一种优化暗部区域的图像处理方法
【专利摘要】本发明公开了一种优化暗部区域的图像处理方法，其通过对待处理图像进行区域分割，对每个区域进行单独的直方图统计，并对待处理图像进行灰度计算和插值计算，得到灰度图和灰度等级图，最后根据所述的灰度图和灰度等级图对所述像素点进行亮度增强的计算，得到最终效果图，其不仅算法简单、运算速度快，而且对图像暗部区域的改善效果显著，特别适用于对室内低光环境或逆光环境下拍摄的照片的亮度增强处理。
【专利说明】一种优化暗部区域的图像处理方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及图像处理技术，特别是一种优化暗部区域的图像处理方法。
【背景技术】
[0002]在日常使用摄影机等拍摄设备时，常常会遇到拍摄主体处于逆光状态下或室内低光环境下的情况，当拍摄主体处于逆光状态时，由于大量光线从拍摄主体的背景射入到拍摄设备的感光阵列中，从而使得拍摄设备所获取的图像存在拍摄主体曝光不足，背景部分曝光过度的问题；当拍摄主体处于低光环境时，也同样存在拍摄主体曝光不足的问题，导致拍摄出来的图像效果不理想。
[0003]在现有技术的逆光补偿处理方法中，首先获取待处理图像的直方图，以根据直方图判断待处理图像是否需要进行背光补偿，具体而言，其通过获取第一亮度分界值和第二亮度分界值，根据以上两个亮度分界值确定像素点的亮度范围，对于属于不同亮度范围的像素点采用不同的补偿函数进行背光补偿，处理过程过于复杂，运算速度较慢，且对系统性能要求很高。
【发明内容】
[0004]本发明为解决上述问题，提供了一种优化暗部区域的图像处理方法，其利用直方图及灰度等级图对待处理图像进行亮度增强的计算，算法简单，且效果显著。
[0005]为实现上述目的，本发明采用的技术方案为:
[0006]一种优化暗部区域的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤:
[0007]10.对待处理图像进行区域分割，并对每个区域进行单独的直方图统计；
[0008]20.对待处理图像进行灰度计算，得到灰度图；
[0009]30.根据待处理图像各个像素点在灰度图上的灰度值，获取该像素点所属区域的直方图统计值；
[0010]40.根据所述像素点的直方图统计值对该像素点进行插值计算，得到该像素点的灰度等级值；
[0011]50.将所述像素点的灰度等级值作为该像素点的颜色值，得到灰度等级图；
[0012]60.根据所述的灰度图和灰度等级图对所述像素点进行亮度增强的计算，得到最终效果图。
[0013]优选的，所述步骤10中对待处理图像进行直方图统计，主要是将待处理图像进行缩小处理，然后对缩小的待处理图像进行区域分割，并计算每个区域各自的直方图统计表。
[0014]优选的，所述的步骤20中对待处理图像进行灰度计算，其计算方法如下:
[0015]GRAY = 0.299*RED+0.587*GREEN+0.114*BLUE ；
[0016]或者
[0017]GRAY = (RED*306+GREEN*601 +BLUE* 117+512)/1024;
[0018]其中，GRAY为灰度图的当前像素点的灰度值；RED、GREEN、BLUE分别为待处理图像的当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值。
[0019]优选的，所述的步骤30中根据待处理图像各个像素点在灰度图上的灰度值，获取该像素点所属区域的直方图统计值，主要是先判断当前像素点所属的分割区域，获取该区域内的颜色值的最大值与最小值，并通过以下公式计算得到该直方图统计值:
[0020]total = ((low+high)*0.4+26+gray*0.5)/255 ;
[0021]其中，total为当前像素点的直方图统计值，gray为当前像素点的灰度值，low为当前像素点所属区域内的颜色值的最小值；high为当前像素点所属区域内的颜色值的最大值。
[0022]优选的，所述的步骤40中根据所述像素点的直方图统计值对该像素点进行插值计算，得到该像素点的灰度等级值，其计算公式如下:
[0023]graylevel = low*total+(1.0-total)*high ；
[0024]其中，graylevel为当前像素点的灰度等级值；low为当前像素点所属区域内的颜色值的最小值；high为当前像素点所属区域内的颜色值的最大值；total为当前像素点的直方图统计值。
[0025]优选的，所述的步骤60中根据所述的灰度图和灰度等级图对所述像素点进行亮度增强的计算，主要是对所述像素点的灰度等级值进行阀值计算，得到新的灰度等级值，并根据所述像素点在待处理图像上的颜色值、在灰度图上的灰度值以及新的灰度等级值进行亮度增强的计算，得到所述像素点在最终效果图上的颜色值。
[0026]优选的，所述的对所述像素点的灰度等级值进行阀值计算，如果所述像素点的灰度等级值大于阀值，则新的灰度等级值的计算方法如下:
[0027]new = (gray-level)* ((Ievel-M) * (Ievel-M)/255+128)/level+(Ievel-M) *(level-M)/255+128 ；
[0028]其中，new为新的灰度等级的值；leVel为灰度等级图上对应像素点的值；gray为灰度图上对应像素点的值，M为预设的阀值。
[0029]优选的，所述的对所述像素点的灰度等级值进行阀值计算，如果所述像素点的灰度等级值小于阀值，则新的灰度等级值的计算方法如下:
[0030]new = gray*4 ；
[0031]其中，new为新的灰度等级的值，gray为灰度图上对应像素点的值。
[0032]优选的，所述的阀值的取值范围在10至40之间。
[0033]优选的，所述的根据所述像素点在待处理图像上的颜色值、在灰度图上的灰度值以及新的灰度等级值进行亮度增强的计算，得到所述像素点在最终效果图上的颜色值，其计算方法如下:
[0034]new = IumLevel-(newLum-128)*(newLum-128)/255 ；
[0035]old = IumLevel-(oldLum—128)*(oldLum—128)/255 ；
[0036]retult = newLum+(color-oldLum)*min(new/old,5)；
[0037]其中，retult为所述像素点在最终效果图上的颜色值；newLum为新的灰度等级值；oldLum为灰度值；lumLevel为灰度值的暗部阈值,其取值范围在40至90之间；new为新的灰度等级值与IumLevel的差异；old为灰度值与IumLevel的差异值；color为待处理图像的颜色值。
[0038]本发明的有益效果是:
[0039]本发明的一种优化暗部区域的图像处理方法，其通过对待处理图像进行区域分害I]，对每个区域进行单独的直方图统计，并对待处理图像进行灰度计算和插值计算，得到灰度图和灰度等级图，最后根据所述的灰度图和灰度等级图对所述像素点进行亮度增强的计算，得到最终效果图，其不仅算法简单、运算速度快，而且对图像暗部区域的改善效果显著，特别适用于对室内低光环境或逆光环境下拍摄的照片的亮度增强处理。
【专利附图】
【附图说明】
[0040]此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本发明的一部分，本发明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的不当限定。在附图中:
[0041]图1为本发明一种优化暗部区域的图像处理方法的流程简图；
[0042]图2为本发明一具体实施例的待处理图像；
[0043]图3为图2的灰度图；
[0044]图4为图2的灰度等级图；
[0045]图5为图2的最终效果图。
【具体实施方式】
[0046]为了使本发明所要解决的技术问题、技术方案及有益效果更加清楚、明白，以下结合附图及实施例对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
[0047]如图1所示，本发明的一种优化暗部区域的图像处理方法，其包括以下步骤:
[0048]10.对待处理图像(如图2)进行区域分割，并对每个区域进行单独的直方图统计；
[0049]20.对待处理图像进行灰度计算，得到灰度图(如图3)；
[0050]30.根据待处理图像各个像素点在灰度图上的灰度值，获取该像素点所属区域的直方图统计值；
[0051]40.根据所述像素点的直方图统计值对该像素点进行插值计算，得到该像素点的灰度等级值；
[0052]50.将所述像素点的灰度等级值作为该像素点的颜色值，得到灰度等级图(如图4)；
[0053]60.根据所述的灰度图和灰度等级图对所述像素点进行亮度增强的计算，得到最终效果图(如图5)。
[0054]所述步骤10中对待处理图像进行直方图统计，主要是将待处理图像进行缩小处理，然后对缩小的待处理图像进行区域分割，并计算每个区域各自的直方图统计表。
[0055]所述的步骤20中对待处理图像进行灰度计算，其计算方法如下:
[0056]GRAY = 0.299*RED+0.587*GREEN+0.114祁LUE ；
[0057]或者
[0058]GRAY = (RED*306+GREEN*601 +BLUE* 117+512)/1024;
[0059]其中，GRAY为灰度图的当前像素点的灰度值；RED、GREEN、BLUE分别为待处理图像的当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值。
[0060]所述的步骤30中根据待处理图像各个像素点在灰度图上的灰度值，获取该像素点所属区域的直方图统计值，主要是先判断当前像素点所属的分割区域，获取该区域内的颜色值的最大值与最小值，并通过以下公式计算得到该直方图统计值:
[0061]total = ((low+high)*0.4+26+gray*0.5)/255 ；
[0062]其中，total为当前像素点的直方图统计值，gray为当前像素点的灰度值，low为当前像素点所属区域内的颜色值的最小值；high为当前像素点所属区域内的颜色值的最大值。
[0063]所述的步骤40中根据所述像素点的直方图统计值对该像素点进行插值计算，得到该像素点的灰度等级值，其计算公式如下:
[0064]graylevel = low*total+(1.0-total)*high ；
[0065]其中，graylevel为当前像素点的灰度等级值；low为当前像素点所属区域内的颜色值的最小值；high为当前像素点所属区域内的颜色值的最大值；total为当前像素点的直方图统计值。
[0066]所述的步骤60中根据所述的灰度图和灰度等级图对所述像素点进行亮度增强的计算，主要是对所述像素点的灰度等级值进行阀值计算，得到新的灰度等级值，并根据所述像素点在待处理图像上的颜色值、在灰度图上的灰度值以及新的灰度等级值进行亮度增强的计算，得到所述像素点在最终效果图上的颜色值；所述的阀值的取值范围在10至40之间，优选的，所述的阀值为26。
[0067]具体计算方法如下:
[0068]a.如果所述像素点的灰度等级值大于阀值，则新的灰度等级值的计算方法如下:
[0069]new = (gray-level)* ((Ievel-M) * (Ievel-M)/255+128)/level+(Ievel-M) *(level-M)/255+128 ；
[0070]其中，new为新的灰度等级的值；leVel为灰度等级图上对应像素点的值；gray为灰度图上对应像素点的值，M为预设的阀值。
[0071]b.如果所述像素点的灰度等级值小于阀值，则新的灰度等级值的计算方法如下:
[0072]new = gray*4 ；
[0073]其中，new为新的灰度等级的值，gray为灰度图上对应像素点的值。
[0074]c.所述的根据所述像素点在待处理图像上的颜色值、在灰度图上的灰度值以及新的灰度等级值进行亮度增强的计算，得到所述像素点在最终效果图上的颜色值，其计算方法如下:
[0075]new = IumLevel-(newLum-128)*(newLum-128)/255 ；
[0076]old = IumLevel-(oldLum—128)*(oldLum—128)/255 ；
[0077]retult = newLum+(color-oldLum)*min(new/old,5)；
[0078]其中，retult为所述像素点在最终效果图上的颜色值；newLum为新的灰度等级值；oldLum为灰度值；lumLeVel为灰度值的暗部阈值，其取值范围在40至90之间，优选为70 ；new为新的灰度等级值与IumLevel的差异；old为灰度值与IumLevel的差异值；color为待处理图像的颜色值。
[0079]上述说明示出并描述了本发明的优选实施例，应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式，不应看作是对其他实施例的排除，而可用于各种其他组合、修改和环境，并能够在本文发明构想范围内，通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围，则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
【权利要求】
1.一种优化暗部区域的图像处理方法，其特征在于，包括以下步骤: 10.对待处理图像进行区域分割，并对每个区域进行单独的直方图统计； 20.对待处理图像进行灰度计算，得到灰度图； 30.根据待处理图像各个像素点在灰度图上的灰度值，获取该像素点所属区域的直方图统计值； 40.根据所述像素点的直方图统计值对该像素点进行插值计算，得到该像素点的灰度等级值； 50.将所述像素点的灰度等级值作为该像素点的颜色值，得到灰度等级图； 60.根据所述的灰度图和灰度等级图对所述像素点进行亮度增强的计算，得到最终效果图。
2.根据权利要求1所述的一种优化暗部区域的图像处理方法，其特征在于:所述步骤10中对待处理图像进行直方图统计，主要是将待处理图像进行缩小处理，然后对缩小的待处理图像进行区域分割，并计算每个区域各自的直方图统计表。
3.根据权利要求1所述的一种优化暗部区域的图像处理方法，其特征在于:所述的步骤20中对待处理图像进行灰度计算，其计算方法如下:
GRAY = 0.299*RED+0.587*GREEN+0.114祁LUE ； 或者
GRAY = (RED*306+GREEN*601+BLUE*117+512)/1024 ； 其中，GRAY为灰度图的当前像素点的灰度值；RED、GREEN、BLUE分别为待处理图像的当前像素点的红、绿、蓝通道的颜色值。
4.根据权利要求1所述的一种优化暗部区域的图像处理方法，其特征在于:所述的步骤30中根据待处理图像各个像素点在灰度图上的灰度值，获取该像素点所属区域的直方图统计值，主要是先判断当前像素点所属的分割区域，获取该区域内的颜色值的最大值与最小值，并通过以下公式计算得到该直方图统计值:
total = ((low+high)*0.4+26+gray*0.5)/255 ； 其中，total为当前像素点的直方图统计值，gray为当前像素点的灰度值，low为当前像素点所属区域内的颜色值的最小值；high为当前像素点所属区域内的颜色值的最大值。
5.根据权利要求4所述的一种优化暗部区域的图像处理方法，其特征在于:所述的步骤40中根据所述像素点的直方图统计值对该像素点进行插值计算，得到该像素点的灰度等级值，其计算公式如下:
graylevel = low氺total+(1.0_total)氺high ； 其中，grayl evel为当前像素点的灰度等级值；low为当前像素点所属区域内的颜色值的最小值；high为当前像素点所属区域内的颜色值的最大值；total为当前像素点的直方图统计值。
6.根据权利要求1所述的一种优化暗部区域的图像处理方法，其特征在于:所述的步骤60中根据所述的灰度图和灰度等级图对所述像素点进行亮度增强的计算，主要是对所述像素点的灰度等级值进行阀值计算，得到新的灰度等级值，并根据所述像素点在待处理图像上的颜色值、在灰度图上的灰度值以及新的灰度等级值进行亮度增强的计算，得到所述像素点在最终效果图上的颜色值。
7.根据权利要求6所述的一种优化暗部区域的图像处理方法，其特征在于:所述的对所述像素点的灰度等级值进行阀值计算，如果所述像素点的灰度等级值大于阀值，则新的灰度等级值的计算方法如下:
new = (gray-level)* ((Ievel-M) * (Ievel-M)/255+128)/level+(Ievel-M) *(level-M)/255+128 ； 其中，new为新的灰度等级的值；level为灰度等级图上对应像素点的值；gray为灰度图上对应像素点的值，M为预设的阀值。
8.根据权利要求6所述的一种优化暗部区域的图像处理方法，其特征在于:所述的对所述像素点的灰度等级值进行阀值计算，如果所述像素点的灰度等级值小于阀值，则新的灰度等级值的计算方法如下:
new = gray*4 ； 其中，new为新的灰度等级的值，gray为灰度图上对应像素点的值。
9.根据权利要求6或7或8所述的一种优化暗部区域的图像处理方法，其特征在于:所述的阀值的取值范围在10至40之间。
10.根据权利要求6所述的一种优化暗部区域的图像处理方法，其特征在于:所述的根据所述像素点在待处理图像上的颜色值、在灰度图上的灰度值以及新的灰度等级值进行亮度增强的计算，得到所述像素点在最终效果图上的颜色值，其计算方法如下:
new = IumLevel-(newLum-128)*(newLum-128)/255 ；
old = IumLevel-(oldLum—128)*(oldLum—128)/255 ；
retult = newLum+(color-oldLum)*min(new/old,5)； 其中，retult为所述像素点在最终效果图上的颜色值；newLum为新的灰度等级值；οIdLum为灰度值；IumLeveI为灰度值的暗部阈值,其取值范围在40至90之间；new为新的灰度等级值与IumLevel的差异；old为灰度值与IumLevel的差异值；color为待处理图像的颜色值。
【文档编号】G06T5/40GK104361566SQ201410660940
【公开日】2015年2月18日 申请日期:2014年11月17日 优先权日:2014年11月17日
【发明者】张伟, 傅松林, 许清泉, 张长定 申请人:厦门美图之家科技有限公司