影像处理方法、电子装置、电子装置可读取的储存媒体与应用于电子装置的程序

摘要

本发明公开了一种影像处理方法、电子装置、电子装置可读取的储存媒体与应用于电子装置的程序。该方法包含：接收第一影像；于第一影像上设定第一区域，且第一区域包含线条；计算第一区域的第一平均值；以第一参数对第一影像进行运算以产生第二影像；依据第一区域设定第二影像的第二区域，并计算第二区域的第二平均值；计算第一平均值与第二平均值的差值；以及依据差值决定以第二影像取代第一影像。本发明公开的影像处理方法、电子装置、电子装置可读取的储存媒体与应用于电子装置的程序，可以对影像进行后处理。

说明书

技术领域

本发明涉及一种影像处理方法、电子装置、电子装置可读取的储存媒体与 应用于电子装置的程序；尤其涉及一种对影像进行后处理的影像处理方法、电 子装置、电子装置可读取的储存媒体与应用于电子装置的程序。

背景技术

光学镜片被广泛应用于相机，摄像机，望远镜，显微镜等，其利用光的折 射将物体聚焦在聚焦平面上。但镜片折射具有色散的问题存在，亦即不同颜色 的光具有不同的频率与不同的折射率，如此将使得影像里的物体轮廓出现偏紫 或偏蓝的情形。

其主要的原因是在摄像过程中，在多个被摄物体之间的反差较大的前提 下，高光与低光部位交界处出现色斑等色收差的现象，一般在色收差现象中出 现的颜色异常边缘线条通常是偏紫色或蓝色。因此，有必要提供一种影像处理 方法、电子装置、电子装置可读取的储存媒体与应用于电子装置的程序，以解 决现有技术的缺失。

发明內容

本发明的主要目的在于提出一种影像处理方法、电子装置、电子装置可读 取的储存媒体，以及应用于电子装置的程序，可以对影像进行后处理。

为达成上述目的，本发明提供一种影像处理方法，包含接收一第一影像； 于该第一影像上设定至少一第一区域，且该第一区域包含至少一线条；计算该 第一区域的一第一平均值；以一第一参数对该第一影像进行运算，以产生一第 二影像；依据该第一区域设定该第二影像的一第二区域，并计算该第二区域的 一第二平均值；计算该第一平均值与该第二平均值的一差值；以及依据该差值 决定以该第二影像取代该第一影像。

本发明提供一种电子装置，包含一储存模块及一运算模块。该储存模块储 存一第一影像。该运算模块依据该第一影像的一线条设定一第一区域，对该第 一区域计算一第一平均值后，藉由一第一参数与该第一影像形成一第二影像， 并对该第二影像的一第二区域计算一第二平均值，且依据该第一平均值与该第 二平均值的一差值判断保留该第一影像或该第二影像。

本发明提供一种应用于电子装置的程序，当该电子装置加载该程序并启动 后，可执行一影像处理方法。该影像处理方法包含：接收一第一影像；于该第 一影像上设定至少一第一区域，且该第一区域包含至少一线条；计算该第一区 域的一第一平均值；以一第一参数对该第一影像进行运算，以产生一第二影像； 依据该第一区域设定该第二影像的一第二区域，并计算该第二区域的一第二平 均值；计算该第一平均值与该第二平均值的一差值；以及依据该差值决定以该 第二影像取代该第一影像。

本发明提供一种电子装置可读取的储存媒体，该储存媒体储存一程序。当 一电子装置加载该程序并启动后，可执行一影像处理方法。该影像处理方法包 含：接收一第一影像；于该第一影像上设定至少一第一区域，且该第一区域包 含至少一线条；计算该第一区域的一第一平均值；以一第一参数对该第一影像 进行运算，以产生一第二影像；依据该第一区域设定该第二影像的一第二区域， 并计算该第二区域的一第二平均值；计算该第一平均值与该第二平均值的一差 值；以及依据该差值决定以该第二影像取代该第一影像。

以下结合附图和具体实施例对本发明进行详细描述，但不作为对本发明的 限定。

附图说明

图1A是本发明的一实施例的系统架构图；

图1B是本发明的另一实施例的系统架构图；

图2A是本发明的一实施例的影像处理方法的步骤流程图；

图2B是本发明的一实施例的影像处理方法的计算第一区域的第一平均值 的步骤流程图；

图2C是本发明的一实施例的影像处理方法的运算第二区域的第二平均值 的步骤流程图；

图3A是本发明的一实施例的第一影像示意图；

图3B是本发明的一实施例的第一影像的第一区域示意图；

图3C是本发明的一实施例的第二影像的第二区域示意图；

图4A代表x方向的索贝尔(Sobel)屏蔽的示意图；

图4B代表y方向的索贝尔(Sobel)屏蔽的示意图。

具体实施例

为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举出本 发明的具体实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。

请参照图1A，是依据本发明的一实施例的系统架构图。如图1A所示，本 发明的一实施例中，电子装置主要包括储存模块10及运算模块20。于本实施 例中，电子装置还可以包括摄像模块30及显示模块40。其中，储存模块10 可以是内存或硬盘等储存媒体；运算模块20则可以是运算中心或讯号处理器， 或是采用任何种类的通用或专用集成电路实施，例如任何种类的微处理器、微 控制器、数字信号处理器、程序化数组及/或类似物，也可以是系统芯片(System  on Chip,SoC)，其在任何适当控制逻辑的控制下使用任何合适的处理电路； 摄像模块30至少包括一摄像镜头及一影像感测组件；显示模块40例如是一液 晶显示屏幕、一触控面板，或可挠性显示器，但本发明不以此为限。

于本发明的一实施例，电子装置可以是数字相机、摄录像机、手机、行车 纪录器、平板计算机…等，但本发明不以此为限，电子装置亦可以是一般的桌 面计算机、笔记本电脑等，或可接受并处理外部所输入的影像的设备。

请再参照图1B，图1B是本发明的另一实施例的系统架构图。图1B大致 与图1A相同，并沿用图1A的符号，然如图1B所示，摄像模块30及/或显示 模块40可以是外加于电子装置，而不用以限制本发明。

依据本发明的另一实施例，上述各个模块除可配置为硬件装置、软件程序、 韧体或其组合外，亦可藉电路回路或其他型式配置；并且，各个模块除可以单 独的型式配置外，亦可以结合的型式配置。此外，本实施方式仅例示本发明的 较佳实施例，为避免赘述，并未详加记载所有可能的变化组合。然而，本领域 的通常知识者应可理解，上述各模块或组件未必皆为必要。且为实施本发明， 亦可能包含其他较细节的习知模块或组件。各模块或组件皆可能视需求加以省 略或修改，且任两模块间未必不存在其他模块或组件。

接下来请同时参考图2A、图2B、图2C、图3A、图3B及图3C。

图2A是本发明的一实施例的影像处理方法的步骤流程图；图2B是本发明 的一实施例之影像处理方法的计算第一区域的第一平均值的步骤流程图；图 2C是本发明的一实施例的影像处理方法的运算第二区域的第二平均值的步骤 流程图。图3A是本发明的一实施例的第一影像示意图；图3B是本发明的一实 施例的第一影像的第一区域示意图；以及，图3C是本发明的一实施例的第二 影像的第二区域示意图。

以下将以图1A及图1B所示的储存模块10、运算模块20、及/或摄像模块 30及/或显示模块40说明本发明的影像处理方法。

首先进行步骤S21：接收第一影像。

如图3A所示，电子装置在取得一第一影像300后，将第一影像300储存 于储存模块10中，并于显示模块40显示。其中，用户于第一影像300上判断 是否发生色收差而绘出线条301、302、303，或由电子装置自动辨别影像300 发生色收差处而绘出线条301、302、303，再由运算模块20接收线条301、302、 303。

接着进行步骤S22：于第一影像上设定第一区域，且第一区域包含线条。

依据本发明的一实施例，如图3B所示，在运算模块20接收线条301、302、 303后，即依据第一影像300的线条301、302、303，分别设定第一区域304、 305、306。举例而言，各第一区域304、305、306分别包含线条301、302、 303。

具体而言，以线条301为例，运算模块20以线条301为中心，延第一方 向，如径向，延伸第一距离d1，且以线条301为中心，延第二方向，如法向， 延伸第二距离d2，设定两方向延伸的区域为第一区域304。其中，第一距离 d1可以是3至10个像素的距离，第二距离d2可以是3至10个像素的距离， 但本发明并不以此为限。

此外，于另一实施例中，当有多个线条301、302、303很靠近或相交时， 第一影像300也可依据相邻及/或相交的线条301、302、303设定出一个第一 区域304、305、306。亦即，实务上，第一区域304、305、306的数目可以少 于或等于线条301、302、303的数目，且第一区域304、305、306的范围内可 存在一条以上的线条301、302、303，而不限定每一个第一区域304、305、306 仅能存在一线条301、302、303。

接着进行步骤S23：计算第一区域的第一平均值。

在设定第一区域304、305、306后，接着由运算模块20对第一区域304、 305、306计算第一平均值。而依据本发明的一实施例，步骤S23可细分为步 骤S231、步骤S232及步骤S233。

步骤S231：对多个第一区域进行灰阶转换。

首先由运算模块20对第一区域304、305、306进行灰阶转换，得到灰阶 影像。

步骤S232：对多个第一区域执行梯度演算以得到对应的多个第一梯度平 均值。

接着由运算模块20对第一区域304、305、306，分别执行梯度演算以分 别得到第一区域304、305、306的第一梯度平均值。依据本发明的一实施例， 运算模块20是执行索贝尔(Sobel)算法以进行梯度计算，但本发明并不以此为 限。

本发明利用索贝尔(Sobel)测边屏蔽来计算影像中像素的梯度量值，以下 将介绍该运算方式。使用如第4A图和4B图所示分别代表x方向和y方向这 两个3×3的屏蔽，分别与第一区域304、305、306做回积(convolution)，以 得出第一区域304、305、306中像素所在位置的垂直梯度量值和水平梯度量值， 其中以▽x G(x,y)代表垂直梯度量值，▽y G(x,y)代表水平梯度量值， 详细的运算过程如下：

▽x G(2,2)

=[G(3,1)-G(1,1)]+2×[G(3,2)-G(1,2)]+[G(3,3)-G(1,3)]

▽y G(2,2)

=[G(1,3)-G(1,1)]+2×[G(2,3)-G(2,1)]+[G(3,3)-G(3,1)]

将垂直及水平这两个方向的梯度量值的平方相加开根号，其值即为像素所在位 置的梯度量值(gradient magnitude)，简称为MG(x,y)。

在对第一区域304、305、306分别执行索贝尔(Sobel)算法后，可得到第 一区域304、305、306中多个像素的梯度值。接着运算模块20再分别将第一 区域304、305、306中多个像素进行平均运算，可分别得到第一区域304、305、 306的第一梯度平均值。其中平均运算可以是一般的平均值运算或是加入权重 的平均值运算。

于一实施例中，运算模块20会先分别判断第一区域304、305、306中多 个像素的梯度值是否大于或等于一第三临界值，再根据判断结果来运算第一区 域304、305、306的第一梯度平均值。若是，则对大于或等于第三临界值的像 素的梯度值进行平均运算以得到该第一区域304、305、306的第一梯度平均值。 而小于第三临界值的像素的梯度值则不纳入运算。举例来说，若第一区域304 及305中所有像素的梯度值是大于或等于第三临界值，则在运算该第一区域 304及305的第一梯度平均值时，将区域内所有像素的梯度值进行平均运算， 而第一区域306中部分像素的梯度值是小于第三临界值，则在运算该第一区域 306第一梯度平均值时，仅采用第一区域306中大于或等于第三临界值的像素 的梯度值。

步骤S233：对该等第一梯度平均值进行平均运算以得到第一平均值。

最后，由运算模块20将第一区域304、305、306的第一梯度平均值做平 均运算，以得到第一平均值。但需注意的是，计算第一平均值的方式并不以此 为限。举例来说，运算模块20亦可先判断第一区域304、305、306的第一梯 度平均值是否大于或等于一第二临界值，再根据判断结果来计算第一平均值。 若是，则对大于或等于第二临界值的第一梯度平均值进行平均运算以得到第一 平均值。而小于第二临界值的第一梯度平均值则不纳入计算。举例来说，若第 一区域304及305的第一梯度平均值是大于或等于第二临界值，而第一区域 306的第一梯度平均值是小于第二临界值，则在计算第一平均值时仅采用第一 区域304及305的第一梯度平均值。

依据本发明的一实施例，运算模块20亦可分别判断第一区域304、305、 306与第一影像300的一参考点的一距离，其中该参考点可以是第一影像300 的中心点或是对焦位置或是依用户选择第一影像300中的任一点，分别依据该 距离对第一区域304、305、306的第一梯度平均值进行一加权平均运算以得到 第一平均值。举例来说，若第一区域304、305、306与第一影像300的中心点， 或是与第一影像300的对焦位置的一距离分别是25、50及100像素，其比例 为1:2:4，则在计算第一平均值时，第一区域304、305、306的第一梯度平均 值亦以1:2:4的比例代入计算第一平均值。

接着进行步骤S24：依据参数组对第一影像进行运算，以产生第二影像。

如图3C所示，接着由运算模块20以一第一参数对第一影像300进行运算， 并产生一第二影像310。

于一实施例中，该第一参数可以是由使用者所输入，或是来自于一参数组。 具体而言，参数组可内建于电子装置中。其中，参数组可以是一包含第一参数 及至少一第二参数的参数集合，或一方程式。

接着进行步骤S25：依据第一区域设定第二影像的第二区域，并计算第二 区域的第二平均值。

如图3C所示，得到第二影像310后，接着由运算模块20依据第一区域 304、305、306于第一影像300中所在的位置与大小设定第二影像310的第二 区域311、312、313，并计算第二区域311、312、313的第二平均值。如图2C 所示，步骤S25与步骤S23相同，同样可细分为步骤S251、步骤S252及步骤 S253，先对第二区域311、312、313进行灰阶转换后，对第二区域311、312、 313执行梯度演算以得到对应的多个第二梯度平均值，接着再对多个第二梯度 平均值进行平均运算以得到第二平均值，于另一实施例中第二平均值亦可依据 第二区域311、312、313与第二影像310的一参考点的一距离进行加权平均运 算求得，其中该参考点可以是第二影像310的中心点或是对焦位置。举例来说， 若第二区域311、312、313与第二影像310的中心点，或是与第二影像310

的对焦位置的一距离分别是25、50及100像素，其比例为1:2:4，则在计算 第二平均值时，第二区域311、312、313的第二梯度平均值亦以1:2:4的比例 代入计算第二平均值。

接着进行步骤S26：判断第一平均值与第二平均值的差值是否大于或等于 第一临界值。

运算模块20在得到第一平均值与第二平均值之后，再运算第一平均值与 第二平均值之间的差值，并进一步判断该差值是否大于或等于一第一临界值。 若该差值大于或等于该第一临界值，则表示于步骤S24中采用的第一参数是合 适的，接着执行步骤S27；若该差值小于该第一临界值，则重复步骤S24至步 骤S26，依据参数组中的第二参数对第一影像300作运算，以产生另一第二影 像，接着由运算模块20依据第一区域设定第二影像的第二区域，并运算第二 区域的第二平均值，再判断第一平均值与第二平均值的差值是否大于或等于第 一临界值。其中，必须说明的是，第二参数可由使用者输入，或是来自该参数 组但非限定依该参数组的排序选择，或该方程式。于一实施例中，若运算模块 20经过数次运算后仍未取得使该差值大于该第一临界值的第二影像，则以使 该差值最接近该第一临界值的第二影像取代第一影像。

于另一实施例中，若运算模块20运算第一平均值与第二平均值之间的差 值小于该第一临界值，且该第二平均值减该第一平均值所得的差值为正数，则 将第二影像取代成为第一影像，及第二平均值取代成为第一平均值，进一步地， 重复步骤S24至步骤S26，依据该第一参数对第一影像作运算，以产生另一第 二影像，接着由运算模块20依据第一区域设定第二影像的第二区域，并运算 第二区域的第二平均值，再判断第一平均值与第二平均值的差值是否大于或等 于第一临界值。

最后进行步骤S27：以第二影像取代第一影像。并且，进一步由储存模块 10储存第二影像310。

此处需注意的是，本发明的影像处理方法并不以上述的步骤次序为限，只 要能达成本发明的目的，上述的步骤次序亦可加以改变。

再者，本发明的影像处理方法也可以以程序来实现，并可内储于电子装置 内。

于一实施例中，当电子装置加载程序，且程序经启动后，电子装置即接收 第一影像，第一影像上设定至少一第一区域，且计算第一区域的第一平均值， 并依据第一参数对第一影像进行运算，以产生第二影像。进一步地，依据第一 区域设定第二影像的第二区域，并计算第二区域的第二平均值。此外，计算第 一平均值与第二平均值之间的差值，以依据差值决定是否以第二影像取代第一 影像。

此外，本发明的影像处理方法也可以以程序来实现，并建置于一可读取的 储存媒体内。

于一实施例中，当可读取的储存媒体装设于电子装置内，由电子装置加载 程序，且程序经启动后，电子装置即接收第一影像，第一影像上设定至少一第 一区域，且计算第一区域的第一平均值，并依据第一参数对第一影像进行运算， 以产生第二影像。进一步地，依据第一区域设定第二影像的第二区域，并计算 第二区域的第二平均值。此外，计算第一平均值与第二平均值之间的差值，以 依据差值决定是否以第二影像取代第一影像。

简言之，本发明的影像处理方法可以用程序形式实现，而将此程序储存在 硬盘、软盘、CD-ROM等储存媒体中，且电子装置可读取该等储存媒体。

当然，本发明还可有其它多种实施例，在不背离本发明精神及其实质的情 况下，熟悉本领域的技术人员可根据本发明作出各种相应的改变和变形，但这 些相应的改变和变形都应属于本发明权利要求的保护范围。