本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，并且更具體地，涉及一種處理圖像的方法和裝置。
背景技術(shù)：
：在物體成像時(shí)由于鏡頭對不同顏色的光的折射率不同，因此不同顏色的光之間會(huì)產(chǎn)生一定的色差，由于色差的原因，在圖像的高亮區(qū)域與低亮區(qū)域交界處會(huì)產(chǎn)生紫邊。如圖1所示，燈管周圍由于光的亮度相差很大，因此在燈光周圍會(huì)產(chǎn)生紫邊。紫邊的出現(xiàn)會(huì)嚴(yán)重影響視覺體驗(yàn)效果，因此，如何消除圖像中的紫邊是一個(gè)需要解決的問題。美國專利(US8582878B1)提出了一種基于區(qū)域加權(quán)計(jì)算的矯正算法，該方案首先對圖像進(jìn)行多尺度分解(例如，分別將圖像分為10×10、100×100的多個(gè)區(qū)域)，然后對每個(gè)區(qū)域內(nèi)的像素點(diǎn)進(jìn)行計(jì)算，根據(jù)計(jì)算的結(jié)果來確定該區(qū)域是否屬于紫邊區(qū)域，然后再對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正。該方法的缺點(diǎn)是不能區(qū)分與紫邊區(qū)域尺度相同的正常紫邊色物體，會(huì)對正常紫邊色物體采用與紫邊區(qū)域相同的處理方法，從而導(dǎo)致錯(cuò)誤矯正。另外，現(xiàn)有技術(shù)中還存在一種矯正方法，該矯正方法先采用顏色濾波算子沿著高光與低光交界處對紫邊區(qū)域進(jìn)行收縮，然后再對收縮后的紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正。這種方案在對紫邊區(qū)域進(jìn)行收縮和矯正時(shí)沒有考慮到如何區(qū)分紫邊區(qū)域與正常紫邊色物體，矯正效果也很有限。因此，需要一種更好的矯正方法來實(shí)現(xiàn)處理圖像中的紫邊。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：本申請?zhí)峁┝艘环N處理圖像的方法和裝置，以更好的矯正圖像的紫邊區(qū)域。第一方面，提供了一種處理圖像的方法。該方法包括確定所述圖像的紫邊區(qū)域；確定與所述紫邊區(qū)域相鄰的物體區(qū)域；在所述物體區(qū)域中的物體與所述紫邊區(qū)域中的物體屬于同一物體的情況下，確定所述物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體，其中，所述紫邊色物體與所述紫邊區(qū)域的顏色相同；在所述物體區(qū)域中的物體是紫邊色物體的情況下，不對所述紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正；在所述物體區(qū)域中的物體不是紫邊色物體的情況下，對所述紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正。應(yīng)理解，當(dāng)物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域中的物體為同一物體可以是指物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域中的物體顏色相近，例如，當(dāng)根據(jù)顏色通道值判斷物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域中的物體的顏色通道值的差別小于預(yù)設(shè)閾值時(shí)就可以認(rèn)為物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域中的物體屬于同一物體。另外，這里的紫邊色物體是指呈紫邊區(qū)域顏色的物體，也就是與紫邊區(qū)域顏色相同的物體，這里的顏色相同可以是指紫邊色物體的顏色通道值與紫邊區(qū)域的相應(yīng)的顏色通道值的差值小于一定的閾值，也就是說，當(dāng)紫邊色物體的顏色與紫邊區(qū)域的顏色非常接近時(shí)，就可以認(rèn)為紫邊色物體與紫邊區(qū)域的顏色相同。通過在紫邊區(qū)域的附近確定物體區(qū)域，在物體區(qū)域中存在與紫邊區(qū)域中的物體相同物體的情況下，根據(jù)物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體而決定是否對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正，并且在物體區(qū)域中的物體是紫邊色物體時(shí)根據(jù)物體區(qū)域中的物體的顏色對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正，這樣就能夠有效地區(qū)分紫邊區(qū)域以及正常的紫邊色物體，從而避免錯(cuò)誤矯正，矯正效果更好。結(jié)合第一方面，在第一方面的第一種實(shí)現(xiàn)方式中，對所述紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正，包括：根據(jù)所述物體區(qū)域中的物體的顏色對所述紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正。根據(jù)物體的顏色對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正考慮到了物體顏色的變化規(guī)律，與直接對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正的方法相比，能夠取得更好的矯正效果。結(jié)合第一方面的第一種實(shí)現(xiàn)方式，在第一方面的第二種實(shí)現(xiàn)方式中，根據(jù)所述物體區(qū)域中的物體的顏色對所述紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正，包括：改變所述紫邊區(qū)域的顏色通道值，使得所述紫邊區(qū)域的顏色與所述物體區(qū)域中的物體的顏色一致。由于物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域中的物體是相同的物體，因此，可以直接參考物體區(qū)域中的物體的顏色通道值，將紫邊區(qū)域中的顏色還原為物體區(qū)域中的物體的顏色，使得紫邊區(qū)域呈現(xiàn)出了紫邊區(qū)域中的物體的本來的顏色，實(shí)現(xiàn)了對紫邊區(qū)域的矯正，提高了視覺體驗(yàn)效果。結(jié)合第一方面以及第一方面的第一種至第二種實(shí)現(xiàn)方式中的任意一種，在第一方面的第三種實(shí)現(xiàn)方式中，所述方法還包括：根據(jù)紅綠色差確定所述物體區(qū)域中的物體與所述紫邊區(qū)域中的物體是否屬于同一物體。當(dāng)同一物體同時(shí)處于紫邊區(qū)域和物體區(qū)域時(shí)，由于紅色通道和綠色通道的變化規(guī)律是一致的，因此，可以根據(jù)紅綠色差判斷物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域中的物體是否為同一物體。并且通過判斷物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域中的物體是否為同一物體能夠有利于接下來的對紫邊區(qū)域進(jìn)行更好的矯正。結(jié)合第一方面的第四種實(shí)現(xiàn)方式，在第一方面的第五種實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)紅綠色差確定所述物體區(qū)域中的物體與所述紫邊區(qū)域中的物體是否屬于同一物體，包括：確定所述物體區(qū)域中的物體的紅色通道與綠色通道的差值為第一差值；確定所述紫邊區(qū)域的紅色通道與綠色通道的差值為第二差值；當(dāng)所述第一差值與所述第二差值均為正數(shù)或者均為負(fù)數(shù)時(shí)，所述物體區(qū)域中的物體與所述紫邊區(qū)域中的物體屬于同一物體；當(dāng)所述第一差值為正數(shù)所述第二差值為負(fù)數(shù)，或者，所述第一差值為負(fù)數(shù)所述第二差值為正數(shù)時(shí)，所述物體區(qū)域中的物體與所述紫邊區(qū)域中的物體屬于不同的物體。結(jié)合第一方面以及第一方面的第一種至第四種實(shí)現(xiàn)方式中的任意一種，在第一方面的第五種實(shí)現(xiàn)方式中，在所述物體區(qū)域中的物體與所述紫邊區(qū)域中的物體屬于不同的物體的情況下，所述方法還包括：降低所述紫邊區(qū)域的藍(lán)色通道值。當(dāng)物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域中的物體不是同一物體的情況下，能夠通過降低紫邊區(qū)域的藍(lán)色通道值來降低紫邊區(qū)域的偏紫色程度，以實(shí)現(xiàn)對紫邊區(qū)域的矯正，提高視覺效果。結(jié)合第一方面以及第一方面的第一種至第五種實(shí)現(xiàn)方式中的任意一種，在第一方面的第六種實(shí)現(xiàn)方式中，所述確定所述物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體，包括：根據(jù)藍(lán)綠色差確定所述物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體。通過藍(lán)綠色差能夠判斷物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體，這樣就能在物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域中的物體屬于同一紫邊色物體時(shí)，避免對紫邊區(qū)域的錯(cuò)誤矯正，能夠提高矯正的效果。結(jié)合第一方面的第六種實(shí)現(xiàn)方式，在第一方面的第七種實(shí)現(xiàn)方式中，所述根據(jù)藍(lán)綠色差確定所述物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體，包括：確定所述物體區(qū)域中的物體的藍(lán)色通道與綠色通道的差值為第一差值；確定所述紫邊區(qū)域的藍(lán)色通道與綠色通道的差值為第二差值；當(dāng)所述第一差值與所述第二差值均為正數(shù)或者均為負(fù)數(shù)時(shí)，所述物體區(qū)域中的物體是紫邊色物體；當(dāng)所述第一差值為正數(shù)所述第二差值為負(fù)數(shù)，或者，所述第一差值為負(fù)數(shù)所述第二差值為正數(shù)時(shí)，所述物體區(qū)域中的物體不是紫邊色物體。結(jié)合第一方面以及第一方面的第一種至第七種實(shí)現(xiàn)方式中的任意一種，在第一方面的第八種實(shí)現(xiàn)方式中，所述確定所述圖像的紫邊區(qū)域，包括：根據(jù)所述圖像的視場角確定目標(biāo)延伸距離；沿所述圖像的高亮區(qū)域邊緣向所述圖像的其它區(qū)域延伸所述目標(biāo)延伸距離，得到所述紫邊區(qū)域。結(jié)合第一方面以及第一方面的第一種至第八種實(shí)現(xiàn)方式中的任意一種，在第一方面的第九種實(shí)現(xiàn)方式中，所述確定與所述紫邊區(qū)域相鄰的物體區(qū)域，包括：沿所述紫邊區(qū)域邊緣延伸預(yù)設(shè)距離，得到所述物體區(qū)域。結(jié)合第一方面以及第一方面的第一種至第九種實(shí)現(xiàn)方式中的任意一種，在第一方面的第十種實(shí)現(xiàn)方式中，所述方法還包括：確定所述紫邊區(qū)域是否被所述圖像的高亮區(qū)域覆蓋；在所述紫邊區(qū)域被所述高亮區(qū)域覆蓋的情況下，降低所述紫邊區(qū)域的顏色飽和度。當(dāng)紫邊區(qū)域被高亮區(qū)域淹沒時(shí)，通過降低紫邊區(qū)域的顏色飽和度能夠降低紫邊區(qū)域的偏紫色程度，實(shí)現(xiàn)對紫邊區(qū)域的矯正。第二方面，提供了一種處理圖像的裝置，所述裝置包括用于執(zhí)行第一方面的方法的模塊。第三方面，提供一種處理圖像的裝置，包括存儲(chǔ)器和處理器，所述存儲(chǔ)器用于存儲(chǔ)程序，所述處理器用于執(zhí)行程序，當(dāng)所述程序被執(zhí)行時(shí)，所述處理器執(zhí)行所述第一方面中的方法。第四方面，提供一種計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì)存儲(chǔ)用于裝置執(zhí)行的程序的代碼，所述程序代碼包括用于執(zhí)行第一方面中的方法和指令。在某些實(shí)現(xiàn)方式中，在根據(jù)物體區(qū)域中的物體的顏色對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正時(shí)具體可以是根據(jù)物體區(qū)域中的物體的顏色通道值對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正。在某些實(shí)現(xiàn)方式中，沿所述高亮區(qū)域邊緣向圖像的其它區(qū)域延伸預(yù)設(shè)距離得到目標(biāo)區(qū)域，將所述區(qū)域中的像素映射到CIE1931顏色空間中，將所述目標(biāo)區(qū)域中落入所述CIE1931顏色空間預(yù)定范圍的像素所在的區(qū)域確定為紫邊區(qū)域。在某些實(shí)現(xiàn)方式中，將所述圖像中藍(lán)色通道值與紅色通道值小于預(yù)設(shè)閾值的像素所在的區(qū)域確定為所述高亮區(qū)域。本申請中，當(dāng)物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域中的物體為同一物體時(shí)，根據(jù)物體區(qū)域中的物體對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正，能夠有效地區(qū)分紫邊區(qū)域以及正常的紫邊色物體，從而避免錯(cuò)誤矯正，矯正效果更好。附圖說明為了更清楚地說明本發(fā)明實(shí)施例的技術(shù)方案，下面將對本發(fā)明實(shí)施例中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面所描述的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實(shí)施例，對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動(dòng)的前提下，還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。圖1是圖像的紫邊的示意圖。圖2是紫邊區(qū)域的顏色通道分布圖。圖3是本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的方法的示意性流程圖。圖4是本發(fā)明實(shí)施例的圖像的高亮區(qū)域和物體區(qū)域的示意圖。圖5是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的方法由高亮區(qū)域得到紫邊區(qū)域的示意圖。圖6是CIE1931顏色空間的示意圖。圖7是本發(fā)明實(shí)施例的紫邊區(qū)域的方向的示意圖。圖8是本發(fā)明實(shí)施例的圖像的紫邊區(qū)域和物體區(qū)域的示意圖。圖9是本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的方法的示意性流程圖。圖10是本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的方法的示意圖。圖11是本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的方法的示意性流程圖。圖12是本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的方法的示意性流程圖。圖13是本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的方法的示意圖。圖14是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的方法處理的圖像的效果圖。圖15是根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的方法處理的圖像的效果圖。圖16是本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的裝置的示意性框圖。圖17是本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的裝置的示意性框圖。具體實(shí)施方式下面將結(jié)合本發(fā)明實(shí)施例中的附圖，對本發(fā)明實(shí)施例中的技術(shù)方案進(jìn)行清楚、完整地描述，顯然，所描述的實(shí)施例是本發(fā)明一部分實(shí)施例，而不是全部的實(shí)施例?；诒景l(fā)明中的實(shí)施例，本領(lǐng)域普通技術(shù)人員在沒有做出創(chuàng)造性勞動(dòng)前提下所獲得的所有其他實(shí)施例，都屬于本發(fā)明保護(hù)的范圍。現(xiàn)有技術(shù)中矯正圖像的方法不能區(qū)分與紫邊區(qū)域尺度相同的正常的紫色的物體，會(huì)對正常的紫邊色物體(本發(fā)明中的紫邊色物體是指與紫邊區(qū)域的顏色相同的物體)產(chǎn)生錯(cuò)誤矯正。這些方法適合應(yīng)用在對小區(qū)域圖像紫邊進(jìn)行矯正，而對大區(qū)域圖像紫邊的矯正效果有限。因此，本發(fā)明提出了一種處理圖像的方法，通過在紫邊區(qū)域的相鄰區(qū)域中尋找物體，并利用該物體的顏色對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正，在物體為不同顏色時(shí)對紫邊區(qū)域進(jìn)行不同的矯正，這樣就能夠避免對紫邊色物體的錯(cuò)誤矯正，矯正效果更好，也比較適合用于對大區(qū)域圖像紫邊的矯正。下面結(jié)合圖2-14對本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的方法進(jìn)行詳細(xì)的介紹。圖2是紫邊區(qū)域的顏色通道分布情況示意圖。在圖2中位于中間的白色區(qū)域?yàn)楦吡羺^(qū)域，高亮區(qū)域兩側(cè)為物體區(qū)域，在高亮區(qū)域與物體區(qū)域交接的區(qū)域?yàn)樽线厖^(qū)域，沿著高亮區(qū)域到物體區(qū)域的方向，紫邊區(qū)域的紫色逐漸變淡。由圖2可以看出，藍(lán)色通道從物體區(qū)域到紫邊區(qū)域有明顯的上升，而紅色通道和綠色通道的變化基本是保持一致的，因此，在對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正時(shí)可以通過降低紫邊區(qū)域的藍(lán)色通道值來降低紫邊區(qū)域的偏紫色程度。此外，由于從物體區(qū)域到紫邊區(qū)域紅色通道和綠色通道的變化基本一致，因此，可以通過紅綠色差來判斷物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域中的物體是否為同一物體。圖3是本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的方法的示意性流程圖。該方法100包括：110、確定圖像的紫邊區(qū)域?？蛇x地，在確定圖像的紫邊區(qū)域之前，可以先確定圖像的高亮區(qū)域，然后再根據(jù)高亮區(qū)域確定紫邊區(qū)域。圖像的高亮區(qū)域主要是天空、燈光等亮度較高的區(qū)域，如圖4所示，在圖4的左側(cè)圖像中，高亮區(qū)域位于圖像上部，地面物體區(qū)域位于圖像下部，在圖4的右側(cè)圖像中，燈所在的區(qū)域?yàn)楦吡羺^(qū)域，四周為非高亮區(qū)域，在高亮區(qū)域與物體區(qū)域的交界處為物體的邊緣，在物體的邊緣由于光的色差較大容易產(chǎn)生紫邊?？梢詫D像中藍(lán)色通道值與紅色通道值滿足預(yù)設(shè)條件(可以是小于預(yù)設(shè)閾值)的像素所在的區(qū)域確定為所述高亮區(qū)域。具體來說，可以將滿足公式(1)的圖像像素所在的區(qū)域確定為高亮區(qū)域。C(i,j)＝{(i,j)|B(i,j)≥T1,R(i,j)≥T2}(1)其中，C(i,j)為高亮區(qū)域，(i,j)為圖像像素坐標(biāo)，B(i,j)和R(i,j)分別表示圖像像素的藍(lán)色通道值和紅色通道值，T1和T2分別表示藍(lán)色通道和紅色通道的閾值，只對藍(lán)色通道和紅色通道進(jìn)行限定而不對三種顏色通道都做限定可以得到一個(gè)范圍較大的高亮區(qū)域?？蛇x地，在確定紫邊區(qū)域時(shí)，可以根據(jù)圖像的視場角確定一個(gè)目標(biāo)延伸距離，接下來再沿圖像的高亮區(qū)域邊緣向圖像的其它區(qū)域延伸上述目標(biāo)延伸距離，從而得到紫邊區(qū)域。具體地，可以沿著高亮區(qū)域的邊緣從高亮區(qū)域向物體區(qū)域延伸上述目標(biāo)延伸距離，將延伸得到的區(qū)域確定為紫邊區(qū)域。另外，在確定上述目標(biāo)延伸距離時(shí)除了考慮圖像的視場角外還可以考慮拍攝圖像所用的鏡頭的色差。具體而言，如圖5所示，在得到了圖像的高亮區(qū)域之后，可以沿著高亮區(qū)域邊緣的法線方向(圖中的箭頭方向)向物體區(qū)域進(jìn)行延拓，得到延拓區(qū)域(圖5中實(shí)線和虛線所圍成的封閉區(qū)域)，延拓區(qū)域的大小與圖像的視場角以及拍攝圖像時(shí)的所用鏡頭的色差有關(guān)。一般情況下，色差會(huì)隨著視場角的增大而增大，因此，一個(gè)比較典型的拓展方法是按照視場角的大小進(jìn)行延拓，使得延拓區(qū)域的大小隨著視場角線性地增加。應(yīng)理解，還可以根據(jù)其它反應(yīng)色差變化的規(guī)律或者公式進(jìn)行延拓，得到延拓區(qū)域。在得到上述延拓區(qū)域之后可以直接將該延拓區(qū)域確定為上述紫邊區(qū)域，也可以對延拓區(qū)域進(jìn)行進(jìn)一步的處理以得到上述紫邊區(qū)域。具體來說，如圖6所示，在得到上述延拓區(qū)域之后，可以將位于延拓區(qū)域中的圖像像素轉(zhuǎn)換到圖6所示的CIE1931顏色空間中，利用顏色空間對紫邊區(qū)域進(jìn)行限縮。在將延拓區(qū)域中的圖像像素轉(zhuǎn)換到CIE1931顏色空間后，得到每個(gè)像素對應(yīng)的顏色坐標(biāo)，如果某個(gè)像素的顏色坐標(biāo)落在圖6所示的預(yù)設(shè)區(qū)域(位于圖6三角形區(qū)域內(nèi)的四邊形區(qū)域)中，那么就說明該像素呈現(xiàn)的顏色為紫邊區(qū)域的顏色，該像素位于圖像的紫邊區(qū)域。因此，可以將落入圖6預(yù)設(shè)區(qū)域的所有像素在圖像中所處的最小區(qū)域確定為紫邊區(qū)域。此外，圖6中的預(yù)設(shè)區(qū)域可以是滿足公式(2)的區(qū)域。D(i,j)＝{(x,y)|y<＝1.3692x-0.0927,y≤-0.2048x+0.3930,y≥0.0551x-0.023}(2)其中，D(i,j)表示預(yù)設(shè)區(qū)域，(x,y)表示圖像中(i,j)處的像素轉(zhuǎn)換到CIE1931顏色空間的顏色坐標(biāo)值。應(yīng)理解，公式(2)只是給出了確定預(yù)定區(qū)域的一種具體的方式，實(shí)際上，在確定該預(yù)設(shè)區(qū)域時(shí)，可以根據(jù)拍攝圖像的鏡頭色差的具體情況來設(shè)置預(yù)設(shè)區(qū)域，例如，當(dāng)拍攝出來的圖像的紫邊區(qū)域偏藍(lán)時(shí)，在設(shè)置該預(yù)設(shè)區(qū)域時(shí)可以將該預(yù)設(shè)區(qū)域向CIE1931坐標(biāo)系中的藍(lán)色區(qū)域靠攏。應(yīng)理解，通過上述方法確定的紫邊區(qū)域中不僅包含需要矯正的真正的紫邊區(qū)域，也可能包括一些不能矯正的正常的紫邊色物體，因?yàn)檫@些物體本來的顏色就是紫邊色。因此，在矯正時(shí)通過尋找紫邊區(qū)域緊鄰區(qū)域中的物體，并參考這些物體對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正能夠有效的避免錯(cuò)誤矯正的發(fā)生。120、確定與紫邊區(qū)域相鄰的物體區(qū)域?？蛇x地，在確定了紫邊區(qū)域之后對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正之前，可以先判斷紫邊區(qū)域是否被高亮區(qū)域淹沒或者覆蓋，當(dāng)紫邊區(qū)域被高亮區(qū)域淹沒或者覆蓋的時(shí)，可以直接降低紫邊區(qū)域中的物體的顏色飽和度，從而降低紫邊區(qū)域的偏紫色程度，盡可能的消除圖像中的紫邊區(qū)域；而當(dāng)紫邊區(qū)域沒有被高亮區(qū)域淹沒或者覆蓋時(shí)，可以在紫邊區(qū)域的邊緣尋找參考物體，然后根據(jù)該參考物體的顏色對紫邊區(qū)域進(jìn)行處理。當(dāng)紫邊區(qū)域被高亮區(qū)域淹沒或者覆蓋時(shí)，具體可以通過降低紫邊區(qū)域的紅綠色差和藍(lán)綠色差值來降低紫邊區(qū)域的顏色飽和度。降低的程度可以按照公式(3)和公式(4)進(jìn)行。deltaGB=G-BdeltaGR=G-R---(3)]]>deltaGBnew=factor*deltaGBolddeltaGRnew=factor*deltaGRold---(4)]]>其中，deltaGB和deltaGR分別為紫邊區(qū)域的藍(lán)綠色差和紅綠色差，R、G和B分別為紫邊區(qū)域的紅色通道值、綠色通道值和藍(lán)色通道值。deltaGBnew和deltaGRnew分別表示處理后的紫邊區(qū)域的藍(lán)綠色差和紅綠色差，deltaGBold和deltaGRold分別表示處理前的紫邊區(qū)域的藍(lán)綠色差和紅綠色差，factor表示顏色通道值可以降低的程度，一般根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來設(shè)定，例如，可以取0.3-0.5。此外，對于被高亮區(qū)域淹沒的紫邊區(qū)域來說，可以只矯正一次，而對于未被高亮區(qū)域淹沒的紫邊區(qū)域來說可以進(jìn)行多次矯正?？蛇x地，在確定與紫邊區(qū)域相鄰的物體區(qū)域時(shí)可以沿紫邊區(qū)域延伸一個(gè)預(yù)定距離，然后得到一個(gè)物體區(qū)域。應(yīng)理解，這里預(yù)設(shè)距離可以預(yù)先設(shè)定，當(dāng)預(yù)設(shè)距離過大時(shí)，物體區(qū)域中的物體對紫邊區(qū)域的參考價(jià)值就會(huì)變小，這時(shí)再根據(jù)物體區(qū)域中的物體對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正時(shí)的準(zhǔn)確性就會(huì)降低，而當(dāng)該預(yù)設(shè)距離過小時(shí)，由于離紫色區(qū)域邊緣過近，因此，有可能找不到具有參考價(jià)值的物體，因此，預(yù)設(shè)距離的大小要合適，在實(shí)際應(yīng)用時(shí)可以考慮圖像的實(shí)際情況來設(shè)定，也可以根據(jù)經(jīng)驗(yàn)來設(shè)定一個(gè)經(jīng)驗(yàn)值。具體而言，如圖7所示，確定紫邊區(qū)域時(shí)可以先確定紫邊區(qū)域的方向，紫邊區(qū)域的方向包括上、下、左、右四個(gè)方向，在判斷紫邊區(qū)域的方向時(shí)可以使用梯度算子來判斷紫邊的方向，這里使用的梯度算子具體可以是拉普拉斯算子或者sobel算子等等。紫邊的方向一般是從高亮區(qū)域的邊緣指向物體區(qū)域，也就是從亮度高指向亮度低的方向。圖7左側(cè)圖像的紫邊區(qū)域的方向向下，圖7右側(cè)圖像的紫邊區(qū)域包含四部分，位于上部和下部的紫邊區(qū)域的方向分別是向上和向下，位于左側(cè)和右側(cè)的紫邊區(qū)域的方向分別是向左和向右。在確定了紫邊區(qū)域的方向后，可以從紫邊區(qū)域的邊緣向物體區(qū)域進(jìn)一步的延伸一個(gè)預(yù)定距離，得到一個(gè)物體區(qū)域，如圖8所示，圖中的兩條虛線之間的封閉區(qū)域就是物體區(qū)域，該物體區(qū)域與紫邊區(qū)域相鄰，接下來就可以根據(jù)物體區(qū)域中的顏色對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正了。130、在物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域中的物體屬于同一物體的情況下，確定物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體。應(yīng)理解，這里的紫邊色物體是指呈紫邊區(qū)域顏色的物體，也就是與紫邊區(qū)域顏色相同的物體，這里的顏色相同可以是指紫邊色物體的顏色通道值與紫邊區(qū)域的相應(yīng)的顏色通道值的差值小于一定的閾值，也就是說，當(dāng)紫邊色物體的顏色與紫邊區(qū)域的顏色非常接近時(shí)，就可以認(rèn)為紫邊色物體與紫邊區(qū)域的顏色相同。紫邊區(qū)域的顏色是指紫邊區(qū)域所呈現(xiàn)的顏色，當(dāng)紫邊區(qū)域中的物體的顏色不是紫邊色時(shí)，紫邊區(qū)域仍然呈現(xiàn)紫邊色，因?yàn)樯畹脑?，在紫邊區(qū)域發(fā)生了光的疊加，使得紫邊區(qū)域中的物體的顏色被遮蓋而呈現(xiàn)出紫邊色。因此，當(dāng)物體區(qū)域中的物體為紫邊色物體，也就說物體區(qū)域的物體與紫邊區(qū)域的顏色相同時(shí)，可以不對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正?？蛇x地，可以根據(jù)藍(lán)綠色差來確定物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體。具體來說，可以先對物體區(qū)域中的物體的藍(lán)色通道與綠色通道做差，得到第一差值，同樣，對紫邊區(qū)域的藍(lán)色通道與綠色通道也進(jìn)行做差得到第二差值；如果第一差值和第二差值的正負(fù)號(hào)相同，也就是說第一差值和第二差值同為正號(hào)或者第一差值和第二差值同為負(fù)號(hào)時(shí)，確定物體區(qū)域中的物體為紫邊色物體，此時(shí)，該紫邊色物體的顏色與紫邊區(qū)域的顏色一致；另外，如果第一差值和第二差值的正負(fù)號(hào)不同，也就是說第一差值和第二差值分別為正號(hào)和負(fù)號(hào)或者第一差值和第二差值分別為負(fù)號(hào)和正號(hào)時(shí)，確定物體區(qū)域中的物體不是紫邊色物體，也就是說物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域的顏色不相同?？蛇x地，在物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域中的物體屬于不同的物體的情況下，可以直接降低紫邊區(qū)域的藍(lán)色通道值。140、在物體區(qū)域中的物體是紫邊色物體的情況下，不對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正。當(dāng)物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域顏色相同時(shí)，說明紫邊區(qū)域的物體本身的顏色就和紫邊區(qū)域的顏色相同，這時(shí)不需要再對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正，因?yàn)榇藭r(shí)紫邊區(qū)域呈現(xiàn)出的顏色就是紫邊區(qū)域中的物體的真正顏色，這時(shí)如果對紫邊區(qū)域中的物體進(jìn)行矯正的話，可能會(huì)降低紫邊區(qū)域偏紫色的程度，出現(xiàn)錯(cuò)誤矯正。而本發(fā)明實(shí)施例中，在對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正時(shí)通過參考物體區(qū)域中的物體能夠很好地區(qū)分真正的紫邊色物體和紫邊區(qū)域，能夠避免發(fā)生錯(cuò)誤矯正。150、在物體區(qū)域中的物體不是紫邊色物體的情況下，對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正。本發(fā)明實(shí)施例中，通過在紫邊區(qū)域的附近確定物體區(qū)域，在物體區(qū)域中存在與紫邊區(qū)域中的物體相同物體的情況下，根據(jù)物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體而決定是否對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正，并且在物體區(qū)域中的物體是紫邊色物體時(shí)根據(jù)物體區(qū)域中的物體的顏色對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正，這樣就能夠有效地區(qū)分紫邊區(qū)域以及正常的紫邊色物體，從而避免錯(cuò)誤矯正，矯正效果更好?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，當(dāng)物體區(qū)域中的物體不是紫邊色物體時(shí)，可以根據(jù)物體區(qū)域中的物體的顏色對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，在根據(jù)物體區(qū)域中的物體的顏色對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正時(shí)，可以參照物體區(qū)域中的物體的顏色，將紫邊區(qū)域的顏色還原成物體區(qū)域中的物體的顏色。具體而言，在根據(jù)物體區(qū)域中的物體的顏色對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正時(shí)，可以通過更改紫邊區(qū)域的藍(lán)綠色差和紅綠色差，使得紫邊區(qū)域的藍(lán)綠色差與紅綠色差的比值和物體區(qū)域中的物體的藍(lán)綠色差與紅綠色差的比值相等。具體來說，可以改變紫邊區(qū)域的顏色通道值，使得紫邊區(qū)域中的紅綠色差和藍(lán)綠色差滿足公式(5)。deltaGB(i,j)＝deltaGR(i,j)×deltaGBobject/deltaGRobject(5)其中deltaGB(i,j)和deltaGR(i,j)分別表示紫邊區(qū)域的藍(lán)綠色差和紅綠色差，deltaGBobject和deltaGRobject表示物體區(qū)域中的物體的藍(lán)綠色差和紅綠色差?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述方法還包括：根據(jù)紅綠色差確定物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域中的物體是否屬于同一物體?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，在根據(jù)紅綠色差確定物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域中的物體是否屬于同一物體時(shí)，具體步驟如下：確定物體區(qū)域中的物體的紅色通道與綠色通道的差值為第一差值；確定紫邊區(qū)域中的紅色通道與綠色通道的差值為第二差值；當(dāng)?shù)谝徊钪岛偷诙钪稻鶠檎龜?shù)或者負(fù)數(shù)(也就是同號(hào))時(shí)，確定物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域中的物體屬于相同的物體；當(dāng)?shù)谝徊钪岛偷诙钪捣謩e為正數(shù)和負(fù)數(shù)，或者，當(dāng)?shù)谝徊钪岛偷诙钪捣謩e為負(fù)數(shù)和正數(shù)時(shí)，確定物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域中的物體屬于不同的物體。應(yīng)理解，在圖像中可以認(rèn)為同一物體的顏色不會(huì)發(fā)生突變，物體的顏色通道值只會(huì)漸漸的發(fā)生變化，并且對于同一物體的不同部分來說，紅色通道與綠色通道的差值的正負(fù)號(hào)是一定的，因此，可以根據(jù)通過對比紅綠色差的正負(fù)號(hào)是否一致來確定紫邊區(qū)域中的物體與物體區(qū)域中的物體是否為相同的物體?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，在確定物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體時(shí)，可以具體根據(jù)藍(lán)綠色差來確定物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域的顏色是否相同，從而確定物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，在根據(jù)藍(lán)綠色差來確定物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體時(shí)，可以具體采用以下步驟來判斷：將物體區(qū)域中的物體的藍(lán)色通道值與綠色通道值做差，得到第一差值；將紫邊區(qū)域的藍(lán)色通道值與綠色通道值做差，得到第二差值；當(dāng)?shù)谝徊钪蹬c第二差值均為正數(shù)或者均為負(fù)數(shù)(同號(hào))時(shí)，確定物體區(qū)域中的物體為紫邊色物體，也就是說物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域的顏色相同；當(dāng)?shù)谝徊钪禐檎龜?shù)第二差值為負(fù)數(shù)，或者，第一差值為負(fù)數(shù)第二差值為正數(shù)時(shí)，確定物體區(qū)域中的物體不是紫邊色物體，也就是說物體區(qū)域中的物體與紫邊區(qū)域的顏色不同?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，當(dāng)紫邊區(qū)域周圍不存在與紫邊區(qū)域中的物體相同的物體時(shí)，可以降低紫邊區(qū)域的藍(lán)色通道值，紫邊區(qū)域中離高亮區(qū)域距離越近的區(qū)域藍(lán)色通道的降低幅度越大，離高亮區(qū)域越遠(yuǎn)的區(qū)域的藍(lán)色通道的降低幅度越小。具體來說，可以降低紫邊區(qū)域的藍(lán)色通道值，使得紫邊區(qū)域中的矯正點(diǎn)的藍(lán)色通道值滿足公式(6)deltaGB(i,j)＝Number′×deltaGB/Number(6)其中，deltaGB(i,j)表示紫邊區(qū)域中的矯正點(diǎn)的藍(lán)綠通道差值，Number′表示矯正點(diǎn)離高亮區(qū)域邊緣的距離，deltaGB表示紫邊區(qū)域邊緣(也就是與物體區(qū)域交接的邊緣)的藍(lán)綠色差值，Number表示紫邊邊緣離高亮邊緣的距離(即紫邊的寬度)?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，在對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正時(shí)，可以從兩個(gè)方向或者多個(gè)方向?qū)ψ线厖^(qū)域進(jìn)行矯正，例如，對于一些范圍較大的紫邊區(qū)域來說，紫邊區(qū)域可能會(huì)同時(shí)處于兩個(gè)或者多個(gè)高亮區(qū)域的延伸區(qū)域內(nèi)，這樣就可以分別從多個(gè)高亮區(qū)域向紫邊區(qū)域的方向?qū)ψ线厖^(qū)域進(jìn)行矯正，與只從一個(gè)方向?qū)ψ线厖^(qū)域進(jìn)行矯正方法相比，能夠取得更好的矯正效果。圖9是本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的方法的示意性流程圖。圖9示出了對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正的具體流程，具體步驟如下：301、開始矯正紫邊區(qū)域。在確定了紫邊區(qū)域后就可以開始對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正。302、對紫邊區(qū)域進(jìn)行延拓，得到物體區(qū)域，并沿著紫邊區(qū)域的方向在物體區(qū)域中找到目標(biāo)物體。其中，該物體區(qū)域是沿著紫邊區(qū)域的邊緣進(jìn)行擴(kuò)展而得到的紫邊區(qū)域的相鄰區(qū)域。303、判斷紫邊區(qū)域中的物體與目標(biāo)物體是否為同一物體。當(dāng)紫邊區(qū)域中的物體與目標(biāo)物體是同一物體時(shí)，執(zhí)行步驟304，當(dāng)紫邊區(qū)域中的物體與目標(biāo)物體不是同一物體時(shí)，執(zhí)行步驟308。304、調(diào)整紅色通道值。通過調(diào)整紫邊區(qū)域以及目標(biāo)物體的紅色通道值，可以更方便更準(zhǔn)確地對紫邊區(qū)域中的物體以及目標(biāo)物體是否為一個(gè)物體進(jìn)行判斷。305、判斷目標(biāo)物體是否為紫邊色物體。當(dāng)目標(biāo)物體是紫邊色物體時(shí)，矯正過程結(jié)束，當(dāng)目標(biāo)物體不是紫邊色物體時(shí)執(zhí)行步驟306。306、判斷目標(biāo)物體的紅綠色差是否為零。當(dāng)目標(biāo)物體的紅綠色差為零時(shí)說明目標(biāo)物體的紅色通道和綠色通道值相等，此時(shí)目標(biāo)物體的藍(lán)綠色差與紅綠色差的比值就是無窮大，這樣就無法根據(jù)公式(5)將紫邊區(qū)域的藍(lán)綠色差與紅綠色差的比值設(shè)置為目標(biāo)物體的藍(lán)綠色差與紅綠色差的比值。因此，這里需要對紅綠色差是否為零進(jìn)行判斷，如果紅綠色差不為零，那么就可以根據(jù)公式(5)對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正。307、根據(jù)目標(biāo)物體的顏色調(diào)整紫邊區(qū)域的顏色通道值。當(dāng)目標(biāo)物體不是紫邊色物體，并且目標(biāo)物體的紅綠色差不為零時(shí)可以根據(jù)公式(5)來矯正紫邊區(qū)域，使得紫邊區(qū)域的藍(lán)綠色差與紅綠色差的比值和目標(biāo)物體的藍(lán)綠色差與紅綠色差的比值相等。308、降低紫邊區(qū)域的藍(lán)色通道值。當(dāng)紫邊區(qū)域中的物體與目標(biāo)物體不是同一物體時(shí)，或者紫邊區(qū)域中的物體雖然與目標(biāo)物體為同一物體，但是目標(biāo)物體不是紫邊色物體并且紅綠色差為零時(shí)，可以直接降低紫邊區(qū)域的藍(lán)色通道值，實(shí)現(xiàn)對紫邊區(qū)域的矯正。309、矯正結(jié)束。可選地，作為一個(gè)實(shí)施例，本發(fā)明實(shí)施例處理圖像的方法還包括：矯正殘留的紫邊。如圖10所示，在對圖10中的紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正后，有可能只時(shí)對1、2、3、4所在的紫邊區(qū)域進(jìn)行了矯正，而對5、6、7、8所在的紫邊區(qū)域沒有矯正，也就是在對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正后存在著殘留的紫邊。因此，為了實(shí)現(xiàn)更好的矯正效果需要對圖10中的5、6、7、8所在的紫邊區(qū)域所在的區(qū)域進(jìn)行矯正。如圖11所示，A(i,j)為殘留紫邊中未矯正的點(diǎn)，B(i,j)和C(i,j)是紫邊區(qū)域中已經(jīng)矯正過的點(diǎn)。在對未矯正的點(diǎn)A(i,j)進(jìn)行矯正時(shí)的具體過程如圖12所示。401、開始矯正殘留紫邊。沿紫邊區(qū)域的方向完成矯正后就可以開始?xì)埩糇线叺某C正工作。402、在紫邊區(qū)域內(nèi)尋找為矯正的點(diǎn)A(i,j)。應(yīng)理解，A(i,j)是紫邊區(qū)域中未矯正的點(diǎn)中的任意一點(diǎn)。403、在色差閾值范圍內(nèi)搜索已矯正的點(diǎn)，具體來說，可以分別沿水平方向和豎直方向來搜索已經(jīng)被矯正的點(diǎn)。404、判斷已矯正的點(diǎn)是否屬于紫邊色物體，具體來說是判斷B(i,j)和C(i,j)是否屬于紫邊色物體。405、如果B(i,j)和C(i,j)不屬于紫邊色物體，那么可以根據(jù)B(i,j)和C(i,j)的矯正策略對A(i,j)進(jìn)行矯正，例如，如果B(i,j)和C(i,j)中B(i,j)的藍(lán)綠色差值較大，那么可以根據(jù)B(i,j)的藍(lán)綠色差值更新A(i,j)的色差值，使得A(i,j)的色差值與B(i,j)的色差值相同。406、如果B(i,j)和C(i,j)屬于紫邊色物體，那么可以認(rèn)為A(i,j)也屬于紫邊色物體，不需要對A(i,j)進(jìn)行矯正，矯正殘留紫邊的過程結(jié)束。如圖13所示，在矯正紫邊后還可以對矯正后的紫邊區(qū)域進(jìn)行平滑濾波處理，對紫邊區(qū)域中的顏色通道值進(jìn)行平均，以處理掉奇異點(diǎn)和個(gè)別遺漏的未矯正點(diǎn)，從而得到更好的矯正效果，使得矯正后的紫邊區(qū)域的顯示效果更好。圖14和圖15是采用本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的方法對圖像進(jìn)行處理的效果圖，在圖14中，第一列的兩個(gè)圖像是對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正之前的圖像，第二列分別是采用了本發(fā)明實(shí)施例的方法處理后的圖像，由圖14中的對比可知，本發(fā)明實(shí)施例能夠很好的消除圖像中的紫邊區(qū)域，提高了視覺體驗(yàn)的效果。圖15與圖14類似，上部的圖像是未矯正的圖像，下部是矯正后的圖像，由圖15可以看出，通過本發(fā)明實(shí)施例的方法能夠很好的消除圖像中手指邊緣的紫邊區(qū)域。上文結(jié)合圖1至圖15，詳細(xì)的描述了根據(jù)本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的方法，下面將結(jié)合圖16和圖17，描述本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的裝置。應(yīng)理解，圖16和圖17描述的處理圖像的裝置能夠?qū)崿F(xiàn)圖1至圖15中描述的處理圖像的方法的各個(gè)步驟，為了簡潔，適當(dāng)省略重復(fù)的描述。圖16是本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的裝置的示意性框圖。圖16的裝置500包括：第一確定模塊510，用于確定所述圖像的紫邊區(qū)域；第二確定模塊520，用于確定與所述紫邊區(qū)域相鄰的物體區(qū)域；第三確定模塊530，用于在所述物體區(qū)域中的物體與所述紫邊區(qū)域中的物體屬于同一物體的情況下，確定所述物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體，其中，所述紫邊色物體與所述紫邊區(qū)域的顏色相同；處理模塊540，所述處理模塊540具體用于：在所述物體區(qū)域中的物體是紫邊色物體的情況下，不對所述紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正；在所述物體區(qū)域中的物體不是紫邊色物體的情況下，對所述紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正。本發(fā)明實(shí)施例中，通過在紫邊區(qū)域的附近確定物體區(qū)域，在物體區(qū)域中存在與紫邊區(qū)域中的物體相同物體的情況下，根據(jù)物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體而決定是否對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正，并且在物體區(qū)域中的物體是紫邊色物體時(shí)根據(jù)物體區(qū)域中的物體的顏色對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正，這樣就能夠有效地區(qū)分紫邊區(qū)域以及正常的紫邊色物體，從而避免錯(cuò)誤矯正，矯正效果更好?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述處理模塊540具體用于：根據(jù)所述物體區(qū)域中的物體的顏色對所述紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正可選地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述處理模塊540具體用于：改變所述紫邊區(qū)域的顏色通道值，使得所述紫邊區(qū)域的顏色與所述物體區(qū)域中的物體的顏色一致?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述裝置500還包括：第四確定模塊550，用于根據(jù)紅綠色差確定所述物體區(qū)域中的物體與所述紫邊區(qū)域中的物體是否屬于同一物體?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述第四確定模塊550具體用于：確定所述物體區(qū)域中的物體的紅色通道與綠色通道的差值為第一差值；確定所述紫邊區(qū)域的紅色通道與綠色通道的差值為第二差值；當(dāng)所述第一差值與所述第二差值均為正數(shù)或者均為負(fù)數(shù)時(shí)，所述物體區(qū)域中的物體與所述紫邊區(qū)域中的物體屬于同一物體；當(dāng)所述第一差值為正數(shù)所述第二差值為負(fù)數(shù)，或者，所述第一差值為負(fù)數(shù)所述第二差值為正數(shù)時(shí)，所述物體區(qū)域中的物體與所述紫邊區(qū)域中的物體屬于不同的物體?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，在所述物體區(qū)域中的物體與所述紫邊區(qū)域中的物體屬于不同的物體的情況下，所述處理模塊540用于降低所述紫邊區(qū)域的藍(lán)色通道值?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述第三確定模塊530具體用于：根據(jù)藍(lán)綠色差確定所述物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述第三確定模塊530具體用于：確定所述物體區(qū)域中的物體的藍(lán)色通道與綠色通道的差值為第一差值；確定所述紫邊區(qū)域的藍(lán)色通道與綠色通道的差值為第二差值；當(dāng)所述第一差值與所述第二差值均為正數(shù)或者均為負(fù)數(shù)時(shí)，所述物體區(qū)域中的物體是紫邊色物體；當(dāng)所述第一差值為正數(shù)所述第二差值為負(fù)數(shù)，或者，所述第一差值為負(fù)數(shù)所述第二差值為正數(shù)時(shí)，所述物體區(qū)域中的物體不是紫邊色物體。可選地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述第一確定模塊510具體用于：根據(jù)所述圖像的視場角確定目標(biāo)延伸距離；沿所述圖像的高亮區(qū)域邊緣向所述圖像的其它區(qū)域延伸所述目標(biāo)延伸距離，得到所述紫邊區(qū)域?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述第二確定模塊520用于沿所述紫邊區(qū)域邊緣延伸預(yù)設(shè)距離，得到所述物體區(qū)域。可選地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述裝置500還包括：第五確定模塊560，用于確定所述紫邊區(qū)域是否被所述圖像的高亮區(qū)域覆蓋；在所述紫邊區(qū)域被所述高亮區(qū)域覆蓋的情況下，所述處理模塊用于降低所述紫邊區(qū)域的顏色飽和度。圖17是本發(fā)明實(shí)施例的處理圖像的裝置的示意性框圖。圖17的裝置600包括：存儲(chǔ)器610，用于存儲(chǔ)程序；處理器620，當(dāng)所述程序被執(zhí)行時(shí)，所述處理器620用于：確定所述圖像的紫邊區(qū)域；確定與所述紫邊區(qū)域相鄰的物體區(qū)域；在所述物體區(qū)域中的物體與所述紫邊區(qū)域中的物體屬于同一物體的情況下，確定所述物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體，其中，所述紫邊色物體與所述紫邊區(qū)域的顏色相同；在所述物體區(qū)域中的物體是紫邊色物體的情況下，不對所述紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正；在所述物體區(qū)域中的物體不是紫邊色物體的情況下，對所述紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正。本發(fā)明實(shí)施例中，通過在紫邊區(qū)域的附近確定物體區(qū)域，在物體區(qū)域中存在與紫邊區(qū)域中的物體相同物體的情況下，根據(jù)物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體而決定是否對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正，并且在物體區(qū)域中的物體是紫邊色物體時(shí)根據(jù)物體區(qū)域中的物體的顏色對紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正，這樣就能夠有效地區(qū)分紫邊區(qū)域以及正常的紫邊色物體，從而避免錯(cuò)誤矯正，矯正效果更好?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述處理器620具體用于：根據(jù)所述物體區(qū)域中的物體的顏色對所述紫邊區(qū)域進(jìn)行矯正可選地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述處理器620具體用于：改變所述紫邊區(qū)域的顏色通道值，使得所述紫邊區(qū)域的顏色與所述物體區(qū)域中的物體的顏色一致?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述處理器620用于根據(jù)紅綠色差確定所述物體區(qū)域中的物體與所述紫邊區(qū)域中的物體是否屬于同一物體?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述處理器620用于：確定所述物體區(qū)域中的物體的紅色通道與綠色通道的差值為第一差值；確定所述紫邊區(qū)域的紅色通道與綠色通道的差值為第二差值；當(dāng)所述第一差值與所述第二差值均為正數(shù)或者均為負(fù)數(shù)時(shí)，所述物體區(qū)域中的物體與所述紫邊區(qū)域中的物體屬于同一物體；當(dāng)所述第一差值為正數(shù)所述第二差值為負(fù)數(shù)，或者，所述第一差值為負(fù)數(shù)所述第二差值為正數(shù)時(shí)，所述物體區(qū)域中的物體與所述紫邊區(qū)域中的物體屬于不同的物體?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，在所述物體區(qū)域中的物體與所述紫邊區(qū)域中的物體屬于不同的物體的情況下，所述處理器620用于降低所述紫邊區(qū)域的藍(lán)色通道值。可選地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述處理器620具體用于：根據(jù)藍(lán)綠色差確定所述物體區(qū)域中的物體是否為紫邊色物體。可選地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述處理器620具體用于：確定所述物體區(qū)域中的物體的藍(lán)色通道與綠色通道的差值為第一差值；確定所述紫邊區(qū)域的藍(lán)色通道與綠色通道的差值為第二差值；當(dāng)所述第一差值與所述第二差值均為正數(shù)或者均為負(fù)數(shù)時(shí)，所述物體區(qū)域中的物體是紫邊色物體；當(dāng)所述第一差值為正數(shù)所述第二差值為負(fù)數(shù)，或者，所述第一差值為負(fù)數(shù)所述第二差值為正數(shù)時(shí)，所述物體區(qū)域中的物體不是紫邊色物體?？蛇x地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述處理器620具體用于：根據(jù)所述圖像的視場角確定目標(biāo)延伸距離；沿所述圖像的高亮區(qū)域邊緣向所述圖像的其它區(qū)域延伸所述目標(biāo)延伸距離，得到所述紫邊區(qū)域。可選地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述處理器620用于沿所述紫邊區(qū)域邊緣延伸預(yù)設(shè)距離，得到所述物體區(qū)域。可選地，作為一個(gè)實(shí)施例，所述處理器620具體用于：確定所述紫邊區(qū)域是否被所述圖像的高亮區(qū)域覆蓋；在所述紫邊區(qū)域被所述高亮區(qū)域覆蓋的情況下，降低所述紫邊區(qū)域的顏色飽和度。本領(lǐng)域普通技術(shù)人員可以意識(shí)到，結(jié)合本文中所公開的實(shí)施例描述的各示例的單元及算法步驟，能夠以電子硬件、或者計(jì)算機(jī)軟件和電子硬件的結(jié)合來實(shí)現(xiàn)。這些功能究竟以硬件還是軟件方式來執(zhí)行，取決于技術(shù)方案的特定應(yīng)用和設(shè)計(jì)約束條件。專業(yè)技術(shù)人員可以對每個(gè)特定的應(yīng)用來使用不同方法來實(shí)現(xiàn)所描述的功能，但是這種實(shí)現(xiàn)不應(yīng)認(rèn)為超出本發(fā)明的范圍。所屬領(lǐng)域的技術(shù)人員可以清楚地了解到，為描述的方便和簡潔，上述描述的系統(tǒng)、裝置和單元的具體工作過程，可以參考前述方法實(shí)施例中的對應(yīng)過程，在此不再贅述。在本申請所提供的幾個(gè)實(shí)施例中，應(yīng)該理解到，所揭露的系統(tǒng)、裝置和方法，可以通過其它的方式實(shí)現(xiàn)。例如，以上所描述的裝置實(shí)施例僅僅是示意性的，例如，所述單元的劃分，僅僅為一種邏輯功能劃分，實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)可以有另外的劃分方式，例如多個(gè)單元或組件可以結(jié)合或者可以集成到另一個(gè)系統(tǒng)，或一些特征可以忽略，或不執(zhí)行。另一點(diǎn)，所顯示或討論的相互之間的耦合或直接耦合或通信連接可以是通過一些接口，裝置或單元的間接耦合或通信連接，可以是電性，機(jī)械或其它的形式。所述作為分離部件說明的單元可以是或者也可以不是物理上分開的，作為單元顯示的部件可以是或者也可以不是物理單元，即可以位于一個(gè)地方，或者也可以分布到多個(gè)網(wǎng)絡(luò)單元上?？梢愿鶕?jù)實(shí)際的需要選擇其中的部分或者全部單元來實(shí)現(xiàn)本實(shí)施例方案的目的。另外，在本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例中的各功能單元可以集成在一個(gè)處理單元中，也可以是各個(gè)單元單獨(dú)物理存在，也可以兩個(gè)或兩個(gè)以上單元集成在一個(gè)單元中。所述功能如果以軟件功能單元的形式實(shí)現(xiàn)并作為獨(dú)立的產(chǎn)品銷售或使用時(shí)，可以存儲(chǔ)在一個(gè)計(jì)算機(jī)可讀取存儲(chǔ)介質(zhì)中?；谶@樣的理解，本發(fā)明的技術(shù)方案本質(zhì)上或者說對現(xiàn)有技術(shù)做出貢獻(xiàn)的部分或者該技術(shù)方案的部分可以以軟件產(chǎn)品的形式體現(xiàn)出來，該計(jì)算機(jī)軟件產(chǎn)品存儲(chǔ)在一個(gè)存儲(chǔ)介質(zhì)中，包括若干指令用以使得一臺(tái)計(jì)算機(jī)設(shè)備(可以是個(gè)人計(jì)算機(jī)，服務(wù)器，或者網(wǎng)絡(luò)設(shè)備等)執(zhí)行本發(fā)明各個(gè)實(shí)施例所述方法的全部或部分步驟。而前述的存儲(chǔ)介質(zhì)包括：U盤、移動(dòng)硬盤、只讀存儲(chǔ)器(ROM，Read-OnlyMemory)、隨機(jī)存取存儲(chǔ)器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盤等各種可以存儲(chǔ)程序代碼的介質(zhì)。以上所述，僅為本發(fā)明的具體實(shí)施方式，但本發(fā)明的保護(hù)范圍并不局限于此，任何熟悉本
技術(shù)領(lǐng)域：
的技術(shù)人員在本發(fā)明揭露的技術(shù)范圍內(nèi)，可輕易想到變化或替換，都應(yīng)涵蓋在本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。因此，本發(fā)明的保護(hù)范圍應(yīng)以所述權(quán)利要求的保護(hù)范圍為準(zhǔn)。當(dāng)前第1頁1 2 3