專(zhuān)利名稱：相機(jī)的自動(dòng)色彩空間與情境轉(zhuǎn)換方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種相機(jī)的自動(dòng)色彩空間與情境轉(zhuǎn)換方法。
背景技術(shù)：
一般相機(jī)提供各種不同情境轉(zhuǎn)換的拍照模式，用以呈現(xiàn)出不同視 覺(jué)效果，舉例說(shuō)明如復(fù)古、黑白、與浮雕等情境轉(zhuǎn)換的拍照模式。
現(xiàn)有技術(shù)所提供情境轉(zhuǎn)換的拍照模式，不僅單調(diào)且樣式有限，早 已不敷大眾需求?，F(xiàn)有技術(shù)中利用色彩空間轉(zhuǎn)換、色溫變化、或邊緣 特殊處理，達(dá)到情境轉(zhuǎn)換的目的。舉例說(shuō)明，把在白天所拍攝的高色 溫的影像轉(zhuǎn)換成在黃昏時(shí)低色溫的影像。其中影像轉(zhuǎn)換只改變各色彩
的增益( gain)或色彩校正矢巨陣(color correction matrix), 這禾中禾ll用色 溫變化達(dá)到影像轉(zhuǎn)換方式，較不自然，且拍照模式有限。
根據(jù)中國(guó)臺(tái)灣發(fā)明專(zhuān)利公告編號(hào)5 5 8 6 7 0號(hào)揭示一種"具有 光源設(shè)定及色彩校正功能的數(shù)字相機(jī)"，利用色溫變化改變各色彩的增 益，并色彩校正，提供影像轉(zhuǎn)換，所得到的影像較不自然，且拍照模 式有限。
于是，本發(fā)明人有感上述缺陷的可改善之處，且依據(jù)多年來(lái)從事 此方面的相關(guān)經(jīng)驗(yàn)，悉心觀察且研究，并配合學(xué)理的運(yùn)用，而提出一 種設(shè)計(jì)合理且有效改善上述缺陷的本發(fā)明技術(shù)方案。

發(fā)明內(nèi)容
因此本發(fā)明的目的就是提出一種相機(jī)的自動(dòng)色彩空間與情境轉(zhuǎn)換 方法，其所得到的影像較自然，且具有多樣化拍照模式，達(dá)到情境轉(zhuǎn) 換的目的。
根據(jù)本發(fā)明的上述目的，本發(fā)明提供一種相機(jī)的自動(dòng)色彩空間與 情境轉(zhuǎn)換方法，至少包括選定一原始影像與一目標(biāo)影像；接著執(zhí)行 一自動(dòng)色彩空間轉(zhuǎn)換，將原始影像與目標(biāo)影像的一色彩空間分別轉(zhuǎn)換 成另一色彩空間，并得到原始影像與目標(biāo)影像在另一色彩空間的亮度 色階分布，亮度色階分布計(jì)算原始影像與目標(biāo)影像的多個(gè)像素值分別 相對(duì)應(yīng)于在另一色彩空間的多個(gè)亮度色階值的出現(xiàn)機(jī)率，各該些像素 值具有彩度信息；再來(lái)執(zhí)行一色階匹配，首先將原始影像與目標(biāo)影像 在另一色彩空間的亮度色階分布分別進(jìn)行一特征分群，再執(zhí)行最相似
4鄰域搜尋，找出原始影像在另一色彩空間的亮度色階分布最匹配于目 標(biāo)影像在另一色彩空間的亮度色階分布；以及執(zhí)行一色彩信息復(fù)制， 將目標(biāo)影像與原始影像在另一色彩空間中最匹配的亮度色階分布，找 出所相對(duì)應(yīng)于目標(biāo)影像的像素值，復(fù)制該彩度信息到原始影像，以達(dá) 到情境轉(zhuǎn)換的目的。
本發(fā)明另提供一種相機(jī)的自動(dòng)色彩空間與情境轉(zhuǎn)換方法，至少包 括選定一原始影像與一目標(biāo)影像；執(zhí)行一自動(dòng)色彩空間轉(zhuǎn)換，將原 始影像與目標(biāo)影像的一色彩空間分別轉(zhuǎn)換成另一色彩空間，得到原始 影像與目標(biāo)影像在另一色彩空間的一亮度色階分布，亮度色階分布計(jì) 算原始影像與目標(biāo)影像的多個(gè)像素值分別相對(duì)應(yīng)于在另一色彩空間的 多個(gè)亮度色階值的出現(xiàn)機(jī)率，各該些像素值具有彩度信息；接著執(zhí)行 一亮度校正，將原始影像的另一色彩空間的亮度色階分布非線性轉(zhuǎn)換 成最近似目標(biāo)影像的另一色彩空間的亮度色階分布，得到原始影像于 另一色彩空間亮度修正后的色階分布，經(jīng)計(jì)算可得到原始影像亮度校 正后的像素值；執(zhí)行一特征分群，對(duì)目標(biāo)影像的像素值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算， 得到目標(biāo)影像的像素值的特征值；執(zhí)行一最相似鄰域搜尋，將原始影 像的亮度校正的像素值與目標(biāo)影像的像素值的特征值正規(guī)化 (Normalization)后，進(jìn)行搜尋并比對(duì)找出最匹配值；以及執(zhí)行一色彩 信息復(fù)制，將目標(biāo)影像與原始影像在另一色彩空間中最匹配的亮度色 階分布，找出所相對(duì)應(yīng)于目標(biāo)影像的值，復(fù)制彩度信息到原始影像， 達(dá)到情境轉(zhuǎn)換的目的。
本發(fā)明具有以下有益效果首先選定原始影像與目標(biāo)影像，分別
進(jìn)行自動(dòng)色彩空間轉(zhuǎn)換與色階匹配，或是對(duì)原始影像進(jìn)行亮度校正， 最后將目標(biāo)影像的相對(duì)亮度與彩度信息復(fù)制到原始影像，達(dá)到情境轉(zhuǎn) 換的目的。
為了使本發(fā)明的敘述更加詳盡與完備，以下發(fā)明內(nèi)容中，提供許 多不同的實(shí)施例或范例，可參照下列描述并配合附圖，用來(lái)了解在不 同實(shí)施例中的不同特征的應(yīng)用。


圖1為繪示依照本發(fā)明的一較佳實(shí)施例的方法的流程步驟圖。 2 0 0 — 2 0 9 :方法流程步驟
具體實(shí)施例方式
請(qǐng)參照?qǐng)D1為繪示依照相機(jī)的自動(dòng)色彩空間與情境轉(zhuǎn)換方法的一 較佳實(shí)施例的方法2 0 0的流程步驟圖。
方法2 0 O至少包括下列步驟步驟2 0 1，選定原始影像；步驟2 0 2 ，選定目標(biāo)影像；步驟2 Q 3 ，自動(dòng)色彩空間轉(zhuǎn)換；步驟2
0 4，自動(dòng)色彩空間轉(zhuǎn)換；步驟2 0 5，亮度校正；步驟2 0 6，特 征分群；步驟2 0 7，最相似鄰域搜尋；步驟2 0 8，色彩信息復(fù)制； 以及，步驟2 0 9，執(zhí)行轉(zhuǎn)移的影像，達(dá)到情境轉(zhuǎn)換的目的。 步驟2 0 1
選定影像，選定一原始影像。舉例說(shuō)明在夏天所拍攝的影像當(dāng) 作原始影像；或是在臺(tái)北所拍攝的影像當(dāng)作原始影像。 步驟2 0 2
選定影像，選定一目標(biāo)影像。舉例說(shuō)明相對(duì)于上述所提在夏天 所拍攝的影像當(dāng)作原始影像，而在秋天所拍攝的影像當(dāng)作目標(biāo)影像； 或是相對(duì)于上述所提及在臺(tái)北所拍攝的影像當(dāng)作原始影像，而在高雄 所拍攝的影像當(dāng)作目標(biāo)影像。再者，在本實(shí)施例中，該目標(biāo)影像更進(jìn) 一步為預(yù)先儲(chǔ)存幾個(gè)特定情境模式的影像于相機(jī)內(nèi)，并賦予其情境的 名稱，可選定內(nèi)定情境模式或是使用者自行提供情境模式。
步驟2 0 3
執(zhí)行自動(dòng)色彩空間轉(zhuǎn)換，為將原始影像的一色i空間轉(zhuǎn)換成原始 影像的另一色彩空間，并得到原始影像在另一色彩空間的一亮度色階 分布，亮度色階分布計(jì)算原始影像的多個(gè)像素值相對(duì)應(yīng)于在另一色彩 空間的多個(gè)亮度色階值的出現(xiàn)機(jī)率，各該些像素值具有彩度信息。舉 例說(shuō)明，原始影像的色彩空間為至少包括RGB或CIE XYZ; 原始影像的另一色彩空間為至少包括CIE LAB (lap)或YU V (YCbCr)。
其中，在RGB色彩空間中，R定義紅色值，G定義綠色值，B 定義藍(lán)色值；在C I E XYZ色彩空間中，X定義紅色刺激值，Y 定義綠色刺激值，Z定義藍(lán)色刺激值；在CIE LAB色彩空間中， L定義明亮值，A定義紅色值(正值)到綠色值(負(fù)值)，B定義黃色值(正 值)到藍(lán)色值(負(fù)值)；在YUV色彩空間中，Y定義明亮值，U定義色 度值，V定義濃度值。
將原始影像的像素值分別轉(zhuǎn)換成在另一色彩空間的亮度色階值， 使得在另一色彩空間的色彩關(guān)聯(lián)性降低。舉例說(shuō)明在RGB色彩空 間的影像上，RG B色彩空間中的紅色值、綠色值與藍(lán)色值彼此可能 會(huì)有關(guān)聯(lián)性。比如說(shuō)，在大部分影像的像素值，其中藍(lán)色值偏大時(shí)， 紅色值和綠色值也會(huì)偏大，若要在色彩空間中調(diào)整校正一種亮度色階 值，也要考慮其它兩個(gè)維度的亮度色階值的變化，使得色彩空間轉(zhuǎn)換 將會(huì)變得很復(fù)雜。所以將RGB色彩空間轉(zhuǎn)換至C IE LAB色彩 空間，可以使得色彩空間轉(zhuǎn)換變得容易。
步驟2 0 4
6執(zhí)行自動(dòng)色彩空間轉(zhuǎn)換，為將目標(biāo)影像的色彩空間轉(zhuǎn)換成原始影 像的另一色彩空間，得到原始影像在另一色彩空間的亮度色階分布， 亮度色階分布計(jì)算原始影像的多個(gè)像素值相對(duì)應(yīng)于在另一色彩空間的 多個(gè)亮度色階值的出現(xiàn)機(jī)率。
步驟2 0 5
執(zhí)行亮度校正，于另一色彩空間，將原始影像的亮度色階分布非 線性轉(zhuǎn)換成最近似目標(biāo)影像的亮度色階分布，得到原始影像于另一色 彩空間的另一亮度色階分布，計(jì)算得到原始影像的亮度校正的像素值。
步驟2 0 6
執(zhí)行特征分群，對(duì)目標(biāo)影像的像素值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，得到目標(biāo)影 像的像素值的特征值。
其中特征分群，將目標(biāo)影像中像素值，對(duì)于其像素值至少約為5 X 5的局部大小，進(jìn)行亮度平均(mean)、標(biāo)準(zhǔn)差(standard deviation)、 與梯度(gradient)的統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，所得到的統(tǒng)計(jì)值當(dāng)作目標(biāo)影像中像素 值的特征值。因?yàn)槟繕?biāo)影像在另一色彩空間的亮度色階分布的重復(fù)性 (redundancy)很大，利用k-mean分群統(tǒng)計(jì)方法簡(jiǎn)易分群，使得后續(xù) 影像搜尋空間減少。除此之外，也可利用一般向量量化(VQ， vector quantization)的統(tǒng)計(jì)方法，采取二元樹(shù)建立的方式，將目標(biāo)影像中像 素值的特征值轉(zhuǎn)換成特征樹(shù)，更使得后續(xù)影像搜尋空間大大減少。
步驟2 0 7
執(zhí)行最相似鄰域搜尋，將步驟2 0 5所得原始影像的亮度校正的 像素值與目標(biāo)影像的像素值的特征值正規(guī)化(Normalization)后，進(jìn)行 搜尋并比對(duì)找出最匹配值。
除此之外，如果在執(zhí)行步驟2 0 5之前，發(fā)現(xiàn)原始影像的另一色 彩空間的亮度色階分布與目標(biāo)影像的另一色彩空間的亮度色階分布很 近似，就不需要對(duì)原始影像進(jìn)行亮度校正步驟2 Q 5，但為要使最相 似鄰域搜尋步驟2 0 7搜尋效率加快，對(duì)原始影像的另一色彩空間的 亮度色階分布執(zhí)行特征分群步驟2 Q 6，得到原始影像的像素值的特 征值，再執(zhí)行最相似鄰域搜尋步驟2 Q 7，將特征分群后所得到原始 影像與目標(biāo)影像中像素值的特征值，搜尋并比對(duì)找出原始影像與目標(biāo) 影像中像素值的間最匹配的特征值。其中，定義色階匹配(Histogram Matching),依序至少包括特征分群步驟2 Q 6與最相似鄰域搜尋步 驟2 0 7 。
步驟2 0 8
執(zhí)行色彩信息復(fù)制，將目標(biāo)影像與原始影像在另一色彩空間中最 匹配的亮度色階分布，找出所相對(duì)應(yīng)于目標(biāo)影像的彩度值，復(fù)制到原 始影像，最后轉(zhuǎn)換回原來(lái)的色彩空間，得到一新影像。步驟2 0 9
執(zhí)行轉(zhuǎn)移的影像，達(dá)到情境轉(zhuǎn)換的目的。
本發(fā)明利用自動(dòng)色彩空間轉(zhuǎn)換的方法，首先選定原始影像與目標(biāo) 影像，接著執(zhí)行自動(dòng)色彩空間轉(zhuǎn)換，將影像的色彩空間轉(zhuǎn)換至另一色 彩空向，接著執(zhí)行色階匹配，進(jìn)行特征分群且最相似鄰域搜尋，最后 執(zhí)行轉(zhuǎn)移的影像，將最接近原始影像的目標(biāo)影像的色彩部分，復(fù)制到 原始影像，達(dá)到情境轉(zhuǎn)換的目的。其中特征分群利用k-mean分群統(tǒng)計(jì) 方法簡(jiǎn)易分群，更包括一般向量量化的統(tǒng)計(jì)方法。
雖然本發(fā)明已以一較佳實(shí)施例揭示如上，然其并非用以限定本發(fā) 明，任何本領(lǐng)域技術(shù)人員，在不脫離本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，當(dāng)可作 各種的更動(dòng)與潤(rùn)飾，因此本發(fā)明的保護(hù)范圍當(dāng)權(quán)利要求書(shū)所界定的范 圍為準(zhǔn)。
8
權(quán)利要求
1. 一種相機(jī)的自動(dòng)色彩空間與情境轉(zhuǎn)換方法，其特征在于，至少包括選定一原始影像與一目標(biāo)影像；執(zhí)行一自動(dòng)色彩空間轉(zhuǎn)換，將該原始影像與該目標(biāo)影像的一色彩空間分別轉(zhuǎn)換成另一色彩空間，得到該原始影像與該目標(biāo)影像在該另一色彩空間的一亮度色階分布，該亮度色階分布計(jì)算該原始影像與該目標(biāo)影像的多個(gè)像素值分別相對(duì)應(yīng)于在該另一色彩空間的多個(gè)亮度色階值的出現(xiàn)機(jī)率，各該些像素值具有彩度信息；執(zhí)行一色階匹配，首先將該原始影像與該目標(biāo)影像在該另一色彩空間的該亮度色階分布分別進(jìn)行一特征分群，再執(zhí)行最相似鄰域搜尋，找出該原始影像在該另一色彩空間的該亮度色階分布最匹配于該目標(biāo)影像在該另一色彩空間的該亮度色階分布；以及執(zhí)行一色彩信息復(fù)制，將該目標(biāo)影像與該原始影像在該另一色彩空間中最匹配的該亮度色階分布，找出所相對(duì)應(yīng)于該目標(biāo)影像的該些像素值，復(fù)制該彩度信息到該原始影像，以達(dá)到情境轉(zhuǎn)換的目的。
2 .如權(quán)利要求1所述的相機(jī)的自動(dòng)色彩空間與情境轉(zhuǎn)換方法，其 特征在于，該色彩空間為至少包括RGB或CIE XYZ。
3 .如權(quán)利要求1所述的相機(jī)的自動(dòng)色彩空間與情境轉(zhuǎn)換方法，其 特征在于，該另一色彩空間為至少包括C I E LAB (lap)或Y UV (YCbCr)。
4 .如權(quán)利要求1所述的相機(jī)的自動(dòng)色彩空間與情境轉(zhuǎn)換方法，其 特征在于，該特征分群至少包括k-mean分群統(tǒng)計(jì)方法。
5 .如權(quán)利要求1所述的相機(jī)的自動(dòng)色彩空間與情境轉(zhuǎn)換方法，其 特征在于，該特征分群更包括向量量化的統(tǒng)計(jì)方法。
6. —種相機(jī)的自動(dòng)色彩空間與情境轉(zhuǎn)換方法，其特征在于，至少包括選定一原始影像與一目標(biāo)影像；執(zhí)行一自動(dòng)色彩空間轉(zhuǎn)換，將該原始影像與該目標(biāo)影像的一色彩 空間分別轉(zhuǎn)換成另一色彩空間，得到該原始影像與該目標(biāo)影像在該另 一色彩空間的一亮度色階分布，該亮度色階分布計(jì)算該原始影像與該目標(biāo)影像的多個(gè)像素值分別相對(duì)應(yīng)于在該另一色彩空間的多個(gè)亮度色 階值的出現(xiàn)機(jī)率，各該些像素值具有彩度信息；執(zhí)行一亮度校正，將該原始影像的該另一色彩空間的該亮度色階 分布非線性轉(zhuǎn)換成最近似該目標(biāo)影像的該另一色彩空間的該亮度色階 分布，得到該原始影像的該另一色彩空間的另一亮度色階分布，計(jì)算 得到該原始影像的亮度校正的該些像素值；執(zhí)行一特征分群，對(duì)該目標(biāo)影像的該些像素值進(jìn)行統(tǒng)計(jì)運(yùn)算，得 到該目標(biāo)影像的該些像素值的特征值；執(zhí)行一最相似鄰域搜尋，將該原始影像的亮度校正的該些像素值 與該目標(biāo)影像的該些像素值的特征值正規(guī)化后，進(jìn)行搜尋并比對(duì)找出 最匹配值；以及執(zhí)行一色彩信息復(fù)制，將該目標(biāo)影像與該原始影像在該另一色彩 空間中最匹配的該亮度色階分布，找出所相對(duì)應(yīng)于該目標(biāo)影像的該些 像素值，復(fù)制該彩度信息到該原始影像，以達(dá)到情境轉(zhuǎn)換的目的。
7 .如權(quán)利要求6所述的相機(jī)的自動(dòng)色彩空間與情境轉(zhuǎn)換方法，其 特征在于，該色彩空間為至少包括RGB或CIE XYZ。
8 .如權(quán)利要求6所述的相機(jī)的自動(dòng)色彩空間與情境轉(zhuǎn)換方法，其 特征在于，該另一色彩空間為至少包括C I E LAB (lap)或Y UV (YCbCr)。
9 .如權(quán)利要求6所述的相機(jī)的自動(dòng)色彩空間與情境轉(zhuǎn)換方法，其 特征在于，該特征分群至少包括k-mean分群統(tǒng)計(jì)方法。
10 .如權(quán)利要求6所述的相機(jī)的自動(dòng)色彩空間與情境轉(zhuǎn)換方法， 其特征在于，該特征分群更包括向量量化的統(tǒng)計(jì)方法。
全文摘要
一種相機(jī)的自動(dòng)色彩空間與情境轉(zhuǎn)換方法，至少包括下列步驟選定一原始影像與一目標(biāo)影像；執(zhí)行一自動(dòng)色彩空間轉(zhuǎn)換，分別將二者影像的一色彩空間轉(zhuǎn)換至另一色彩空間；接著執(zhí)行一色階匹配，進(jìn)行特征分群與最相似鄰域搜尋；以及執(zhí)行一色彩信息復(fù)制，將目標(biāo)影像與原始影像互相匹配的相對(duì)區(qū)域連結(jié)，而后復(fù)制目標(biāo)區(qū)域的色彩與亮度信息到原始影像的相對(duì)區(qū)域，以達(dá)到情境轉(zhuǎn)換的目的。
文檔編號(hào)H04N9/64GK101489144SQ20081000412
公開(kāi)日2009年7月22日 申請(qǐng)日期2008年1月17日 優(yōu)先權(quán)日2008年1月17日
發(fā)明者李運(yùn)錦, 楊慶隆, 韓世昌 申請(qǐng)人:華晶科技股份有限公司