一种图像数据处理方法、装置及存储介质转让专利
申请号 : CN201911311077.X
文献号 : CN110996173B
文献日 : 2021-11-05
发明人 : 刘恩雨
申请人 : 腾讯科技(深圳)有限公司
摘要 :
权利要求 :
1.一种图像数据处理方法,其特征在于,包括:获取第一图像中的像素点的像素值,根据所述像素点的像素值在第一颜色空间中的颜色通道上的初始分量,统计得到所述颜色通道的颜色直方图,基于所述颜色通道的颜色直方图确定所述颜色通道的初始色差阈值;所述颜色通道的初始色差阈值包括第一颜色通道的初始色差阈值、第二颜色通道的初始色差阈值和第三颜色通道的初始色差阈值;所述第一颜色通道的初始色差阈值是根据所述第一颜色通道的上边界和下边界所得到的,且所述第一颜色通道的上边界和下边界是根据所述第一颜色通道的颜色直方图所确定的;所述第二颜色通道的初始色差阈值是根据所述第二颜色通道的上边界和下边界所得到的,且所述第二颜色通道的上边界和下边界是根据所述第二颜色通道的颜色直方图所确定的;所述第三颜色通道的初始色差阈值是根据所述第三颜色通道的上边界和下边界所得到的,且所述第三颜色通道的上边界和下边界是根据所述第三颜色通道的颜色直方图所确定的;
根据所述第一颜色空间中的颜色通道获取所述第一图像的色偏系数;
确定所述色偏系数对应的阈值占比系数,从所述颜色通道的初始色差阈值中获取最大初始色差阈值和最小初始色差阈值,根据所述最大初始色差阈值、所述最小初始色差阈值、所述阈值占比系数以及所述颜色通道的初始色差阈值,确定所述颜色通道的目标色差阈值;所述阈值占比系数是基于所述色偏系数所对应的色偏变量与所述阈值占比系数所对应的阈值占比变量之间的映射关系所确定的;所述最大初始色差阈值为所述第一颜色通道的上边界、所述第二颜色通道的上边界以及所述第三颜色通道的上边界中的最大者;所述最小初始色差阈值为所述第一颜色通道的下边界、所述第二颜色通道的下边界以及所述第三颜色通道的下边界中的最小者;所述颜色通道的目标色差阈值是由所述颜色通道的目标上边界和目标下边界所确定的;所述颜色通道的目标上边界是由所述最大初始色差阈值、所述阈值占比系数以及所述颜色通道的初始色差阈值所确定的;所述颜色通道的目标下边界是由所述最小初始色差阈值、所述阈值占比系数以及所述颜色通道的初始色差阈值所确定的;
基于所述颜色通道的目标色差阈值,对所述像素点的像素值在所述颜色通道上的初始分量进行色差修正。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:获取第一视频序列以及所述第一视频序列中的场景切变标识;
根据所述第一视频序列中的场景切变标识,对所述第一视频序列中的视频帧进行场景分割,得到与所述第一视频序列相关联的关联场景集合;所述关联场景集合包含第一场景集合;
在所述关联场景集合中,将所述第一场景集合中的首个视频帧作为第一图像。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述获取第一图像中的像素点的像素值,根据所述像素点的像素值在第一颜色空间中的颜色通道上的初始分量,统计得到所述颜色通道的颜色直方图,基于所述颜色通道的颜色直方图确定所述颜色通道的初始色差阈值,包括:
获取所述第一场景集合中的所述第一图像,确定所述第一图像中的像素点的像素值;
所述像素点的像素值是由第一颜色空间中的颜色通道上的初始分量进行组合后所确定的;
根据所述像素点的像素值在所述颜色通道上的初始分量,确定所述颜色通道的颜色直方图;
根据所述颜色通道的颜色直方图以及与所述第一图像相关联的裁剪步长,确定所述颜色通道的下边界和上边界,基于所述颜色通道的下边界和上边界确定所述颜色通道的初始色差阈值;所述裁剪步长用于在第一裁剪比例系数时,根据所述第一裁剪比例系数和所述第一图像中的所有像素点的总数量,确定与所述颜色通道相关联的裁剪像素点的裁剪数量;所述颜色通道的下边界是在所述颜色通道的颜色直方图中按照指示方向上的第一裁剪顺序依次裁剪与所述裁剪数量相同个数的像素点后所得到的;所述颜色通道的上边界是在所述颜色通道的颜色直方图中按照另一指示方向上的第二裁剪顺序依次裁剪与所述裁剪数量相同个数的像素点后所得到的。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述像素点的像素值在所述颜色通道上的初始分量,确定所述颜色通道的颜色直方图,包括:在所述第一颜色空间中,根据所述颜色通道的数量对所述像素点的像素值进行分离处理,得到所述像素点的像素值在所述颜色通道中的每个颜色通道上的初始分量;
根据所述像素点的像素值在所述每个颜色通道上的初始分量,确定所述像素点在所述每个颜色通道上的颜色直方图。
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述根据所述颜色通道的颜色直方图以及与所述第一图像相关联的裁剪步长,确定所述颜色通道的下边界和上边界,基于所述颜色通道的下边界和上边界确定所述颜色通道的初始色差阈值,包括:根据所述第一图像的宽度M和所述第一图像的长度N,确定所述第一图像中的像素点的总数量;所述总数量为M×N;所述M和所述N均为正整数;
在与所述第一图像相关联的裁剪步长为第一裁剪比例系数时,根据所述第一裁剪比例系数与所述M×N个像素点,确定与所述颜色通道相关联的裁剪像素点的裁剪数量;所述裁剪数量为小于所述M×N的正整数;
根据所述颜色通道的颜色直方图、所述裁剪数量,分别确定所述颜色通道的第一下边界和所述颜色通道的第一上边界;所述颜色通道的第一下边界为所述颜色通道的下边界,且所述颜色通道的第一下边界是在所述颜色通道的颜色直方图中以最小颜色分量为起点按照由小到大的顺序依次裁剪与所述裁剪数量相同个数的像素点后所得到的;所述颜色通道的第一上边界为所述颜色通道的上边界,且所述颜色通道的第一上边界是在所述颜色通道的颜色直方图中以最大颜色分量为起点按照由大到小的顺序依次裁剪与所述裁剪数量相同个数的像素点后所得到的;所述由小到大的顺序为以最小颜色分量为起点的指示方向上的所述第一裁剪顺序;所述由大到小的顺序为以最大颜色分量为起点的另指示方向上的所述第二裁剪顺序;
根据所述颜色通道的第一下边界、所述颜色通道的第一上边界和所述第一图像的最优裁剪条件,确定所述颜色通道的初始色差阈值。
6.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述每个通道的颜色直方图、所述裁剪数量,确定所述颜色通道的第一下边界和第一上边界,包括:在所述颜色通道的颜色直方图中,将所述颜色通道上的初始分量的由小到大的排列顺序确定为第一裁剪顺序,将所述颜色通道上的初始分量的由大到小的排列顺序确定为第二裁剪顺序;
在所述颜色通道的颜色直方图中,根据所述第一裁剪顺序搜索与所述裁剪数量匹配的n个像素点,将搜索到n个像素点作为第一裁剪像素点,根据与所述第一裁剪像素点相关联的初始分量确定所述颜色通道的第一下边界;
在所述颜色通道的颜色直方图中,根据所述第二裁剪顺序搜索与所述裁剪数量匹配的n个像素点,将搜索到n个像素点作为第二裁剪像素点,根据与所述第二裁剪像素点相关联的初始分量确定所述颜色通道的第一上边界。
7.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述根据所述颜色通道的第一下边界、所述颜色通道的第一上边界和所述第一图像的最优裁剪条件,确定所述颜色通道的初始色差阈值,包括:
根据所述颜色通道的第一下边界和所述颜色通道的第一上边界,分别确定与所述颜色通道相关联的最小边界距离和总裁剪距离;
若所述最小边界距离小于最优裁剪条件中的第一阈值,且所述总裁剪距离大于所述最优裁剪条件中的第二阈值,则确定所述颜色通道的第一下边界和所述颜色通道的第一上边界满足所述最优裁剪条件;
将所述颜色通道的第一下边界和所述颜色通道的第一上边界,作为所述颜色通道的初始色差阈值。
8.根据权利要求7所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:若所述最小边界距离大于或者等于所述第一阈值、所述总裁剪距离小于或者等于所述第二阈值,则确定所述颜色通道的第一下边界和所述颜色通道的第一上边界不满足所述最优裁剪条件;
将与所述裁剪步长对应的所述第一裁剪比例系数增大至第二裁剪比例系数,根据所述第二裁剪比例系数更新所述裁剪数量,直到根据更新后的裁剪数量所确定的所述颜色通道的第二下边界和所述颜色通道的第二上边界满足所述最优裁剪条件时,确定所述颜色通道的初始色差阈值。
9.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据所述第一颜色空间中的颜色通道获取所述第一图像的色偏系数,包括:根据所述第一颜色空间和第二颜色空间之间的映射关系,将所述像素点的像素值由所述第一颜色空间转换成所述第二颜色空间;所述第二颜色空间包含第一色度通道和第二色度通道;
在所述第一色度通道和所述第二色度通道所构成的色度平面上,确定与所述第一图像相关联的等效圆;所述等效圆的圆心坐标是由与所述第一图像相关联的第一色度均值和第二色度均值所确定的;所述等效圆的半径是由所述第一色度均值对应的第一距离值和所述第二色度均值对应的第二距离值所确定的;
将所述圆心坐标到所述色度平面的原点坐标之间的坐标距离作为所述第一图像的平均色度,将所述半径作为所述第一图像的色度中心距,根据所述平均色度与所述色度中心距,确定所述第一图像的色偏系数。
10.根据权利要求9所述的方法,其特征在于,所述在所述第一色度通道和所述第二色度通道所构成的色度平面上,确定与所述第一图像相关联的等效圆,包括:确定所述像素点的像素值在所述第一色度通道上的第一色度分量和所述像素点的像素值在所述第二色度通道上的第二色度分量;
根据所述第一色度分量和所述第一图像的图像尺寸,确定与所述第一图像相关联的第一均值,根据所述第一色度分量对应的色度直方图和所述第一色度分量,确定所述第一均值对应的第一距离值;
根据所述第二色度分量和所述第一图像的图像尺寸,确定与所述第一图像相关联的第二均值,根据所述第二色度分量对应的色度直方图和所述第二色度分量,确定所述第二均值对应的第二距离值;
在所述第一色度通道与所述第二色度通道所构成的色度平面上,将所述第一均值和所述第二均值作为与所述第一图像相关联的圆心坐标,根据所述第一距离值和所述第二距离值作为与所述第一图像相关联的半径,根据所述圆心坐标和所述半径,确定与所述第一图像相关联的等效圆。
11.根据权利要求5所述的方法,其特征在于,所述确定所述色偏系数对应的阈值占比系数,从所述颜色通道的初始色差阈值中获取最大初始色差阈值和最小初始色差阈值,根据所述最大初始色差阈值、所述最小初始色差阈值、所述阈值占比系数、所述颜色通道的初始色差阈值,确定所述颜色通道的目标色差阈值,包括:根据色偏系数变量与阈值占比系数变量之间的映射关系,确定所述色偏系数对应的阈值占比系数;所述色偏系数为所述色偏变量的值,所述阈值占比系数为所述阈值占比系数变量的值;
从所述颜色通道的第一上边界中获取最大初始色差阈值,根据所述阈值占比系数、所述最大初始色差阈值、所述颜色通道的第一上边界,确定所述颜色通道的目标上边界;
从所述颜色通道的第一下边界中获取最小初始色差阈值,根据所述阈值占比系数、所述最小初始色差阈值、所述颜色通道的第一下边界,确定所述颜色通道的目标下边界;
将所述颜色通道的目标上边界和所述颜色通道的目标下边界作为所述颜色通道的目标色差阈值。
12.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:在所述第一颜色空间中,对所述像素点在所述颜色通道上的目标分量进行组合,得到所述像素点的修正像素值;所述颜色通道上的目标分量是通过对所述颜色通道上的初始分量进行色差修正所得到的;
根据所述像素点的修正像素值,对所述第一图像中的对应像素点的像素值进行更新,用更新后的第一图像更新所述第一场景集合中的首个视频帧。
13.根据权利要求12所述的方法,其特征在于,所述第一场景集合中还包含第二图像,所述第二图像为所述第一场景集合中除所述第一图像之外的视频帧;
所述方法还包括:
根据所述颜色通道的目标色差阈值,对所述第二图像中的像素点的像素值进行色差修正,用色差修正后的第二图像更新所述第一场景集合中的第二图像。
14.一种图像数据处理装置,其特征在于,包括:初始色差确定模块,用于获取第一图像中的像素点的像素值,根据所述像素点的像素值在第一颜色空间中的颜色通道上的初始分量,统计得到所述颜色通道的颜色直方图,基于所述颜色通道的颜色直方图确定所述颜色通道的初始色差阈值;所述颜色通道的初始色差阈值包括第一颜色通道的初始色差阈值、第二颜色通道的初始色差阈值和第三颜色通道的初始色差阈值;所述第一颜色通道的初始色差阈值是根据所述第一颜色通道的上边界和下边界所得到的,且所述第一颜色通道的上边界和下边界是根据所述第一颜色通道的颜色直方图所确定的;所述第二颜色通道的初始色差阈值是根据所述第二颜色通道的上边界和下边界所得到的,且所述第二颜色通道的上边界和下边界是根据所述第二颜色通道的颜色直方图所确定的;所述第三颜色通道的初始色差阈值是根据所述第三颜色通道的上边界和下边界所得到的,且所述第三颜色通道的上边界和下边界是根据所述第三颜色通道的颜色直方图所确定的;
色偏系数获取模块,用于根据所述第一颜色空间中的颜色通道获取所述第一图像的色偏系数;
目标色差确定模块,用于确定所述色偏系数对应的阈值占比系数,从所述颜色通道的初始色差阈值中获取最大初始色差阈值和最小初始色差阈值,根据所述最大初始色差阈值、所述最小初始色差阈值、所述阈值占比系数以及所述颜色通道的初始色差阈值,确定所述颜色通道的目标色差阈值;所述阈值占比系数是基于所述色偏系数所对应的色偏变量与所述阈值占比系数所对应的阈值占比变量之间的映射关系所确定的;所述最大初始色差阈值为所述第一颜色通道的上边界、所述第二颜色通道的上边界以及所述第三颜色通道的上边界中的最大者;所述最小初始色差阈值为所述第一颜色通道的下边界、所述第二颜色通道的下边界以及所述第三颜色通道的下边界中的最小者;所述颜色通道的目标色差阈值是由所述颜色通道的目标上边界和目标下边界所确定的;所述颜色通道的目标上边界是由所述最大初始色差阈值、所述阈值占比系数以及所述颜色通道的初始色差阈值所确定的;所述颜色通道的目标下边界是由所述最小初始色差阈值、所述阈值占比系数以及所述颜色通道的初始色差阈值所确定的;
第一修正模块,用于基于所述颜色通道的目标色差阈值,对所述像素点的像素值在所述颜色通道上的初始分量进行色差修正。
15.一种计算机设备,其特征在于,包括:处理器、存储器和网络接口;
所述处理器与存储器、网络接口相连,其中,网络接口用于提供数据通信功能,所述存储器用于存储程序代码,所述处理器用于调用所述程序代码,以执行如权利要求1‑13任一项所述的方法。
说明书 :
一种图像数据处理方法、装置及存储介质
技术领域
背景技术
度的色偏图像。
该图像A的三个颜色通道的平均值趋于同一灰度值,并将该假设强制应用于该图像A中来修
正色差。但是,由于灰度世界算法通常适用于色彩比较丰富的色偏图像,所以,当该用于进
行色偏修正的色偏图像(例如,图像B)的色彩并不丰富(比如,该图像B为一些时代比较久远
的视频中的图像)时,该灰度世界算法将难以确保色差修正的可靠性,以至于在进行色差修
正的过程中,会降低了色差修正的准确度。
发明内容
以及颜色通道的初始色差阈值,确定颜色通道的目标色差阈值;
N的正整数;
序;
定颜色通道的第一下边界;
定颜色通道的第一上边界。
件;
色通道的第二上边界满足最优裁剪条件时,确定颜色通道的初始色差阈值。
的;等效圆的半径是由第一色度均值对应的第一距离值和第二色度均值对应的第二距离值
所确定的;
半径,根据圆心坐标和半径,确定与第一图像相关联的等效圆。
比系数、颜色通道的初始色差阈值,确定颜色通道的目标色差阈值,包括:
的;
始色差阈值、阈值占比系数以及颜色通道的初始色差阈值,确定颜色通道的目标色差阈值;
一场景集合;
确定的;
剪数量;裁剪数量为小于M×N的正整数;
列顺序确定为第二裁剪顺序;
点相关联的初始分量确定颜色通道的第一下边界;
点相关联的初始分量确定颜色通道的第一上边界。
上边界满足最优裁剪条件;
裁剪条件;
通道的第二下边界和颜色通道的第二上边界满足最优裁剪条件时,确定颜色通道的初始色
差阈值。
色度通道;
和第二色度均值所确定的;等效圆的半径是由第一色度均值对应的第一距离值和第二色度
均值对应的第二距离值所确定的;
定第一图像的色偏系数。
一均值对应的第一距离值;
二均值对应的第二距离值;
作为与第一图像相关联的半径,根据圆心坐标和半径,确定与第一图像相关联的等效圆。
比系数变量的值;
界;
界;
分量进行色差修正所得到的;
的方法。
步的,根据第一颜色空间中的颜色通道获取第一图像的色偏系数;进一步的,确定色偏系数
对应的阈值占比系数,从颜色通道的初始色差阈值中获取最大初始色差阈值和最小初始色
差阈值,根据最大初始色差阈值、最小初始色差阈值、阈值占比系数以及颜色通道的初始色
差阈值,最终确定颜色通道的目标色差阈值;进一步的,基于颜色通道的目标色差阈值,对
像素点的像素值在颜色通道上的初始分量进行色差修正。由此可见,本申请实施例在对第
一图像进行色偏修正的过程中,可以通过初步提取到的初始色差阈值和获取到的色偏系
数,有效地确定出用于对每个像素点的像素值进行色偏修正的目标色差阈值,进而可以根
据最终确定出的目标色差阈值,对颜色通道上的初始分量进行自适应的线性拉伸,以提高
色偏修正的准确度。
附图说明
申请的一些实施例,对于本领域普通技术人员来讲,在不付出创造性劳动的前提下,还可以
根据这些附图获得其他的附图。
具体实施方式
本申请中的实施例,本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他
实施例,都属于本申请保护的范围。
如图1所示,具体可以包括用户终端3000a、用户终端3000b、用户终端3000c、…、用户终端
3000n;如图1所示,用户终端3000a、用户终端3000b、用户终端3000c、…、用户终端3000n可
以分别与业务服务器2000进行网络连接,以便于每个用户终端可以通过该网络连接与业务
服务器2000之间进行数据交互。
像数据处理功能(例如,视频数据采集功能、视频数据播放功能等)的智能终端。例如,本申
请实施例可以将图1所示的用户终端3000a作为目标用户终端,该目标用户终端中可以集成
有具备该图像数据处理功能的目标应用。应当理解,集成在该目标用户终端中目标应用可
以统称为应用客户端。其中,应用客户端可以包括社交应用、多媒体应用(例如,视频播放应
用)、娱乐应用(例如,游戏应用)、虚拟房间应用(例如,直播应用)等具有帧序列(例如,帧动
画序列)加载和播放功能的应用。在该目标用户终端中所加载和播放的帧动画序列可以包
含第一视频序列、第二视频序列。
是,本申请实施例可以将至少一个场景集合统称为关联场景集合,并可以将该关联场景集
合中的每个视频帧统称为图像帧。其中,本申请实施例可以将该关联场景集合内的每个场
景集合中的首个视频帧统称为第一图像,并可以将每个场景集合中除第一图像之外的视频
帧统称为第二图像。
标识的其他图像帧(即第二图像)称之为连续帧。
提前内置在该目标用户终端中的视频数据,还可以包含当前通过网络从业务服务器2000中
下载的视频数据,还可以包含调用与该目标应用相关联的拍摄应用所采集到的视频数据,
这里将不对第一视频序列的具体获取方式进行限定。可选的,该第二视频序列也可以为业
务服务器2000通过场景切割规则和色差修正规则对该第一视频序列中的每个图像帧进行
色差修正后所得到的。此时,该业务服务器2000可以用于接收目标用户终端所发送来的第
一视频序列,并可以进一步对该第一视频序列中的每个视频帧进行色差修正。
数据(比如,视频A)的应用场景。其中,可以理解的是,本申请实施例中所描述的动画数据可
以称之为多媒体数据,该多媒体数据可以为该目标用户终端所获取到的第一视频序列中的
每个视频数据,还可以为该目标用户终端所采集到的单个图像的图像数据。这些多媒体数
据中可以包含一个或者多个具有运动状态的对象,例如,人、物等运动对象。其中,具体的,
这些具有运动状态的对象可以包含但不限于社交应用中的动态头像、游戏应用中的游戏角
色、直播应用中的主播等。
以包含至少一个场景集合。为便于理解,进一步的,请参见图2,是本申请实施例提供的一种
对关联场景集合中的每个图像帧进行色差修正的场景示意图。其中,本申请实施例可以将
图2所示的视频序列1称之为第一视频序列,该视频序列1(即第一视频序列)可以为上述图1
所示的用户终端3000a所采集到的视频序列。可选的,本申请实施例中的视频序列1(即第一
视频序列)也可以为提前内置在该用户终端3000a中的视频序列。可选的,本申请实施例中
的视频序列1(即第一视频序列)还可以为该用户终端3000a通过上述网络从上述图1所示的
业务服务器2000上所下载的视频序列。为便于理解,本申请实施例以该视频序列1为上述用
户终端3000a(即目标用户终端)所采集到的视频序列为例,如图2所示的视频序列1所对应
的视频(例如,视频B)可以是由多个场景所对应的场景集合进行场景拼接后所确定的。
请实施例以该视频序列1中包含图2所示的三个场景集合为例,以阐述对这3个场景集合(场
景集合100a、场景集合200a、场景集合300a)所构成的视频序列1进行场景分割的具体过程。
功能、场景拼接功能等。当该目标用户终端中运行有该图像数据处理装置4000时,可以在运
行有图像数据处理装置4000的目标用户终端中直接对上述视频序列1进行场景分割和色差
修正。
设置对应的场景切变标识。进一步的,该目标用户终端可以根据这些场景切变标识对该第
一视频序列进行场景分割,以得到图2所示的场景集合100a、场景集合200a和场景集合
300a。
场景切变(即镜头突变)的图像帧的位置。所以,本申请实施例可以进一步通过获取到的场
景切变标识来区分每个场景集合所对应的场景的切割边界。比如,图2所示的图像10a可以
视为场景集合100a的切割边界。又比如,图2所示的图像20a可以视为场景集合200a的切割
边界;又比如,图2所示的图像30a可以视为场景集合300a的切割边界。由此可见,本申请实
施例可以在该视频序列1(即第一视频序列)中通过场景切变标识确定用于进行场景分割的
标识位,从而可以通过标识位准确定位到用于进行场景分割的突变帧的位置。换言之,图2
所示的图像10a、图像20a和图像30a均可以为第一视频序列的突变帧。可以理解的是,当该
目标用户终端基于该第一视频序列的播放顺序依次进行场景分割的过程中,可以将图像
10a视为该场景集合100a的首个视频帧,将图像20a视为该场景集合200a的首个视频帧,将
图像30a视为该场景集合300a的首个视频帧。
的第一图像,图像30a称之为场景集合300a中的第一图像。可以理解的是,由于每个场景集
合中均可以包含至少一个视频帧(也可以称之为图像帧),所以,本申请实施例可以将同一
场景集合中除第一图像之外的其他视频帧统称为第二图像。
色。为便于理解,本申请实施例以图2的图像30a为例,比如,在图2所示的场景集合300a中的
图像30a(即第一图像)的图像色彩整体偏红时,可以通过最终所确定出的目标色差阈值对
该图像30a进行色差修正,以使色差修正后的第一图像(例如,图2所示的图像30b)恢复正常
的颜色。
色偏程度应该是相同的。所以,为了提高色差修正的效率,本申请实施例可以在对该场景集
合300a中的图像30a进行色差修正之后,可以一并利用该图像30a的目标色差阈值,自适应
地对该场景集合300a中的其他视频帧进行色差修正,以得到色差修正后的这些视频帧所构
成的新的场景集合(即场景集合300b),从而可以确保该场景集合300b中的连续帧之间不会
产生不同程度的色彩跳变,进而可以提高同一场景集合中不同视频帧之间的视觉显示效
果。
构成的场景集合100b;同理,本申请实施例也可以通过图像20a的目标色差阈值,自适应地
对该场景集合200a中的其他视频帧一并进行色差修正,以得到色差修正后的这些视频帧所
构成的场景集合200b。可以理解的是,对于第一视频序列的其他场景集合中的每个视频帧
进行色差修正的具体过程,可以参见上述对场景集合300a中的每个视频帧进行色差修正的
描述,这里将不一一进行列举。
2,可以理解的是,该视频序列2可以为上述第二视频序列。进一步的,该目标用户终端在得
到上述第二视频序列之后,还可以通过上述业务服务器2000将该第二视频序列上传至相应
的网页或者客户端中进行数据共享,这样,与该业务服务器2000相关联的其他用户终端需
要点播上述视频B时,可以直接对该第二视频序列进行加载和播放,以提高视频数据的播放
效果。
服务器。在该运行有上述目标应用的目标用户终端采集到第一视频序列时,可以将该第一
视频序列给到该运行有图像数据处理装置4000的业务服务器,以使该业务服务器通过上述
场景切割规则和色差修正规则对图2所示的视频序列1(即上述第一视频序列)中的每个图
像进行色差修正,以得到图2所示的视频序列2(即上述第二视频序列)。
行有该图像数据处理装置4000的业务服务器可以利用其强大的计算资源,快速对获取到的
第一视频序列进行场景切割,进而可以利用场景切割后所得到的每个场景集合中的第一图
像的目标色差阈值,分别对相应场景集合中的第一图像进行色差修正。同理,该运行有该图
像数据处理装置4000的业务服务器还可以利用第一图像的目标色差阈值,自适应地对同一
场景集合中的第二图像进行色差修正,以减少同一场景集合中的这些视频帧之间存在色彩
跳变的可能。这样,其他用户通过网页或者应用客户端在接入该业务服务器时,可以快速在
网页或者应用客户端中播放上述第二视频序列,以提高第二视频序列中的视频数据的显示
效果。
所以,本申请所描述的对上述场景集合300a中的图像30a进行色差修正的具体过程,同样适
用于对获取到的单个图像进行色差修正的描述,这里将不再对其进行赘述。
素点的像素值。另外,在第一颜色空间所包含的多个颜色通道中,每个颜色通道均为该颜色
空间中的一个颜色维度。所以,该第一图像中的这些像素点的像素值均由该第一颜色空间
中的每个颜色通道上的初始分量进行组合后所确定的;此时,该图像数据处理装置可以根
据每个像素点在相应颜色通道上的初始分量,初略地确定出每个颜色通道的初始色差阈
值。
处理装置时,该用户终端可以具备上述图像数据处理功能,进而可以在该用户终端中对第
一图像进行色差修正。可选的,该图像数据处理装置也可以运行在该用户终端对应的业务
服务器中,当该业务服务器中运行有该图像数据处理装置时,该业务服务器可以具备上述
图像数据处理功能,进而可以在该业务服务器中对第一图像进行色差修正。这里将不对其
进行限制。
的第一图像还可以单个图片,比如,该第一图像可以为某个用户(例如,用户A)从本地图像
库中所选取的单个图片。为便于理解,本申请实施例以该第一图像为单个图片为例,以阐述
对该单个图片进行色差修正的具体过程。
中的该宽度1可以表示为M,该高度1可以表示为N。可以理解的是,M为单位像素i的整数倍,N
为单位像素j的整数倍,所以,在本申请实施例中,该第一图像中的像素点的总数量可以表
示为M×N。M和N均可以为正整数。可以理解的是,本申请实施例将不对M和N的具体数量进行
限制。
这些像素点中的每个像素点设置唯一编号信息,以对该第一图像中的每个像素点进行区
别。比如,本申请实施例可以将携带有编号信息(例如,1)的像素点称之为像素点1、将携带
有编号信息(例如,2)称之为像素点2.以此类推,本申请实施例可以将携带有相应编号信息
(例如,k)的像素点称之为像素点k。可以理解的是,本申请实施例还可以通过像素坐标(i,
j)来描述某个像素点(例如,像素点k)在第一图像中的具体位置。
将该第一颜色空间所对应的多个颜色通道统称为第一颜色空间中的颜色通道。其中,多个
颜色通道具体可以包含第一颜色通道、第二颜色通道和第三颜色通道。可以理解的是,在该
第一颜色空间为RGB颜色空间时,该第一颜色通道可以为R通道、第二颜色通道可以为G通
道、第三颜色通道可以为B通道。另外,可以理解的是,若该第一图像的颜色空间不为RGB颜
色空间,则需要将该第一图像的颜色空间转换为RGB颜色空间。
始分量可以表示为:(R(i,j)、G(i,j)、B(i,j))。其中,i和j所构成的像素坐标可以用于描述
该像素点k在第一颜色空间中的相应颜色通道上的初始分量。
通道上的初始分量可以表示为:图4所示的颜色分量1(即(R(3,5))、颜色分量2(即G(3,5))、
颜色分量3(即B(3,5))。其中,颜色分量1可以为像素点23在R通道上的初始分量、颜色分量2
可以为像素点23在G通道上的初始分量、颜色分量3可以为像素点23在B通道上的初始分量。
其中,对于第一图像中其他像素点的像素值在相应颜色通道上的初始分量(例如,R(i,j)、G
(i,j)、B(i,j))的取值均可以为颜色等级范围(即0~255)中的任意一个颜色等级。以此类
推,该第一图像中的每个像素点的像素值在相应颜色通道上的初始分量,均可以一并参见
对像素点23的像素值在相应颜色通道上的初始分量的描述,这里将不一一进行列举。
的初始分量。然后,该图像数据处理装置可以根据像素点的像素值在颜色通道上的初始分
量,统计得到每个颜色通道的颜色直方图,从而可以根据每个颜色通道的颜色直方图以及
与图4所示的第一图像相关联的裁剪步长(例如,s)分别确定这3个颜色通道的上边界和下
边界,以便于后续可以根据这3个通道上边界和下边界分别得到相应颜色通道的初始色差
阈值。
为例,以进一步对确定该R通道的初始色差阈值的具体过程进行阐述。如图5所示的颜色直
方图中可以包含第一图像中的每个像素点在该R通道上的初始分量,这些像素点在该R通道
上的初始分量可以具体包含图5所示的颜色分量a、颜色分量b、颜色分量c、颜色分量d、...、
颜色分量f、颜色分量g、颜色分量i。可以理解的是,该R通道上的初始分量(即该R通道上的
每个颜色分量)所对应的颜色等级可以为图5所示的256个颜色等级中的任意一个,其中,颜
色等级越高则表示在该RGB色彩空间中的该第一图像中的红色分量所占的比重越大。其中,
图5所示的R通道的颜色直方图的高度可以用于表征该R通道上的颜色分量(即初始分量)为
某个颜色等级时的像素点的统计数量。
确定出与相应颜色通道所关联的裁剪像素点的裁剪数量(例如,n=s×M×N=50个)。其中,
可以理解的是,裁剪像素点的裁剪数量可以为小于总数量(即M×N)的正整数。其中,图5的
裁剪区域1中的箭头所指示的方向可以为本申请实施例中的第一裁剪顺序,该图像数据处
理装置可以在该R通道的颜色直方图中按照从小到大的顺序依次裁剪n(例如,50个)个像素
点。例如,若在该第一裁剪顺序上,确定出图5所示的颜色分量a对应的像素点数量和颜色分
量b对应的像素点之和为n个,则可以在该R通道的颜色直方图中先去除这n个像素点(该第
一裁剪顺序上的n个像素点可以统称为第一裁剪像素点),从而可以将与该第一裁剪像素点
相关联的初始分量(例如,图5所示的颜色分量e)确定该R通道的下边界。其中,在上述裁剪
步骤为上述第一裁剪比例系数时,可以将基于该第一裁剪比例系数所确定的该R通道的下
边界称之为第一下边界。
个)个像素点。例如,若在该第二裁剪顺序上,确定出图5所示的颜色分量i对应的像素点数
量和颜色分量g对应的像素点之和为n个,则可以在该R通道的颜色直方图中先去除这n个像
素点(该第二裁剪顺序上的n个像素点可以统称为第二裁剪像素点),从而可以将与该第二
裁剪像素点相关联的初始分量(例如,图5所示的颜色分量f)确定该R通道的上边界。其中,
在上述裁剪步骤为上述第一裁剪比例系数时,可以将基于该第一裁剪比例系数所确定的该
R通道的上边界称之为第一上边界。
颜色直方图确定出B通道的第一下边界和B通道的第一上边界。可以理解的是,该图像数据
处理装置得到每个颜色通道的上边界和下边界之后,可以根据每个颜色通道的第一下边
界、每个颜色通道的第一上边界和第一图像的最优裁剪条件,确定每个颜色通道的初始色
差阈值。
界可以表示为Bmin,B通道的第一上边界可以表示为Bmax。此时,该图像数据处理装置获取每
个颜色通道的初始色差阈值的具体过程可以描述为:根据颜色通道的第一下边界和颜色通
道的第一上边界,分别确定与颜色通道相关联的最小边界距离和总裁剪距离;进一步的,若
最小边界距离小于最优裁剪条件中的第一阈值,且总裁剪距离大于最优裁剪条件中的第二
阈值,则确定颜色通道的第一下边界和颜色通道的第一上边界满足最优裁剪条件;进一步
的,将颜色通道的第一下边界和颜色通道的第一上边界,作为颜色通道的初始色差阈值。
裁剪后所确定的各颜色通道的边界距离中的最小距离值。例如,以上述图5所对应实施例中
的R通道的下边界与R通道的上边距为例,本申请实施例可以将该R通道的上边界(即上述公
式(1)中的Rmax)与下边界(即上述公式(1)中的Rmin)之间的颜色等级差值统称为该R通道的
边界距离。例如,在Rmax=205,Rmin=55时,Rmax‑Rmin=205‑55=150。同理,本申请实施例可以
将上述G通道的上边界(即上述公式(1)中的Gmax)与下边界(即上述公式(1)中的Gmin)之间的
颜色等级差值统称为该G通道的边界距离。在Gmax=155,Gmin=60时,Gmax‑Gmin=155‑60=95。
同理,本申请实施例可以将上述B通道的上边界(即上述公式(1)中的Bmax)与下边界(即上述
公式(1)中的Bmin)之间的颜色等级差值统称为该B通道的边界距离。在Bmax=160,Gmin=60
时,Gmax‑Gmin=160‑60=100。此时,根据上述公式(1)可以确定这3个颜色通道的边界距离中
的最小边界距离可以为DisRGBmin=min(150,95,100)=95。
每个颜色通道的裁剪距离可以为最大颜色等级(例如,上述图5所示的255)与相应颜色通道
的边界距离之间的差值。例如,以上述图5所示,R通道的裁剪距离(例如,Dis1)可以为:Dis1
=255‑(Rmax‑Rmin)=255‑150=105;可以理解的是,每个颜色通道的裁剪距离的取值可以大
于或者等于上述两个裁剪顺序上的裁剪像素点之和(即2*n个)。同理,G通道的裁剪距离(例
如,Dis2)可以为:Dis2=255‑(Gmax‑Gmin)=255‑95=160;同理,B通道的裁剪距离(例如,
Dis3)可以为:Dis3=255‑(Bmax‑Bmin)=255‑100=155;此时,基于上述公式(2),可以确定上
述颜色通道的总裁剪距离:Disall=Dis1+Dis2+Dis3=105+160+155=420;
中的该图像数据处理装置在根据相应裁剪比例系数进行像素点裁剪的过程中,可以确定出
合适的裁剪像素点的数量(例如,上述n=50),进而可以避免裁剪掉过多的裁剪像素点,或
者裁剪了过少的裁剪像素点,从而可以在对相应颜色通道进行分离之后,可以确保初步提
取到的相应颜色通道的初始色差阈值的合理性。
时这3个通道的上边界和下边界不满足最优裁剪条件。例如,第一裁剪系数设置过小,会导
致确定出的所需裁剪的像素点的裁剪数量过少,从而使得计算得到的上述第一上边界和第
一下边界难以满足该最优裁剪条件。
数量所确定的颜色通道的第二下边界和颜色通道的第二上边界满足最优裁剪条件时,可以
确定满足该最优裁剪条件的上述颜色通道的初始色差阈值,进而也可以继续执行下述步骤
S102‑步骤S104。其中,该第二下边界和第二上边界的具体确定过程可以参见对上述确定第
一下边界和第一上边界的描述,这里将不再继续进行赘述。
第一色度通道和第二色度通道;可以理解的是,该第二颜色空间为不同于该第一颜色空间
的颜色空间。进一步的,该图像数据处理装置可以在第一色度通道和第二色度通道所构成
的色度平面上,确定与第一图像相关联的等效圆;其中,等效圆的圆心坐标是由与第一图像
相关联的第一色度均值和第二色度均值所确定的;等效圆的半径是由第一色度均值对应的
第一距离值和第二色度均值对应的第二距离值所确定的;进一步的,该图像数据处理装置
可以将圆心坐标到色度平面的原点坐标之间的坐标距离作为第一图像的平均色度,将半径
作为第一图像的色度中心距,根据平均色度与色度中心距,确定第一图像的色偏系数。
(亮度的取值范围可以为[0,100]),A通道和B通道可以用于描述该第一图像在该LAB颜色空
间中所呈现的色度。其中,本申请实施例可以将该第一图像中的像素点的像素值在A通道上
的色度分量称之为第一色度分量,并将该A通道称之为第一色度通道。另外,本申请实施例
还可以将该第一图像中的像素点的像素值在B通道上的色度分量称之为第二色度分量,并
将该B通道称之为第二色度通道。由于该LAB通道所构成的颜色空间为锥型颜色空间,因此,
本申请实施例可以将A通道和B通道所构成的平面称之为色度平面,以便于可以在该色度平
面上所确定出的该第一图像的等效圆所在的具体位置,来判断该第一图像整体是否存在色
彩偏差。其中,本申请实施例可以通过色偏系数来描述该第一图像整体所呈现的色彩偏差
的色偏程度。
空间)和第二颜色空间(例如,LAB颜色空间)之间的映射关系,将上述第一图像中的像素点
的像素值由第一颜色空间转换成图6所示的第二颜色空间,以得到这些像素点的像素值在
该第二颜色空间中的相应通道上的色度分量;为便于理解,本申请实施例可以在不考虑L通
道的取值的情况下,确定出图6所示的与该第一图像相关联的等效圆。此时,在忽略上述L通
道的情况下,该第一图像的等效圆可以被投影在图6所示的由A通道和B通道所构成的色度
平面上。换言之,该图像数据处理装置可以在上述第一色度通道和上述第二色度通道所构
成的色度平面上,确定与上述第一图像相关联的等效圆;
是由第一色度均值对应的第一距离值(例如,Ca)和第二色度均值对应的第二距离值(例如,
Cb)所确定的;进一步的,该图像数据处理装置可以将该圆心坐标(即(da,db))到色度平面的
原点坐标(例如,(Oa,Ob)=(0,0))之间的坐标距离作为第一图像的平均色度(例如,D),并可
以将该半径(即C)作为第一图像的色度中心距,从而可以根据平均色度与色度中心距之间
的比值,确定该第一图像的色偏系数。
图像的图像宽度。该第一图像中的像素点的总数量可为上述M×N个。同理,db是通过对该第
一图像中的所有像素点在B通道上的第一色度分量(即b)进行均值计算后所得到的另一个
色度平均值。在上述公式(4)和公式(5)中,i和j均可以用于描述某个像素点在高度为M、长
度为N的第一图像中的具体图像位置。
素点在该A通道上的色度直方图,可以快速确定出这些像素点的第一色度分量中的最小第
一色度分量和最大第一色度分量,从而可以基于上述公式(6)所描述的:这些第一色度分量
分别与上述第一色度均值之间的差值以及对应的第一色度分量的高度得到上述第一距离
值(即Ca)。同理,Cb为上述第二色度均值(即db)对应的第二距离值。其中,P(b)为上述第一图
像中的像素点在图6所示的B通道上的色度直方图的高度,即本申请实施例通过统计这些像
素点在该B通道上的色度直方图,可以快速确定出这些像素点的第二色度分量中的最小第
二色度分量和最大第二色度分量,从而可以基于上述公式(7)所描述的:这些第二色度分量
分别与上述第二色度均值之间的差值以及对应的第二色度分量的高度得到上述第二距离
值(即Cb)。
值占比系数以及颜色通道的初始色差阈值,确定颜色通道的目标色差阈值;
值占比系数变量的值;进一步的,图像数据处理装置可以从颜色通道的第一上边界中获取
最大初始色差阈值,根据阈值占比系数、最大初始色差阈值、颜色通道的第一上边界,确定
颜色通道的目标上边界;进一步的,图像数据处理装置可以从颜色通道的第一下边界中获
取最小初始色差阈值,根据阈值占比系数、最小初始色差阈值、颜色通道的第一下边界,确
定颜色通道的目标下边界;进一步的,图像数据处理装置可以将颜色通道的目标上边界和
颜色通道的目标下边界作为颜色通道的目标色差阈值。
阈值占比系数。为便于理解,进一步的,请参见图7,是本申请实施例提供的一种色偏系数变
量与阈值占比系数变量之间的映射关系的示意图。
述公式(10)来表示:
间。其中,k为上述色偏系数变量,该色偏系数变量的值越大,则表明该第一图像在第一颜色
空间中的颜色通道上存在色彩偏差的程度越大。所以,在上述公式(10)中,若色偏系数变量
对应的色偏系数k小于色偏系数值k1则可以用确定上述第一图像整体不存在色彩偏差。可
选的,若色偏系数变量对应的色偏系数k大于色偏系数值k2则可以用确定上述第一图像整
体存在较大程度的色彩偏差。可选的,若色偏系数变量对应的色偏系数k大于等于色偏系数
值k1且小于等于色偏系数值k2,则可以用确定上述第一图像整体存在较小程度的色彩偏
差。
色差阈值和最小初始色差阈值,具体的,可以参见下述公式(11)和公式(12):
界可以为上述第一上边界或者上述第二上边界);BMax为上述B通道的上边界(这里的上边界
可以为上述第一上边界或者上述第二上边界)。本申请实施例可以将R通道的上边界、G通道
的上边界和B通道的上边界统称为上述颜色通道的上边界(例如,上述第一上边界)。
界可以为上述第一下边界或者上述第二下边界);BMin为上述B通道的下边界(这里的上边界
可以为上述第一下边界或者上述第二下边界)。本申请实施例可以将R通道的下边界、G通道
的下边界和B通道的下边界统称为上述颜色通道的下边界(例如,上述第一下边界)。
道的目标下边界。此时,该图像数据处理装置可以进一步将上述颜色通道的目标上边界和
上述颜色通道的目标下边界作为上述颜色通道的目标色差阈值,进而可以执行下述步骤
S104,以根据相应颜色通道的目标色差阈值分别对相应颜色通道的初始分量进行色差修
正。
在相应颜色通道的色彩偏差的色差修正,从而可以将色差修正后的初始分量分别确定为相
应颜色通道上的目标分量。
一图像中的图像位置,从而可以将i和j所构成的坐标称之为该像素点的像素坐标。
可以表示为上述R(i,j)。若该R(i,j)大于上述公式(13)中的RMaxrefined(例如,200),则可以
将该像素点6在R通道上的初始分量修正为255;可选的,若该R(i,j)大于上述公式(16)中的
RMinrefined(例如,50),则可以将该像素点6在R通道上的初始分量修正为0;可选的,若该R
(i,j)小于或者等于上述RMaxrefined(例如,200),且该R(i,j)大于或者等于上述RMinrefined
(例如,50),则可以在该取值区间内根据上述公式(19)进行线性拉伸,以得到该像素点6在
上述R通道上的目标分量。同理,对于该第一图像中的其他像素点而言,可以按照上述三种
色差修正规则进行自适应的色差修正,以得到其他像素点分别在该R通道上的目标分量。
一一进行列举。
差修正后的这些像素点的像素值统称为像素点的修正像素值,进而可以根据像素点的修正
像素值,对第一图像中的对应像素点的像素值进行更新。
一步根据颜色通道的目标色差阈值。比如,对于上述R通而言,该R通道的目标色差阈值可以
包含上述R通道的目标上边界和目标下边界),进而可以基于上述公式(19)对图8所示的图
像60a中的所有像素点的像素值,在该R通道上的初始分量进行色差修正,以得到R通道上的
目标分量。以此类推,该图像数据处理装置可以基于上述公式(20)对这些像素点的像素值
在该G通道上的初始分量进行色差修正,以得到G通道上的目标分量;另外,该图像数据处理
装置可以基于上述公式(21)对这些像素点的像素值在该B通道上的初始分量进行色差修
正,以得到B通道上的目标分量。可以理解的是,该图像数据处理装置在完成对该图像60a中
的所有像素点的色差修正之后,可以得到这些像素点的修正像素值,进而可以根据这些像
素点的修正像素值,对图8所示的图像60a(即第一图像)中的对应像素点的像素值进行更
新,以得到图8所示的图像60b。该图像60b为通过色差修正后的图像。可选的,例如,在上述
图2所对应实施例中的视频序列中,该图像60a还可以为某个场景集合中的首个视频帧,这
里将不对其进行限定。
通道的初始色差阈值;进一步的,根据第一颜色空间中的颜色通道获取第一图像的色偏系
数;进一步的,确定色偏系数对应的阈值占比系数,从颜色通道的初始色差阈值中获取最大
初始色差阈值和最小初始色差阈值,根据最大初始色差阈值、最小初始色差阈值、阈值占比
系数以及颜色通道的初始色差阈值,最终确定颜色通道的目标色差阈值;进一步的,基于颜
色通道的目标色差阈值,对像素点的像素值在颜色通道上的初始分量进行色差修正。由此
可见,本申请实施例在对第一图像进行色偏修正的过程中,可以通过初步提取到的初始色
差阈值和获取到的色偏系数,有效地确定出用于对每个像素点的像素值进行色偏修正的目
标色差阈值,进而可以根据最终确定出的目标色差阈值,对颜色通道上的初始分量进行自
适应的线性拉伸,以提高色偏修正的准确度。
的是,若该图像数据处理装置运行在上述目标应用对应的业务服务器(即上述图1所对应实
施例中的业务服务器2000)上,则该业务服务器2000可以获取该第一视频序列中所设置的
场景切变标识。
进行边界检测,以通过边界检测为该初始视频序列中的某些视频帧设置场景切变标识,该
场景切变标识可以用于表征两个相邻图像帧(例如,图像帧Fi、图像帧Fi+1)之间存在场景的
剧烈变化。所以,后续业务服务器在得到第一视频序列时,可以根据相应场景切变标识所对
应的图像帧的场景切变标识,快速从该第一视频序列中定位出该第一视频序列中的所有突
变帧。其中,可以理解的是,本申请实施例中的突变帧可以为上述关联场景集合中的每个场
景集合内的首个视频帧。进一步的,本申请可以将设置有场景切变标识的初始视频序列称
之为上述第一视频序列。
的灰度图像,以降低在该用户终端的本地的计算量,从而可以提高边界检测的效率。其中,
该用户终端3000b在得到这些彩色图像所对应的灰度图像之后,可以计算得到任意两个相
邻图像帧之间的帧差图像,比如,本申请实施例可以将计算所得到的当前灰度图像(例如,
Fi)与上一灰度图像(例如,Fi‑1)之间的帧差图像作为第一帧差图像,并可以一并将计算所
得到的上一灰度图像(即Fi‑1)与再上一灰度图像(例如,Fi‑2)之间的帧差图像作为第二帧差
图像,以根据这两个帧差图像(即第一帧差图像和第二帧差图像)的均值与边界检测条件中
的预设阈值之间的关联关系,快速判断当前灰度图像所对应的视频帧是否为突变帧。
理解的是,本申请实施例中的该第二场景集合的场景不同于该第一场景集合的场景。所以,
图像数据处理装置在进行场景分割的过程中,可以基于该第一视频序列中的场景切变标识
将该第一视频序列划分为多个场景。
的时间上连续的视频帧称之为第二图像(也可以称之为连续帧)。
例系数可以为一个较小的值。例如,裁剪比例系数可以为0.002、0.05、0.1、0.3等。可以理解
的是,裁剪步长越大,所得到的相应通道的初始色差阈值的速度就越大;但所得到的该初始
色差阈值的阈值判断就越粗糙;反之,裁剪步长越小,初始色差阈值的阈值判断就更加准
确,但循环次数会增加,比如,会不断增加裁剪步长对应的裁剪比例系数,直到根据增加后
的裁剪比例系数所确定的上边界和下边界均满足最优裁剪条件时,可以停止循环,进而可
以将满足该最优裁剪条件的相应颜色通道的上边界和下边界统称为颜色通道的初始色差
阈值。
值占比系数以及颜色通道的初始色差阈值,确定颜色通道的目标色差阈值;
可以进一步执行下述步骤S212。
一场景集合,该第一场景集合可以为对上述图2所对应实施例中的第一视频序列中进行场
景分割后所得到的关联场景集合中的一个场景集合。如图10所示,该场景集合100a中可以
包含多个视频帧,多个视频帧具体可以包含图10所示的视频帧101a、视频帧102a、视频帧
103a;其中,视频帧101a可以为该场景集合100a(即第一场景集合)中的首个视频帧,所以,
本申请实施例可以将该视频帧101a统称为上述第一图像。然后,该图像数据处理装置可以
在第一颜色空间中,执行图10所示的步骤S1,以从第一图像中初步提取得到初始色差阈值
(即图10所示的初始色差阈值1)。其中,初始色差阈值1的确定过程中,需要不断优化和调整
裁剪步长,将满足最优裁剪条件时的色差阈值称之为初步确定出的初始色差阈值。
确定出用于对第一图像进行色差修正的目标色差阈值。如图10所示,该图像数据处理装置
在执行完上述步骤S3之后,可以进一步执行上述步骤S4,以根据最终确定出的目标色差阈
值,对第一图像中的相应像素坐标上的像素点的像素值进行色差修正,以得到图10所示的
视频帧101b。该视频帧101b为对第一图像进行色差修正后所得到的视频帧。其中,本申请实
施例所描述的对颜色通道上的初始分量进行线性拉伸具体是指,该图像数据处理装置可以
根据上述色差修正公式分别对这些像素点的像素之后在相应颜色通道上的初始分量进行
色差修正,这里将不再继续进行赘述。
述第二图像,可以理解的是,在同一场景集合所对应的场景下,本申请实施例可以用与该第
一图像相关联的目标色差阈值,对视频帧102a和视频帧103a一并进行色差修正,以得到图
10所示的视频帧102b和视频帧103b。其中,具体的,本申请实施例可以将图10所示的目标色
差阈值分别添加到视频帧102a和视频帧103a的帧头,以便于后续可以通过同一目标色差阈
值对这两个视频帧进行色差修正。
修正的描述,这里将不再继续进行赘述。
列。可选的,该第一视频序列还可以为上述用户终端3000b通过网络从视频应用对于的业务
服务器上所下载得到的视频序列。可以理解的是,本申请实施例所描述的第一视频序列具
体可以包含上述业务服务器上所存储的通过多次压缩所得到的视频,还可以包含一些年代
比较久远的视频(比如,一些年代比较久远的电影等老片)。可以理解的是,本申请实施例之
所以需要对这些年代比较久远的视频中的图像帧进行色差修正,是考虑到当时用于对这些
视频进行图像处理的技术不够,进而造成这些视频的整体色调上出现了一定程度的色彩偏
差,所以,通过对这些视频中的每个视频帧进行色差修正,可以尽可能地对每个视频帧的色
彩进行还原,以提高视频数据的播放效果。
通道的初始色差阈值;进一步的,根据第一颜色空间中的颜色通道获取第一图像的色偏系
数;进一步的,确定色偏系数对应的阈值占比系数,从颜色通道的初始色差阈值中获取最大
初始色差阈值和最小初始色差阈值,根据最大初始色差阈值、最小初始色差阈值、阈值占比
系数以及颜色通道的初始色差阈值,最终确定颜色通道的目标色差阈值;进一步的,基于颜
色通道的目标色差阈值,对像素点的像素值在颜色通道上的初始分量进行色差修正。由此
可见,本申请实施例在对第一图像进行色偏修正的过程中,可以通过初步提取到的初始色
差阈值和获取到的色偏系数,有效地确定出用于对每个像素点的像素值进行色偏修正的目
标色差阈值,进而可以根据最终确定出的目标色差阈值,对颜色通道上的初始分量进行自
适应的线性拉伸,以提高色偏修正的准确度。
所对应实施例中的用户终端3000a;可选的,该图像数据处理装置还可以应用于上述业务服
务器20000。进一步地,该图像数据处理装置1可以包括:初始色差确定模块10,色偏系数获
取模块20,目标色差确定模块30和第一修正模块40;进一步的,该图像数据处理装置1还可
以包含:切变标识获取模块50、场景分割模块60、第一图像确定模块70、目标分量组合模块
80、图像更新模块90、第二修正模块100;
所确定的;
的裁剪数量;裁剪数量为小于M×N的正整数;
的排列顺序确定为第二裁剪顺序;
像素点相关联的初始分量确定颜色通道的第一下边界;
像素点相关联的初始分量确定颜色通道的第一上边界。
里将不再继续进行赘述。
第一上边界满足最优裁剪条件;
界不满足最优裁剪条件;
的颜色通道的第二下边界和颜色通道的第二上边界满足最优裁剪条件时,确定颜色通道的
初始色差阈值。
的描述,这里将不再继续进行赘述。
差阈值的具体过程的描述,这里将不再继续进行赘述。
述。
二色度通道;
值和第二色度均值所确定的;等效圆的半径是由第一色度均值对应的第一距离值和第二色
度均值对应的第二距离值所确定的;
定第一均值对应的第一距离值;
定第二均值对应的第二距离值;
离值作为与第一图像相关联的半径,根据圆心坐标和半径,确定与第一图像相关联的等效
圆。
的描述,这里将不再继续进行赘述。
距,确定第一图像的色偏系数。
初始色差阈值、阈值占比系数以及颜色通道的初始色差阈值,确定颜色通道的目标色差阈
值;
占比系数变量的值;
上边界;
下边界;
述,这里将不再继续进行赘述。
第一场景集合;
上的初始分量进行色差修正所得到的;
这里将不再继续进行赘述;进一步的,切变标识获取模块50、场景分割模块60、第一图像确
定模块70、目标分量组合模块80、图像更新模块90、第二修正模块100的具体实现方式可以
参见上述图9所对应实施例中对步骤S201‑步骤S213的描述,这里将不再继续进行赘述。
描述,也不再进行赘述。
计算机设备1000也可以为上述图1所对应实施例中的业务服务器2000,这里将不对其进行
具体限制。该计算机设备1000可以包括:处理器1001,网络接口1004和存储器1005,此外,该
计算机设备1000还可以包括:用户接口1003,和至少一个通信总线1002。其中,通信总线
1002用于实现这些组件之间的连接通信。其中,用户接口1003可以包括显示屏(Display)、
键盘(Keyboard),可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004
可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI‑FI接口)。存储器1004可以是高速RAM存
储器,也可以是非不稳定的存储器(non‑volatile memory),例如至少一个磁盘存储器。存
储器1005可选的还可以是至少一个位于远离前述处理器1001的存储装置。如图12所示,作
为一种计算机存储介质的存储器1005中可以包括操作系统、网络通信模块、用户接口模块
以及设备控制应用程序。
户接口1003主要用于为用户提供输入的接口;而处理器1001可以用于调用存储器1005中存
储的设备控制应用程序,以实现:
以及颜色通道的初始色差阈值,确定颜色通道的目标色差阈值;
装置1的描述,在此不再赘述。另外,对采用相同方法的有益效果描述,也不再进行赘述。
括程序指令,当处理器执行程序指令时,能够执行前文图3或图9所对应实施例中对图像数
据处理方法的描述,因此,这里将不再进行赘述。另外,对采用相同方法的有益效果描述,也
不再进行赘述。对于本申请所涉及的计算机存储介质实施例中未披露的技术细节,请参照
本申请方法实施例的描述。
中,该程序在执行时,可包括如上述各方法的实施例的流程。其中,所述的存储介质可为磁
碟、光盘、只读存储记忆体(Read‑Only Memory,ROM)或随机存储记忆体(Random Access
Memory,RAM)等。