利用减少的视觉假象提高对比度的方法与流程

相关申请

本申请要求在2014年9月19日递交的美国临时申请no.62/052,826的权益，该美国临时申请的全部内容通过引用并入在本文中。

本发明总体涉及图像处理，尤其涉及用于通过修改像素色彩属性来提高图像对比度的方法和系统。

背景技术：

在医学成像中，诊断通常由放射科医生进行。当图像以计算机可读形式(数字化)可用时，当这些图像显示在视频监控器上时，可以执行图像的分析。在医学诊断成像领域中的科学家不断地努力以改善由该领域中的各种物理治疗设备获取的图像的质量。用于提高所显示器官的病变的可检测性的熟知方法之一为通过“开窗术”。

开窗术描述了通过扩展特定的所检测数据范围以填充所显示图像的整个强度范围而显示所检测数据的过程。例如，仅具有有限数量的可区分的灰度级，这是因为crt和人眼的固有局限。因此，非常重要的是在携带最有用信息的数据值的区域中利用可用的灰度级。为了说明，假设黑白系统具有显示256个灰度级的能力。如果发生在受治疗者的检查期间的数据获取导致仅86个灰度级(远离最低级和最高级来聚集这些灰度级)被使用；则系统的对比度显示能力的仅大约三分之一将被使用。

开窗术目前通过使用表查找或查找表来完成。当显示图像时，将数据存储在数字存储器中，并将数据重复地读出以刷新视频显示。为了该目的，使用专用电路来控制读出序列、同步光栅监控器时序、将数字数据转换为模拟数据等。这些电路是本领域的技术人员所熟知的。

为了使用表查找技术执行“开窗术”功能，将转换表存储在负责显示刷新的电子电路内的存储器中。以逐像素为基础的图像数据被用作地址且被应用于存储器。存储在存储器中的相应灰度级被读出且被用于控制所显示像素的强度。lut通常具有两个参数：由(人类)操作者确定的斜率和阈值。可以使用旋钮或软件用户界面来调整那些参数，直到图像增强令人满意为止。

利用开窗术的问题在于，它引入视觉假象(visualartefacts)等，例如，没有在提高对比度的整个图像上保持色调的分布。

仍具有改进的需要。

技术实现要素：

本发明提供一种用于提高图像的对比度同时保持图像的更准确的色彩特性的方法。在本发明的第一方面中，一种提高像素集的对比度的方法包括如下步骤：

-确定所述像素集的第一特性；

-确定所述像素集的第二特性；

-对于所述像素集中的每个像素，确定所述像素的第一特性；

-根据所述像素集的所述第一特性和所述第二特性以及所述像素的所述第一特性修改所述像素集中的每个像素的色彩属性。

所公开的方法具有如下益处：为了修改像素的属性而将像素集的多个特性以及所述像素的至少一个特性考虑在内，将由于更少的视觉假象或没有视觉假象来提高对比度。

在本发明的另一方面中，色彩属性为色彩坐标。本发明的这个方面的优势是，当提高对比度时将维持色度。

在本发明的另一方面中，色彩坐标为红色分量、绿色分量和蓝色分量。本发明的这个方面的优势是，对色彩属性的操作可以在欧式三维空间中进行，从而进一步简化像素属性的操作。

在本发明的另一方面中，像素集的第一特性为色彩坐标系统的原点与该像素集中的所有像素之中最靠近色彩坐标系统的原点的像素之间的距离。

在本发明的另一方面中，像素与坐标原点之间的距离通过表征该像素的色彩坐标之中具有最高值的坐标来评估。换言之，像素集的第一特性为对于像素集中的所有像素的最高色彩坐标(max(r,g,b))的集合中的最小值(min)。本发明的这个方面的优势是，简化了像素集的第一特性的确定。可能重要的是简化了待应用于像素集中的像素的转换的参数的确定，从而降低提高像素集的对比度所需的处理能力。

在本发明的另一方面中，像素集的第二特性为色彩坐标系统的原点与该像素集中的所有像素之中最远离色彩坐标系统的原点的像素之间的距离。

在本发明的另一方面中，像素集的第二特性为对于像素集中的所有像素的最高色彩坐标(max(r,g,b))的集合中的最大值(max)。

在本发明的另一方面中，像素的第一特性为表征该像素的色彩坐标之中的最高值(max(r,g,b))。

在本发明的另一方面中，像素集为更大的像素集或图像的子集。本发明的这个方面的优势是，允许提高图像内的感兴趣的区域的对比度而无需视觉产生的假象。

本发明提供一种提高像素集的对比度的方法，每个像素以一组色彩属性为特征，所述方法包括如下步骤：确定所述像素集的第一特性；确定所述像素集的第二特性；对于所述像素集中的每个像素，确定所述像素的第一特性；以及根据所述像素集的所述第一特性和所述第二特性以及所述像素的所述第一特性修改所述像素集中的每个像素的所述色彩属性。

可替选地或附加地，色彩属性为色彩坐标。

可替选地或附加地，色彩坐标为红色分量、绿色分量和蓝色分量。

可替选地或附加地，像素集的第一特性为色彩坐标系统的原点与该像素集中的所有像素之中最靠近色彩坐标系统的原点的像素之间的距离。

可替选地或附加地，像素集的第一特性为对于像素集中的所有像素的最高色彩坐标(max(r,g,b))的集合中的最小值(min)。

可替选地或附加地，其中，像素集的第二特性为色彩坐标系统的原点与该像素集中的所有像素之中最远离色彩坐标系统的原点的像素之间的距离。

可替选地或附加地，像素集的第二特性为对于像素集中的所有像素的最高色彩坐标(max(r,g,b))的集合中的最大值(max)。

可替选地或附加地，所述像素的第一特性为最高的色彩坐标的值(max(r,g,b))。

可替选地或附加地，该像素集为更大的像素集的子集。

可替选地或附加地，该像素集为图像的一部分。

可替选地或附加地，使用如下等式来修改像素集中的每个像素的色彩属性：

ca’＝ca(l-p1)/((l(p2–p1))

其中，ca’表示每个像素的修改后的色彩属性，ca表示每个像素的色彩属性，l表示所述像素的第一特性，p1表示像素集的第一特性，p2表示像素集的第二特性。

可替选地或附加地，通过将像素集的亮度范围扩大到0和1之间来提高像素集的对比度。

可替选地或附加地，特定像素的亮度等于所述特定像素的最高色彩坐标值。

可替选地或附加地，将像素集中具有最小亮度的像素设定为亮度0；以及将像素集中具有最大亮度的像素设定为亮度1。

可替选地或附加地，通过将像素集的亮度范围扩大到下限(ll)和上限(ul)之间来提高像素集的对比度。

可替选地或附加地，ll大于0且ul小于1。

可替选地或附加地，使用如下等式来修改像素集中的每个像素的色彩属性：

ca’＝(ca/l)((ul-ll)(l-p1)/(p2–p1)+ll)

其中，ca’表示每个像素的修改后的色彩属性，ca表示每个像素的色彩属性，l表示所述像素的第一特性，p1表示像素集的第一特性，以及p2表示像素集的第二特性。

附图说明

图1示出色彩立方体、向量<r,g,b>和对应的向量<r,g,b>。

图2示出(r,g,b)三重态的集合以及相关联的最小立方体和最大立方体。

图3示出与向量<r,g,b>相关联的向量n、p、r和rgb的示例。

图4示出用于将对比度扩大到有限范围的方法的2d表示。

图5示出用于根据本发明的提高像素集的对比度的方法的流程图。

图6示出用于根据本发明的提高像素集的对比度的方法的更一般化的流程图。

具体实施方式

定义、注释和约定。

数的乘法将用“.”、“×”、“*”或简单地通过并置两个运算元来表示。例如，“a乘以b”或“a乘b”可以用a.b、a×b、a*b或ab来表示。

感兴趣的区域(简写为aoi)为图像或图片的子集。因此，aoi为组成图像或图片的一组像素或像元的子集。

在本发明中的示例性向量在3维空间中，但是本发明可适用于n维空间，其中n可以不同于3。

向量将用其括号之间的分量或用加粗的大写字母来表示。例如，<r,g,b>表示具有分量r、g和b的向量；r表示分量rr、rg和rb的向量，其中，rr为r在红轴上的分量，rg为r在绿轴上的分量，且rb为r在蓝轴上的分量。在先前示例中，r也可以用<rr,rg,rb>来表示。

标量乘法(向量乘以数)将用“.”或简单地并置数和向量来表示。例如，“a乘以向量v”(其中，例如，v＝<v1,v2,v3>)可以用a.v或av或a<v1,v2,v3>或<av1,av2,av3>来表示。

向量v＝<vr,vg,vb>的长度将被记为||v||或||<vr,vg,vb>||。

具有坐标(r,g,b)的点p对应于由立方体的原点(0,0,0)和点(r,g,b)限定的向量<r,g,b>。

本发明的实施方式将把色彩(例如红色、绿色和蓝色)的分量值看作欧氏空间中的普通笛卡尔坐标。

对于rgb模型，这由使用0-1范围内的非负值的立方体来表示，将“黑色”分配给处于顶点(0,0,0)的原点，而且强度值沿着三个轴增大，一直到处于顶点(1,1,1)的“白色”，其中白色与黑色斜对。我们将把具有处于(0,0,0)、(1,0,0)、(0,1,0)、(1,1,0)、(0,0,1)、(1,0,1)、(0,1,1)和(1,1,1)的顶点的立方体称为色彩立方体。

显示器通常无法渲染黑色(无光)或白色。无论将在何时参考黑色像素，都意味着该像素的特征是色彩坐标(0,0,0)。

无论将在何时参考白色像素，都意味着该像素的特征是色彩坐标(1,1,1)。

rgb三重态(r,g,b)表示立方体内或立方体表面上或沿着立方体边缘的给定色彩的点的三维坐标。

共线的三重态(例如(r,g,b)和(a.r,a.r,a.r))为同一色彩的色调。

特别地，如果l为亮度，则色彩立方体内部的任一点(r,g,b)可以与色彩立方体的表面上的一点(r,g,b)相关，如(r,g,b)＝(lr,lg,lb)，其中l为区间[0,1]中的实数。

在数字显示中，色彩被编码成二进制位。如果例如色彩分量用8比特来编码，则所编码的数从用于二进制序列“00000000”的0变化到用于二进制序列“11111111”的255。在实施方式的描述中，所有的数已被归一化。换言之，如果色彩用n比特来编码，则通过将编码为n比特位的数除以2ⁿ-1来获得具有在区间[0,1]中的r、g和b的分量<r,g,b>。

本发明将使用如下结果：通过从向量<r,g,b>减去同一向量<r,g,b>的一部分，可以使色彩向黑色偏移且仍保持与向量<r,g,b>共线。通过将向量<r,g,b>的分量乘以大于1.0的值，可以使色彩(r,g,b)变亮且仍保持与该射线共线。

色彩(r,g,b)的亮度可以如下来确定。

如图1所示，由点(0,0,0)和点(r,g,b)确定的直线在点(r,g,b)处与立方体相交。点(r,g,b)在色彩立方体的表面上，(r,g,b)的分量中的至少一者等于1。在图1的示例中，它为等于1的绿色分量g。

为了使(r,g,b)投影在立方体上，我们仅必须将(r,g,b)的分量除以(r,g,b)三重态的最大值max(r,g,b)。

例如，对于三重态(0.1,0.2,0.3)，max(0.1,0.2,0.3)等于0.3。为了使三重态(0.1,0.2,0.3)投影在立方体的表面上，我们将该三重态的分量除以0.3(这等同于说，将该三重态的分量乘以1/0.3)。

在向量注释中，因此得出：

(1)<r,g,b>＝<r/max(r,g,b),g/max(r,g,b),b/max(r,g,b)>＝1/max(r,g,b)*<r,g,b>。

按照定义，我们还得出：

(2)<r,g,b>＝l<r,g,b>，其中，l为亮度，范围从0.0到1.0。

通过针对l求解等式(1)和等式(2)，我们得出l＝max(r,g,b)。

aoi(感兴趣的区域)为像素集，针对该像素集将执行对比度调整。最大立方体为包含aoi的所有像素的最小立方体。换言之，最大立方体为包含与aoi的像素相关联的所有的(r,g,b)三重态的最小立方体。aoi的像素中的至少一者在最大立方体的表面上具有(r,g,b)三重态。

例如，如图2所示，如果aoi为集合{(0.1,0.2,0.3)；(0,0,0.5)；(0.6,0.2,0.25)；(0.4,0.3,0.7)}，则最大立方体的顶点处于(0,0,0)、(0.7,0,0)、(0,0.7,0)、(0.7,0.7,0)、(0,0,0.7)、(0.7,0,0.7)、(0,0.7,0.7)和(0.7,0.7,0.7)。

最小立方体为不包含aoi的像素中的任一者的最大立方体。换言之，最小立方体为排除与aoi的像素相关联的所有的(r,g,b)三重态的最大立方体。aoi的像素中的至少一者在最小立方体的表面上具有(r,g,b)三重态。

例如，如图2所示，最小立方体为顶点处于(0,0,0)、(0.1,0,0)、(0,0.1,0)、(0.1,0.1,0)、(0,0,0.1)、(0.1,0,0.1)、(0,0.1,0.1)和(0.1,0.1,0.1)的立方体。

在更一般化的情况下，最大立方体为顶点处于(0,0,0)、(max,0,0)、(0,max,0)、(max,max,0)、(0,0,max)、(max,0,max)、(0,max,max)和(max,max,max)的立方体，以及最小立方体为顶点处于(0,0,0)、(min,0,0)、(0,min,0)、(min,min,0)、(0,0,min)、(min,0,min)、(0,min,min)和(min,min,min)的立方体，其中，max为针对aoi的所有像素由max(r,g,b)达到的最大值，以及min为针对aoi的所有像素由max(r,g,b)达到的最小值。

让我们定义向量n、p和r。对于aoi的每个三重态(r,g,b)，n、p和r可以为不同的。

n为与<r,g,b>共线且与最小立方体的表面相交的向量。

p为<r,g,b>与n的向量差：p＝<r,g,b>-n。p为将被缩放以针对初始三重态(r,g,b)产生“对比度提高的”三重态的向量。

r为与<r,g,b>和n共线的向量，从而r和n的总和与最大立方体相交。

<r,g,b>为与<r,g,b>共线且与色彩立方体相交的向量。

针对具有给定最大立方体和给定最小立方体的三重态(0,g,b)，在图3上给出n、p、r和<r,g,b>的表示。

对于aoi的每个三重态(r,g,b)，对比度调整的原理为：

-从<r,g,b>减去n，

-如下所述，缩放结果p。

为了缩放p，我们对于向量c＝<r’,g’,b’>求解，使得c的长度和<r,g,b>的长度的比率与p的长度和r的长度的比率相同：

(3)||c||/||<r，g，b>||＝||p||/||r||。

或者

(4)||r||/||<r,g,b>||＝||p||/||c||＝1/s，其中，s为实数(或者，如果将在显示中所使用的数字处理器的限制考虑在内，则s为有理数)。

通过(4)，我们得出：

(5)||c||＝s||p||。

以及

(6)||<r,g,b>||＝s||r||。

向量为共线的，我们还可以写成：

(7)c＝sp。

(8)<r,g,b>＝sr。

基于图3，

(9)<r,g,b>＝[1/(max-min)].r。

通过(8)和(9)，我们得出：

(10)s＝1/(max-min)，以及通过(7)，我们得出c＝[1/(max-min)].p。

通过将p表达成<r,g,b>的函数，我们将单独地根据<r,g,b>得出<r’,g’,b’>的表达式。

n与<r,g,b>共线，我们可以写成：

(11)n＝k<r,g,b>。

我们还得出：

(12)n＝min/l<r,g,b>。

将对于n的该结果代入p的定义中，我们得出：

(13)p＝<r,g,b>-min/l<r,g,b>。

这向我们给出：

(14)p＝<r,g,b>(l-min)/l。

组合表达式(7)、(10)和(14)，我们发现：

(15)<r’,g’,b’>＝<r,g,b>(l-min)/[l.(max-min)]。

因此，根据本发明，提高感兴趣的区域的对比度如下来进行：

(a)确定最小立方体，或换言之，对于与感兴趣的区域中的像素相关联的所有三重态(r,g,b)确定max(r,g,b)的最小值。

(b)确定最大立方体，或换言之，对于与感兴趣的区域中的像素相关联的所有三重态(r,g,b)确定max(r,g,b)的最大值。

(c)对于每个像素和相关联的三重态(r,g,b)，确定max(r,g,b)，该max(r,g,b)对于该像素为l。

(d)将像素的三重态(r,g,b)转换为(r’,g’,b’)，其中：

(d1)r’＝r.(l-min)/[l.(max-min)]，

(d2)g’＝g.(l-min)/[l.(max-min)]，

(d3)b’＝b.(l-min)/[l.(max-min)]。

在另一实施方式中，当不希望将对比度扩大成从黑色到全亮的范围时，修正上述公式。例如，可能希望将最小亮度限制到大于0的某值，或限制亮度不产生完全饱和的色彩。在该情况下，公式将退回到假设形成的完整亮度范围处于0.0到1.0的点。扩大的范围将被识别为ymin和ymax。

为了缩放，我们求解新的点c＝<r’，g’，b’>，使得c的长度除以<r，g，b>的长度等于p的长度与r的长度的比例。

基于新的亮度范围(ymax-ymin)，我们可以将(8)写成如下：

(16)<r,g,b>(ymax-ymin)＝sr。

基于新的最小亮度ymin，我们还得出：

(17)<r’,g’,b’>＝sp+<r,g,b>(ymin)。

我们还得出：

(18)<r,g,b>/(1.0-0.0)＝r/(max-min)，

(19)s＝(ymax-ymin)/(max-min)，

(20)p＝<r,g,b>((l-min)/l)，

(21)<r’,g’,b’>＝(ymax-ymin)/(max-min)<r,g,b>(l-min)/l+<r,g,b>(ymin)。

最终，我们发现

(22)<r’,g’,b’>＝(<r,g,b>/l)((ymax-ymin)(l-min)/(max-min)+ymin)。

图5给出具有对于像素集的第一特性和第二特性以及像素的第一特性的特定选择的方法的概观。

图6给出更一般化情况下(即在未指定表征像素集的特性或参数以及属性被修改的像素的特性或参数的情况下)的方法的概观。

尽管针对使用三元色的显示描述了实施方式，但是本发明可适用于使用不同色彩集(例如rgbw(红、绿、蓝、白))或不同色彩空间(例如yuv、hsl、hsv、cmyk、或任何其它合适的色彩空间)的显示器。