CN102722872B - 数字图像局部高光溢出消除方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供一种数字图像局部高光溢出消除方法，可以有效处理常见的数字摄影图像在被摄体表面光滑无纹理区域的高光溢出现象，包括处理被摄体表面曲率较大或点光源这两类特殊情况。本发明采用以下技术方案：一种数字图像局部高光溢出消除方法，包括以下步骤：1）根据数字图像亮度曲线中未溢出部分的数据估算溢出部分的理论亮度数值；2）对于待调整区间内亮度做非线性变换，压缩最大亮度值规定范围，得到较好的修复效果。
Description
技术领域
本发明涉及一种数字图像处理方法，具体涉及一种数字图像局部高光溢出消除方法。
背景技术
由于被摄物体的反光特性，通过摄影手段获取的数字图像有时出现局部高光溢出现象。局部高光溢出是指数字图像因被摄体某些部位反射光线过强，照成摄影手段获得的数字图像局部区域像素的采样值超出允许范围。
例如普通的可见光彩色摄影所获得的JPEG格式的图片，通常每个像素由R、G、B三个分量构成，每个分量为0~255范围的整数。当被摄物体局部反光过强，就会出现R、G、B三个分量中的一个或多个取值超出255的情况，在这种情况下，数字图像只能将其亮度值设置为255。一旦出现这类亮度溢出现象，就会造成照片局部亮度变化失真或者颜色失真。参考图1是数码照片中一条水平线上的像素亮度值的分布曲线，展示了高光溢出的后果。
当高光溢出区域位于被摄体无纹理的表面区域内时，通常用下述方法消除高光溢出：1、单色填充法，利用局部高光区域附近像素的数值填充高光区域，使得高光溢出区域看上与附近未出现高光溢出的区域颜色接近。该方法的缺点是被消除高光溢出的区域视觉效果不自然，参见图2。2、扫描线线性平滑过渡法
对高光溢出区域进行水平或竖直扫描，扫描线段两端的像素颜色分量亮度值取其相邻的非高光溢出像素的对应颜色分量的亮度值，扫描线其它部分的像素颜色分量值利用线性插值计算得到。该方法视觉效果有所改善。由于线性插值无法表现表面呈曲面的被摄体或者点光源的反光情况，因此该方法适用于高光溢出区域范围很小，或者被摄体表面曲率较小而且光源为漫射光的情形，参见图3。
发明内容
本发明的目的是提供一种数字图像局部高光溢出消除方法，可以有效处理常见的数字摄影图像在被摄体表面光滑无纹理区域的高光溢出现象，包括处理被摄体表面曲率较大或点光源这两类特殊情况。
为了实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种数字图像局部高光溢出消除方法，包括以下步骤：
1）根据数字图像亮度曲线中未溢出部分的数据估算溢出部分的理论亮度数值；
2）对于待调整区间内亮度做非线性变换，压缩最大亮度值规定范围，得到较好的修复效果。
进一步，所述数字图像局部高光溢出消除方法，包括以下步骤：
1）在待处理数字图像Image亮度曲线中确定一个内部包含待处理的高光溢出区域的且长宽分别与两坐标轴平行的矩形区域作为感兴趣区域；
2）确定待处理数字图像Image亮度曲线中在水平扫描线段上各通道亮度的预测值，并保存到感兴趣区域水平扫描用的临时浮点数组中；
3）确定待处理数字图像Image在竖直扫描线段上各通道亮度的预测值，并保存到感兴趣区域竖直扫描用的临时浮点数组中；
4）压缩所保存在临时数组中的数字图像Image亮度曲线中在水平扫描线段上各通道亮度的预测值和竖直扫描线段上各通道亮度的预测值，使其范围至不超过输出待处理数字图像Image通道的高光溢出阈值；
5）根据压缩后的数字图像Image亮度曲线中在水平扫描线段上各通道亮度的预测值和竖直扫描线段上各通道亮度的预测值，计算出亮度值混合函数；
6）通过亮度值混合函数确定感兴趣区域内每个像素在各通道的亮度值，亮度值混合函数使得感兴趣区域边界上的像素颜色值与原始图像相同；
7）根据上述6）中确定好的亮度值调整数字图像Image亮度曲线中溢出部分的亮度值，以消除高光溢出处理好图像。
进一步，所述数字图像局部高光溢出消除方法中，水平扫描线段上各通道亮度的预测值的步骤进一步包括：
1）定义待处理数字图像通道的亮度函数Light(x) ，使亮度函数Light(x)等于数字图像通道在亮度曲线中坐标（x，y）处的像素通道的像素值Pixel(x, y, c)；
2）确定待处理数字图像Image的理想亮度函数Idea(x)，
Idea(ROI_X1) = Light(ROI_X1)
Idea(ROI_X2) = Light(ROI_X2)
Idea’(ROI_X1) = Light’(ROI_X1)
Idea’(ROI_X2) = Light’(ROI_X2)
用三次多项式构造待处理数字图像通道Image在水平扫描线段(x1,y)-(x2,y)通道c上的理想亮度函数Idea(x)，具体步骤如下：
设 
，根据Idea(x)构造要求可列出下面方程组：
(2)
用高斯消元法解上面方程组，求得a,b,c,d的值，完成Idea(x)的构造；
3）对于感兴趣区域中每一个值，TmpH(x, y, c) =Idea(x)，TmpH(x, y, c)是对待处理数字图像Image中像素(x,y)在通道c的水平扫描方向的亮度预测值。
进一步，所述数字图像局部高光溢出消除方法中，竖直扫描线段上各通道亮度的预测值的步骤进一步包括：
1）定义通道竖直的亮度函数Light(y) = Pixel(x, y, c)；
2）构造通道理想亮度函数Idea(y)，满足条件：
Idea(ROI_Y1) = Light(ROI_Y1)
Idea(ROI_Y2) = Light(ROI_Y2)
Idea’(ROI_Y1) = Light’(ROI_Y1)
Idea’(ROI_Y2) = Light’(ROI_Y2)
按照如下方法构造理想亮度函数：
用三次多项式构造Image在水平扫描线段(x,y1)-(x,y2)通道c上的理想亮度函数Idea(y)，具体步骤如下：
设
，根据Idea(y)构造要求可列出下面方程组：
用高斯消元法解上面方程组，求得a,b,c,d的值，完成Idea(y)的构造；
3）对于感兴趣区域中每一个值，TmpV(x, y, c) = Idea(y)，TmpV(x, y, c)
是对待处理数字图像Image中像素(x,y)在通道c的竖直扫描方向的亮度预测值
进一步，所述数字图像局部高光溢出消除方法中，分别压缩所保存的图像各通道按水平扫描和竖直扫描所得的亮度预测值，使其取值范围至不超过输出待处理数字图像Image通道的高光溢出阈值Level(c),进一步包括以下步骤：
1）把通道c亮度预测值中的最大值存入变量MaxLight；
2）把待处理数字图像Image在感兴趣区域即ROI区域边界上的各像素通道c的亮度的最大值存入变量MinLight；
3）构造亮度转换函数ConvertLight满足下述条件：
ConvertLight(MinLight) = MinLight
ComvertLight(MaxLight) ≤ Level(c)；
4)针对ROI内的每一个像素(x, y)，执行如下操作：
v = Tmp(x, y, c)，V为待处理数字图像Image在坐标（x，y）处像素通道C的像素值；
w = ConvertLight(v)，
Tmp(x, y, c) = w，
其中w,v是临时变量，上述操作实现各像素(x,y)在通道c内按照水平或者竖直方向扫描的预测值压缩到规定范围。
进一步地，所述数字图像局部高光溢出消除方法中，按照下述方法构造亮度转换函数ConvertLight：
设置K = 2×Level(c) – MaxLight；
判断K > MinLight成立，执行：
light < K时，ConvertLight(light) = light；
light≥K时，ConvertLight(light) = (light + K) / 2；
判断K > MinLight不成立，执行：
ConvertLight(light) = MinLight +(light - MinLight) × (Level(c) – MinLight) / (MaxLight – MinLight)。
进一步地，所述数字图像局部高光溢出消除方法中，构造亮度值混合函数MixValue(d1, d2, v1, v2)满足如下条件：
d1 = min(x - ROI_X1, ROI_X2 – x) ，
d2 = min(y - ROI_Y1, ROI_Y2 – y)，
当d1 = 0 时，MixValue (d1, d2, v1, v2) = v1；
当d1 > 0 且d2 = 0时，MixValue(d1, d2, v1, v2) = v2，
当d1>0且D2>0时，
Min(v1, v2) ≤ MixValue (d1, d2, v1, v2) ≤ Max(v1, v2)
MixLight = MixValue (d1, d2, v1, v2)。
进一步地，所述数字图像局部高光溢出消除方法中，按照下属方法构造亮度值混合函数MixValue(d1, d2, v1, v2)：
MixValue(d1, d2, v1, v2) = v1， (d1 = 0且 d2 = 0)
MixValue(d1, d2, v1, v2) = (d1*v2 + d2*v1)/(d1 + d2), (d1 > 0或d2 > 0)。
本发明的有益效果：
可以有效处理常见的数字摄影图像在被摄体表面光滑无纹理区域的高光溢出现象，包括处理被摄体表面曲率较大或点光源这两类特殊情况，且处理图形的结果更加自然。
附图说明
图1为数码照片中一条水平线上的像素亮度值的分布曲线，展示了高光溢出的后果；
图2单色填充法消除高光溢出后结果示意图。
图3为扫面线线性平滑过渡法消除高光溢出后结果示意图。
图4为理论上预测溢出部分的理论数值。
图5为根据本发明原理消除高光溢出后结果示意图。
图6为K小于level大于minlight时，亮度转换函数图像构造原理示意图。
图7为K小于minlight时，亮度转换函数图像构造原理示意图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步详细说明，下述说明仅是示例性的，不限定本发明的保护范围。
一种数字图像局部高光溢出消除方法，包括以下步骤：
1）参考附图4，根据数字图像亮度曲线中未溢出部分的数据估算溢出部分的理论亮度数值；
2）参考附图5，对于待调整区间内亮度做非线性变换，压缩最大亮度值规定范围，得到较好的修复效果。
本发明约定：
一种数字图像局部高光溢出消除方法，具体包括以下步骤：
1、在待处理数字图像Image亮度曲线中确定一个内部包含待处理的高光溢出区域的且长宽分别与两坐标轴平行的矩形区域作为感兴趣区域；
2、确定待处理数字图像Image亮度曲线中在水平扫描线段上各通道亮度的预测值，并保存到感兴趣区域水平扫描用的临时浮点数组中；
水平扫描线段上各通道亮度的预测值的步骤进一步包括：
1）定义待处理数字图像通道的亮度函数Light(x) ，使亮度函数Light(x)等于数字图像通道在亮度曲线中坐标（x，y）处的像素通道的像素值Pixel(x, y, c)；
2）确定待处理数字图像通道Image的理想亮度函数Idea(x)，
Idea(ROI_X1) = Light(ROI_X1)
Idea(ROI_X2) = Light(ROI_X2)
Idea’(ROI_X1) = Light’(ROI_X1)
Idea’(ROI_X2) = Light’(ROI_X2)
用三次多项式构造待处理数字图像通道Image在水平扫描线段(x1,y)-(x2,y)通道c上的理想亮度函数Idea(x)，具体步骤如下：
设
，根据Idea(x)构造要求可列出下面方程组：
用高斯消元法解上面方程组，求得a,b,c,d的值，完成Idea(x)的构造；
3）对于感兴趣区域中每一个值，TmpH(x, y, c) =Idea(x)，TmpH(x, y, c)即为水平扫描段和竖直扫描段中临时浮点数；
3、确定待处理数字图像Image在竖直扫描线段上各通道亮度的预测值，并保存到感兴趣区域竖直扫描用的临时浮点数中；
竖直扫描线段上各通道亮度的预测值的步骤进一步包括：
1）定义通道竖直的亮度函数Light(y) = Pixel(x, y, c)；
2）构造通道理想亮度函数Idea(y)，满足条件：
Idea(ROI_Y1) = Light(ROI_Y1)
Idea(ROI_Y2) = Light(ROI_Y2)
Idea’(ROI_Y1) = Light’(ROI_Y1)
Idea’(ROI_Y2) = Light’(ROI_Y2)
按照如下方法构造理想亮度函数：
用三次多项式构造Image在水平扫描线段(x,y1)-(x,y2)通道c上的理想亮度函数Idea(y)，具体步骤如下：
设
，根据Idea(y)构造要求可列出下面方程组：
(1)
用高斯消元法解上面方程组，求得a,b,c,d的值，完成Idea(y)的构造；
3）对于感兴趣区域中每一个值，TmpV(x, y, c) = Idea(y)，TmpV(x, y, c) 为临时浮点数组；
4、压缩所保存各通道的亮度值取值范围至不超过输出待处理数字图像Image通道的高光溢出阈值；压缩所保存各通道的亮度值取值范围至不超过输出待处理数字图像Image通道的高光溢出阈值进一步包括以下步骤：
1）把临时浮点数组中通道c中的最大值存入变量MaxLight；
2）把待处理数字图像Image在感兴趣区域即ROI区域边界上的各像素通道c的亮度的最大值存入变量MinLight；
3）构造亮度转换函数ConvertLight满足下述条件：
ConvertLight(MinLight) = MinLight
ComvertLight(MaxLight) ≤ Level(c)；
4)针对ROI内的每一个像素(x, y)，执行如下操作：
v = Tmp(x, y, c)，V为待处理数字图像Image在坐标（x，y）处像素通道C的像素值；
w = ConvertLight(v)，
Tmp(x, y, c) = w；
按照下述方法构造亮度转换函数ConvertLight：
设置K = 2×Level(c) – MaxLight，即求K值使得Level(c)是K与MaxLight的平均值；
参见附图6，判断K > MinLight成立，执行：
light < K时， ConvertLight (light) = light，也就是说此时压缩后的亮度与原始图片一样，压缩函数图像对应附图OA段；
light≥K时， ConvertLight (light) = (light + K) / 2，此时函数图象对应AB’段，实现把最大亮度MaxLight压缩至Level(c)。虚线AB表示亮度不压缩时函数的变化趋势。
判断K > MinLight不成立，执行：
ConvertLight(light) = MinLight +(light - MinLight) × (Level(c) – MinLight) / (MaxLight – MinLight)，对应的函数图象如下图7，虚线AB表示亮度不压缩时函数的变化趋势；
5、根据压缩后的数字图像Image亮度曲线中在水平扫描线段上各通道亮度的预测值和竖直扫描线段上各通道亮度的预测值，计算出亮度值混合函数；构造数据混合函数MixValue(d1, d2, v1, v2)满足如下条件：
d1 = min(x - ROI_X1, ROI_X2 – x) ，
d2 = min(y - ROI_Y1, ROI_Y2 – y)，
当d1 = 0 时，MixValue (d1, d2, v1, v2) = v1；
当d1 > 0 且d2 = 0时，MixValue(d1, d2, v1, v2) = v2，
Min(v1, v2) ≤ MixValue (d1, d2, v1, v2) ≤ Max(v1, v2)
MixLight = MixValue (d1, d2, v1, v2)；
按照下属方法构造数据混合函数MixValue(d1, d2, v1, v2)：
当d1 > 0 且d2 = 0时，MixValue(d1, d2, v1, v2) = v1，
当d1>0且d2>0时，MixValue(d1, d2, v1, v2) = (d1*v2 + d2*v1)/(d1 + d2)。
6、如果需要感兴趣区域中某点像素离左右区域边缘近，就采用水平扫描段上亮度的预测值，如果某点像素离上下区域边缘近，就采取竖直扫描端上亮度的预测值；如果某点像素在区域中心部分，通过亮度值混合函数确定某点亮度值；
7、根据上述6中确定好的亮度值调整数字图像Image亮度曲线中溢出部分的亮度值，以消除高光溢出处理好图像。
实施例
身份证人像照片在拍照后被剪裁为大小为358×441，RGB彩色模式的JIEG照片。对身份证照片的处理环节之一是消除皮肤高光区域。本实施实例在标出感兴趣区域ROI后，采用水平扫描的方法消除ROI内高光溢出。具体步骤如下：
一、身份证照片Image的颜色通道数Channels = 3，三个通道分别用R、G、B表示。设置R、G、B各通道阈值：Level(R) = 250；Level(G) = 240；Level(B) = 225。
二、构造通道理想亮度函数Idea(x)，
本实例用三次多项式构造Image在水平扫描线短(x1,y)-(x2,y)通道c上的理想亮度函数Idea(x)，具体步骤如下：
设
，根据Idea(x)构造要求可列出下面方程组：
(1)
(3)
用高斯消元法解上面方程组，求得a,b,c,d的值，完成Idea(x)的构造。因为本实例图像像素坐标为离散值，上述方程式(3)、(4)右端用差分代替导数计算，完成Idea(y)的构造；
三、按照下述方法构造亮度转换函数ConvertLight：
设置K = 2×Level(c) – MaxLight；
判断K > MinLight成立，执行：
light < K时，ConvertLight(light) = light；
light≥K时，ConvertLight(light) = (light + K) / 2；
判断K > MinLight不成立，执行：
ConvertLight(light) = MinLight +(light - MinLight) × (Level(c) – MinLight) / (MaxLight – MinLight)。
四、数据混合函数MixValue的构造方法
d1 = min(x - ROI_X1, ROI_X2 – x) ，
d2 = min(y - ROI_Y1, ROI_Y2 – y)，
MixValue(d1, d2, v1, v2) = v1， (d1 = 0且 d2 = 0)
MixValue(d1, d2, v1, v2) = (d1×v2 + d2×v1)/(d1 + d2), (d1 > 0或d2 > 0)。
五、根据上述中确定好的亮度值调整数字图像Image亮度曲线中溢出部分的亮度值，以消除高光溢出处理好图像。
以上所述仅是本发明的优选实施例而已，并非对本发明做任何形式的限制，虽然本发明已经通过上述实施例披露了，但是不能用于限定本发明，本领域人员可利用上述揭示的技术内容作出许多变化或改进的等效实施例，这些等效实施例应属于本发明的技术方案的范围。
Claims (7)
1.一种数字图像局部高光溢出消除方法，首先根据数字图像亮度曲线中未溢出部分的数据估算溢出部分的理论亮度数值；其次对于待调整区间内亮度做非线性变换，压缩最大亮度值规定范围，得到较好的修复效果；其特征在于包括以下步骤：
1）在待处理数字图像亮度曲线中确定一个内部包含待处理的高光溢出区域的且长宽分别与两坐标轴平行的矩形区域作为感兴趣区域；
2）确定待处理数字图像亮度曲线中在水平扫描线段上各通道亮度的预测值，并保存到感兴趣区域水平扫描用的临时浮点数组中；
3）确定待处理数字图像在竖直扫描线段上各通道亮度的预测值，并保存到感兴趣区域竖直扫描用的临时浮点数组中；
4）压缩所保存在临时数组中的数字图像亮度曲线中在水平扫描线段上各通道亮度的预测值和竖直扫描线段上各通道亮度的预测值，使其范围至不超过输出待处理数字图像通道的高光溢出阈值；
5）根据压缩后的数字图像亮度曲线中在水平扫描线段上各通道亮度的预测值和竖直扫描线段上各通道亮度的预测值，计算出亮度值混合函数；
6）通过亮度值混合函数确定感兴趣区域内每个像素在各通道的亮度值，亮度值混合函数使得感兴趣区域边界上的像素颜色值与原始图像相同；
7）根据上述6）中确定好的亮度值调整数字图像亮度曲线中溢出部分的亮度值，以消除高光溢出处理好图像。
2.根据权利要求1所述数字图像局部高光溢出消除方法，其特征在于：水平扫描线段上各通道亮度的预测值的步骤进一步包括：
1）定义待处理数字图像通道的亮度函数Light(x) ，使亮度函数Light(x)等于数字图像通道在亮度曲线中坐标（x，y）处的像素通道的像素值Pixel(x, y, c)；
2）确定待处理数字图像的理想亮度函数Idea(x)，
Idea(ROI_X1) = Light(ROI_X1)
Idea(ROI_X2) = Light(ROI_X2)
Idea’(ROI_X1) = Light’(ROI_X1)
Idea’(ROI_X2) = Light’(ROI_X2)
用三次多项式构造待处理数字图像通道Image在水平扫描线段(x1,y)-(x2,y)通道c上的理想亮度函数Idea(x)，具体步骤如下：
设 
，根据Idea(x)构造要求可列出下面方程组：
(3)
(4)
用高斯消元法解上面方程组，求得a,b,c,d的值，完成Idea(x)的构造；
3）对于感兴趣区域中每一个值，TmpH(x, y, c) =Idea(x)，TmpH(x, y, c)是对待处理数字图像中像素(x,y)在通道c的水平扫描方向的亮度预测值。
3.根据权利要求1所述数字图像局部高光溢出消除方法，其特征在于：竖直扫描线段上各通道亮度的预测值的步骤进一步包括：
1）定义通道竖直的亮度函数Light(y) = Pixel(x, y, c)；
2）构造通道理想亮度函数Idea(y)，满足条件：
Idea(ROI_Y1) = Light(ROI_Y1)
Idea(ROI_Y2) = Light(ROI_Y2)
Idea’(ROI_Y1) = Light’(ROI_Y1)
Idea’(ROI_Y2) = Light’(ROI_Y2)
按照如下方法构造理想亮度函数：
用三次多项式构造Image在水平扫描线段(x,y1)-(x,y2)通道c上的理想亮度函数Idea(y)，具体步骤如下：
设
，根据Idea(y)构造要求可列出下面方程组：
(1)
(3)
用高斯消元法解上面方程组，求得a,b,c,d的值，完成Idea(y)的构造；
3）对于感兴趣区域中每一个值，TmpV(x, y, c) = Idea(y)，TmpV(x, y, c)
是对待处理数字图像中像素(x,y)在通道c的竖直扫描方向的亮度预测值。
4.根据权利要求1所述数字图像局部高光溢出消除方法，其特征在于，分别压缩所保存的图像各通道按水平扫描和竖直扫描所得的亮度预测值，使其取值范围至不超过输出待处理数字图像通道的高光溢出阈值Level(c),进一步包括以下步骤：
1）把通道c亮度预测值中的最大值存入变量MaxLight；
2）把待处理数字图像在感兴趣区域即ROI区域边界上的各像素通道c的亮度的最大值存入变量MinLight；
3）构造亮度转换函数ConvertLight满足下述条件：
ConvertLight(MinLight) = MinLight
ComvertLight(MaxLight) ≤ Level(c)；
4)针对ROI内的每一个像素(x, y)，执行如下操作：
v = Tmp(x, y, c)，V为待处理数字图像在坐标（x，y）处像素通道C的像素值；
w = ConvertLight(v)，
Tmp(x, y, c) = w，
其中w,v是临时变量，上述操作实现各像素(x,y)在通道c内按照水平或者竖直方向扫描的预测值压缩到规定范围。
5.根据权利要求4所述数字图像局部高光溢出消除方法，其特征在于：按照下述方法构造亮度转换函数ConvertLight：
设置K = 2×Level(c) – MaxLight；
判断K > MinLight成立，执行：
light < K时，ConvertLight(light) = light；
light≥K时，ConvertLight(light) = (light + K) / 2；
判断K > MinLight不成立，执行：
ConvertLight(light) = MinLight +(light - MinLight) × (Level(c) – MinLight) / (MaxLight – MinLight)。
6.根据权利要求1所述数字图像局部高光溢出消除方法，其特征在于:构造亮度值混合函数MixValue(d1, d2, v1, v2)满足如下条件：
d1 = min(x - ROI_X1, ROI_X2 – x) ，
d2 = min(y - ROI_Y1, ROI_Y2 – y)，
当d1 = 0 时，MixValue (d1, d2, v1, v2) = v1；
当d1 > 0 且d2 = 0时，MixValue(d1, d2, v1, v2) = v2，
当d1>0且d2>0时，
Min(v1, v2) ≤ MixValue (d1, d2, v1, v2) ≤ Max(v1, v2)
MixLight = MixValue (d1, d2, v1, v2)。
7.根据权利要求6所述数字图像局部高光溢出消除方法，其特征在于:按照下属方法构造亮度值混合函数MixValue(d1, d2, v1, v2)：
当d1 > 0 且d2 = 0时，MixValue(d1, d2, v1, v2) = v1，
当d1>0且d2>0时，MixValue(d1, d2, v1, v2) = (d1*v2 + d2*v1)/(d1 + d2)。
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