【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤其涉及一种图像色边量化方法、装置、存储介质和程序产品。
技术介绍
1、图像采集设备在拍摄时，一般由图像传感器获取原始图像数据，原始图像数据经过图像信号处理算法等处理后得到我们常见的图像。
2、然而，图像采集设备在拍摄时，因为图像传感器等硬件原因或者图像信号处理算法等算法原因，可能会导致在图像的高亮区域与低亮区域交界处，例如，图像中物体的边界处，出现色边，色边属于一种伪彩现象。图像中一旦出现色边，则会导致图像质量下降，严重影响视觉体验效果。
3、因此，检测图像内色边的强烈程度，对图像采集设备及图像信号处理算法的研究都具有重要意义。然而相关的色边检测方法往往基于主观判断，无法对图像内色边的强烈程度进行统计和量化。
技术实现思路
1、本申请提供一种图像色边量化方法、装置、存储介质和程序产品，通过确定待量化图像中色边的宽度和/或色边的色差来确定待量化图像中色边的强烈程度，以实现对待量化图像中色边的强烈程度的量化，解决主观判断导致无法统计和量化图像内色边...
【技术保护点】
1.一种图像色边量化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像色边量化方法，其特征在于，所述根据所述色边的宽度和所述色边的色差，确定所述待量化图像中所述色边的强烈程度，包括：
3.根据权利要求1所述的图像色边量化方法，其特征在于，所述根据所述待量化图像内目标像素点的第一色差和第二色差，确定所述色边的宽度，包括：
4.根据权利要求1所述的图像色边量化方法，其特征在于，所述根据所述待量化图像内目标像素点的第一色差和第二色差，确定所述色边的色差，包括：
5.根据权利要求4所述的图像色边量化方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种图像色边量化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像色边量化方法，其特征在于，所述根据所述色边的宽度和所述色边的色差，确定所述待量化图像中所述色边的强烈程度，包括：
3.根据权利要求1所述的图像色边量化方法，其特征在于，所述根据所述待量化图像内目标像素点的第一色差和第二色差，确定所述色边的宽度，包括：
4.根据权利要求1所述的图像色边量化方法，其特征在于，所述根据所述待量化图像内目标像素点的第一色差和第二色差，确定所述色边的色差，包括：
5.根据权利要求4所述的图像色边量化方法，其特征在于，所述根据所述第一色差的最大值及所述第二色差的最大值，确定所述色边的色差，包括：
6.根据权利要求1至5中任一项所述的图像色边量化方法，其特征在于，所述待量化图像包括n行m列的目标像素点，n和m均为大于或等于2的整数；
7.根据权利要求6所述的图像色边量化方法，其特征在于，所述根据对应每行或每列目标像素点的所述加权平均后的第一颜色分量、所述加权平均后的第二颜色分量和所述加权平均后的第三颜色分量，确定每行或每列目标像素点的第一色差和第二色差，包括：
8.根据权利要求1至7中任一项所述的图像色边量化方法，其特征在于，所述色边的颜色是紫色；所述第一颜色分量为红色分量，所述第二颜色分量为蓝色分量，所述第三颜色分量为绿色分量。
9.根据权利要求1至8中任一项所述的图像色边量化方法，其特征在于，所述待量化图像中还包括高亮区域和低亮区域，所述高亮区域内目标像素点与所述低亮区域内目标像素点的亮度之差大于预设亮度差。
10.根据权利要求1至9中任一项所述的图像色边量化方法，其特征在于，所述待量化图像是目标图像中的部分图像。
11.一种图像色边量化装置，其特征在于，包括：
12....
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