[发明专利]全区域空间影像细节控制方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种全区域空间影像细节控制方法，尤指一种可根据各像素影像中空间位置，调整相对应细节参数进行影像处理，以对影像中间部分及因光度不足而噪声相对较大的周围部分分别处理的全区域空间影像细节控制方法。

背景技术

一般来说，影像传感器设计趋向面积更小、像素更多及像素更小。然而，影像传感器搭配镜头使用时，影像四周会因镜头阻挡所造成的镜头阴影（lens shading）使得光度更不足，使得所撷取影像在角落部分噪声较大（镜头阴影通常为多次函数衰减，而讯杂比随着衰减）。

在此情况下，公知影像处理器在进行噪声消除控制、锐利化控制、色彩饱和度控制以及色彩内插控制等影像处理时，通常未考虑空间上的因素，因此为了要顾及角落影像质量会而牺牲影像中央的画质。

举例来说，请参考图1，图1为公知一影像处理器进行噪声消除控制的示意图。如图1所示，公知影像处理器在进行噪声消除控制时，会对一原始影像ORI₁进行低通滤波（即以各像素为中心，将其与周围像素进行加权平均产生新的像素值）产生一噪声消除预测影像NRP，再将原始影像ORI₁及噪声消除预测影像NRP以一特定权重W加权平均后产生一噪声消除影像NR（即NR=(1-W)*ORI₁+W*NRP）。然而，由于整张影像中所有像素都以单一特定权重W平均，因此为了将噪声消除影像NR周围部分噪声消除而增加噪声消除预测影像NRP的权重，会造成噪声消除影像NR中间部分模糊。

此外，请参考图2，图2为公知影像处理器进行锐利化控制的示意图。如图2所示，公知影像处理器在进行锐利化控制时，会对原始影像ORI₁进行边缘取出（即以各像素为中心，将其与特定方向上前后像素相减取像素值差，因此接近变缘部分会因以后像素的像素值变小或变大为取出正像素值差或负像素值差）产生一边缘取出影像EE，再以一边缘增益放大边缘取出影像EE中像素值差产生一边缘取出增益影像EEG，最后将原始影像ORI₁与边缘取出增益影像EEG相加得到一锐利化影像SHA，以加强边缘开始时像素值差而进行锐利化控制。然而，由于整张影像都以边缘增益放大像素值差，因此为了让锐利化影像SHA周围部分锐利化程度够大以克服噪声而增加边缘增益，会造成锐利化影像SHA中间部分过于锐利而失真。

再者，请参考图3，图3为公知影像处理器进行色彩饱和度控制的示意图。如图3所示，公知影像处理器在进行色彩饱和度控制时，会调整原始影像ORI₂的色彩饱和度。举例来说，当降低一色彩饱和度增益而产生一低色彩饱和度影像LSG时，低色彩饱和度影像LSG右下可看清影像纹理，但影像彩色程度差，当增加色彩饱和度增益而产生一高色彩饱和度影像HSG时，高色彩饱和度影像HSG影像彩色程度好，但右下部分无法看清影像纹理（因周围部分噪声过高造成颜色误判）。然而，由于整张影像都以色彩饱和度增益进行控制，因此为了让周围部分影像纹理清楚而降低边缘增益，会造成中间部分彩色程度差而失真。

除此之外，请参考图4，图4为公知影像处理器进行色彩内插控制的示意图。如图4所示，一般影像传感器以贝尔图（Bayer Pattern）结构进行简化，各像素仅具一种原色数据，需内插出另外两种原色数据，因此公知影像处理器在以绿色像素值G2、G4、G6、G8进行色彩内插控制，在仅具有一红色像素值R5的位置内插取得一绿色像素值G5时，会先取出一水平像素差dH及一垂直像素差dV（dV=|G2–G8|而dH=|G4–G6|），再将水平像素差dH及垂直像素差dV与一色彩内插门坎值CIT进行比较，若水平像素差dH大于色彩内插门坎值CIT且垂直像素差dV小于色彩内插门坎值CIT，则判断为垂直方向（即G5=(G2+G8)/2），若水平像素差dH小于色彩内插门坎值CIT且垂直像素差dV大于色彩内插门坎值CIT，则判断为水平方向（即G5=(G4+G6)/2），若水平像素差dH小于色彩内插门坎值CIT且垂直像素差dV小于色彩内插门坎值CIT，则判断为无方向（即G5=(G2+G4+G6+G8)/4）。然而，由于整张影像都以单一色彩内插门坎值CIT进行控制，因此为了避免周围部分因噪声方向判定错误（噪声较大时在一区域内会随机判断为垂直或水平方式而形成迷宫纹路）而增加色彩内插门坎值CIT，会造成中间部分无法清楚判断方向。