专利名称：一种基于色域映射的图像光照校正方法
技术领域：
本发明涉及图像处理技术领域，具体来讲，涉及一种处理明、暗场景光照 下图像色彩增强和校正的基于色域映射的图像光照校正方法。
背景技术：
许多图像、视频采集设备，如数码相机、摄像机等，在进行图像信号的采 集时，由于图像是由光的反射形成的，常出现光源在景物上照射不均匀的现象， 至使光照强的部分较亮，光照弱的部分较暗，导致环境光照不均匀的情况，或 者光线较暗，或者光线比较明亮。
为了避免这种光照较暗或者较亮的现象，可以通过调节曝光时间来进行弥 补。而现有的图像信号采集设备，对于同一场景，每次获得的曝光时间只能有 一个，因此在同一副图像中不能同时捕捉不同光照下的物体的细节，往往造成 场景中，有的地方光照较昏暗，有的地方光照较明亮，使得图像信号的对比度 降低。而图像的对比度对于人类视觉的影响是至关重要的，因此亟需解决图像 信号在不同光照环境下的色彩校正技术，以满足人类视觉感官需要。
另一方面，由于获得图像的光照不均匀，对于后继的图像处理，如模式识 别、目标跟踪等都会造成较大的影响。
此外随着高动态范围，即HDR， High Dynamic Range技术的发展，也需要 解决如何在低动态范围，S卩LDR， Low Dynamic Range设备上显示高动态范围 图像信号的问题。目前大多数采用数字摄像和显示设备都属于低动态范围设备， 为了使获取的影像具有更广的亮度范围和更多的色彩层次，高动态范围成像和 显示设备已经出现。由于成本价格等因素的原因，为了能够在低动态范围设备 上显示高动态范围影像，需要进行高动态范围影像到低动态范围影像的转换。 而该问题的关键也在于如何保持图像在不同光照下色彩的映射和校正问题。
目前对于不同光照下图像信号的校正有主要有直方图均衡、同态滤波等 较为常用的方法，这些方法在一定程度上达到图像对比度增强和光照平衡的目的。
直方图均衡是一种经典的图像视频增强的方法，其基本原理是，通过统计 一幅图像的直方图，将该图像的直方图重新按照某种分布进行调整，比如均匀 分布，然后再将亮度值按照重新赋予的新值映射回去。
直方图均衡方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像比较有效，这种方 法的主要缺点是它对处理的数据不加选择，在增强的同时会增加背景噪声的对 比度并且降低有用信号的对比度。对直方图均衡也产生了许多改进方法，但这 些方法都会在增强图像的同时增加背景噪声。为了解决图像局部对比度增强的 问题，产生了自适应直方图均衡；为了消弱平滑区域的噪声，产生了对比度限 制自适应直方图均衡方法等。
同态滤波是一种把频率过滤和灰度变换结合起来的一种处理方法。它是把 图像的照明反射模型作为频域处理的基础，利用压縮灰度范围和增强对比度来 改善图像的一种处理技术。假定一幅图像的照明分量通常用慢变化来表征，而 反射分量则倾向于急剧变换。图像取对数后得傅立叶变换的低频部分主要对应 照度分量，而高频部分主要对应反射分量。适当的选择滤波器函数将会对傅立 叶变换中的低频部分和高频部分产生不同的响应。处理结果会使像元灰度的动 态范围或图像对比度得到增强。
同态滤波方法对于处理同时具有明亮区域和黑暗区域的图像比较有效。但 这种方法，从是基于傅立叶变换的，而在频率域进行处理，不仅花费大量的计 算时间，而且最终的处理结果也会出现伪色彩和纹理。此外，这种方法对于单 一的光照较暗或者较亮的情况处理效果不好。
发明内容
本发明的目的在于克服现有图像光照校正方法的不足，提供一种能很好保 持原始图像色彩、不会增加图像噪声的基于色域映射的图像光照校正方法。
为达到上述发明目的，本发明的基于色域映射的图像光照校正方法，包括 以下步骤(1) 、将输入图像按照图像色彩通道进行分解，然后进行亮度计算，得到 各像素点的亮度值；
(2) 、将各像素点的R、 G、 B值除以步骤(1)得到亮度值，进行色彩空 间分解；
(3) 、对步骤(1)得到亮度值进行增强计算，校正各像素点的亮度；
(4) 、将校正后的亮度值乘以步骤(2)色彩空间分解后的R、 G、 B值， 生成暗光校正后的图像；
(5) 、判断输入图像是否需要进行高光校正，如果不需要进行高光校正， 直接输出暗光校正后图像，作为光照校正后图像，图像的光照校正结束；如果 需要，则进行下一步；
(6) 、对输入图像进行求补运算，然后按步骤(1) ~ (4)进行处理，生 成的暗光校正后的图像，再进行一次求补运算，得到高光校正后的图像；
(7) 、将步骤(4)得到暗光校正后的图像和步骤(6)得到的高光校正后 的图像进行融合，输出光照校正后图像，图像的光照校正结束。
本发明将输入图像的亮度和色彩空间分解后的R、 G、 B值分开进行处理， 然后，将亮度增强计算得到的亮度值乘以色彩空间分解后的R、 G、 B值，恢复 得到光照校正后图像，这种色彩空间分解和亮度增强能够在提高图像对比度的 同时更好地保持原始图像的色彩、不会增加图像的噪声。同时，本发明所采用 的光照校正方法是基于图像的像素进行处理的，不需要进行图像的变换和图像 信息的统计，降低了计算的复杂性，更加易于硬件实现。此外，对于高亮光照 环境，采用图像的求补运算，使得亮度增强计算具有较好的通用性，能够同时 处理多种复杂光照条件。
本发明给出的图像光照校正方法，能够同时处理具有暗光和高光等多种复 杂光照条件下的图像信号。
图1是本发明图像光照校正方法的一种具体实施方式
的流程图；. 图2是图1所示图像光照校正方法对应的校正系统框图；图3是图2所示暗光校正系统的框图； 图4是本发明实施例输入图像；
图5是图4所示输入图像经过本发明实施例的图像光照校正方法校正后的图像。
具体实施例方式
为更好地理解本发明，下面结合具体实施方式
对本发明进行更为详细描述。 在以下的描述中，当已有的现有技术的详细描述也许会淡化本发明的主题内容 时，这些描述在这儿将被忽略。
图1是本发明图像光照校正方法的一种具体实施方式
的流程图。在本实施例 中，按照以下步骤进行
ST101:首先将输入图像，按照图像色彩通道进行分解，然后进行亮度计算。 在本实施例中，亮度计算公式为
/ = 0.27xi + 0.67xG + 0.06x5 (1)
ST102:根据公式(1)计算得到的各像素点亮度值/，进行色彩空间分解， 即各像素点的R、 G、 B值除以步骤(1)得到亮度值/，得到色彩空间分解后的 R、 G、 B值，艮卩
G' = G// (2)
为色彩信号的保持和增强视觉效果起到一定作用，在本实施例中，色彩空 间分解后的R、 G、 B值进行高斯滤波计算，该计算描述如下式
G脾,G、g(x，乂cr) (3) 其中，g为高斯核函数，c为高斯核函数的方差。
ST103:对步骤ST101得到亮度值进行增强计算，校正各像素点的亮度，
亮度增强计算公式为/' = log (/K -1) + 1) (4) 其屮a为光照校正增益，^为光照校正比例系数。
ST104:根据校正后的亮度值/'，分通道校正图像的光照，生成暗光校正后 的图像S。分通道校正的图像是色彩空间分解的逆过程，将校正后的亮度值/'乘 以步骤(2)色彩空间分解后的R、 G、 B值，即i ,u、 G， 、 S，s，得到暗光 校正后的图像《，其R、 G、 B值，即《、G2、 5,，具体采用下述公式进行
《=^g。咖，,
G, =G—,/' (5)
ST105:判断输入图像是否需要进行高光校正，如果不需要进行高光校正， 直接输出暗光校正后图像，作为光照校正后图像，图像的光照校正结束；如果 需要，则进行下-步；
ST106:对输入图像进行求补运算，具体可通过对像素逐点进行如下计算完
成
7 = /-/ (6)
其中/_为输入图像的最大亮度水平。
然后按步骤ST101 ST104进行处理，生成的暗光校正后的图像，其亮度值
7"'
再进行一次求补运算，得到高光校正后的图像尸2，其亮度值为。
ST107:将步骤ST104得到暗光校正后的图像S和步骤ST106得到的高光 校正后的图像g进行融合，输出光照校正后图像尸_，图像的光照校正结束。在 本实施例中，融合计算参将对暗光像素进行处理的结果和高光像素进行处理的 结果进行综合，计算方法如下
K^ + " (8)
其中，^,4为权重系数。
图2是图1所示图像光照校正方法对应的校正系统框图。在本实施例中， 主要包括暗光校正系统502、 505，图像取补运算504、 506，融合计算508儿个
7部分。将输入图像501中的像素分别按照光照强度进行分类，对于喑光的像素
仅采用暗光校正系统502完成校正和增强，得到光照校正图像^503，而对于高 光像素还要进行像素求补运算504，然后再应用暗光校正系统505，进行光照的 校正，所得图像进行取补运算506，得到光照校正图像g507。最后通过融合计 算508将两种情况校正的结果进行综合，得到最终的光照校正图像P^509。
图3是图2所示暗光校正系统的框图。在本实施例中，主要包括亮度计 算模块405，色彩空间分解计算模块406，亮度增强计算模块411，以及高斯滤 波计算模块412。
在本实施例中，具体过程为当输入图像401进入暗光校正系统后，首先 将该输入图像401按照色彩通道分解为R通道信号402， G通道信号403，以及 B通道信号404。分别通过亮度计算405进行图像亮度计算，得到亮度信号/407。 对亮度信号/407通过亮度增强计算411，获得增强后新的亮度信号/'413。通过 色彩空间分解计算406，提取输入图像信号各通道的色彩信号化408， G'409， S'410。将色彩信号i '408， G'409， #410进行高斯滤波计算412，获得新的色 彩信号&。
414， Gg。,,ss415， 5g_416。将增强后的亮度信号/'413和新的色彩信 号^,4"， Gs_415， S，,416进行合成，以获得光照校正后的图像信号。
图4是本发明实施例输入图像，图5是图4所示输入图像经过本发明实施 例的图像光照校正方法校正后的图像。对比两幅图像，我们可以清楚地看出， 经过光照校正后，图像的对比度得到了提高，同时保持了原始图像的色彩。
尽管上面对本发明说明性的具体实施方式
进行了描述，但应当清楚，本发 明不限于具体实施方式
的范围，对本技术领域的普通技术人员来讲，只要各种
变化在所附的权利要求限定和确定的本发明的精神和范围内，这些变化是显而 易见的， 一切利用本发明构思的发明创造均在保护之列。
权利要求
1、一种基于色域映射的图像光照校正方法，其特征在于，包括以下步骤(1)、将输入图像按照图像色彩通道进行分解，然后进行亮度计算，得到各像素点的亮度值；(2)、将各像素点的R、G、B值除以步骤(1)得到亮度值，进行色彩空间分解；(3)、对步骤(1)得到亮度值进行增强计算，校正各像素点的亮度；(4)、将校正后的亮度值乘以步骤(2)色彩空间分解后的R、G、B值，生成暗光校正后的图像；(5)、判断输入图像是否需要进行高光校正，如果不需要进行高光校正，直接输出暗光校正后图像，作为光照校正后图像，图像的光照校正结束；如果需要，则进行下一步；(6)、对输入图像进行求补运算，然后按步骤(1)～(4)进行处理，生成的暗光校正后的图像，再进行一次求补运算，得到高光校正后的图像；(7)、将步骤(4)得到暗光校正后的图像和步骤(6)得到的高光校正后的图像进行融合，输出光照校正后图像，图像的光照校正结束。
2、 根据权利要求1所述的基于色域映射的图像光照校正方法，其特征在于， 步骤(2)所述的各像素点的R、 G、 B值除以步骤(1)得到亮度值，然后进行 高斯滤波计算，计算结果为色彩空间分解后的R、 G、 B值。
3、 根据权利要求l所述的基于色域映射的图像光照校正方法，其特征在于， 步骤(3)所述的增强计算为亮度增强计算公式为<formula>formula see original document page 2</formula> (4)其中，/步骤(1)得到亮度值，/'为增强计算后的亮度值，《为光照校正 增益，P为光照校正比例系数。
全文摘要
本发明公开了一种基于色域映射的图像光照校正方法，将输入图像的亮度和色彩空间分解后的R、G、B值分开进行处理，然后，将亮度增强计算得到的亮度值乘以色彩空间分解后的R、G、B值，恢复得到光照校正后图像，这种色彩空间分解和亮度增强能够在提高图像对比度的同时更好地保持原始图像的色彩、不会增加图像的噪声。同时，本发明所采用的光照校正方法是基于图像的像素进行处理的，不需要进行图像的变换和图像信息的统计，降低了计算的复杂性，更加易于硬件实现。此外，对于高亮光照环境，采用图像的求补运算，使得亮度增强计算具有较好的通用性，能够同时处理多种复杂光照条件。
文档编号H04N9/77GK101478690SQ200810147788
公开日2009年7月8日 申请日期2008年12月8日 优先权日2008年12月8日
发明者吴亚东, 李慧然, 袁梓瑾 申请人:四川虹微技术有限公司