CN103327219B - 一种视频图像对比度调整方法及装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种视频图像对比度调整方法及装置，用以实现通过视频图像采集设备的采集参数对伽马曲线进行实时调整，采用实时调整的伽马曲线对视频图像的对比度进行调整，提高视频图像对比度调整的效率，降低对视频图像对比度进行调整的复杂度。该方法为：检测视频图像采集设备的当前采集参数和采集的视频图像的亮度相关参数，确定出对应的调整曲线组，所述调整曲线组中包含的各调整曲线为所述当前采集参数和/或亮度相关参数取边界值时对应的曲线；根据所述当前采集参数和/或亮度相关参数，并基于所述调整曲线组计算获得对应的伽马曲线；采用所述伽马曲线对采集的视频图像的对比度进行调整。

Description

一种视频图像对比度调整方法及装置

技术领域

本发明涉及视频图像处理技术领域，尤其涉及一种视频图像对比度调整方法及装置。

背景技术

采用伽马曲线对图像的对比度进行调整是一种关键的图像处理方法。在视频图像处理技术领域，采用伽马曲线对视频画面质量的提高起着很大的作用，可以使画面的黑暗场景部分更暗，明亮场景更亮，在保证画面最大亮度不失真的情况下，显著提高画面对比度。

目前，常用的对图像对比度进行调整的方式有以下两种方式：

第一种方式，在视频设备中预先设定不同的场景描述对应的伽马曲线，在真实场景下，计算该场景对应画面的各灰度等级的统计像素数目或者进行直方图统计，根据统计结果确定对应的场景描述，并采用该场景描述对应的伽马曲线进行对比度调整。例如，预设场景描述：白天对应第一伽马曲线，黑夜对应第二伽马曲线，用户在真实场景下，计算该场景对应的画面各灰度等级的统计像素数目，根据统计结果判断当前场景描述为黑夜时，选择黑夜对应的伽马曲线进行对比度调整。该方式对于需要大量进行场景切换的情况，需要预设大量的伽马曲线，这对查找确定伽马曲线的时间和内存空间都有较高的要求，并且在大量场景切换时，还可能出现亮度跳变的情况。

第二种方式，在专利申请号为200610157910.6中提到动态调整伽马曲线的方法，通过计算画面各灰度等级的像素数据确定画面为暗场画面时，更改暗阶抑制系数，达到调整伽马曲线的目的。该方式直接关联画面各灰度等级像素数目的统计，且仅适用于暗场画面，对于处于暗场和亮场中间的画面，不能进行对比度的有效调整。

在一体化摄像机等高端智能化的安防设备中，镜头的拉伸、转动，场景的变化也需要相应调整伽马曲线来调整图像的对比度和清晰度。但是，随着视频帧率和视频图像分辨率的提高，对各灰度等级像素数目统计的计算量，或者直方图统计的计算量越来越大，同时，在镜头拉伸、场景变换的过程中，需要频繁计算当前图像的各灰度等级的像素数目或者是直方图，以调整伽马曲线，计算量很大，因此，上述两种方式都无法满足实时处理的要求。另外，现有的伽马曲线调整的方式，无论是动态调整，还是进行伽马曲线的切换，都需要重新配置与伽马曲线对应的伽马映射表，应用于实时视频图像处理中，实际实施的难度较大。

发明内容

本发明提供一种视频图像对比度调整方法及装置，用以实现通过视频图像采集设备的采集参数对伽马曲线进行实时调整，从而采用实时调整的伽马曲线对视频图像的对比度进行调整，以提高视频图像对比度调整的效率，降低对视频图像对比度调整的复杂度。

本发明实施例提供的具体技术方案如下：

一种视频图像对比度调整方法，包括：

检测视频图像采集设备的当前采集参数和采集的视频图像的亮度相关参数，确定出对应的调整曲线组，所述调整曲线组中包含的各调整曲线为所述当前采集参数取边界值时对应的曲线；

根据所述当前采集参数和/或亮度相关参数，并基于所述调整曲线组计算获得对应的伽马曲线；

采用所述伽马曲线对采集的视频图像的对比度进行调整。

一种视频图像对比度调整装置，包括：

第一处理单元，用于检测视频图像采集设备的当前采集参数和采集的视频图像的亮度相关参数，确定出对应的调整曲线组，所述调整曲线组中包含的各调整曲线为所述当前采集参数取边界值时对应的曲线；

第二处理单元，用于根据所述当前采集参数和/或亮度相关参数，并基于所述调整曲线组计算获得对应的伽马曲线；

第三处理单元，用于采用所述伽马曲线对采集的视频图像的对比度进行调整。

基于上述技术方案，本发明实施例中，通过检测视频图像采集设备的当前采集参数和采集的视频图像的亮度相关参数，确定出对应的调整曲线组，该调整曲线组中包含的各调整曲线为该当前采集参数取边界值时对应的曲线，根据当前采集参数和/或亮度相关参数，并基于该调整曲线组计算获得对应的伽马曲线，采用该伽马曲线对采集的视频图像的对比度进行调整，从而能够通过视频图像采集设备的采集参数对伽马曲线进行实时调整，进而采用实时调整的伽马曲线对视频图像的对比度进行调整，提高视频图像对比度调整的效率，降低对视频图像对比度进行调整的复杂度。

附图说明

图1为本发明实施例中对视频图像的对比度进行调整的方法流程图；

图2为本发明实施例中调整曲线组和伽马曲线的关系示意图；

图3为本发明实施例中对视频图像对比度进行调整的电路实现示意图；

图4为本发明实施例中初始伽马曲线示意图；

图5为本发明实施例中调整曲线组示意图；

图6为本发明实施例中视频图像对比度调整的装置结构示意图。

具体实施方式

为了能够实现通过视频图像采集设备的采集参数对伽马曲线进行实时调整，以采用实时调整的伽马曲线对视频图像的对比度进行调整，提高视频图像对比度调整的效率，降低对视频图像对比度进行调整的复杂度，本发明实施例提供了一种视频图像对比度调整方法及装置。

下面结合附图对本发明优选的实施方式进行详细说明。

如附图1所示，本发明实施例中，对视频图像的对比度进行调整的详细方法流程如下：

步骤101：检测视频图像采集设备的当前采集参数和采集的视频图像的亮度相关参数，确定出对应的调整曲线组，该调整曲线组中包含的各调整曲线为当前采集参数取边界值时对应的曲线。

本发明实施例中，视频图像采集设备的当前采集参数至少包括镜头拉伸长度和镜头旋转角度中的任意一种。其中，视频图像的亮度相关参数可以是直接计算视频图像的平均亮度信息，也可以是通过视频图像的直方图统计获得的图像亮度情况，也可以是通过统计视频图像各灰度等级的像素数目获得图像亮度情况。

较佳地，在确定调整曲线组时，具体为：根据当前采集参数，查找预设的视频图像采集设备的各个采集参数与调整曲线组的对应关系，其中，每一个调整曲线组包括两条调整曲线，分别为相应的参数取最小边界值时对应的第一调整曲线和取最大边界值时对应的第二调整曲线，根据该对应关系获取当前采集参数对应的调整曲线组。

其中，每个调整曲线组中包含的两条调整曲线分别对应相应采集参数或亮度参数下进行图像对比度调整的两种极端情况。例如，在采集参数为摄像设备镜头拉伸长度时，在镜头拉伸长度最小(极端情况下没有拉伸)时，摄像设备能够捕捉到的画面范围最小，视场内的层次最少，此时图像的对比度最低，该情况下采用第一调整曲线(即拉伸长度取最小边界值时对应的调整曲线)作为伽马曲线，对图像的对比度进行调整；在镜头拉伸长度最大时，视场内的层次最多，此时图像的对比度最大，该情况下采用第二调整曲线作为伽马曲线(即拉伸长度取最大边界值时对应的调整曲线)，对图像的对比度进行调整。

在一个具体的实现方式中，检测视频图像采集设备的当前采集参数和采集的视频图像的亮度相关参数时，检测获得该当前采集参数和/或亮度相关参数的变化速率，确定当前采集参数的变化速率所属的范围，并获取针对当前采集参数的变化速率所属的范围预设的调整曲线组，和/或确定亮度相关参数的变化速率所属的范围，并获取针对亮度相关参数的变化速率所属的范围预设的调整曲线组。

例如，以采集参数为摄像设备的镜头拉伸长度为例，一般情况下，在镜头初始拉伸时，其拉伸长度的变化速率较大，此时确定变化速率属于第一范围，获取针对该第一范围预设的第一调整曲线组；在镜头拉长度为中间位置时，进行拉伸时的变化速率较小，此时确定变化速率属于第二范围，获取针对第二范围预设的第二调整曲线组，依此类推。

同样地，在采集参数为摄像设备的镜头旋转角度时，针对镜头旋转角度的变化速率设定不同的调整曲线组，具体地：若镜头旋转角度的变化速率(可以是通过测量每旋转一度角像素的位置变化确定)属于第一范围，则获得针对该第一范围预设的第一调整曲线组，若属于第二范围，则获得针对该第二范围预设的第二调整曲线组，依此类推。

同样地，针对视频图像的亮度相关参数，针对相邻帧视频图像的亮度信息变化量设定不同的调整曲线组，具体地：若视频图像相邻帧的亮度信息变化量属于第一范围，则获得针对该第一范围预设的第一调整曲线组，若属于第二范围，则获得针对该第二范围预设的第二调整曲线组，依此类推。

步骤102：根据当前采集参数和/或亮度相关参数，并基于确定的调整曲线组计算获得对应的伽马曲线。

具体地，在确定出的对应的调整曲线组为两组或两组以上时，基于调整曲线组计算获得对应的伽马曲线，具体为：分别基于确定的每个调整曲线组计算获得对应的子伽马曲线，分别采用对应当前采集参数或亮度相关参数预设的系数对相应的子伽马曲线的幅度进行调整，并将调整后的每条子伽马曲线叠加获得伽马曲线。其中，将调整后的每条子伽马曲线叠加指的是将每条子伽马曲线相应坐标位置的幅度值相加。

例如，检测摄像设备同时进行镜头拉伸和镜头旋转时，分别确定镜头当前拉伸长度和当前旋转角度，并按照步骤101-103所示，根据镜头拉伸长度对应的调整曲线组计算获得镜头当前拉伸长度对应的第一子伽马曲线，以及根据镜头旋转角度对应的调整曲线组计算获得镜头当前旋转角度对应的第二子伽马曲线后，将第一子伽马曲线的幅度采用预设的系数0.5进行调整，以及将第二子伽马曲线采用针对镜头旋转角度预设的系数0.5进行调整后，将调整后的第一子伽马曲线和调整后的第二子伽马曲线叠加获得伽马曲线，采用该伽马曲线对采集的视频图像的对比度进行调整。

具体地，在确定的调整曲线组为一个时，基于调整曲线组计算获得对应的伽马曲线，具体为：对当前采集参数或亮度相关参数进行归一化处理，根据归一化后的当前采集参数或亮度相关参数确定第一加权系数和第二加权系数，该第一加权系数和第二加权系数均小于等于1，采用第一加权系数对第一调整曲线的幅度进行调整，以及采用第二加权系数对第二调整曲线的幅度进行调整后，将调整后的第一调整曲线和调整后的第二调整曲线叠加获得伽马曲线。其中，将调整后的第一调整曲线和调整后的第二调整曲线叠加指的是将相应坐标位置的幅度值相加。

其中，基于确定的每个调整曲线组计算子伽马曲线的过程，与上述调整曲线为一组时计算伽马曲线的过程相同，具体为：对当前采集参数或亮度相关参数进行归一化处理，根据归一化后的当前采集参数或亮度相关参数确定第一加权系数和第二加权系数，该第一加权系数和第二加权系数均小于等于1，采用第一加权系数对第一调整曲线的幅度进行调整，以及采用第二加权系数对第二调整曲线的幅度进行调整后，将调整后的第一调整曲线和调整后的第二调整曲线叠加获得子伽马曲线。

其中，对当前采集参数或亮度相关参数进行归一化处理的具体过程为：将采集参数或亮度相关参数对应的最小边界值归一化处理为0，最大边界值归一化处理为1，对采集参数或亮度相关参数的当前值进行归一化后为y，其中y取值在0到1之间。

具体地，根据归一化后的当前值y确定第一加权系数K，并确定第二加权系数为1-K，采用K对第一调整曲线的幅度进行调整，以及采用(1-K)对第二调整曲线的幅度进行调整后，将调整后的第一调整曲线和调整后的第二调整曲线叠加获得对应的伽马曲线，具体如以下公式所示：f3(x)＝f1(x)×K+f2(x)×(1-K)，其中，f3(x)为计算获得伽马曲线，f1(x)为第一调整曲线，f2(x)为第二调整曲线，K为第一加权系数，(1-K)为第二加权系数，x表示采集的视频图像的像素值，如附图2所示为f1(x)、f2(x)、f3(x)的示意图，其中横坐标为采集的视频图像的像素值，纵坐标为输出的视频图像的像素值。

实际应用中，确定第一加权系数和第二加权系数时，可以是将归一化后的采集参数或亮度相关参数的当前值经过函数变换后作为第一加权系数K，而将第一加权系数与1的差值作为第二加权系数(1-K)。采用的具体函数变换可以根据实际场景进行确定。在进行电路实现时，如附图3所示，采集的视频图像数据一路经f1(x)对应的映射表进行映射后输入至第一乘法器，对采集参数或亮度相关参数进行处理后得到第一加权系数K输入至第一乘法器的另一输入端，第一乘法器的输出端连接至一加法器，同时，采集的视频图像数据另一路经f2(x)对应的映射表进行映射后输入至第二乘法器，对采集参数或亮度相关参数进行处理后得到第二加权系数(1-K)输入至第二乘法器的另一输入端，第二乘法器的输出端同样连接至加法器，由该加法器输出进行对比度调整后的视频图像数据，电路实现简单，仅需两个乘法器和一个加法器即可。

步骤103：采用计算获得的伽马曲线对采集的视频图像的对比度进行调整。

实际应用中，在视频图像采集设备初始工作时，首先采用预先设置的初始伽马曲线，该初始伽马曲线可以预先设置的任意一条伽马曲线，也可以是视频图像采集设备根据当前场景自动选择的一条伽马曲线，还可以是由用户根据当前场景选择的一条伽马曲线，视频图像采集设备启动后，首先采用初始伽马曲线对视频图像的对比度进行调整，在视频图像采集设备正常工作预定时长后，再根据检测获得的视频图像采集设备的当前采集参数和采集的视频图像的亮度相关参数，确定相应的调整曲线组，并生成新的伽马曲线，进一步对视频图像的对比度进行调整。

例如，初始伽马曲线如附图4所示，其中横坐标为采集的视频图像的像素值，纵坐标为输出的视频图像的像素值，由于图像传感器固有的感光特性，在图像亮度较低的区域会有较多的噪声，采用附图4所示的伽马曲线会将低亮场景区域内容的噪声同步放大，从而影响图像质量，为了增加图像的对比度需要对伽马映射曲线进行调整，此时可以采用与视频图像的亮度信息对应设置的第一调整曲线和第二调整曲线，并根据当前视频图像的亮度信息计算新的伽马曲线，再采用该新的伽马曲线对视频图像进行对比度调整。如附图5所示，如果当前图像的整体亮度较高，新的伽马曲线中第一调整曲线(即曲线1)的组成部分将图像亮度较低部分的伽马曲线的斜率增大，亮度较高部分的伽马曲线的斜率减小，即可将图像整体对比度调整区域上移；如果图像整体亮度较低，新的伽马曲线中第二调整曲线(即曲线2)的组成部分会将图像亮度较低部分的伽马曲线的斜率减小，将亮度较高部分的伽马曲线的斜率增大，图像的整体对比度调整区域下移，这样使得采用新的伽马曲线映射后的图像对比度明显增大。如附图5所示，区域A的最大调整范围可达到10％至15％，区域B的最大调整范围可达到5％至10％，具体的调整范围需要根据当前应用场景和选择的调整曲线进行确定，其中横坐标为采集的视频图像的像素值，纵坐标为输出的视频图像的像素值。

基于上述原理，如附图6所示，本发明实施例中，对视频图像对比度调整的装置主要包括以下处理单元：

第一处理单元601，用于检测视频图像采集设备的当前采集参数和采集的视频图像的亮度相关参数，确定出对应的调整曲线组，该调整曲线组中包含的各调整曲线为当前采集参数取边界值时对应的曲线；

第二处理单元602，用于根据当前采集参数和/或亮度相关参数，并基于调整曲线组计算获得对应的伽马曲线；

第三处理单元603，用于采用伽马曲线对采集的视频图像的对比度进行调整。

其中，第一处理单元601具体用于根据当前采集参数，查找预设的视频图像采集设备的各个采集参数与调整曲线组的对应关系，其中，每一个调整曲线组包括两条调整曲线，分别为相应的参数取最小边界值时对应的第一调整曲线和取最大边界值时对应的第二调整曲线，根据该对应关系获取当前采集参数对应的调整曲线组。

其中，第一处理单元601还用于检测获得当前采集参数和/或亮度相关参数的变化速率；还用于确定当前采集参数的变化速率所属的范围，并获取针对当前采集参数的变化速率所属的范围预设的调整曲线组；和/或确定亮度相关参数的变化速率所属的范围，并获取针对亮度相关参数的变化速率所属的范围预设的调整曲线组。

其中，第二处理单元602还用于在第一处理单元确定出的对应的调整曲线组为两组或两组以上时，分别基于确定的每个调整曲线组计算获得对应的子伽马曲线，将分别采用对应当前采集参数或亮度相关参数预设的系数对相应的子伽马曲线的幅度进行调整，并将调整后的每条子伽马曲线相加获得伽马曲线。

其中，第二处理单元602具体用于在调整曲线组为一个时，对当前采集参数或亮度相关参数进行归一化处理，根据归一化后的当前采集参数或亮度相关参数确定第一加权系数和第二加权系数，第一加权系数和第二加权系数均小于等于1，采用第一加权系数对第一调整曲线的幅度进行调整，以及采用第二加权系数对第二调整曲线的幅度进行调整后，将调整后的第一调整曲线和调整后的第二调整曲线叠加获得伽马曲线。

基于上述技术方案，本发明实施例中，通过检测视频图像采集设备的当前采集参数和采集的视频图像的亮度相关参数，确定出对应的调整曲线组，该调整曲线组中包含的各调整曲线为该当前采集参数取边界值时对应的曲线，根据当前采集参数和/或亮度相关参数，并基于该调整曲线组计算获得对应的伽马曲线，采用该伽马曲线对采集的视频图像的对比度进行调整，从而能够通过视频图像采集设备的采集参数对伽马曲线进行实时调整，进而采用实时调整的伽马曲线对视频图像的对比度进行调整，提高视频图像对比度调整的效率，降低对视频图像对比度进行调整的复杂度。

并且，该方法实现简单，易于电路实现，一旦根据采集设备的当前采集参数和采集的视频图像的亮度相关参数确定调整曲线组后，后续调整过程中都无需重新配置调整曲线对应的映射表，避免了由于存储的调整曲线频繁更换导致的图像亮度跳变的问题。

显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。

Claims (11)

1.一种视频图像对比度调整方法，其特征在于，包括：

检测视频图像采集设备的当前采集参数和采集的视频图像的亮度相关参数，确定出对应的调整曲线组，所述调整曲线组中包含的各调整曲线为所述当前采集参数取边界值时对应的曲线；

根据所述当前采集参数和/或亮度相关参数，并基于所述调整曲线组计算获得对应的伽马曲线；

采用所述伽马曲线对采集的视频图像的对比度进行调整。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述视频图像采集设备的当前采集参数至少包括镜头拉伸长度和镜头旋转角度中的任意一种。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，确定出对应的调整曲线组，包括：

根据所述当前采集参数，查找预设的视频图像采集设备的各个采集参数与调整曲线组的对应关系，其中，每一个调整曲线组包括两条调整曲线，分别为相应的参数取最小边界值时对应的第一调整曲线和取最大边界值时对应的第二调整曲线；

根据所述对应关系获取所述当前采集参数对应的调整曲线组。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，检测视频图像采集设备的当前采集参数和采集的视频图像的亮度相关参数，还包括：

检测获得所述当前采集参数和/或所述亮度相关参数的变化速率；

所述确定出对应的调整曲线组，包括：

确定所述当前采集参数的变化速率所属的范围，并获取针对所述当前采集参数的所述变化速率所属的范围预设的调整曲线组，和/或确定所述亮度相关参数的变化速率所属的范围，并获取针对所述亮度相关参数的所述变化速率所属的范围预设的调整曲线组。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述确定出的对应的调整曲线组为两组或两组以上时，基于所述调整曲线组计算获得对应的伽马曲线，包括：

分别基于确定的每个调整曲线组计算获得对应的子伽马曲线；

分别采用对应所述当前采集参数或所述亮度相关参数预设的系数对相应的子伽马曲线的幅度进行调整，并将调整后的每条子伽马曲线相加获得所述伽马曲线。

6.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在所述调整曲线组为一个时，基于所述调整曲线组计算获得对应的伽马曲线，包括：

对所述当前采集参数或亮度相关参数进行归一化处理；

根据所述归一化后的当前采集参数或亮度相关参数确定第一加权系数和第二加权系数，所述第一加权系数和所述第二加权系数均小于等于1；

采用所述第一加权系数对所述第一调整曲线的幅度进行调整，以及采用所述第二加权系数对所述第二调整曲线的幅度进行调整后，将调整后的第一调整曲线和调整后的第二调整曲线叠加获得所述伽马曲线。

7.一种视频图像对比度调整装置，其特征在于，包括：

第一处理单元，用于检测视频图像采集设备的当前采集参数和采集的视频图像的亮度相关参数，确定出对应的调整曲线组，所述调整曲线组中包含的各调整曲线为所述当前采集参数取边界值时对应的曲线；

第二处理单元，用于根据所述当前采集参数和/或亮度相关参数，并基于所述调整曲线组计算获得对应的伽马曲线；

第三处理单元，用于采用所述伽马曲线对采集的视频图像的对比度进行调整。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第一处理单元具体用于根据所述当前采集参数，查找预设的视频图像采集设备的各个采集参数与调整曲线组的对应关系，其中，每一个调整曲线组包括两条调整曲线，分别为相应的参数取最小边界值时对应的第一调整曲线和取最大边界值时对应的第二调整曲线，根据所述对应关系获取所述当前采集参数对应的调整曲线组。

9.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第一处理单元还用于检测获得所述当前采集参数和/或所述亮度相关参数的变化速率；

还用于确定所述当前采集参数的变化速率所属的范围，并获取针对所述当前采集参数的所述变化速率所属的范围预设的调整曲线组；和/或确定所述亮度相关参数的变化速率所属的范围，并获取针对所述亮度相关参数的所述变化速率所属的范围预设的调整曲线组。

10.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述第二处理单元还用于在所述第一处理单元确定出的对应的调整曲线组为两组或两组以上时，分别基于确定的每个调整曲线组计算获得对应的子伽马曲线，将分别采用对应所述当前采集参数或所述亮度相关参数预设的系数对相应的子伽马曲线的幅度进行调整，并将调整后的每条子伽马曲线相加获得所述伽马曲线。

11.如权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二处理单元具体用于在所述调整曲线组为一个时，对所述当前采集参数或亮度相关参数进行归一化处理，根据所述归一化后的当前采集参数或亮度相关参数确定第一加权系数和第二加权系数，所述第一加权系数和所述第二加权系数均小于等于1，采用所述第一加权系数对所述第一调整曲线的幅度进行调整，以及采用所述第二加权系数对所述第二调整曲线的幅度进行调整后，将调整后的第一调整曲线和调整后的第二调整曲线叠加获得所述伽马曲线。