一种保证图像质量的高动态范围图像重建方法及装置

1.本发明属于高动态范围图像重建领域，具体涉及一种保证图像质量的高动态范围图像重建方法及装置。


背景技术：

2.现有的图像传感器的动态范围远高于常规数字显示器的动态范围，因此在常规显示器上常常出现失真的图像，现有的显示器对于图像失真的重建采用对数域图像重建技术，摄影法图像重建技术，梯度域图像重建技术等。虽然这些经典方法在提升重建图像质量具有一定的效果，但是在重建图像整体亮度分配合理性以及局部细节、纹理保持力度方面仍有失真的情况发生。


技术实现要素：

3.发明目的：为了克服现有技术中的不足，本发明提供一种保证图像质量的高动态范围图像重建方法及装置；通过本发明的方法对高动态范围图像进行重建，重建出的图像整体视觉效果有了较为明显的提升，对比与原始高动态范围，重建图像的清晰度、图像整体对比度、局部细节、纹理特征得到有效地增强。
4.技术方案：第一方面本发明提供一种保证图像质量的高动态范围图像重建方法，包括：
5.输入高动态范围图像，并对高动态范围图像进行全局亮度映射，全局亮度映射后的图像导入映射函数计算，获得全局亮度重建后的图像；
6.将全局亮度重建后的图像划导入局部细节函数计算，获得图像全局的细节图像；
7.将细节图像代入局部细节补偿算法，获得细节补偿后的细节图像；
8.将细节补偿后的细节图像与全局亮度重建后的图像进行融合处理，获得重新分配亮度且细节补偿后全局重建的图像。
9.在进一步的实施例中，输入高动态范围图像，并对高动态范围图像进行全局亮度映射，全局亮度映射后的图像导入映射函数计算，获得全局亮度重建后的图像的方法包括：
10.根据高动态范围图像全局的亮度值域，确定图像的低照度区域和高照度区域；
11.分别选择低照度区域所关联的亮度值域、高照度区域所关联的亮度值域，计算出在动态范围内低照度区域亮度值域中的亮度像素数量高于其它亮度的出现概率，高照度区域亮度值域中的亮度像素数量高于其它亮度的出现概率，并将亮度像素数量高于其它亮度的转化为对应的亮度值；
12.分别将低照度区域出现概率、高照度区域出现概率代入对数运算，分别获得低照度区域和高照度区域的映射系数；
13.将获得低照度区域和高照度区域的映射系数、出现概率所关联的亮度值导入映射函数计算，获得分别重新分配亮度的低照度区域图像和高照度区域图像；
14.基于重新分配亮度的低照度区域图像和高照度区域图像，获得全局亮度重建后的
图像。
15.在进一步的实施例中，计算出在动态范围内低照度区域亮度值域中的亮度像素数量高于其它亮度的出现概率的表达式为：
16.m
l
＝max(h(z)) z∈[l
min
,(l
max-l
min
)/2]
ꢀꢀꢀ
(1)
[0017]
式中，l表示高动态范围图像的亮度值，max表示最大值，z表示在亮度值域[l
min
,(l
max-l
min
)/2]中的任意亮度值，l
min
和l
max
分别表示高动态范围图像的下限值和上限值亮度，函数h表示计算亮度出现的概率，m
l
表示低照度区域亮度值域中的亮度像素数量高于其它亮度的出现概率；
[0018]
亮度像素数量高于其它亮度转化的亮度值的计算公式为：
[0019]
t
l
＝argmax(h(z)) z∈[l
min
,(l
max-l
min
)/2]
ꢀꢀꢀ
(2)
[0020]
式中，argmax表示当函数h(z)取最大值对应的自变量z的亮度值，t
l
表示低照度区亮度像素数量高于其它亮度转化的亮度值；
[0021]
计算低照度区域的映射系数的表达式为：
[0022][0023]
式中，ln表示取自然对数运算，k
l
表示低照度区域的映射系数；
[0024]
计算低照度区域的映射函数的表达式为：
[0025][0026]
式中，exp表示自然常数e为底的指数函数，f
l
()表示为低照度区域的映射函数。
[0027]
在进一步的实施例中，计算出在动态范围内高照度区域亮度值域中的亮度像素数量高于其它亮度的出现概率的表达式为：
[0028]
mh＝max(h(z)) z∈[(l
max-l
min
)/2,l
max
]
ꢀꢀꢀ
(5)
[0029]
式中，mh表示高照度区域亮度值域中的亮度像素数量高于其它亮度的出现概率；
[0030]
亮度像素数量高于其它亮度转化的亮度值的计算公式为：
[0031]
th＝argmax(h(z)) z∈[(l
max-l
min
)/2,l
max
]
ꢀꢀꢀ
(6)
[0032]
式中，th表示高照度区亮度像素数量高于其它亮度转化的亮度值；
[0033]
计算高照度区域的映射系数的表达式为：
[0034][0035]
式中，ln表示取自然对数运算，kh高照度区域的映射系数；
[0036]
计算高照度区域的映射函数的表达式为：
[0037][0038]
式中，exp表示自然常数e为底的指数函数，fh()表示为高照度区域的映射函数。
[0039]
在进一步的实施例中，基于重新分配亮度的低照度区域图像和高照度区域图像，获得全局亮度重建后的图像的计算表达式为：
[0040]
[0041]
式中，iw为全局亮度重建后的图像，f
l
(l)和fh(l)分别对应公式(4)低照度映射函数和公式(8)高照度映射函数。
[0042]
在进一步的实施例中，将全局亮度重建后的图像划导入局部细节函数计算，获得图像全局的细节图像的方法包括：
[0043]
对全局亮度重建后的图像以单位像素为中心进行划分，获得若干个互相重叠的图像子块；
[0044]
将若干图像子块进行编号，并按照编号顺序依次进行导入局部细节函数计算，获得每个图像子块的细节图像；
[0045]
基于每个图像子块的细节图像，进而得到图像全局的细节图像；
[0046]
其中，局部细节函数的表达式如下：
[0047][0048]
式中，s表示细节图像，min表示最小值，函数u为阶跃函数。
[0049]
在进一步的实施例中，将细节补偿后的细节图像与全局亮度重建后的图像进行融合处理，获得细节补偿且全局亮度重建的图像的方法包括：
[0050]
分别对所有细节补偿后的细节图像、全局亮度重建后的图像进行归一化处理，获得归一化后的细节图像和全局亮度重建后的图像；
[0051]
将归一化的细节补偿后的细节图像和全局亮度重建后的图像进行融合，获得细节补偿且全局亮度重建的图像，并将细节补偿且全局亮度重建的图像进行归一化处理后输出；
[0052]
其中，对全局细节补偿后的细节图像归一化处理的公式如下：
[0053][0054]
式中，表示归一化后的细节图像；
[0055]
对全局重建亮度后的图像归一化处理的公式如下：
[0056][0057]
式中，为归一化后的全局亮度重建增图像；
[0058]
将归一化的细节补偿后的细节图像和全局亮度重建后的图像进行融合的公式如下：
[0059][0060]
式中，为细节补偿后的全局亮度图像；
[0061]
对得细节补偿且全局亮度重建的图像归一化处理的公式如下：
[0062][0063]
式中，表示向上取整运算，id为可以直接显示的灰度图像。
[0064]
第二方面本发明提供一种处理装置，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，其被处理器执以实现上述的保证图像质量的高动态范围图像重建方法。
[0065]
第三方面本发明提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理
器执行时实现上述方法的步骤。
[0066]
有益效果：本发明与现有技术相比具有以下优点：
[0067]
本发明通过全局亮度映射方法将高动态范围的亮度进行重新分配，进而从整体上满足人眼对于图像的可视化需求；在全局亮度映射的基础上还需计算高动态范围图像的局部细节，对进行局部细节补偿，从而对全局亮度映射图像以及局部细节图像进行融合，重建出可以直接显示的亮度图像。
附图说明
[0068]
图1是本发明保证图像质量的高动态范围图像重建方法的流程图；
[0069]
图2是本发明获得若干个互相重叠的图像子块实施例示意图；
[0070]
图3是本发明高动态范围图像直接显示结果；
[0071]
图4是本发明高动态范围图像的仿真结果；
[0072]
图5是本发明高动态范围图像直接显示结果；
[0073]
图6是本发明高动态范围图像的仿真结果。
具体实施方式
[0074]
为了更充分理解本发明的技术内容，下面结合具体实施例对本发明的技术方案进一步介绍和说明，但不局限于此。
[0075]
实施例1
[0076]
如图1至图2所示本实施例提供一种保证图像质量的高动态范围图像重建方法，包括：
[0077]
输入高动态范围图像，并对高动态范围图像进行全局亮度映射，全局亮度映射后的图像导入映射函数计算，获得全局亮度重建后的图像；
[0078]
将全局亮度重建后的图像划导入局部细节函数计算，获得图像全局的细节图像；
[0079]
将细节图像代入局部细节补偿算法，获得细节补偿后的细节图像；
[0080]
将细节补偿后的细节图像与全局亮度重建后的图像进行融合处理，获得重新分配亮度且细节补偿后全局重建的图像。
[0081]
高动态范围图像的亮度分配不均匀易造成低照度区域内的目标与背景无法正常显示，高照度区域对人眼产生强烈的刺激效应。因此全局亮度映射方法将高动态范围的亮度进行重新分配，进而从整体上满足人眼对于图像的可视化需求，本实施例中输入高动态范围图像，并对高动态范围图像进行全局亮度映射，全局亮度映射后的图像导入映射函数计算，获得全局亮度重建后的图像的方法包括：
[0082]
根据高动态范围图像全局的亮度值域，确定图像的低照度区域和高照度区域；
[0083]
分别选择低照度区域所关联的亮度值域、高照度区域所关联的亮度值域，计算出在动态范围内低照度区域亮度值域中的亮度像素数量高于其它亮度的出现概率，高照度区域亮度值域中的亮度像素数量高于其它亮度的出现概率，并将亮度像素数量高于其它亮度的转化为对应的亮度值；
[0084]
分别将低照度区域出现概率、高照度区域出现概率代入对数运算，分别获得低照度区域和高照度区域的映射系数；
[0085]
将获得低照度区域和高照度区域的映射系数、出现概率所关联的亮度值导入映射函数计算，获得分别重新分配亮度的低照度区域图像和高照度区域图像；
[0086]
基于重新分配亮度的低照度区域图像和高照度区域图像，获得全局亮度重建后的图像。
[0087]
在进一步的实施例中，计算出在动态范围内低照度区域亮度值域中的亮度像素数量高于其它亮度的出现概率的表达式为：
[0088]ml
＝max(h(z)) z∈[l
min
,(l
max-l
min
)/2]
ꢀꢀꢀ
(1)
[0089]
式中，l表示高动态范围图像的亮度值，max表示最大值，z表示在亮度值域[l
min
,(l
max-l
min
)/2]中的任意亮度值，l
min
和l
max
分别表示高动态范围图像的下限值和上限值亮度，函数h表示计算亮度出现的概率，m
l
表示低照度区域亮度值域中的亮度像素数量高于其它亮度的出现概率；
[0090]
亮度像素数量高于其它亮度转化的亮度值的计算公式为：
[0091]
t
l
＝argmax(h(z)) z∈[l
min
,(l
max-l
min
)/2]
ꢀꢀꢀ
(2)
[0092]
式中，argmax表示当函数h(z)取最大值对应的自变量z的亮度值，t
l
表示低照度区亮度像素数量高于其它亮度转化的亮度值；
[0093]
计算低照度区域的映射系数的表达式为：
[0094][0095]
式中，ln表示取自然对数运算，k
l
表示低照度区域的映射系数；
[0096]
计算低照度区域的映射函数的表达式为：
[0097][0098]
式中，exp表示自然常数e为底的指数函数，f
l
()表示为低照度区域的映射函数。
[0099]
在进一步的实施例中，计算出在动态范围内高照度区域亮度值域中的亮度像素数量高于其它亮度的出现概率的表达式为：
[0100]
mh＝max(h(z)) z∈[(l
max-l
min
)/2,l
max
]
ꢀꢀꢀ
(5)
[0101]
式中，mh表示高照度区域亮度值域中的亮度像素数量高于其它亮度的出现概率；
[0102]
亮度像素数量高于其它亮度转化的亮度值的计算公式为：
[0103]
th＝argmax(h(z)) z∈[(l
max-l
min
)/2,l
max
]
ꢀꢀꢀ
(6)
[0104]
式中，th表示高照度区亮度像素数量高于其它亮度转化的亮度值；
[0105]
计算高照度区域的映射系数的表达式为：
[0106][0107]
式中，ln表示取自然对数运算，kh高照度区域的映射系数；
[0108]
计算高照度区域的映射函数的表达式为：
[0109][0110]
式中，exp表示自然常数e为底的指数函数，fh()表示为高照度区域的映射函数。
[0111]
在进一步的实施例中，基于重新分配亮度的低照度区域图像和高照度区域图像，
获得全局亮度重建后的图像的计算表达式为：
[0112][0113]
式中，iw为全局亮度重建后的图像，f
l
(l)和fh(l)分别对应公式(4)低照度映射函数和公式(8)高照度映射函数。
[0114]
全局亮度重建后图像的整体亮度已经得到合理化分配。但是全局亮度映射无法保证图像局部细节的完整性，进而造成映射后的亮度图像局部细节较为模糊。因此在全局亮度映射的基础上还需计算高动态范围图像的局部细节，因此本实施例进行如下操作：
[0115]
将全局亮度重建后的图像划导入局部细节函数计算，获得图像全局的细节图像的方法包括：
[0116]
对全局亮度重建后的图像以单位像素为中心进行划分，获得若干个互相重叠的图像子块；
[0117]
将若干图像子块进行编号，并按照编号顺序依次进行导入局部细节函数计算，获得每个图像子块的细节图像；
[0118]
基于每个图像子块的细节图像，进而得到图像全局的细节图像；
[0119]
其中，局部细节函数的表达式如下：
[0120][0121]
式中，s表示细节图像，min表示最小值，函数u为阶跃函数。
[0122]
通过上述的操作得到全局亮度映射图像以及局部细节图像，但是
[0123]
将细节补偿后的细节图像与全局亮度重建后的图像进行融合处理，获得细节补偿且全局亮度重建的图像的方法包括：
[0124]
分别对所有细节补偿后的细节图像、全局亮度重建后的图像进行归一化处理，获得归一化后的细节图像和全局亮度重建后的图像；还需对进行局部细节补偿，从而对全局亮度映射图像以及局部细节图像进行融合，重建出可以直接显示的亮度图像，因此本实施例中进行以下操作
[0125]
将归一化的细节补偿后的细节图像和全局亮度重建后的图像进行融合，获得细节补偿且全局亮度重建的图像，并将细节补偿且全局亮度重建的图像进行归一化处理后输出；
[0126]
其中，对全局细节补偿后的细节图像归一化处理的公式如下：
[0127][0128]
式中，表示归一化后的细节图像；
[0129]
对全局重建亮度后的图像归一化处理的公式如下：
[0130][0131]
式中，为归一化后的全局亮度重建增图像；
[0132]
将归一化的细节补偿后的细节图像和全局亮度重建后的图像进行融合的公式如下：
[0133][0134]
式中，为细节补偿后的全局亮度图像；
[0135]
对得细节补偿且全局亮度重建的图像归一化处理的公式如下：
[0136][0137]
式中，表示向上取整运算，id为可以直接显示的灰度图像。
[0138]
实施例2如图3至图6所示本实施例提供一种处理装置，包括存储器和处理器，存储器存储有计算机程序，其被处理器执以实现下述的保证图像质量的高动态范围图像重建方法：
[0139]
输入高动态范围图像，并对高动态范围图像进行全局亮度映射，全局亮度映射后的图像导入映射函数计算，获得全局亮度重建后的图像；
[0140]
将全局亮度重建后的图像划导入局部细节函数计算，获得图像全局的细节图像；
[0141]
将细节图像代入局部细节补偿算法，获得细节补偿后的细节图像；
[0142]
将细节补偿后的细节图像与全局亮度重建后的图像进行融合处理，获得重新分配亮度且细节补偿后全局重建的图像。
[0143]
实施例3如图3至图6所示本实施例提供一种可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现下述方法的步骤：
[0144]
输入高动态范围图像，并对高动态范围图像进行全局亮度映射，全局亮度映射后的图像导入映射函数计算，获得全局亮度重建后的图像；
[0145]
将全局亮度重建后的图像划导入局部细节函数计算，获得图像全局的细节图像；
[0146]
将细节图像代入局部细节补偿算法，获得细节补偿后的细节图像；
[0147]
将细节补偿后的细节图像与全局亮度重建后的图像进行融合处理，获得重新分配亮度且细节补偿后全局重建的图像。
[0148]
本发明通过全局亮度映射方法将高动态范围的亮度进行重新分配，进而从整体上满足人眼对于图像的可视化需求；在全局亮度映射的基础上还需计算高动态范围图像的局部细节，对进行局部细节补偿，从而对全局亮度映射图像以及局部细节图像进行融合，重建出可以直接显示的亮度图像。
[0149]
本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0150]
本技术的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本技术可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本技术可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、cd-rom、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
[0151]
本技术是参照根据本技术实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序
指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
[0152]
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
[0153]
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
[0154]
以上所述仅是本发明的优选实施方式，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变形，这些改进和变形也应视为本发明的保护范围。