一种应用于电视机图像处理的肤色增强算法的设计与实现
一种改进的低照度图像增强算法研究
used here instead of the commonly used variance ⁃based fusion strategy，and the fusion image is verified
by consistency discrimination. The fusion result is inverse DCT transformed to obtain the final enhanced
其中，q n (x,y) 引导滤波器，J(x,y) 为输入的低照
首先将待融合图像分别分成 8 × 8 块，对每一块
度图像，Wn 为权重因子。在这里引入色彩因子 C 来
图像进行二维离散余弦变换，计算每一块的灰度值
弥补由于图像局部区域对比度增强而导致的图像颜
平均梯度，将灰度值平均梯度的大小作为融合准则，
第 29 卷
Vol.29
第2期
No.2
电子设计工程
Electronic Design Engineering
2021 年 1 月
Jan. 2021
一种改进的低照度图像增强算法研究
谢有庆，陈泽辉，黎建健，周瑞鹏，黄浩衡，何 涛
（深圳南山供电局，广东 深圳 518000）
摘要：为了提高低照度图像的可视性和清晰度，提出一种基于梯度策略的 DCT 域低照度图像增强
Keywords: gradient；linear enhancement；DCT domain；multi⁃focus；fusion visibility
在电力建设工程中，基于可视化技术的工程管
控中图像的识别判断及信息的提取造成一定影响。
控系统的应用可大大提高工程管理水平，在全天候
因此，研究增强低照度图像的细节特征最终提高图
特效处理总结
特效处理总结引言特效处理在图像和视频处理领域具有重要作用。
通过特效处理，我们可以对图像和视频进行各种视觉效果增强，改善用户体验。
本文将总结一些常见的特效处理技术，并介绍它们的应用场景和实现方法。
1. 图像特效处理技术图像特效处理技术主要包括滤镜效果、色彩调整、图像增强和几何变换等。
1.1 滤镜效果滤镜效果可以实现图像的模糊、锐化、边缘检测等效果。
常见的滤镜算法有高斯滤波、均值滤波和中值滤波等。
这些滤镜算法可以应用于图像的预处理、去噪和特效处理等领域。
1.2 色彩调整色彩调整可以改变图像的颜色、亮度和对比度等属性。
常见的色彩调整算法有色阶调整、曲线调整和色温调整等。
这些调整算法可以用于图像的颜色校正、色彩增强和风格化等操作。
1.3 图像增强图像增强可以提升图像的细节、锐度和动态范围等。
常见的图像增强算法有直方图均衡化、自适应增强和局部对比度增强等。
这些增强算法可以用于图像的增强显示、特效处理和图像重建等任务。
1.4 几何变换几何变换可以改变图像的尺寸、旋转和翻转等。
常见的几何变换算法有缩放、旋转和仿射变换等。
这些变换算法可以用于图像的裁剪、缩放和变形等操作。
2. 视频特效处理技术视频特效处理技术是在图像特效处理技术的基础上进行的。
除了可以应用于单帧图像，视频特效处理可以将特效应用于整个视频序列，实现更加丰富的效果。
2.1 基于帧的特效处理基于帧的特效处理是对每一帧图像进行特效处理。
常见的帧级特效处理包括逐帧动画、时间冻结和颜色转换等。
2.2 基于场景的特效处理基于场景的特效处理是对整个视频场景进行特效处理。
常见的场景级特效处理包括视频合成、背景替换和特技效果等。
2.3 基于目标的特效处理基于目标的特效处理是对视频中的目标进行特效处理。
常见的目标级特效处理包括目标跟踪、变脸和目标替换等。
3. 应用场景特效处理在许多应用领域都有广泛的应用，包括娱乐、广告、电影制作和游戏开发等。
3.1 娱乐行业在娱乐行业中，特效处理常用于电视剧、综艺节目和音乐视频等制作中，可以增强观众的视觉冲击力和娱乐效果。
亮度对比度增强算法
亮度对比度增强算法亮度对比度增强算法是数字图像处理中一种常见的算法，旨在改善图像的视觉质量和提升图像的信息表达能力。
通过增强图像的亮度和对比度，可以使图像更加清晰明亮，细节更加丰富。
亮度对比度增强算法的原理是对图像的像素进行一定的变换，使得图像的亮度和对比度得到增强。
在实际应用中，常见的亮度对比度增强算法有直方图均衡化、对比度拉伸、自适应直方图均衡化等。
直方图均衡化是一种常用的亮度对比度增强算法。
它通过对图像的像素值进行重新分布，使得图像的像素值在整个灰度范围内均匀分布，从而增加图像的亮度和对比度。
该算法能够使得图像的亮度变化更加明显，细节更加丰富。
然而，直方图均衡化可能会导致图像的噪声增加和颜色失真等问题。
对比度拉伸是另一种常见的亮度对比度增强算法。
它通过线性变换调整图像的像素值范围，使得图像的对比度得到增强。
该算法能够使得图像的亮度范围更广，细节更加突出。
然而，对比度拉伸可能会导致图像的亮度损失和过曝等问题。
自适应直方图均衡化是一种综合了直方图均衡化和对比度拉伸的亮度对比度增强算法。
它通过将图像分成多个区域，分别对每个区域进行直方图均衡化或对比度拉伸，从而在不同区域中实现不同程度的亮度对比度增强。
该算法能够克服直方图均衡化和对比度拉伸的缺点，使得图像的亮度和对比度增强更加均衡和自然。
总而言之，亮度对比度增强算法在数字图像处理中扮演着重要的角色。
通过改善图像的亮度和对比度，可以提升图像的视觉效果和信息表达能力。
不同的亮度对比度增强算法有不同的原理和特点，需要根据具体应用场景选择合适的算法。
同时，亮度对比度增强算法也需要考虑图像的噪声和失真等问题，以达到最佳的图像增强效果。
自适应对比度增强算法流程
自适应对比度增强算法流程1. 算法思想自适应对比度增强算法的基本思想是根据图像的局部特性来自动调整对比度增益，以达到较好的增强效果。
具体来说，算法会按照一定的规则对图像的每个像素进行处理，使得像素的对比度更加突出，从而使图像更加清晰和易于分析。
2. 算法流程自适应对比度增强算法的实现流程主要包括以下几个步骤：- 图像预处理：首先对输入图像进行预处理，比如对其进行灰度化处理，以方便后续处理。
- 图像分割：将图像分割成多个局部区域，每个区域都有一定的像素数量。
可以选择不同的分割方法，比如基于像素值的分割，或者基于特征的分割。
- 计算增益：对每个局部区域内的像素进行处理，计算增益值，用于调整像素的对比度。
增益值的计算通常与像素的均值和方差有关，可以采用不同的计算方法，比如基于直方图的方法或者基于滑动窗口的方法。
- 调整像素值：根据计算得到的增益值对像素进行调整，使得像素的对比度得到增强。
调整方法可以是简单的线性变换，也可以是更复杂的非线性变换。
- 后处理：对增强后的图像进行后处理，比如进行平滑处理或者边缘增强处理，以进一步提高图像的质量。
3. 算法实现下面我们将详细介绍一个简单的自适应对比度增强算法的实现流程，以便读者更好地理解该算法的原理和实现方法。
- 图像预处理：首先将输入图像转换为灰度图像，以便后续处理。
可以使用常见的算法，比如RGB转灰度的方法，或者YUV转灰度的方法。
- 图像分割：将图像分割成大小相等的局部区域，以方便对每个区域的像素进行处理。
可以选择合适的分割方法，比如将图像分割成固定大小的方块，或者采用基于特征的分割方法。
- 计算增益：对每个局部区域内的像素进行处理，计算增益值。
可以使用均值和方差的方法来计算增益值，也可以采用其他方法，比如基于直方图的方法或者基于滑动窗口的方法。
- 调整像素值：根据计算得到的增益值对像素进行调整，使得像素的对比度得到增强。
可以采用简单的线性变换，比如将像素值乘以增益值，也可以采用更复杂的非线性变换。
使用图像处理技术实现图像对比度增强的方法
使用图像处理技术实现图像对比度增强的方法图像对比度增强是一种常用的图像处理技术，用于提高图像的视觉质量和增强图像的细节。
通过增加图像的对比度，可以使图像的亮度范围更广，细节更加清晰，从而改善图像的观感和识别性能。
在图像处理领域，有许多方法可以实现图像对比度增强，以下是几种常见的方法。
1. 线性拉伸法线性拉伸法是最简单且最常用的图像对比度增强方法之一。
该方法基于图像灰度值的统计特性，将图像中的最小灰度值映射为0，最大灰度值映射为255，将其他灰度值按比例映射到这个范围内。
线性拉伸法适用于图像对比度较低的情况，并且易于实施。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的非线性图像对比度增强方法。
该方法通过对图像的直方图进行变换，将原始图像的灰度级分布映射到更均匀的分布上。
直方图均衡化可以增强图像的局部细节，增强图像的整体对比度。
然而，该方法可能会导致图像的细节过度增强和噪声放大，因此在应用时需要注意适当的参数选择和后处理。
3. 自适应直方图均衡化自适应直方图均衡化是对传统直方图均衡化的改进。
该方法通过将图像划分为局部区域，并对每个局部区域进行直方图均衡化来增强图像的对比度。
自适应直方图均衡化可以避免全局直方图均衡化的细节过度增强问题，提高图像增强效果的局部性和自适应性。
4. 非线性增强算法除了直方图均衡化外，还有许多非线性增强算法可以用于图像对比度增强。
例如，伽马校正可以通过调整图像的亮度值来增强图像的对比度，对数变换可以增强图像的低亮度区域细节。
非线性增强算法可以根据图像的特点和需求来选择，并通过调整参数来适应不同的图像。
在实际应用中，可以根据图像的特点和需求选择合适的图像对比度增强方法。
对于不同的图像，不同的方法可能会产生不同的效果。
因此，在选择和应用图像对比度增强方法时，需要综合考虑图像的特点、应用场景和对比度增强效果。
实验结果也可以通过与原始图像进行定性和定量的对比来评估图像对比度增强方法的效果，以选择最优的方法。
图像处理中的图像增强算法使用技巧
图像处理中的图像增强算法使用技巧在图像处理领域，图像增强是一项重要的任务。
图像增强的目标是提高图像的视觉质量，使得图像更加清晰、鲜明，以便更好地进行后续处理或者人眼观察。
为了实现这一目标，图像增强算法被广泛使用，并且不断发展。
下面将介绍一些常见的图像增强算法以及它们的使用技巧。
1. 线性滤波线性滤波是一种基础的图像增强算法，常用于对图像进行平滑和锐化。
常见的线性滤波算法包括均值滤波、高斯滤波和拉普拉斯滤波。
在使用线性滤波算法时，需要根据图像的特点选择合适的滤波器大小和参数设置，以达到最佳的增强效果。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，用于提高图像的对比度。
它通过对图像的像素值进行重新分布，使得图像的直方图均匀分布在整个灰度范围内。
在应用直方图均衡化时，需要注意处理图像的局部对比度，以避免过度增强和失真。
3. 空域滤波空域滤波是一种基于像素的图像增强算法，通过对图像的像素进行运算来改变图像的外观。
常见的空域滤波算法包括锐化滤波、边缘增强和细节增强。
使用空域滤波算法时，需要选择合适的滤波器类型和参数，以获得理想的增强效果。
4. 频域滤波频域滤波是一种基于图像的频率分析的图像增强算法。
它通过对图像的傅里叶变换来分析图像的频谱特征，并根据需要对频谱进行修正，从而改变图像的视觉质量。
常用的频域滤波算法包括高通滤波和低通滤波。
在应用频域滤波算法时，需要注意选择合适的频率域区域和阈值，以避免引入噪声和失真。
5. 增强图像细节图像细节是图像中重要的信息之一，因此在图像增强过程中，保留和增强图像的细节是很重要的。
为了增强图像的细节，可以使用局部对比度增强算法、非局部均值算法、细节增强滤波器等。
这些算法可以根据图像的特点和需求来调整参数，以突出图像的细节。
6. 抑制噪声图像中常常存在各种类型的噪声，如高斯噪声、椒盐噪声等。
噪声会影响图像的视觉质量和后续处理的效果，因此在图像增强中需要考虑对噪声的抑制。
彩色增强的原理与应用
彩色增强的原理与应用引言彩色图像增强是一种通过改变图像的颜色分布来改善图像质量的技术。
在计算机视觉、图像处理和计算机图形学等领域都有广泛的应用。
本文将介绍彩色增强的原理和应用，并探讨一些常见的彩色增强算法。
彩色增强的原理彩色增强的原理主要基于对图像的颜色分布进行调整，以增强图像的视觉效果。
常见的彩色增强原理包括：1.对比度增强：通过调整图像中不同颜色之间的对比度，使得图像更加鲜明和清晰。
这可以通过直方图均衡化、自适应直方图均衡化等算法实现。
2.色相调整：改变图像的色调以调整图像的颜色分布。
常见的色相调整算法包括色温调整、色彩平衡等。
3.饱和度增强：通过增加图像中颜色的饱和度，使得图像更加鲜艳和生动。
这可以通过颜色修复、色彩增强等算法实现。
常见的彩色增强算法直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的彩色增强算法，它通过重新分配图像中各个颜色的像素值，使得每个颜色在图像中都有相同的像素数量。
这样可以增加图像的对比度，使得图像更加鲜明和清晰。
直方图均衡化的步骤如下：1.计算图像的直方图，统计每个颜色的像素数量。
2.根据直方图，计算每个颜色的累积分布函数。
3.将每个颜色的像素值映射到新的值上，使得累积分布函数均匀分布。
直方图均衡化可以通过以下代码片段实现：import cv2import numpy as np# 读取图像image = cv2.imread('image.jpg', cv2.IMREAD_COLOR)# 将图像转换为HSV颜色空间image_hsv = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2HSV)# 对H通道进行直方图均衡化image_hsv[:,:,0] = cv2.equalizeHist(image_hsv[:,:,0])# 对S通道进行直方图均衡化image_hsv[:,:,1] = cv2.equalizeHist(image_hsv[:,:,1])# 对V通道进行直方图均衡化image_hsv[:,:,2] = cv2.equalizeHist(image_hsv[:,:,2])# 将图像转换回BGR颜色空间enhanced_image = cv2.cvtColor(image_hsv, cv2.COLOR_HSV2BGR)色彩平衡色彩平衡是通过调整图像中各个颜色通道的比例来改变图像的颜色分布。
图像增强最全的几种方法和手段
图像增强最全的几种方法和手段图像处理学院信息工程学院姓名钟佳杭班级14级物联网工程学号1440903010323、跳变性的高频分量。
但其在去除图像尖峰细节的同时也将图像边缘的跳变细节去除掉了，而使得图像较模糊。
低频滤波有理想低通滤波器、Butterworth 滤波器、指数滤波器等。
高通滤波器技术是利用高通滤波器来忽略图像中过度平缓的部分，突出细节和跳变等的高频部分，使得增强后的图像边缘信息分明清晰。
高通滤波技术进行增强处理后的图像，视觉效果不好，较适用于图像中物体的边缘提取。
高通滤波器有理想高通滤波器、梯形滤波器、指数滤波器等。
频域增强方法中还有带通和带阻滤波、同态滤波等，一般是用来解决光动态范围过大或者光照不均而引起的图像不清等情况。
3具体的图像增强算法3.1灰度拉伸算法及原理灰度拉伸又叫对比度拉伸，它是最基本的一种灰度变换，使用的最简单的分段线性变换函数，主要思想是提高图像处理时灰度级的动态范围。
它可以有选择的拉伸某段灰度区间以改善输出图像。
如图，所示的变换函数的运算结果是将原图在a到b之间的灰度拉伸到c到d之间。
如果一幅图像的灰度集中在较暗的区域而导致图像偏暗，可以用灰度拉伸功能来拉伸(斜率>1)物体灰度区间以改善图像；同样如果图像灰度集中在较亮的区域而导致图像偏亮，也可以用灰度拉伸功能来压缩(斜率<1)物体灰度区间以改善图像质量。
图2 灰度拉伸如下图所示为对一副光照不均的图像进行灰度拉伸前后的处理结果对比，明显地改善了图像的视觉效果。
原始图像灰度拉伸(斜率〉1)图3 灰度拉伸图像前后对比3.2 直方图均衡化算法及原理直方图是多种空间域处理技术的基础。
直方图操作能有效地用于图像增强，直方图固有的信息在其他图像处理应用中也是非常有用的，如图像压缩与分割。
直方图在软件中易于计算，也适用于商用硬件设备，因此，它们成为了实时图像处理的一个流行工具。
灰度级为]1,0[-L 范围的数字图像的直方图是离散函数k k n r h =)(，这里k r 是第k 级灰度，k n 是图像中灰度级为k r 的像素个数。
基于图像处理的皮肤病诊断系统设计与实现
基于图像处理的皮肤病诊断系统设计与实现近年来，皮肤病的发病率逐渐增加，给人们的健康带来了不小的困扰。
传统的皮肤病诊断方法往往依赖于经验丰富的医生的观察和判断，但这种方法存在着主观性较高、结果不稳定等问题。
为了提高皮肤病诊断的准确性和效率，研发基于图像处理的皮肤病诊断系统就显得尤为重要。
基于图像处理的皮肤病诊断系统是指利用计算机视觉技术对皮肤病患者的图片进行分析和识别，判断其病情和病因，并给出相应的诊断结果和建议。
该系统的设计和实现需要经过多个步骤，包括数据采集、图像预处理、特征提取、分类器构建和结果评估等。
首先，数据采集是基于图像处理的皮肤病诊断系统的第一步。
通过收集大量的皮肤病患者图片，获取不同类型的皮肤病图片数据集。
这些数据集应涵盖不同皮肤病类型、不同年龄、性别和肤色的人群。
数据采集可以通过医院、诊所、研究机构的图片数据库，或者由医生和研究者主动搜集病例图片来完成。
其次，图像预处理是基于图像处理的皮肤病诊断系统的重要步骤。
首先，对采集的皮肤病图片进行去噪处理，去除图片中的噪声干扰，提高图像的质量和清晰度。
然后，进行图像增强，包括调整图片的对比度、亮度和色彩平衡等，以便更好地显示皮肤病特征。
接下来，图像分割是将图片中的皮肤区域与背景区域进行分离，以便更好地对皮肤病病变进行分析和识别。
最后，对图像进行归一化处理，确保输入到特征提取和分类器构建的图片具有相同的大小和标准化。
特征提取是基于图像处理的皮肤病诊断系统的关键步骤。
通过提取皮肤病图片中的特征，包括颜色、纹理、形状、边缘等方面的特征，来描述皮肤病的特点和病变。
常用的特征提取方法有灰度共生矩阵方法、小波变换方法、Gabor滤波器方法等。
这些方法可以通过计算图片的统计特征、纹理特征或频域特征来描述皮肤病的特性。
分类器构建是基于图像处理的皮肤病诊断系统的关键部分。
在皮肤病分类中，常用的分类方法有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、随机森林（RF）等。
图像处理中的图像增强算法分析与优化
图像处理中的图像增强算法分析与优化图像增强是图像处理领域中的一个重要任务，旨在改善图像的质量以及增强图像中的细节。
图像增强算法通过对图像进行亮度、对比度、色彩、锐化等方面的调整，使得图像更加清晰、细腻。
本文将对常见的图像增强算法进行分析，并探讨如何优化这些算法以提高图像质量。
一、直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，其主要思想是通过对图像的灰度直方图进行变换，使得图像的像素值分布更加均匀。
直方图均衡化可以有效增强图像的对比度，但对于某些特殊图像，可能会导致不太自然的效果。
为了解决这个问题，可以通过对直方图进行局部均衡化来实现更好的效果。
二、空间滤波空间滤波是图像增强的常用方法之一，其主要通过对图像的像素邻域进行运算，来改变图像的像素值。
常见的空间滤波算法包括均值滤波、中值滤波、高斯滤波等。
这些算法通过对邻域像素进行平均、取中值或加权平均等操作，达到去噪、模糊或锐化图像的效果。
在实际应用中，根据图像的特点选择合适的滤波算法是非常重要的。
三、小波变换小波变换是一种基于信号分析的图像处理方法，它能够将图像分解为不同尺度的频域信息。
在图像增强中，小波变换可以通过提取图像的频域信息来增强图像的边缘和细节。
常见的小波变换方法有离散小波变换(DWT)和连续小波变换(CWT)。
小波变换具有良好的多分辨率特性，可以根据不同的需求选择合适的小波和尺度，以实现对图像的增强。
四、Retinex算法Retinex算法是一种基于视觉感知的图像增强算法，其主要思想是通过模拟人眼的感知机制来增强图像的视觉效果。
Retinex算法将图像分解为反射和亮度两个分量，然后根据不同的需求对这两个分量进行调整，以达到增强图像的效果。
Retinex算法在改善图像的动态范围、增强细节等方面具有出色的表现，但该算法较为复杂，对计算资源要求较高。
五、深度学习方法近年来，深度学习方法在图像增强领域取得了巨大的突破。
深度学习方法通过训练神经网络模型，可以自动学习图像的映射关系，并根据学到的规律对图像进行增强。
基于MATLAB的数字图像课程设计-图像频域增强高通滤波器算法设计
基于MATLAB的数字图像课程设计-图像频域增强高通滤波器算法设计摘要图像增强是对数字图像的预处理，使图像整体或局部特征能有效地改善。
通过对频域域图像增强理论的理解，分析了频率域的高通滤波。
在此基础上，利用MATLAB对理想高通滤波器、巴特沃斯高通滤波器、指数高通滤波器、梯形高通滤波器、以及高斯高通滤波器进行编程与仿真，并对其结果进行了分析与比较，表明这五种高通滤波器都能较好地对图像进行锐化处理。
关键词：图像增强；频率域；高通滤波；MATLAB（4）通过高通滤波技术来消除图像的模糊，突出图像的边缘，使低频分量得到抑制，增强高频分量，使图像的边沿或线条变得清晰，实现图像的锐化。
2 课程设计相关知识2.1 数字图像处理简介数字图像处理，通俗地讲是指应用计算机以及数字设备对图像进行加工处理的技术。
2.1.1 数字图像发展概述20世纪20年代，图像处理技术首次应用于改善伦敦到纽约之间的海底电缆传送图片的质量。
1964年，美国喷气推动实验室用计算机成功地对4000多张月球照片进行处理。
70年代中期，随着离散数学理论的创立和完善，数字图像处理技术得到了迅猛的发展，理论和方法不断完善。
90年代，随着个人计算机进入家庭，硬件价格不断下降，数字世界逐渐进入人们的生活。
2.1.2 数字图像处理内容图像处理的内容包括：图像变换，图像增强，图像编码与压缩，图像复原，图像重建，图像识别以及图像理解。
(1)图像数字化图像数字化即图像采样和量化，是指把连续的图像信号变为离散的数字信号，以适应计算机的处理。
(2)图像编码压缩把数字化的图像数据按一定规则进行排列或运算过程，称为图像编码。
利用图像本身的内在特性，通过某种特殊的编码方式，达到减少原图像数据时空占用量的处理叫做图像压缩编码。
(3)图像变换一般指利用正交变换的性质和特点，将图像转换到变换域中进行处理，并且大部分变换都有快速算法。
(4)图像增强图像增强的目的是突出图像中所感兴趣的部分，如强化图像的高频分量，可使图像中物体轮廓清晰，细节明显。
图像处理中的色彩增强算法研究
图像处理中的色彩增强算法研究随着数字相机的普及和图像处理技术的发展，图像处理已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
色彩增强算法是图像处理中最重要的一种方法之一。
通过色彩增强，可以改善图像的视觉效果和图像的可视性，使图像更具观赏性和可读性。
本文将介绍一些常见的色彩增强算法的原理及其应用。
灰度拉伸算法灰度拉伸算法（GRE）是一种最基本的色彩增强技术。
该算法可以通过调整图像的灰度级范围来提高图像的对比度。
GRE算法可以通过下面的公式来描述：g(x,y) = (f(x,y) - f_min) * (L - 1) / (f_max - f_min)其中，g(x,y)表示增强后的像素值，f(x,y)是原图像的像素值，f_min和f_max分别是原图像中的最小灰度值和最大灰度值，L是输出图像的灰度级数。
该算法的优点是简单易懂，而且可以用于各种类型的图像。
但该算法也有一些缺点，例如当图像的对数比较集中时，拉伸后容易产生噪声。
直方图均衡化算法直方图均衡化算法（HE）是一种通过调整图像的直方图来增强图像的方法。
该算法可以将原始图像的灰度级归一化，产生更广泛的光谱分布。
直方图均衡化可以通过下面的公式来描述：h(v_i) = round((cdf(v_i) - cdf_min) / (M * N - cdf_min) * (L - 1))其中，h(v_i)是对灰度值为v_i的像素进行处理后的像素值，cdf是灰度值小于等于v_i的像素所占比例，cdf_min是所有像素所占比例，M * N是图像的像素总数。
该算法的优点是可以大大改善图像的对比度，适用于各种类型的图像。
但该算法也容易导致图像的一些细节信息的丢失。
自适应直方图均衡化算法自适应直方图均衡化算法（AHE）是一种能够有效克服直方图均衡化算法的缺点，同时保留图像细节的算法。
AHE算法将图像分成若干个块，并对每个块进行直方图均衡化处理。
由于每个块的大小不同，因此可以在保持较高对比度的同时保留图像细节。
高分辨率显示器中的图像处理与增强算法
高分辨率显示器中的图像处理与增强算法随着科技的不断进步，高分辨率显示器已经成为人们日常生活中不可或缺的一部分。
无论是在电视、电脑还是手机等设备上，高分辨率显示器都能够呈现出更加清晰、细腻的图像效果，给我们带来更好的视觉体验。
然而，高分辨率的图像也带来了一些挑战，需要通过图像处理与增强算法来提升图像的质量和细节。
在高分辨率显示器中，图像处理算法起着至关重要的作用。
这些算法能够对图像进行各种处理，包括去噪、增强、锐化等。
其中，去噪算法是最常用的一种。
由于高分辨率的图像中可能存在各种噪声，如背光噪声、电磁干扰等，这些噪声会影响图像的质量和细节。
因此，去噪算法能够通过一系列的数学运算来减少或消除这些噪声，从而提高图像的清晰度和细腻度。
除了去噪算法，图像增强算法也是高分辨率显示器中重要的一部分。
图像增强算法能够通过调整图像的亮度、对比度、色彩等参数来改善图像的质量和细节。
例如，通过增加图像的对比度，可以使图像中的细节更加明显；通过调整图像的亮度，可以使图像的整体色彩更加鲜艳。
这些算法能够让我们在观看高分辨率图像时更加舒适、自然。
在图像处理与增强算法中，还有一种重要的算法是图像锐化算法。
图像锐化算法能够增强图像的边缘和细节，使图像看起来更加清晰和立体。
这是通过增加图像的高频分量来实现的。
高频分量是指图像中变化较快的部分，如边缘、纹理等。
通过增加高频分量，可以使图像的边缘更加锐利、纹理更加明显。
这种算法在高分辨率显示器中尤为重要，因为高分辨率图像中的细节更加丰富，锐化算法能够进一步突出这些细节，提升图像的观感。
除了上述提到的算法，高分辨率显示器中还有一些其他的图像处理与增强算法。
例如，图像压缩算法能够将图像的数据量减少到最小，从而节省存储空间和传输带宽。
图像分割算法能够将图像分割为若干个区域，从而方便进行图像分析和处理。
这些算法都是为了提升高分辨率图像的质量和细节，让我们能够更好地享受高分辨率显示器带来的视觉盛宴。
数字图像处理中的图像增强算法使用方法和技巧
数字图像处理中的图像增强算法使用方法和技巧摘要：随着数字图像处理技术的发展，图像增强算法在各个领域得到了广泛应用。
本文将介绍数字图像处理中常用的图像增强算法、其使用方法和技巧。
主要包括直方图均衡化、拉普拉斯算子增强、边缘增强和局部对比度增强等算法。
同时，结合实际案例，探讨如何根据不同需求选择最合适的图像增强算法。
1. 引言数字图像处理是指通过计算机对数字图像进行处理和操作的技术。
图像增强是数字图像处理领域的一个重要研究方向，旨在改善图像的质量和视觉效果，以便更好地满足人眼的感知要求。
图像增强算法是实现图像增强的重要工具，下面将介绍几种常用的图像增强算法及其使用方法和技巧。
2. 直方图均衡化直方图均衡化是一种常用的图像增强算法，通过重新分配像素值来增强图像的对比度。
其步骤如下：（1）计算原始图像的灰度直方图；（2）计算原始图像的累积分布函数；（3）根据累积分布函数，将原始图像中的每一个像素值替换为对应的累积频率；（4）计算处理后图像的灰度直方图。
使用技巧：- 直方图均衡化适用于对比度较低的图像增强，但可能会导致过度增强和局部细节损失问题。
可以通过设置阈值和控制增强程度来调节效果。
- 在应用直方图均衡化之前，可以先对图像进行灰度变换和滤波处理，以提高增强效果。
3. 拉普拉斯算子增强拉普拉斯算子增强是一种常用的边缘增强算法，通过突出图像的边缘结构来提高图像的清晰度和对比度。
其步骤如下：（1）将图像进行灰度化处理；（2）使用拉普拉斯算子进行图像增强；（3）将得到的增强图像与原始图像相加。
使用技巧：- 使用拉普拉斯算子增强时，可以选择不同的拉普拉斯算子模板来提取不同类型的边缘。
具体选择哪种模板取决于图像的特点和需求。
- 拉普拉斯增强算法对噪声较敏感，可以在增强之前先对图像进行降噪处理。
4. 边缘增强边缘增强是一种着重增强图像边缘信息的算法，可以使图像的边缘更加清晰和突出。
常用的边缘增强算法包括Sobel算子、Prewitt算子和Canny算子等。
基于超分辨率技术的电视节目画质增强
基于超分辨率技术的电视节目画质增强随着科技的不断进步，越来越多的人对电视节目的画质提出了更高的要求。
而基于超分辨率技术的画质增强技术，则成为了现在电视行业中备受关注的技术之一。
本文将简要介绍什么是超分辨率技术，为何基于超分辨率技术的电视节目画质增强技术如此受欢迎，以及该技术的现状和未来发展方向。
一、超分辨率技术是什么？超分辨率技术是一种利用计算机算法来提高图像或视频分辨率的技术，目的是通过处理以获得比原始图像更清晰、更准确的图像。
该技术最早被应用于高清电视、互联网视频以及数字图像处理等领域。
在自然图像处理方面，超分辨率技术被广泛应用于工业检测、医学图像和卫星图像等领域。
二、为何基于超分辨率技术的电视节目画质增强技术如此受欢迎？在现代社会中，电视节目作为人们休闲娱乐的重要方式，是人们放松心情的必备工具之一。
然而，在传统的电视技术中，电视节目的画质较为模糊，给人们观看的困扰。
基于超分辨率技术的电视节目画质增强技术，则是解决这个问题的有效方法。
首先，该技术能够提高图像或视频的分辨率，使得观众能够看到更加清晰、细腻的画面。
其次，该技术可以减少图像或视频中存在的伪影、马赛克等问题，让观众在观看时更加舒适自然。
最后，基于超分辨率技术的电视节目画质增强技术能够使电视机在播放节目时更加节能环保，降低能源浪费。
三、该技术的现状和未来发展方向近年来，随着高清电视的普及和电视技术的不断升级，基于超分辨率技术的电视节目画质增强技术也在不断地优化和升级中。
该技术在画质增强方面的效果越来越优秀，且随着机器学习和人工智能等技术的不断发展，其在电视技术领域的应用也将不断扩展。
目前，国内外在电视节目画质增强方面的进展，主要在于研发更加先进、高效的算法，以及加强面向未来的技术创新。
未来，该技术有望根据观众个性化需求，在画面细节、对比度、色彩等方面进行更加细致、准确的调整，从而提供更加舒适、自然、高品质的观看体验。
综上所述，基于超分辨率技术的电视节目画质增强技术正逐渐成为电视技术领域的热点。
如何调整智能电视的面色彩饱和度
如何调整智能电视的面色彩饱和度智能电视已经成为现代家庭的重要组成部分，为我们提供了更加丰富多彩的视听体验。
然而，有时我们可能会对智能电视的画面色彩饱和度感到不满意，希望进行一些调整来获得更好的观看效果。
本文将介绍如何调整智能电视的面色彩饱和度，帮助您获得更加出色的视觉享受。
一、了解面色彩饱和度的概念面色彩饱和度是指图像中颜色的纯度和鲜艳程度。
调整面色彩饱和度可以改变图像的色彩效果，使图像更加生动、绚丽或自然、柔和。
通常，面彩色饱和度的调整在电视的图像设置菜单中进行。
二、选择合适的调整方式根据智能电视的型号和品牌不同，调整面色彩饱和度的具体方式也会有所差异。
一般而言，可以通过以下几种方式进行调整：1. 使用遥控器上的图像设置功能进行调整。
大部分智能电视都提供了图像设置菜单，其中包含了色彩饱和度的调整选项。
您可以通过遥控器的菜单键进入图像设置界面，找到色彩饱和度选项，并根据自己的需求进行调整。
2. 下载并使用品牌官方的智能电视调校应用程序。
很多电视品牌都推出了专门的调校应用程序，通过连接智能电视和手机，您可以在手机上进行更加精细的图像设置。
在应用程序中，您可以找到面彩色饱和度的调整选项，有选择地改变图像的色彩饱和度。
3. 调整电视的预设图像模式。
不同的电视品牌和型号可能会提供不同的预设图像模式，如电影模式、运动模式等。
这些预设模式对图片的处理方式和色彩饱和度可能有所不同，您可以尝试切换不同的预设模式，找到适合自己的色彩饱和度设置。
三、调整面色彩饱和度的注意事项在调整面色彩饱和度时，有一些注意事项需要遵守，以确保获得符合期望的效果。
1. 调整适度。
调整面色彩饱和度时，避免过度调整，以免导致图像失真或过于艳丽。
建议先将面色彩饱和度调整为默认值，然后逐步微调至满意的效果。
2. 根据观看环境进行调整。
不同的观看环境对面色彩饱和度的要求也不同。
在明亮的环境下观看电视时，适当增加面色彩饱和度可以增强图像的亮度和鲜艳度；而在暗房环境下观看时，降低面色彩饱和度可以获得更好的对比度和舒适感。
一种运用抖动矩阵的LED显示屏图像增强处理算法
第３６卷㊀第１０期２０２１年１０月㊀㊀㊀㊀㊀㊀㊀液晶与显示㊀㊀㊀C h i n e s e J o u r n a l o fL i q u i dC r y s t a l s a n dD i s p l a ys ㊀㊀㊀㊀㊀V o l ．３６㊀N o ．１０㊀O c t ．２０２１㊀㊀收稿日期:２０２１Ｇ０７Ｇ２１;修订日期:２０２１Ｇ０８Ｇ０４．㊀㊀基金项目:吉林省与中国科学院科技合作高技术产业化专项(N o ．２０２０S Y H Z ０００６);季华实验室科技研发项目(N o ．X １９０２２１T F １９０)S u p p o r t e db y H i g h T e c hI n d u s t r i a l i z a t i o nP r o j e c to fS c i e n c ea n d T e c h n o l o g y C o o p e r a t i o nb e t w e e nJ i l i n P r o v i n c e a n dC h i n e s eA c a d e m y o f S c i e n c e s (N o ．２０２０S Y H Z ０００６);J iH u aL a b o r a t o r y Sc i e n c e a n dT e c h n o l Ｇo g y R e s e a r c ha n dD e v e l o p m e n tP r o je c t (N o ．X １９０２２１T F １９０)㊀㊀∗通信联系人,E Ｇm a i l :z h e n gx f ＠c c x i d a ．c o m 文章编号:１００７Ｇ２７８０(２０２１)１０Ｇ１４０３Ｇ０９一种运用抖动矩阵的L E D 显示屏图像增强处理算法孙健哲１,２,郑喜凤１,３,４∗,徐子程３,程宏斌１,３,陈煜丰３(１．中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,吉林长春１３００３３;２．中国科学院大学,北京１０００４９;３．长春希达电子技术有限公司,吉林长春１３０１０３;４．季华实验室,广东佛山５２８２００)摘要:为解决L E D 显示屏在低灰度条件下出现图像亮度损失㊁灰阶跳变等问题,提出一种运用抖动矩阵的L E D 显示屏低灰度图像增强处理算法.首先,根据L E D 显示原理和传统抖动算法图像增强原理,提出L E D 显示屏 小数灰度级 的概念,接着根据测试等相关手段获得使各像素点显示效果增强的 小数灰度级 数据,运用抖动矩阵在４帧图像中按照误差最小原则 实现其相应的 小数灰度级 .然后,采用亚像素抖动技术进一步降低了画面抖动给人眼带来的闪烁感.最后,用M a t l a b 软件对算法进行对比仿真,验证了算法的可行性与有效性.实验结果表明,该算法对L E D 显示屏低灰度级灰阶过渡不均匀现象有明显的改善效果,将灰度级１０以下的灰度显示能力提升为原来的４倍,同时将L E D 显示屏的最小可控灰度级亮度变为原来的１５％~２５％,提升了L E D 显示屏的对比度.关㊀键㊀词:L E D 显示屏;抖动矩阵;小数灰度级;亚像素抖动技术中图分类号:T N ２７㊀㊀文献标识码:A㊀㊀d o i :１０．３７１８８/C J L C D．２０２１Ｇ０１９２I m a g e e n h a n c e m e n t p r o c e s s i n g a l g o r i t h mf o rL E D d i s p l a y s c r e e n s u s i n g d i t h e r i n g ma t r i x S U NJ i a n Ｇz h e １,２,Z H E N G X i Ｇf e n g １,３,４∗,X UZ i Ｇc h e n g ３,C H E N G H o n g Ｇb i n １,３,C H E N Y u Ｇf e n g３(１．C h a n g c h u nI n s t i t u t e o f O p t i c s ,F i n eM e c h a n i c s a n dP h ys i c s ,C h i n e s eA c a d e m y o f S c i e n c e s ,C h a n gc h u n １３００３３,C h i n a ;２．U n i v e r s i t y o f C h i n e s eA c ade m y of S c i e n c e s ,B e i j i ng １０００４９,C h i n a ;３．C h a n g c h u nC e d a rE l e c t r o n i c sT e c h n o l o g y C o ．,L t d ．,C h a n gc h u n １３０１０３,C h i n a ;４．J i h u aL a b o r a t o r y ,F o s h a n ５２８２００,C h i n a )A b s t r a c t :I no r d e r t o s o l v e t h e p r o b l e m s o f i m a g e b r i g h t n e s s l o s s a n d g r a y Ｇl e v e l j u m p i n l o w g r a ys c a l e . All Rights Reserved.c o nd i t i o n s o fL E Dd i s p l a y s c re e n s,a l o w g r a y s c a l e i m a g e e n h a n c e m e n t p r o c e s s i n g a l g o r i t h mf o rL E Dd i s p l a y s c re e n s u s i n g d i t h e rm a t r i x i s p r o p o s e d．A c c o r d i n g t o t h e p r i n c i p l e of L E Dd i s p l a y a n d t h e i mＧag e e nh a n c e m e n t p ri n c i p l e o f t r a d i t i o n a ld i t h e r i n g a l g o r i t h m,t h ec o n c e p to f d e c i m a l g r a y l e v e l o f L E Dd i s p l a y i s p r o p o s e d,a n dt h e nt h e d e c i m a l g r a y l e v e l d a t a t h a t e n h a n c e s t h ed i s p l a y e f f e c to f e a c h p i x e l i s o b t a i n e d a c c o r d i n g t o r e l a t e dm e t h o d s s u c ha s t e s t i n g．T h e d i t h e rm a t r i x r e a l i z e s i t s c o rＧr e s p o n d i n g d e c i m a l g r a y l e v e l i na c c o r d a n c ew i t ht h e p r i n c i p l eo fm i n i m u me r r o r i n４f r a m e so f i m a g e s．T h e s u bＧp i x e l d i t h e r i n g t e c h n o l o g y i su s e d t o f u r t h e r r e d u c e t h e f l i c k e r c a u s e db y t h e i m a g ej i t t e r t o t h eh u m a ne y e s．T h e a l g o r i t h m w a s c o m p a r e da n ds i m u l a t e dw i t h M a t l a bs o f t w a r e t ov e r i f y t h e f e a s i b i l i t y a n de f f e c t i v e n e s so f t h ea l g o r i t h m．T h ee x p e r i m e n t a l r e s u l t ss h o wt h a t t h ea l g o r i t h m h a s a s i g n i f i c a n t i m p r o v e m e n t e f f e c t o n t h e u n e v e n t r a n s i t i o no f t h e l o w g r a y l e v e l o f t h eL E Dd i s p l a y s c r e e n,a n d t h e g r a y l e v e l d i s p l a y a b i l i t y o f t h e g r a y l e v e l b e l o w１０i s i n c r e a s e d t o４t i m e s o f t h e o r i g iＧn a l．A t t h es a m e t i m e,t h e m i n i m u mc o n t r o l l a b l e g r a y l e v e lb r i g h t n e s sb e c o m e s１５％~２５％o f t h e o r i g i n a l,w h i c h i m p r o v e s t h e c o n t r a s t o f t h eL E Dd i s p l a y．K e y w o r d s:L E Dd i s p l a y s c r e e n;d i t h e r i n g m a t r i x;d e c i m a l g r a yＧl e v e l;s u bＧp i x e l d i t h e r i n g t e c h n o l o g y１㊀引㊀㊀言㊀㊀L E D显示屏作为视觉信息传递的重要媒介,是日常生活中重要的显示设备,已经在展会㊁商场㊁影院㊁演播室等场所得到广泛应用,低成本㊁高性能的L E D显示具有很高的产业价值和广阔的应用场景[１Ｇ３].小间距C O B(C h i p o n B o a r d)L E D显示屏作为L E D显示屏发展过程中的一条重要的技术路线,近年来得到了快速的发展和应用.该技术路线是将发光芯片直接焊接(B o n d i n g)到P C B板的正面,通过回流焊将驱动器件焊接到P C B板的背面,再进行整体的灌封防护[４],由阵列模组㊁显示单元组装实现L E D 超大屏幕拼接显示,具有低成本㊁高可靠性㊁高稳定性的优势.在市场竞争激烈的今天,为保持产品的竞争力,必须不断地提升L E D显示屏的显示效果.在发展过程中,制约其进一步发展的重要瓶颈之一是低灰度级的显示效果.低灰显示效果是指小间距L E D显示屏在低灰阶数㊁即低亮度条件下呈现图案的能力[５].常见的低灰显示问题较多,主要有低灰偏色㊁亮度不均和灰阶跳变等[６],其中灰阶跳变是一个突出的问题.灰阶过渡不均匀的现象在绝大多数小间距C O B L E D显示屏上都存在,严重影响L E D显示屏呈现精细画质时的效果,也是平板显示技术发展过程中的一个共性问题.本文灵活地运用传统抖动算法[７]中的抖动矩阵,在驱动I C通道数等重要硬件资源不变的情况下,在L E D显示屏上实现了整数灰度级之间的 小数灰度级 ,将图像更多的细节在小间距C O BL E D 显示屏上复现出来,使L E D显示屏呈现高精细画质.同时该算法同人眼的视觉效应相结合,对红㊁绿㊁蓝亚像素分别采用不同的周期性轮换抖动矩阵,在L E D显示屏上形成抖动的视觉效果,有效地改善了L E D显示屏低灰度级灰阶过渡不均匀的现象,实现了L E D显示屏灰阶精细调控.２㊀抖动算法简介抖动算法本质上是一种图像处理算法,是一种数字半色调技术,通常会根据人眼的视觉感知特性和视觉的呈色特性,利用计算机等工具,在二值或多色二值呈色设备上实现对图像效果的最优呈现[８].图像处理领域中典型的抖动算法之一是F l o y dＧs t e i n b e r g误差传递算法[９],采用图案化的技术,牺牲一定的显示分辨率,对图像进行二值化处理,保留图像的相关信息.例如可以将一个２ˑ２的方阵看成一个大的像素点,以２阶抖动矩阵为例,全黑为０灰度,全白为１灰度,用２ˑ２的图案可以表示５级灰度,其本质就是通过人眼的视觉混色效应[１０]在灰度级０与灰度级１之间插入３个中间灰度值,这样就增加了灰度的精细程度.可以将一幅灰度图片进行类似的处理产生中间灰４０４１㊀㊀㊀㊀液晶与显示㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３６卷㊀. All Rights Reserved.图１㊀抖动算法产生的相应中间灰度级F i g ．１㊀C o r r e s p o n d i n g i n t e r m e d i a t e g r a y l e v e l ge n e r a Ｇt e db y d i t h e r i n g a l go r i t h m 阶(图１),节约相应的硬件资源,但同时也损失了图像分辨率.这是一种较为传统的经典算法.在液晶显示中也运用这种思想对图像进行抖动处理.液晶显示是一种有源驱动[１１]的显示装置,通过调控晶体管各极间的电压来驱动液晶分子的翻转,从而表现出相应的灰度级.通过抖动矩阵与相应的像素点进行阈值比较来决定是否对相应的像素点进行灰度补偿.根据L i m b 矩阵[１２]及其递推关系可得:M １＝０２３１éëêêùûúú,(１)M n ＋１＝４M n ４M n ＋２U n ４M n ＋３U n ４M n ＋U n éëêêùûúú,(２)其中U n 为与M n 同阶的全１矩阵.抖动矩阵中数字的相对大小代表着进行灰度补偿时的灰度值优先级次序.当人眼距离显示屏一段距离时,一定区域内相邻像素点对于人眼的可视夹角足够小,会产生空间混色现象,形成相应的中间灰度级,如图２所示.图２㊀空间混色F i g ．２㊀M i x e d c o l o r s pa c e ３㊀L E D 显示图像增强处理算法３．１㊀L E D 显示原理及低灰显示问题L E D 显示屏作为一种不同于液晶的重要显示器件,有其特有的驱动方式与显示控制系统.L E D 显示采用与液晶显示完全不同的无源驱动[１３]方式,通过驱动I C 来控制显示屏的驱动扫描进程,采用灰度调制技术[１４]对每一像素点进行灰度控制.目前L E D 显示屏通常采用１６b i t 位深的驱动I C 对显示屏显示数据进行处理,通常可以通过P WM 调控技术控制驱动芯片输出脉冲占空比的大小控制L E D 显示屏的灰度值.灰度值的大小与扫描周期内的导通时间成正比,假设初始状态为低电平,高电平为导通状态,脉冲宽度为导通时间,如图３所示,因为τ１＞τ０,所以τ１脉冲所产生的灰度值比τ０脉冲所产生的灰度值大.图３㊀脉冲宽度调制灰度级F i g ．３㊀P u l s ew i d t hm o d u l a t i o n g r a ys c a l e l e v e l 假设τ０为L E D 显示屏响应的最小脉冲宽度,设为灰度值１,为L E D 显示屏最小显示精度,比该灰度值更为精细的灰度无法通过控制驱动I C 在显示屏上直接响应.如果最小灰阶精度无法满足低灰度时L E D 显示屏的要求,就会产生灰阶过渡不均匀㊁跳灰等情况,如图４所示.图４㊀低灰显示不良图片F i g ．４㊀F l a w e d p i c t u r ew i t h l o w g r a yl e v e l 为了解决低灰显示不良的问题,行业内通常有两种解决问题的常用方法.第一种是使用５０４１第１０期㊀㊀孙健哲,等:一种运用抖动矩阵的L E D 显示屏图像增强处理算法. All Rights Reserved.具有更高位深的驱动I C,目前行业内通常使用的是１６b i t位深的驱动I C,如果采用１６b i t或者更高位深的驱动I C,则可以在整体上提升L E D 显示屏的灰度处理能力,实现更为精细的灰度控制.第二种是增加显示终端的控制系统灰度处理能力.目前大多数的L E D显示屏具有８b i t 的灰阶显示能力,也有少数具有１０b i t灰阶显示能力的显示屏,显示屏的灰阶显示能力越强,画质的细腻程度越高,灰阶过渡不均匀的现象也会得到相应改善.以上两种解决问题的方式都需要更好的硬件资源,但这样显示屏的硬件成本会大幅提高,对于产业化的推广是极为不利的.为了在不增加硬件资源的情况下使低灰度级灰阶过渡更为均匀,本文运用抖动矩阵元素结合小间距C O BL E D显示屏显示特性,提出一种新的图像增强处理算法,对L E D显示屏低灰度级的显示效果有明显提升.３．２㊀L E D帧间灰度增强法通过对各种型号小间距C O BL E D显示器低灰度级显示效果的实际测试,发现灰阶过渡不均匀㊁跳灰现象通常发生在１~１０灰度级,超过１０灰度级也有类似现象,但是随着亮度的不断增加,越来越不明显.灰度级越低,跳灰的现象就越明显,给人视觉上的不适感就越强.因此本算法的适用范围为灰度级０~１０.具体的步骤如下:步骤１:获得使各像素点显示效果提升的 小数灰度值 ,根据所需要的小数精度选取相应的抖动矩阵.该算法可实现的小数精度与抖动矩阵的阶数密切相关.如２阶抖动矩阵可实现０．２５,０．５,０ ７５三个小数灰度级.抖动矩阵选择的重要依据与显示控制系统中 小数灰度值 的实现原理与过程密切相关.L E D显示屏输入的图像源通常为８b i t,而由于驱动I C中R AM等资源带宽和时钟频率的限制,控制系统通常为１６位显示灰阶,即控制系统将图像源中２８＝２５６个灰度数据拓展成２１６＝６５５３６个灰度数据进行处理,最后在６５５３６个灰度数据中选取２５６个灰度数据作为屏幕上显示的灰度数据.８~１６b i t数据之间通过G a mm a转换有明确的映射关系.通常G a mm a值为２．８,则对应关系曲线图如图５所示.图５㊀灰度转换关系图F i g．５㊀G r a y s c a l e c o n v e r s i o nd i a g r a m如果要使L E D显示屏具有更好的灰度表现力,展现出比１６b i t灰度处理能力更为精细的 小数灰度级 ,则要将８b i t数据映射成更高比特的灰阶来进行处理.例如对于２阶抖动矩阵,即相当于在１６b i t的两个整数灰度级之间再插入３个灰度级,这样就可以修改G a mm a转换数据选取中间的灰度级.图６㊀灰阶拓展过程F i g．６㊀P r o c e s s o f g r a yＧs c a l e e x p a n s i o n如图６所示,１８b i t灰度数据中的１,２,３是新产生的灰度级,经过降阶处理后即可实现０．２５,０．５,０．７５小数灰度级.抖动矩阵可实现的最小灰度精度为矩阵阶数平方的倒数,即:G m i n＝１n２,(３)其中n为抖动矩阵的阶数,G m i n为最小灰度精度.步骤２:根据抖动矩阵的阶数来确定具体实施该算法的各个抖动矩阵并获得使各像素点显示效果提升的 小数灰度值 .对于２阶抖动矩阵,根据L i m b矩阵及其递６０４１㊀㊀㊀㊀液晶与显示㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３６卷㊀. All Rights Reserved.推关系,对M １矩阵做初等变换,可以得到一组变换抖动矩阵:J ０＝００．７５０．５０．２５éëêêùûúú,J １＝０．７５０．２５００．５éëêêùûúúJ ２＝０．２５０．５０．７５０éëêêùûúú,J ３＝０．５００．２５０．７５éëêêùûúú,同时对已获得的带有目标小数灰度值的图像灰度数据进行处理.如对一幅带有目标小数灰度值的大小为m ˑn 图像而言,将像素灰度矩阵拆分成两个矩阵之和,分别是整数灰度矩阵与小数灰度矩阵,即:I ＝I １１I １２I １n I ２１I ２２I ２n⋮⋮⋱⋮I m １I m ２ I m néëêêêêêêùûúúúúúú,(４)D ＝D １１D １２D １n D ２１D ２２ D ２n⋮⋮⋱⋮Dm １D m ２ D m n éëêêêêêêùûúúúúúú．(５)步骤３:对小数矩阵D 中的每一个元素D １１~D m n 按照 最小误差原则 用０．２５,０．５,０．７５三个 小数灰度值 和０与１两个整数灰度值进行替换,形成与D 矩阵同维的新的小数矩阵:d ＝d １１d １２d １n d ２１d ２２d ２n⋮⋮⋱⋮d m １d m ２ d m néëêêêêêêùûúúúúúú,(６)其中d 矩阵中的每一个元素值均为３个可实现小数灰度值 与两个整数灰度值中一个.步骤４:用J ０矩阵对矩阵d 从d １１开始进行比对式处理,即矩阵d １１d １２d ２１d ２２éëêêùûúú与J ０＝００．７５０．５０．２５éëêêùûúú对应位置一一做比较,如果小数矩阵中的元素比抖动矩阵中对应位置元素的值大,则对应的灰度整数矩阵对应位置加１.第一帧图像用J ０矩阵处理,第二帧图像用J １矩阵处理,依次类推.以４帧为一个循环,得到一组新的像素灰度矩阵.这样４帧图像在L E D 显示屏上不断循环交替显示,形成相应的 小数灰度级 显示效果.３．３㊀算法相关拓展上述４个步骤阐述了算法实施的具体过程,整个过程中灰度值的增减是基于R ㊁G ㊁B 全像素点而实现的.但是在低亮度条件下,单一像素点灰度值的增加会在观看L E D 显示屏时给人眼带来闪烁的感觉.为了降低L E D 显示屏给人眼带来的闪烁感,采用亚像素抖动技术对全像素中的红㊁绿㊁蓝亚像素点的灰度进行处理.３．３．１㊀亚像素抖动技术亚像素抖动技术是将同一像素点中的红㊁绿㊁蓝３个亚像素分别用不同的抖动矩阵进行处理.小间距C O BL E D 显示屏路线是将发光芯片直接焊接到P C B 板上,红㊁绿㊁蓝３种颜色发光芯片纵向排列在一起,焊接到P C B 板上,形成一个像素点,结构如图７所示.图７㊀像素结构F i g．７㊀S t r u c t u r e o f p i x e l 其中红㊁绿㊁蓝色的区域表示３种颜色的发光芯片,灰色部分表示驱动I C 上除发光芯片外的其他部分.以实现一个０．２５小数灰度级为例,对红色像素灰度矩阵在相邻４帧按照J ０㊁J １㊁J ２㊁J ３的顺序进行处理,绿色像素灰度矩阵采用J １㊁J ２㊁J ３㊁J ０顺序,蓝色像素灰度矩阵采用J ２㊁J ３㊁J ０㊁J １顺序,这样对于单一像素点在相邻４帧中的显示效果如图８所示.其中黑色区域表示在该帧亚像素点状态为不亮.对红㊁绿㊁蓝像素在相邻的几帧中采用不同的抖动矩阵顺序进行处理,即可实现亚像素抖动的处理效果.如果对红㊁绿㊁蓝像素在相邻的几帧中采用相同的抖动矩阵顺序进行处理,则对于单一像素点,在相邻４帧中的显示效果如图９所示.通过对比全像素抖动技术和亚像素抖动技术在单一像素点相邻４帧的显示效果可以看出,运７０４１第１０期㊀㊀孙健哲,等:一种运用抖动矩阵的L E D 显示屏图像增强处理算法. All Rights Reserved.图８㊀采用亚像素抖动技术的单一像素点４帧显示效果F i g ．８㊀D i s p l a y e f f e c t o f a s i n gl e p i x e l i n f o u r f r a m e s a d o p t e d s u b Ｇp i x e l j i t t e r t e c h n o l o g y用亚像素抖动技术处理的图像帧可以将全像素抖动处理时在一帧中一个像素点同时点亮的３个红㊁绿㊁蓝亚像素分布在相邻的不同帧中点亮.这样降低了一帧中由于灰度值增加而带来的亮度差异,减弱人眼的闪烁感,使人眼对灰度的变化感受更为均匀.同时在相邻的４帧图像中,相当于只有一个R G B 像素点亮,所以表示的依然是０．２５灰度级.图９㊀采用全像素抖动技术单一像素点４帧显示效果F i g ．９㊀D i s p l a y e f f e c t o f a s i n gl e p i x e l i n f o u r f r a m e s a d o p t e d f u l l p i x e l j i t t e r t e c h n o l o g y３．３．２㊀技术相关应用亚像素抖动技术的运用可以对L E D 帧间灰度增强法进行进一步的改进,提升人眼的视觉感受.如运用抖动技术实现如下２ˑ２的小数灰度级:０．２５０．２５０．２５０．２５éëêêùûúú㊀,(７)实现的显示效果如图１０所示.图１０实现的是２ˑ２矩阵中４个小数灰度级相同的情况,如果小数灰度级不同(式８),实现的效果如图１１所示.０．２５０．５０．７５０．２５éëêêùûúú．(８)㊀㊀采用以上的算法方案将原来的像素级调控变图１０㊀亚像素处理效果图１F i g ．１０㊀R e n d e r i n g １o f s u b pi x e l t r e a t m e nt 图１１㊀亚像素处理效果图２F i g ．１１㊀R e n d e r i n g ２o f s u b pi x e l t r e a t m e n t 为亚像素级调控,进一步降低由于抖动给人眼带来的亮度差异,提高了人眼对L E D 显示屏的视觉舒适程度,提高L E D 显示屏的对比度.另外,如果图像部分区域是单色像素或者只让单色像素的灰度值发生变化时,令单一像素值按照一种固定的抖动模板顺序进行处理即可.红㊁绿㊁蓝亚像素采用各自的抖动模板顺序进行处理,形成各种情况下的算法图形.４㊀仿真结果与分析为了验证算法的可行性与有效性,本文进行了一系列的实验.首先模拟０．２５小数灰度级实现在L E D 显示屏上的情况.用画图软件得到一幅每一个像素点灰度值都为１的灰度图像,大小为６４０ˑ４８０像素,L E D 显示屏模块显示其中的部分图像.用M a t l a b 仿真软件对像素点灰度值都为１的灰度图像按照上述的算法进行处理,形成４帧图像.仿真测试平台如图１２所示.用M a t l a b 程序对用算法生成的４张图片在L E D 显示屏无限循环显示,在小间距C O BL E D显示屏上观察其显示效果.该程序可以模拟４帧图像无限交替循环显示的过程,在L E D 显示屏上可以观察到经过算法处理后的算法图像及其抖动效果.本文对使用２ˑ２抖动矩阵处理像素级调８０４１㊀㊀㊀㊀液晶与显示㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３６卷㊀. All Rights Reserved.图１２㊀仿真测试平台F i g．１２㊀S i m u l a t i o n t e s t p l a t f o r m 控方案和亚像素级调控方案进行相关仿真,在观察其算法图形的同时,也用亮度计测量其亮度(图１３),对结论进行验证.图１３㊀亮度测量过程F i g．１３㊀P r o c e s s o f l u m i n a n c em e a s u r e m e n t 为保证亮度测量的准确程度,令灰度级１的图片在L E D 显示屏上显示为６级亮度.分别在灰度级为１级㊁灰度级１级开启像素级抖动㊁灰度级１级开启亚像素级抖动的３种情况下对L E D显示屏亮度进行测量(表１).表１㊀亮度测试数据T a b ．１㊀D a t a o f b r i gh t n e s s t e s t 测量条件亮度测量值/(c dm －２)第一次第二次第三次第四次第五次不开启抖动１．８２６１．８１８１．８３７１．８２５１．８４开启抖动全像素０．４４７９０．４３３３０．４４１９０．４５０３０．４４２４开启抖动亚像素０．２４６６０．２３７７０．２２８７０．２３７１０．２３２１通过亮度测试数据对比可以发现,开启全像素抖动时L E D 显示屏的亮度约为不开启抖动时亮度的２５％,与预期结果基本相符,说明每一帧画面为０．２５灰度级.当开启亚像素抖动时,亮度约为不开启抖动时的１５％,比开启全像素抖动时相比亮度下降了近１０％,说明亚像素抖动算法产生的显示画面亮度更低,使人眼对L E D 显示屏的闪烁感知不明显,提高了人眼观看显示屏时的舒适程度.相应地,如果将整数灰度级加到对应像素点的整数部分,即可实现相应的两整数间的 小数灰度级.经过灰度级相关亮度测试后运用该算法图像中低灰度级过渡较差的彩色图片进行了处理,处理前后的效果对比如图１４所示.图１４㊀算法处理前(a )后(b)效果对比图F i g ．１４㊀C o m p a r i s o n c h a r to ft h e p i c t u r e d i s p l a ye f f e c to ft h es c r e e nb e f o r e (a )a n da f t e r(b )a l go r i t h m p r o c e s s 对比图１４(a )和图１４(b)可以看出,与算法处理前相比,图片在L E D 显示屏上的显示效果有明显提升.５㊀结㊀㊀论本文针对小间距C O BL E D 显示屏低灰度级过渡不均匀的情况,运用传统抖动算法中抖动矩阵概念,提出一种针对灰度级０~１０的L E D 显示屏图像增强处理算法,并对像素级抖动和亚像素级抖动两种情况进行了仿真对比验证.实验结果证明:该算法对L E D 显示屏低灰度级过渡不均匀现象有明显的提升效果,在灰度级０~１０的任意两个整数灰度级间插入３个可实现小数灰度级,将低灰阶精细程度提升为原来的４倍,同时将显９０４１第１０期㊀㊀孙健哲,等:一种运用抖动矩阵的L E D 显示屏图像增强处理算法. All Rights Reserved.示屏最小可控灰度级亮度变为原来的１５％~２５％,提升显示屏的对比度.采用亚像素抖动技术,降低了由于画面抖动给人眼带来的闪烁感,从而验证了算法的有效性.参㊀考㊀文㊀献:[１]㊀丁海涛．基于M i c r oL E D 发展现状及其技术研究[J ]．计算机产品与流通,２０１９(８):１０６．D I N G H T．R e s e a r c ho n t h e d e v e l o p m e n t a n d t e c h n o l o g y o fm i c r oLE D [J ]．C o m pu t e rP r o d u c t s a n dC i r c u l a t i o n ,２０１９(８):１０６．(i nC h i n e s e)[２]㊀郑东吉．L E D 显示屏技术分析与产业发展研究[J ]．无线互联科技,２０１７(１５):１１７Ｇ１１８．Z H E N GDJ ．R e s e a r c ha n da n a l y s i so nL E Dd i s p l a y t e c h n o l o g y a n d i n d u s t r y d e v e l o pm e n t [J ]．W i r e l e s sI n t e r n e t T e c h n o l o g y ,２０１７(１５):１１７Ｇ１１８．(i nC h i n e s e )[３]㊀徐子程,郭贵新,郑喜凤,等．L E D 显示屏灯点定位排序法及应用[J ]．液晶与显示,２０２１,３６(４):５７５Ｇ５８３．X UZC ,G U O GX ,Z H E N GXF ,e t a l ．P o s i t i o n i n g a n d s o r t i n g m e t h o d a n d a p p l i c a t i o n o f L E Dd i s p l a ypo i n t [J ]．C h i n e s eJ o u r n a l o f L i q u i dC r y s t a l s a n dD i s p l a ys ,２０２１,３６(４):５７５Ｇ５８３．(i nC h i n e s e )[４]㊀曹慧,郑喜凤,汪洋,等．超高清超高分辨率大尺寸L E D 显示器[J ]．液晶与显示,２０２１,３６(４):５６６Ｇ５７４．C A O H ,Z H E N G X F ,WA N G Y ,e ta l ．U l t r ah i g hd e f i n i t i o nu l t r a Ｇh i g hr e s o l u t i o nl a r g es i z eL E Dd i s p l a y [J ]．C h i n e s eJ o u r n a l o f L i q u i dC r y s t a l s a n dD i s p l a ys ,２０２１,３６(４):５６６Ｇ５７４．(i nC h i n e s e )[５]㊀范学仕,唐茂洁,曾忠．基于O S ＧP WM 算法的L E D 驱动芯片设计与实现[J ]．电子与封装,２０１８,１８(１２):３０Ｇ３６．F A N XS ,T A NG MJ ,Z E N GZ ．D e s i g n a n d i m p l e m e n t a t i o n f o rL E Dd r i v e r I Cb a s e do nO S ＧP WMa l go r i t h m [J ]．E l e c t r o n i c s a n dP a c k a g i n g ,２０１８,１８(１２):３０Ｇ３６．(i nC h i n e s e )[６]㊀蔡宗达,孙康斌,王泓铭．小点间距显示屏常见问题与驱动芯片解决方案[J ]．电子科学技术,２０１４,１(３):３５４Ｇ３５９．C A I ZD ,S U N KB ,WA N G H M．LE Dd r i v e r I Cs o l u t i o n s o f f i n e p i t c hL E Dd i s p l a ys [J ]．E l e c t r o n i cS c i e n c e&T e c h n o l o g y ,２０１４,１(３):３５４Ｇ３５９．(i nC h i n e s e )[７]㊀王明龙．液晶显示之基于五帧循环F i ＧF R C 像素抖动算法[D ]．上海:上海交通大学,２０１１．WA N G M L ．５ＧF r a m ec y c l eb a s e dF i ＧF R C p i x e l d i t h e r i n g a l g o r i t h mf o rT F T ＧL C D [D ]．S h a n g h a i :S h a n gh a i J i a o T o n g U n i v e r s i t y,２０１１．(i nC h i n e s e )[８]㊀陈鹏飞,杨城．显示控制方法㊁装置和系统:中国,１１２６１４４５６A [P ]．２０２１Ｇ０４Ｇ０６．C H E NPF ,Y A N G C ．D i s p l a y c o n t r o lm e t h o d ,d e v i c e sa n ds ys t e m :C N ,１１２６１４４５６A [P ]．２０２１Ｇ０４Ｇ０６．(i nC h i Ｇn e s e)[９]㊀陈若愚．AM ＧO L E D 图像数字半调算法研究[D ]．武汉:华中科技大学,２０１１．C H E N R Y．R e s e a r c ho f d i g i t a l h a l f t o n i n g a l g o r i t h mf o rAM ＧO L E Di m a g e [D ]．W u h a n :H u a z h o n g U n i v e r s i t y of S c i e n c e a n dT e c h n o l og y,２０１１．(i nC h i n e s e )[１０]㊀胡子辉．一种提高微显示器分辨率的驱动方法研究与实现[D ]．湘潭:湘潭大学,２０２０．HUZX．R e s e a r c ha n d i m p l e m e n t a t i o no f a d r i v i n g m e t h o d t o i m p r o v e t h e r e s o l u t i o no fm i c r o d i s p l a y [D ]．X i a n gＧt a n :X i a n g t a nU n i v e r s i t y,２０２０．(i nC h i n e s e )[１１]㊀K I M H M ,R Y U M ,C HAJHJ ,e t a l ．T e nm i c r o m e t e r p i x e l ,q u a n t u md o t s c o l o r c o n v e r s i o n l a y e r f o r h i gh r e s o Ｇl u t i o n a n d f u l l c o l o r a c t i v em a t r i xm i c r o ＧL E Dd i s p l a y [J ]．J o u r n a l o f t h eS o c i e t y f o r I n f o r m a t i o nD i s p l a y ,２０１９,２７(６):３４７Ｇ３５３．[１２]㊀F U XC ,Z O U XC ,L E I JM．I m p r o v e dd i t h e r i n g a l g o r i t h m s a n d i t s c i r c u i t i m p l e m e n t i n g f o r S T N ＧL C D [J ]．T h e J o u r n a l o f C h i n aU n i v e r s i t i e s o f Po s t s a n dT e l e c o mm u n i c a t i o n s ,２００６,１３(４):８６Ｇ９０．[１３]㊀HO N G Y H ,J U N GEK ,HO N GS ,e t a l ．An o v e lm i c r o ＧL E D p i x e l c i r c u i t u s i n g n Ｇt y p eL T P ST F T w i t h p u l s e w i d t hm o d u l a t i o nd r i v i n g [J ]．S I DS y m p o s i u m D i g e s t o f T e c h n i c a lP a p e r s ,２０２１,５２(１):８６８Ｇ８７１．[１４]㊀王顶．小点间距L E D 显示屏驱动芯片的研究[D ]．北京:北京交通大学,２０１７．WA N G D．T h e r e s e a r c ho f f i n e p i x e l p i t c hL E Dd i s p l a y d r i v e r I C [D ]．B e i j i n g :B e i j i n g J i a o t o n g U n i v e r s i t y,２０１７．(i nC h i n e s e)０１４１㊀㊀㊀㊀液晶与显示㊀㊀㊀㊀㊀㊀第３６卷㊀. All Rights Reserved.作者简介:㊀孙健哲(１９９１－),男,吉林长春人,硕士研究生,２０１５年于西安电子科技大学获得学士学位,主要从事L E D 显示技术方面的研究.E Ｇm a i l :８１４９６２１１４＠q q．c om ㊀郑喜凤(１９６５－),女,黑龙江庆安人,博士,研究员,２０００年于中国科学院长春光学精密机械与物理研究所获得博士学位,主要从事信号采集处理㊁信息显示㊁图像处理等方面的研究.E Ｇm a i l:z h e n gx f ＠c c x i d a ．c o m １１４１第１０期㊀㊀孙健哲,等:一种运用抖动矩阵的L E D 显示屏图像增强处理算法. All Rights Reserved.。
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图像增强技术
• 图像边缘锐化ES
视频信号传输中由于多种多样的原因，肯定会造成不同程度的中频 和高频信号的衰减，进而视频图像的清晰度都会有所降低，视频图 像也变得比原始的图像糊糊。而边缘锐化的主要目的是检测视频图 像中的中高频信号，并夸张突出它们，进而使视频图像的细节更突 出，当然也就是使图像更清晰。
绪论
• 电视机的发展现状 目前数字电视占据着市场的主要地位，所谓数字电视(Digital TV)指 从电视节目采集、制作、存储、播出到发射、传输、接收全部采用 数字编码与数字传输技术的新一代电视系统。由此可见，数字电视 不仅仅指我们日常所用的电视机，数字电视机只是数字电视的终端 接收设备。数字电视技术与原有的模拟电视相比，有着其无法比拟 的优点，数字设备输出信号稳定可靠，易于实现信号的存储，便于 数字处理和计算机处理，并且可以合理地利用各种类型的频谱资源， 实现各种设备的自动化和多样化操作等等。
图像增强技术
• 数字亮度瞬态增强DLTI
由于信号在传输过程中有噪声的存在，会造成一定的损失，除了图 像中、高频分量减弱外，还会降低图像质量的表现，例如图像轮廓 模糊、层次不清边界过度不明显。如图所示。
图像增强技术
• 数字亮度瞬态增强DLTI Y1、Y2代表两个不同的亮度值，点A为Y1的边界点，点B为Y2的边 界点，从A点经过O点逐渐上升到B点的这一段称为亮度信号的过渡 带。这一过渡带的大小直接影响到图像的画质。过渡带越窄，图像 中两种亮度的边界就越清楚，图像越清晰。而在实际接收到的电视 信号中，这一过渡带通常是较宽的，造成图像层次不鲜明。数字亮 度瞬态增强(Digital Luminance Transient Improvement，简称DLTI)算 法便是检测亮度分量水平方向的过渡带并使过渡带变窄，边缘变陡， 增强图像的瞬态特性，使图像边界轮廓变清晰。理想情况下可将过 渡带缩短成垂直边缘，如图中的COD所示。
Yout Yin , if Yin gain Yin THR, if Yin THR Yin THR
图像增强技术
• 白电平扩展WLE 白电平扩展(White．1evel Expansion，简称WLE)与黑电平扩展相似， 不同的是它扩展的是白电平部分。它的作用是增强亮度的“浅白” 信号，保持黑电平不变，使“浅白”变得更白，从面提高图像的对 比度，传输函数如下：
FPGA设计方法
• 层次化设计中自顶向下的结构示意图
顶层系统级设计
二级模块A
二级模块B
二级模块C
三级模块 A1
三级模块 A2
三级模块 A3
三级模块 B1
三级模块 B2
三级模块 C1
三级模块 C2
FPGA设计方法
• FPGA开发流程
电路功能设计 设计验证 设计输入 功能仿真 编译综合 综合后仿真
静态时序分析 布线布局 反标注 时序仿真
在图像锐化这一块所要做的主要工作就是带通和高通滤波的构造， 以及对中频和高频信号的增益系数的设计，这也是算法成功与否的 关键。
图像增强技术
• 黑电平扩展BLE
Hale Waihona Puke 黑电平扩展技术只对亮度分量进行处理。在数字信号域中，其处理 方法是：预先设定一个阀值(THR)，将它与图像的亮度信号比较， 将低于这个阀值的信号取出以进行黑电平扩展，扩展的具体方法是 用原信号减去阀值得到一个差值，将差值乘以一个小于1的增益， 得到增益处理后的亮度信号，再与原始信号相加，得到最终输出，
视频信号基础
• YUV和YCbCr色彩空间 YCbCr 和 RGB 是可以相互转换的，转换公式如下：
视频信号基础
• ITU-R BT.656协议简介 ITU-R Recommendation BT.656 是一种简单的数字视频协议，用于将 未压缩的PAL 或 NTSC 制式（625 行或者 525 行）的信号进行编码。 ITU-R BT.656 协议定义了一个并行的硬件接口，用来传送一路 4:2:2 的 YCbCr 的数字视频流数据。视频流数据的分辨率为 720×576 像 素的 d1 格式，行、场同步信号嵌入在数据流中。ITU-R BT.656 有 8 位或 10 位的数据传输格式，目前主要使用的是 8 位的数据传输格 式。但是在本文设计中所采用的是10位数据传输格式。
绪论
• 肤色增强的影响 评价数字图像的优劣的参考依据是由人眼主观判断和经验知识作用 为主导，并不是一个通用客观的标准。人们在看电视时，一方面希 望显示器能够还原自然界的真实色彩，但真实的色彩并不一定满足 人们的需求，另一方面由希望显示的色彩符合心理的色彩喜好。特 别是电视剧中人们的肤色问题，每个人对于肤色的喜好度是不同的， 有的人喜欢更白一些的肤色，有些偏好稍微偏深一些的肤色，另外 的则忠于原来的肤色。通过图像中肤色检测和增强，使图像中人物 的皮肤变得圆润有光泽。另外，对图像亮度、色度、对比度、饱和 度的调整也可以使图像的质量更高，看起来画面更加舒服，人们可 以根据自己的喜好来调整皮肤颜色。增强肤色不仅可以在视觉上使 人愉悦，也可以在心理上影响人们。
一种应用于电视机图像处理的 肤色增强算法的设计与实现
• 学生姓名 •学 号 • 指导教师 •学 院 •专 业
蔡圣豪 1121470 向伟 机电学院 电子科学与技术
摘要
• 图像处理就是数字图像处理，数字化后的图像可以堪称是存储起 来的有序数据，可以通过对数字图像进行处理。我们把利用计算 机对图像进行去除、增强、复原等方法技术成为数字图像处理。 图像处理技术拥有处理精度高，再现性好，处理的多样性，图像 处理技术综合性强等特点。通过图像处理技术，可以提高图像的 视感质量，以达到赏心悦目的；提取图像中所包含的某些特征信 息；对图像数据进行变换、编码、压缩等方法，以便图像的存储 和运输，来帮助我们满足视觉、心理或应用上的需求。 • 本文以一套算法为核心，通过识别人脸并调整皮肤颜色的CbCr值 来实现电视机里图像处理使肤色增强。
绪论
• 图像增强的现状 目前对于图像处理的方案主要由以下几种： （1）通用计算机 （2）并行处理 （3）专业集成电路 （4）数字信号处理器 （5）现场可编程门阵列
视频信号基础
• 视频信号制式 目前世界上主流的彩色信号制式可分三种，分别为NTSC制式、PAL 制式和SECAM制式。它们具有不同的编码方式、传送频率和刷新速 度。PAL制式是我国所采用的标准。PAL制式电视信号由图像信号、 复合同步信号、复合消隐信号构成。复合消隐信号的作用是消除显 像管在行、场扫描逆过程中产生的回扫线，避免干扰图像信号。复 合同步信号分为行同步信号和场同步信号，确保接收和发送两端扫 描的同步。这三种信号复合构成一个完整的电视信号。PAL制式中 采用的扫描方式是隔行扫描，即一帧图像分两次扫描，得到的两幅 图像分别称作奇数场和偶数场。PAL制式采用了YUV的色彩空间。
图像增强技术
• 色度、饱和度调整HAS 色调和饱和度只处理色度信号，对于YCbCr信号，只针对输入的Cb、 Cr信号进行色调和饱和度调整。色调由光的波长决定，不同波长的 光代表不同的色调，它们之间也可能互相配合而产生新的色调。色 饱和度是指颜色的深浅程度。它与彩色光中所含白色的比例有关。 白色的比例越多，色饱和度越低；白光的比例越小，色饱和度越高。 通过分别在Cb、Cr信号上乘以一个可调的常数来控制调整色度和饱 和度。
板级仿真
下载编程 电路验证
图像增强模块整体设计
• 功能描述 图像增强模块主要用于数字电视系统图形后处理设计。电视观众对于图 像质量的需求，往往是希望观看的图像明亮、清晰、背景噪声小、黑白 层次得当，并富有轻微的立体感。但是模拟信号在传输过程中不可避免 的高频分量会损失，造成的后果就是图像轮廓模糊，层次不清。如果一 幅图像能够将其轮廓勾画清楚，往往可以给人留下深刻的印象，对提高 图像质量起到事半功倍的效果。所以在数字电视系统中需要通过图形增 强的处理，通过数字亮度、色度瞬态增强（DLTI、DCTI）以及图像锐化 （SHARPER）将图像轮廓勾画清楚，通过黑白电平延伸（BLE、WLE）将 图像明暗层次更加鲜明，通过图像中肤色检测和增强，使图像中人物的 皮肤变得圆润有光泽。另外，对图像亮度、色度、对比度、饱和度的调 整也可以使图像的质量更高，看起来画面更加舒服。
视频信号基础
• YUV和YCbCr色彩空间 YCbCr 颜色空间是由 YUV 颜色空间派生的一种颜色空间，是 YUV 颜色空 间压缩和偏移后的版本。其中 Y 与 YUV 中的 Y 含义一致；Cb，Cr 同样都 指色度，只是表示方法不同。YCbCr 的应用领域很广泛，JPEG、MPEG 等 均采用此格式。一般人们所讲的 YUV 通常是指 YCbCr。YCbCr 有许多采 样格式，主要的采样格式有 YCbCr 4:2:0、YCbCr 4:2:2、YCbCr 4:1:1和 YCbCr 4:4:4。其中 YCbCr 4:2:2 比较常用，其含义为：每个点保存一个 8 位的亮度值（也就是 Y 值），每 2 个点保存一个 8 位的色度值（Cb 和 Cr 分别为 8 位大小），图像在肉眼中的感觉不会起太大的变化。所以，原 来用 RGB(R，G，B 都是 8 位大小，数值范围是 0~255)模型，每个点需要 8×3=24bits，而现在仅需要 8+(8/2)+(8/2)=16bits。这样就把图像数据压 缩了。
Yout THR gain Yin THR, if Yin , if Yin THR Yin THR
图像增强技术
• 肤色补偿FTC 人对人体的肤色区域比较敏感，当色调调整对其他颜色调整得效果比较 好时，仍容易觉得肤色区域色彩不自然。肤色校正(Flesh Tone Correction， FTC)的功能便是专门针对肤色对色度信号进一步的调整，使人体皮肤看 起来更加自然。因此，肤色校正包含两个步骤：肤色区域分割及肤色校 正。 研究表明，尽管不同种族、不同年龄、不同性别的人体肤色看上去不同， 但是这种不同主要集中在亮度上，在去除亮度的色度空间中，不同人的 肤色都集中分布在一定的范围内。这个区域范围与所采用的色彩空间有 关。 大量研究数据表明，在YUV（YCbCr）色彩空间中当77≦Cb≦127且 133≦Cr≦173时，为肤色区间。当确定肤色区间后，根据设定的参数， 对Cb和Cr的值进行补偿，即可完成肤色校正。