BR112012014666B1 - METHOD AND APPARATUS FOR EDITING OPTIMIZATION IN AN IMAGE - Google Patents
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Abstract
MÉTODO E APARELHO PARA EDIÇÃO DE OTIMIZAÇÃO DE IMAGEM. A presente invenção descreve um método e um aparelho para edição de otimização de imagem, que pertencem a um campo técnico de processamento de imagem. O método inclui: a execução de um ajuste de curva em uma imagem a ser otimizada para obter uma imagem com sua curva sendo corrigida (101); a execução de uma conversão HSV em cada ponto correspondendo á imagem obtida com sua curva sendo corrigida para obter os valores convertidos de cor (H), pureza (S) e brilho (V) 102, e, depois da ponderação do valor obtido de S, a execução de uma conversão RGB nos valores de H, V e no S ponderado para obter uma imagem com sua saturação sendo corrigida. O aparelho inclui: um módulo de ajuste de curva, um primeiro módulo de conversão e um segundo módulo de conversão. Com a execução do ajuste de curva e da correção de saturação na imagem a ser otimizada na presente invenção, a cor da imagem fica mais clara sem destruir o matriz da imagem, sendo otimizada a qualidade de exibição da imagem.METHOD AND APPARATUS FOR EDITING IMAGE OPTIMIZATION. The present invention describes a method and an apparatus for image optimization editing, which belong to a technical field of image processing. The method includes: performing a curve fit on an image to be optimized to obtain an image with its curve being corrected (101); performing an HSV conversion at each point corresponding to the image obtained with its curve being corrected to obtain the converted values of color (H), purity (S) and brightness (V) 102, and, after weighting the obtained value of S , performing an RGB conversion on the H, V, and S-weighted values to obtain an image with its saturation corrected. The apparatus includes: a curve fitting module, a first conversion module and a second conversion module. With the execution of the curve adjustment and the saturation correction in the image to be optimized in the present invention, the image color becomes lighter without destroying the image matrix, being optimized the image display quality.
Description
[0001] O presente pedido reivindica a prioridade do Pedido dePatente Chinês depositado em 8 de fevereiro de 2010 com o Pedido No. 2010101122281 e de um Título de Invenção de "Método e Aparelho para a Edição de Otimização de Imagem", os conteúdos totais do Pedido de Patente Chinês acima são incorporados do presente pedido por referência.[0001] The present application claims priority from the Chinese Patent Application filed February 8, 2010 with Application No. 2010101122281 and an Invention Title of "Method and Apparatus for Image Optimization Editing", the entire contents of The above Chinese Patent Applications are incorporated in this application by reference.
[0002] A presente invenção refere-se a um campo técnico deprocessamento de imagem, e, particularmente, a um método e a um aparelho para edição de otimização de imagem.[0002] The present invention relates to a technical field of image processing, and particularly to a method and an apparatus for image optimization editing.
[0003] Com um aumento de maturidade de tecnologia deprocessamento de imagem, cada vez mais estão surgindo métodos para edição de otimização de imagem. Com a edição de otimização na imagem, não apenas as qualidades de exibição de uma imagem original podem ser aperfeiçoadas, mas também todo o efeito visual da imagem.[0003] With an increasing maturity of image processing technology, more and more methods for image optimization editing are emerging. With in-image optimization editing, not only can the display qualities of an original image be enhanced, but also the entire visual effect of the image.
[0004] Uma solução existente para a edição de otimização deimagem adota um método de autocoloração, isto é, para corrigir a mudança de cor da imagem original por meio da análise da cor da imagem. Por exemplo, depois de executar a edição de otimização com o método de autocoloração na imagem com um fundo amarelo claro, o fundo pode ficar branco. Porém, o fundo de amarelo claro pode resultar do armazenamento prolongado da imagem, ou pode ser devido à cor amarelo claro do fundo da própria imagem, tal como o fundo de uma foto de modelo. Se o fundo da imagem for amarelo claro, um novo problema de mudança de cor irá surgir após a edição de otimização ser executada na imagem pelo método de autocoloração.[0004] An existing solution for image optimization editing adopts an autocoloring method, that is, to correct the color shift of the original image through image color analysis. For example, after performing optimization editing with the autocolor method on the image with a light yellow background, the background may turn white. However, the light yellow background may result from prolonged image storage, or it may be due to the light yellow color of the background of the image itself, such as the background of a model photo. If the image background is light yellow, a new color shift problem will arise after optimization editing is performed on the image by the autocolor method.
[0005] Devido ao fato de a técnica anterior combinar o ajuste decor com a edição de otimização na imagem, é possível levar a uma nova mudança de cor, destruindo assim os matizes de algumas imagens.[0005] Due to the fact that the prior technique combines the decor adjustment with the optimization editing in the image, it is possible to lead to a new color change, thus destroying the hues of some images.
[0006] Para aperfeiçoar e realçar a cor da imagem e impedir adestruição do matiz da imagem, as modalidades da presente invenção proveem um método e um aparelho para a edição de otimização de imagem, a solução técnica da qual é a seguinte:[0006] To improve and enhance the image color and prevent the destruction of the image hue, the embodiments of the present invention provide a method and an apparatus for image optimization editing, the technical solution of which is as follows:
[0007] Em um aspecto, é provido um método para a edição deotimização de imagem, o método incluindo: a execução de um ajuste de curva em uma imagem a ser otimizada para obter uma imagem com sua curva estando corrigida; a execução de uma conversão HSV em cada ponto correspondendo à imagem obtida com sua curva estando corrigida para obter valores convertidos de cor (H), pureza (S) e brilho (V), e, depois da ponderação do valor obtido de S, a execução de uma conversão RGB nos valores de H, V e no S ponderado para obter uma imagem com sua saturação estando corrigida.[0007] In one aspect, a method for image optimization editing is provided, the method including: performing a curve fit on an image to be optimized to obtain an image with its curve being corrected; performing an HSV conversion at each point corresponding to the image obtained with its curve being corrected to obtain converted values of color (H), purity (S) and brightness (V), and, after weighting the obtained value of S, the performing an RGB conversion on the H, V, and S-weighted values to obtain an image with its saturation corrected.
[0008] Em outro aspecto, é provido um aparelho para a edição deotimização, o aparelho incluindo: um módulo de ajuste de curva para executar um ajuste de curva em uma imagem a ser otimizada para obter uma imagem com sua curva estando corrigida; um primeiro módulo de conversão para executar uma conversão HSV em cada ponto correspondendo à imagem com sua curva estando corrigida para obter valores convertidos de cor (H), pureza (S) e brilho (V), e um segundo módulo de conversão para ponderar o valor obtido de S e executar uma conversão RGB nos valores de H, V e no S ponderado para obter uma imagem com sua saturação estando corrigida.[0008] In another aspect, an apparatus for editing optimization is provided, the apparatus including: a curve adjustment module for performing a curve adjustment on an image to be optimized to obtain an image with its curve being corrected; a first conversion module to perform an HSV conversion on each point corresponding to the image with its curve being corrected to obtain converted values of color (H), purity (S) and brightness (V), and a second conversion module to weight the obtained S value and perform an RGB conversion on the H, V and S-weighted values to obtain an image with its saturation corrected.
[0009] Os efeitos benéficos da solução técnica provida pelas modalidades da presente invenção são as seguintes:com a execução do ajuste de curva e da correção de saturação na imagem, a cor da imagem fica mais clara e o matiz da imagem não é destruído; além disso, a qualidade de exposição da imagem é aperfeiçoada pela combinação adicional da correção de contraste, podendo, portanto, a qualidade de exibição da imagem ser adicionalmente otimizada.[0009] The beneficial effects of the technical solution provided by the embodiments of the present invention are as follows: with the execution of the curve adjustment and the saturation correction in the image, the image color becomes lighter and the image hue is not destroyed; furthermore, the image's exposure quality is improved by the additional combination of contrast correction, so the image's display quality can be further optimized.
[00010] Para explicar mais claramente a solução técnica provida pelas modalidades da presente invenção, os desenhos usados na descrição das modalidades são introduzidos brevemente, como segue. Obviamente, os desenhos descritos abaixo são algumas modalidades da presente invenção; àqueles versados na técnica poderão, também obter outros desenhos de acordo com estes desenhos na premissa de não ter nenhum texto criativo.[00010] In order to explain more clearly the technical solution provided by the embodiments of the present invention, the drawings used in the description of the embodiments are briefly introduced as follows. Obviously, the drawings described below are some embodiments of the present invention; those versed in the technique may also obtain other designs according to these designs on the premise of not having any creative text.
[00011] A figura 1 é um fluxograma que ilustra um método para a edição de otimização em uma imagem de acordo com uma primeira modalidade da presente invenção.[00011] Figure 1 is a flowchart illustrating a method for editing optimization in an image according to a first embodiment of the present invention.
[00012] A figura 2 é um fluxograma que ilustra um método para a edição de otimização em uma imagem de acordo com uma segunda modalidade da presente invenção.[00012] Figure 2 is a flowchart illustrating a method for editing optimization in an image according to a second embodiment of the present invention.
[00013] A figura 3 é um diagrama de bloco que ilustra uma estrutura de um primeiro aparelho para a edição de otimização em uma imagem de acordo com uma terceira modalidade da presente invenção.[00013] Figure 3 is a block diagram illustrating a structure of a first apparatus for editing optimization in an image according to a third embodiment of the present invention.
[00014] A figura 4 é um diagrama de bloco que ilustra uma estrutura de um segundo aparelho para a edição de otimização em uma imagem de acordo com uma terceira modalidade da presente invenção.[00014] Figure 4 is a block diagram illustrating a structure of a second apparatus for editing optimization in an image according to a third embodiment of the present invention.
[00015] A figura 5 é um diagrama de bloco que ilustra um terceiro aparelho para a edição de otimização em uma imagem de acordo com uma terceira modalidade da presente invenção.[00015] Figure 5 is a block diagram illustrating a third apparatus for editing optimization in an image according to a third embodiment of the present invention.
[00016] A figura 6 é um diagrama de bloco que ilustra uma estrutura de um quarto aparelho para edição de otimização em uma imagem de acordo com uma terceira modalidade da presente invenção.[00016] Figure 6 is a block diagram illustrating a structure of a fourth apparatus for editing optimization in an image according to a third embodiment of the present invention.
[00017] E a figura 7 é um diagrama de bloco que ilustra uma estrutura de um quinto aparelho para a edição de otimização em uma imagem de acordo com uma terceira modalidade da presente invenção.[00017] And figure 7 is a block diagram illustrating a structure of a fifth apparatus for editing optimization in an image according to a third embodiment of the present invention.
[00018] Para que os objetivos, as soluções técnicas e as vantagens da presente invenção fiquem mais claros, as modalidades da presente invenção são adicionalmente descritas adiante em detalhes em combinação com os desenhos anexos.[00018] In order to make the objectives, technical solutions and advantages of the present invention clearer, the embodiments of the present invention are further described below in detail in combination with the attached drawings.
[00019] Conforme mostrado na figura 1, a modalidade provê um método para a edição de otimização em uma imagem. O procedimento específico do método é o seguinte:[00019] As shown in figure 1, the modality provides a method for editing optimization on an image. The method-specific procedure is as follows:
[00020] 101: um ajuste de curva é executado em uma imagem a serotimizada para obter uma imagem com sua curva estando corrigida,[00020] 101: A curve adjustment is performed on an image to be optimized to obtain an image with its curve being corrected,
[00021] 102: uma conversão HSV é executada em cada pontocorrespondendo à imagem obtida com sua curva estando corrigida para obter valores de cor H, pureza S e brilho V depois da conversão,[00021] 102: an HSV conversion is performed at each point corresponding to the image obtained with its curve being corrected to obtain values of color H, purity S and brightness V after conversion,
[00022] 103: depois da ponderação do valor obtido de S, umaconversão RGB é executada nos valores de H, V e no S ponderado para obter uma imagem com sua saturação estando corrigida.[00022] 103: After weighting the obtained value of S, an RGB conversion is performed on the values of H, V and S weighted to obtain an image with its saturation being corrected.
[00023] No procedimento mostrado acima, HSV representa um modelo de cor, H representa a cor, S representa a pureza, e V representa o brilho.[00023] In the procedure shown above, HSV represents a color model, H represents color, S represents purity, and V represents brightness.
[00024] Além disso, depois do ajuste de curva e da correção de saturação na imagem a ser otimizada, o método provido pela modalidade também combina a correção de contraste, podendo, portanto, ser adicionalmente aperfeiçoada a qualidade de exibição da imagem. A modalidade não faz nenhuma limitação específica sobre que tipo de modo de combinação adotar. O modo de combinação específico pode ser qualquer das seguintes situações:[00024] In addition, after the curve adjustment and the saturation correction in the image to be optimized, the method provided by the modality also combines the contrast correction, therefore, the image display quality can be further improved. The modality makes no specific limitations on what type of blending mode to adopt. The specific blend mode can be any of the following situations:
[00025] Situação 1: antes da execução do ajuste de curva naimagem a ser otimizada, uma correção de contraste é executada naimagem a ser otimizada para obter uma imagem com seu contrasteestando corrigido, consequentemente, o ajuste de curva é executado na imagem a ser otimizada, especificamente incluindo a execução do ajuste de curva na imagem obtida com seu contraste estando corrigido.[00025] Situation 1: before performing the curve adjustment on the image to be optimized, a contrast correction is performed on the image to be optimized to obtain an image with its contrast being corrected, consequently, the curve adjustment is performed on the image to be optimized , specifically including performing the curve adjustment on the image obtained with its contrast being corrected.
[00026] Situação 2: opcionalmente, antes da execução de umajuste de curva na imagem a ser otimizada, é adicionalmente incluído que uma correção de contraste seja executada na imagem a ser otimizada para obter uma imagem com seu contraste estando corrigido; consequentemente, depois da execução de uma conversão RGB nos valores de H, V e no S ponderado para obter a imagem com sua saturação estando corrigida, é adicionalmente incluído que a imagem com seu contraste estando corrigido e a imagem com sua saturação estando corrigida fiquem sobrepostas.[00026] Situation 2: optionally, before performing a curve adjustment on the image to be optimized, it is additionally included that a contrast correction is performed on the image to be optimized to obtain an image with its contrast being corrected; therefore, after performing an RGB conversion on the H, V and S weighted values to obtain the image with its saturation being corrected, it is additionally included that the image with its contrast being corrected and the image with its saturation being corrected are superimposed .
[00027] Situação 3: opcionalmente, depois da execução de uma conversão RGB nos valores de H, V e no S ponderado para obter uma imagem com sua saturação estando corrigida, é adicionalmente incluído que uma correção de contraste seja executada na imagem a ser otimizada para obter uma imagem com seu contraste estando corrigido, e a imagem com seu contraste estando corrigido e a imagem com sua saturação estando corrigida fiquem sobrepostas.[00027] Situation 3: optionally, after performing an RGB conversion on the H, V and S weighted values to obtain an image with its saturation being corrected, it is additionally included that a contrast correction is performed on the image to be optimized to obtain an image with its contrast being corrected, and the image with its contrast being corrected and the image with its saturation being corrected are superimposed.
[00028] Situação 4: opcionalmente, quando a execução de uma conversão RGB nos valores de H, V e no S ponderado para obter uma imagem com sua saturação sendo conectada, é adicionalmente incluído que uma correção de contraste seja executada na imagem com sua saturação estando corrigida.[00028] Situation 4: optionally, when performing an RGB conversion on the H, V and S weighted values to obtain an image with its saturation being connected, it is additionally included that a contrast correction is performed on the image with its saturation being corrected.
[00029] O método provido pelas modalidades faz com que a cor da imagem fique mais clara sem destruir o matiz da imagem com a execução do ajuste de curva a correção de saturação na imagem a ser otimizada, e, adicionalmente combinado com a correção de contraste, o método pode aperfeiçoar a qualidade de exposição da imagem de modo a adicionalmente otimizar a qualidade de exibição da imagem. Concretização II[00029] The method provided by the modalities makes the image color lighter without destroying the image hue by performing the curve adjustment the saturation correction on the image to be optimized, and additionally combined with the contrast correction , the method can improve the image display quality so as to further optimize the image display quality. Achievement II
[00030] A modalidade provê um método para a edição de otimização na imagem. Este método combina o ajuste de curva, a correção de saturação e a correção de contraste entre si de modo a aperfeiçoar a qualidade de exposição da imagem bem como a cor da imagem a ser otimizada, o que faz com que a cor da imagem fique mais clara sem destruir o matiz da imagem. Existem muitos tipos de modos para combinar o ajuste de curva, a correção de saturação e a correção de contraste. A fim de explicar isto de modo conveniente, a modalidade assume um modo de combinação como um exemplo, no qual a correção de contraste é primeiramente executada na imagem; depois, o ajuste de curva e a correção de saturação são executados na imagem com seu contraste estando corrigido para explicar o método para a edição de otimização na imagem provido pela modalidade em detalhes. Conforme mostrado na figura 2, o procedimento específico para o método é o seguinte:[00030] The modality provides a method for editing optimization on the image. This method combines curve adjustment, saturation correction and contrast correction with each other in order to improve the image exposure quality as well as the image color to be optimized, which makes the image color look more clear without destroying the hue of the image. There are many types of modes to combine curve adjustment, saturation correction and contrast correction. In order to explain this conveniently, the modality assumes a blend mode as an example, in which contrast correction is first performed on the image; then, curve adjustment and saturation correction are performed on the image with its contrast being corrected to explain the method for editing image optimization provided by the modality in detail. As shown in Figure 2, the specific procedure for the method is as follows:
[00031] 201: uma correção de contraste é executada em umaimagem a ser otimizada para obter uma imagem com seu contraste estando corrigido.[00031] 201: a contrast correction is performed on an image to be optimized to obtain an image with its contrast being corrected.
[00032] Com o objetivo neste bloco, assumindo a execução da correção de contraste em um mapa de bits de 24 bits como um exemplo, a imagem de 24 bits é uma matriz de pontos com um canal RGB. Cada ponto da imagem apresenta três valores de R, G e B que respectivamente representam os valores do componente vermelho, do componente verde e do componente azul nesse ponto. R(i, j), G(i, j), B(i, j) respectivamente representam os valores do componente vermelho, do componente verde e do componente azul na posição (i, j). I(x, y) representa a combinação dos componentes R, G, B nesse ponto. Os blocos de execução de uma correção de contraste na imagem a ser otimizada são introduzidos em detalhes, como segue:[00032] For the purpose of this block, assuming performing contrast correction on a 24-bit bitmap as an example, the 24-bit image is a dot matrix with an RGB channel. Each point in the image has three values of R, G and B that respectively represent the values of the red component, the green component and the blue component at that point. R(i, j), G(i, j), B(i, j) respectively represent the values of the red component, the green component and the blue component at position (i, j). I(x, y) represents the combination of the R, G, B components at this point. The execution blocks of a contrast correction on the image to be optimized are introduced in detail, as follows:
[00033] Primeiramente, é agrupada a estatística nos valores RGB de cada ponto da imagem I a ser otimizada: RCounter [256]; // RCounter [256] é um arranjo com 256 elementos, RCounter [0] é o acesso do primeiro elemento; GCounter [256]; BCounter [256]; para (cada ponto da imagem ) { RCounter [R (i, j)]++; // O valor estatístico de RCounter [] correspondendo ao valor de R(i,j) é aumentado em um; GCounter [G (i, j)]++; BCounter [B (i, j)]++; }[00033] First, the statistic is grouped in the RGB values of each point of the image I to be optimized: RCounter [256]; // RCounter [256] is an array with 256 elements, RCounter [0] is the access of the first element; GCounter [256]; BCounter [256]; for (each point of the image ) { RCounter [R (i, j)]++; // The statistical value of RCounter [] corresponding to the value of R(i,j) is increased by one; GCounter [G(i,j)]++; BCounter [B(i,j)]++; }
[00034] Com o agrupamento da estatística nos pontos dos valores RGB, é obtido o número dos pontos correspondendo a cada valor dos valores R, sendo, em seguida, obtidos os valores de brilho de um ponto mais escuro, um ponto uniforme e um ponto mais claro. Em uma implementação específica, os valores estatísticos de R para cada ponto podem ser classificados em uma ordem ascendente; depois, o valor de 1% superior de R é assumido como o valor de brilho Ilow do ponto mais escuro, da mesma maneira, o valor de 50% superior de R é assumido no valor de brilho Imid do ponto uniforme, e o valor de 99% superior de R é assumido como o valor de brilho Ihigh do ponto mais claro. Também, os valores estatísticos de R para cada ponto podem ser classificados em uma ordem descendente; depois, o valor de 1% superior de R é assumido como o valor de brilho Ihigh do ponto mais claro, da mesma maneira, o valor de 50% superior de R é assumido como o valor de brilho Imid no ponto uniforme, e o valor de 99% superior de R é assumido como o valor de brilho Ilow do ponto mais escuro. A modalidade não limita o método específico de como obter estes três valores.[00034] By grouping the statistic on the points of the RGB values, the number of points corresponding to each value of the R values is obtained, and then the brightness values of a darker point, a uniform point and a point are obtained. clearer. In a specific implementation, the statistical values of R for each point can be sorted in an ascending order; then, the top 1% value of R is assumed as the Ilow brightness value of the darkest point, in the same way, the top 50% value of R is assumed to the uniform point Imid brightness value, and the value of Top 99% of R is assumed to be the Ihigh brightness value of the brightest spot. Also, the statistical values of R for each point can be sorted in descending order; then, the upper 1% value of R is assumed as the Ihigh brightness value of the brightest spot, in the same way, the upper 50% value of R is assumed as the Imid brightness value at the uniform spot, and the value 99% higher than R is assumed to be the Ilow brightness value of the darkest point. The modality does not limit the specific method of how to obtain these three values.
[00035] Depois, os valores Ilow , Imid e Ihighsão usados para obter um coeficiente de correção Gama. A modalidade não limita o método específico de como obter este coeficiente. Em uma realização específica, o coeficiente pode ser obtido por programação. Um exemplo de tal programação é fornecido, como segue: se ( Ilow<Imid&&Imid<Ihigh ) { Gama=log (0,5)/log ((Imid-Ilow) / ( Ihigh- Ilow )); se (Gama<0,8) { Gama=0,8; // Se o valor de Gama for menor do que 0,8, então, fazer com que o valor de Gama seja igual a 0,8. } se (Gama>1,2) { Gama=1.2; // Se o valor de Gama for maior do que 1,2, então, fazer com que o valor de Gama seja igual a 1,2. } } ou { Gama=1,0f; }[00035] Then, the values Ilow , Imid and Ihigh are used to obtain a Gamma correction coefficient. The modality does not limit the specific method of how to obtain this coefficient. In a specific embodiment, the coefficient can be obtained by programming. An example of such a schedule is provided, as follows: if ( Ilow<Imid&&Imid<Ihigh ) { Gamma=log (0.5)/log ((Imid-Ilow) / ( Ihigh-Ilow )); if (Gamma<0.8) {Gamma=0.8; // If the Gamma value is less than 0.8, then make the Gamma value equal to 0.8. } if (Gamma>1.2) { Gamma=1.2; // If the Gamma value is greater than 1.2, then make the Gamma value equal to 1.2. } } or { Gamma=1.0f; }
[00036] No programa acima, os valores de 0,5, 0,8 e, 1,2 são todos coeficientes empíricos que podem ser ajustados de acordo com os diferentes critérios para a otimização da imagem. A modalidade não limita o coeficiente empírico específico adotado, podendo, em aplicações práticas, outros coeficientes empíricos serem também adotados.[00036] In the above program, the values of 0.5, 0.8 and 1.2 are all empirical coefficients that can be adjusted according to different criteria for image optimization. The modality does not limit the specific empirical coefficient adopted, and in practical applications, other empirical coefficients may also be adopted.
[00037] Depois que o coeficiente de correção é obtido, tomando um canal R como um exemplo, um valor de mapeamento F (X) poderá ser obtido para o ponto em que o valor de R do qual é X através do seguinte programa. O programa para obter o valor de mapeamento de um canal G ou B é igual àquele para obter o valor de mapeamento do canal R, não sendo, por isso, discutido aqui. float v=(X- Ilow); se (v<0) { F (X) = I ; // If X<I , então, o valor de mapeamento F (X) = Ilow ; } ou se (v+ Ilow>= Ihigh ) { F (X) = Ihigh; // If X>= Ihigh, então, o valor de mapeamento F (X) = Ihigh ; } ou { F (X) = Ilow+(Ihigh-Ilow)*pow(v/(Ihigh-Ilow),Gama) // If llow<X< ihigh,então, o valor de mapeamento F (X)=Ilow+(Ihigh- Ilow)*pow(v/(Ihigh-Ilow),Gama), onde, pow(v/(Ihigh-Ilow),Gama) representa v/( I - I ) para a potência de Gama, e * representa o cálculo de multiplicação: }[00037] After the correction coefficient is obtained, taking an R channel as an example, a mapping value F(X) can be obtained for the point where the value of R of which is X through the following program. The program for getting the mapping value of a G or B channel is the same as that for getting the mapping value of the R channel and is therefore not discussed here. float v=(X-Ilow); if (v<0) { F (X) = I ; // If X<I , then the mapping value F (X) = Ilow ; } or if (v+ Ilow>= Ihigh ) { F (X) = Ihigh; // If X>= Ihigh, then the mapping value F(X) = Ihigh ; } or { F (X) = Ilow+(Ihigh-Ilow)*pow(v/(Ihigh-Ilow),Gamma) // If llow<X< ihigh, then the mapping value F(X)=Ilow+(Ihigh - Ilow)*pow(v/(Ihigh-Ilow),Gamma), where, pow(v/(Ihigh-Ilow),Gamma) represents v/(I - I ) for the power of Gamma, and * represents the calculation of multiplication: }
[00038] Para cada ponto RGB na imagem a ser otimizada, aimagem com seu contraste estando corrigido poderá ser obtida com o uso da relação de mapeamento F (X) acima para executar omapeamento nos valores de RGB.[00038] For each RGB point in the image to be optimized, the image with its contrast being corrected can be obtained by using the F(X) mapping ratio above to perform mapping on the RGB values.
[00039] 202: um ajuste de curva é executado na imagem com seucontraste estando corrigido para obter uma imagem com sua curva sendo ajustada, em que o ajuste de curva é um método comum para corrigir uma imagem digital. A modalidade não limita o métodode ajuste específico adotado. Aqui, o ajuste de curva é descrito através de um exemplo executado no canal R.[00039] 202: A curve adjustment is performed on the image with its contrast being corrected to obtain an image with its curve being adjusted, where curve adjustment is a common method for correcting a digital image. The modality does not limit the specific adjustment method adopted. Here, the curve fitting is described using an example executed on the R channel.
[00040] A faixa de R é indicada como [0,255], uma função de mapeamento é indicada como y = F(x) com um domínio de definição [0,255] e uma faixa [0,255]. Tomando uma curva na imagem como um exemplo, a curva é uma função côncava dentro de um domínio [0,127] e incluindo um ponto (127, 127), e a curva é uma função convexa dentro de um domínio [127,255]. Em aplicações práticas, há muitas funções de mapeamento que podem ser adotadas, e a modalidade não limita a função de mapeamento específica adotada. Tomando F(x) = x-1,5*sin(x*2*3.1415926/255) como um exemplo, em que * representa o cálculo de multiplicação, uma etapa de executar o mapeamento no valor de R de I (i, j) usando F(x) é indicado como Rresult(i, j) = F(R (i, j)), então, o mapeamento similar àquele executado na faixa do canal R é executado nos canais G e B, indicado como Gresult(i,j) = F(G(i,j)), e Bresult(i,j) = F(B (i,j)) desse modo, a imagem com sua curva sendo ajustada é finalmente obtida. Em um exemplo, o valor de [F(x)-x]/x varia entre 0,95 e 1,05.[00040] The range of R is indicated as [0.255], a mapping function is indicated as y = F(x) with a definition domain [0.255] and a range [0.255]. Taking a curve in the image as an example, the curve is a concave function within a domain [0,127] and including a point (127, 127), and the curve is a convex function within a domain [127,255]. In practical applications, there are many mapping functions that can be adopted, and the modality does not limit the specific mapping function adopted. Taking F(x) = x-1.5*sin(x*2*3.1415926/255) as an example, where * represents the multiplication calculation, a step of performing the mapping on the value of R of I(i, j) using F(x) is denoted as Rresult(i, j) = F(R(i, j)), then mapping similar to that performed in the range of channel R is performed on channels G and B, denoted as Gresult (i,j) = F(G(i,j)), and Bresult(i,j) = F(B(i,j)) thus, the image with its curve being fitted is finally obtained. In one example, the value of [F(x)-x]/x ranges between 0.95 and 1.05.
[00041] 203: uma conversão HSV é executada em cada ponto correspondendo à imagem obtida com sua curva estando corrigida para obter os valores convertidos de cor H, pureza S e brilho V.[00041] 203: an HSV conversion is performed at each point corresponding to the image obtained with its curve being corrected to obtain the converted values of color H, purity S and brightness V.
[00042] A conversão HSV nos pontos em um modelo RGB pode ser realizada pela técnica anterior, e a modalidade não limita o método específico para a realização disto. Em uma realização prática, a conversão pode ser realizada por programação. Um exemplo de tal programação é fornecido, como segue: * Converte um valor de cor GRB na formula de Conversão HSV adaptado http://en.wikipedia.org/wiki/HSV_color_space. * Assume que r, g e b estão contidos no conjunto [0,255] e retorna h, s e *v no conjunto [0,1]. * @param Número r O valor da cor vermelha * @param Número g O valor da cor verde * @param Número b O valor da cor azul * @arranjo de retorno A representação HSV */ Função rgb para HSV (r,g,b) { r=r/255, g=g/255, b=b/255; // Converte o RGB em uma fração decimal entre 0 e 1; var max=Math.max(r, g, b), min=Math.min(r, g, b); // O max é o valor máximo entre r, g e b, e o min é o valor mínimo entre r, g e b; var h, s, v=max; var d=max-min; s=max==0? 0: d/max; // Se max= =0, então, o resultado de s é 0, de outro modo s = d/max; se (max==min){ // Se o max for igual ao min, então, o valor de h será 0; h=0; //acromático } ou { // De outro modo, a fórmula, conforme abaixo, é usada no cálculo; switch (max){ caso r : h=(g-b)/d+(g<b?6:0);interromper; // Se r for o max, então, h=(g-b)/d+(g<b?6:0); em que (g<b?6:0) representa que se g<b, então, o resultado será igual a 6, de outro modo, o resultado será igual a 0, caso g : h=(b-r)/d+2;interromper; // Se g for o max, então, h=(b-r)/d+2; caso b : h=(r-g)/d+4; interromper; // Se b for o max, então b=(r-g)/d+4; } h/=6; } retorno [h,s,v]// Os valores obtidos de h, s e v são retornados; }-[00042] The HSV conversion on points in an RGB model can be performed by the prior art, and the modality does not limit the specific method for accomplishing this. In a practical embodiment, the conversion can be performed programmatically. An example of such programming is provided, as follows: * Converts a GRB color value into the adapted HSV Conversion formula http://en.wikipedia.org/wiki/HSV_color_space. * Assumes that r, g and b are contained in the set [0.255] and returns h, s and *v in the set [0,1]. * @param Number r The value of the red color * @param Number g The value of the green color * @param Number b The value of the blue color * @return array The HSV representation */ Function rgb to HSV (r,g,b ) { r=r/255, g=g/255, b=b/255; // Convert RGB to a decimal fraction between 0 and 1; var max=Math.max(r,g,b), min=Math.min(r,g,b); // The max is the maximum value between r, g and b, and the min is the minimum value between r, g and b; var h, s, v=max; var d=max-min; s=max==0? 0: d/max; // If max= =0, then the result of s is 0, otherwise s = d/max; if (max==min){ // If max equals min, then the value of h is 0; h=0; //achromatic } or { // Otherwise, the formula as below is used in the calculation; switch (max){ case r : h=(g-b)/d+(g<b?6:0);interrupt; // If r is the max, then h=(g-b)/d+(g<b?6:0); where (g<b?6:0) represents that if g<b, then the result will be equal to 6, otherwise the result will be equal to 0, if g : h=(br)/d+2 ;interrupt; // If g is the max, then h=(b-r)/d+2; case b : h=(r-g)/d+4; interrupt; // If b is the max, then b=(r-g)/d+4; } h/=6; } return [h,s,v] // The values obtained from h, s, and v are returned; }-
[00043] 204: depois de ponderar o valor obtido de S, uma conversão RGB é executada nos valores de H, V e no S ponderado para obter uma imagem de correção de saturação.[00043] 204: After weighting the obtained S value, an RGB conversion is performed on the H, V and S weighted values to obtain a saturation correction image.
[00044] O objetivo neste bloco, quando a ponderação do valor obtido de S, o valor ponderado específico poderá ser determinado de acordo com a situação prática e poderá ser ajustado de acordo com os diferentes critérios de otimização de imagem. A modalidade não limita o valor ponderado específico adotado. Este bloco é descrito aqui por assumir um valor ponderado de 1,02, isto é, o novo valor ponderado de S Snew=1,02S, como um exemplo aqui. Em um exemplo, o valor de Snew varia entre 1S e 1,05S.[00044] The purpose in this block, when weighting the obtained value of S, the specific weighted value can be determined according to the practical situation and can be adjusted according to the different image optimization criteria. The modality does not limit the specific weighted value adopted. This block is described here by taking a weighted value of 1.02, that is, the new weighted value of Snew=1.02S, as an example here. In an example, the value of Snew varies between 1S and 1.05S.
[00045] Depois de obter o novo valor ponderado de S Snew, a conversão RGB é executada em H, Snew e V, onde um modelo HSV pode ser convertido em um modelo RGB usando a técnica anterior. A modalidade não limita o método de conversão específica. Na realização prática, a conversão pode ser realizada por programação. Um exemplo de tal programação é fornecido como segue: /** * Converte um valor de cor HSV na fórmula de Conversão GRB * adaptado de http://en.wikipedia.org/wiki/HSV_color_space. * Assume que r, g e b são contidos no conjunto [0, 1] e retorna h, s, e *v no conjunto [0, 255]. * * @ param Número h O matiz * @ param Número s A saturação * @ param Número v O valor * @ Arranjo de retorno A representação GRB */ Função hsv para Rgb(h,s,v){ var r,b,g; var i=Math.floor(h*6); // O valor de i é igual ao número inteiro vizinho máximo de h*6 (por exemplo, o número inteiro vizinho máximo de 2,6 é 3); var f=h*6-i; var p=v*(1-s); var q=v*(1-f*s); var t=v*(1-(1-f)*s); switch(f%6){ caso 0:r=v, g=t, b=p; interromper; // Depois, f é dividido por 6, se o restante for 0, então r=v, g=t, b=p; caso 1:r=q, g=v, b=p; interromper; // Se o restante for 1, então, r=q, g=v, b=p; caso 2:r=p, g=v, b=t; interromper; // Se o restante for 2, então, r=p, g=v, b=t; caso 3:r=p, g=q, b=v; interromper; // Se o restante for 3, então, r=p, g=q, b=v; caso 4:r=t, g=p, b=v; interromper; // Se o restante for 4, então, r=t, g=p, b=v; caso 5:r=v, g=p, b=q; interromper; // Se o restante for 5, então, r=v, g=p, b=q; } Retorno[r*255,g*255,b*255];// Os valores obtidos de RBG são retornados com uma faixa de [0,255]; }[00045] After getting the new weighted value of S Snew, RGB conversion is performed on H, Snew and V, where an HSV model can be converted to an RGB model using the prior technique. The modality does not limit the specific conversion method. In practical realization, the conversion can be performed by programming. An example of such programming is provided as follows: /** * Converts an HSV color value into the GRB Conversion formula * adapted from http://en.wikipedia.org/wiki/HSV_color_space. * Assumes that r, g, and b are contained in the set [0, 1] and returns h, s, and *v in the set [0, 255]. * * @ param Number h The hue * @ param Number s The saturation * @ param Number v The value * @ Return array The GRB representation */ Function hsv for Rgb(h,s,v){ var r,b,g ; var i=Math.floor(h*6); // The value of i is equal to the maximum neighboring integer of h*6 (for example, the maximum neighboring integer of 2.6 is 3); var f=h*6-i; var p=v*(1-s); var q=v*(1-f*s); var t=v*(1-(1-f)*s); switch(f%6){ case 0:r=v, g=t, b=p; interrupt; // Then f is divided by 6, if the remainder is 0, then r=v, g=t, b=p; case 1:r=q, g=v, b=p; interrupt; // If the remainder is 1, then r=q, g=v, b=p; case 2:r=p, g=v, b=t; interrupt; // If the remainder is 2, then r=p, g=v, b=t; case 3:r=p, g=q, b=v; interrupt; // If the remainder is 3, then r=p, g=q, b=v; case 4:r=t, g=p, b=v; interrupt; // If the remainder is 4, then r=t, g=p, b=v; case 5:r=v, g=p, b=q; interrupt; // If the remainder is 5, then r=v, g=p, b=q; } Return[r*255,g*255,b*255]; // The values obtained from RBG are returned with a range of [0.255]; }
[00046] Depois de obter os valores de R, G e B, estes valores são assumidos como os valores de cor do ponto Iresult (x, y), e a imagem Iresult é assumida como um resultado de processamento. Até agora, os blocos de edição de otimização na imagem a ser otimizada foram terminados.[00046] After getting the values of R, G and B, these values are assumed as the color values of the Iresult point (x, y), and the Iresult image is assumed as a processing result. So far, the optimization edits on the image to be optimized have been finished.
[00047] É notado que o método provido pela modalidade é explicado em detalhes assumindo um modo no qual a correção de contraste é primeiramente executada na imagem a ser otimizada, sendo, então, executados o ajuste de curva e a correção de saturação na imagem com seu contraste estando corrigido como um exemplo. Em aplicações práticas, há uma pluralidade de modos para combinar o ajuste de curva, a correção de saturação e a correção de contraste, em que, a combinação do ajuste de curva e da correção de saturação pode alcançar um efeito de correção de diapositivo. Além do modo acima mencionado, de combinar a correção de diapositivo e a correção de contraste para obter um efeito de edição de otimização na imagem, também é possível executar primeiramente a correção de diapositivo na imagem e depois a correção de contraste na imagem com a correção de diapositivo sendo executada. De outro modo, também é possível executar a correção de diapositivo e a correção de contraste na imagem separadamente e, então, sobrepor as duas imagens corrigidas para obter um efeito de otimização similar como aquele alcançado no método acima mencionado. Quando asobreposição de duas imagens corrigidas, a modalidade não limita o método específico da sobreposição. Se um efeito da correção de diapositivo for Iinversal (i, j), o efeito da correção de contraste será Icontrast (i, j), os dois efeitos podendo ser ponderados separadamente, quando a sobreposição dos mesmos, por exemplo, a imagem sobreposta Isuperposed (i, j) = Iinversal (i, j)xa + Icontrast (i, j)x(255-a), em que, a é o valor ponderado. A modalidade não limita o valor ponderado específico adotado que pode ser ajustado de acordo com os efeitos necessários.[00047] It is noted that the method provided by the modality is explained in detail assuming a mode in which the contrast correction is first performed on the image to be optimized, then curve fitting and saturation correction on the image with its contrast being corrected as an example. In practical applications, there are a plurality of ways to combine curve adjustment, saturation correction and contrast correction, in which, the combination of curve adjustment and saturation correction can achieve a slide correction effect. In addition to the above-mentioned mode of combining slide correction and contrast correction to obtain an image optimization editing effect, it is also possible to perform image slide correction first and then image contrast correction with image correction. slide show running. Otherwise, it is also possible to perform slide correction and contrast correction on the image separately and then overlay the two corrected images to obtain a similar optimization effect as that achieved in the above-mentioned method. When superimposing two corrected images, the modality does not limit the specific method of superimposing. If a slide correction effect is Iinversal (i, j), the contrast correction effect is Icontrast (i, j), the two effects can be weighted separately when superimposing them, for example, the superposed image Isuperposed (i, j) = Iinversal (i, j)xa + Icontrast (i, j)x(255-a), where, a is the weighted value. The modality does not limit the specific weighted value adopted which can be adjusted according to the necessary effects.
[00048] Com a combinação da correção de contraste e do algoritmo de correção de diapositivo mais fraco, o método provido pela modalidade pode aperfeiçoar não apenas a qualidade de exposição, mas também a cor da imagem, o que faz com que a cor da imagem fique mais clara sem destruir o matiz da imagem.[00048] With the combination of contrast correction and weaker slide correction algorithm, the method provided by the modality can improve not only the exposure quality, but also the image color, which makes the image color lighter without destroying the hue of the image.
[00049] Conforme mostrado na figura 3, a modalidade provê um aparelho para a edição de otimização de imagem que inclui:um módulo de ajuste de curva 301 que é adaptado para executar um ajuste de curva em uma imagem a ser otimizada para obter uma imagem com sua curva estando corrigida;um primeiro módulo de conversão 302 que é adaptado para executar uma conversão HSV em cada ponto correspondendo à imagem com sua curva estando corrigida para obter valores convertidos de cor H, pureza S e brilho V; eum segundo módulo de conversão 303 que é adaptado para ponderar o valor obtido de S, e executar uma conversão RGB nos valores de H, V e no S ponderado para obter uma imagem com sua saturação estando corrigida.[00049] As shown in figure 3, the modality provides an apparatus for image optimization editing which includes: a curve
[00050] Conforme mostrado na figura 4, o aparelho adicionalmente inclui:um primeiro módulo de correção de contraste 304 que é adaptado para executar uma correção de contraste em uma imagem a ser otimizada para obter uma imagem com seu contraste estando corrigido antes que o módulo de ajuste de curva execute o ajuste de curva na imagem a ser otimizada; eum módulo de ajuste de curva 301 que é consequentemente adaptado especificamente para executar um ajuste de curva na imagem com seu contraste estando corrigido para obter uma imagem com sua curva estando corrigida.[00050] As shown in figure 4, the apparatus further includes: a first
[00051] Opcionalmente, conforme mostrado na figura 5, o aparelho adicionalmente inclui:um primeiro módulo de correção de contraste 304 que é adaptado para executar uma conversão de contraste em uma imagem a ser otimizada para obter uma imagem com seu contraste estando corrigido antes que o módulo de ajuste de curva 301 execute o ajuste de curva na imagem a ser otimizada; eum primeiro módulo de sobreposição 305 que é adaptado para sobrepor a imagem com seu contraste estando corrigido obtido pelo primeiro módulo de correção de contraste 304 e a imagem com sua saturação estando corrigida obtida pelo segundo módulo de conversão 303 depois que o segundo módulo de conversão 303 execute a conversão RGB nos valores de H, V e no S ponderado para obter a imagem com sua saturação estando corrigida.[00051] Optionally, as shown in figure 5, the apparatus further includes: a first
[00052] Opcionalmente, conforme mostrado na figura 6, o aparelho adicionalmente inclui: um segundo módulo de correção de contraste 306 que é adaptado para executar uma correção de contraste em uma imagem a ser otimizada para obter uma imagem com seu contraste estando corrigido depois que o segundo módulo de conversão 303 executa a conversão RGB nos valores de H, V e no S ponderado para obter a imagem com sua saturação estando corrigida; eum segundo módulo de sobreposição 307 que é adaptado para sobrepor a imagem com seu contraste estando corrigido obtido pelo segundo módulo de correção de contraste 306 e a imagem com sua saturação estando corrigida obtida pelo segundo módulo de conversão 303.[00052] Optionally, as shown in figure 6, the apparatus additionally includes: a second
[00053] Opcionalmente, conforme mostrado na figura 7, o aparelho adicionalmente inclui:um terceiro módulo de correção de contraste 308 que é adaptado para executar uma correção de contaste na imagem com sua saturação estando corrigida que é obtida depois que o segundo módulo de conversão 303 executa a conversão RGB nos valores de H, V e no S ponderado.[00053] Optionally, as shown in figure 7, the apparatus further includes: a third
[00054] É notado que quando o aparelho provido pela modalidade executa a edição de otimização na imagem, ele meramente assumirá a divisão acima mencionada dos módulos funcionais para um exemplo, em aplicações práticas, essas funções podem ser atribuídas a diferentes módulos funcionais, conforme necessário, isto é, a estrutura interna do aparelho pode ser dividida em módulos funcionais diferentes daqueles mostrados nas figuras para realizar todas ou parte das funções acima mencionadas. Além disso, o aparelho e o método providos pela modalidade para executar a edição de otimização na imagem pertencem ao mesmo desenho que as modalidades do método para a edição de otimização na imagem, de tal modo que os processos de implementação específicos do aparelho possam ser referidos às modalidades do método, e não serão descritas aqui.[00054] It is noted that when the device provided by the modality performs the optimization editing on the image, it will merely assume the aforementioned division of the functional modules for an example, in practical applications, these functions can be assigned to different functional modules as needed , that is, the internal structure of the apparatus can be divided into functional modules different from those shown in the figures to perform all or part of the aforementioned functions. Furthermore, the apparatus and the method provided by the modality for performing optimization editing on the image belong to the same design as the method modalities for editing optimization on the image, such that the specific implementation processes of the apparatus can be referred to. method modalities, and will not be described here.
[00055] Em vista do acima mencionado, com a combinação da correção de contraste, do ajuste de curva e da correção de saturação, o aparelho provido pela modalidade aperfeiçoa a cor e a qualidade de exposição da imagem original, que torna a cor da imagem mais clara sem destruir o matiz da imagem.[00055] In view of the above, with the combination of contrast correction, curve adjustment and saturation correction, the apparatus provided by the modality improves the color and quality of exposure of the original image, which makes the image color clearer without destroying the hue of the image.
[00056] Os números de série das modalidades acima da presente invenção são meramente para descrição, e não representam os prós e os contras das modalidades.[00056] The serial numbers of the above embodiments of the present invention are for description only, and do not represent the pros and cons of the embodiments.
[00057] Todos ou parte dos blocos das modalidades da presente invenção podem ser realizados por software, e o programa de software correspondente pode ser armazenado em meios de armazenamento legíveis, tal como CD ou disco rígido ou etc.[00057] All or part of the blocks of embodiments of the present invention can be performed by software, and the corresponding software program can be stored on readable storage media such as CD or hard disk or etc.
[00058] As modalidades anteriores são apenas modalidades da presente invenção, e não são, de maneira nenhuma, destinadas a limitarem a presente invenção. Quaisquer modificações, equivalentes, aperfeiçoamentos, etc. realizados dentro do espírito e princípio da presente invenção estão todos incluídos no escopo de proteção da presente invenção.[00058] The foregoing embodiments are only embodiments of the present invention, and are in no way intended to limit the present invention. Any modifications, equivalents, improvements, etc. carried out within the spirit and principle of the present invention are all included in the scope of protection of the present invention.
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