一种基于gpu处理器的校色选区方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于GPU处理器的校色选区方法，括选区的划定与选择、目标选区校色和校色图像融合。该方法将色域分为多个区域，提高校色的质量，多个区域之间相互融合，使得校色效果更柔和，噪点更少。
【专利说明】
一种基于GPU处理器的校色选区方法
技术领域
[0001]本发明涉及一种基于GPU处理器的校色选区方法。
【背景技术】
[0002]现有校色软件，做分区校色时，只分低中高三个区域进行调节。对于分辨率越来越高、色彩越来越丰富的视频，三个区域已经不能满足需求。同时，在分区校色时，分区边界处容易产生噪点。多区域校色时效率较低。
【发明内容】
[0003]本发明的目的在于克服现有技术的不足，提供一种基于GPU处理器的校色选区方法，该方法将色域分为多个区域，提高校色的质量，多个区域之间相互融合，使得校色效果更柔和，噪点更少。
[0004]本发明的目的是通过以下技术方案来实现的:一种基于GPU处理器的校色选区方法，它包括如下步骤:
[0005]S1:图像选区的划定，根据图像中的亮度值来划分选区，选区与选区之间有重叠的部分，每个选区用一个函数来表示，假设有η个选区区间，对应η个函数Z1(X)J2UhZ3(X)…Zn(X)，区间内部有η-1个可以调节的点，这些函数满足校色因子在任意O到I区间的值X^Z1(Χ0)+Ζ2(Χ0) +...+Ζη(Χ0) = I ；
[0006]S2:确定目标选区，根据图像自身的特点，确定最佳的色彩调节区间k，图像中每个像素通过Zk(X)后产生一个掩模模板，该掩模模板是0-1的值，表示将原图像划分成校色部分和非校色部分；
[0007]S3:目标选区校色，对目标区域校色，对饱和度、对比度、色温和颜色等进行调节；校色结果可以由(I)式表示:
[0008]P result ( X , Y ) —Psource ( X，y )+Pmask ( X，y ) X Voff set(I)
[0009]其中，Presult(X，y)是校色结果像素值，P_rc;e3(X，y)为改变前的原像素值，Pmask(x，y)为S2中得到的掩模模板像素值，Vrff se3t为调节量的偏移值；
[0010]S4:校色融合，校色选区有重合的区间，这些重合的部分需要做融合，保证只要调节参数一致，校色的结果唯一，并且过渡的更加柔和，融合算法可以由(2)式表示:
[0011]Pb = aPi+(l-a)P2(2)
[0012]其中Pb为融合后的颜色值，Pi和P2分别为重合区间校色后的颜色值，a为融合因子。
[0013]所述的校色因子在O到I区间内，O表示没有偏移；I表示该区域加上百分之百的偏移值。
[0014]本发明的有益效果是:本发明提供了一种基于GPU处理器的校色选区方法，该方法将色域分为多个区域，提高校色的质量，多个区域之间相互融合，使得校色效果更柔和，噪点更少。
【附图说明】
[0015]图1为根据亮度分区的函数图像。
【具体实施方式】
[0016]下面结合附图进一步详细描述本发明的技术方案，但本发明的保护范围不局限于以下所述。
[0017]一种基于GPU处理器的校色选区方法，它包括如下步骤:
[0018]S1:图像选区的划定，根据图像中的亮度值来划分选区，选区与选区之间有重叠的部分，图1展示了根据亮度分区的函数图像，其中横坐为亮度值，纵坐标为该亮度值下的校色因子，它在O到I区间内，O表示没有偏移；I表示该区域加上百分之百的偏移值;每个选区用一个函数来表示，假设有η个选区区间，对应η个函数Ζ1(Χ)、Ζ2(Χ)、Ζ3(Χ)...Ζη(Χ)，区间内部有η-1个可以调节的点，这些函数满足校色因子在任意O到I区间的值X0，Zl(XQ)+Z2(XO)+ ???+Zn(xo) = I ο
[0019]S2:确定目标选区，根据图像自身的特点，确定最佳的色彩调节区间k，图像中每个像素通过Zk(X)后产生一个掩模模板，该掩模模板是0-1的值，表示将原图像划分成校色部分和非校色部分。以整个分三个分区为例，可选择阴影、中间调和明亮。如果想要调节亮度比较低的区域的颜色，其他区域保持不变，就可以选择阴影;要调节亮度处于中间的区域的颜色，选择中间调;要调节亮部区域，选择明亮。
[0020]S3:目标选区校色，对目标区域校色，对饱和度、对比度、色温和颜色等进行调节；校色结果可以由(I)式表示:
[0021 ] P result ( X , Y )—P source ( X , y ) +P mask ( X , y ) X Voffset( I )
[0022]其中上“&^是校色结果像素值几吣七^为改变前的原像素值，？.!^，y)为S2中得到的掩模模板像素值，Vciffse3t为调节量的偏移值；目标区域的校色的偏移量并不是按照同一个量进行的，而是由原像素点的亮度值决定其大小，由于Zk(X)是光滑的曲线，因此校色结果更加的柔和、细腻。
[0023]S4:校色融合，校色选区有重合的区间，这些重合的部分需要做融合，保证只要调节参数一致，校色的结果唯一，并且过渡的更加柔和，融合算法可以由(2)式表示:
[0024]Pb = aPi+(l-a)P2(2)
[°°25]其中Pb为融合后的颜色值，Pi和P2分别为重合区间校色后的颜色值，a为融合因子。
【主权项】
1.一种基于GRJ处理器的校色选区方法，其特征在于:它包括如下步骤: S1:图像选区的划定，根据图像中的亮度值来划分选区，选区与选区之间有重叠的部分，每个选区用一个函数来表示，假设有η个选区区间，对应η个函数ZiUhZsUhZsUV-Zn(X)，区间内部有n-1个可以调节的点，这些函数满足校色因子在任意O到I区间的值X^Z1(Χ0)+Ζ2(Χ0) +...+Ζη(Χ0) = I ； S2:确定目标选区，根据图像自身的特点，确定最佳的色彩调节区间k，图像中每个像素通过Zk(X)后产生一个掩模模板，该掩模模板是0-1的值，表示将原图像划分成校色部分和非校色部分； S3:目标选区校色，对目标区域校色，对饱和度、对比度、色温和颜色等进行调节;校色结果可以由(I)式表示:P result ( X , Y ) — P source ( X , Y ) +P mask ( X , Y ) X Voffset ( I ) 其中，Presult (x,y)是校色结果像素值，Psource (x,Y )为改变前的原像素值，Pmask ( X，y )为S2中得到的掩模模板像素值，Voff set为调节量的偏移值； S4:校色融合，校色选区有重合的区间，这些重合的部分需要做融合，保证只要调节参数一致，校色的结果唯一，并且过渡的更加柔和，融合算法可以由(2)式表示: Pb = aPi+(l-a)P2 (2) 其中Pb为融合后的颜色值，Pi和P2分别为重合区间校色后的颜色值，a为融合因子。2.根据权利要求1所述的一种基于GPU处理器的校色选区方法，其特征在于:所述的校色因子在O到I区间内，O表示没有偏移;I表示该区域加上百分之百的偏移值。
【文档编号】G06T3/40GK106023071SQ201610293517
【公开日】2016年10月12日
【申请日】2016年5月5日
【发明人】余刚, 韩志宏, 贾艳军
【申请人】成都索贝数码科技股份有限公司