CN103020942B - 基于混合域的图像全局对比度以及局部细节度调整方法 - Google Patents

Abstract

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于混合域的图像全局对比度以及局部细节度调整方法。本发明通过建立单通道图像的高斯金字塔，并对高斯金字塔进行由上至下逐层处理，利用每一层的图像以及该图像上一层图像的处理结果，在空间域和频域中进行混合计算，得到完成调整的最终图像。本发明的方法能够根据用户给定的参数，对待调整图像的全局对比度及局部细节度进行任意调整，并且能在多个尺度上抑制和避免光环、锯齿、振铃、边反转等不良现象的产生；同时，本发明计算过程快速，鲁棒性很高。

Description

基于混合域的图像全局对比度以及局部细节度调整方法

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于混合域的图像全局对比度以及局部细节度调整方法。

背景技术

在图像处理领域，如何在进行图像全局对比度及局部细节度调整的同时很好的保持住图像的边缘，不发生光环、锯齿、振铃、边反转等现象，是一个十分重要并一直受到广泛关注的问题。传统的基于图像分解的方法难以很好地保持住图像边缘，尤其容易产生光环类的瑕疵。现有技术中的一些方法，虽然能够获得质量较好的结果，但是计算耗时一般十分巨大，难以快速应用。

综上所述，一种快速有效的图像全局对比度以及局部细节度调整方法是亟待提供的。

发明内容

(一)要解决的技术问题

本发明的目的在于提供一种基于高斯金字塔和混合域的图像全局对比度以及局部细节度调整方法，用于快速有效的对图像全局对比度及局部细节度进行调整，同时较好地保持住图像边缘，避免瑕疵。

(二)技术方案

本发明技术方案如下：

一种基于高斯金字塔和混合域的图像全局对比度以及局部细节度调整方法，包括步骤：

S1.设定调整参数并将待调整图像分解为若干单通道图像；

S2.对于每个单通道图像，建立该单通道图像的高斯金字塔；

S3.对步骤S2中高斯金字塔最顶层图像进行全局线性变换处理；

S4.对步骤S2中高斯金字塔最顶层以下各层图像，依次结合上一层处理结果进行变换处理；

S5.组合所有单通道图像的高斯金字塔最底层图像变换处理结果，得到完成调整的最终图像。

优选的，所述调整参数包括：控制最终图像局部细节度的参数α、控制最终图像全局对比度的参数β以及区分局部细节与全局对比的阈值σ。

优选的，所述步骤S1中，将待调整图像按照RGB色彩空间进行三通道分解。

优选的，所述步骤S1还包括，将每个单通道图像亮度值范围归一化为区间[0，1]。

优选的，所述步骤S2中，根据5x5二项式核函数建立单通道图像的高斯金字塔，高斯金字塔最底层图像与该单通道图像相同。

优选的，所述高斯金字塔层数h取使最顶层图像I_h长和宽都大于8像素的最大正整数。

优选的，所述步骤S3包括：

对于最顶层图像I_h，根据公式O_h,p＝Avg(I_h)+β(I_h,p-Avg(I_h))进行全局线性变换处理；

其中，O_h,p以及I_h,p分别表示图像I_h以及变换处理后得到的图像O_h在像素p上的灰度值，Avg(I_h)表示图像I_h的平均灰度值。

优选的，所述步骤S4包括：

S401.设定距离阈值；

S402.对于任意与图像I_k(k＝h-1,h-2,…,1)中像素p距离不超过所述距离阈值的像素q，做如下计算：

I'_k,p,q＝I_k,p+sign(I_k,q-I_k,p)M_α,β,σ(|I_k,q-I_k,p|)；

其中，sign表示符号函数，M函数表示与所述调整参数相关的映射函数；

S403.分别计算 $S_{k,p}=\underset{q\∈w_p}{\mathrm{\Σ}}{I}_{k,p,q}^{\′}/W$ 以及 $T_{k,p}=\underset{q\∈w_p}{\mathrm{\Σ}}{I}_{k,p,q}^{\′}/W;$

其中，w_p表示与像素p距离不超过所述距离阈值的像素的集合；

S404.计算图像I_k+1经变换处理得到的图像O_k+1的采样图像O′_k；

S405.结合所述步骤S402-S404中计算结果，计算变换处理后的图像O_k。

优选的，所述M函数为：

优选的，所述步骤S405中，根据以下公式计算变换处理后的图像O_k：

$O_k={\mathrm{DCT}}^{-1}\left(\frac{\mathrm{\λDCT}\left(G\right)\mathrm{DCT}\left(O_k^{\′}\right)+\mathrm{DCT}\left(T_k\right)-\mathrm{DCT}\left(L\right)\mathrm{DCT}\left(S_k\right)}{\mathrm{\λDCT}{\left(G\right)}^2+1-\mathrm{DCT}{\left(L\right)}^2}\right);$

其中，DCT和DCT^-1分别表示离散余弦变换以及离散余弦反变换，G表示9x9二项式核函数，L表示卷积核函数，λ表示正常数。

(三)有益效果

本发明通过建立单通道图像的高斯金字塔，并对高斯金字塔进行由上至下逐层处理，利用每一层的图像以及该图像上一层图像的处理结果，在空间域和频域中进行混合计算，得到完成调整的最终图像。本发明的方法能够根据用户给定的参数，对待调整图像的全局对比度及局部细节度进行任意调整，并且能在多个尺度上抑制和避免光环、锯齿、振铃、边反转等不良现象的产生；同时，本发明计算过程快速，鲁棒性很高。

附图说明

图1是本发明的一种基于高斯金字塔和混合域的图像全局对比度以及局部细节度调整方法的流程示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例，对发明的具体实施方式做进一步描述。以下实施例仅用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。

流程图如图1中所示的一种基于高斯金字塔和混合域的图像全局对比度以及局部细节度调整方法，主要包括以下步骤：

S1.首先由用户设定调整参数α、β、σ以及任意的正常数λ等；其中，α用于控制最终图像的局部细节度，β用于控制最终图像的全局对比度，σ用于提供一个阈值以区分局部细节和全局对比，λ可为任意正实数；然后将待调整图像分解为若干单通道图像；本实施例中，将待调整图像按照RGB(Red Green Blue，三原色光)色彩空间进行三通道分解；最后，将每个单通道图像亮度值范围归一化为区间[0，1]。

S2.对于每个单通道图像I，根据5x5二项式核函数(binomialkernel)建立该单通道图像的高斯金字塔I₁,I₂......I_h，其中，I₁＝I，即高斯金字塔最底层图像与该单通道图像相同，图像尺寸从I₁到I_h逐渐变小；所述高斯金字塔层数h优选取使最顶层图像I_h长和宽都大于8像素的最大正整数；

S3.对步骤S2中高斯金字塔最顶层图像进行全局线性变换处理；本实施例中，该步骤具体为：

对于最顶层图像I_h，根据公式O_h,p＝Avg(I_h)+β(I_h,p-Avg(I_h))进行全局线性变换处理；

其中，O_h,p以及I_h,p分别表示图像I_h以及变换处理后得到的图像O_h在像素p上的灰度值，Avg(I_h)表示图像I_h的平均灰度值。

S4.对步骤S2中高斯金字塔最顶层以下各层图像I_k(k＝h-1,h-2,…,1)，依次结合上一层处理结果进行变换处理，其处理过程在空间域以及频域中混合进行；该步骤主要包括：

S401.根据实际需求，设定合适的距离阈值D；本实例中，D＝4；

S402.对于图像I_k(k＝h-1,h-2,…,1)中每个像素p，对于任意与所述像素p距离不超过所述距离阈值D的像素q，做如下计算：

I'_k,p,q＝I_k,p+sign(I_k,q-I_k,p)M_α,β,σ(|I_k,q-I_k,p|)；

其中，sign表示符号函数，M函数表示与所述调整参数α、β以及σ相关的映射函数；所述M函数可以为：

或者也可以为其他与所述调整参数α、β以及σ相关的映射函数。

S403.分别计算 $S_{k,p}=\underset{q\∈w_p}{\mathrm{\Σ}}{I}_{k,p,q}^{\′}/W$ 以及 $T_{k,p}=\underset{q\∈w_p}{\mathrm{\Σ}}{I}_{k,p,q}^{\′}/W;$

其中，w_p表示与像素p距离不超过所述距离阈值的像素的集合；

S404.根据5x5多项式核函数计算图像I_k+1经变换处理得到的图像O_k+1的采样图像O′_k，图像O′_k与图像I_k大小相同；

S405.结合所述步骤S402-S404中计算结果，计算变换处理后的图像O_k；本实施例中，该步骤具体为：

其中，所述步骤S405中，根据以下公式计算变换处理后的图像O_k：

$O_k={\mathrm{DCT}}^{-1}\left(\frac{\mathrm{\λDCT}\left(G\right)\mathrm{DCT}\left(O_k^{\′}\right)+\mathrm{DCT}\left(T_k\right)-\mathrm{DCT}\left(L\right)\mathrm{DCT}\left(S_k\right)}{\mathrm{\λDCT}{\left(G\right)}^2+1-\mathrm{DCT}{\left(L\right)}^2}\right);$

其中，DCT和DCT^-1分别表示离散余弦变换以及离散余弦反变换，G表示9x9二项式核函数，λ表示正常数，L表示卷积核函数；

或者，可以将该步骤中的离散余弦变换及离散余弦反变换替换成为其他类似的“空间域-频域”变换及其反变换。

S5.组合所有单通道图像的高斯金字塔最底层图像变换处理结果，得到完成调整的最终图像。

本发明的方法能够根据用户给定的参数，对待调整图像的全局对比度及局部细节度进行任意调整，并且能在多个尺度上抑制和避免光环、锯齿、振铃、边反转等不良现象的产生；同时，本发明计算过程快速，鲁棒性很高。此外，本发明所提出的方法，还能应用于其他的图像处理问题，如图像抽象化、图像自动去雾等。

以上实施方式仅用于说明本发明，而并非对本发明的限制，有关技术领域的普通技术人员，在不脱离本发明的精神和范围的情况下，还可以做出各种变化和变型，因此所有等同的技术方案也属于本发明的保护范畴。

Claims (4)

1.一种基于高斯金字塔和混合域的图像全局对比度以及局部细节度调整方法，其特征在于，包括步骤：

S1.设定调整参数并将待调整图像分解为若干单通道图像；

S2.对于每个单通道图像，建立该单通道图像的高斯金字塔；

S3.对步骤S2中高斯金字塔最顶层图像进行全局线性变换处理；

S4.对步骤S2中高斯金字塔最顶层以下各层图像，依次结合上一层处理结果进行变换处理；

S5.组合所有单通道图像的高斯金字塔最底层图像变换处理结果，得到完成调整的最终图像；

其中，所述调整参数包括：控制最终图像局部细节度的参数α、控制最终图像全局对比度的参数β以及区分局部细节与全局对比的阈值σ；

所述步骤S1中，将待调整图像按照RGB色彩空间进行三通道分解；

所述步骤S1还包括，将每个单通道图像亮度值范围归一化为区间[0，1]；

所述步骤S2中，根据5x5二项式核函数建立单通道图像的高斯金字塔，高斯金字塔最底层图像与该单通道图像相同；

所述高斯金字塔层数h取使最顶层图像I_h长和宽都大于8像素的最大正整数；所述步骤S3包括：

对于最顶层图像I_h，根据公式O_h,p＝Avg(I_h)+β(I_h,p-Avg(I_h))进行全局线性变换处理；

其中，O_h,p以及I_h,p分别表示图像I_h以及变换处理后得到的图像O_h在像素p上的灰度值，Avg(I_h)表示图像I_h的平均灰度值。

2.根据权利要求1所述的图像全局对比度以及局部细节度调整方法，其特征在于，所述步骤S4包括：

S401.设定距离阈值；

S402.对于任意与图像I_k(k＝h-1,h-2,…,1)中像素p距离不超过所述距离阈值的像素q，做如下计算：

I'_k,p,q＝I_k,p+sign(I_k,q-I_k,p)M_α,β,σ(|I_k,q-I_k,p|)；

其中，sign表示符号函数，M函数表示与所述调整参数α,β,σ相关的映射函数；α用于控制最终图像的局部细节度，β用于控制最终图像的全局对比度，σ用于提供一个阈值以区分局部细节和全局对比；

W表示像素集合w_p中元素的个数；

S404.计算图像I_k+1经变换处理得到的图像O_k+1的采样图像O_k′；

S405.结合所述步骤S402-S404中计算结果，计算变换处理后的图像O_k。

3.根据权利要求2所述的图像全局对比度以及局部细节度调整方法，其特征在于，所述M函数为：

4.根据权利要求2或3所述的图像全局对比度以及局部细节度调整方法，其特征在于，所述步骤S405中，根据以下公式计算变换处理后的图像O_k：

$O_k={\mathrm{DCT}}^{-1}\left(\frac{\mathrm{\λDCT}\left(G\right)\mathrm{DCT}\left(O_k^{\′}\right)+\mathrm{DCT}\left(T_k\right)-\mathrm{DCT}\left(L\right)\mathrm{DCT}\left(S_k\right)}{\mathrm{\λDCT}{\left(G\right)}^2+1-\mathrm{DCT}{\left(L\right)}^2}\right)$

其中，DCT和DCT^-1分别表示离散余弦变换以及离散余弦反变换，G表示9x9二项式核函数，L表示卷积核函数，λ表示正常数。