CN101742084B

CN101742084B - 对比度增强处理方法与处理装置

Info

Publication number: CN101742084B
Application number: CN2010101081864A
Authority: CN
Inventors: 董德兴; 任晓慧
Original assignee: Brigates Microelectronic Co Ltd
Current assignee: Rockchip Electronics Co Ltd
Priority date: 2010-01-29
Filing date: 2010-01-29
Publication date: 2012-05-30
Anticipated expiration: 2030-01-29
Also published as: CN101742084A

Abstract

一种对比度增强处理方法与处理装置。对比度增强处理方法包括：采集图像中多个像素点的灰度信息；统计被采集图像灰度信息中的灰度极值及灰度平均值；依据所述灰度极值与灰度平均值确定映射函数，所述映射函数为对比度增强处理前后的各像素灰度信息的对应关系；采用所述映射函数对待处理图像的灰度信息进行转换。本发明的对比度增强处理方法与处理装置以简单易行的方法对图像进行了对比度增强的处理，并提供了实时的处理方案，大大减少了硬件资源的消耗。

Description

对比度增强处理方法与处理装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，更具体的，本发明提供了一种对比度增强处理方法与处理装置。

背景技术

随着半导体技术的迅速发展，诸如数码照相机、数码摄像机等图像采集设备广泛应用于娱乐、科研、教育、生产等领域。但是，受限于图像采集设备的光电转换能力，相较于自然界中的原始图像，图像采集设备采集转换后的图像往往会出现对比度减弱的现象，所述对比度减弱了的图像会降低人眼对图像的分辨能力。

对比度增强技术是图像处理技术领域的一种重要技术，通过调节图像的灰度级分布，可以增加图像灰度的分布范围，从而提高图像的转换质量，进而提高人眼对转换后图像的分辨能力。

常用的对比度增强技术包括直方图均衡与伽马校正。伽马校正方法将伽马函数作为映射函数使用，从而提高图像的对比度，所述伽马校正方法特别适合由于像素亮度分布不均而使得图像对比度较低的情况。然而，当采用所述伽马校正方法进行对比度增强时，很难设置一个适合于每幅图像的伽马值，并且当设置了错误的伽马值时，原始色彩可能会发生变化。

直方图均衡方法是另一种广泛使用的对比度增强技术，通过压缩像素数较少的灰度级并扩展像素数较多的灰度级，从而使得处理后的图像获得较高的对比度。

申请号为20071011361.2的中国专利申请文件公开了一种对比度增强处理方法，所述对比度增强处理方法采用直方图均衡方法来提高图像的对比度。但是所述直方图均衡方法通过累积函数统计整个图像所有像素灰度值的直方图，需要存放图像与灰度转换表。在硬件实现过程中，所述累计函数的实现需要占用相当数量的存储空间，处理过程中用到的灰度转换也需要相当的运算逻辑，因此，所述采用直方图均衡的对比度增强处理方法的硬件实现具有一定的局限性。

发明内容

本发明解决的问题是提供了一种对比度增强处理方法与处理装置，采用较少的资源完成了对图像对比度增强的处理。

为解决上述问题，本发明提供了一种对比度增强处理方法，包括：

采集图像中多个像素的灰度信息；

统计被采集图像灰度信息中的灰度极值及灰度平均值；

依据所述灰度极值与灰度平均值确定映射函数，所述映射函数为对比度增强处理前后的各像素灰度信息的对应关系；

采用所述映射函数对待处理图像的灰度信息进行转换。

可选的，确定所述映射函数包括：

获取与被采集图像灰度信息对应的图像灰度数据的信息，所述图像灰度数据是被采集图像灰度信息的数据存储格式；

依据所述图像灰度数据的信息、图像灰度平均值及图像灰度极值确定线性变换系数；

由所述线性变换系数及图像灰度平均值构建映射函数。

可选的，在采用所述映射函数对图像灰度信息进行转换之前，依据环境光强对所述映射函数的线性变换系数进行修正，所述修正包括：

获取采集图像时的环境光强值；

根据所述环境光强确定线性变换系数的允许变化范围：环境光强值小于参考光强值时线性变换系数的允许变化范围小于环境光强值大于参考光强值时的线性变换系数的允许变化范围。

相应的，本发明还提供了一种对比度增强处理装置，包括图像采集单元、统计处理单元、系数设定单元、线性变换单元，其中：

图像采集单元采集图像中多个像素点的灰度信息，并将所述图像的灰度信息发送至统计处理单元以及线性变换单元；

统计处理单元统计所述图像灰度信息的灰度极值、灰度平均值，并将所述图像灰度信息的灰度极值与灰度平均值发送至系数设定单元；

系数设定单元根据所述图像灰度信息的灰度极值与灰度平均值确定线性变换系数；

线性变换单元形成与所述线性变换系数对应的映射函数，获取待处理图像的灰度信息，所述映射函数为对比度增强处理前后的各像素灰度信息的对应关系；并以所述映射函数对待处理图像的灰度信息进行转换。

可选的，确定所述映射函数包括：

由所述线性变换系数及图像灰度平均值构建映射函数。

可选的，所述对比度增强处理装置还包括：光强采集单元及系数修正单元，其中：

光强采集单元获取采集图像时的环境光强值，将所述环境光强值发送至系数修正单元；

系数修正单元根据光强采集单元发送的环境光强值，对系数设定单元提供的线性变换系数进行修正，并将所述修正的线性变换系数发送至线性变换单元，所述修正包括：环境光强值小于参考光强值时线性变换系数的允许变化范围小于环境光强值大于参考光强值时的线性变换系数的允许变化范围。

与现有技术相比，本发明具有以下优点：以简单易行的方法对图像进行了对比度增强的处理，并提供了实时的处理方案，大大减少了硬件资源的消耗。

附图说明

图1是本发明对比度增强处理方法第一实施例的流程示意图。

图2是所采集的图像灰度分布的直方图。

图3是所述映射函数转换后的新图像灰度分布直方图。

图4是本发明对比度增强处理方法第二实施例的流程示意图。

图5是本发明对比度增强处理装置第一实施例的模块示意图。

图6是本发明对比度增强处理装置第二实施例的模块示意图。

具体实施方式

为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图对本发明的具体实施方式做详细的说明。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

正如背景技术部分所述，现有技术中对比度增强处理方法采用直方图均衡方法来提高图像的对比度。但是所述直方图均衡方法通过累积函数统计整个图像所有像素灰度值的直方图，需要存放图像与灰度转换表。在硬件实现过程中，所述累计函数的实现需要占用相当数量的存储空间，处理过程中用到的灰度转换也需要相当的运算逻辑，因此，所述采用直方图均衡的对比度增强处理方法的硬件实现具有一定的局限性。

针对上述问题，本发明的发明人提供了一种利用线性变换的方法进行对比度增强的图像处理方法及处理装置，在所述图像处理过程中，通过线性变换将图像原始灰度值向图像灰度数据的极值方向拉伸，从而达到对比度增强的目的。这种线性变换的对比度增强处理方法及处理装置在不影响对比度增强效果的前提下，有效节省了硬件资源。

本发明的对比度增强处理方法及处理装置既可以用于对动态图像进行处理，也可以用于对静态图像进行处理；同时，既可以用于处理彩色图像，也可以处理单色图像。在具体实施例中，所述对比度增强处理方法及处理装置用于对动态图像进行实时处理，所述动态图像可以为CCD图像传感器、CMOS图像传感器采集形成的动态图像。在下面的实施例中，均以动态图像作为对比度增强的处理对象进行说明，但不应限制其应用范围。

图1是本发明对比度增强处理方法第一实施例的流程示意图。

如图1所示，本发明对比度增强处理方法的第一实施例包括：

执行步骤S102，采集图像中多个像素点的灰度信息。

为了对图像进行对比度增强的处理，必须首先获得图像中像素点的灰度信息。在具体实施例中，所述图像为包括多帧连续图像的动态图像，因此，依据具体实施例的不同，所述图像灰度信息可以采集动态图像中的一帧图像或相邻/相近的多帧图像；而对于被采集的每一帧图像而言，既可以采集图像中所有像素的灰度值，也可以选择采集图像中部分像素的灰度值。优选的，在本实施例中，选择采集一帧图像中所有像素的灰度值。

在执行步骤S102后，获得被采集图像的灰度信息。图2是被采集图像的灰度分布的直方图。如图2所示，横轴为灰度值，纵轴为不同灰度值对应的像素数量。其中，图像灰度值以二进制的图像灰度数据表示，当图像灰度数据为8位宽时，图像灰度数据的最大值为255，图像灰度数据的最小值为0。

可以看出，所获得的图像灰度分布呈现正态分布曲线，灰度最小值与灰度最大值对应的像素数量较少，而位于灰度中值或平均值附近的像素数量最多。

执行步骤S104，统计被采集图像的灰度信息中的灰度极值及灰度平均值。

依据具体实施例的不同，所述灰度极值可以为灰度最小值或灰度最大值，而在实际应用中，图像中经常会存在与绝大多数像素的灰度显著不同的高亮点，例如通过光电传感器采集的图像因为过度曝光而产生一些与实际情况不一致的高亮点，因此，灰度极值采用灰度的最大值的方法容易引起失真。优选的，灰度值可以采用灰度的最小值。

在具体实施例中，采用替换的方法确定所述灰度极值，所述替换的方法是指依次检索图像灰度信息中每个像素的灰度值，并保存已检索的灰度极值，将每次获得的像素灰度值与已保存的灰度极值进行比较，若当前像素灰度值超过已保存的极值，就以当前像素灰度值替换已保存的灰度极值。在检索完被采集图像中所有像素的灰度值之后，即可以得到图像灰度极值。

由于各种原因，被采集的图像中可能会包含有噪点信息，相应的，所述图像灰度信息可能会存在干扰的灰度噪点，因此，为了避免所述灰度噪点的影响，所述灰度极值可以通过记录灰度极值及若干个灰度次极值并取平均值后得到。

执行步骤S106，依据所述灰度极值与灰度平均值确定映射函数，所述映射函数为对比度增强处理前后的各像素灰度信息的对应关系。

在获得灰度信息的灰度极值与灰度平均值后，即可以确定映射函数，所述映射函数用于将图像的原始灰度值转换为新的图像灰度值，相较于原始图像的灰度分布，所述新的图像灰度分布向图像灰度数据一侧或两侧的极值方向(即最小值或最大值)拉伸。在具体实施例中，新图像的灰度值不能超过图像灰度数据的极值。

所述新的图像灰度值的分布向图像灰度数据一侧的极值方向拉伸包括向图像灰度数据的最小值方向或最大值方向拉伸，其中，

向最大值方向拉伸时：新的图像灰度值的最大值可以与图像灰度数据的最大值相等，或者新的图像灰度值的最大值小于图像灰度数据的最大值但大于原始图像灰度值的最大值；而新的图像灰度的最小值保持不变；

向最小值方向拉伸时：新的图像灰度值的最小值可以与图像灰度数据的最小值相等，或者新的图像灰度值的最小值大于图像灰度数据的最小值但小于原始图像灰度值的最小值；而新的图像灰度的最大值保持不变。

所述新的图像灰度值的分布向图像灰度数据两侧的极值方向拉伸包括：

新的图像灰度值的最大值可以与图像灰度数据的最大值相等，或者新的图像灰度值的最大值小于图像灰度数据的最大值但大于原始图像灰度值的最大值；同时，新的图像灰度值的最小值与图像灰度数据的最小值相等，或者新的图像灰度值的最小值大于图像灰度数据的最小值但小于原始图像灰度值的最小值。

相较于向一侧拉伸的方式，向两侧方向拉伸的方式可以更好的提高图像的对比度，因此优选的，向图像灰度数据极值的两侧方向拉伸。

在具体实施例中，确定所述映射函数包括：

由所述线性变换系数及图像灰度平均值构建映射函数。

其中，所述线性变换系数由下述函数式确定，

k＝(A-T)/(A-P)

其中，k为线性变化系数，A为灰度平均值，P为灰度极值，T为与所述灰度极值P对应的图像灰度数据的极值，即，

如果灰度极值P是灰度值的最大值，则图像灰度数据的极值T为图像灰度数据的最大值；

如果灰度极值P是灰度值的最小值，则图像灰度数据的极值T为图像灰度数据的最小值；

相应的，所述对比度增强处理方法还包括，由所述线性变换系数及灰度平均值构建的映射函数根据下述函数式确定，

y＝A+k*(x-A)

其中，x为待处理图像的灰度值，y为与x对应的映射函数值。

在确定映射函数后，继续执行步骤S108，采用所述映射函数对待处理图像的灰度信息进行转换。

采用所述映射函数对待处理图像的灰度信息进行转换包括：

获取待处理图像的原始图像灰度信息；

将待处理图像中每一像素的原始图像灰度值代入所述映射函数，变换为新的图像灰度值；

将所述新的图像灰度值按照待处理图像中像素的原始位置排列。

在具体实施例中，所述对比度增强处理方法可以用于处理动态图像或静态图像。

当对静态图像进行处理时，被采集的图像与待处理的图像为同一图像。

当对动态图像进行处理时，以对应当前帧图像的映射函数对下一帧图像的灰度信息进行转换。

图3是所述映射函数转换后的新图像灰度分布的直方图。

如图3所示，在灰度极值为灰度最小值的条件下，经过所述映射函数转换后，图像灰度分布直方图中的灰度最小值被设置到0，整个灰度分布直方图向图像灰度数据最小值的一侧横向拉伸，而图像灰度值的最大值也向图像灰度数据最大值的一侧横向拉伸，因此，经过所述映射函数转换后，图像灰度最大值与图像灰度最小值的差增大，相应的，图像的对比度得到增强。

在实际应用中，特别是对图像采集设备采集的图像进行实时处理时，由于图像采集设备本身及环境中不可避免的存在图像噪声，必须依据环境光强的不同而对本发明对比度增强处理方法的第一实施例进行调整。

通常的，图像噪声的强度可以认为是稳定的。而环境光强不同时，为了获得足够的有用图像信息，图像采集设备对应的曝光时间不相同，因此，所采集的图像灰度信息中有用信息与噪声的比例(即信噪比)不同。

在环境光强比较高的条件下，所采集的图像噪点比较少，因此，对所述图像进行对比度处理后图像噪点增加较少，仍可以获得较为理想的图像；而如果环境光强较低时，所采集的图像中存在相当多的图像噪点，如果对所述图像仍按图像噪点较少时的映射函数进行处理，必然会使得图像中出现过多的图像噪点，从而影响图像质量。

因此，需要依据环境光强对映射函数中的线性变换系数进行修正。

图4是本发明对比度增强处理方法第二实施例的流程示意图。

执行步骤S402，采集图像中多个像素点的灰度信息。

执行步骤S404，统计被采集图像灰度信息中的灰度极值及灰度平均值。

执行步骤S406，依据所述灰度极值与灰度平均值确定映射函数，所述映射函数为对比度增强处理前后的各像素灰度信息的对应关系。

所述步骤S402至S406与本发明对比度增强处理方法第一实施例的步骤S102至S106相同。

之后，继续执行步骤S408，获取采集图像灰度信息时的环境光强值；

执行步骤S410，依据环境光强值修正所述映射函数；

修正所述映射函数主要是根据环境光强的不同，修正线性变换系数，所述环境光强可以由光强照度计检测。

由于图像采集设备对光强的分辨率有限，在环境光强值较低时，被采集的图像的绝大多数像素的灰度值可能集中于某一灰度值附近，因此，所述图像的对比度较差，如果对线性变换系数不进行修正，仍按原有的线性变换系数进行修正，很可能使得整个图像的对比度增加过度而出现失真，而且所述过度的对比度增强必然增大图像噪点，影响处理后图像的显示效果。

因此，依据环境光强值的不同，线性变换系数的允许变化范围也不同。当环境光强值较大时，线性变换系数的允许变化范围较大，当环境光强值较小时，线性变换系数的允许变化范围较小，在具体实施例中，环境光强值小于参考光强值时线性变换系数的允许变化范围小于环境光强值大于参考光强值时的线性变换系数的允许变化范围。在具体实施例中，所述参考光强值为20至50勒克斯。

线性变换系数经过所述限制后，在环境光强值较小的条件下，较小的线性变换系数可以限制处理后图像中的图像噪点数量，从而达到在增强对比度的同时，减少图像质量的下降程度。

在具体实施例中，所述线性变换系数的允许变化范围可以依据对比度增强处理后的图像质量进行预先设定。

执行步骤S412，采用所述修正的映射函数对待处理图像的灰度信息进行转换。

相应的，本发明还提供了一种对比度增强处理装置。

图5是本发明对比度增强处理装置第一实施例的模块示意图。

如图5所示，本发明对比度增强处理装置的第一实施例包括：图像采集单元501，统计处理单元503，系数设定单元505以及线性变换单元507，其中：

图像采集单元501采集图像中多个像素点的灰度信息，并将所述图像的灰度信息发送至统计处理单元503以及线性变换单元507。

统计处理单元503统计所述被采集图像灰度信息中的灰度极值、灰度平均值，并将所述图像灰度信息的灰度极值与灰度平均值发送至系数设定单元505。

系数设定单元505根据所述图像灰度信息的灰度极值与灰度平均值确定线性变换系数。

线性变换单元507形成与所述线性变换系数对应的映射函数，，所述映射函数为对比度增强处理前后的各像素灰度信息的对应关系；获取待处理图像的灰度信息，并以所述映射函数对待处理图像的灰度信息进行转换。

本发明对比度增强处理装置第一实施例的工作原理为：

图像采集单元501采集图像的灰度信息后，将所述被采集图像的灰度信息分别发送到统计处理单元503及线性变换单元507；统计处理单元503处理所述图像灰度信息，并统计所述图像灰度信息中的灰度极值、灰度平均值，之后，将所述图像灰度信息的灰度极值与灰度平均值发送到系数设定单元505；系数设定单元505依据所述图像灰度信息的灰度极值、灰度平均值确定得到线性变换系数，并将所述线性变换系数及灰度平均值发送至线性变换单元507中，形成映射函数；最后，线性变换单元507以所述映射函数对图像采集单元501发送的待处理图像灰度信息进行对应的灰度值变换，将原始图像灰度信息向图像灰度数据一侧或两侧的极值方向(即最小值或最大值)拉伸，最终输出经过对比度增强处理后的图像。

在具体实施例中，新图像的灰度值不能超过图像灰度数据的极值。

在具体实施例中，确定所述映射函数包括：

由所述线性变换系数及图像灰度平均值构建映射函数。

其中，所述线性变换系数由下述函数式确定，

k＝(A-T)/(A-P)

y＝A+k*(x-A)

其中，x为待处理图像的灰度值，y为与x对应的映射函数值。

在具体实施例中，所述对比度增强处理装置可以用于处理动态图像或静态图像。

图6是本发明对比度增强处理装置第二实施例的模块示意图。

如图6所示，本发明对比度增强处理装置的第一实施例包括：图像采集单元601，统计处理单元603，系数设定单元605、光强采集单元607、系数修正单元609以及线性变换单元611，其中：

图像采集单元601，采集图像中多个像素点的灰度信息，并将所述被采集图像的灰度信息发送至统计处理单元603以及线性变换单元611。

统计处理单元603，统计所述被采集图像灰度信息中的灰度极值、灰度平均值，并将所述图像灰度信息的灰度极值与灰度平均值发送至系数设定单元605。

系数设定单元605，根据图像灰度信息提供的灰度极值与灰度平均值计算线性变换系数。

光强采集单元607，获取采集图像时的环境光强值，将所述环境光强值发送至系数修正单元609。

系数修正单元609，根据光强采集单元607发送的环境光强值，对系数设定单元605提供的线性变换系数进行修正，并将所述修正的线性变换系数发送至线性变换单元611，所述修正包括：当环境光强值较大时，线性变换系数的允许变化范围较大，当环境光强值较小时，线性变换系数的允许变化范围较小，在具体实施例中，环境光强值小于参考光强值时线性变换系数的允许变化范围小于环境光强值大于参考光强值时的线性变换系数的允许变化范围。在具体实施例中，所述参考光强值为20至50勒克斯。

线性变换单元611，形成与所述修正的线性变换系数对应的映射函数，，所述映射函数为对比度增强处理前后的各像素灰度信息的对应关系；并对待处理图像进行对比度增强的处理。

本发明的对比度增强处理方法与处理装置以简单易行的方法对图像进行了对比度增强的处理，并提供了实时的处理方案，大大减少了硬件资源的消耗。

应该理解，此处的例子和实施例仅是示例性的，本领域技术人员可以在不背离本申请和所附权利要求所限定的本发明的精神和范围的情况下，做出各种修改和更正。

Claims

1.一种对比度增强处理方法，其特征在于，包括：

采集图像中多个像素的灰度信息；

统计被采集图像灰度信息中的灰度极值及灰度平均值；

采用所述映射函数对待处理图像的灰度信息进行转换；

其中，确定所述映射函数包括：

依据函数式k＝(A-T)/(A-P)确定线性变换系数，其中，k为线性变化系数，A为灰度平均值，P为灰度极值，T为与所述灰度极值P对应的图像灰度数据的极值；

由所述线性变换系数及灰度平均值构建映射函数y＝A+k*(x-A)，其中，x为待处理图像的灰度值，y为与x对应的映射函数值。

2.如权利要求1所述的对比度增强处理方法，其特征在于，还包括，在采用所述映射函数对图像灰度信息进行转换之前，依据环境光强对所述映射函数的线性变换系数进行修正，所述修正包括：

获取采集图像时的环境光强值；

3.如权利要求2所述的对比度增强处理方法，其特征在于，所述参考光强值为20至50勒克斯。

4.如权利要求1所述的对比度增强处理方法，其特征在于，采用所述映射函数对待处理图像的灰度信息进行转换包括：

获取待处理图像的原始图像灰度信息；

5.如权利要求1所述的对比度增强处理方法，其特征在于，所述待处理图像为动态图像，所述采用映射函数对待处理图像的灰度信息进行转换包括：以对应当前帧图像的映射函数对下一帧图像的灰度信息进行转换。

6.如权利要求5所述的对比度增强处理方法，其特征在于，所述动态图像由CCD图像传感器或CMOS图像传感器采集。

7.一种对比度增强处理装置，其特征在于，包括图像采集单元、统计处理单元、系数设定单元、线性变换单元，其中：

线性变换单元形成与所述线性变换系数对应的映射函数，所述映射函数为对比度增强处理前后的各像素灰度信息的对应关系；获取待处理图像的灰度信息，并以所述映射函数对待处理图像的灰度信息进行转换；

其中，确定所述映射函数包括：

由所述线性变换系数及图像灰度平均值构建映射函数y＝A+k*(x-A)，其中，x为待处理图像的灰度值，y为与x对应的映射函数值。

8.如权利要求7所述的对比度增强处理装置，其特征在于，还包括：光强采集单元及系数修正单元，其中：

9.如权利要求8所述的对比度增强处理装置，其特征在于，所述参考光强值为20至50勒克斯。

10.如权利要求7所述的对比度增强处理装置，其特征在于，所述线性变换单元对待处理图像的灰度信息进行转换包括：

获取待处理图像的原始图像灰度信息；

11.如权利要求7所述的对比度增强处理装置，其特征在于，所述待处理图像为动态图像，所述采用映射函数对待处理图像的灰度信息进行转换包括：以对应当前帧图像的映射函数对下一帧图像的灰度信息进行转换。

12.如权利要求11所述的对比度增强处理装置，其特征在于，所述动态图像由CCD图像传感器或CMOS图像传感器采集。