专利名称：用于调节图像亮度的方法和装置的制作方法
技术领域：
本发明涉及图像处理，更具体地，涉及一种用于调节图像的特定区域的亮度的方法和装置。
背景技术：
近来，图像处理装置，例如数码相机和可携式摄像机(camcorder)，使用户很容易获得高分辨率的图像。通常，这些图像被加载到个人计算机(PC)并且被编辑，以及随后被存储在PC的存储空间内或者由例如打印机或者多功能外围装置(MFP)的打印装置打印。
但是，在这样的图像的情况下，在一个特定区域中，亮度的高和低难于区分。尤其是，由于人的视觉特性，一个低亮度区域(黑色区域)可能难于区分。因此，在图像的低亮度区域中，亮和暗不能清晰区分。如果完全增加图像的亮度，则图像的高亮度区域的亮度也会增加。因此，高亮度区域就会显示为无法作为图像而被辨认的白色。
因此，需要一种用于调节图像的特定区域的亮度的改进方法和装置。
发明内容
本发明的示范性实施例的一个方面是至少要解决上述问题和/或缺点，并至少提供下述优点。相应地，本发明的示范性实施例的一个方面提供一种用于调节图像的亮度来补偿人对一个特定区域的图像辨别特性下降的方法和装置。
根据本发明的示范性实施例的一个方面，提供一种调节图像亮度的方法，该方法包括检测象素亮度的数量(number)分布信息；和根据检测到的数量分布信息的分布特性利用特征值来调节图像的特定区域的亮度。
根据本发明的示范性实施例的另一个方面，提供一种用于调节图像亮度的装置，该装置包括一个检测象素亮度的数量分布信息的分布信息检测器；和一个根据检测到的数量分布信息的分布特性利用特征值来调节图像的特定区域的亮度的亮度调节器。
根据结合附图的对公开本发明的示范性实施例的如下详细描述，对本领域的技术人员来说，本发明的其它目的、优点和突出特征将变得很明显。
根据结合附图的如下描述，使得本发明的一些示范性实施例上述和其它目的、特征和优点变得更为清楚，其中附图1是根据本发明的一个示范性实施例的调节图像亮度的方法的流程图；附图2是示出附图1中的操作14的详细流程图；附图3A和3B示出一个图像和该图像的数量分布信息的条带图(histogram)；附图4是示出附图1中的操作16的详细流程图；附图5是一个示为条带图的数量分布信息的示意图，其基于亮度被分为第一到第三分割区域；附图6是示出附图4的操作52的详细流程图；附图7A-D示出通过执行附图4的操作而获得的图像；附图8是根据本发明示范性实施例用于比较特定区域的图像亮度的示意图；附图9是根据本发明的示范性实施例调节图像亮度的装置的方框图；附图10是附图9的对比度调节器的方框图；和附图11是附图9的亮度调节器的方框图。
遍及各附图，应理解相同的附图标记指相同的元件、特征和结构。
具体实施例在如下的描述中提供限定的例如详细的结构和元件的内容，有助于全面理解本发明的实施例。因此，本领域的技术人员将会认识到，在不脱离本发明的范围和构思的情况下，可以对其中所述的实施例进行各种改变和改进。此外，为了简明和扼要省略对公知的功能和结构的描述。
附图1是示出根据本发明的一个示范性实施例调节图像亮度的方法的流程图。
参考附图1，在操作10中，检测图像的象素亮度的数量分布信息。数量分布信息是关于具有相同亮度的象素的数量的信息，其通过根据每一个象素的亮度来分类图像的象素而获得。因此，数量分布信息适于由一个直方示意图示。
在操作12中，确定是否需要进行图像的对比度调节。如果不需要图像的对比度调节，该处理进行到操作16，其利用特征值来调节图像的特定区域的亮度。如果需要图像的对比度调节，在操作14中，调节图像的对比度。
附图2是示出附图1的操作14的详细流程图。
参考附图2，在操作30中，从图像中检测到一个指示低亮度的第一参考亮度值和一个指示高亮度的第二参考亮度值。
当亮度值中的一个对应于最小象素数量的亮度值小于一个第一阈值亮度值时，其中象素数量大于第一阈值数量，则小于第一阈值亮度值的亮度值被当作第一参考亮度值检测。当从图像的低亮度区域获得第一参考亮度值时，第一阈值数量是一个被用作比较参考的预定数量，并且当从图像的低亮度区域获得第一参考亮度值时，第一阈值亮度值是一个被用作另一个比较参考的预定亮度值。利用公式1获得第一参考亮度值。
low＝min(i)H(i)＞N1和i≤T1(1)在公式1中，low表示第一参考亮度值，H(i)表示对应于亮度值i的象素数量，N1表示第一阈值数量，并且T1表示第一阈值亮度值。
此外，当亮度值中的一个对应于最大象素数量的亮度值大于一个第二阈值亮度值时，其中象素数量大于一个第二阈值数量，大于第二阈值亮度值的亮度值被当作第二参考亮度值检测。当在图像的高亮度区域中获得第二参考亮度值时，第二阈值数量是一个被用作比较参考的预定数量，并且当在图像的高亮度区域获得第二参考亮度值时，第二阈值亮度值是一个被用作另一个比较参考的预定亮度值。利用公式2获得第二参考亮度值。
high＝max(i)H(i)＞N2和i≤T2(2)在公式中，high表示第二参考亮度值，H(i)表示对应于亮度值i的象素数量，N2表示第二阈值数量，并且T2表示第二阈值亮度值。
附图3A和3B示出一图像和该图像的数量分布信息的条带图。附图3A示出该图像，而附图3B将附图3A中的图像的数量分布信息表示为一个条带图。如果假设T1是一个第一阈值亮度值，而N1是一个第一阈值数量，小于T1的亮度值中的一个对应于最小象素数量的亮度值被当作第一参考亮度值检测，其中象素数量大于N1。此外，如果假设T2是第二阈值亮度值，而N2是第二阈值数量，大于T2的亮度值中的一个对应于最大象素数量的亮度值被当作第二参考亮度值检测，其中象素数量大于N2。
在操作32中，利用检测到的第一和第二参考亮度值来调节图像的R，G和B。
可以使用公式3来调节图像的R，G和B。
R′(r，c)＝(2n-1)*(R(r，c)-low)/(high-low)G′(r，c)＝(2n-1)*(G(r，c)-low)/(high-low) (3)B′(r，c)＝(2n-1)*(B(r，c)-low)/(high-low)其中，r和c表示图像中的每一个象素的坐标，n表示一个指示亮度等级(gradation)的数量的常数，low表示第一参考亮度值，以及high表示第二参考亮度值。
通过利用公式3调节新的R′，G′和B′来调节图像的对比度。例如，在本发明的示范性实施例中可展宽图像的对比度。
在操作34中，检测R，G和B经调节的图像的数量分布信息。R，G和B经调节的图像的数量分布信息可以按照上述作为条带图信息来检测。
返回去参考附图1，在操作16中，利用根据检测的数量分布信息的分布特性的特性值来调节特定区域的图像的亮度。下面将会描述根据检测的数量分布信息的分布特性的特征值的例子。
附图4是附图1的操作16的详细流程图。
参考附图4，在操作50中检测特征值。
基于亮度将表示为条带图的数量分布信息分割为多个区域，并且检测每一个分割区域的特征值。尤其是，多个区域被分割为第一分割区域，第二分割区域，和第三分割区域。但是，这一区域分割仅仅是一种图示，而且条带图可以被分割为多种区域。
附图5是一个被表示为条带图的数量分布信息的示意图，其中条带图基于亮度被分割为第一到第三分割区域。如在附图5中所示，条带图基于亮度被分割为第一分割区域A1，第二分割区域A2，和第三分割区域A3。第一分割区域A4是低亮度区域，第二分割区域A2是一个中等亮度区域，而第三分割区域A3是一个高亮度区域。第一分割区域A1被分割成两个区域，一个第一子区域A11和一个第二子区域A12。
公式4到8可以用来检测分割区域的特征值。
gm=max(H(i))i∈
---(4)]]>在公式4中，H(i)表示对应于亮度值i的象素数量，gm表示对应于图像的亮度值的象素数量中的最大象素数量，以及n表示指示亮度等级数量的常数。例如，当n＝8时，gm是对应于具有0到255亮度等级的图像的亮度值的象素数量中的最大象素数量。
S1=ΣfirstH(i)/(M*N),S2=ΣsecondH(i)/(M*N),S3=ΣthirdH(i)/(M*N)---(5)]]>在公式5中，S1表示对应于整个图像中的第一分割区域A1的亮度的象素数量比，S2表示对应于整个图像中的第二分割区域A2的亮度的象素数量比，S3表示对应于整个图像中的第三分割区域A3的亮度的象素数量比，以及M*N表示图像的大小(分辨率)。
S11=Σi=0{(2n-1)/6}-1H(i)/(M*N),S12=Σi=(2n-1)/6(2n-1)/3H(i)/(M*N),---(6)]]>当第一分割区域A1被分割为第一子区域A11和第二子区域A12，在公式6中，S11表示对应于整个图像中的第一子区域A11的亮度的象素数量比，而S12表示对应于整个图像中的第二子区域A12的亮度的象素数量比。
R1=max(H(i))/gm,R2=firstmax(H(i))/gm,secondR3=max(H(i))/gm,---(7)third]]>在公式7中，R1表示在对应于第一分割区域A1中的亮度值的象素数量中的最大象素数量与gm的比，gm是在对应于图像的亮度值的象素数量中的最大象素数量，R2表示在对应于在第二分割区域A2中的亮度值的象素数量中的最大象素数量与gm的比，并且R3表示在对应于在第三分割区域A3中的亮度值的象素数量中的最大象素数量与gm的比。
P1＝h/(2n-1)，P2＝l/(2n-1) (8)在公式8中，h表示具有第一分割区域A1中的最大象素数量的亮度值，P1表示h与2n等级的比，l表示一个具有第三分割区域A3中的最大象素数量的亮度值，P2表示l与2n等级的比。
在操作52中，利用检测到的特征值来检测一个用于调节特定区域的亮度的系数a。
附图6是示出附图4的操作52的详细流程图。
参考附图6，在操作70中，确定特征值R3是否大于特征值R2和特征值R1。
如果确定特征值R3大于特征值R2和特征值R1，在操作71中，确定特征值P2是否大于0.98*(2n-1)。
如果确定特征值P2大于0.98*(2n-1)，在操作72中，确定特征值P1是否小于0.1*(2n-1)，S1/S2是否大于1.3以及S11是否大于S12。
如果确定特征值P1小于0.1*(2n-1)，S1/S2大于1.3，以及S11大于S12，在操作73中，系数a被检测为0.7。
如果没有确定特征值P1小于0.1*(2n-1)，S1/S2大于1.3，以及S11大于S12，在操作74中，确定特征值P1是否小于0.1*(2n-1)，S1/S2是否大于1.2，以及R1是否大于R2。
如果确定特征值P1小于0.1*(2n-1)，S1/S2大于1.2，以及R1大于R2，在操作75中，系数a被检测为0.5。
如果没有确定特征值P1小于0.1*(2n-1)，S1/S2大于1.2，以及R1大于R2，在操作76中，确定S11/S12是否大于1.3。
如果确定S11/S12大于1.3，在操作77中，系数a被检测为0.3。
如果确定S11/S12等于或小于1.3，在操作78中，系数a被检测为0。
如果在操作71中确定特征值P2等于或小于0.98*(2n-1)，在操作79中，确定特征值P1是否小于0.1*(2n-1)，以及S1/S2是否大于1.3或S11是否大于S12。
如果确定特征值P1小于0.1*(2n-1)，以及S1/S2大于1.3或S11大于S12，在操作80中，系数a被检测为0.5。
如果没有确定特征值P1小于0.1*(2n-1)，以及S1/S2大于1.3或S11大于S12，在操作81中，确定特征值P1是否小于0.1*(2n-1)，以及S1/S2是否大于1.2或者R1大于R2。
如果确定特征值P1小于0.1*(2n-1)，以及S1/S2大于1.2或者R1大于R2，在操作82中，系数a被检测为0.3。
如果没有确定特征值P1小于0.1*(2n-1)，以及S1/S2大于1.2或者R1大于R2，在操作83中，系数a被检测为0。
如果在操作70中没有确定特征值R3大于特征值R2和特征值R1，在操作84中，确定特征值R1是否大于特征值R2和特征值R3。
如果确定特征值R1大于特征值R2和特征值R3，在操作85中，确定特征值S11是否大于特征值S12。
如果没有确定特征值S11大于特征值S12，在操作86中，系数a被检测为0。
如果确定特征值S11大于特征值S12，在操作87中，确定特征值P1是否小于0.1*(2n-1)，以及S1/S2是否大于1.3。
如果确定特征值P1小于0.1*(2n-1)，以及S1/S2大于1.3，在操作88中，系数a被检测为0.7。
如果没有确定特征值P1小于0.1*(2n-1)以及S1/S2大于1.3，在操作89中，确定特征值S1是否大于特征值S2和特征值S3。
如果确定特征值S1大于特征值S2和特征值S3，在操作90中，系数a被检测为0.5。
如果没有确定特征值S1大于特征值S2和特征值S3，在操作91中，系数a被检测为0.3。
如果在操作84中没有确定特征值R1大于特征值R2和特征值R3，在操作92中，确定S11/S12，S1/S2和S3/S1中的每一个是否大于1.3。
如果确定S11/S12，S1/S2和S3/S1中的每一个大于1.3，在操作93中，系数a被检测为0.3。
如果没有确定S11/S12，S1/S2和S3/S1中的每一个大于1.3，在操作94中，系数a被检测为0。
上面描述的检测系数a和确定系数值的操作程序仅仅是说明性的。利用检测到的特征值可实现本发明的各示范性实施例，并且确定的系数值不限于上述数值并能够以不同方式被确定。
返回参考附图4，在操作54中，图像的一个RGB彩色坐标系统被转换为表示亮度的彩色坐标系统。也就是，图像的RGB彩色坐标系统被转换为HSV(色调，饱和度，数值)彩色坐标系统，YcbCr彩色坐标系统，Lab彩色坐标系统，和XYZ彩色坐标系统中的一个。在本发明的各示范性实施例中，图像的RGB彩色坐标系统可被转换为HSV彩色坐标系统。根据被转换为HSV彩色坐标系统的图像，可检测到对应于一个亮度值的数值。
在操作56中，执行对被转换为表示亮度的彩色坐标系统的图像的边界保存(edge preserving)噪声滤波。
通过对图像的行滤波并且随后基于行滤波结果对图像的列滤波，或者对图像的列滤波并且随后基于列滤波结果来对图像的行滤波来执行边界保存噪声滤波。
利用公式9和10执行边界保存噪声滤波。
Vf*(r,c)=Σj=-s/2s/2V(r,c+j)*u(j)*w(V(r,c+j),V(r,c))Σj=-s/2s/2u(j)*w(V(r,c+j),V(r,c))---(9)]]>在公式9中，V(r，c)表示原始图像的亮度，Vf*(r，c)表示通过对图像V(r，c)的行和列中的一个滤波而获得的结果，S表示一个用于滤波的窗口的大小，u(z)表示公式u(z)=exp[-z22σD2],]]>w(x，y)表示公式w(x,y)=exp[-(x-y)22σR2],]]>并且σD和σR表示预定常数。例如，可以设置为σD＝5和σR＝0.1*(2n-1)。
Vf(r,c)=Σi=-s/2s/2V(r+i,c)*u(i)*w(Vf*(r+i,c),Vf*(r,c))Σi=-s/2s/2u(i)*w(Vf*(r+i,c),Vf*(r,c))---(10)]]>在公式10中，Vf(r，c)表示利用滤波结果Vf*(r，c)通过对未滤波的行或列的至少其中之一滤波而获得的结果。例如，如果利用公式9检测图像的行的Vf*(r，c)，利用公式10检测图像的列的Vf(r，c)。相反，如果利用公式9检测图像的列的Vf*(r，c)，则利用公式10检测图像的行的Vf(r，c)。
附图7A-D示出通过执行附图4的操作而获得的图像。附图7A示出原始图像，而附图7B示出通过执行对原始图像的边界保存噪声滤波而获得的结果。如附图7B中所示，由于同边界保存噪声滤波结果该图像模糊(blurred)。
由于是通过对图像的行滤波并且随后基于行滤波结果来对图像的列滤波，或者对图像的列滤波并且随后基于列滤波结果来对图像的行滤波从而执行边界保存噪声滤波，与同时对图像的行和列滤波的方法相比较能减少计算量。
在操作58中，由已经执行了边界保存噪声滤波的图像检测出其中特定区域的对比度已经调节的图像。
为了检测其中特定区域的对比度已经调节的图像，采用公式11。
D＝f(Vf，V)＝(2n-1)*k*V/(Vf+b) (11)在公式11中，D表示对比度经调节的图像，而k和b表示预定的常数。例如，可设定为k＝1.2且b＝3*σR。通过使用公式11，调节原始图像的特定区域例如低亮度区域的对比度。
附图7C示出利用公式11根据其中已经执行了边界保存噪声滤波的图像通过调节特定区域的对比度获得的图像。如在附图7C中所示，通过调节特定区域例如黑暗区域的对比度，改善滤波图像的黑暗区域的对比度。
在操作60中，利用对比度经调节的图像来调节特定区域的亮度。
为了调节特定区域的亮度，使用公式12。
V′＝fW(V+a*(2n-1-Vf)*fb(D-V)) (12)在公式12中，V′表示其中特定区域的亮度已经调节的图像，a表示利用特征值在操作52中检测到的系数，fw(x)表示fw(x)={x:x≤(2n-1)2n-1:x>(2n-1),]]>并且fb(x)表示fb(x)={x/(2n-1):x≥00:x<0.]]>附图7D示出其中特定区域的亮度已经调节的图像，其利用公式12从对比度经调节的图像获得。如在附图7D中示出的，通过调节特定区域即黑暗区域的亮度，可以获得一个与原始图像相比较黑暗区域的亮度已经被改善的图像。
附图8是一个用于根据本发明和现有技术比较图像的特定区域的亮度的示意图。标记①是一个根据原始图像的亮度表示象素数量变化的曲线图，标记②是一个根据图像的亮度表示象素数量变化的曲线图，该图像是其中图像的亮度全部被调高的以常规方式获得的，以及标记③是一个根据图像的亮度表示象素数量变化的曲线图，该图像根据本发明的示范性实施例获得。如附图8所示，以常规方式，通过将图像的亮度全部调高会使得原始图像的高亮度区域的图像质量降低，而根据本发明的示范性实施例，利用上述方法，通过仅调节黑暗区域的亮度，可防止相对高亮度区域的图像质量的降低，并且同时可以改善黑暗区域的图像质量。
在操作62中，亮度经调节的图像的彩色坐标系统被转换为RGB彩色坐标系统。也就是，已经被转换为表示亮度的彩色坐标系统并且其亮度已经调节的图像被转换为RGB彩色坐标系统以使得人可以识别实际的图像。
根据本发明的示范性实施例的用于调节图像的亮度的方法可以被写为代码/指令/程序并且能够通过利用计算机可读记录在媒体执行该代码/指令/程序的通用数字计算机中来实现。这些计算机可读取媒体的例子包括磁存储媒体(例如，ROM，软盘，硬盘等)，光记录媒体(例如，CD-ROM，或者DVD)，以及例如载波的存储媒体(例如通过因特网传输)。计算机可读记录媒体还可以通过与计算机系统相连接的网络分布使得计算机可读取代码能够以分布的方式被存储和执行。此外，用于实现本发明的功能性程序，代码，和代码片段可以由本发明所属领域的熟练程序员容易地解释。
现在，参考附图描述根据本发明的实施例用于调节图像亮度的装置。
附图9是根据本发明的示范性实施例的用于调节图像亮度的装置的方框图。参考附图9，该装置包括一个分布信息检测器100，一个检验器110，一个对比度调节器120，一个亮度调节器130。
该分布信息检测器100检测通过输入终端IN1输入的图像的象素亮度的数量分布信息并且将检测结果输出到检验器110和亮度调节器130。数量分布信息是关于具有相同亮度的象素的数量的信息，其通过根据每一个象素的亮度来分类图像的象素而获得。例如，通过条带图来表现数量分布信息是很合适的。此外，当从对比度调节器120接收到一个对比度经调节的图像时，分布信息检测器100检测对比度经调节的图像的数量分布信息。
检验器110确定是否需要图像的对比度调节并且输出确定结果给对比度调节器120。
当从检验器110接收到需要图像的对比度调节的确定结果时，对比度调节器120调节图像的对比度并且向分布信息检测器100输出调节结果。
附图10是附图9的对比度调节器120的方框图。参考附图10，对比度调节器120包括一个参考亮度值检测器200和一个RGB调节器210。
参考亮度值调节器200从图像中检测一个指示低亮度的的第一参考亮度值和一个指示高亮度的第二参考亮度值并且输出检测结果给RGB调节器210。
当对应于在其象素数量大于第一阈值数量的亮度值中的最小象素数量的亮度值小于第一亮度阈值时，参考亮度值检测器200检测小于第一阈值亮度值的亮度值作为第一参考亮度值。此外，当对应于在其象素数量大于第二阈值数量的亮度值中的最大象素数量的亮度值大于第二阈值亮度值时，参考亮度值检测器200检测大于第二阈值亮度值的亮度值作为第二参考亮度值。为了检测第一参考亮度值和第二参考亮度值，参考亮度值检测器200利用上述公式1和2来执行这些操作。
RGB调节器210利用检测到的第一和第二参考亮度值来调节图像的R，G和B。也就是，RGB调节器210利用上述公式3来调节图像的R，G和B。
返回参考附图9，亮度调节器130利用根据检测到的数量分布信息的分布特性的特征值来调节一个特定区域的图像的亮度值。
附图11是一个附图9的亮度调节器130的方框图。参考附图11，该亮度调节器130包括一个特征值检测器300，一个系数检测器310，一个第一彩色坐标系统转换器320，一个滤波单元330，一个特定区域对比度调节器340，一个特定区域亮度调节器350，以及一个第二彩色坐标系统转换器360。
特征值检测器300根据检测到数量分布信息的分布特性来检测特征值并且输出检测特征值给系数检测器310。
特征值检测器300基于亮度将表示为条带图的数量分布信息分割为多个区域并且检测每一个分割区域的特征值。例如，特征值检测器300分割多个区域为一个第一分割区域，一个第二分割区域，和一个第三分割区域。特征值检测器300利用公式4到8检测特征值。
参数检测器310利用检测到的特征值检测用于调节特定区域的亮度的系数并且输出检测到的系数给第一彩色坐标系统转换器320。系数检测器310根据检测到的特征值通过相互比较检测到的特征值来检测系数，如附图6所示。
第一彩色坐标系统转换器320将图像的一个RGB彩色坐标系统转换为一个表示亮度的彩色坐标系统并且向滤波单元330输出转换结果。第一彩色坐标系统转换器320将图像的RGB彩色坐标系统转换为HSV彩色坐标系统、YCbCr彩色坐标系统、Lab彩色坐标系统，以及XYZ彩色坐标系统中的一个。例如，第一彩色坐标系统转换器320将图像的RGB彩色坐标系统转换为HSV彩色坐标系统。
滤波单元330执行图像的边界保存噪声滤波并且向特定区域对比度调节器340输出滤波结果。
滤波单元330对图像的行滤波并且随后根据行滤波结果对图像的列滤波，或者对图像的列滤波并且随后根据列滤波的结果对图像的行滤波。滤波单元330利用上述公式9和10执行图像的边界保存噪声滤波。如在附图7B中所示，通过执行边界保存噪声滤波来模糊图像。
特定区域对比度调节器340从已经执行了边界保存噪声滤波的图像中检测特定区域的对比度已经调节的图像并且向特定区域亮度调节器350输出检测结果。特定区域对比度调节器340利用上述公式11调节特定区域的对比度。如在附图7C中所示，通过调节特定区域即黑暗区域的对比度，将滤波图像的黑暗区域的对比度改善。
特定区域亮度调节器350利用对比度经调节的图像来调节特定区域的亮度并且将调节结果输出给第二彩色坐标系统转换器360。特定区域亮度调节器350利用上述公式12来调节特定区域的亮度。如在附图7D中所示，通过调节特定区域即黑暗区域的亮度，可以获得一个与原始图像相比较黑暗区域的亮度已经改善的图像。
第二彩色坐标系统转换器360将亮度经调节的图像的彩色坐标系统转换为RGB彩色坐标系统。也就是，第二彩色坐标系统转换器360将已经被转换为表示亮度的彩色坐标系统并且其亮度已经调节的图像转换为RGB彩色坐标系统，以使得人可以识别真实的图像。
如上所述，在根据本发明的示范性实施例的用于调节图像的亮度的方法和装置中，通过调节特定区域(例如黑暗区域)的亮度，可以阻止一个相对高亮度区域的图像质量的降低，并且同时改善了黑暗区域的图像质量。
虽然参考本发明的示范性实施例已对本发明进行了详细的表示和描述，但是本领域的普通技术人员可以理解，在不超出如所提出的权利要求定义的本发明的精神和范围的情况下，可以在形式和细节上作出各种变化。
权利要求
1.一种调节图像亮度的方法，该方法包括检测象素亮度的数量分布信息；和根据检测到的数量分布信息的分布特性利用特征值来调节图像的特定区域的亮度。
2.权利要求1的方法，进一步包括确定是否需要图像的对比度调节；和如果需要图像的对比度调节，调节图像的对比度。
3.权利要求2的方法，其中图像的对比度调节包括检测一个指示图像低亮度的第一参考亮度值和一个指示图像高亮度的第二参考亮度值；利用检测到的第一和第二参考亮度值调节图像的R，G和B；和检测RGB经调节的图像的数量分布信息。
4.权利要求3的方法，其中，在调节图像的R，G和B中，利用下面公式来调节图像的R，G和BR′(r，c)＝(2n-1)*(R(r，c)-low)/(high-low)G′(r，c)＝(2n-1)*(G(r，c)-low)/(high-low)B′(r，c)＝(2n-1)*(R(r，c)-low)/(high-low)其中，r和c表示图像中的每一个象素的坐标，n表示一个指示亮度等级的数量的常数，low表示第一参考亮度值，以及high表示第二参考亮度值。
5.权利要求1的方法，其中图像的特定区域的亮度调节包括检测特征值；利用检测到的特征值检测一个用于调节特定区域的亮度的系数；将图像的RGB彩色坐标系统转换为一个表示亮度的彩色坐标系统；对转换的图像执行边界保存噪声滤波；从已经执行了边界保存噪声滤波的图像中检测其特定区域的对比度已经调节的图像；利用对比度经调节的图像来调节特定区域的亮度；和将亮度经调节的图像的彩色坐标系统转换为RGB彩色坐标系统。
6.权利要求5的方法，其中在特征值的检测中，基于亮度将表示为条带图的数量分布信息分割为多个区域，并且检测每个分割区域的特征值。
7.权利要求6的方法，其中多个区域被分割为一个第一分割区域，一个第二分割区域，和一个第三分割区域。
8.权利要求7的方法，其中在特征值的检测中，利用下面公式来检测特征值gm=max(H(i))i∈
]]>其中，H(i)表示对应于亮度值i的象素数量，gm表示在对应于图像的亮度值的象素数量中的最大象素数量，并且n表示指示亮度等级的数量的常数；S1=ΣfirstH(i)/(M*N),S2=ΣsecondH(i)/(M*N),S3=ΣthirdH(i)/(M*N)]]>其中，S1表示对应于图像中的第一分割区域的亮度的象素数量比，S2表示对应于图像中的第二分割区域的亮度的象素数量比，S3表示对应于图像中的第三分割区域的亮度的象素数量比，并且M*N表示图像的大小(分辨率)；S11=Σi=0{(2n-1)/6}-1H(i)/(M*N),S12=Σi=(2n-1)/6(2n-1)/3H(i)/(M*N),]]>其中当第一区域被分割为第一子区域和第二子区域时，S11表示对应于图像中的第一子区域的亮度的象素数量比，而S12表示对应于图像中的第二子区域的亮度的象素数量比；R1=max(H(i))/gmfirst,R2=max(H(i))/gmsecond,R3=maxthird(H(i))/gm,]]>其中，R1表示对应于第一分割区域中的亮度值的象素数量中的最大象素数量与对应于图像的亮度值的象素数量中的最大象素数量之比，R2表示对应于第二分割区域中的亮度值的象素数量中的最大象素数量与对应于图像的亮度值的象素数量中的最大象素数量之比，并且R3表示对应于第三分割区域中的亮度值的象素数量中的最大象素数量与对应于图像的亮度值的象素数量中的最大象素数量之比；和P1＝h/(2n-1)，P2＝l/(2n-1)其中，h表示具有在第一分割区域中的最大象素数量的亮度值，P1表示h与2n等级的比，1表示一个具有第三分割区域中的最大象素数量的亮度值，P2表示1与2n等级的比。
9.权利要求5的方法，其中在将图像的RGB彩色坐标系统转换为表示亮度的彩色坐标系统中，图像的RGB彩色坐标系统被转换为HSV(色调，饱和度，数值)彩色坐标系统、YCbCr彩色坐标系统、Lab彩色坐标系统，以及XYZ彩色坐标系统中的一个。
10.权利要求5的方法，其中在执行边界保存噪声滤波中，对图像的行滤波并且随后根据行滤波结果对图像的列滤波，或者对图像的列滤波并且随后根据列滤波的结果对图像的行滤波。
11.权利要求10的方法，其中在执行边界保存噪声滤波中，利用下面公式来执行边界保存噪声滤波；Vf*(r,c)=Σj=-s/2s/2V(r,c+j)*u(j)*w(V(r,c+j),V(r,c))Σj=-s/2s/2u(j)*w(V(r,c+j),V(r,c))]]>其中，V(r，c)表示原始图像的亮度，Vf*(r，c)表示通过对图像V(r，c)的行或列中的一个滤波而获得结果，S表示一个用于滤波的窗口大小，u(z)表示公式u(z)=exp[-z22σD2],]]>w(x，y)表示公式w(x,y)=exp[-(x-y)22σR2],]]>以及σD和σR表示预定常数；以及Vf(r,c)=Σj=-s/2s/2Vf*(r+i,c)*u(j)*w(Vf*(r+i,c),Vf*(r,c))Σj=-s/2s/2u(j)*w(Vf*(r+i,c),Vf*(r,c))]]>其中，Vf(r，c)表示利用滤波结果Vf*(r，c)通过对未滤波的行或列滤波而获得的结果。
12.权利要求5的方法，其中在检测其特定区域的对比度已经调节的图像中，采用下面公式检测其特定区域的对比度已经调节的图像，D＝f(Vf，V)＝(2n-1)*k*V/(Vf+b)在公式中，D表示一个对比度经调节的图像，而k和b表示预定常数。
13.权利要求5的方法，其中在调节特定区域的亮度中，利用下面公式来调节特定区域的亮度V′＝fw(V+a*(2n-1-Vf)*fb(D-V))在公式中，V′表示其特定区域的亮度已经调节的图像，a表示利用特征值检测到的系数，fw(x)表示fw(x)={x:x≤(2n-1)2n-1:x>(2n-1),]]>以及fb(x)表示fb(x)={x/(2n-1):x≥00:x<0.]]>
14.一种存储了用于执行权利要求1到5之一的方法的计算机可读程序的计算机可读存储介质。
15.一种用于调节图像亮度的装置，该装置包括一个检测象素亮度的数量分布信息的分布信息检测器；和一个根据检测到的数量分布信息的分布特性利用特征值来调节图像的特定区域的亮度的亮度调节器。
16.权利要求15的装置，进一步包括一个确定是否需要图像的对比度调节的检验器；和一个如果需要图像的对比度调节时调节图像的对比度的对比度调节器。
17.权利要求16的装置，其中的对比度调节器包括一个参考亮度值检测器，用于检测一个指示图像低亮度的第一参考亮度值和一个指示图像高亮度的第二参考亮度值；和一个RGB调节器，用于利用检测到的第一和第二参考亮度值来调节图像的R，G和B，其中分布信息检测器检测RGB经调节的图像的数量分布信息。
18.权利要求15的装置，其中亮度调节器包括一个特征值检测器，用于检测特征值；一个系数检测器，利用检测到的特征值检测用于调节特定区域的亮度的系数；一个第一彩色坐标系统转换器，用于将图像的一个RGB彩色坐标系统转换为一个表示亮度的彩色坐标系统；一个滤波单元，用于执行转换的图像的边界保存噪声滤波；一个特定区域对比度调节器，从已经执行了边界保存噪声滤波的图像中检测其特定区域的对比度已经调节的图像；一个特定区域亮度调节器，利用对比度经调节的图像来调节特定区域的亮度；和一个第二彩色坐标系统转换器，用于将亮度经调节的图像的彩色坐标系统转换为RGB彩色坐标系统。
19.权利要求18的装置，其中特征值检测器基于亮度将表示为条带图的数量分布信息分割为多个区域，并且检测各分割区域的特征值。
20.权利要求18的装置，其中的滤波单元对图像的行滤波并且随后根据行滤波的结果对图像的列滤波，或者对图像的列滤波并且随后根据列滤波的结果对图像的行滤波。
全文摘要
提供一种调节图像亮度的方法和装置。该方法包括检测象素亮度的数量分布信息；和根据检测到的数量分布信息的分布特性利用特征值来调节图像的特定区域的亮度。因此，补偿了人对一个特定区域，例如图像的低亮度区域的图像识别特性的下降。
文档编号H04N5/57GK1874450SQ20061009986
公开日2006年12月6日 申请日期2006年4月25日 优先权日2005年4月25日
发明者伊丽亚·V·萨福诺夫 申请人:三星电子株式会社