CN103002291A - 一种摄像机宽动态图像增强方法及装置 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种摄像机宽动态图像增强方法及装置，它是通过在原始图像数据中分别统计图像中较亮像素区域及较暗像素区域的像素均值，利用像素均值的不同取值范围，获取亮度提升因子，以亮度提升因子为参数，利用指数曲线，将原始图像做一次映射，得到拉伸后的图像；再通过对拉伸后的图像进行高斯模糊处理，获取拉伸后图像的低频图谱，利用低频图与拉伸后图像的比值作为参数，对拉伸后的图像作对比度提升，得到最终的宽动态图像。

Description

一种摄像机宽动态图像增强方法及装置
技术领域
本发明涉及一种图像处理方法及装置，特别是摄像机宽动态图像增强方法及装置。
背景技术
宽动态技术是在非常强烈的对比下让摄像机看到影像的特色而运用的一种技术。 当在强光源（日光、灯具或反光等）照射下的高亮度区域及阴影、逆光等相对亮度较低的区域在图像中同时存在时，摄像机输出的图像会出现明亮区域因曝光过度成为白色，而黑暗区域因曝光不足成为黑色，严重影响图像质量。摄像机在同一场景中对最亮区域及较暗区域的表现是存在局限的，这种局限就是通常所讲的“动态范围”。
传统的宽动态增强方法有两类：一类是基于曲线变换的方法，一类是基于双快门曝光然后数字合成的方法。基于曲线变换的方法通过构造对数变换、指数变换或者自定义曲线变换公式，将原始数据映射到相应的变换空间，达到增强图像宽动态范围的目的，但是在变换过程中图像的细节也随着损失，使得变换后的图像对比度降低。基于双快门的方式需要硬件设计支持用两个不同的快门时间同时曝光产生两帧图像，一帧得到清晰的亮区，一帧得到清晰的暗区，然后通过图像融合方法得到一帧宽动态范围的图像。
发明内容
本发明的目的在于，提供一种摄像机宽动态图像增强方法及装置。它可以实现较好的宽动态效果，使得宽动态增强后的图像细节损失减小，并保证较高的对比度。
本发明的技术方案：一种摄像机宽动态图像增强方法，包括以下步骤：
①通过在原始图像数据中分别统计图像中较亮像素区域及较暗像素区域的像素均值，利用像素均值的不同取值范围，获取亮度提升因子，以亮度提升因子为参数，利用指数曲线，将原始图像做一次映射，得到拉伸后的图像；
②再通过对拉伸后的图像进行高斯模糊处理，获取拉伸后图像的低频图谱，利用低频图与拉伸后图像的比值作为参数，对拉伸后的图像作对比度提升，得到最终的宽动态图像。
上述的摄像机图像处理方法中，所述步骤①的具体方法包括以下步骤：
（S21）读取原始图像的RGB图像数据；
（S22）将RGB图像数据转为YUV数据；
（S23）获取Y分量中灰度值最大像素值MaxY和最大10%的像素的均值MaxYP；
（S24）获取Y分量中灰度值最小像素值MinY和最小10%的像素的均值MinYP；
（S25）根据MaxYP、MinYP和提升因子求取公式得出亮度提升因子LumCoef，其中提升因子求取公式为
M = 0.3679 0.5353 0.6065 0.5353 0.3679 0.5353 0.7788 0.8825 0.7788 0.5353 0.6065 0.8825 1.0000 0.8825 0.6065 0.5353 0.7788 0.8825 0.7788 0.5353 0.3679 0.5353 0.6065 0.5353 0.3679    ；
（S26）根据步骤S23和步骤S25中得到的MaxY和LumCoef以及亮度提升公式对图像进行亮度非线性拉伸，其中亮度提升公式为Ylight=Min(255,Max(0,Pow(Ysrc/MaxY,LumCoef)*MaxY))，其中，Ysrc表示每个像素的Y通道原始亮度值, Ylight表示对每个像素的Y通道做亮度提升后的亮度值。
前述的摄像机图像处理方法中，所述步骤②的具体方法包括以下步骤：
（S31）读取亮度提升后图像的Y通道图像数据；
（S32）采用5×5的高斯模板M与亮度拉伸后图像的灰度图Ilight进行卷积操作，得到Y通道的模糊后图像的灰度图Iblur，卷积公式为Iblur=Ilight*M，其中，模板矩阵为
M = 0.3679 0.5353 0.6065 0.5353 0.3679 0.5353 0.7788 0.8825 0.7788 0.5353 0.6065 0.8825 1.0000 0.8825 0.6065 0.5353 0.7788 0.8825 0.7788 0.5353 0.3679 0.5353 0.6065 0.5353 0.3679 ；
（S33）利用对比度提升公式对图像进行对比度提升，对比度提升公式为
Ydst=Min(255,Max(0,Pow(Ylight/MaxY,Yblur/Ylight)*MaxY))，
其中， Ylight表示对每个像素的Y通道做亮度提升后的亮度值，Yblur表示每个像素的Y通道经过高斯模糊后的亮度值, MaxY为步骤S23中所求得的原始图像Y通道最大值，Ydst为Y通道最终像素值；
（S34）YUV图像数据转为RGB数据。
实现前述方法的一种摄像机宽动态图像增强装置，包括曲线拉伸模块（12）和对比度提升模块（13）；其中曲线拉伸模块（12）完成从RGB数据源（11）中分析出亮度提升因子，以亮度提升因子为参数制定拉伸曲线，对图像亮度进行拉伸，得到拉伸后的图像；对比度提升模块（13）对拉伸后的图像作对比度提升，得到最终的宽动态图像。
与现有技术相比，本发明是基于曲线变换的宽动态图像增强方法，在处理图像的过程中，其用于变换的曲线是针对不同的图像亮度范围制定的，因此可以得到更好的宽动态效果。而且本发明在处理过程中，运用了对比度提升的方法，提升曲线拉伸后的图像对比度，获得了更好的宽动态图像效果。
附图说明
图1是本发明的结构示意图；
图2是本发明步骤①的流程图；
图3是本发明步骤②的流程图；
图4是本发明总体步骤的流程图；
图5是本发明的处理效果对比图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例对本发明作进一步的说明，但并不作为对本发明限制的依据。
实施例。本发明装置如图1所示，由曲线拉伸模块12和对比度提升模块13两部分组成。曲线拉伸模块12完成从RGB数据源11中分析出亮度提升因子，以亮度提升因子做参数设计拉伸曲线，对图像亮度进行拉伸，得到拉伸后的图像。对比度提升模块13对拉伸后的图像作对比度提升，得到最终的宽动态图像。
图2是表示本发明曲线拉伸模块的流程图。
如图2所示，本发明优选实施例的曲线拉伸模块详细步骤如下:
（S21）读取原始RGB图像数据。
（S22）RGB图像数据转为YUV数据。
（S23）获取Y分量中灰度值最大像素值MaxY和最大10%的像素的均值MaxYP。
（S24）获取Y分量中灰度值最小像素值MinY和最小10%的像素的均值MinYP。
（S25）根据MaxYP和MinYP求取亮度提升因子LumCoef。公式如下：
Figure GDA0000266327803
（S26）亮度非线性拉伸。公式如下：
Ylight=Min(255,Max(0,Pow(Ysrc/MaxY,LumCoef)*MaxY))；
其中，Ysrc表示每个像素的Y通道原始亮度值, Ylight表示对每个像素的Y通道做亮度提升后的亮度值，MaxY和LumCoef分别为步骤S23和步骤S25中所求得的值。Pow指幂运算，Pow（x，y）即计算x的y次幂。
图3是表示本发明装置对比度提升模块的流程图。
如图3所示，本发明优选实施例的对比度提升模块详细步骤如下:
（S31）读取亮度提升后的Y通道图像数据。
（S32）求取Y通道的模糊图像Iblur。采用5×5的高斯模板M与图像Ilight进行卷积操作，公式如下：
Iblur=Ilight*M；
其中,Iblur为模糊后的灰度图，Ilight为亮度拉伸后的灰度图，模板矩阵
M = 0.3679 0.5353 0.6065 0.5353 0.3679 0.5353 0.7788 0.8825 0.7788 0.5353 0.6065 0.8825 1.0000 0.8825 0.6065 0.5353 0.7788 0.8825 0.7788 0.5353 0.3679 0.5353 0.6065 0.5353 0.3679
（S33）对图像进行对比度提升。公式如下：
Ydst=Min(255,Max(0,Pow(Ylight/MaxY,Yblur/Ylight)*MaxY))；
其中， Ylight表示对每个像素的Y通道做亮度提升后的亮度值，Yblur表示每个像素的Y通道经过高斯模糊后的亮度值, MaxY为步骤S23中所求得的原始图像Y通道最大值，Ydst为Y通道最终像素值。
（S34）YUV图像数据转为RGB数据。
本发明的方法具体步骤如图4所示，包括曲线拉伸模块12的具体工作步骤和对比度提升模块13的工作步骤。
经本发明方法处理的图片效果如图5所示，图5中左侧为原始图片，右侧为经本发明方法处理后的图片，处理后的图片宽动态图像效果明显提高。

Claims (4)

1.一种摄像机宽动态图像增强方法，其特征在于，包括以下步骤：
①通过在原始图像数据中分别统计图像中较亮像素区域及较暗像素区域的像素均值，利用像素均值的不同取值范围，获取亮度提升因子，以亮度提升因子为参数，利用指数曲线，将原始图像做一次映射，得到拉伸后的图像；
②再通过对拉伸后的图像进行高斯模糊处理，获取拉伸后图像的低频图谱，利用低频图与拉伸后图像的比值作为参数，对拉伸后的图像作对比度提升，得到最终的宽动态图像。
2.根据权利要求1所述的摄像机图像处理方法，其特征在于，所述步骤①的具体方法包括以下步骤：
（S21）读取原始图像的RGB图像数据；
（S22）将RGB图像数据转为YUV数据；
（S23）获取Y分量中灰度值最大像素值MaxY和最大10%的像素的均值MaxYP；
（S24）获取Y分量中灰度值最小像素值MinY和最小10%的像素的均值MinYP；
（S25）根据MaxYP、MinYP和提升因子求取公式得出亮度提升因子LumCoef，其中提升因子求取公式为
Figure FDA0000253427781
   ；
（S26）根据步骤S23和步骤S25中得到的MaxY和LumCoef以及亮度提升公式对图像进行亮度非线性拉伸，其中亮度提升公式为Ylight=Min(255,Max(0,Pow(Ysrc/MaxY,LumCoef)*MaxY))，其中，Ysrc表示每个像素的Y通道原始亮度值, Ylight表示对每个像素的Y通道做亮度提升后的亮度值。
3.根据权利要求2所述的摄像机图像处理方法，其特征在于，所述步骤②的具体方法包括以下步骤：
（S31）读取亮度提升后图像的Y通道图像数据；
（S32）采用5×5的高斯模板M与亮度拉伸后图像的灰度图Ilight进行卷积操作，得到Y通道的模糊后图像的灰度图Iblur，卷积公式为Iblur=Ilight*M，其中，模板矩阵为
M = 0.3679 0.5353 0.6065 0.5353 0.3679 0.5353 0.7788 0.8825 0.7788 0.5353 0.6065 0.8825 1.0000 0.8825 0.6065 0.5353 0.7788 0.8825 0.7788 0.5353 0.3679 0.5353 0.6065 0.5353 0.3679 ；
（S33）利用对比度提升公式对图像进行对比度提升，对比度提升公式为
Ydst=Min(255,Max(0,Pow(Ylight/MaxY,Yblur/Ylight)*MaxY，
其中， Ylight表示对每个像素的Y通道做亮度提升后的亮度值，Yblur表示每个像素的Y通道经过高斯模糊后的亮度值, MaxY为步骤S23中所求得的原始图像Y通道最大值，Ydst为Y通道最终像素值；
（S34）YUV图像数据转为RGB数据。
4.实现权利要求1至3任一权利要求所述的一种摄像机宽动态图像增强装置，其特征在于：包括曲线拉伸模块（12）和对比度提升模块（13）；其中曲线拉伸模块（12）完成从RGB数据源（11）中分析出亮度提升因子，以亮度提升因子为参数制定拉伸曲线，对图像亮度进行拉伸，得到拉伸后的图像；对比度提升模块（13）对拉伸后的图像作对比度提升，得到最终的宽动态图像。
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