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申请/专利权人：上海为旌科技有限公司

摘要：本发明提供了一种图像紫边消除方法及装置，所述方法包括：获取第一图像的RGB域三通道数据；对所述RGB域三通道数据进行颜色空间转换，得到第一图像的HSV域的三通道数据；根据HSV域的三通道数据，计算第一图像中每个像素点的紫边概率；根据紫边概率对第一图像的R通道和B通道的数据进行紫边消除处理，得到第二图像。本发明具有紫边检测准确、紫边消除强度可调节的优点，对不同硬件设施和不同拍摄条件下紫边表现差异较大的情况具有良好的适应性。

主权项：1.一种图像紫边消除方法，其特征在于，包括：获取第一图像的RGB域三通道数据；对所述RGB域三通道数据进行颜色空间转换，得到所述第一图像的HSV域的三通道数据；根据所述第一图像的H通道的数据计算每个像素点的色调概率，根据所述第一图像的S通道的数据计算每个像素点的饱和度概率，根据所述第一图像的V通道的数据计算每个像素点的明度梯度概率；根据所述色调概率、所述饱和度概率和所述明度梯度概率，得到所述第一图像中每个像素点的紫边概率；根据所述紫边概率对所述第一图像进行紫边消除处理，得到第二图像；其中，所述根据所述第一图像的H通道的数据计算每个像素点的色调概率包括：若像素点的H通道数值介于第一色调阈值与第二色调阈值之间，则所述像素点的色调概率为1；所述第二色调阈值大于所述第一色调阈值；若所述像素点的H通道数值介于第一色调阈值与第三色调阈值之间，所述第三色调阈值等于所述第一色调阈值减去第一色调偏置，则当所述像素点的H通道数值越靠近所述第一色调阈值，所述像素点的色调概率越接近1，否则越接近0；若所述像素点的H通道数值小于所述第三色调阈值，则所述像素点的色调概率为0；若所述像素点的H通道数值介于第二色调阈值与第四色调阈值之间，所述第四色调阈值等于所述第二色调阈值加上第二色调偏置，则当所述像素点的H通道数值越靠近所述第二色调阈值，所述像素点的色调概率越接近1，否则越接近0；若所述像素点的H通道数值大于所述第四色调阈值，则所述像素点的色调概率为0；所述根据所述第一图像的S通道的数据计算每个像素点的饱和度概率包括：若像素点的S通道数值介于第一饱和度阈值与第二饱和度阈值之间，则所述像素点的饱和度概率为1；所述第二饱和度阈值大于所述第一饱和度阈值；若所述像素点的S通道数值介于第一饱和度阈值与第三饱和度阈值之间，所述第三饱和度阈值等于所述第一饱和度阈值减去第一饱和度偏置，则当所述像素点的S通道数值越靠近所述第一饱和度阈值，所述像素点的饱和度概率越接近1，否则越接近0；若所述像素点的S通道数值小于所述第三饱和度阈值，则所述像素点的饱和度概率为0；若所述像素点的S通道数值介于第二饱和度阈值与第四饱和度阈值之间，所述第四饱和度阈值等于所述第二饱和度阈值加上第二饱和度偏置，则当所述像素点的S通道数值越靠近所述第二饱和度阈值，所述像素点的饱和度概率越接近1，否则越接近0；若所述像素点的S通道数值大于所述第四饱和度阈值，则所述像素点的饱和度概率为0；所述根据所述第一图像的V通道的数据计算每个像素点的明度梯度概率包括：以像素点为中心构建预设尺寸的窗口，对所述窗口内的V通道数据和第一高通滤波器进行卷积处理，得到所述像素点的明度梯度值；若所述像素点的明度梯度值大于第二明度梯度阈值，则所述像素点的明度梯度概率为1；若所述像素点的明度梯度值小于第一明度梯度阈值，则所述像素点的明度梯度概率为0；所述第二明度梯度阈值大于所述第一明度梯度阈值；若所述像素点的明度梯度值介于第一明度梯度阈值与第二明度梯度阈值之间，则当所述像素点的明度梯度值越靠近所述第二明度梯度阈值，所述像素点的明度梯度概率越接近1，否则越接近0。

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