的示意圖。
[0016]圖5為本發(fā)明實施例一全區(qū)域空間影像細節(jié)控制流程的示意圖。
[0017]圖6為本發(fā)明實施例一影像的一空間位置的示意圖。
[0018]圖7A為一噪聲消除預(yù)測影像權(quán)重在圖6所示的影像中分布的示意圖。
[0019]圖7B為一邊緣增益在圖6所示的影像中分布的示意圖。
[0020]其中，附圖標記說明如下:
[0021]50流程
[0022]500 ?506步驟
[0023]ORIpORI2原始影像
[0024]NRP噪聲消除預(yù)測影像
[0025]NR噪聲消除影像
[0026]EE邊緣取出影像
[0027]EEG邊緣取出增益影像
[0028]SHA銳利化影像
[0029]LSG低色彩飽和度影像
[0030]HSG高色彩飽和度影像
[0031]G2、G4、G6、G8 綠色像素值
[0032]R5紅色像素值
[0033]IMG影像
[0034](x,y)空間位置
[0035]PV (x,y)空間值
[0036]A、B點
[0037]NRff (x,y)噪聲消除預(yù)測影像權(quán)重
[0038]EG (Xjy)邊緣增益

【具體實施方式】
[0039]請參考圖5，圖5為本發(fā)明實施例一全區(qū)域空間影像細節(jié)控制流程50的示意圖。如圖5所示，全區(qū)域空間影像細節(jié)控制流程50用于一影像處理器中，包括有以下步驟:
[0040]步驟500:開始。
[0041]步驟502:根據(jù)各像素在一影像的各空間位置，調(diào)整一影像處理時相對應(yīng)各像素的至少一細節(jié)參數(shù)。
[0042]步驟504:根據(jù)相對應(yīng)各像素的該至少一細節(jié)參數(shù)，對各像素進行該影像處理。
[0043]步驟506:結(jié)束。
[0044]根據(jù)全區(qū)域空間影像細節(jié)控制流程50，本發(fā)明先根據(jù)各像素在一影像的各空間位置，調(diào)整一影像處理時相對應(yīng)各像素的至少一細節(jié)參數(shù)，再根據(jù)相對應(yīng)各像素的該至少一細節(jié)參數(shù)，對各像素進行該影像處理。在此情況下，由于位在影像中不同空間位置的不同像素可使用不同細節(jié)參數(shù)進行影像處理，因此影像中央及影像周圍的像素可分別設(shè)定適當細節(jié)參數(shù)。如此一來，本發(fā)明可根據(jù)各像素在影像中空間位置，調(diào)整相對應(yīng)細節(jié)參數(shù)進行影像處理，以對影像中間部分及因光度不足而噪聲相對較大的周圍部分分別處理。
[0045]詳細來說，請參考圖6，圖6為本發(fā)明實施例一影像MG的一空間位置(x，y)的示意圖。如圖6所示，可將一影像IMG的一中心設(shè)定為原點(0，0)，可將相對于空間位置(X，y)的一空間值PV (x,y)以一二元多項式表示如下:
[0046]PV(x，y) = [ (a^+a^iX^1+......+a^+ag) + (b^+bn^y^1+......+bj+bo) ]1/m
[0047]在此情況下，本發(fā)明可依特定空間位置(x，y)得到特定空間值PV (x,y)，再以特定空間值PV (x,y)調(diào)整細節(jié)參數(shù)，其中，由于空間值PV (x,y)是二元多項式，因此可依如噪聲消除控制、銳利化控制、色彩飽和度控制以及色彩內(nèi)插控制等影像處理方式的實際需求，適當設(shè)計空間值PV (x,y)依空間位置(x，y)分布情形(如依離中心的距離以直線、曲線或步階等方式增加或減少空間值PV(x,y)，以配合因多次函數(shù)衰減的鏡頭陰影所造成訊雜比的衰減)。如此一來，本發(fā)明可以乘法器與加法器達成，且少數(shù)的系數(shù)控制能有效減少所需的存儲器空間，且易整合進各類型影像處理方式而能輕易整合到各種平臺上運算。
[0048]舉例來說，當所進行影像處理為噪聲消除控制時，所調(diào)整細節(jié)參數(shù)可為一噪聲消除預(yù)測影像權(quán)重NRW (x,y)及一原始影像權(quán)重(1-NRW (x,y)),因此可依對相應(yīng)噪聲消除控制的空間值PV(x,y)及一全域噪聲消除預(yù)測影像權(quán)重GNRW及一噪聲消除正規(guī)值NRNF得到相對應(yīng)各像素的噪聲消除預(yù)測影像權(quán)重NRW (x,y)及原始影像權(quán)重(1-NRff (x,y))后，對各像素進行噪聲消除控制，即:
[0049]PNR(x,y)=ORIP(x,y)*NRW(x,y)+NRP(x,y)*a-NRW(x,y))
[0050]NRff(x；y) =GNRff OP PV(x’y)*NRNF
[0051]其中，PNR(x，y)為本發(fā)明進行噪聲消除控制后所得各像素的像素值，0RIP(x，y)為在原始影像中各像素的像素值，NRP(x，y)為進行低通濾波所產(chǎn)生噪聲消除預(yù)測影像中各像素的像素值，而OP表示GNRW與PV(x，y)*NRNF間進行運算，可為加減乘除任一操作數(shù)。
[0052]在此情況下，請參考圖7A，圖7A為噪聲消除預(yù)測影像權(quán)重NRW (x, y)在影像MG中分布的示意圖。如圖6及圖7A所示,在圖6中沿一點A至一點B可得如圖7A所示噪聲消除預(yù)測影像權(quán)重NRW(x,y)在影像IMG的分布，其中，依離中心的距離以步階方式(也可以直線或曲線等方式)增加噪聲消除預(yù)測影像權(quán)重NRW(x,y)。如此一來，若一像素P(x，y)位在影像IMG中央時，可增加相對應(yīng)原始影像權(quán)重(1-NRff (x,y))及減少相對應(yīng)噪聲消除預(yù)測影像權(quán)重NRff(x,y)(如O)，且若像素P(x，y)在影像MG周圍時，可減少相對應(yīng)原始影像權(quán)重(1-NRW (x,y))及增加相對應(yīng)噪聲消除預(yù)測影像權(quán)重NRW (x,y)(如0.85)，因此可維持影像中間部分清晰且消除周圍部分因光度不足而相對較大的噪聲。
[0053]另一方面，當所進行影像處理為銳利化控制時，所調(diào)整細節(jié)參數(shù)可為一邊緣增益EG (Xjy),因此可依對相應(yīng)銳利化控制的空間值PV (x,y)、一全域邊緣增益GEG及一銳利化正規(guī)值ENF得到相對應(yīng)各像素的邊緣增益EG (x,y)后，對各像素進行銳利化控制，即:
[0054]PE (x，y) =ORIP (x，y) +EV*EG(X，y)
[0055]EG(x，y)=GEG OP PV(x，y)*ENF
[0056]其中，PE(x，y)為本發(fā)明進行銳利化控制后所得各像素的像素值，0RIP(x,y)為在原始影像中各像素的像素值，EV為進行邊緣取出后所得的邊緣值(即圖2所示的邊緣取出影像EE的像素值差)，而OP表示GEG與PV(x，y)*ENF間進行運算，可為加減乘除任一操作數(shù)。
[0057]在此情況下，請參考圖7B，圖7B為邊緣增益EG (x,y)在影像MG中分布的示意圖。如圖6及圖7B所示，在圖6中沿點A至點B可得如圖7B所示邊緣增益EG (x, y)在影像MG的分布，其中，依離中心的距離以步階方式(也可以直線或曲線等方式)增加邊緣增益EG (x,y)o如此一來，若像素P(x，y)位在影像MG中央時，可減少相對應(yīng)邊緣增益EG (x,y)(如I),且若像素P(x，y)在影像MG周圍時，可增加相對應(yīng)邊緣增益EG (x,y)(如1.256)，因此可維持影像中間不失真且增加周圍部分銳利度以克服模糊。
[0058]另一方面，當所進行影像處理為飽和度控制時，所調(diào)整細節(jié)參數(shù)可為一色彩飽和度增益CSG (x,y)，因此可依對相應(yīng)飽和度控制的空間值PV (x,y)、一全域色彩飽和度增益GCSG及一飽和度正規(guī)值CSNF得到相對應(yīng)各像素的色彩飽和度增益CSG (x,y)后，對各像素進行飽和度控制，即:
[0059]PCS(x,y)=0RIP(x,y)*CSG(x,y)
[0060]CSG (x’y) =GCSG OP PV(x’y)*CSNF
[0061]其中，PCS(x，y)為本發(fā)明進行飽和度控制后所得各像素的像素值，0RIP(x，y)為在原始影像中各像素的像素值，而OP表示GCSG與PV(x，y)*CSNF間進行運算，可為加減乘除任一操作數(shù)。
[0062]如此一來，若像素P (X，y)位在影像IMG中央時，可增加相對應(yīng)色彩飽和度增益CSG(x,y)，且若像素P(X，y)在影像MG周圍時，可減少相對應(yīng)色彩飽和度增益CSG(x,y)，因此可增加影像中間色彩飽和度且避免周圍部分因噪聲而失真。
[0063]另一方面，當所進行影像處理為色彩內(nèi)插控制時，所調(diào)整細節(jié)參數(shù)可為一色彩內(nèi)插門坎值CIT (x,y)，因此可依對相應(yīng)色彩內(nèi)插控制的空間值PV (x,y)、一全域色彩內(nèi)插門坎值GCIT及一色彩內(nèi)插正規(guī)值CSNF得到相對應(yīng)各像素的色彩內(nèi)插門坎值CIT (x,y)后，對各像素進行色彩內(nèi)插控制，即:
[0064]PCI(X,y)=INT(NP(x,y), CIT (x,y))
[0065]CIT (x,y) =GCIT OP PV(x，y)*CINF
[0066]其中，PCI(x，y)為本發(fā)明進行色彩內(nèi)插控制后所得各像素的像素值，NP(x，y)表示原始影像中欲內(nèi)插像素周圍像素的像素值(如欲對圖4中進行色彩內(nèi)插控制取得綠色像素值G5時，NP(x；y)為綠色像素值G2、G4、G6、G8)，而OP表示GCIT與PV(x，y)*CINF間進行運算，可為加減乘除任一操作數(shù)。
[0067]如此一來，若像素P (X，y)位在影像MG中央時，可降低相對應(yīng)色彩內(nèi)插門坎值CIT^^”且若像素卩匕y)在影像頂G周圍時，可提高相對應(yīng)色彩內(nèi)插門坎值CIT(x,y)，因此可在影像中間有效判斷方向而增加色彩內(nèi)插正確性且在周圍部分以像素P(x，y)周圍像素的像素值平均以避免因噪聲而進行錯誤的色彩內(nèi)插。
[0068]值得注意的是，上述實施例主要在于可根據(jù)各像素在影像中空間位置，調(diào)整相對應(yīng)細節(jié)參數(shù)進行影像處理，以對影像中間部分及因光度不足而噪聲相對較大的周圍部分分別處理。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員當可據(jù)以進行修飾或變化，而不限于此。舉例來說，本發(fā)明進行影像處理時，可依序進行噪聲消除控制、色彩內(nèi)插控制、銳利化控制以及色彩飽和度控制，但也可增加其它影像處理方式或依實際需求改變順序。此外，噪聲消除控制、色彩內(nèi)插控制、銳利化控制以及色彩飽和度控制等影像處理方式可合并進行、分別實施或部分結(jié)合而仍達到其各別效果。再者，上述噪聲消除控制、色彩內(nèi)插控制、銳利化控制以及色彩飽和度控制對影像中間部分及周圍部分調(diào)整噪聲消除預(yù)測影像權(quán)重NRW (x, y)、邊緣增益EG (x, y)、色彩飽和度增益CSG (x,y)以及色彩內(nèi)插門坎值CIT (x,y)的方式，是為解決周圍部分因光度不足而噪聲相對較大的問題，但在其它實施例中，也可配合實際需求而具有不同調(diào)整方式。
[0069]在公知技術(shù)中，影像處理器在進行噪聲消除控制、銳利化控制、色彩飽和度控制以及色彩內(nèi)插控制等影像處理時，通常未考慮空間上的因素而在整張影像使用相同細節(jié)參數(shù)進行處理，因此為了要顧及角落影像質(zhì)量會而犧牲影像中央的畫質(zhì)。相較之下，本發(fā)明可根據(jù)各像素在影像中空間位置，調(diào)整相對應(yīng)細節(jié)參數(shù)進行影像處理，以對影像中間部分及因光度不足而噪聲相對較大的周圍部分分別處理。
[0070]以上所述僅為本發(fā)明的優(yōu)選實施例而已，并不用于限制本發(fā)明，對于本領(lǐng)域的技術(shù)人員來說，本發(fā)明可以有各種更改和變化。凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi)，所作的任何修改、等同替換、改進等，均應(yīng)包含在本發(fā)明的保護范圍之內(nèi)。
【權(quán)利要求】
1.一種全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法，用于一影像處理器中，其特征在于，包括有: 根據(jù)各像素在一影像的各空間位置，調(diào)整一影像處理時相對應(yīng)各像素的至少一細節(jié)參數(shù)；以及 根據(jù)相對應(yīng)各像素的該至少一細節(jié)參數(shù)，對各像素進行該影像處理。
2.如權(quán)利要求1所述的全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法，其特征在于，相對于該空間位置的一空間值以一二兀多項式表不。
3.如權(quán)利要求1所述的全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法，其特征在于，該影像處理包括有一噪聲消除控制，而該至少一細節(jié)參數(shù)包括有一原始影像權(quán)重及一噪聲消除預(yù)測影像權(quán)重。
4.如權(quán)利要求3所述的全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法，其特征在于，根據(jù)各像素在該影像的各空間位置，調(diào)整該影像處理時相對應(yīng)各像素的該至少一細節(jié)參數(shù)的步驟包括有: 若一第一像素在該影像中央時，增加相對應(yīng)一第一原始影像權(quán)重及減少相對應(yīng)一第一噪聲消除預(yù)測影像權(quán)重，且若一第二像素在該影像周圍時，減少相對應(yīng)一第二原始影像權(quán)重及增加相對應(yīng)一第二噪聲消除預(yù)測影像權(quán)重。
5.如權(quán)利要求1所述的全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法，其特征在于，該影像處理包括有一銳利度控制，而該至少一細節(jié)參數(shù)包括有一邊緣增益。
6.如權(quán)利要求5所述的全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法，其特征在于，根據(jù)各像素在該影像的各空間位置，調(diào)整該影像處理時相對應(yīng)各像素的該至少一細節(jié)參數(shù)的步驟包括有: 若一第一像素在該影像中央時，減少相對應(yīng)一第一邊緣增益，且若一第二像素在該影像周圍時，增加相對應(yīng)一第二邊緣增益。
7.如權(quán)利要求1所述的全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法，其特征在于，該影像處理包括有一飽和度控制,而該至少一細節(jié)參數(shù)包括有一飽和度增益。
8.如權(quán)利要求7所述的全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法，其特征在于，根據(jù)各像素在該影像的各空間位置，調(diào)整該影像處理時相對應(yīng)各像素的該至少一細節(jié)參數(shù)的步驟包括有: 若一第一像素在該影像中央時，增加相對應(yīng)一第一飽和度增益，且若一第二像素在該影像周圍時，減少相對應(yīng)一第二飽和度增益。
9.如權(quán)利要求1所述的全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法，其特征在于，該影像處理包括有一色彩內(nèi)插控制，而該至少一細節(jié)參數(shù)包括有一色彩內(nèi)插門坎值。
10.如權(quán)利要求9所述的全區(qū)域空間影像細節(jié)控制方法，其特征在于，根據(jù)各像素在該影像的各空間位置，調(diào)整該影像處理時相對應(yīng)各像素的該至少一細節(jié)參數(shù)的步驟包括有: 若一第一像素在該影像中央時，降低相對應(yīng)一第一色彩內(nèi)插門坎值，且若一第二像素在該影像周圍時，增加相對應(yīng)一第二色彩內(nèi)插門坎值。
【文檔編號】H04N9/04GK104135630SQ201310160687
【公開日】2014年11月5日 申請日期:2013年5月3日 優(yōu)先權(quán)日:2013年5月3日
【發(fā)明者】黃明燈, 徐緯 申請人:聯(lián)詠科技股份有限公司