减小数字图像中的轮廓制造技术

本发明专利技术提供了一个或多个实现方式，访问（４００）包括一个或更多个色带在内的数字图像。一个或更多个色带当中相邻色带具有颜色差异，导致相邻色带之间的轮廓。一个或多个实现方式对数字图像的至少一部分应用（４０５）算法以减小轮廓的可见性。该算法基于对该数字图像的区域中具有特定颜色值的像素的比值进行表示的值。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
本公开涉及对数字图像的处理。
技术介绍
在数字图像中，以各种比特深度来表示颜色(包括灰度以及黑和 白)。出于各种原因，可以减小比特深度。例如，在后期制作期间通常 将影片数字化，并且通常以相对高的比特深度来对影片进行数字化和 处理。相对高的比特深度允许表示更多颜色。在一些实现中，影片图 像的数字化版本具有10比特每分量(bpc)或更高的相对高比特深度。 通常以甚至更高的比特深度(如16bpc)来呈现产生为数字图像的内 容。减小比特深度的一个原因是具有8bpc比特深度的图像更有利于压 縮，以在标准清晰度和高清消费DVD播放器中使用。比特深度的减 小可以称为颜色量化。在具有平滑颜色梯度的高比特深度图像区域中，颜色量化可能产 生"色带(band)",每个色带的颜色恒定，相邻色带之间具有较小色 差。这种色带的边界可以可见为伪轮廓，也称为"色带化(banding) 伪像"。如误差扩散之类的方法的目的是在比特深度减小过程中减少伪 轮廓的出现。然而，量化后的图像可能留有可见的伪轮廓。在一些情 况下，在较高比特深度的图像中已经存在色带化伪像
技术实现思路
根据一个总的方面，访问包括一个或更多个色带在内的数字图像。 所述一个或更多个色带当中相邻色带具有颜色差异，导致所述相邻色 带之间的轮廓。对数字图像的至少一部分应用算法以减小轮廓的可见 性。所述算法基于对该数字图像的区域中具有特定颜色值的像素的比 值进行表示的值。在附图和以下描述中阐述一个或多个实现方式的细节。即使以一 种特定方式来描述，应当清楚，可以以各种方式来配置和实施这些实 现方式。例如，实现方式可以被执行为方法或实施为设备，例如被配 置为执行一组操作的设备或存储用于执行一组操作的指令的设备，或 实施为信号。结合附图和权利要求来考虑以下详细描述，其他方面和 特征将变得显而易见。附图说明图1包括色带检测方法的实现方式的处理流程图。图2包括色带检测方法的另一实现方式的处理流程图。图3包括色带检测和色带规模确定的方法的实现方式的处理流程图。图4包括减小轮廓可见性的方法的实现方式的处理流程图。 图5包括示意色带化的数字图像。图6包括在应用色带检测方法和减小轮廓可见性的方法的实现方 式之后的图5的数字图像。图7包括数字图像的一部分的、用于揭示色带化的颜色值的图。图8包括在应用色带检测方法和减小轮廓可见性的方法的实现方 式之后的图7的颜色值的图。图9包括用于执行色带检测方法和减小轮廓可见性的方法的设备 的实现方式的简化框图。具体实施例方式一个或多个实现方式提供了一种识别数字图像中的色带的方法。 一个或多个实现方式提供了一种减小数字图像中的轮廓的可见性的方法。可能出现色带的应用示例是比特深度减小。使用比特深度减小的 应用示例是准备信号用于根据标准进行编码，如运动画面专家组("MPEG")标准(例如MPEG-1、 MPEG-2或MPEG-4)。使用比特深 度减小的另一应用示例是准备接收信号以用于显示。一种实现方式通过识别数字图像中可能存在色带和轮廓的部分 以应对这些挑战。 一种实现方式也可以通过确定色带的规模来应对这 些挑战，所述规模指示了色带的宽度。 一种实现方式可以对数字图像 的至少一部分应用算法，以减小至少一个轮廓的可见性。参照图l，示 意了一种用于确定数字图像中是否存在色带的方法。如框100所示，对 数字图像进行访问。数字图像可以包括具有颜色差异的一个或多个色 带。"颜色"应理解为包括灰度以及黑和白的各种颜色，典型地由像素 值来表示这些颜色。此外，数字图像可以包括多个颜色分量或仅包括 单一颜色分量(单一颜色分量可以表示例如灰度分量或传统颜色分量， 例如红、绿或蓝)。参照图5，作为色带的示例，图像300是具有多个色带的灰度图像， 其中最可见的标记为305、 310、 315和320。相邻色带之间的颜色差异 导致相邻色带之间的轮廓。在图5中，色带由轮廓306、 311和316分隔 开。数字图像可以包括量化的像素，色带可以产生量化伪像。作为量 化伪像的示例，考虑在一个区域上具有颜色渐变的图像。当将该图像 量化为较低比特深度时(或当初次对模拟图像进行数字化时)，颜色渐 变可能转化为由色带分隔的一系列颜色均匀的区域，在色带处，颜色 从一个值变为相邻值。如图1的框105总体所示，基于至少两个候选规模，对数字图像的 至少一部分进行评估，以确定一个或多个色带的存在。对数字图像的 至少一部分迸行评估以确定色带的操作还可以包括确定色带的规模。 在各实现方式中，评估可以包括在数字图像的哪些部分或区域中存在 或可能存在色带。参照图2，示意了另一种用于确定数字图像的一部分中是否存在 色带的方法。如框150所示，访问数字图像。数字图像可以包括具有颜 色差异的一个或多个色带。如框155所示，对数字图像的至少一部分进行评估，以确定色带的存在。如框155还示出的，评估步骤可以包括确 定所述部分中颜色值与所述部分中特定像素的颜色值偏移了偏移值的 像素的比值。以下将进一步解释这种算法。如果对数字图像进行评估以确定色带存在的结果产生色带存在的确定，则该处理流程还可以包括以下操作例如，确定色带的规模， 并基于所确定的规模来应用算法，以减少色带。该算法可以是改变一 个或多个像素或像素分量的值或颜色值的抖动算法。典型地，减小轮廓是指减小轮廓的可见性。 一般地，轮廓的特征 在于边缘或线。例如，如果轮廓对观察者较为不可见、跨过轮廓平均 而言跨过轮廓的像素值的转变减小、和/或轮廓的长度减小，则轮廓的 可见性减小。减小轮廓的可见性可以提供打破轮廓的外观。参照图3，示出了对数字图像的至少一部分进行评估以确定一个或多个色带的存在的方法的处理流程图。在该实现方式中，对色带化 最可能的规模进行估计。在最可能的规模处，确定是否存在色带化的 充分可能性。在实现方式中，在图像中的一个或多个像素处对色带化的最可能 规模进行确定。可以对图像中的多个像素逐像素地进行该规模确定。 可以对图像中的每个像素或对图像中的某个部分的像素逐像素地进行确定。参照框200，可以通过选择要考虑的第一像素来开始处理流程。 如框205所示，通过选择第一规模，该处理流程可以继续进行。规模可 以表示包括要评估以确定色带化的像素在内的区域或邻域的大小。该 区域的形状可以是任意形状。作为示例，邻域可以是圆形的并以该像 素为中心。作为示例，邻域的形状可以是矩形的。在一个示例中，第 一规模可以与具有方形形状和5像素乘5像素尺寸的邻域相对应；第二 规模可以与10像素乘10像素的邻域相对应；第三规模可以与15像素乘 15像素的邻域相对应。邻域的大小和邻域的相对大小可以变化。如框205所示，针对特定像素来选择候选规模。然后基于候选规 模来确定区域(或邻域)。然后如框210所示选择偏移值。然后，如框 215所示，确定在所确定的区域内具有颜色值与该特定像素的颜色值偏 移了第一偏移值的像素的比值。作为示例，第一偏移值可以是正l。操作215使用偏移1来确定该区域内像素值(颜色值)比操作200中选择的 第一像素的像素值大l的像素的比值。如框220所示，如果所选偏移(210)不是针对特性像素和候选规 模的最后一个偏移值，则该处理流程移至针对该特定候选规模和该特 定像素的下一偏移值。判本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种方法，包括：　访问（４００）包括一个或更多个色带在内的数字图像，其中相邻色带具有颜色差异，导致所述相邻色带之间的轮廓；以及　对数字图像的至少一部分应用（４０５）算法以减小轮廓的可见性，所述算法基于对数字图像的区域中具有特定颜 色值的像素的比值进行表示的值。

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】...

【专利技术属性】
技术研发人员：锡塔拉姆伯哈加瓦西，吉恩拉什，翟杰夫，
申请(专利权)人：汤姆森许可贸易公司，
类型：发明
国别省市：FR[法国]