一种高动态范围视频处理方法与流程

本发明涉及图像处理相关技术领域，尤其是指一种高动态范围视频处理方法。

背景技术：

高动态范围(highdynamicrange，以下简称hdr)视频，相对于标准动态范围(standarddynamicrange，以下简称sdr)视频，图像的明暗层次更清晰，图像细节更丰富，能够更逼真的重现真实场景。随着hdr技术的发展以及hdr显示器的逐步普及，对hdr视频的需求逐步增加。真正的hdr视频制作需要在采集端使用高动态范围的成像器件，制作时也要使用支持hdr非编软件，也就是说hdr视频的内容制作对拍摄设备和前处理技术都有很高的要求，因此目前市场上的hdr内容仍处于相对匮乏的状态。另一方面，市场上有比较充足的制作精良的高清/超高清sdr片源。如何将这些sdr内容转换成高质量hdr格式视频，具有比较重要的现实意义。

目前大部分的研究集中在sdr图像和hdr图像的相互转换，色调映射(tonemapping)和逆色调映射(inversetonemapping)是sdr图像和hdr图像之间相互转换的关键技术。当前主流的色调映射算法主要考虑因素是输出设备的显示能力，视频本身的场景特征对显示效果也有较大的影响，但是往往被忽视。由于人眼对亮度感知的非线性特点，最简便的图像逆色调映射算法一般采用类似于伽玛校正的方式来调整sdr图像，即sdr图像采用全局参数进行转换生成hdr图像。这种转换算法的局限性显而易见，因为不同图像具有不同的亮度/对比度范围，只能手动调整该全局参数来适应不同风格的图像。另外由于视频和图像处理方法存在较大区别，图像的逆色调映射算法也不能直接应用于视频转换。通常来说，不同的视频内容制作者一般会通过调节不同的亮度、对比度、饱和度等方法来表达其影片的创作意图。如果将不同场景按照亮度/对比度进行划分，可以粗略划分为“低亮度低对比度”、“低亮度高对比度”、“中等亮度中等对比度”、“高亮度低对比度”和“高亮度高对比度”等不同的风格，也就是说不同的视频具有不同的风格，同一视频片段也可能由不同风格的场景组成。如果不同的视频文件或同一视频文件的不同场景都采用同样的参数进行处理，那么转换后的hdr视频肯定不能呈现很好的美感和保真度，内容创作者的意图也无法很好保留。

技术实现要素：

本发明是为了克服现有技术中存在上述的不足，提供了一种能够提高图像美感和保真度的高动态范围视频处理方法。

为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：

一种高动态范围视频处理方法，具体操作步骤如下：

(1)将输入的标准动态范围视频解码，得到ycbcr颜色空间的数据；

(2)将得到的ycbcr颜色空间的数据进行颜色空间转换，得到rgb颜色空间的数据；

(3)在得到的rgb颜色空间的数据中，分别对r/g/b三个通道内的颜色分量进行电光转换；

(4)通过逆色调映射参数分别对r/g/b三个通道内的颜色分量进行处理；

(5)将步骤(4)中r/g/b三个通道内的颜色分量分别进行光电转换；

(6)根据输出参数设置要求将上述颜色空间的数据映射到对应的颜色空间；

(7)将最终处理后得到的rgb颜色空间的数据进行颜色空间转换，得到ycbcr颜色空间的数据；

(8)将步骤(7)中处理得到的ycbcr颜色空间的数据进行编码，得到高动态范围视频流。

本发明旨在提出一种sdr视频向hdr视频转换的方法，该方法对不同场景应用不同的参数处理。上述方法根据逆色调映射时所需要的参数，最终转换得到hdr视频数据。本发明能够自动适应大多数不同风格不同场景的视频，充分考虑了逆色调映射参数的不同对转换过程的影响，最终的转换结果能呈现很好的图像美感和保真度。

作为优选，在步骤(4)中，逆色调映射参数的获取过程如下：

(a)将输入的标准动态范围视频解码，并检测场景；

(b)遍历该场景，得到该场景的对比度c；

(c)遍历该场景，得到该场景中每一帧的亮度中值；

(d)根据该场景中每一帧的亮度值，得到该场景的亮度平均值

(e)根据该场景的对比度c和该场景的亮度平均值得到该场景对应的伽玛值其中：α为调节系数，γ的有效范围为[0.2，1.4]；

(f)通过步骤(e)中的伽玛值得到该场景每一帧中每个像素点的逆色调映射参数其中：lsdr_max是输入标准动态范围视频的最大亮度值，lhdr_max是目标高动态范围视频设定的最大亮度值，ysdr是标准动态范围视频中每个像素点亮度值。

该方法通过检测sdr视频不同场景的亮度值和对比度，得到每个场景对应的伽玛值，进而根据该伽玛值计算得到逆色调映射时所需要的参数。在转换过程中涉及到的光电/电光函数转换、色域转换等可以参考相关标准，不在本发明讨论范围内。由实验测试可知，伽玛值的取值一般与场景对比度成正比，与场景亮度成反比。即在亮度较高的场景，倾向于选取较小的伽玛值；在对比度较低的场景，倾向于选取较小的伽玛值。本发明能够自动适应大多数不同风格不同场景的视频，充分考虑了不同场景和区域中亮度/对比度的不同对转换过程的影响，最终的转换结果能呈现很好的图像美感和保真度。

作为优选，在步骤(c)中，每一帧亮度中值的求取方法如下：每一帧求取亮度中值时，将该帧信号转换到xyz颜色空间，提取y分量作为对应像素点的亮度值，取所有像素点的亮度中值作为该帧的亮度值

作为优选，在步骤(2)中，将得到的ycbcr颜色空间的数据在bt.709色域进行颜色空间转换；在步骤(3)中，电光转换的转换函数采用itu-rbt.709标准；在步骤(5)中，光电转换的转换函数采用itu-rbt.2100标准。

作为优选，在步骤(4)中，通过逆色调映射参数对r/g/b三个通道内的颜色分量进行处理之后，结果为：rhdr＝rsdr·coef，ghdr＝gsdr·coef，bhdr＝bsdr·coef。

本发明的有益效果是：能够自动适应大多数不同风格不同场景的视频，充分考虑了不同场景和区域中亮度/对比度的不同对转换过程的影响，最终的转换结果能够很大程度保留原始内容制作者的创作意图，并能呈现很好的图像美感和保真度。

附图说明

图1是本发明的方法流程图；

图2是本发明中逆色调映射参数的方法流程图。

具体实施方式

下面结合附图和具体实施方式对本发明做进一步的描述。

如图1所述的实施例中，一种高动态范围视频处理方法，具体操作步骤如下：

(1)将输入的标准动态范围视频解码，得到ycbcr颜色空间的数据；

(2)将得到的ycbcr颜色空间的数据在bt.709色域进行颜色空间转换，得到rgb颜色空间的数据；

(3)在得到的rgb颜色空间的数据中，分别对r/g/b三个通道内的颜色分量进行电光转换；电光转换的转换函数采用itu-rbt.709标准；

(4)通过逆色调映射参数分别对r/g/b三个通道内的颜色分量进行处理，结果为：rhdr＝rsdr·coef，ghdr＝gsdr·coef，bhdr＝bsdr·coef；

(5)将步骤(4)中r/g/b三个通道内的颜色分量分别进行光电转换；光电转换的转换函数采用itu-rbt.2100标准；

(6)根据输出参数设置要求将上述颜色空间的数据映射到对应的颜色空间；如果输出参数设置要求是bt.2020色域，则需要将bt.709色域的数据映射到bt.2020色域，即色域映射，转换方法可参考itu-rbt.2087标准；

(7)将最终处理后得到的rgb颜色空间的数据进行颜色空间转换，得到ycbcr颜色空间的数据；

(8)将步骤(7)中处理得到的ycbcr颜色空间的数据进行编码，得到高动态范围视频流。

其中：如图2所示，在步骤(4)中，逆色调映射参数的获取过程如下：

(a)将输入的标准动态范围视频解码，并检测场景；

(b)遍历该场景，得到该场景的对比度c；

(c)遍历该场景，得到该场景中每一帧的亮度中值；每一帧亮度中值的求取方法如下：每一帧求取亮度中值时，将该帧信号转换到xyz颜色空间，提取y分量作为对应像素点的亮度值，取所有像素点的亮度中值作为该帧的亮度值

(d)根据该场景中每一帧的亮度值，得到该场景的亮度平均值

(e)根据该场景的对比度c和该场景的亮度平均值得到该场景对应的伽玛值其中：α为调节系数，γ的有效范围为[0.2，1.4]；

(f)通过步骤(e)中的伽玛值得到该场景每一帧中每个像素点的逆色调映射参数其中：lsdr_max是输入标准动态范围视频的最大亮度值，lhdr_max是目标高动态范围视频设定的最大亮度值，ysdr是标准动态范围视频中每个像素点亮度值。

本发明旨在提出一种标准动态范围(sdr)视频向高动态范围(hdr)视频转换的方法，该方法对不同场景应用不同的参数处理。该方法通过检测标准动态范围(sdr)视频不同场景的亮度值和对比度，得到每个场景对应的伽玛值，进而根据该伽玛值计算得到逆色调映射时所需要的参数，最终转换得到高动态范围(hdr)视频数据。本发明能够自动适应大多数不同风格不同场景的视频，充分考虑了不同场景和区域中亮度/对比度的不同对转换过程的影响，最终的转换结果能呈现很好的图像美感和保真度。在转换过程中涉及到的光电/电光函数转换、色域转换等可以参考相关标准，不在本发明讨论范围内。由实验测试可知，伽玛值的取值一般与场景对比度成正比，与场景亮度成反比。即在亮度较高的场景，倾向于选取较小的伽玛值；在对比度较低的场景，倾向于选取较小的伽玛值。其中：同一场景使用同一个伽玛值，根据该伽玛值来计算逆色调映射所需要的参数，最终得到的高动态范围(hdr)视频能够很大程度保留原始内容制作者的创作意图，并能使图像呈现很好的美感和保真度。