CN111147837B - 饱和度增强方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种饱和度增强方法，该方法包括：对输入图像进行色彩空间转换，得到色彩转换的色彩数据；对所述色彩转换的色彩数据进行饱和度扩展，得到扩展后的色彩数据；对所述扩展后的色彩数据进行伽马预处理，得到处理的色彩数据。本发明还公开了一种饱和度增强装置和计算机可读存储介质。本发明使得输入图像在色调和亮度基本不变的情况下增强了色彩饱和度，使图像看起来更加鲜艳，从而提高了用户的观看体验。

Description

饱和度增强方法、装置及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种饱和度增强方法、装置及计算机可读存储介质。

背景技术

目前广播电视***的传输色域有BT601(标清)和BT709(高清)等。而随着显示器技术的发展，显示色域范围不断扩大。显示器的显示色域不同，其色彩还原能力也就不同，与低色域显示器相比，高色域显示器的色彩饱和度更高，显示的图像看起来往往更鲜艳，更能符合普通人的审美。

因此，为了提升用户的观看体验，在图像色调与亮度基本不变的前提下，增强图像的色彩饱和度成为亟待解决的技术问题。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种饱和度增强方法、装置及计算机可读存储介质，旨在增强显示图像的色彩饱和度。

为实现上述目的，本发明提供一种饱和度增强方法，所述饱和度增强方法包括：

对输入图像进行色彩空间转换，得到色彩转换的色彩数据；

对所述色彩转换的色彩数据进行饱和度扩展，得到扩展后的色彩数据；

对所述扩展后的色彩数据进行伽马预处理，得到处理的色彩数据。

优选地，所述对输入图像进行色彩空间转换，得到色彩转换的色彩数据的步骤，包括：

获取输入图像在RGB空间中每个像素的RGB数据；

对所述RGB数据进行归一化处理，并对归一化处理后的数据进行伽马校正得到所述输入图像的线性RGB数据；

将所述输入图像的线性RGB数据转化成LCH空间的LCH数据。

优选地，所述对所述RGB数据进行归一化处理，并对归一化处理后的数据进行伽马校正得到所述输入图像的线性RGB数据的步骤，包括：

根据所述RGB数据的比特数对所述RGB数据进行归一化处理；

根据预设的伽马值对归一化处理后的RGB数据进行伽马校正，获取所述输入图像的线性RGB数据。

优选地，所述将所述输入图像的线性RGB数据转化成LCH空间的LCH数据的步骤，包括：

将所述输入图像的线性RGB数据转化成XYZ空间的XYZ数据；

将所述XYZ数据转化为Luv空间的Luv数据；

将所述Luv数据转化为LCH空间的LCH数据。

优选地，所述对所述色彩转换的色彩数据进行饱和度扩展，得到扩展后的色彩数据的步骤，包括：

判断所述LCH数据中的饱和度是否大于预设阈值；

若是，则根据贝塞尔曲线对所述输入图像的色饱和度进行非线性扩展；

若否，则对所述输入图像的色饱和度进行线性扩展；

获取色饱和度扩展后的LCH数据中的饱和度。

优选地，通过如下计算公式获取色饱和度扩展后的LCH数据中的饱和度：

其中，kc_in为预设阈值，k为线性扩展系数，k≥1，B_N为贝塞尔曲线，P_i为贝塞尔曲线的节点，P_i＝(P₀，P₁，P₂，…，P_N)，i为贝塞尔曲线的阶数，i为自然数，P₀，P₁，P₂，…，P_N由画面的色饱和度分布情况决定。

优选地，在所述对所述扩展后的色彩数据进行伽马预处理，得到处理的色彩数据的步骤之前，包括：

将色饱和度扩展后的LCH数据转化成Luv空间对应的Luv数据；

将所述色饱和度扩展后对应的Luv数据转化成XYZ空间对应的XYZ数据；

将所述色饱和度扩展后对应的XYZ数据转化为RGB空间对应的线性RGB数据。

优选地，所述对所述扩展后的色彩数据进行伽马预处理，得到处理的色彩数据的步骤，包括：

通过伽马预置将所述色饱和度扩展后对应的线性RGB数据转化为对应的非线性RGB数据；

将得到的色饱和度扩展后对应的非线性RGB数据通过显示器进行显示。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种饱和度增强装置，所述饱和度增强装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的饱和度增强程序，所述饱和度增强程序被所述处理器执行时实现如上任一所述饱和度增强方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有饱和度增强程序，所述饱和度增强程序被处理器执行时实现如上任一所述饱和度增强方法的步骤。

本发明通过对输入图像进行色彩空间转换，得到色彩转换的色彩数据；对所述色彩转换的色彩数据进行饱和度扩展，得到扩展后的色彩数据；对所述扩展后的色彩数据进行伽马预处理，得到处理的色彩数据。通过上述方式，将输入图像进行色彩空间转换，在转换后的色彩空间中对色彩数据进行饱和度扩展，使得输入图像在色调和亮度基本不变的情况下，增强了色彩饱和度，使图像看起来更加鲜艳，从而提高了用户的观看体验。

附图说明

图1为本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图；

图2为本发明饱和度增强方法的第一实施例的流程示意图；

图3为在LCH空间中扩展前的c_in与扩展后的c_out的对应关系示意图；

图4为图2中对输入图像进行色彩空间转换，得到色彩转换的色彩数据的步骤的细化流程示意图；

图5为本发明饱和度增强方法的第二实施例的流程示意图。

本发明目的的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

如图1所示，图1是本发明实施例方案涉及的硬件运行环境的装置结构示意图。

本发明实施例装置可以是智能电视，也可以是智能手机、平板电脑、PC、MP3(Moving Picture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、便携计算机等具有显示功能的设备。

如图1所示，该装置可以包括：处理器1001，例如CPU，通信总线1002，用户接口1003，网络接口1004，存储器1005。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示器(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选的用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

可选地，装置还可以包括摄像头、RF(Radio Frequency，射频)电路，传感器、音频电路、WiFi模块等等。其中，传感器比如光传感器、运动传感器以及其他传感器。具体地，光传感器可包括环境光传感器及接近传感器，其中，环境光传感器可根据环境光线的明暗来调节显示器的亮度，接近传感器可在移动装置移动到耳边时，关闭显示器和/或背光。作为运动传感器的一种，重力加速度传感器可检测各个方向上(一般为三轴)加速度的大小，静止时可检测出重力的大小及方向，可用于识别移动装置姿态的应用(比如横竖屏切换、相关游戏、磁力计姿态校准)、振动识别相关功能(比如计步器、敲击)等；当然，移动装置还可配置陀螺仪、气压计、湿度计、温度计、红外线传感器等其他传感器，在此不再赘述。

本领域技术人员可以理解，图1中示出的装置结构并不构成对装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

如图1所示，作为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作***、网络通信模块、用户接口模块以及饱和度增强程序。

在图1所示的装置中，网络接口1004主要用于连接后台服务器，与后台服务器进行数据通信；用户接口1003主要用于连接客户端(用户端)，与客户端进行数据通信；而处理器1001可以用于调用存储器1005中存储的饱和度增强程序，并执行以下操作：

对输入图像进行色彩空间转换，得到色彩转换的色彩数据；

对所述色彩转换的色彩数据进行饱和度扩展，得到扩展后的色彩数据；

对所述扩展后的色彩数据进行伽马预处理，得到处理的色彩数据。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的饱和度增强程序，还执行以下操作：

获取输入图像在RGB空间中每个像素的RGB数据；

对所述RGB数据进行归一化处理，并对归一化处理后的数据进行伽马校正得到所述输入图像的线性RGB数据；

将所述输入图像的线性RGB数据转化成LCH空间的LCH数据。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的饱和度增强程序，还执行以下操作：

根据所述RGB数据的比特数对所述RGB数据进行归一化处理；

根据预设的伽马值对归一化处理后的RGB数据进行伽马校正，获取所述输入图像的线性RGB数据。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的饱和度增强程序，还执行以下操作：

将所述输入图像的线性RGB数据转化成XYZ空间的XYZ数据；

将所述XYZ数据转化为Luv空间的Luv数据；

将所述Luv数据转化为LCH空间的LCH数据。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的饱和度增强程序，还执行以下操作：

判断所述LCH数据中的饱和度是否大于预设阈值；

若是，则根据贝塞尔曲线对所述输入图像的色饱和度进行非线性扩展；

若否，则对所述输入图像的色饱和度进行线性扩展；

获取色饱和度扩展后的LCH数据中的饱和度。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的饱和度增强程序，还执行以下操作：

通过如下计算公式获取色饱和度扩展后的LCH数据中的饱和度：

其中，kc_in为预设阈值，k为线性扩展系数，k≥1，B_N为贝塞尔曲线，P_i为贝塞尔曲线的节点，P_i＝(P₀，P₁，P₂，…，P_N)，i为贝塞尔曲线的阶数，i为自然数，P₀，P₁，P₂，…，P_N由画面的色饱和度分布情况决定。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的饱和度增强程序，还执行以下操作：

将色饱和度扩展后的LCH数据转化成Luv空间对应的Luv数据；

将所述色饱和度扩展后对应的Luv数据转化成XYZ空间对应的XYZ数据；

将所述色饱和度扩展后对应的XYZ数据转化为RGB空间对应的线性RGB数据。

进一步地，处理器1001可以调用存储器1005中存储的饱和度增强程序，还执行以下操作：

通过伽马预置将所述色饱和度扩展后对应的线性RGB数据转化为对应的非线性RGB数据；

将得到的色饱和度扩展后对应的非线性RGB数据通过显示器进行显示。

本发明饱和度增强装置的具体实施例与下述饱和度增强方法各实施例基本相同，在此不作赘述。

参照图2，图2为本发明饱和度增强方法的第一实施例的流程示意图，所述饱和度增强方法包括：

步骤S10，对输入图像进行色彩空间转换，得到色彩转换的色彩数据。

本发明实施例装置可以是智能电视，也可以是智能手机、平板电脑、PC、MP3(Moving Picture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)播放器、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、便携计算机等具有显示功能的设备。为方便说明，后续实施例均以智能电视为例。该智能电视开机后需要获取输入图像，需要先确认显示器当前显示的图像信息对应通道，获取该通道内的源信号，并从源信号中提取视频信息中的图像信息。当然，作为另一种实施方式，也可以通过智能电视内的图像处理电路中获取图像信息。需要说明的是，该输入图像的RGB数据可以为非线性RGB数据或者线性RGB数据，当为非线性RGB数据时，需要对该非线性RGB数据进行归一化处理，并对归一化处理后的数据进行伽马校正得到该输入图像的线性RGB数据，进而将该输入图像的线性RGB数据转化成LCH空间的LCH数据；若获取到的直接为线性RGB数据，则直接将该输入图像的线性RGB数据转化成LCH空间的LCH数据，无需进行归一化处理和伽马校正的步骤。

由于RGB数据和LCH数据之间没有直接的转换公式，其必须用通道XYZ空间作为中间层，故将该输入图像的线性RGB数据转化成LCH空间的LCH数据的过程，需要先将线性RGB数据转化到XYZ空间，再由XYZ空间转换到LCH空间，获取对应的LCH数据，其中L值表示明度，C值表示彩度，H值表示色相角度。

步骤S20，对所述色彩转换的色彩数据进行饱和度扩展，得到扩展后的色彩数据。

通过将输入图像的线性RGB数据转化成LCH空间的LCH数据，可得每个像素点的饱和度，通过将每个像素点的饱和度与预设阈值进行比较，若该像素点的饱和度未超出预设阈值，则将该像素点的饱和度进行线性扩展，若该像素点的饱和度超出预设阈值，则将该像素点的饱和度进行非线性扩展。具体地，通过如下计算公式在LCH空间中将所述输入图像中未超出预设阈值的饱和度进行线性扩展，并对超出预设阈值的饱和度进行非线性扩展，获取饱和度扩展后的输入图像：

其中，kc_in为预设阈值，k为线性扩展系数，k≥1，B_N为贝塞尔曲线，P_i为贝塞尔曲线的节点，P_i＝(P₀，P₁，P₂，…，P_N)，i为贝塞尔曲线的阶数，i为自然数，P₀，P₁，P₂，…，P_N由画面的色饱和度分布情况决定。

需要说明的是，该预设阈值kc_in可以为0.3、0.4或者0.5，或者根据实际情况进行设定，本实施例不做具体限制。

根据上述公式，在LCH空间中扩展前的c_in与扩展后的c_out的对应关系如图3所示。若某像素点的饱和度未超出阈值kc_in，则表示该像素点的饱和度较低，需要进行线性扩展，此处，若k值大于1，则表示饱和度进行线性扩展；若k值等于1，则表示饱和度保持不变。若某像素点的饱和度超出阈值kc_in，则根据贝塞尔曲线B_N计算该像素点饱和度非线性扩展后的值。具体地，将输入图像中各个像素点的饱和度根据不同梯度划分成不同等级，每个等级在贝塞尔曲线中被定义为贝塞尔曲线中的节点P_i，例如，在预设阈值为0.4时，将饱和度为0.4至0.5范围内的所有像数点作为P₁，将饱和度为0.5至0.6范围内的所有像素点作为P₂等，由此类推，得到整个输入图像的节点P_i，并计算其贝塞尔曲线B_N。

步骤S30，对所述扩展后的色彩数据进行伽马预处理，得到处理的色彩数据。

在LCH空间对饱和度进行扩展后，需要将饱和度扩展后的输入图像从LCH空间转化到RGB空间，以便显示器进行显示。具体地，在将饱和度扩展后的输入图像从LCH空间转化到RGB空间过程中，由于LCH数据和RGB数据之间没有直接的转换公式，其必须用通道XYZ空间作为中间层，故将饱和度扩展后的输入图像从LCH空间转化到RGB空间，需要先将饱和度扩展后的输入图像从LCH空间转化到XYZ空间，再由XYZ空间转换到RGB空间，并获取饱和度扩展后的RGB数据。若该RGB数据为线性RGB数据，则需要通过伽马预置将扩展后的线性RGB数据转化为扩展后的非线性RGB数据，其中R值表示红色，G值表示绿色，B值表示蓝色。若该RGB数据为非线性RGB数据，则直接对该非线性RGB数据进行显示。

在本实施例中通过将输入图像进行色彩空间转换，对所述色彩转换的色彩数据进行饱和度扩展，得到扩展后的色彩数据，使得输入图像在色调和亮度基本不变的情况下，增强了色彩饱和度，使图像看起来更加鲜艳，从而提高了用户的观看体验。

进一步的，参照图4，图4为图2中对输入图像进行色彩空间转换，得到色彩转换的色彩数据的步骤的细化流程示意图，基于上述图2所示的实施例，所述对输入图像进行色彩空间转换，得到色彩转换的色彩数据的步骤，包括：

步骤S101，获取输入图像在RGB空间中每个像素的RGB数据。

该智能电视开机后，确认显示器当前显示的图像信息对应通道，获取该通道内的源信号，并从源信号中提取视频信息中的图像信息，再提取该图像信息中的RGB数据。当然，作为另一种实施方式，也可以通过智能电视内的图像处理电路中获取图像信息，再提取该图像信息中的RGB数据。需要说明的是，该RGB数据为非线性RGB数据或者线性RGB数据。若获取的为输入图像对应的非线性RGB数据，则执行步骤S102和S103；若获取的为输入图像对应的线性RGB数据，则直接跳转至步骤S103。

步骤S102，对所述RGB数据进行归一化处理，并对归一化处理后的数据进行伽马校正得到所述输入图像的线性RGB数据。

当获取的RGB数据为非线性RGB数据时，需要对该非线性RGB数据进行归一化处理，并对归一化处理后的数据进行伽马校正得到该输入图像的线性RGB数据。若获取到的直接为线性RGB数据，则跳过该步骤，直接执行下一步骤S103。

进一步地，所述步骤S102包括：

步骤S201，根据所述RGB数据的比特数对所述RGB数据进行归一化处理。

具体地，可以通过如下计算公式对所述RGB数据进行归一化处理：

其中，n为RGB数据的比特数，R、G、B分别为所述输入图像在RGB空间中的RGB数据，R₁、G₁、B₁分别为R、G、B归一化后的值。需要说明的是，该RGB数据的比特数n可以为8，也可以为除8以外的其他数值如9、10等，本实施例不作具体限定。

步骤S202，根据预设的伽马值对归一化处理后的RGB数据进行伽马校正，获取所述输入图像的线性RGB数据。

具体地，可以通过如下计算公式对归一化处理后的RGB数据进行伽马校正：

R'＝(R₁)^γ；

G'＝(G₁)^γ；

B'＝(B₁)^γ；

其中，n为RGB数据的比特数，γ为预设的伽马值，R₁、G₁、B₁分别为R、G、B归一化后的值，R＇、G＇、B＇分别为R、G、B的线性化值。需要说明的是，该RGB数据的比特数n可以为8，也可以为除8以外的其他数值如9、10等，本实施例不作具体限定。该预设的伽马值γ可以为2.2或者2.4。

步骤S103，将所述输入图像的线性RGB数据转化成LCH空间的LCH数据。

由于RGB数据和LCH数据之间没有直接的转换公式，其必须用通道XYZ空间作为中间层，故将该输入图像的线性RGB数据转化成LCH空间的LCH数据的过程，需要先将线性RGB数据转化到XYZ空间，再由XYZ空间转换到LCH空间，获取对应的LCH数据，其中L值表示明度，C值表示彩度，H值表示色相角度。

进一步地，上述步骤S103包括：

步骤S203，将所述输入图像的线性RGB数据转化成XYZ空间的XYZ数据。

由于BT709信源的R、G、B顶点(x，y)色坐标分别为(0.640，0.330)、(0.300，0.600)、(0.150，0.060)，白点(x，y)坐标为(0.3127，0.3290)。则可以通过如下计算公式将所述输入图像的线性RGB数据转化成XYZ空间的XYZ数据：

转换到XYZ空间后，需要先将XYZ空间转换到Luv空间,再将Luv空间转换到LCH空间。这里的L代表亮度，c代表饱和度，h代表色调。

步骤S204，将所述XYZ数据转化为Luv空间的Luv数据。

L₁＝116(Y/Y₀)^1/3-16；

u＝13L(u′-u′₀)；

v＝13L(v′-v′₀)；

u′＝4X/(X+15Y+3Z)；

v′＝9Y/(X+15Y+3Z)；

u′₀＝4X₀/(X₀+15Y₀+3Z₀)；

v′₀＝9Y₀/(X₀+15Y₀+3Z₀)；

其中，R＇、G＇、B＇分别为所述输入图像在RGB空间的线性RGB数据，X、Y、Z分别为将所述输入图像在XYZ空间的XYZ数据，X₀＝95.04,Y₀＝100,Z₀＝108.89，L₁为Luv空间中的亮度，u和v为Luv空间中的色度。

步骤S205，将所述Luv数据转化为LCH空间的LCH数据。

具体地，可以通过如下计算公式将所述Luv数据转化为LCH空间的LCH数据，得到每个像素点的饱和度c_in：

L＝L₁；

c_in＝(u+v)^1/2；

h＝actan(v/u)；

其中，L₁为Luv空间中的亮度，L为LCH空间中的亮度，且该亮度L与Luv空间中的L₁亮度的数值保持不变，h为LCH空间中的色调，c_in为LCH空间中的色彩饱和度。

在本实施例中通过将输入图像从RGB空间转换到LCH空间，由此可以方便在LCH空间中对色彩数据进行饱和度扩展，得到输入图像饱和度扩展后的色彩数据。

进一步地，基于上述图3或图2所示的实施例，所述对所述色彩转换的色彩数据进行饱和度扩展，得到扩展后的色彩数据的步骤，包括：

步骤S206，判断所述LCH数据中的饱和度是否大于预设阈值。

通过将输入图像的线性RGB数据转化成LCH空间的LCH数据后，可得每个像素点的饱和度c_in值，通过将每个像素点的饱和度与预设阈值进行比较，若该像素点的饱和度大于预设阈值，则执行步骤S207；若该像素点的饱和度小或等于预设阈值，则执行步骤S208。

步骤S207，根据贝塞尔曲线对所述输入图像的色饱和度进行非线性扩展。

步骤S208，对所述输入图像的色饱和度进行线性扩展。

步骤S209，获取色饱和度扩展后的LCH数据中的饱和度。

具体地，通过如下计算公式获取色饱和度扩展后的LCH数据中的饱和度：

其中，kc_in为预设阈值，k为线性扩展系数，k≥1，B_N为贝塞尔曲线，P_i为贝塞尔曲线的节点，P_i＝(P₀，P₁，P₂，…，P_N)，i为贝塞尔曲线的阶数，i为自然数，P₀，P₁，P₂，…，P_N由画面的色饱和度分布情况决定。

需要说明的是，该预设阈值kc_in可以为0.3、0.4或者0.5，或者根据实际情况进行设定，本实施例不做具体限制。

根据上述公式，在LCH空间中扩展前的c_in与扩展后的c_out的对应关系如图3所示。若某像素点的饱和度未超出阈值kc_in，则表示该像素点的饱和度较低，需要进行线性扩展，此处，若k值大于1，则表示饱和度进行线性扩展；若k值等于1，则表示饱和度保持不变。若某像素点的饱和度超出阈值kc_in，则根据贝塞尔曲线B_N计算该像素点饱和度非线性扩展后的值。具体地，将输入图像中各个像素点的饱和度根据不同梯度划分成不同等级，每个等级在贝塞尔曲线中被定义为贝塞尔曲线中的节点P_i，例如，在预设阈值为0.4时，将饱和度为0.4至0.5范围内的所有像数点作为P₁，将饱和度为0.5至0.6范围内的所有像素点作为P₂等，由此类推，得到整个输入图像的节点P_i，并计算其贝塞尔曲线B_N。

在本实施例中通过对大于预设阈值的饱和度进行非线性扩展和对小于或等于预设阈值的饱和度进行线性扩展，使得输入图像的饱和度大大提升，从而使得处理后的图像看上去更加鲜艳。

参照图5，图5为本发明饱和度增强方法的第二实施例的流程示意图，基于上述图2所示的实施例，在所述对所述扩展后的色彩数据进行伽马预处理，得到处理的色彩数据的步骤之前，包括：

步骤S301，将色饱和度扩展后的LCH数据转化成Luv空间对应的Luv数据。

在LCH空间对饱和度进行扩展后，需要将饱和度扩展后的输入图像从LCH空间转化到RGB空间，以便显示器进行显示。具体地，在将饱和度扩展后的输入图像从LCH空间转化到RGB空间过程中，由于LCH数据和RGB数据之间没有直接的转换公式，其必须用通道XYZ空间作为中间层，故将饱和度扩展后的输入图像从LCH空间转化到RGB空间，需要先将饱和度扩展后的输入图像从LCH空间转化到XYZ空间，再由XYZ空间转换到RGB空间，并获取饱和度扩展后的RGB数据。

具体地，可以通过如下计算公式将色饱和度扩展后的LCH数据转化成Luv空间对应的Luv数据：

L₂＝L；

u₂＝c_outcosh；

v₂＝c_outsinh；

其中，h为LCH空间中的色调，c_out为LCH空间扩展后的饱和度，L₂为Luv空间中色饱和度扩展后的亮度，且该亮度L₂与Luv空间中亮度L₁的数值一致，即在不同色彩空间，亮度不变，u₂、v₂为Luv空间中色饱和度扩展后的色度。

步骤S302，将所述色饱和度扩展后对应的Luv数据转化成XYZ空间对应的XYZ数据。

具体地，可以通过如下计算公式将所述色饱和度扩展后对应的Luv数据转化成XYZ空间对应的XYZ数据：

u′₀＝4X₀/(X₀+15Y₀+3Z₀)；

v′₀＝9Y₀/(X₀+15Y₀+3Z₀)；

Y'＝Y₀[(L+16)/116]³；

X'＝9Y'[(u₂/13L)+u'₀]/4[(v₂/13L)+V₀']；

Z'＝[52L/3(u₂+13Lu'₀)-1]X'-5Y'；

其中，u₂、v₂为Luv空间中色饱和度扩展后的色度，X＇、Y＇、Z＇为饱和度扩展后的输入图像在XYZ空间对应的XYZ数据，X₀＝95.04,Y₀＝100,Z₀＝108.89。

步骤S303，将所述色饱和度扩展后对应的XYZ数据转化为RGB空间对应的线性RGB数据。

具体地，可以通过如下计算公式将所述色饱和度扩展后对应的XYZ数据转化为RGB空间对应的线性RGB数据：

其中，X＇、Y＇、Z＇为饱和度扩展后的输入图像在XYZ空间对应的XYZ数据，R_o＇，G_o＇，B_o＇为饱和度扩展后的输入图像在RGB空间的线性化RGB数据。

进一步地，所述对所述扩展后的色彩数据进行伽马预处理，得到处理的色彩数据的步骤，包括：

步骤S304，通过伽马预置将所述色饱和度扩展后对应的线性RGB数据转化为对应的非线性RGB数据；

若该RGB数据为线性RGB数据，则需要通过伽马预置将扩展后的线性RGB数据转化为扩展后的非线性RGB数据，其中R值表示红色，G值表示绿色，B值表示蓝色。若该RGB数据为非线性RGB数据，则跳过该步骤，直接对该非线性RGB数据进行显示。

具体地，可以通过如下计算公式通过伽马预置将所述色饱和度扩展后对应的线性RGB数据转化为对应的非线性RGB数据：

R_o＝(2ⁿ-1)R′_o ^1/γ；

G_o＝(2ⁿ-1)G′_o ^1/γ；

B_o＝(2ⁿ-1)B′_o ^1/γ；

其中，n为RGB数据的比特数，γ为预设的伽马值，R_o＇，G_o＇，B_o＇为饱和度扩展后的输入图像在RGB空间的线性化RGB数据，R_o，G_o，B_o为饱和度扩展后的输入图像在RGB空间的非线性化RGB数据。

需要说明的是，该RGB数据的比特数n可以为8，也可以为除8以外的其他数值如9、10等，本实施例不作具体限定。该预设的伽马值γ可以为2.2或者2.4。根据上述公式，即可将RGB空间的线性数据转为非线性数据。

步骤S305，将得到的色饱和度扩展后对应的非线性RGB数据通过显示器进行显示。

在获得饱和度扩展后的非线性RGB数据后，可以通过显示器对该非线性RGB数据对应的输入图像进行显示，以供用户观看。

本实施例将饱和度扩展后的输入图像从LCH空间转化到RGB空间，并得到饱和度扩展后的非线性RGB数据，由此对饱和度扩展后的输入图像进行显示，使得用户能够在智能电视的显示器上看到鲜艳的图像画面。

此外，本发明实施例还提出一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有饱和度增强程序，所述饱和度增强程序被处理器执行时实现如下操作：

对输入图像进行色彩空间转换，得到色彩转换的色彩数据；

对所述色彩转换的色彩数据进行饱和度扩展，得到扩展后的色彩数据；

对所述扩展后的色彩数据进行伽马预处理，得到处理的色彩数据。

进一步地，所述饱和度增强程序被处理器执行时还实现如下操作：

获取输入图像在RGB空间中每个像素的RGB数据；

对所述RGB数据进行归一化处理，并对归一化处理后的数据进行伽马校正得到所述输入图像的线性RGB数据；

将所述输入图像的线性RGB数据转化成LCH空间的LCH数据。

进一步地，所述饱和度增强程序被处理器执行时还实现如下操作：

根据所述RGB数据的比特数对所述RGB数据进行归一化处理；

根据预设的伽马值对归一化处理后的RGB数据进行伽马校正，获取所述输入图像的线性RGB数据。

进一步地，所述饱和度增强程序被处理器执行时还实现如下操作：

将所述输入图像的线性RGB数据转化成XYZ空间的XYZ数据；

将所述XYZ数据转化为Luv空间的Luv数据；

将所述Luv数据转化为LCH空间的LCH数据。

进一步地，所述饱和度增强程序被处理器执行时还实现如下操作：

判断所述LCH数据中的饱和度是否大于预设阈值；

若是，则根据贝塞尔曲线对所述输入图像的色饱和度进行非线性扩展；

若否，则对所述输入图像的色饱和度进行线性扩展；

获取色饱和度扩展后的LCH数据中的饱和度。

进一步地，所述饱和度增强程序被处理器执行时还实现如下操作：

通过如下计算公式获取色饱和度扩展后的LCH数据中的饱和度：

其中，kc_in为预设阈值，k为线性扩展系数，k≥1，B_N为贝塞尔曲线，P_i为贝塞尔曲线的节点，P_i＝(P₀，P₁，P₂，…，P_N)，i为贝塞尔曲线的阶数，i为自然数，P₀，P₁，P₂，…，P_N由画面的色饱和度分布情况决定。

进一步地，所述饱和度增强程序被处理器执行时还实现如下操作：

将色饱和度扩展后的LCH数据转化成Luv空间对应的Luv数据；

将所述色饱和度扩展后对应的Luv数据转化成XYZ空间对应的XYZ数据；

将所述色饱和度扩展后对应的XYZ数据转化为RGB空间对应的线性RGB数据。

进一步地，所述饱和度增强程序被处理器执行时还实现如下操作：

通过伽马预置将所述色饱和度扩展后对应的线性RGB数据转化为对应的非线性RGB数据；

将得到的色饱和度扩展后对应的非线性RGB数据通过显示器进行显示。

本发明计算机可读存储介质的具体实施例与上述饱和度增强方法各实施例基本相同，在此不作赘述。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者***不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者***所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者***中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备(可以是手机，计算机，服务器，空调器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述的方法。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (9)

1.一种饱和度增强方法，其特征在于，所述饱和度增强方法包括：

对输入图像进行色彩空间转换，得到色彩转换的色彩数据；将所述输入图像的RGB数据转换为线性RGB数据，并将所述线性RGB数据转化成LCH空间的LCH数据；

对所述色彩转换的色彩数据进行饱和度扩展，得到扩展后的色彩数据；根据所述LCH数据中的饱和度进行线性扩展或非线性扩展；

对所述扩展后的色彩数据进行伽马预处理，得到处理的色彩数据；

所述对所述色彩转换的色彩数据进行饱和度扩展，得到扩展后的色彩数据的步骤，包括：

判断所述LCH数据中的饱和度是否大于预设阈值；

若是，则根据贝塞尔曲线对所述输入图像的色饱和度进行非线性扩展；

若否，则对所述输入图像的色饱和度进行线性扩展；

获取色饱和度扩展后的LCH数据中的饱和度。

2.如权利要求1所述的饱和度增强方法，其特征在于，所述对输入图像进行色彩空间转换，得到色彩转换的色彩数据的步骤，包括：

获取输入图像在RGB空间中每个像素的RGB数据；

对所述RGB数据进行归一化处理，并对归一化处理后的数据进行伽马校正得到所述输入图像的线性RGB数据；

将所述输入图像的线性RGB数据转化成LCH空间的LCH数据。

3.如权利要求2所述的饱和度增强方法，其特征在于，所述对所述RGB数据进行归一化处理，并对归一化处理后的数据进行伽马校正得到所述输入图像的线性RGB数据的步骤，包括：

根据所述RGB数据的比特数对所述RGB数据进行归一化处理；

根据预设的伽马值对归一化处理后的RGB数据进行伽马校正，获取所述输入图像的线性RGB数据。

4.如权利要求2所述的饱和度增强方法，其特征在于，所述将所述输入图像的线性RGB数据转化成LCH空间的LCH数据的步骤，包括：

将所述输入图像的线性RGB数据转化成XYZ空间的XYZ数据；

将所述XYZ数据转化为Luv空间的Luv数据；

将所述Luv数据转化为LCH空间的LCH数据。

5.如权利要求1所述的饱和度增强方法，其特征在于，通过如下计算公式获取色饱和度扩展后的LCH数据中的饱和度：

其中，kc_in为预设阈值，k为线性扩展系数，k≥1，B_N为贝塞尔曲线，P_i为贝塞尔曲线的节点，P_i＝(P₀，P₁，P₂，…，P_N)，i为贝塞尔曲线的阶数，i为自然数，P₀，P₁，P₂，…，P_N由画面的色饱和度分布情况决定。

6.如权利要求1所述的饱和度增强方法，其特征在于，在所述对所述扩展后的色彩数据进行伽马预处理，得到处理的色彩数据的步骤之前，包括：

将色饱和度扩展后的LCH数据转化成Luv空间对应的Luv数据；

将所述色饱和度扩展后对应的Luv数据转化成XYZ空间对应的XYZ数据；

将所述色饱和度扩展后对应的XYZ数据转化为RGB空间对应的线性RGB数据。

7.如权利要求6所述的饱和度增强方法，其特征在于，所述对所述扩展后的色彩数据进行伽马预处理，得到处理的色彩数据的步骤，包括：

通过伽马预置将所述色饱和度扩展后对应的线性RGB数据转化为对应的非线性RGB数据；

将得到的色饱和度扩展后对应的非线性RGB数据通过显示器进行显示。

8.一种饱和度增强装置，其特征在于，所述饱和度增强装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的饱和度增强程序，所述饱和度增强程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述饱和度增强方法的步骤。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有饱和度增强程序，其特征在于，所述饱和度增强程序被处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述饱和度增强方法的步骤。

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