CN101118721A - 补偿阴影区域的方法、介质和系统 - Google Patents

Abstract

一种包括阴影区域补偿系统、介质和方法的图像补偿系统、介质和方法，其能够针对位于相应像素附近的像素显著增加暗区域中每个像素的亮度，并轻微增加亮区域中每个像素的亮度。所述阴影区域补偿方法包括：通过反映相应像素的亮度和位于该相应像素附近的像素的亮度，计算具有图像信息的每个像素的代表亮度L_av；使用计算的代表亮度确定补偿亮度比；基于补偿亮度比来增加输出亮度。

Description

补偿阴影区域的方法、介质和系统

本申请要求在2006年7月31日在韩国知识产权局提交的第10-2006-0072324号韩国专利申请的优先权，该公开全部包含于此以资参考。

技术领域

本发明的一个或多个实施例涉及一种阴影区域补偿系统、介质和方法，更具体地讲，涉及如下所述的阴影区域补偿系统、介质和方法，所述系统、介质和方法可相对于位于暗区域的相应像素附近的多个像素，显著增加每个像素的亮度，并轻微增加亮区域中的每个像素的亮度。

背景技术

通常，图像输入装置输入的图像包括多种信息，例如，所述信息包括亮度和色度信息。然而，当相应亮度信号的分量不均匀或被失真时，难于清晰形象地表现包括在图像中的对象。具体地讲，当亮度分布不均匀时，观看者可能难于在这种图像的暗区域中的对象之间区分对象。

为了克服这样的问题，已经提出了提高亮度的技术。例如，在专利号为5,132,796和5,255,093的美国专利中，通过基于输入图像的总体亮度而调节整个输出图像的亮度来改善阴影区域的可视性。

在专利号为5,394,195的美国专利中，通过使用关于输入图像的一部分的信息再补偿整个输出图像的亮度来提高阴影区域的可视性。同样，专利号为6,414,659的美国专利提出了一种通过根据相应显示装置的亮度特性而不管输入信号补偿输出图像的亮度，来改善阴影区域的可视性的技术。

在上述通过补偿输入图像的亮度改善输出图像的亮度特性的技术中，具有相同强度的像素的亮度被分别提高到相同程度，而不管所述像素所在的不同的各个区域的亮度等级。另外，像素的亮度被提高而不管像素是对应于亮区域还是暗区域。另外，补偿亮度的系统只考虑显示装置的特性而不管输入图像，从而不能适当地补偿低亮度图像的亮度。

除了上面所述的专利，公开号为2005-0042699的韩国专利讨论了这样的一种技术，其中，通过将输入图像划分为多个宏块和微块(micro block)来确定亮度补偿部分，然后计算每一块的代表亮度。其后，贯穿各个部分，将确定的补偿部分中的亮度增加相同程度。即使在这种技术中，增加了部分区域中的像素亮度，也没有导致整个亮度没有被提高。然而，由于对多个具有相同亮度的像素执行相同的亮度补偿，所以每个像素的亮度没有反映位于相应像素附近的像素的亮度。

另外，在这种用于克服上述问题的技术中，还难于在存储器中实时实现该技术。

发明内容

本发明的一个或多个实施例的一方面在于提供一种通过基于从相应像素和位于该相应像素附近的像素获得的信息提高每个像素的亮度来实现清晰图像的技术。

本发明的一个或多个实施例的另一方面在于提供这样一种技术：通过定义具有相同亮度(强度)的多个像素的亮度被不同增加的程度来防止亮度上不期望的增加，从而阴影区域外部的区域中的亮度值被保持，而阴影区域内的亮度值被修改，从而避免对非阴影区域的可能地部分损坏。

本发明一个或多个实施例的另一方面在于提供一种使用直方图来确定整个图像的亮度模式并通过使用T参数和G参数的指数曲线来增加暗区域的亮度的技术。

本发明的另外方面和/或优点将会部分地阐述，部分地，这些方面和/或优点将从描述中清楚，或通过实施本发明而被了解。

为了获得上述和/或其他方面和优点，本发明的实施例包括一种图像补偿方法，所述方法包括：基于相应像素的亮度和位于该相应像素附近的像素的亮度计算图像的每个像素的代表亮度；使用计算的代表亮度确定补偿亮度比；基于补偿亮度比来增加至少相应像素的输出亮度，其中，补偿亮度比随着代表亮度的增加而降低。

为了获得上述和/或其他方面和优点，本发明的实施例包括一种图像补偿方法，所述方法包括：基于相应像素的亮度和位于该相应像素附近的像素的亮度来计算图像的每个像素的代表亮度；通过将代表亮度和指数曲线相关联来计算自适应亮度；使用计算的自适应亮度来确定补偿亮度比；基于补偿亮度比增加至少相应像素的输出亮度，其中，补偿亮度比随着代表亮度的增加而降低。

为了获得上述和/或其他方面和优点，本发明的实施例包括至少一种介质，所述介质包括控制至少一个处理部件以实现本发明实施例的计算机可读代码。

为了获得上述和/或其他方面和优点，本发明的实施例包括一种图像补偿系统，所述图像补偿系统包括：代表亮度计算单元，基于相应像素的亮度和位于该相应像素附近的像素的亮度计算图像的每个像素的代表亮度；补偿亮度比确定单元，使用计算的代表亮度确定补偿亮度比；阴影补偿单元，基于补偿亮度比来增加至少相应像素的输出亮度，其中，补偿亮度比随着代表亮度的增加而降低。

为了获得上述和/或其他方面和优点，本发明的实施例包括一种图像补偿系统，所述图像补偿系统包括：代表亮度计算单元，基于相应像素的亮度和位于该相应像素附近的像素的亮度来计算图像的每个像素的代表亮度；自适应亮度计算单元，通过将代表亮度和指数曲线相关联来计算自适应亮度；补偿亮度比确定单元，使用计算的自适应亮度来确定补偿亮度比；阴影补偿单元，基于补偿亮度比增加至少相应像素的输出亮度，其中，补偿亮度比随着代表亮度的增加而降低。

附图说明

从下面结合附图对本发明实施例的描述中，本发明的这些和/或其他方面和优点将会变得清楚，并更容易理解，其中：

图1示出根据本发明实施例的阴影区域补偿方法；

图2示出在根据本发明实施例的阴影区域补偿方法中为空间亮度划分的图像；

图3示出在根据本发明实施例的阴影区域补偿方法中可被用于获得平均亮度的像素阵列的示例；

图4示出在根据本发明实施例的阴影区域补偿方法中通过亮度直方图分析归类的示例性亮度类型；

图5A示出在根据本发明实施例的阴影区域补偿方法中表示由图4归类的亮度类型的T和G参数的表；

图5B示出在根据本发明实施例的阴影区域补偿方法中基于由图5A选择的T和G参数的指数曲线；

图6示出在根据本发明实施例的阴影区域补偿方法中使用T和G参数以及不使用T和G参数时的阴影补偿结果；

图7A示出传统亮度提高技术的结果；

图7B示出通过根据本发明实施例的阴影区域补偿方法的亮度提高处理的结果；

图8示出根据本发明实施例的阴影区域补偿系统。

具体实施方式

现在将详细描述本发明实施例，本发明的示例被示出在附图中，其中，相同的标号始终表示相同的部件。下面将参照附图来描述实施例以解释本发明。

图1示出根据本发明实施例的阴影区域补偿方法。

所述阴影区域补偿方法可包括：在操作S100，接收图像信息；在操作S115，执行空间亮度分析；在操作S140，计算代表亮度；在操作S155，确定补偿亮度比；在操作S160，补偿阴影区域；在操作S170，输出图像信息。

如图1所示，可在操作S100中输入图像信息，例如，所述图像信息可包括关于每个像素的颜色的数据。

在操作S115，当分析输入图像信息时，可计算一个图像或一个相应帧的空间亮度。这里，输入图像或者相应帧可被划分成多个区域，从而可计算划分的区域的平均亮度。在空间亮度分析中，当划分的区域的平均亮度低于阈值亮度时，可确定阴影部分存在于相应的图像或相应的区域中，并确定期望提高亮度。

图2示出在根据本发明实施例的阴影区域补偿方法中为空间亮度而划分的图像。如图2中所示(这只是作为一个示例)，当图像被划分成四个区域A、B、C和D时，可计算空间亮度，也即划分区域各自的平均亮度。当四个计算的平均亮度中的至少一个低于阈值亮度时，可确定期望提高该相应图像的亮度。作为示例，可由用户预先确定或指定阈值亮度。这里，因为低于阈值亮度的亮度等级可导致可视性受损，所以期望提高亮度。

在上面的描述中，一个图像可被划分为四个区域，这仅仅是作为示例，而且一个图像还可被划分成若干个第一区域，然后被划分成与第一区域交迭的若干个不同的第二区域。划分之后，可计算各个划分区域的平均亮度。当划分区域的平均亮度之中的至少一个低于阈值亮度时，可执行下面将进一步描述的阴影补偿处理。同时，根据一个实施例，当所有划分区域的平均亮度都等于或高于阈值亮度时，甚至可不执行阴影补偿处理。

当确定期望提高亮度时，在操作S140，在扫描相应区域中的像素的同时，可计算代表亮度L_av。代表亮度将像素的亮度表示为关于包括相应像素的图像的局部的亮度信息。这被用于通过代表相应像素的亮度的值来表达与像素相应的图像信息，不仅通过考虑关于相应像素的信息还考虑周围像素的信息而获得所述代表相应像素的亮度的值。例如，可通过计算像素和相应像素周围的像素的亮度的平均值来获得代表亮度。

图3示出在根据本发明实施例的阴影区域补偿方法中可被用于获得平均亮度的像素阵列的示例。如图3所示，可通过在3×3像素区域或5×5像素区域中对例如围绕像素300的周围像素310的亮度求平均值来计算像素300的代表亮度。作为选择，可通过将权值分配给在例如3×3像素区域或5×5像素区域的预定区域中围绕作为中心的相应像素的像素亮度，并考虑这些像素与该相应像素的距离来获得像素的代表亮度。

在计算代表亮度的另一方法中，对于某个区域，例如使用下面的等式1，可执行相应像素的分组，所述区域让每个相应像素作为中心，并且从该区域中可计算自适应亮度。具体地讲，可计算相应像素和周围像素之间的亮度差，例如，如果计算的亮度差大于预定阈值α，则周围像素可被归类到组b1。否则，周围像素可被归类到组b2。

等式1：

if(P_i-P_c)＞αthen P_i∈{b1}

if(P_i-P_c)≤αthen P_i∈{b2}

这里，Pi表示位于相应像素附近的一个像素的亮度，Pc是用于计算代表亮度的周围像素的亮度。

在将相应像素归类到组b1和b2之后，例如，可对组b1和b2中最终具有最多像素数的一个组中的像素的亮度求平均，从而获得相应像素的代表亮度。

如上所述，为了获得相应像素300的代表亮度，可参考处于像素300附近的像素310的亮度。可使用区别于本发明实施例的使用位于相应像素的附近的像素的亮度计算代表亮度的各种方法。

在获得代表亮度之后，当输入像素位于低亮度的阴影区域中时，可在操作S160执行用于提高相应像素亮度的亮度修正。为了执行这种亮度修正，在操作S155，例如，使用下面的等式2和等式3来计算补偿亮度比。

等式2：

$Y=\left(\frac{I_{N(x,y)}}{\frac{I_{(x,y)}}{L_{\mathrm{av}}}+1}\right)(1-\frac{I_{N(x,y)}}{\frac{I_{(x,y)}}{L_{\mathrm{av}}}+1})+I_{N(x,y)}^2$

这里，如果(Y＞I_N(x，y))，则Y＝I_N(x，y)。

等式3：

$I^{\′}=\frac{I_{N(x,y)}}{Y}\·I_{(x,y)}$

这里，I_N(x，y)可表示位于输入图像的坐标(x，y)处的像素的亮度的归一化值，I_(x，y)可表示位于坐标(x，y)处的像素的亮度，I’可表示由上述等式2和3输出的像素的亮度。这里，Y表示提高的亮度比，I_N(x，y)/Y表示补偿亮度比。

等式2可用于使用I_(x，y)和L_av来计算提高的亮度比Y。在等式2中，当相应像素的输入亮度高时，Y大于I_N(x，y)。当Y大于I_N(x，y)时，Y被设置为I_N(x，y)，从而可防止等式3的无意识的误操作。

如等式3所示，可通过将补偿亮度比I_N(x，y)/Y和相应输入像素的亮度相乘来获得补偿阴影的输出像素的亮度。在这种情况下，当补偿亮度比I_N(x，y)/Y小于1时，输出像素的亮度降低，而当补偿亮度比I_N(x，y)/Y大于1时，输出像素的亮度增加。

当补偿亮度比I_N(x，y)/Y大于1时，输出像素的亮度大于输入像素的亮度。换句话说，当通过等式2获得的亮度比Y小于输入像素的归一化的亮度I_N(x，y)时，输出像素的亮度已经增加。当输入像素的亮度低时，代表亮度L_av变低，从而Y变低。因此，可通过将Y的倒数乘以输入像素的亮度来增加输出像素的亮度I’。

根据等式2和等式3，当代表亮度和输入像素的亮度高时，适当地，补偿亮度比I_N(x，y)/Y是1，从而相应像素的输出亮度不会增加。然而，由于低亮度区域中的补偿亮度比I_N(x，y)/Y大于1，所以输出像素的亮度I’可相对增加。换句话说，代表亮度越高，补偿亮度比越小。另外，补偿亮度比的最小值可以是1。因此，在具有高代表亮度的亮区域，亮度可稍微增加或不增加。

因此，在操作S140，可以以这种方式来计算代表亮度。在操作S155，基于计算的代表亮度可确定补偿亮度比。在操作S160，输入像素的亮度可以与补偿亮度比相乘，从而补偿阴影区域。因此，可对每个像素执行补偿阴影区域的处理，从而像素具有不同亮度。基本上，可对具有低亮度的像素而不对具有高亮度的像素执行亮度提高处理。因此，在一个实施例中，在操作S170，可由输出单元输出其像素已经经过这种阴影补偿处理的图像。

这里，当引入代表亮度时，可通过考虑相应像素的亮度和位于该相应像素附近的像素的亮度来确定对输出像素的亮度进行的选择性修改。因此，即使在输入图像的时候，多个像素的亮度可等于相应像素的亮度，相应像素的代表亮度也可被实际确定为彼此不同，这可能导致输出的相应像素的亮度彼此不同。换句话说，即使多个像素具有相同亮度，当计算的代表亮度彼此不同时，具有相对低的代表亮度的像素的亮度可增加较大程度，而具有相对高的代表亮度的像素的亮度可被增加较小程度。

即使当相同区域中的多个像素具有相同亮度，并且计算了每个像素的代表亮度，位于该区域边界的像素的代表亮度也可能不同于位于该区域中心的像素的代表亮度。因此，即使在包括多个具有相同亮度的像素的区域中，各个像素的亮度也可被不同地补偿。

如上所述，即使图像包括多个具有低亮度的像素，在将这些像素的亮度解释为代表亮度并执行阴影补偿处理时，也可不同地补偿这些像素的亮度，并且亮度被补偿以使其增加或降低的程度取决于代表亮度，从而使输出图像清晰自然。

因此，根据本发明实施例的阴影区域补偿方法可包括：在操作S100，接收图像信息；在操作S115，执行空间亮度分析；在操作S140，计算代表亮度；在操作S155，确定补偿亮度比；在操作S160，补偿阴影；在操作S170，输出图像信息；在操作S125，分析亮度直方图；在操作S130，选择T和G参数；在操作S160，计算自适应亮度。

除了操作S125的分析亮度直方图、操作S130中的选择T和G参数和操作S160中的计算自适应亮度之外的一些处理已经在上面进行了详细描述，因此将省略对它们的进一步描述。

在操作S125，在扫描图像或相应帧的所有像素时，可创建关于输入图像信息的亮度直方图。亮度直方图表示输入图像的像素的亮度分布。也就是，亮度直方图可表示一个图像的亮点和暗点值和分布的范围。这里，亮度直方图使得整个图像容易理解，因此可被用于提高亮度。在一个实施例中，由于在扫描相应图像或帧的所有像素时创建亮度直方图，所以可以在操作S115中进行空间亮度分析的同时执行亮度直方图的创建。

在操作S125中分析亮度直方图时，可接收到关于输入图像信息的像素的亮度的信息，并且对相应像素的数目进行计数。例如，当亮度分布由8比特表示时，每个像素可具有0到255的亮度中的任何一个亮度。因此，计算或读取相应图像的像素的亮度并对像素的相应数目进行计数。

图4示出在根据本发明实施例的阴影区域补偿方法中，通过这种亮度直方图分析而归类的三种示例性的亮度类型图。

在分析亮度直方图之后，例如，分析的亮度直方图可被归类到至少一种类型中。因此，在一个实施例中，如图4所示，亮度直方图可被归类到三种类型。参照图4，H1类型图400对应于存在一些暗区域但大多数区域亮的图像。当图像的直方图对应于H2类型图410时，存在一些暗区域，并且其亮度高于中间亮度的区域均匀分布。

在本实施例中，对于所有其他情况，直方图可被认为与H3类型图420相应。在H1类型中，存在大多数的亮像素，而在H2类型中，大多数像素具有中间亮度。排除这些H1和H2类型情况，H3类型至少指存在大多数低亮度像素，即暗像素的情况。

对直方图类型归类可被用于选择T和G参数，这在下面将被进一步描述。因此，为了更精确地选择T和G参数，直方图也可被归类到更多样和更详细的类别。另外，为了更精确地控制阴影区域的亮度提高，直方图，更具体地讲是暗区域占大多数的直方图可被归类到更多样和更详细的类别。

在选择T和G参数的过程中，在操作S130，可根据确定的直方图类型来选择T和G参数。例如，如图4所示，根据直方图类型，T和G参数被赋予具有8比特图像信息的像素。在实施例中，T和G参数的值并不固定，而可以根据应用而被选择性地改变或定义。

在操作S150，使用赋予的T和G参数，例如，通过下面的等式4来计算自适应亮度L_ad。

等式4：

如果(L_av＜T)

$L_{\mathrm{ad}}={\left(\frac{L_{\mathrm{av}}}{T-1}\right)}^G(T-1)$

否则

L_ad＝L_av

这里，根据表示输入图像信息的直方图类型来选择T和G参数，L_ad是自适应亮度。

当代表亮度L_av小于T参数值时，可从等式4来计算自适应亮度。根据G参数值计算的自适应亮度可大于或小于代表亮度。通常，当G大于1时，计算的自适应亮度小于代表亮度。

在等式4中，T表示应用指数曲线的范围，G表示在应用指数曲线的范围中该曲线弯曲的程度。

图5A显示在根据本发明实施例的阴影区域补偿方法中根据图4所示的类型表示T和G参数的表。例如，在图5A的H1类型表示中，当T是128时，等式4的指数曲线被应用到0-127的代表亮度L_av，当G是1.2时，该指数曲线向下凸起。因此，在0-127的亮度范围内，自适应亮度相对小于输入的代表亮度L_av。因此，可对具有这种范围内的代表亮度的像素执行用于相对提高亮度的阴影修正。

图5B示出在根据本发明实施例的阴影区域补偿方法中，基于通过图5A选择的T和G参数的指数曲线。如图5B所示，当T和G参数被选择时，可获得与T和G参数相应的指数曲线。这种指数曲线是表示输入输出比的曲线，并且是等式4的曲线图。在该图中，输入是代表亮度L_av，输出是自适应亮度L_ad。

当输入等于输出时，曲线变成斜率是1的参考线y(输出)＝x(输入)。当输出相对小于输入时，指数曲线位于参考线y(输出)＝x(输入)下面。

代表亮度是通过对相应像素的亮度和位于该相应像素附近的像素的亮度求平均，或者通过在相应像素的亮度中反映位于该相应像素附近的像素的亮度而获得的像素的合适亮度。以这种方式计算的代表亮度可被代入等式4，从而获得小于低亮度区域的代表亮度的自适应亮度。当执行下面将描述的阴影修正时，这可导致关于低亮度区域的相对高的亮度增加。

例如，当基于图像直方图将图像归类为三种类型(即H1类型、H2类型和H3类型)中的任何一种类型，并且根据图像的类型如图5A所示选择T和G参数时，可如图5B所示绘制等式4的指数曲线。

如图5B所示，根据通过T和G参数获得的指数曲线，在代表亮度低的区域中，自适应亮度低于代表亮度，在代表亮度高的区域中，自适应亮度可等于代表亮度。

下面将更详细地描述在这种H1、H2和H3类型中的T和G参数的操作。

在H1类型中，T和G参数可被用于通过用中间指数求幂来计算关于宽的低亮度区域的自适应亮度。这之所以可行的原因在于：当暗区域被处理地过于亮时，噪声增加可能会过分增长。在H2类型中，由于图像包括暗区域但在整体上亮，所以将经过阴影修正的暗区域设置为窄区域(T被设置为小的值)并且指数被设置为小的值(G被设置为小的值)。在H3类型中，由于图像需要相对大量的阴影修正，所以为了提高暗区域的亮度，T被设置为小的值而G被设置为大的值。然后，计算自适应亮度。

在实施例中，T和G参数值不固定，而是可基于不同的应用被改变或定义。

例如，当没有执行亮度直方图的分析时，或者当即使已经执行了亮度直方图的分析，但是类型没有被准确确定时，可使用预定的T和G参数值。

在操作S160和操作S170中，使用计算的自适应亮度可修改输入像素的亮度，并输出所得的补偿的亮度。可通过将自适应亮度L_ad代入等式2和等式3中的代表亮度L_av来推导出计算阴影修正的等式，例如等式5和等式3。

等式5：

$Y=\left(\frac{I_{N(x,y)}}{\frac{I_{(x,y)}}{L_{\mathrm{ad}}}+1}\right)(1-\frac{I_{N(x,y)}}{\frac{I_{(x,y)}}{L_{\mathrm{ad}}}+1})+I_{N(x,y)}^2$

这里，如果Y＞I_N(x，y)，那么Y＝I_N(x，y)。

在操作S150，通过上述等式4和使用T和G参数的指数曲线来计算自适应亮度。在操作S155，通过将计算的自适应亮度代入等式5和等式3，可计算补偿亮度比。然后，在操作S160，可通过将输入像素的亮度与补偿亮度比相乘来获得相应像素的修正的输出亮度I’。

根据等式5和等式3，当输入像素的亮度和自适应亮度高时，适当地，补偿亮度比I_N(x，y)/Y是1，因此相应像素的输出亮度不会被增加。然而，当输入像素的亮度和自适应亮度低时，补偿亮度比I_N(x，y)/Y大于1，因此相应像素的输出亮度I’可相对地增加。换句话说，随着自适应亮度增加，补偿亮度比降低。

图6示出在根据本发明实施例的阴影区域补偿方法中使用T和G参数时和不使用T和G参数时的阴影补偿结果。

如在该实施例中所示，当不应用直方图时，可不用计算自适应亮度而通过使用代表亮度来观察对于输入亮度的输出亮度。即使不应用根据T和G参数的指数曲线，在从等式2和等式3获得的代表亮度低的区域中，亮度显著增加。然而，在代表亮度高的区域中，亮度几乎不增加。因此，可实现具有低亮度的阴影区域中的亮度提高。

当应用根据T和G参数的指数曲线时，自适应亮度被代入等式5和等式3，从而可观察到对于输入亮度的输出亮度。当随着G增加使得自适应亮度从代表亮度降低时，亮度显著增加。因此，显然可以得知：随着G增加，相应像素的输出亮度也增加。即使应用直方图方法，在高亮度区域中，亮度也不增加或几乎不增加。然而，在像素的输入亮度低的区域中，亮度显著增加。因此暗区域可变得相对亮。

图7A示出传统亮度提高处理的结果，图7B示出通过根据本发明实施例的阴影区域补偿方法的亮度提高处理的结果。

通常，为了提高图像的亮度，当修正阴影区域的亮度时，确定亮度提高的程度，然后对作为整个图像的阴影区域的亮度进行修正。在图7A中，当将原始图像(上部示出的图像)与亮度提高了的图像相比(下部示出的图像)时，由示出的圆圈住的每个阴影区域的亮度增加，从而阴影图像变得更清楚。然而，由于圆之外的亮部分中的亮度也被增加到与阴影区域相同的程度，所以图像的亮部分的对比度和清晰度受损。

同时，根据依据本发明实施例的阴影区域补偿方法，如图7B所示，在补偿的图像(下部示出的图像)中由示出的下部的圆圈住的阴影区域的亮度比原始图像(上部示出的图像)显著提高，而在相应的补偿的图像中的由示出的上部的圆圈住的阴影区域的亮度与在相应的原始图像中示出的上部的圆圈住的部分相比，没有改变或几乎没有提高。因此，在亮部分保持图像亮度，而在暗部分增加图像亮度。结果，可补偿图像的局部对比度和清晰度。

当引入代表亮度时，可不同地提高具有相同输入亮度的多个像素的亮度。当通过直方图方法选择T和G参数并获得自适应亮度时，可考虑整个图像的亮度和分布来提高亮度。

图8示出根据本发明实施例的阴影区域补偿系统。

例如，所述阴影区域补偿系统可包括图像输入单元800、空间亮度分析单元810、代表亮度计算单元820、亮度直方图分析单元830、参数分析单元840、自适应亮度计算单元850、补偿亮度比确定单元855、阴影补偿单元860和图像输出单元870。

在一个实施例中，图像输入单元800可接收视频的帧或图像。这种视频的接收可以以图像或像素为单位以进行图像处理，这将在下面更详细地进行描述。

空间亮度分析单元810可将输入图像划分成多个区域，计算每个划分的区域的平均亮度，并确定计算的平均亮度是否低于阈值亮度。如果至少一个计算的空间亮度，也就是，多个划分的区域的平均亮度，低于阈值亮度时，可期望进行阴影修正。否则，可不执行阴影修正。

代表亮度计算单元820可使用关于位于相应像素的附近的像素的信息来计算每个像素的亮度，将其作为代表亮度。在一个实施例中，可以以相应像素作为中心，通过对3×3个像素或5×5个像素的亮度求平均来计算每个像素的代表亮度L_av。还可通过将位于相应像素附近的像素归类，然后对多个组中的像素数最大的一组中的像素的亮度求平均来获得每个像素的代表亮度。

在扫描整个图像并对相应图像归类的同时，亮度直方图分析单元830可创建表示像素的亮度分布的直方图。当创建亮度直方图时，相应图像大概的亮度分布可变得清楚。因此，图像可根据亮区域和暗区域的大概分布和大小被归类到多个预定类型中的一个类型。

例如，参数选择单元840可根据由亮度直方图分析单元830确定的图像的类型来选择T和G参数。T参数可表示要执行代表亮度补偿处理的区域，G参数可以是用于以将代表亮度作为底来求幂的指数。因此，随着T参数的增加，代表亮度补偿处理在较宽的亮度范围内执行。当G参数大于1时，获得低于代表亮度的自适应亮度L_ad。

自适应亮度计算单元850可使用T和G参数来计算自适应亮度。例如，可通过将T和G参数和代表亮度代入等式4来计算自适应亮度。与等式4相应的曲线可以是，例如，如图5B所示的指数曲线。因此，如图5B所示，在低代表亮度区域，计算的自适应亮度低于代表亮度，而在高代表亮度区域，计算的自适应亮度可以与代表亮度相同或者基本相等。因此，根据实施例，可通过使用代表亮度通过等式4来计算自适应亮度。

这里，例如，在本实施例中，补偿亮度比确定单元855可使用计算的自适应亮度或者代表亮度来确定补偿亮度比。随着自适应亮度或者代表亮度增加，补偿亮度比降低直至约为1。因此，在代表亮度或自适应亮度高的区域，亮度不增加或几乎不增加。

然后，例如，阴影补偿单元860可通过将像素的输入亮度和确定的补偿亮度比相乘来增加输出亮度。因此，相应像素的亮度增加的程度可取决于补偿亮度比。

图像输出单元870还可计算每个像素的输出亮度并输出所得的补偿的图像。因此，亮度增加了的像素可比输入图像的对应像素更亮地输出，而亮度没有增加的像素可与输入图像的对应像素相同地被输出。

这里使用的术语“单元”指的是，但并不限于，执行特定任务的软件或硬件组件，例如现场可编程门阵列(FPGA)或专用集成电路(ASIC)。例如，单元可被有利地构造为驻留在可寻址存储介质上，以及在一个或多个处理器上执行。因而，举例来说，单元可包括：组件(例如软件组件、面向对象的软件组件、类组件和任务组件)、进程、函数、属性、过程、子程序、程序代码段、驱动程序、固件、微码、电路、数据、数据库、数据结构、表、数组和变量。在这些组件和模块中设置的功能通过更少的组件和单元来实现，或者通过另外的组件和单元来实现。另外，组件和单元可被实现以便它们在装置中的一个或多个CPU上执行或者驻留在安全多媒体卡中。

在这点上，除了上述的实施例之外，本发明的实施例可通过介质(如计算机可读介质)上的计算机可读代码/指令来实现，以控制至少一个处理部件实现上述的任何实施例。所述介质可相应于允许存储和/或发送计算机可读代码的任何介质。

所述计算机可读代码可以以各种方式在介质上被记录/传送，例如，所述介质的示例包括：磁存储介质(例如，ROM、软盘、硬盘等)、光学记录介质(例如，CD-ROM或DVD)和比如载波以及通过互联网的存储/传输介质。这里，根据本发明实施例，所述介质还可以是信号，比如结果信号或比特流。所述介质还可以是分布式网络，从而计算机可读代码以分布式方式被存储/传输并被执行。此外，仅作为一个示例，处理部件可包括处理器或计算机处理器，并且处理部件可以分布和/或包括在一个装置中。

可通过不仅考虑相应像素的亮度还考虑位于相应像素附近的像素的亮度而提高每个像素的亮度，获得清晰图像。

此外，由于每个像素的亮度反映位于相应像素附近的像素的亮度，所以即使多个像素具有相同亮度，也可增加暗部分中的像素的亮度并可保持除了暗部分之外的部分中的像素的亮度。

另外，由于使用直方图掌握了整个图像的亮度分布和亮度，并且亮度被修正到适合于整个图像的亮度，所以可获得完全清晰的图像。

尽管已经显示并描述了本发明的一些实施例，但是本领域的技术人员应该理解，在不脱离本发明的原理和精神的情况下，可对这些实施例进行各种改变，本发明的范围在权利要求及其等同物中确定。

Claims (32)

1.一种图像补偿方法，所述方法包括：

基于相应像素的亮度和位于该相应像素附近的像素的亮度，计算图像的每个像素的代表亮度；

使用计算的代表亮度确定补偿亮度比；

基于补偿亮度比来增加至少相应像素的输出亮度，

其中，补偿亮度比随着代表亮度的增加而降低。

2.如权利要求1所述的方法，还包括：将图像划分为多个区域，计算每个划分的区域的平均亮度，确定划分的区域中的某个区域是否具有低于阈值亮度的平均亮度。

3.如权利要求1所述的方法，其中，当计算代表亮度时，通过对相应像素和位于该相应像素附近的像素的亮度求平均，或者通过将反映相应像素和位于该相应像素附近的像素之间的各个距离的权值分配给位于该相应像素附近的各个像素的亮度并对相应的加权亮度求平均，来计算代表亮度。

4.如权利要求1所述的方法，其中，当计算代表亮度时，通过计算相应像素和位于该相应像素附近的像素之间的亮度差，根据每个亮度差是否大于阈值而将位于相应像素附近的像素归类到两组，并对两组中具有最多像素数的一组中的像素的亮度求平均，来计算代表亮度。

5.如权利要求1所述的方法，其中，当确定补偿亮度比时，通过I_N(x，y)/Y来表示补偿亮度比，并通过使用由L_av表示的代表亮度的下面的等式来确定补偿亮度比：

$Y=\left(\frac{I_{N(x,y)}}{\frac{I_{(x,y)}}{L_{\mathrm{av}}}+1}\right)(1-\frac{I_{N(x,y)}}{\frac{I_{(x,y)}}{L_{\mathrm{av}}}+1})+I_{N(x,y)}^2,$

其中，如果Y＞I_N(x，y)，那么Y＝I_N(x，y)；I_N(x，y)是位于输入图像的坐标(x，y)处的像素的亮度的归一化值，I_(x，y)是位于输入图像的坐标(x，y)处的像素的亮度，I’是输出的像素的亮度，Y是提高的亮度比。

6.如权利要求5所述的方法，其中，当增加输出亮度时，通过使用补偿亮度比的下面的等式来确定输出亮度I’：

$I^{\′}=\frac{I_{N(x,y)}}{Y}\·I_{(x,y)},$

其中，I_N(x，y)是位于输入图像的坐标(x，y)处的像素的亮度的归一化值，I_(x，y)是位于输入图像的坐标(x，y)处的像素的亮度。

7.如权利要求1所述的方法，还包括：

接收包括关于至少相应像素的亮度信息和位于该相应像素附近的像素的亮度的图像信息；

通过输出单元输出具有至少相应像素的至少增加的输出亮度的输出图像。

8.至少一种包括控制至少一个处理部件以实现权利要求1所述的方法的计算机可读代码的介质。

9.一种图像补偿方法，所述方法包括：

基于相应像素的亮度和位于该相应像素附近的像素的亮度来计算图像的每个像素的代表亮度；

通过将代表亮度和指数曲线相关联来计算自适应亮度；

使用计算的自适应亮度来确定补偿亮度比；

基于补偿亮度比增加至少相应像素的输出亮度，

其中，补偿亮度比随着代表亮度的增加而降低。

10.如权利要求9所述的方法，还包括：将输入图像划分成多个区域，计算每个划分的区域的平均亮度，确定划分的区域中的某个区域是否具有低于阈值亮度的平均亮度。

11.如权利要求9所述的方法，其中，当计算自适应亮度并且代表亮度由L_av表示时，自适应亮度由L_ad表示并通过使用下面的使用T和G参数的等式形成指数曲线来计算自适应亮度：

如果(L_av＜T)

$L_{\mathrm{ad}}={\left(\frac{L_{\mathrm{av}}}{T-1}\right)}^G(T-1),$

否则

L_ad＝L_av

T参数是将被阴影修正的亮度的最大值；

G参数是以代表亮度L_av为底来求幂的指数。

12.如权利要求9所述的方法，其中，计算自适应亮度的步骤包括：通过创建整个图像的直方图来对图像归类。

13.如权利要求12所述的方法，其中，计算自适应亮度的步骤还包括：选择与图像的归类相应的T参数和G参数。

14.如权利要求9所述的方法，其中，当确定补偿亮度比并且自适应亮度由L_ad表示时，补偿亮度由比值I_N(x，y)/Y表示，并通过下面使用自适应亮度L_ad的等式而被确定：

$Y=\left(\frac{I_{N(x,y)}}{\frac{I_{(x,y)}}{L_{\mathrm{ad}}}+1}\right)(1+\frac{I_{N(x,y)}}{\frac{I_{(x,y)}}{L_{\mathrm{ad}}}+1})+I_{N(x,y)}^2,$

其中，如果Y＞I_N(x，y)，那么Y＝I_N(x，y)，I_N(x，y)是位于输入图像的坐标(x，y)处的像素的亮度的归一化值，I_(x，y)是位于输入图像的坐标(x，y)处的像素的亮度，I’是输出的像素的亮度，Y是提高的亮度比。

15.如权利要求14所述的方法，其中，当增加输出亮度时，通过下面使用补偿亮度比的等式来确定输出亮度I’：

$I^{\′}=\frac{I_{N(x,y)}}{Y}\·I_{(x,y)},$

其中，I_N(x，y)是位于输入图像的坐标(x，y)处的像素的亮度的归一化值，I_(x，y)是位于输入图像的坐标(x，y)处的像素的亮度。

16.如权利要求9所述的方法，还包括：

接收包括关于至少相应像素的亮度信息和位于相应像素附近的像素的亮度的图像信息；

通过输出单元输出具有至少相应像素的至少增加的输出亮度的输出图像。

17.至少一种包括控制至少一个处理部件实现权利要求9所述的方法的计算机可读代码的介质。

18.一种图像补偿系统，包括：

代表亮度计算单元，基于相应像素的亮度和位于该相应像素附近的像素的亮度计算图像的每个像素的代表亮度；

补偿亮度比确定单元，使用计算的代表亮度确定补偿亮度比；

阴影补偿单元，基于补偿亮度比来增加至少相应像素的输出亮度，

其中，补偿亮度比随着代表亮度的增加而降低。

19.如权利要求18所述的系统，还包括：空间亮度分析单元，将图像划分为多个区域，计算每个划分的区域的平均亮度，确定划分的区域中的某个区域是否具有低于阈值亮度的平均亮度。

20.如权利要求18所述的系统，其中，代表亮度计算单元通过对相应像素和位于该相应像素附近的像素的亮度求平均，或者通过将反映相应像素和位于该相应像素附近的像素之间的各个距离的权值分配给位于该相应像素附近的各个像素的亮度并对相应的加权亮度求平均，来计算代表亮度。

21.如权利要求18所述的系统，其中，代表亮度计算单元通过计算相应像素和位于该相应像素附近的像素之间的亮度差，根据每个亮度差是否大于阈值而将位于相应像素附近的像素归类到两组，并对两组中具有最多像素数的一组中的像素的亮度求平均，来计算代表亮度。

22.如权利要求18所述的系统，其中，补偿亮度比确定单元确定由I_N(x，y)/Y表示的补偿亮度比，并通过使用由L_av表示的代表亮度由下面的等式来确定补偿亮度比：

$Y=\left(\frac{I_{N(x,y)}}{\frac{I_{(x,y)}}{L_{\mathrm{av}}}+1}\right)(1-\frac{I_{N(x,y)}}{\frac{I_{(x,y)}}{L_{\mathrm{av}}}+1})+I_{N(x,y)}^2,$

其中，如果Y＞I_N(x，y)，那么Y＝I_N(x，y)，I_N(x，y)是位于输入图像的坐标(x，y)处的像素的亮度的归一化值，I_(x，y)是位于输入图像的坐标(x，y)处的像素的亮度，I’是输出的像素的亮度，Y是提高的亮度比。

23.如权利要求22所述的系统，其中，阴影补偿单元通过使用补偿亮度比的下面的等式来确定输出亮度I’：

$I^{\′}=\frac{I_{N(x,y)}}{Y}\·I_{(x,y)},$

其中，I_N(x，y)是位于输入图像的坐标(x，y)处的像素的亮度的归一化值，I_(x，y)是位于输入图像的坐标(x，y)处的像素的亮度。

24.如权利要求18所述的系统，还包括：

图像输入单元，接收包括关于至少相应像素的亮度信息和位于该相应像素附近的像素的亮度的图像信息；

输出单元，输出具有至少相应像素的至少增加的输出亮度的输出图像。

25.一种图像补偿系统，所述系统包括：

代表亮度计算单元，基于相应像素的亮度和位于该相应像素附近的像素的亮度来计算图像的每个像素的代表亮度；

自适应亮度计算单元，通过将代表亮度和指数曲线相关联来计算自适应亮度；

补偿亮度比确定单元，使用计算的自适应亮度来确定补偿亮度比；

阴影补偿单元，基于补偿亮度比增加至少相应像素的输出亮度；

其中，补偿亮度比随着代表亮度的增加而降低。

26.如权利要求25所述的系统，还包括：空间亮度分析单元，将输入图像划分成多个区域，计算每个划分的区域的平均亮度，确定划分的区域中的某个区域是否具有低于阈值亮度的平均亮度。

27.如权利要求25所述的系统，其中，代表亮度由L_av表示，自适应亮度计算单元通过使用下面的使用T和G参数的等式形成指数曲线来计算由L_ad表示自适应亮度：

如果(L_av＜T)

$L_{\mathrm{ad}}={\left(\frac{L_{\mathrm{av}}}{T-1}\right)}^G(T-1),$

否则

L_ad＝L_av

T参数是将被阴影修正的亮度的最大值；

G参数是以代表亮度L_av为底求幂的指数。

28.如权利要求25所述的系统，其中，自适应亮度计算单元包括：直方图分析单元，通过创建整个图像的直方图来对图像归类。

29.如权利要求28所述的系统，其中，自适应亮度计算单元还包括：参数选择单元，选择与图像的归类相应的T参数和G参数。

30.如权利要求25所述的系统，其中，自适应亮度由L_ad表示，补偿亮度比确定单元通过下面使用自适应亮度L_ad的等式确定由I_N(x，y)/Y表示的补偿亮度比：

$Y=\left(\frac{I_{N(x,y)}}{\frac{I_{(x,y)}}{L_{\mathrm{ad}}}+1}\right)(1-\frac{I_{N(x,y)}}{\frac{I_{(x,y)}}{L_{\mathrm{ad}}}+1})+I_{N(x,y)}^2,$

其中，如果Y＞I_N(x，y)，那么Y＝I_N(x，y)，I_N(x，y)是位于输入图像的坐标(x，y)处的像素的亮度的归一化值，I_(x，y)是位于输入图像的坐标(x，y)处的像素的亮度，I’是输出的像素的亮度，Y是提高的亮度比。

31.如权利要求30所述的系统，其中，阴影补偿单元通过下面使用补偿亮度比的等式来确定输出亮度I’：

$I^{\′}=\frac{I_{N(x,y)}}{Y}\·I_{(x,y)},$

其中，I_N(x，y)是位于输入图像的坐标(x，y)处的像素的亮度的归一化值，I_(x，y)是位于输入图像的坐标(x，y)处的像素的亮度。

32.如权利要求25所述的系统，还包括：

图像输入单元，接收包括关于至少相应像素的亮度信息和位于该相应像素附近的像素的亮度的图像信息；

图像输出单元，输出具有至少相应像素的至少增加的输出亮度的输出图像。

Images