CN101729913B - 影像饱和度的调整方法与*** - Google Patents

Abstract

一种影像饱和度的调整方法与***，用以调整影像的饱和度，其中此影像包括多个像素。在此方法中，首先提供外部调整系数，并根据每个像素的三原色(RGB)分量，直接计算各个像素的饱和度近似值。接着再取得每个像素的饱和度调整量。其中，饱和度调整量是对应于外部调整系数与各像素的饱和度近似值的大小。最后，依据饱和度调整量及RGB分量，对应地调整影像中的每个像素。如此一来，依据影像中各个像素本身的色彩条件来进行不同的饱和度调整动作，进而可以产生色彩表现较佳且不会失真的影像。

Description

影像饱和度的调整方法与***

技术领域

本发明是有关于一种影像的调整方法与***，且特别是有关于一种调整影像的饱和度的方法与***。

背景技术

在影像处理技术中，饱和度(saturation)及亮度(illumination)的调整对于影像的色彩表现多半会造成最直接的影响。一般来说，显示器的制造商会在显示芯片上实作色彩的调整电路，进而让使用者可以根据习惯或需求来调整影像画面的饱和度或亮度，据以取得最佳的输出效果。

传统的影像饱和度调整方法中，在保持画面的整体亮度的前提下，若希望提高影像的鲜艳程度，首先必须对影像进行色彩空间的转换动作，据以将每个像素的三原色(RGB)讯号转换为色差讯号(例如YUV讯号，其中Y表示亮度，而U、V则是色彩信息)。接着将每个U、V讯号乘上相同的调整参数以取得新的U值与V值。最后再将调整过的YUV讯号转换回RGB讯号，据以完成影像的饱和度的调整动作。

在这样的作法中是以相同的调整参数来对影像中的所有像素进行处里。然而不难想见的是，在处理本身就具有较高饱和度(即较为鲜艳)的像素时，乘上调整参数很可能使得该像素变得过于饱和。因此在对整张影像做处理时，若完全以相同的调整参数来对每个像素进行调整，则很可能会使得部分属于高饱和度且仅具有细微差异的像素全部变得过度饱和，因而丧失影像中的细节，并可能造成影像色纯过于浓烈，而导致不自然的色彩效果。

透过上述方法来增加影像的饱和度除了可能造成细节的丧失之外，在电路的实作上也显得相当复杂。无论是色彩空间的转换动作，或是在YUV色彩空间下所进行的饱和度计算动作，均必须仰赖大量复杂的数学计算，这不但不利于电路的实现，同时必须耗费较多的硬件成本。这些都是显示器制造商在研发时所不能忽视的议题。

发明内容

本发明的目的是提供一种影像饱和度的调整方法，得以不经过任何色彩空间的转换动作，便能完成影像饱和度的调整。

本发明的另一目的是提供一种影像饱和度的调整***，可依据影像中每个像素本身的色彩条件，对应地进行不同的饱和度调整动作，进而确保影像饱和度的调整效果。

为达上述或是其它目的，本发明提出一种影像饱和度的调整方法，用以调整影像的饱和度，其中此影像包括多个像素。本方法首先提供外部调整系数，并根据每个像素的三原色(RGB)分量，直接计算出各个像素的饱和度近似值。接下来，取得每个像素的饱和度调整量。其中，饱和度调整量是对应于外部调整系数与各像素的饱和度近似值的大小。最后，依据饱和度调整量及RGB分量，对应地调整影像中的每个像素。

在本发明的一实施例中，根据像素的RGB分量直接计算出像素的饱和度近似值的步骤，包括根据RGB分量中的最大值与最小值来计算饱和度近似值。

在本发明的一实施例中，其中在取得各像素的饱和度调整量的步骤之前，更包括提供第一饱和度临界值与第二饱和度临界值。其中，第一饱和度临界值小于第二饱和度临界值。接着，比较第一饱和度临界值、第二饱和度临界值以及饱和度近似值的大小，据以判断饱和度近似值系属于高饱和度范围、中饱和度范围，或低饱和度范围。

在本发明的一实施例中，其中取得像素的饱和度调整量的步骤包括在饱和度近似值属于高饱和度范围或低饱和度范围时，令饱和度调整量为预设调整常数。然而在饱和度近似值属于中饱和度范围时，依据第一饱和度临界值、第二饱和度临界值、饱和度近似值，以及外部调整系数来计算饱和度调整量。

在本发明的一实施例中，判断饱和度近似值系属于高饱和度范围、中饱和度范围，或低饱和度范围的步骤包括在饱和度近似值小于第一饱和度临界值时，判断饱和度近似值属于低饱和度范围。而在饱和度近似值介于第一饱和度临界值及第二饱和度临界值之间时，判断饱和度近似值属于中饱和度范围。并且在饱和度近似值大于第二饱和度临界值时，判断饱和度近似值系属于高饱和度范围。

在本发明的一实施例中，外部调整系数包括介于0至2之间的数值。

从另一观点来看，本发明提出一种影像饱和度的调整***。此***包括调整幅度决策模块及饱和度调整模块。其中，调整幅度决策模块包括饱和度近似值计算模块与饱和度调整量取得模块，用以接收影像及外部调整系数。其中，所接收的影像包括多个像素。饱和度近似值计算模块是用以根据每个像素的RGB分量，直接计算出各像素的饱和度近似值；饱和度调整量取得模块则是连接至饱和度近似值计算模块，用以根据外部调整系数与像素的饱和度近似值的大小，分别取得每个像素的饱和度调整量。与调整幅度决策模块相连的饱和度调整模块系用以依据饱和度调整量及RGB分量，对应地调整影像中的每个像素。

在本发明的一实施例中，其中饱和度近似值计算模块用以根据RGB分量中的最大值与最小值，来计算所对应的像素的饱和度近似值。

在本发明的一实施例中，其中饱和度调整量取得模块用以提供第一饱和度临界值与第二饱和度临界值。其中，第一饱和度临界值小于第二饱和度临界值。饱和度调整量取得模块将比较第一饱和度临界值、第二饱和度临界值以及饱和度近似值的大小，据以判断饱和度近似值系属于高饱和度范围、中饱和度范围，或低饱和度范围。

在本发明的一实施例中，其中饱和度调整量取得模块用以在饱和度近似值属于高饱和度范围或低饱和度范围时，令饱和度调整量为预设调整常数。而在饱和度近似值属于中饱和度范围时，依据第一饱和度临界值、第二饱和度临界值、饱和度近似值，以及外部调整系数来计算饱和度调整量。

在本发明的一实施例中，其中饱和度调整量取得模块用以在饱和度近似值小于第一饱和度临界值时，判断饱和度近似值属于低饱和度范围；而在饱和度近似值介于第一饱和度临界值及第二饱和度临界值之间时，判断饱和度近似值属于中饱和度范围；并且在饱和度近似值大于第二饱和度临界值时，判断饱和度近似值属于高饱和度范围。

在本发明的一实施例中，外部调整系数包括介于0至2之间的数值。

本发明在RGB色彩空间下，根据影像中每个像素本身的RGB分量直接计算饱和度近似值，并判断是否需要对该像素进行饱和度的调整，以及取得对应的饱和度调整幅度。在不以固定的调整参数来对整张影像进行调整的情况的下，将可以确保影像的细节不会因饱和度的调整动作而消失，进而确保整张影像的色彩表现。

为让本发明的上述和其它目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。

附图说明

图1是依照本发明的一实施例所绘示的影像饱和度的调整***的方块图；

图2是依照本发明的一实施例所绘示的影像饱和度的调整方法的流程图；

图3是依照本发明的一实施例所绘示的红色饱和度由最高降至最低时，饱和度及饱和度近似值的数值变化量；

图4A是依照本发明的一实施例所绘示的红色饱和度由最高降至最低时，饱和度的变化曲线；

图4B是依照本发明的一实施例所绘示的红色饱和度由最高降至最低时，饱和度近似值的变化曲线；

图5是依照本发明的一实施例所绘示的饱和度调整量与饱和度近似值的对应关系。

具体实施方式

一般来说，由显示器面板(panel)的驱动电路所产生的讯号系属于三原色(RGB)色彩空间的RGB讯号。因此，在调整影像的饱和度时，若能直接在RGB色彩空间下进行调整而不需进行色彩空间的转换，势必能降低实作转换色彩空间所需要的硬件电路成本。本发明便是基于上述观点进而发展出的一种影像饱和度的调整方法及***。为了使本发明的内容更为明了，以下特举实施例做为本发明确实能够据以实施的范例。

图1是依照本发明的一实施例所绘示的影像饱和度的调整***的方块图。请参阅图1，影像饱和度的调整***100可根据所接收的影像中各像素的鲜艳程度来进行对应的饱和度调整动作。在本实施例中，影像饱和度的调整***100包括调整幅度决策模块110以及饱和度调整模块120。

其中，调整幅度决策模块110会透过内部的饱和度近似值计算模块111与饱和度调整量取得模块113，以根据所接收到的外部调整系数与影像中各个像素的RGB分量，直接在RGB色彩空间下计算各个像素的饱和度近似值，并依据饱和度近似值取得对应的饱和度调整量。而与调整幅度决策模块110相连的饱和度调整模块120，则是会根据每个像素的饱和度调整量，分别对各个像素进行饱和度调整动作。

为了更近一步的说明影像饱和度的调整***100的运作流程，以下特举另一实施例来对本发明进行更详细的说明。图2是依照本发明的一实施例所绘示的影像饱和度的调整方法的流程图。请同时参阅图1与图2，在由影像饱和度的调整***100对所接收到的影像进行调整之前，首先如步骤210所示，提供一外部调整系数。在本实施例中，外部调整系数例如是介于0至2之间的数值。使用者可以根据本身的喜好来输入大小不同的外部调整系数。举例来说，倘若使用者习惯于较为鲜艳的显示效果，则可将数值较高的外部调整系数(例如1.5)输入至调整幅度决策模块110；然而倘若使用者不希望画面过于鲜艳，则可以将数值较小的外部调整系数(例如1.2)输入至调整幅度决策模块110。

接着在步骤220中，饱和度近似值计算模块111将根据影像中每个像素的RGB分量，直接计算出各个像素的饱和度近似值。在本实施例中，饱和度近似值计算模块111系利用RGB分量中的最大值与最小值来计算像素的饱和度近似值。举例来说，倘若一像素的RGB分量为(R，G，B)，那么在本实施例中例如是以下列公式来计算饱和度近似值：

饱和度近似值＝[MAX(R，G，B)-MIN(R，G，B)]/N

其中，MAX(R，G，B)即RGB分量中的最大值，MIN(R，G，B)则表示RGB分量中的最小值。N则是用以量化饱和度近似值的量化系数(N例如是2的幂次方)。在一实施例中，若以8个位来表示影像中的各个像素，那么当N为1时，饱和度近似值的范围系介于0至255之间(亦即需要以8个位来表示一饱和度近似值)。而当N为2时，饱和度近似值的范围则会介于0至127.5之间，因此仅需要7个位便能表示各像素的饱和度近似值。为了方便说明，在以下的实施例中均假设N为2，因此影像中各像素的饱和度近似值为介于0至127.5之间的数值。

图3所示的表格是记录红色饱和度由最高降至最低时，所对应的饱和度以及饱和度近似值的数值变化。其中，R、G、B字段分别表示一像素的红色、绿色以及蓝色分量，而Y、I、Q字段则是记录在美国国家规格委员会(National Television System Committee，NTSC)规格下，分别用以表示亮度以及色彩的信息。请参阅图3，饱和度字段所记录的数据系在YIQ色彩空间下，透过公式

所计算的像素饱和度。而饱和度近似值字段所记录的数据则是由饱和度近似值计算模块111直接根据像素的RGB分量中的最大值与最小值所计算的数值。

请参阅图3的第二横排，当一像素的RGB分量为(255，0，0)时，表示此像素只有红色而无其它色彩。也就是说，对显示器面板来说红色饱和度最大时其RGB分量为(255，0，0)。在经过RGB至YIQ的色彩空间转换动作后，其对应的饱和度为162.1005938(即

)，而由饱和度近似值计算模块111直接利用RGB分量所计算出的饱和度近似值则为127.5(即[MAX(255，0，0)-MIN(255，0，0)]/2)。

随着红色分量的减少以及绿色与蓝色分量的增加，红色的饱和度也会逐步地下降。如图3中最后一横排所示，当一像素的RGB分量由(255，0，0)改变至(128，127，127)时，表示此像素已十分地接近白色，如图3所示，此时该像素所对应的饱和度与饱和度近似值均降低到趋近于0的数值。

图4A是根据图3的内容所绘制的各种RGB分量与饱和度的对应关系的曲线图，而图4B则是RGB分量与饱和度近似值的对应关系的曲线图。同时比较图4A及图4B便可发现，曲线410及曲线420仅在起始点的位置以及斜率上具有些微的不同，但都属于逐渐递减至0的斜直线。因此可以推断，由饱和度近似值计算模块111所计算出的饱和度近似值，应当能确实地反应出像素的饱和度的变化量。

而在此必须强调的是，饱和度近似值计算模块111系直接在RGB色彩空间下进行饱和度的计算动作，而不需经过任何的色彩空间转换程序。换句话说，饱和度近似值计算模块111所需要的运算量将远小于传统的饱和度计算方法。在所需电路较为简单的前提之下，本实施例可达到降低电路成本的目的。

在饱和度近似值计算模块111计算出每个像素的饱和度近似值后，如步骤230所示，饱和度调整量取得模块113会根据使用者所提供的外部调整系数以及饱和度近似值的大小，计算各像素的饱和度调整量。也就是说，饱和度调整量取得模块113会根据每个像素的饱和度近似值的大小，对应地给予最适当的饱和度调整量。

举例来说，当像素本身的饱和度近似值过高时，为了避免调整后的像素变的过于饱和，因此影像饱和度的调整***100将不会对该像素进行饱和度的调整。此外，由于对饱和度近似值过低的像素进行调整，可能会对影像的亮度造成负面影响，因此为了避免上述情况的产生，影像饱和度的调整***100同样不会对饱和度近似值过低的像素进行调整动作。唯有当像素的饱和度近似值属于中间值时，影像饱和度的调整***100才会依据像素本身的鲜艳程度来对像素的饱和度进行对应的调整。

因此在本实施例中，饱和度调整量取得模块113首先将提供第一饱和度临界值与第二饱和度临界值(第一饱和度临界值小于第二饱和度临界值)。接着对第一饱和度临界值、第二饱和度临界值以及每个像素的饱和度近似值的大小进行比较。在一像素的饱和度近似值小于第一饱和度临界值时，判断其饱和度近似值属于低饱和度范围。而在饱和度近似值介于第一饱和度临界值及第二饱和度临界值之间时，判断饱和度近似值系属于中饱和度范围。以及在饱和度近似值大于第二饱和度临界值时，判断饱和度近似值是属于高饱和度范围。

延续上述实施例，由饱和度近似值计算模块111所计算的饱和度近似值的范围系介于0至127.5之间的数值，在本实施例中，第一饱和度临界值与第二饱和度临界值例如可以是12.75及114.75。也就是说，在饱和度近似值属于前10％的像素(即饱和度近似值介于114.75至127.5之间的像素)将被归类至高饱和度范围，而属于后10％的像素(即饱和度近似值介于0至12.75之间的像素)则属于低饱和度范围，其余的像素则属于中饱和度范围。在本实施例中虽然是以12.75及114.75做为第一饱和度临界值与第二饱和度临界值的范例，但并不用以限制本发明的范围。

在像素的饱和度近似值属于高饱和度范围或低饱和度范围时，饱和度调整量取得模块113将给予该像素一个符合预设调整常数(例如1)的饱和度调整量。而在像素的饱和度近似值属于中饱和度范围时，饱和度调整量取得模块113会依据第一饱和度临界值、第二饱和度临界值、饱和度近似值，以及外部调整系数来计算像素的饱和度调整量。

在一实施例中，饱和度调整量取得模块113是以下列公式计算一像素的饱和度调整量Km：

$\mathrm{Km}=\left\{\begin{array}{ccc}1,& \mathrm{if}& D<{\mathrm{ST}}_1\\ \frac{K-1}{{\mathrm{ST}}_C-{\mathrm{ST}}_1}\&times;D+\frac{{\mathrm{ST}}_C-{\mathrm{ST}}_1\&times;K}{{\mathrm{ST}}_C-{\mathrm{ST}}_1},& \mathrm{if}& {\mathrm{ST}}_1\&le;D\&le;{\mathrm{ST}}_C\\ \frac{1-K}{{\mathrm{ST}}_2-{\mathrm{ST}}_C}\&times;D+\frac{{\mathrm{ST}}_2\&times;K-{\mathrm{ST}}_C}{{\mathrm{ST}}_2-{\mathrm{ST}}_C},& \mathrm{if}& {\mathrm{ST}}_C\&le;D{\&le;\mathrm{ST}}_2\\ 1,& \mathrm{if}& D\&GreaterEqual;{\mathrm{ST}}_2\end{array}\right.$

其中，D表示像素的饱和度近似值，而K为外部调整系数。ST₁与ST₂分别为第一饱和度临界值及第二饱和度临界值，而ST_C则是ST₁与ST₂的中间值。图5是在1.25、1.35、1.5这三种不同的外部调整系数下，以上述公式所计算出饱和度调整量与饱和度近似值之间的对应关系曲线。

由图5可以发现，外部调整系数的大小可决定饱和度调整量的最大值，并且会对上述对应关系曲线的斜率造成影响。在中饱和度范围中，只有饱和度近似值属于中间值ST_C的像素，其饱和度调整量会等于使用者所提供的外部调整系数，其余像素的饱和度调整量则会呈现线性衰减。而由于影像饱和度的调整***100不会对属于高饱和度范围以及低饱和度范围中的像素进行任何饱和度调整动作，因此饱和度调整量取得模块113将给予这些像素一个属于预设调整常数(例如1)的饱和度调整量。

值得一提的是，在另一实施例中，饱和度调整量与饱和度近似值的对应关系可透过查表的方式来实作的。也就是说，预先建立多组查找表(look-up table)，其中每个查找表记录在各种不同的外部调整系数下，饱和度近似值所对应的饱和度调整量。在取得使用者所输入的外部调整系数并计算出像素的饱和度近似值之后，便可透过查表的方式直接在对应于外部调整系数的查找表中取得像素的饱和度调整量。

最后，如步骤240所示，饱和度调整模块120将依据调整幅度决策模块110所传送的各像素的饱和度调整量及RGB分量，对应地调整影像中的每个像素。在本实施例中，任何饱和度调整的电路实作方式均可用来进行像素的饱和度调整动作，在此并不限制其范围。而当一像素的饱和度调整量为预设调整常数时，饱和度调整模块120将不会对该像素进行饱和度的调整动作，进而维持像素本身的饱和度大小。

综上所述，本发明所述的影像饱和度的调整方法及***，系在RGB色彩空间下直接计算每个像素的饱和度近似值，并根据各个像素的饱和度近似值的大小，给予最适当的饱和度调整量，并且在饱和度近似值过高或过低时，维持像素本身的饱和度，如此一来可避免产生细节消失或失真的影像。此外，在RGB色彩空间下进行饱和度的计算也能大幅地减少数学运算量，进而节省饱和度调整电路的硬件实作成本。

虽然本发明已以较佳实施例揭露如上，然其并非用以限定本发明，任何熟习此技艺者，在不脱离本发明的精神和范围内，当可作些许的更动与润饰，因此本发明的保护范围当视后附的申请专利范围所界定者为准。

Claims (6)

1.一种影像饱和度的调整方法，用以调整一影像的饱和度，其中该影像包括多个像素，其特征在于，该方法包括：

提供一外部调整系数；

根据每一该些像素的一三原色分量，分别计算该像素的一饱和度近似值，其中根据该三原色分量中的一最大值与一最小值来计算该饱和度近似值；

提供一第一饱和度临界值与一第二饱和度临界值，其中该第一饱和度临界值小于该第二饱和度临界值；

比较该第一饱和度临界值、该第二饱和度临界值以及该饱和度近似值的大小，以判断该饱和度近似值系属于一高饱和度范围、一中饱和度范围，或一低饱和度范围；

取得每一该些像素的一饱和度调整量，其中，在该饱和度近似值属于该高饱和度范围或该低饱和度范围时，令该饱和度调整量为一预设调整常数；在该饱和度近似值属于该中饱和度范围时，依据该第一饱和度临界值、该第二饱和度临界值、该饱和度近似值，以及该外部调整系数计算该饱和度调整量；以及

依据该些饱和度调整量及该些三原色分量，对应调整该影像中的每一该些像素。

2.如权利要求1所述的影像饱和度的调整方法，其特征在于，其中比较该第一饱和度临界值、该第二饱和度临界值以及该饱和度近似值的大小，以判断该饱和度近似值系属于该高饱和度范围、该中饱和度范围，或该低饱和度范围的步骤包括：

在该饱和度近似值小于该第一饱和度临界值时，判断该饱和度近似值属于该低饱和度范围；

在该饱和度近似值介于该第一饱和度临界值及该第二饱和度临界值之间时，判断该饱和度近似值属于该中饱和度范围；以及

在该饱和度近似值大于该第二饱和度临界值时，判断该饱和度近似值属于该高饱和度范围。

3.如权利要求1所述的影像饱和度的调整方法，其特征在于，其中该外部调整系数包括介于0至2之间的数值。

4.一种影像饱和度的调整***，其特征在于，包括：

一调整幅度决策模块，用以接收一影像及一外部调整系数，其中该影像包括多个像素，该调整幅度决策模块包括：

一饱和度近似值计算模块，用以根据每一该些像素的一三原色分量，分别计算每一该些像素的一饱和度近似值，其中根据该三原色分量中的一最大值与一最小值来计算该饱和度近似值；

一饱和度调整量取得模块，耦接至该饱和度近似值计算模块，用以取得每一该些像素的一饱和度调整量，还用以提供一第一饱和度临界值与一第二饱和度临界值，其中该第一饱和度临界值小于该第二饱和度临界值，并比较该第一饱和度临界值、该第二饱和度临界值以及该饱和度近似值的大小，以判断该饱和度近似值系属于一高饱和度范围、一中饱和度范围，或一低饱和度范围；当该饱和度近似值属于该高饱和度范围或该低饱和度范围时，令该饱和度调整量为一预设调整常数，当该饱和度近似值属于该中饱和度范围时，依据该第一饱和度临界值、该第二饱和度临界值、该饱和度近似值，以及该外部调整系数计算该饱和度调整量；以及

一饱和度调整模块，耦接至该调整幅度决策模块，用以依据该些饱和度调整量及该些三原色分量，对应调整该影像中的每一该些像素。

5.如权利要求4所述的影像饱和度的调整***，其特征在于，其中该饱和度调整量取得模块用以在该饱和度近似值小于该第一饱和度临界值时，判断该饱和度近似值属于该低饱和度范围，在该饱和度近似值介于该第一饱和度临界值及该第二饱和度临界值之间时，判断该饱和度近似值属于该中饱和度范围，以及在该饱和度近似值大于该第二饱和度临界值时，判断该饱和度近似值属于该高饱和度范围。

6.如权利要求4所述的影像饱和度的调整***，其特征在于，其中该外部调整系数包括介于0至2之间的数值。

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