图像的宽动态范围处理方法
【专利摘要】本发明公开了一种图像的宽动态范围处理方法。包括：把现有格式的图像转换到含亮度维度的颜色空间数据格式的图像；求得图像亮度的局部尺度亮度分量；求得图像亮度的细节亮度分量；对局部尺度亮度分量进行亮度变换；对细节亮度分量进行亮度变换；合成变换后的局部尺度亮度分量和细节亮度分量，得到变换后的宽动态范围图像的亮度；把合成后的亮度结合颜色空间的另两个维度转换到输出的颜色空间，得到宽动态图像处理后的图像。应用本发明，可以提升图像场景细节的清晰度及色调逼真度，使得图像更锐利、色彩更鲜艳、色调更逼真。
【专利说明】图像的宽动态范围处理方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及数字图像的处理技术，尤其涉及一种图像的宽动态范围处理方法。
【背景技术】
[0002]图像尤其是彩色数字图像的应用越来越广泛，有很多图像在拍摄过程中，由于成像设备的宽动态范围不够、拍摄条件、能力的限制等，导致无法拍出满足要求的好图像，尤其是对于同一画面中的包含极暗接近到全黑和极亮接近到亮饱和的场景时，就无法看清楚极暗部分和极亮部分的场景细节，而将极暗和极亮部分的场景细节内容清晰地再现出来的方法就是宽动态范围成像的方法，即HDR (High Dynamic Range)。
[0003]目前的宽动态范围成像的实现方法主要采用三种方法，其一为拍摄相机多次曝光得到不同曝光度的图像，再将不同曝光度的图像进行叠加，从而得到宽动态的图像，该方法是与拍摄相机结合在一起，目前广泛应用于手机上，其特点是能部分改善成像质量，达到一定的宽动态范围成像效果，其缺点为对于运动场景的拍摄会出现较大的运动模糊；其二为利用多次拍照而得到的同一场景多幅图像，采用软件进行宽动态处理，这种方法在原理上和第一种方法一样，不同的只是将相机中图像叠加处理的方法拿到后期处理平台上来实现，其优点是参数可调，效果可调，可以进行个性化处理，同样存在对于运动场景会出现模糊的问题；第三种方法就是利用软件对单一图像进行处理而得到宽动态处理，其处理效果随着采用的方法不同而各有不同。以上三种方法都在不同程度上涉及到利用图像处理的方法进行宽动态处理，而图像处理的方法就面临着一个采用颜色空间的问题，不同的软件有着不同的颜色空间的应用。
【发明内容】
[0004]本发明实施例提供了一种图像的宽动态范围处理方法，在本申请中称为TyHDR。通过TyHDR的处理会使图像场景细节更清晰显现、图像更锐利、色彩更鲜艳、色调更逼真。
[0005]一种图像的宽动态范围处理方法，包括:
[0006]在期待的含亮度维度的颜色空间内，获取待处理图像的含亮度维度的颜色空间内的图像数据中每一像素的局部尺度亮度分量和细节亮度分量；
[0007]根据先验的局部亮度映射曲线和细节亮度映射曲线，对获取的局部尺度亮度分量和细节亮度分量分别进行亮度调节；
[0008]合成调节后的局部尺度亮度分量和细节亮度分量，得到调整后的图像亮度；
[0009]将调整后的图像亮度转换到输出图像所在的输出颜色空间。
[0010]其中，如果待处理图像所在的颜色空间不是期待的含亮度维度的颜色空间时，在含亮度维度的颜色空间内之前，所述方法进一步包括:
[0011]判断待处理图像所在的颜色空间，将待处理图像数据转换为期待的含亮度维度的颜色空间的图像数据。
[0012]其中，所述合成调节后的局部尺度亮度分量和细节亮度分量具体为:对调节后的各个尺度下的细节亮度分量进行合成，对局部尺度亮度分量和合成的细节亮度分量进行再合成 InN=PLlnLN+Inm,其中，
[0013]In,为合成后的亮度分量；
[0014]InM为局部尺度売度分星；
[0015]pL为局部尺度亮度分量的加权值；
[0016]Inffl为合成的细节亮度分量。
[0017]其中，获取所述局部尺度亮度分量包括:
[0018]采用预先设置的卷积模板对待处理图像进行卷积以求取图像数据中每一像素的局部尺度亮度分量；或，
[0019]采用积分图法求取图像数据中每一像素的局部尺度亮度分量；或，
[0020]采用频域低 通滤波法求取图像数据中每一像素的局部尺度亮度分量；或，
[0021]采用小波分析算法求取图像数据中每一像素的局部尺度亮度分量；
[0022]其中，采用积分图法求取图像数据中每一像素的局部尺度亮度分量的具体操作方法是求出当前处理图像的积分图，根据以当前处理像素为中心以选定的局部尺度为范围求取该范围所有像素的算术平均值或者加权平均值作为该当前处理像素的局部尺度亮度分量;
[0023]其中，采用频域低通滤波法求取图像数据中每一像素的局部尺度亮度分量的具体操作方法是变换待处理空域图像到频域图像，对频域图像进行低频滤波，滤波参数根据具体处理要求进行选择，把得到的进行低频滤波后的频域图像再转换到空域，即得到完整图像各个像素点的空域局部尺度亮度分量；
[0024]其中，采用小波分析算法求取图像数据中每一像素的局部尺度亮度分量的具体操作方法是对当前处理图像进行小波变换，得到低频分量图像，找到当前处理像素点的低频分量值作为当前处理像素的局部尺度亮度分量。
[0025]其中，选取预先设置的多个尺度，按由小到大的顺序，采用模板法或积分图法或频域低通滤波法或小波分析法，分别得到每种尺度对应下的局部尺度亮度分量，选取其中某一尺度下的局部尺度亮度分量作为图像局部尺度亮度分量。
[0026]其中，获取所述细节亮度分量的计算公式为:
[0027]InHJ=InL1-1nLJ,
[0028]式中，
[0029]Inaj为尺度a」对应的细节亮度分量；
[0030]Inli为尺度Si对应的局部尺度売度分星；
[0031]Inu为尺度a」对应的局部尺度亮度分量。(i为1，2，…，k中任一数字，但i幸j)
[0032]其中，所述对获取的局部尺度亮度分量进行亮度调整包括:
[0033]基于先验数据获得局部尺度亮度分量调节的亮度映射曲线，包括针对不同应用要求下的亮度映射曲线，所述亮度映射曲线表示调节后局部尺度亮度分量与调节前局部尺度亮度分量之间的对应关系；通过所述亮度映射曲线以及获取的局部尺度亮度分量，获得调节后的局部尺度亮度分量；或，
[0034]利用基于先验数据获得的局部尺度亮度分量调节的映射曲线来拟合函数或者独立定义局部尺度亮度分量的转换函数，将获取的局部尺度亮度分量代入拟合函数或转换函数中，计算调节结果，得到调节后的局部尺度亮度分量。
[0035]其中，所述对获取的细节亮度分量进行亮度调整包括:
[0036]基于先验数据获得各个不同尺度细节亮度分量调节的亮度映射曲线，包括针对不同应用要求下的亮度映射曲线，该亮度映射曲线表示调节后细节亮度分量与调节前细节亮度分量之间的对应关系；通过所述亮度映射曲线以及获取的各个不同尺度下的细节亮度分量，获得调节后的各个不同尺度下的细节亮度分量，将调节后的各个不同尺度下的细节亮
度分量进行加权求和，作为调整后的细节亮度分量，具体公式为
【权利要求】
1.一种图像的宽动态范围处理方法，包括: 在期待的含亮度维度的颜色空间内，获取待处理图像的含亮度维度的颜色空间内的图像数据中每一像素的局部尺度亮度分量和细节亮度分量； 根据先验的局部亮度映射曲线和细节亮度映射曲线，对获取的局部尺度亮度分量和细节亮度分量分别进行亮度调节； 合成调节后的局部尺度亮度分量和细节亮度分量，得到调整后的图像亮度； 将调整后的图像亮度转换到输出图像所在的输出颜色空间。
2.如权利要求1所述的方法，其中，如果待处理图像所在的颜色空间不是期待的含亮度维度的颜色空间时，在含亮度维度的颜色空间内之前，所述方法进一步包括: 判断待处理图像所在的颜色空间，将待处理图像数据转换为期待的含亮度维度的颜色空间的图像数据。
3.如权利要求2所述的方法，其中，所述合成调节后的局部尺度亮度分量和细节亮度分量具体为:对调节后的各个尺度下的细节亮度分量进行加权求和合成，对局部尺度亮度分量和合成的细节亮度分量进行再加权求和合成InN=p，其中， InN为合成后的亮度分量； InLN为局部尺度亮度分量； Pl为局部尺度亮度分量的加权值； Inra为合成的细节亮度分量。
4.如权利要求3所述的方法，其中，获取所述局部尺度亮度分量包括: 采用预先设置的卷积模板对待处理图像进行卷积以求取图像数据中每一像素的局部尺度亮度分量；或， 采用积分图法求取图像数据中每一像素在该尺度下的均值作为局部尺度亮度分量；或， 采用频域低通滤波法求取图像数据中每一像素在该尺度下的低频分量作为局部尺度亮度分量；或， 采用小波分析算法求取图像数据中每一像素在该尺度下的低频分量作为局部尺度亮度分量； 其中，采用积分图法求取图像数据中每一像素的局部尺度亮度分量的具体操作方法是求出当前处理图像的积分图，根据以当前处理像素为中心以选定的局部尺度为范围求取该范围所有像素的算术平均值或者加权平均值作为该当前处理像素的局部尺度亮度分量；其中，采用频域低通滤波法求取图像数据中每一像素的局部尺度亮度分量的具体操作方法是变换待处理空域图像到频域图像，对频域图像进行低频滤波，滤波参数根据具体处理要求进行选择，把得到的进行低频滤波后的频域图像再转换到空域，即得到完整图像各个像素点的空域局部尺度亮度分量； 其中，采用小波分析算法求取图像数据中每一像素的局部尺度亮度分量的具体操作方法是对当前处理图像进行小波变换，得到低频分量图像，找到当前处理像素点的低频分量值作为当前处理像素的局部尺度亮度分量。
5.如权利要求4所述的方法，其中，选取预先设置的多个尺度，按由小到大的顺序，采用模板法或积分图法或频域低通滤波法或小波分析法，分别得到每种尺度对应下的局部尺度亮度分量，选取其中某一尺度下的局部尺度亮度分量作为图像局部尺度亮度分量。
6.如权利要求5所述的方法，其中，获取所述细节亮度分量的计算公式为: InHJ=InL1-1nLJ，式中，InHJ为尺度a]对应的细节亮度分量；InLi为尺度ai对应的局部尺度売度分星；InLJ为尺度a」对应的局部尺度亮度分量(i为1，2，…，k中任一数字，但i古j)。
7.如权利要求6所述的方法，其中，所述对获取的局部尺度亮度分量进行亮度调整包括:基于先验数据获得局部尺度亮度分量调节的亮度映射曲线，包括针对不同应用要求下的亮度映射曲线，所述亮度映射曲线表示调节后局部尺度亮度分量与调节前局部尺度亮度分量之间的对应关系；通过所述亮度映射曲线以及获取的局部尺度亮度分量，获得调节后的局部尺度亮度分量；或，利用基于先验数据获得的局部尺度亮度分量调节的映射曲线来拟合函数或者独立定义局部尺度亮度分量的转换函数，将获取的局部尺度亮度分量代入拟合函数或转换函数中，计算调节结果，得到调节后的局部尺度亮度分量。
8.如权利要求6所述的方法，其中，所述对获取的细节亮度分量进行亮度调整包括: 基于先验数据获得各个不同尺度细节亮度分量调节的亮度映射曲线，包括针对不同应用要求下的亮度映射曲线，该亮度映射曲线表示调节后细节亮度分量与调节前细节亮度分量之间的对应关系；通过所述亮度映射曲线以及获取的各个不同尺度下的细节亮度分量， 获得调节后的各个不同尺度下的细节亮度分量，将调节后的各个不同尺度下的细节亮度分k量进行加权求和，作为调整后的细节亮度分量，具体公式为
9.如权利要求2所述的方法，其中，所述含亮度维度的颜色空间内进一步包含有色调维度以及饱和度维度，所述将待处理图像数据转换为期待的含亮度维度的颜色空间的图像数据具体为:将待处理图像数据转换为含亮度维度、色调维度以及饱和度维度的图像数据；所述将调整后的图像亮度转换到输出图像所在的输出颜色空间具体为:将调整后的图像亮度和同一颜色空间内的色调、饱和度转换成输出图像所在的颜色空间的图像数据。
10.如权利要求9所述的方法，其中，所述将调整后的图像亮度和同一颜色空间内的色调、饱和度转换成输出图像所在的颜色空间的图像数据包括: 利用基于先验数据的HSaIn颜色空间模型的饱和度调整倍数一亮度对应关系，对饱和度进行调节得到输出图像的饱和度，将饱和度调节后的含亮度维度的颜色空间内的图像数据转换为输出图像颜色空间的图像数据。
【文档编号】H04N9/04GK103581634SQ201310471370
【公开日】2014年2月12日 申请日期:2013年10月10日 优先权日:2013年8月12日
【发明者】贾伟 申请人:泰邦泰平科技（北京）有限公司