一种图像紫边矫正的方法及装置制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种图像紫边矫正方法及装置，方法包括：根据图像的RGB数据，选取高对比度区域，并判断所述高对比度区域是否为紫边区域；当所述高对比度区域为紫边区域时，选取种子像素区域，所述种子像素区域为没有被紫边污染的具有正确颜色的区域；将所述种子像素区域和所述紫边区域的所述RGB数据转化为YUV数据，所述YUV数据包括图像在YUV空间下的亮度值和色度值；根据所述YUV数据，对所述紫边区域进行矫正。本发明专利技术能够有效检测和矫正由于色差等原因引起紫边效应，能够在不改变镜头设计的情况下通过算法有效地矫正紫边，减少了矫正紫边的方案设计成本，同时有效提升图像质量。同时有效提升图像质量。同时有效提升图像质量。

【技术实现步骤摘要】
一种图像紫边矫正的方法及装置


[0001]本专利技术涉及图像处理
，尤其涉及一种图像紫边矫正方法及装置。

技术介绍

[0002]数码相机在拍摄的过程中会产生紫边，紫边是图像色边的一种，由于被摄物体的反差较大，在图像亮部与暗部交界处出现的色散现象。
[0003]紫边现象对图像质量的影响较大，可以通过对光学镜头进行改进而来矫正紫边现象，但这种方式成本较高，因此往往采用紫边矫正技术来改善紫边现象。
[0004]紫边矫正技术通常分为紫边像素点检测和紫边像素点矫正两部分。常用的紫边像素点检测技术直接利用颜色属性进行检测，容易误检，将本来就是紫色的像素点也检测进来。常用的紫边像素点矫正技术采用去饱和化的方式，将紫边像素点矫正为中性灰度点，然而对于一些大尺度的紫边像素点，它往往是有颜色的，而不是中性灰度点，这种直接去饱和化的方法会直接导致过渡带图像出现颜色失真。

技术实现思路

[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术提供一种紫边矫正方法及装置。
[0006]具体的，本专利技术的技术方案如下：
[0007]本专利技术提供一种图像紫边矫正的方法，包括：
[0008]根据图像的RGB数据，选取高对比度区域；
[0009]判断所述高对比度区域是否为紫边区域；
[0010]当所述高对比度区域为所述紫边区域时，选取种子像素区域，所述种子像素区域为没有被紫边污染的具有正确颜色的区域；
[0011]将所述种子像素区域和所述紫边区域的所述RGB数据转化为YUV数据，所述YUV数据包括图像在YUV空间下的亮度值和色度值；
[0012]根据所述YUV数据，对所述紫边区域进行矫正。
[0013]在一些实施方式中，所述根据所述YUV数据，对所述紫边区域进行矫正，包括：
[0014]根据所述紫边区域的所述亮度值、所述紫边区域周围指定领域内的所述亮度值的标准差以及位于所述紫边区域周围指定领域内的所述种子像素区域的所述亮度值，计算所述紫边区域与所述种子像素区域之间的权重函数；
[0015]根据所述种子像素区域的所述色度值及所述权重函数，计算所述紫边区域的色度校正值。
[0016]在一些实施方式中，所述根据图像的RGB数据，选取高对比度区域，包括：
[0017]获取图像的RGB数据并归一化所述RGB数据；
[0018]将归一化后的所述RGB数据转化为HIS亮度分量，并对所述HIS亮度分量进行滤波；
[0019]根据滤波结果，计算图像中各像素点的梯度强度；
[0020]根据所述梯度强度，计算图像中各像素点的局部梯度和局部标准差；
[0021]根据所述局部梯度和所述局部标准差，计算图像中各像素点的梯度阈值；
[0022]选取所述梯度阈值小于所述梯度强度的区域为所述高对比度区域。
[0023]在一些实施方式中，根据以下公式将归一化后的所述RGB图像数据转化为所述HIS亮度分量：
[0024]C
max
＝max(max(R
n
,G
n
),B
n
)；
[0025]C
min
＝min(min(R
n
,G
n
),B
n
)；
[0026][0027]其中，max为二者中选取较大值的比较选择函数,min为二者中选择较小值的比较选择函数，R
n
、G
n
、B
n
为归一化后的RGB图像数据，C
max
为R
n
、G
n
、B
n
中的最大值，C
min
为R
n
、G
n
、B
n
的最小值，I
n
为HIS亮度分量。
[0028]在一些实施方式中，所述选取种子像素区域，包括：
[0029]对所述紫边区域进行形态学膨胀操作，得到膨胀后的所述紫边区域的边界点；
[0030]根据所述边界点和所述高对比度区域，计算得到所述种子像素区域。
[0031]在一些实施方式中，所述判断所述高对比度区域是否为紫边区域，包括：
[0032]将所述高对比度区域内所有像素点的所述RGB数据转化为CIE
‑
xyY数据；
[0033]当所述CIE
‑
xyY数据处于预设范围内时，所述高对比度区域为紫边区域。
[0034]在一些实施方式中，所述将所述高对比度区域内所有像素点所述RGB图像数据转化为CIE
‑
xyY图像数据，包括：
[0035]对所述高对比度区域内所有像素点的所述RGB数据进行归一化处理；
[0036]将所述高对比度区域内所有像素点归一化后的所述RGB图像数据转化为线性RGB图像数据；
[0037]根据以下公式将所述线性RGB图像数据转化为CIE
‑
xyY图像数据：
[0038][0039][0040]其中，R
L
、G
L
、B
L
为线性化RGB图像数据，X、Y、Z为CIE
‑
XYZ空间中的X、Y、Z分量，x、y为CIE
‑
xyY空间的分量。
[0041]本专利技术提供一种图像紫边矫正的装置，包括：
[0042]第一选取模块，用于根据图像的RGB数据，选取高对比度区域；
[0043]判断模块，用于判断所述高对比度区域是否为紫边区域；
[0044]第二选取模块，用于当所述高对比度区域为紫边区域时，选取种子像素区域，所述种子像素区域为没有被紫边污染的具有正确颜色的区域；
[0045]转化模块，用于将所述种子像素区域和所述紫边区域的所述RGB数据转化为YUV数据，所述YUV数据包括图像在YUV空间下的亮度值和色度值；
[0046]矫正模块，用于根据所述YUV数据，对所述紫边区域进行矫正。
[0047]在一些实施方式中，所述矫正模块包括：
[0048]第一计算单元，用于根据所述紫边区域的所述亮度值、所述紫边区域周围指定领域内的所述亮度值的标准差以及位于所述紫边区域周围指定领域内的所述种子像素区域的所述亮度值，计算所述紫边像素点与所述种子像素点之间的权重函数；
[0049]第二计算单元，用于根据所述紫边区域的所述色度值、所述种子像素区域的所述色度值及所述权重函数，计算所述紫边区域的色度校正值。
[0050]在一些实施方式中，述第一选取模块包括：
[0051]处理单元，用于获取RGB数据并归一化所述RGB数据；
[0052]转化单元，用于将归一化后的所述RGB数据转化为HIS亮度分量；
[0053]选取单元，用于根据所述HIS亮度分量，选取高对比度区域。
[0054]与现本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种图像紫边矫正的方法，其特征在于，包括：根据图像的RGB数据，选取高对比度区域；判断所述高对比度区域是否为紫边区域；当所述高对比度区域为所述紫边区域时，选取种子像素区域，所述种子像素区域为没有被紫边污染的具有正确颜色的区域；将所述种子像素区域和所述紫边区域的所述RGB数据转化为YUV数据，所述YUV数据包括图像在YUV空间下的亮度值和色度值；根据所述YUV数据，对所述紫边区域进行矫正。2.根据权利要求1所述一种图像紫边矫正的方法，其特征在于，所述根据所述YUV数据，对所述紫边区域进行矫正，包括：根据所述紫边区域的所述亮度值、所述紫边区域周围指定领域内的所述亮度值的标准差以及位于所述紫边区域周围指定领域内的所述种子像素区域的所述亮度值，计算所述紫边区域与所述种子像素区域之间的权重函数；根据所述种子像素区域的所述色度值及所述权重函数，计算所述紫边区域的色度校正值。3.根据权利要求1所述一种图像紫边矫正的方法，其特征在于，所述根据图像的RGB数据，选取高对比度区域，包括：获取图像的RGB数据并归一化所述RGB数据；将归一化后的所述RGB数据转化为HIS亮度分量，并对所述HIS亮度分量进行滤波；根据滤波结果，计算图像中各像素点的梯度强度；根据所述梯度强度，计算图像中各像素点的局部梯度和局部标准差；根据所述局部梯度和所述局部标准差，计算图像中各像素点的梯度阈值；选取所述梯度阈值小于所述梯度强度的区域为所述高对比度区域。4.根据权利要求3所述一种图像紫边矫正的方法，其特征在于，根据以下公式将归一化后的所述RGB图像数据转化为所述HIS亮度分量：C
max
＝max(max(R
n
,G
n
),B
n
)；C
min
＝min(min(R
n
,G
n
),B
n
)；其中，max为二者中选取较大值的比较选择函数,min为二者中选择较小值的比较选择函数，R
n
、G
n
、B
n
为归一化后的RGB图像数据，C
max
为R
n
、G
n
、B
n
中的最大值，C
min
为R
n
、G
n
、B
n
中的最小值，I
n
为HIS亮度分量。5.根据权利要求1所述一种图像紫边矫正的方法，其特征在于，所述选...

【专利技术属性】
技术研发人员：贺光辉，林啸，任一帆，黄腾，李阳，
申请(专利权)人：辉羲智能科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：