TWI864390B

TWI864390B - 用於調整視訊的影像處理裝置及視訊增進方法

Info

Publication number: TWI864390B
Application number: TW111115705A
Authority: TW
Inventors: 吳政澤; 廖彥盛; 陳俊良; 李安正; 洪英士
Original assignee: 宏碁股份有限公司
Priority date: 2022-04-25
Filing date: 2022-04-25
Publication date: 2024-12-01
Also published as: TW202344035A

Abstract

本發明實施例提供一種用於調整視訊的影像處理裝置及視訊增進方法。在這方法中，分割視訊的影像訊框成為一個或更多個臉部區塊。臉部區塊對應於影像訊框所擷取到的臉部。依據轉換曲線調整各臉部區塊中的一個或更多個像素的亮度值。某一像素的初始亮度值在轉換曲線中對應有調整亮度值，且轉換曲線相關於依據初始亮度值及調整亮度值所形成的多項式。依據臉部區塊中的像素的原色比值調整像素的調整色階值。原色比值為一個原色的調整色階值在一個臉部區塊中的所占比例。調整色階值為形成調整亮度值中的原色的色階值。藉此，可提供打光效果。

Description

用於調整視訊的影像處理裝置及視訊增進方法

本發明是有關於一種影像處理技術，且特別是有關於一種用於調整視訊的影像處理裝置及視訊增進方法。

遠端視訊會議可讓不同位置或空間中的人進行對話，且會議相關設備、協定及/應用程式也發展相當成熟。此外，近年來視訊直播也是相當熱門的產業，且視訊直播可讓觀眾、粉絲或客戶即時觀賞直播主的談話內容或分享畫面。

無可避免地，使用者或直播主的所處環境可能有光線不足的問題，從而降低另一端觀賞者的視覺體驗。部分使用者或錄影設備會設置發光元件，以對臉部、其他身體部位或所處環境額外打光。然而，額外的發光元件會增加硬體成本，甚至有亮度分布不均、色溫偏差等問題。

有鑑於此，本發明實施例提供一種用於調整視訊的影像處理裝置及視訊增進方法，直接調整視訊中的影像的亮度，以達到打光的效果。

本發明實施例的視訊增進方法包括(但不僅限於)下列步驟：分割視訊的影像訊框成為一個或更多個臉部區塊。臉部區塊對應於影像訊框所擷取到的臉部。依據轉換曲線調整各臉部區塊中的一個或更多個像素的亮度值。某一像素的初始亮度值在轉換曲線中對應有調整亮度值，且轉換曲線相關於依據初始亮度值及調整亮度值所形成的多項式。依據臉部區塊中的像素的原色比值調整像素的調整色階值。原色比值為一個原色的調整色階值在一個臉部區塊中的所占比例。調整色階值為形成調整亮度值中的原色的色階值。

本發明實施例的影像處理裝置包括(但不僅限於)儲存器及處理器。儲存器用以儲存程式碼。處理器耦接儲存器。處理器經配置用以載入且執行程式碼以分割視訊的影像訊框成為一個或更多個臉部區塊，依據轉換曲線調整各臉部區塊中的一個或更多個像素的亮度值，並依據臉部區塊中的像素的原色比值調整像素的調整色階值。臉部區塊對應於影像訊框所擷取到的臉部。某一像素的初始亮度值在轉換曲線中對應有調整亮度值，且轉換曲線相關於依據初始亮度值及調整亮度值所形成的多項式。原色比值為一個原色的色階值在一個臉部區塊中的所占比例。調整色階值為形成調整亮度值中的原色的色階值。

基於上述，依據本發明實施例的用於調整視訊的影像處理裝置及視訊增進方法，針對影像訊框中的一個或更多個臉部區塊，利用調整曲線平滑地調整亮度，並依據原色比例微調色階值。藉此，可提供自然且分布平均的亮度，進而提升觀賞體驗。此外，本發明實施例可免除額外增設發光元件。

為讓本發明的上述特徵和優點能更明顯易懂，下文特舉實施例，並配合所附圖式作詳細說明如下。

100:電子裝置

100:影像處理裝置

110:儲存器

111:初始化模組

113:亮度調整模組

115:比值調整模組

117:差異調整模組

130:處理器

S210~S250:步驟

FP:臉部特徵點

IF1、IF2:影像訊框

RB1~RB4:區域區塊

PB1~PB3:個人化區塊

L_brt:經調整色階值

L_in:初始色階值

TL、LL、BL、P:位置

SF:S函數

圖1是依據本發明一實施例的影像處理裝置的元件方塊圖。

圖2是依據本發明一實施例的視訊增進方法的流程圖。

圖3是依據本發明一實施例的臉部特徵點的示意圖。

圖4是依據本發明一實施例的臉部區塊-區域區塊的示意圖。

圖5是依據本發明一實施例的臉部區塊-個人化區塊的示意圖。

圖6是依據本發明一實施例的調整曲線的示意圖。

圖7是依據本發明一實施例的S函數(Sigmoid)的示意圖。

圖1是依據本發明一實施例的影像處理裝置100的元件方塊圖。請參照圖1，影像處理裝置100包括(但不僅限於)儲存器 110及處理器130。影像處理裝置100可以是桌上型電腦、筆記型電腦、智慧型手機、平板電腦、伺服器或其他運算裝置。

儲存器110可以是任何型態的固定或可移動隨機存取記憶體(Radom Access Memory，RAM)、唯讀記憶體(Read Only Memory，ROM)、快閃記憶體(flash memory)、傳統硬碟(Hard Disk Drive，HDD)、固態硬碟(Solid-State Drive，SSD)或類似元件。在一實施例中，儲存器110用以記錄程式碼、軟體模組(例如，初始化模組111、亮度調整模組113、比值調整模組115及差異調整模組117)、組態配置、資料(例如，影像、數值、特徵點、曲線、區塊等)或檔案，並待後文詳述其實施例。

處理器130耦接儲存器110，處理器130並可以是中央處理單元(Central Processing Unit，CPU)、圖形處理單元(Graphic Processing unit，GPU)，或是其他可程式化之一般用途或特殊用途的微處理器(Microprocessor)、數位信號處理器(Digital Signal Processor，DSP)、可程式化控制器、現場可程式化邏輯閘陣列(Field Programmable Gate Array，FPGA)、特殊應用積體電路(Application-Specific Integrated Circuit，ASIC)、神經網路加速器或其他類似元件或上述元件的組合。在一實施例中，處理器130用以執行影像處理裝置100的所有或部份作業。處理器130可載入並執行儲存器110所儲存的各程式碼、軟體模組、檔案及資料。

下文中，將搭配影像處理裝置100中的各項裝置、元件及模組說明本發明實施例所述之方法。本方法的各個流程可依照實施情形而隨之調整，且並不僅限於此。

圖2是依據本發明一實施例的視訊增進方法的流程圖。請參照圖2，處理器130透過初始化模組111分割視訊的影像訊框(frame)成為一個或更多個臉部區塊(步驟S210)。具體而言，視訊是針對人、特定目標物或場景進行錄影所取得的多媒體串流。一張或更多張影像訊框的集合可稱為視訊。在一實施例中，處理器130可透過內建或外接的影像擷取裝置(例如，攝影機、相機或監視器)取得視訊。在另一實施例中，處理器130可自伺服器、電腦或儲存媒體下載視訊。

一般而言，視訊會議或直播的拍攝主體是人臉。即，影像擷取裝置朝向人臉拍攝。而臉部區塊對應於影像訊框所擷取到的臉部。換句而言，初始化模組111將臉部分割成一個或更多個臉部區域。這些臉部區域是用於後續亮度或色階調整的分區處理。

而分割影像訊框的方法有很多種。在一實施例中，初始化模組111可依據影像訊框中的一個或更多個臉部特徵點分割影像訊框。而一個或更多個臉部區塊包括一個或更多個臉部特徵點。臉部特徵點可能是臉部上的器官、輪廓、邊緣或特定位置。例如，眼角、嘴角、鼻頭等。換句而言，臉部區塊的分割相關於臉部特徵點的所處位置。

針對臉部特徵點的辨識，在一實施例中，初始化模組111可利用基於機器學習(machine learning)演算法(例如，卷積神經網絡(Convolutional Neural Network，CNN)、遞迴神經網路(Recurrent Neural Network，RNN)、多層感知器(Multi-Layer Perceptron，MLP)或支持向量機(Support Vector Machine，SVM))所訓練的辨識模組辨識這些臉部特徵點。機器學習演算法可分析訓練樣本以自中獲得規律，從而透過規律對未知資料預測。而辨識模組是經學習後所建構出的機器學習模型，並據以辨識或分類影像訊框中臉部特徵點。

例如，圖3是依據本發明一實施例的臉部特徵點FP的示意圖。請參照圖3，透過基於機器學習的臉部定位(Facial landmark)模型可標記68的臉部特徵點FP。數個臉部特徵點FP連接可形成諸如眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、下巴或額頭區域的輪廓。

在另一實施例中，初始化模組111可使用諸如Harr特徵、加速穩健特徵(Speeded Up Robust Features，SURF)、尺度不變特徵轉換(scale-invariant feature transform，SIFT)、Adaboost或其他影像辨識及/或特徵比對技術來辨識臉部關鍵點。

在一實施例中，臉部區塊包括數個臉部區塊，且這些臉部區塊中的一者的一邊界相鄰於這些臉部區塊中的另一者的邊界。舉例而言，臉部區塊包括區域區塊。圖4是依據本發明一實施例的臉部區塊-區域區塊RB1~RB4的示意圖。請參照圖4，初始化模組111將影像訊框IF1等分成四個區域區塊RB1~RB4，並據以將臉部F等分成左上、右上、左下及右下區塊。其中，區域區塊RB1的右邊界相鄰於區域區塊RB2的左邊界，且區域區塊RB1的下邊界相鄰於區域區塊RB3的上邊界，其餘依此類推。臉部F的外輪廓上所標記的數個臉部特徵點FP將被分配到所處位置對應的區域區塊。

須說明的是，圖4所示分割大小、數量及位置僅是用於範例說明，並可依據設計需求而改變。此外，不同臉部區塊的大小也可能不同。

在一實施例中，一個或更多個臉部區塊中的一個或更多個臉部特徵點對應於臉部中的器官(例如，眼睛、鼻子、或嘴巴)。換句而言，這些臉部區域是針對特定的臉部器官。舉例而言，臉部區塊包括個人化區塊。圖5是依據本發明一實施例的臉部區塊-個人化區塊PB1~PB3的示意圖。請參照圖5，初始化模組111將影像訊框IF2分割成三個個人化區塊PB1~PB3。其中，個人化區塊PB1框選眼睛的臉部特徵點FP。個人化區塊PB2框選鼻子的臉部特徵點FP。個人化區塊PB3框選嘴巴的臉部特徵點FP。

須說明的是，圖5所示分割大小、數量及位置僅是用於範例說明，並可依據設計需求而改變。此外，任二個人化區塊可能部分重疊、相鄰或遠離。

在一些實施例中，初始化模組111可對影像訊框分割出區域區塊及個人化區塊兩者。此外，在其他實施例中，影像訊框的分割不限於參考臉部特徵點的位置。例如，初始化模組111依據臉部的幾何中心、輪廓等分割影像訊框。

請參照圖2，處理器130透過亮度調整模組113依據轉換曲線調整各臉部區塊中的一個或更多個像素的亮度值(步驟S230)。具體而言，轉換曲線相關於依據初始亮度值及調整亮度值所形成的多項式。初始亮度值代表影像訊框中的一個像素的原始亮度值，且調整亮度值代表這像素的亮度值已被調整(可能相同或不同於原始亮度值)。這多項式的定義域例如是初始亮度值的最低值至最高值，且其值域例如是調整亮度值的最低值至最高值。而這像素的初始亮度值在轉換曲線中對應有調整亮度值。

在一實施例中，多項式是二次曲線方程式。初始化模組111可取得臉部區塊中的一個或更多個像素的亮度代表值。亮度代表值相關於這些像素的亮度值的統計指標(例如，平均值、中位數、或眾數)。例如，針對某一臉部區塊，初始化模組111計算所有像素的三原色(即，紅、綠及藍)的色階值的算術平均值：

T_bj為第j臉部區塊的亮度代表值，R_i為第j臉部區塊中的第i像素的紅色色階值，G_i為第i像素的綠色色階值，B_i為第i像素的藍色色階值，且P為第j臉部區塊中的像素總數。初始化模組111可定義目標亮度值。這目標亮度值可能是所有臉部區塊的亮度值的統計指標或其他合適於觀賞的亮度值。

值得注意的是，亮度代表值及目標亮度值可通過那二次曲線方程式。圖6是依據本發明一實施例的調整曲線的示意圖。請參照圖6，以二維直角座標系而言，這二次曲線方程式所形成的調整曲線可通過座標(亮度代表值，目標亮度值)的位置TL。此外，調整曲線更通過座標(亮度最低值，亮度最低值)的位置LL及座標(亮度最高值，亮度最高值)的位置BL。例如，亮度最低值為零，且亮度最高值為255。初始化模組111可將這些座標輸入至尚未決定係數的二次方程式，並據以決定其係數。例如，二次曲線方程式的數學表示式為：L_brt=((T_bj-T_aj)/(T_aj ²-k * T_aj)) * L_in ²+((1-k * (T_bj-T_aj)/(T_aj-k * T_aj)) * L_in...(2)L_brt為第j臉部區塊中的某一像素的某一原色的經調整色階值，L_in為這像素的這原色的初始色階值，T_bj為第j臉部區塊的目標亮度值，T_aj為第j臉部區塊的代表亮度值，k為色階最高值(例如，255)。

亮度調整模組113可依據各臉部區塊中的一個或更多個像素的色階值及二次曲線方程式，得出這些臉部區塊中的像素的經調整亮度值。例如，亮度調整模組113將某一像素的某一原色的色階值帶入前述方程式(2)，並據以得出這原色的經調整色階值。亮度調整模組113依據這像素的三原色的經調整色階值決定這像素的經調整亮度值。例如，RGB(紅、綠、藍)色彩空間與HSV(色相、飽和度、明度)色彩空間的轉換中，明度(即，亮度值)為三原色中色階值的最高者與最低者的平均值。即，調整色階值為形成調整亮度值中的原色的色階值。而其他臉部區塊及/或像素的經調整亮度值可依此類推。

在另一實施例中，多項式不限於二次曲線方程式並可通過其他指定座標點。例如，亮度調整模組113更將臉部區塊的亮度值的中位數或眾數調整至另一目標亮度值。

請參照圖2，處理器130透過比值調整模組115依據經亮度調整區塊中的像素的原色比值調整像素的調整色階值(步驟S250)。具體而言，原色比值為一個原色(例如，紅色、綠色或藍色)的調整色階值在一個臉部區塊中的所占比例。原色比值的數學表示式為：

R_ai為第j臉部區塊中的第i像素的紅色的經調整色階值(例如，經調整色階值L_brt)，G_ai為第i像素的綠色的經調整色階值，B_ai為第i像素的藍色的經調整色階值。R_bj為第j臉部區塊的紅色的原色比值，G_bj為綠色的原色比值，B_bj為藍色的原色比值。

比值調整模組115定義目標比值。這目標比值可能是所有臉部區塊的比值的統計指標或其他合適於觀賞的比值。例如，提高黃皮膚的原色比值R_bj與G_bj可使皮膚偏黃、提高原色比值B_bj可使皮膚變白。在一些實施例中，處理器130可進一步優化個人化區塊對應的器官。例如，針對嘴巴，處理器130可提高原色比值R_bj使嘴唇變紅；針對眼部，處理器130可同時提高原色比值R_bj、G_bj、B_bj，以減少黑眼圈。

比值調整模組115是將各臉部區塊的原色比值調整至目標比值作為目標調整各臉部區塊中的像素。在一實施例中，比值調整模組115可依據S函數(Sigmoid)特性將原色比值調整至目標比值。值得注意的是，S函數特性在於，當定義域中的值越接近負無窮時，其在值域對應的值趨近於零；當定義域中的值越接近正無窮時，其在值域對應的值趨近於一。基於這特性，比值調整模組115設定原色比值相關於S函數的定義域，且設定目標比值相關於S函數的值域。例如，S函數的數學表示式為：

L_rgb為第j臉部區塊中的某一像素的某一原色的原色比值經調整後的微調色階值，L_brt為經調整色階值，V_bj為第j臉部區塊的相同原色的目標比值，V_aj為第j臉部區塊的相同原色的原色比值，k為色階最大值(例如，255)，C_b為S函數輸入調整係數(假設輸出飽和區約為輸入為+-5，則輸入調整系數為0.2(1/5=0.2)，但不以此為限)，C_a為正規化增益的位移量(用以抵銷S函數的輸出偏移，但可視情況省略)。

此外，圖7是依據本發明一實施例的S函數SF的示意圖。請參照圖7，S函數SF的輸入輸出關係如圖7所示。例如，位置P表示輸入的經調整色階值接近最大值(例如，經調整色階值為4.25)，則輸出的微調色階值接近1(例如，微調色階值為0.9859)。藉此，可避免轉換曲線造成輸出顏色過深或過淺。

須說明的是，原色比值的調整不限於S函數特性，其他限制極大值或極小值的函數也可應用。

在一實施例中，不同臉部區塊之間的交界處的顏色可能差異較大。處理器130透過差異調整模組117調整兩個臉部區塊之間的交界處的數個相鄰像素的色階值，以減少那些相鄰像素的色階值之間的差異。交界處代表兩臉部區塊的重疊或連接部分。相鄰像素代表與交界處相距特定範圍內的一個或更多個像素。由於前述亮度及比值的調整都是針對各臉部區塊個別進行，因此不同臉部區塊所用的轉換曲線及/或原色比值可能不同，並使得區塊交界處的部分像素有明顯色階差異。差異調整模組117對這些相鄰像素進行模糊/平滑處理，以減少色階差異。

降低差異的方法有很多種。在一實施例中，差異調整模組117可對那些相鄰像素分別賦予距離權重及區塊權重。距離權重與相距交界處的距離成反比，且區塊權重相關於所屬臉部區塊的器官的重要性。例如，表(1)是距離權重與相距交界處的距離的對應關係：

由此可知，相距交界處越近，則距離權重越高；相距交界處越遠，則距離權重越低。

表(2)是區塊權重與臉部區塊的對應關係：

由此可知，嘴巴的重要性較高，但不以此為限。

差異調整模組117可依據那些相鄰像素的距離權重及區塊權重決定那些相鄰像素的色階值。例如，差異調整模組117依據距離權重及區塊權重對某一像素及其特定方向上的一個或更多個相鄰像素計算加權平均數，並以這加權平均數決定差異調整後的色階值：L_out=(ΣW_dul * W_tul * L_ul+ΣW_dur * W_tur * L_ur+ΣW_ddl * W_tdl * L_dl+ΣW_ddr * W_tdr * L_dr+W_tin * L_in)/(ΣW_dul * W_tul+ΣW_dur * W_tur+ΣW_tdl * W_ddl+ΣW_ddr * W_tdr+W_tin)...(7)L_out為某一像素的某一原色經差異調整後的色階值，L_in為這像素的微調色階值(即，經比值調整後的色階值)，L_ul、L_ur、L_dl、L_dr為這像素在左上方、右上方、左下方及右下方的相鄰像素的微調色階值，W_d為這像素與交界處的距離權重(如表(1)所示)，W_tin為這像素所處臉部區塊的區塊權重(如表(2)所示)，W_tul、W_tur、W_tdl、 W_tdr為這像素所處臉部區塊的相鄰臉部區塊的區塊權重(如表(2)所示)。

須說明的是，前述特定方向不以左上方、右上方、左下方及右下方為限，上方、左方、右方、下方或其他方向也可應用。

這些臉部區塊經亮度、比值及/或差異調整後所形成的影像訊框即可輸出。例如，影像訊框經由網路封包輸出，或透過顯示器顯示。此外，一張或更多張影像訊框所形成的視訊經播放後，可改善顯示器所顯示的影像訊框中的亮度。

綜上所述，在本發明實施例的用於調整視訊的影像處理裝置及視訊增進方法中，分區優化亮度、比值及/或差異，以達成打光效果。即便頭部擺動或光源移動，影像訊框中的亮度仍可均勻分布且自然。此外，透過軟體打光，可免去設置發光元件的硬體成本。

雖然本發明已以實施例揭露如上，然其並非用以限定本發明，任何所屬技術領域中具有通常知識者，在不脫離本發明的精神和範圍內，當可作些許的更動與潤飾，故本發明的保護範圍當視後附的申請專利範圍所界定者為準。

S210~S250:步驟

Claims

一種視訊增進方法，包括：分割一視訊的一影像訊框成為至少一臉部區塊，其中該至少一臉部區塊對應於該影像訊框所擷取到的一臉部；依據一轉換曲線調整每一該臉部區塊中的至少一像素的亮度值，其中一該像素的一初始亮度值在該轉換曲線中對應有一調整亮度值，該轉換曲線相關於依據該初始亮度值及該調整亮度值所形成的一多項式，且依據該轉換曲線調整每一該臉部區塊中的該至少一像素的亮度值的步驟包括：將每一該臉部區塊中的該至少一像素中的一者的三原色中的每一者的一初始色階值帶入該多項式，以得出該三原色的經調整色階值；以及依據該三原色的該經調整色階值決定一經調整亮度值，其中每一該原色的該經調整色階值為形成該經調整亮度值中的一該原色的色階值；以及將該至少一臉部區塊中的該至少一像素的一原色比值調整至一目標比值，以決定該至少一像素的一微調色階值，其中該至少一像素的該原色比值為一該原色的該經調整色階值在一該臉部區塊中的該三原色的該經調整色階值的總和所占比例，且將該至少一臉部區塊中的該至少一像素的該原色比例調整至該目標比值的步驟包括：依據一S函數(Sigmoid)特性將該原色比值調整至該目標比值，其中一該原色的該經調整色階值與一第一比值相關於一S函數的定義域，該第一比值為該目標比值與該原色比值的比值，一該原色的該微調色階值相關於該S函數的值域，且該S函數特性包括：當該S函數的定義域中的值越接近負無窮時，其在該S函數的值域對應的值趨近於零；以及當該S函數的定義域中的值越接近正無窮時，其在該S函數的值域對應的值趨近於一，且當一該原色的該經調整色階值越接近一最大值時，該原色的該微調色階值越接近一。
如請求項1所述的視訊增進方法，其中該多項式是一二次曲線方程式，且依據該轉換曲線調整每一該臉部區塊中的該至少一像素的亮度值的步驟包括：取得一該臉部區塊中的該至少一像素的一亮度代表值，其中該亮度代表值相關於該至少一像素的亮度值的統計指標，且該二次曲線方程式在一二維直角座標系中所形成的調整曲線通過該亮度代表值及一目標亮度值在該二維直角座標系中的座標；以及依據每一該臉部區塊中的該至少一像素的色階值及該二次曲線方程式，得出該至少一臉部區塊中的該至少一像素的經調整亮度值。
如請求項1所述的視訊增進方法，其中分割該視訊的該影像訊框成為該至少一臉部區塊的步驟包括：依據該影像訊框中的至少一臉部特徵點分割該影像訊框，其中一該臉部區塊包括至少一該臉部特徵點。
如請求項3所述的視訊增進方法，其中該至少一臉部區塊包括多個臉部區塊，且該些臉部區塊中的一者的一邊界相鄰於該些臉部區塊中的另一者的邊界。
如請求項3所述的視訊增進方法，其中一該臉部區塊中的至少一臉部特徵點對應於該臉部中的一器官。
如請求項1所述的視訊增進方法，其中調整該至少一像素的該調整色階值的步驟之後，更包括：調整二該臉部區塊之間的交界處的多個相鄰像素的色階值，以減少該些相鄰像素的色階值之間的差異。
如請求項6所述的視訊增進方法，其中調整二該臉部區塊之間的交界處的該些相鄰像素的色階值的步驟包括：對該些相鄰像素分別賦予一距離權重及一區塊權重，其中該距離權重與相距該交界處的距離成反比，且該區塊權重相關於所屬臉部區塊的器官的重要性；以及依據該些相鄰像素的該距離權重及該區塊權重決定該些相鄰像素的色階值。
一種影像處理裝置，包括：一儲存器，用以儲存一程式碼；以及一處理器，耦接該儲存器，經配置用以載入且執行該程式碼以：分割一視訊的一影像訊框成為至少一臉部區塊，其中該至少一臉部區塊對應於該影像訊框所擷取到的一臉部；依據一轉換曲線調整每一該臉部區塊中的至少一像素的亮度值，其中一該像素的一初始亮度值在該轉換曲線中對應有一調整亮度值，該轉換曲線相關於依據該初始亮度值及該調整亮度值所形成的一多項式，且依據該轉換曲線調整每一該臉部區塊中的該至少一像素的亮度值包括：將每一該臉部區塊中的該至少一像素中的一者的三原色中的每一者的一初始色階值帶入該多項式，以得出該三原色的經調整色階值；以及依據該三原色的該經調整色階值決定一經調整亮度值，其中每一該原色的該經調整色階值為形成該經調整亮度值中的一該原色的色階值；以及將該至少一臉部區塊中的該至少一像素的一原色比值調整至一目標比值，以決定該至少一像素的該微調色階值，其中該至少一像素的該原色比值為一該原色的該經調整色階值在一該臉部區塊中的該三原色的該經調整色階值的總和所占比例，且該處理器更經配置用以：依據一S函數特性將該原色比值調整至一目標比值，其中該原色比值相關於一S函數的定義域，且該目標比值相關於該S函數的值域，且該S函數特性包括：當該S函數的定義域中的值越接近負無窮時，其在該S函數的值域對應的值趨近於零；以及當該S函數的定義域中的值越接近正無窮時，其在該S函數的值域對應的值趨近於一，且當一該原色的該經調整色階值越接近一最大值時，該原色的該微調色階值越接近一。
如請求項8所述的影像處理裝置，其中該多項式是一二次曲線方程式，且該處理器更經配置用以：取得一該臉部區塊中的該至少一像素的一亮度代表值，其中該亮度代表值相關於該至少一像素的亮度值的統計指標，且該二次曲線方程式在一二維直角座標系中所形成的調整曲線通過該亮度代表值及一目標亮度值在該二維直角座標系中的座標；以及依據每一該臉部區塊中的該至少一像素的色階值及該二次曲線方程式，得出該至少一臉部區塊中的該至少一像素的經調整亮度值。
如請求項8所述的影像處理裝置，其中該處理器更經配置用以：依據該影像訊框中的至少一臉部特徵點分割該影像訊框，其中一該臉部區塊包括至少一該臉部特徵點。
如請求項10所述的影像處理裝置，其中該至少一臉部區塊包括多個臉部區塊，且該些臉部區塊中的一者的二邊界相鄰於該些臉部區塊中的另二者的邊界。
如請求項10所述的影像處理裝置，其中一該臉部區塊中的至少一臉部特徵點對應於該臉部中的一器官。
如請求項8所述的影像處理裝置，其中該處理器更經配置用以：調整二該臉部區塊之間的交界處的多個相鄰像素的色階值，以減少該些相鄰像素的色階值之間的差異。
如請求項13所述的影像處理裝置，其中該處理器更經配置用以：對該些相鄰像素分別賦予一距離權重及一區塊權重，其中該距離權重與相距該交界處的距離成反比，且該區塊權重相關於所屬臉部區塊的器官的重要性；以及依據該些相鄰像素的該距離權重及該區塊權重決定該些相鄰像素的色階值。