【技术实现步骤摘要】
本申请涉及图像处理，尤指图像优化方法和图像传感设备。
技术介绍
1、颜色通道是指图像中分离出的不同颜色信息的一部分。在常见的彩色图像中，通常使用红色（r）、绿色（g）和蓝色（b）三个基本颜色通道来表示图像中的颜色信息。出于成本、体积等考虑，大部分数码相机的每个像素点处只能获取一个颜色通道值，通过色彩滤波阵列（color filter array，cfa）和插值算法确定其余两个颜色通道值。插值过程中可能出现的伪彩（pseudo color）会影响图像的呈现效果。此外，当进行色彩空间转换时，例如从rgb形式转换为yuv格式时，伪彩现象依然存在。如何抑制图像中的伪彩是一个亟待解决的问题。
技术实现思路
1、有鉴于此，本申请公开一种图像优化方法和图像传感设备，用于抑制目标图像中的伪彩。
2、第一方面，本申请公开一种图像优化方法，用于抑制目标图像中的伪彩，目标图像为原始图像、红绿蓝图像或亮度-色度图像，方法包括：获取目标图像中各个像素点所对应区域的方差值；基于第一方差阈值和第二方差阈值划分各个像素点所对应区域的方差值，确定目标图像中各个像素点的第一伪彩概率；将目标图像中各个像素点在各个方向上的方向概率与对应方向的色差均值相乘，得到目标图像中各个像素点的色差梯度值；基于第一梯度阈值和第二梯度阈值划分各个像素点的色差梯度值，确定目标图像中各个像素点的第二伪彩概率；基于第一伪彩概率和第二伪彩概率确定目标图像中各个像素点的最终伪彩概率，并根据最终伪彩概率优化目标图像。
3、可
4、可选地，在目标图像为亮度-色度图像时，获取目标图像中各个像素点所对应区域的方差值，包括：选取目标图像中的任一像素点为中心点，在目标图像中确定预设大小范围的窗口；基于窗口内各个像素点的亮度通道值，计算窗口内的亮度通道方差，得到中心点所对应区域的方差值；重复选取中心点并计算，直至得到目标图像中各个像素点所对应区域的方差值。
5、可选地，第一方差阈值小于第二方差阈值，且基于第一方差阈值和第二方差阈值划分各个像素点所对应区域的方差值，确定目标图像中各个像素点的第一伪彩概率，包括：当像素点所对应区域的方差值小于或等于第一方差阈值时，对应的第一伪彩概率为0；当像素点所对应区域的方差值大于或等于第二方差阈值时，对应的第一伪彩概率为1；当像素点所对应区域的方差值大于第一方差阈值且小于第二方差阈值时，对应的第一伪彩概率为第一方差中间量和第二方差中间量的商；其中，第一方差中间量为像素点所对应区域的方差值和第一方差阈值的差值，第二方差中间量为第二方差阈值和第一方差阈值的差值。
6、可选地，图像优化方法还包括：转换目标图像中各个像素点在各个方向上的方向概率，以增强目标图像的纹理区。
7、可选地，将目标图像中各个像素点在各个方向上的方向概率与对应方向的色差均值相乘，得到目标图像中各个像素点的色差梯度值，包括：选取目标图像中的任一像素点为中心点，在目标图像中确定预设大小范围的窗口；基于窗口内各个像素点的色差，得到各个方向上红色色差均值和蓝色色差均值；将各个方向上的方向概率与对应方向的红色色差均值相乘，得到目标图像中各个像素点的红色色差梯度值；将各个方向上的方向概率与对应方向的蓝色色差均值相乘，得到目标图像中各个像素点的蓝色色差梯度值。
8、可选地，第一梯度阈值小于第二梯度阈值，像素点的色差梯度值为像素点的红色色差梯度值和蓝色色差梯度值中的大值；基于第一梯度阈值和第二梯度阈值划分各个像素点的色差梯度值，确定目标图像中各个像素点的第二伪彩概率，包括：当像素点的色差梯度值小于或等于第一梯度阈值时，对应的第二伪彩概率为0；当像素点的色差梯度值大于或等于第二梯度阈值时，对应的第二伪彩概率为1；当像素点的色差梯度值大于第一梯度阈值且小于第二梯度阈值时，对应的第二伪彩概率为第一梯度中间量和第二梯度中间量的商；其中，第一梯度中间量为像素点所对应区域的梯度值和第一梯度阈值的差值，第二梯度中间量为第二梯度阈值和第一梯度阈值的差值。
9、可选地，基于第一伪彩概率和第二伪彩概率确定目标图像中各个像素点的最终伪彩概率，包括：确定伪彩抑制强度，将伪彩抑制强度、第一伪彩概率和第二伪彩概率相乘，确定目标图像中各个像素点的最终伪彩概率，伪彩抑制强度的取值在0到1之间。
10、可选地，根据最终伪彩概率优化目标图像，包括：在目标图像为原始图像或红绿蓝图像时，计算目标图像中任一像素点的红色通道值与绿色通道值的第一差值以及蓝色通道值与绿色通道值的第二差值，以绿色通道值为基准，结合最终伪彩概率和第一差值，优化红色通道值，以绿色通道值为基准，结合最终伪彩概率和第二差值，优化蓝色通道值，重复以上步骤，直至目标图像中的所有像素点完成优化；在目标图像为亮度-色度图像时，目标图像中各个像素点的亮度通道值保持不变，使用最终伪彩概率优化各个像素点的蓝色色度分量和红色色度分量。
11、第二方面，本申请公开一种图像传感设备，包括：感光元件，用于感知光信号，并将光信号转换为电信号，电信号包括目标图像的图像数据；图像处理装置，用于执行以上第一方面公开的图像优化方法，以抑制目标图像中的伪彩。
12、综上，本申请公开的一种图像优化方法和图像传感设备至少具有以下有益效果：
13、（1）该图像优化方法可以处理不同的输入图像，并且灵活嵌入图像处理的不同阶段。同时利用方向概率这一信息，与方差和色差信息结合，极大地减少伪彩抑制过程中可能出现的误检和漏检，降低图像中的伪彩表现。
14、（2）在优化过程中，以像素点为基本单位，对图像中的每个像素点都分别计算伪彩概率，并以此优化各个像素点，进而达到优化整个图像的效果，这样的优化过程对伪彩的抑制效果很好，且不会对图像本身产生过多的副作用。
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1.一种图像优化方法，其特征在于，用于抑制目标图像中的伪彩，所述目标图像为原始图像、红绿蓝图像或亮度-色度图像，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像优化方法，其特征在于，在所述目标图像为原始图像或红绿蓝图像时，所述的获取所述目标图像中各个像素点所对应区域的方差值，包括：
3.根据权利要求1所述的图像优化方法，其特征在于，在所述目标图像为亮度-色度图像时，所述的获取所述目标图像中各个像素点所对应区域的方差值，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的图像优化方法，其特征在于，所述第一方差阈值小于所述第二方差阈值，且所述的基于第一方差阈值和第二方差阈值划分所述各个像素点所对应区域的方差值，确定所述目标图像中各个像素点的第一伪彩概率，包括：
5.根据权利要求1所述的图像优化方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求5所述的图像优化方法，其特征在于，所述的将所述目标图像中各个像素点在各个方向上的方向概率与对应方向的色差均值相乘，得到所述目标图像中各个像素点的色差梯度值，包括：
7.根据权利要求6所述的图像优
8.根据权利要求1所述的图像优化方法，其特征在于，所述的基于所述第一伪彩概率和所述第二伪彩概率确定所述目标图像中各个像素点的最终伪彩概率，包括：
9.根据权利要求8所述的图像优化方法，其特征在于，所述的根据所述最终伪彩概率优化所述目标图像，包括：
10.一种图像传感设备，其特征在于，包括：
...【技术特征摘要】
1.一种图像优化方法，其特征在于，用于抑制目标图像中的伪彩，所述目标图像为原始图像、红绿蓝图像或亮度-色度图像，所述方法包括：
2.根据权利要求1所述的图像优化方法，其特征在于，在所述目标图像为原始图像或红绿蓝图像时，所述的获取所述目标图像中各个像素点所对应区域的方差值，包括：
3.根据权利要求1所述的图像优化方法，其特征在于，在所述目标图像为亮度-色度图像时，所述的获取所述目标图像中各个像素点所对应区域的方差值，包括：
4.根据权利要求1-3任一项所述的图像优化方法，其特征在于，所述第一方差阈值小于所述第二方差阈值，且所述的基于第一方差阈值和第二方差阈值划分所述各个像素点所对应区域的方差值，确定所述目标图像中各个像素点的第一伪彩概率，包括：
5.根据权利要求1所述的图...
【专利技术属性】
技术研发人员：张彭威，李珂，
申请(专利权)人：上海为旌科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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