CN100448280C - 一种环境光自适应图像显示方法 - Google Patents

一种环境光自适应图像显示方法 Download PDF

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一种环境光自适应图像显示方法,调整图像的亮度、对比度,测量并制作色温表,根据色温表小步调整RGB分量,并在HSV空间直接调整每个像素点的饱和度。本发明提供的一种环境光自适应图像显示方法,解决了环境光对人眼观测图像的影响的问题,能使图像显示根据环境光的变化而调整显示参数,使得适合人眼观看或观测。

Description

一种环境光自适应图像显示方法
技术领域
本发明涉及图像显示领域,主要涉及一种环境光自适应图像显示方法。
背景技术
一些人眼视觉原理和一些观测实验表明:
1、人眼观测图像,当图像的亮度与环境的亮度匹配时,人眼将有较为舒适的感觉,并能够长时间观测欣赏。这里的亮度包括黑场亮度和白场亮度。
2、虽然每个人都有自己喜欢的不同的色温,但这种感觉随着环境光的色温不同而有不同,使图像显示的色温跟随环境光的色温变化可以更好地满足个人对色温的喜爱。
3、根据实验测试,人眼喜爱的色温在亮的环境光的环境下比暗的环境光下更倾向于较高的色温。
根据实验,当图像显示周围的光环境发生亮度和色度的变化时,人眼对图像显示会有灵敏度、舒适度的变化,在较高的环境光下,视觉对图像的饱和度感受会降低,图像不如原来那么鲜艳,根据环境光的特征设定图像显示参数可以降低环境光对人眼观测图像不好的影响(如降低灵敏度、舒适度)或者增加好的影响(如增加敏感度、舒适度)。
发明内容
本发明提供的一种环境光自适应图像显示方法,解决了环境光对人眼观测图像的影响的问题,能使图像显示根据环境光的变化而调整显示参数,使得适合人眼观看或观测。
为了达到上述目的,本发明提供了一种环境光自适应图像显示方法,其包含以下步骤:
步骤1、初始化视频序列参数:
渐进的光照度,ALLuxProgressive=0;
当前图像像素亮度和,ValueSum=0;
RGB Gamma映射表,RGBGammaTable[j][i];
For(i=0;i<256;i++)
   For(j=0;j<3;j++)
     RGBGammaTable[j][i]=i;
For为循环语句;
步骤2、输入一帧RGB视频信号或图像信号;
步骤3、当输入一帧信号时,对环境光照度和红外比进行采样:
环境光照度使用专门的光敏感器件进行测量得到,单位为Lux;
为了控制环境光的照度的跳变引起图像显示的跳变,使用渐进的光照度ALLuxProgressive代替测量的光照度;
假设测量的光照度为ALLux,则每次ALLuxProgressive只改变一个固定步长ALLuxProgressiveStep:
如果(ALLuxProgressive>ALLux),
则ALLuxProgressive=ALLuxProgressive-ALLuxProgressiveStep;
否则如果(ALLuxProgressive<ALLux),
则ALLuxProgressive=ALLuxProgressive+ALLuxProgressiveStep;
所述的环境光照度渐进使用步长ALLuxProgressiveStep的值域为[0,63];
环境光红外比ALIR为环境光在一定的光通量内红外光成分占总成份的比,红外比可以由专门的红外光敏器件和全光谱光敏器件进行测量并比对数值得到,通常是近似值;红外比在较大程度上与环境光的色温相关,通常色温越低,红外比越高;
步骤4、计算视频图像的平均亮度:
ValueAver=ValueSum/(M*N)
其中,M是输入图像的水平像素数,N是输入图像的垂直像素数;
步骤5、计算图像的新亮度值,得到绝对亮度BR;亮度Brightness;黑电平BlackLevel:
k_br=(P_ValueCut-ValueAver)/P_ValueCut;
BR=P_K_Brightness*k_br*0.331*(ALLuxProgressive-P_LuxBound)+P_BrightnessBound;
其中,P_ValueCut为平均亮度移动值域,值域为[0,255],P_K_Brightness为亮度提升控制因子,值域为[0,7],P_LuxBound为个人控制边界条件-照度,值域为[0,64],P_BrightnessBound为个人控制边界条件-亮度,值域为[-20,128];
如果BR>0,则令:
Brightness=BR;BlackLevel=0;
否则,令:
Brightness=0;BlackLevel=-BR;
步骤6、计算新的对比度,输出对比度Contrast和对比度超过限度COverLimit:
Contrast=P_K_Contrast*0.0029*(ALLuxProgressive-P_LuxBound)+P_ContrastBound;
其中,P_K_Contrast为对比度提升控制因子,值域为[0,7],P_ContrastBound为个人控制边界条件-对比度,值域为[0,1],P_K_OverLimit为对比度过限提升控制因子,值域为[0,7];
计算最大对比度相对斜率Cmax=(255-BR)/255;
如果Contrast>Cmax,则:
COverLimit=P_K_OverLimit*(Contrast-Cmax);
Contrast=Cmax;
步骤7、矫正亮度映射表RGBGammaTable[j][i]:
定义参数x,x1,x2;
逐一对映射表中的数值进行矫正:
For(i=0;i<256;i++)
   For(j=0;j<3;j++)
   {
      x=RGBGammaTable[j][i];
      x1=(x-BlackLevel)*Contrast+Brightness;
      x2=x1*(255+(255-x1)*COverLimit)/255;
      RGBGammaTable[j][i]=x2;
   }
步骤8、处理新的色温ColorTemperature:
ColorTemperature=P_K_CTLux*36.7*(ALLuxProgressive-P_LuxBound)+P_K_CTIR*2915*(ALIR-P_IRBound)+P_CTBound;
其中,P_K_CTLux为色温-照度控制因子,值域为[0,7],P_K_CTIR为色温-红外比控制因子,值域为[0,7],P_IRBound为个人控制边界条件-红外比,值域为[0,1],P_CTBound为个人控制边界条件-色温,值域为[5000,9950];
将计算得到的色温控制在5000摄氏度和10000摄氏度之间:
如果ColorTemperature<5000,则令:ColorTemperature=5000;
否则如果ColorTemperature>9950,则令ColorTemperature=9950;
步骤9、矫正色温相关的亮度映射表RGBGammaTable[j][i]:
定义整数CTIndex=(ColorTemperature-5000)/50;
For(i=0;i<256;i++)
   For(j=0;j<3;j++)
   {
RGBGammaTable[j][i]=RGBGammaTable[j][i]*P_CTTable[CTIndex][j];
    }
其中,P_CTTable为预测量的色温校正曲线参数表,定义为P_CTTable[100][3],其值域为[0,1];
步骤10、计算色彩提升幅度SatuEn,控制饱和度的变化:
SatuEn=P_K_SatuEn*0.01*(ALLuxProgressive-P_LuxBound);
如果SatuEn>0.25,则令SatuEn=0.25;
其中,P_K_SatuEn为饱和度提升控制因子,值域为[0,7];
步骤11、使用RGBGamma映射表进行RGB信号映射:
Rout=RGBGammaTable[0][R];
Gout=RGBGammaTable[1][G];
Bout=RGBGammaTable[2][B];
R、G、B为输入,Rout、Gout、Bout为映射输出
步骤12、在HSV空间提升颜色饱和度:
先将像素RGB信号转换成HSV信号(h,s,v),对其中的s信号进行修正:s_updated=s+SatuEn*s*(1-s);
再将(h,s_updated,v)转换回RGB信号;
最后输出RGB信号。
本发明提供的一种环境光自适应图像显示方法,解决了环境光对人眼观测图像的影响的问题,能使图像显示根据环境光的变化而调整显示参数,特别通过调整饱和度,使得适合人眼观看或观测。
附图说明
图1是本发明提供的一种环境光自适应图像显示方法的流程图。
具体实施方式
以下根据图1具体说明本发明的一种较佳实施方式:
如图1所示,本发明提供了一种环境光自适应图像显示方法,其包含以下步骤:
步骤1、初始化视频序列参数:
渐进的光照度,ALLuxProgressive=0;
当前图像像素亮度和,ValueSum=0;
RGB Gamma映射表,RGBGammaTable[j][i];
For(i=0;i<256;i++)
   For(j=0;j<3;j++)
      RGBGammaTable[j][i]=i;
For为循环语句;
步骤2、输入一帧RGB视频信号或图像信号;
步骤3、当输入一帧信号时,对环境光照度和红外比进行采样:
环境光照度使用专门的光敏感器件进行测量得到,单位为Lux;
为了控制环境光的照度的跳变引起图像显示的跳变,使用渐进的光照度ALLuxProgressive代替测量的光照度;
假设测量的光照度为ALLux,则每次ALLuxProgressive只改变一个固定步长ALLuxProgressiveStep:
如果(ALLuxProgressive>ALLux),
则ALLuxProgressive=ALLuxProgressive-ALLuxProgressiveStep;
否则如果(ALLuxProgressive<ALLux),
则ALLuxProgressive=ALLuxProgressive+ALLuxProgressiveStep;
所述的环境光照度渐进使用步长ALLuxProgressiveStep的取值为2;
环境光红外比ALIR为环境光在一定的光通量内红外光成分占总成份的比,红外比可以由专门的红外光敏器件和全光谱光敏器件进行测量并比对数值得到,通常是近似值;红外比在较大程度上与环境光的色温相关,通常色温越低,红外比越高;
步骤4、计算视频图像的平均亮度:
ValueAver=ValueSum/(M*N)
其中,M是输入图像的水平像素数,N是输入图像的垂直像素数;
步骤5、计算图像的新亮度值,得到绝对亮度BR;亮度Brightness;黑电平BlackLevel:
k_br=(P_ValueCut-ValueAver)/P_ValueCut;
BR=P_K_Brightness*k_br*0.331*(ALLuxProgressive-P_LuxBound)+P_BrightnessBound;
其中,P_ValueCut为平均亮度移动值域,取值为192,P_K_Brightness为亮度提升控制因子,取值为1,P_LuxBound为个人控制边界条件-照度,取值为0,P_BrightnessBound为个人控制边界条件-亮度,取值为20;
如果BR>0,则令:
Brightness=BR;BlackLevel=0;
否则,令:
Brightness=0;BlackLevel=-BR;
步骤6、计算新的对比度,输出对比度Contrast和对比度超过限度COverLimit:
Contrast=P_K_Contrast*0.0029*(ALLuxProgressive-P_LuxBound)+P_ContrastBound;
其中,P_K_Contrast为对比度提升控制因子,取值为1,P_ContrastBound为个人控制边界条件-对比度,取值为0.9,P_K_OverLimit为对比度过限提升控制因子,取值为1;
计算最大对比度相对斜率Cmax=(255-BR)/255;
如果Contrast>Cmax,则:
COverLimit=P_K_OverLimit*(Contrast-Cmax);
Contrast=Cmax;
步骤7、矫正亮度映射表RGBGammaTable[j][i]:
定义参数x,x1,x2;
逐一对映射表中的数值进行矫正:
For(i=0;i<256;i++)
   For(j=0;j<3;j++)
   {
      x=RGBGammaTable[j][i];
      x1=(x-BlackLevel)*Contrast+Brightness;
      x2=x1*(255+(255-x1)*COverLimit)/255;
      RGBGammaTable[j][i]=x2;
   }
步骤8、处理新的色温ColorTemperature:
ColorTemperature=P_K_CTLux*36.7*(ALLuxProgressive-P_LuxBound)+P_K_CTIR*2915*(ALIR-P_IRBound)+P_CTBound;
其中,P_K_CTLux为色温-照度控制因子,取值为1,P_K_CTIR为色温-红外比控制因子,取值为1,P_IRBound为个人控制边界条件-红外比,取值为0.4,P_CTBound为个人控制边界条件-色温,取值为5500;
将计算得到的色温控制在5000摄氏度和10000摄氏度之间:
如果ColorTemperature<5000,则令:ColorTemperature=5000;
否则如果ColorTemperature>9950,则令ColorTemperature=9950;
步骤9、矫正色温相关的亮度映射表RGBGammaTable[j][i]:
定义整数CTIndex=(ColorTemperature-5000)/50;
For(i=0;i<256;i++)
   For(j=0;j<3;j++)
   {
RGBGammaTable[j][i]=RGBGammaTable[j][i]*P_CTTable[CTIndex][j];
  }
其中,P_CTTable为预测量的色温校正曲线参数表,定义为P_CTTable[100][3],取值为1;
步骤10、计算色彩提升幅度SatuEn,控制饱和度的变化:
SatuEn=P_K_SatuEn*0.01*(ALLuxProgressive-P_LuxBound);
如果SatuEn>0.25,则令SatuEn=0.25;
其中,P_K_SatuEn为饱和度提升控制因子,取值为1;
步骤11、使用RGBGamma映射表进行RGB信号映射:
Rout=RGBGammaTable[0][R];
Gout=RGBGammaTable[1][G];
Bout=RGBGammaTable[2][B];
R、G、B为输入,Rout、Gout、Bout为映射输出
步骤12、在HSV空间提升颜色饱和度:
先将像素RGB信号转换成HSV信号(h,s,v),对其中的s信号进行修正:s_updated=s+SatuEn*s*(1-s);
再将(h,s_updated,v)转换回RGB信号;
最后输出RGB信号。
本发明提供的一种环境光自适应图像显示方法,解决了环境光对人眼观测图像的影响的问题,能使图像显示根据环境光的变化而调整显示参数,特别通过调整饱和度,使得适合人眼观看或观测。

Claims (8)

1.一种环境光自适应图像显示方法,其特征在于,包含以下步骤:
步骤1、初始化视频序列参数:
渐进的光照度,ALLuxProgressive=0;
当前图像像素亮度和,ValueSum=0;
RGB Gamma映射表,RGBGammaTable[j][i];
For(i=0;i<256;i++)
  For(j=0;j<3;j++)
    RGBGammaTable[j][i]=i;
For为循环语句;
步骤2、输入一帧RGB视频信号或图像信号;
步骤3、当输入一帧信号时,对环境光照度和红外比ALIR进行采样:
假设测量的光照度为ALLux,则每次ALLuxProgressive只改变一个固定步长ALLuxProgressiveStep:
如果(ALLuxProgressive>ALLux),
则ALLuxProgressive=ALLuxProgressive-ALLuxProgressiveStep;
否则如果(ALLuxProgressive<ALLux),
则ALLuxProgressive=ALLuxProgressive+ALLuxProgressiveStep;
红外比ALIR为环境光在一定的光通量内红外光成分占总成份的比;
步骤4、计算视频图像的平均亮度:
ValueAver=ValueSum/(M*N)
其中,M是输入图像的水平像素数,N是输入图像的垂直像素数;
步骤5、计算图像的新亮度值,得到绝对亮度BR;亮度Brightness;黑电平BlackLevel:
k_br=(P_ValueCut-ValueAver)/P_ValueCut;
BR=P_K_Brightness*k_br*0.331*(ALLuxProgressive-P_LuxBound)+P_BrightnessBound;
其中,k_br是亮度调节系数,P_ValueCut为平均亮度移动值域,P_K_Brightness为亮度提升控制因子,P_LuxBound为个人控制边界条件-照度,P_BrightnessBound为个人控制边界条件-亮度;
如果BR>0,则令:
Brightness=BR;BlackLevel=0;
否则,令:
Brightness=0;BlackLevel=-BR;
步骤6、计算新的对比度,输出对比度Contrast和对比度超过限度COverLimit:
Contrast=P_K_Contrast*0.0029*(ALLuxProgressive-P_LuxBound)+P_ContrastBound;
其中,P_K_Contrast为对比度提升控制因子,P_ContrastBound为个人控制边界条件-对比度,P_K_OverLimit为对比度过限提升控制因子;
计算最大对比度相对斜率Cmax=(255-BR)/255;
如果Contrast>Cmax,则:
COverLimit=P_K_OverLimit*(Contrast-Cmax);
Contrast=Cmax;
步骤7、矫正亮度映射表RGBGammaTable[j][i]:
定义参数x,x1,x2;
逐一对映射表中的数值进行矫正:
For(i=0;i<256;i++)
 For(j=0;j<3;j++)
 {
     x=RGBGammaTable[j][i];
     x1=(x-BlackLevel)*Contrast+Brightness;
     x2=x1*(255+(255-x1)*COverLimit)/255;
     RGBGammaTable[j][i]=x2;
  }
步骤8、处理新的色温ColorTemperature:
ColorTemperature=P_K_CTLux*36.7*(ALLuxProgressive-P_LuxBound)+P_K_CTIR*2915*(ALIR-P_IRBound)+P_CTBound;
其中,P_K_CTLux为色温-照度控制因子,P_K_CTIR为色温-红外比控制因子,P_IRBound为个人控制边界条件-红外比,P_CTBound为个人控制边界条件-色温;
将计算得到的色温控制在5000摄氏度和10000摄氏度之间:
如果ColorTemperature<5000,则令:ColorTemperature=5000;
否则如果ColorTemperature>9950,则令ColorTemperature=9950;
步骤9、矫正色温相关的亮度映射表RGBGammaTable[j][i]:
定义整数CTIndex=(ColorTemperature-5000)/50;
For(i=0;i<256;i++)
 For(j=0;j<3;j++)
 {
RGBGammaTable[j][i]=RGBGammaTable[j][i]*P_CTTable[CTIndex][j];
 }
其中,P_CTTable为预测量的色温校正曲线参数表,定义为P_CTTable[100][3];
步骤10、计算色彩提升幅度SatuEn,控制饱和度的变化:
SatuEn=P_K_SatuEn*0.01*(ALLuxProgressive-P_LuxBound);
如果SatuEn>0.25,则令SatuEn=0.25;
其中,P_K_SatuEn为饱和度提升控制因子;
步骤11、使用RGBGamma映射表进行RGB信号映射:
Rout=RGBGammaTable[0][R];
Gout=RGBGammaTable[1][G];
Bout=RGBGammaTable[2][B];
其中,R、G、B为输入,Rout、Gout、Bout为映射输出;
步骤12、在HSV空间提升颜色饱和度:
先将像素RGB信号转换成HSV信号(h,s,v),对其中的s信号进行修正:s_updated=s+SatuEn*s*(1-s);
再将(h,s_updated,v)转换回RGB信号;
最后输出RGB信号。
2.如权利要求1所述的环境光自适应图像显示方法,其特征在于,所述的步骤3中的环境光照度使用光敏感器件进行测量得到,单位为Lux;所述的红外比由红外光敏器件和全光谱光敏器件进行测量并比对数值得到。
3.如权利要求1所述的环境光自适应图像显示方法,其特征在于,所述的步骤3所述的环境光照度渐进使用步长ALLuxProgressiveStep的值域为[0,63]。
4.如权利要求1所述的环境光自适应图像显示方法,其特征在于,所述的步骤5中P_ValueCut的值域为[0,255],P_K_Brightness的值域为[0,7],P_LuxBound的值域为[0,64],P_BrightnessBound的值域为[-20,128]。
5.如权利要求1所述的环境光自适应图像显示方法,其特征在于,所述的步骤6中P_K_Contrast的值域为[0,7],P_ContrastBound的值域为[0,1],P_K_OverLimit的值域为[0,7]。
6.如权利要求1所述的环境光自适应图像显示方法,其特征在于,所述的步骤8中P_K_CTLux的值域为[0,7],P_K_CTIR的值域为[0,7],P_IRBound的值域为[0,1],P_CTBound的值域为[5000,9950]。
7.如权利要求1所述的环境光自适应图像显示方法,其特征在于,所述的步骤9中P_CTTable[100][3]的值域为[0,1]。
8.如权利要求1所述的环境光自适应图像显示方法,其特征在于,所述的步骤10中饱和度提升控制因子P_K_SatuEn的值域为[0,7]。
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CN1767606A (zh) * 2004-10-25 2006-05-03 伯斯有限公司 增强对比度

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