CN103700067A

CN103700067A - 一种提升图像细节的方法和装置

Info

Publication number: CN103700067A
Application number: CN201310656643.7A
Authority: CN
Inventors: 李婵; 王智玉; 朱旭东; 羊海龙
Original assignee: Zhejiang Uniview Technologies Co Ltd
Current assignee: Zhejiang Uniview Technologies Co Ltd
Priority date: 2013-12-06
Filing date: 2013-12-06
Publication date: 2014-04-02

Abstract

本发明提供一种提升图像细节的方法，该方法包括：A.原图像数据被输入滤波器后，经过滤波器滤波处理后得到基础层图像数据；B.原图像数据和基础层图像数据的残差细节层图像数据与原图像数据融合后输出新的图像数据。本发明技术有效利用了双边滤波提取出图像细节层的优势，在流程上完全省略TRC/TRO的调节过程，大大减小了算法复杂度，并且经过实验证明提升效果很好。

Description

一种提升图像细节的方法和装置

技术领域

本发明涉及视频监控技术领域，尤其涉及一种提升图像细节的方法和装置。

背景技术

视频监控领域对图像的要求与摄影不一样，追求尽可能接近甚至超过真实场景带给人眼的视觉感受，要求同时兼顾可视细节信息的保持和整体明暗对比度的体现，但这两方面是相互矛盾的。现有方案很难在二者之间达到平衡，或者由于计算复杂难于实时处理或硬件实现。

现有技术方案如色貌模型等，通常都是先通过滤波器对输入的图像数据进行分层，然后对得到的基础层图像数据（图1中的Base数据，为滤波之后的模糊图像数据）采用TRC/TRO（TRC：Tone Reproduction Curve，色调重建曲线；TRO：Tone Reproduction Operator，色调重建算子）进行色调重建，然后将细节层图像数据（图1中的Detail数据，即原图数据和Base层数据的残差）与映射后的基础层图像数据进行融合，得到最终输出图像数据。

这里的滤波器可以选用高斯滤波或者双边滤波等，映射效果的好坏主要体现在对基础层图像数据的色调映射方法（即TRC/TRO的选取或开发）上，简单的TRC/TRO很难在兼顾可视细节信息的保持和整体明暗对比度之间达到平衡，效果较好的TRC/TRO由于计算复杂难于实时处理或硬件实现。

发明内容

有鉴于此，本发明提供一种提升图像细节的方法和装置。本发明的方法和装置实现如下：

一种提升图像细节的方法，该方法包括：

A、原图像数据被输入滤波器后，经过滤波器滤波处理后得到基础层图像数据；

B、原图像数据和基础层图像数据的残差细节层图像数据与原图像数据融合后输出新的图像数据。

优选地，该滤波器为双边滤波器。

优选地，该双边滤波器的系数δ_r为0.5。

优选地，该输入的原图像数据为图像的Y分量。

该原图像为低动态范围图像或者宽动态范围图像。

一种提升图像细节的装置，该装置包括：

滤波模块，用于对输入的原图像数据进行滤波处理得到基础层图像数据；

残差模块，用于将原图像数据和所述基础层图像数据进行残差处理获得细节层图像数据；

融合模块，用于将细节层图像数据与原图像数据进行融合得到新的图像数据。

相较于现有技术，本发明方案易于实时处理，实现非常方便。

附图说明

图1是现有的一种图像处理流程图。

图2是本发明的一种提升图像细节的处理流程图。

图3是本发明实施例装置的逻辑结构图。

具体实施方式

本发明提供一种在保持画面整体对比度的同时能有效提高暗处和亮处细节的方案，该方案易于实时处理，硬件实现非常方便。

以下通过具体实施例详细描述本发明技术方案。

图2是本发明实施方式示意图。请参图2，原图像数据输入滤波器，经过滤波器滤波处理后得到基础层图像数据；原图像数据和基础层图像数据的残差细节层图像数据与该原图像数据融合后输出新的图像数据。

上述处理过程中，涉及到滤波器的选择。当前可选的滤波器比较多，比如有高斯滤波、双边滤波等，具体选择哪一种滤波器能满足要求，即图像暗处和亮处细节可见是需要考虑的问题。

双边滤波（Bilateral Filter）是一种非线性的滤波方法，同时考虑空间邻近度和灰度相似性，通常被用作保护边缘的去噪方法。公式定义如下：

J (x, y) = \frac{Σ_{(i, j) &Element; S (x, y)} w_{d} (i, j; x, y) w_{r} (i, j; x, y) I (i, j)}{Σ_{(i, j) &Element; S (x, y)} w_{d} (i, j; x, y) w_{r} (i, j; x, y)}

其中，

w_{d} (i, j; x, y) = e^{- \frac{{| i - x |}^{2} + {| j - y |}^{2}}{2 δ_{d}^{2}}},

w_{r} (i, j; x, y) = e^{- \frac{{| I (i, j) - I (x, y) |}^{2}}{2 δ_{r}^{2}}},

这里的权值均采用指数形式，w_d(i,j;x,y)是表征空间邻近度的权值，与像素点(i,j)和像素点(x,y)的空间几何距离d=|i-x|²+|j-y|²相关；w_r(i,j;x,y)是表征灰度相似性的权值，与像素点(i,j)和像素点(x,y)的像素值差异I=|I(i,j)-I(x,y)|²相关。通过系数δ_d和δ_r调节这两个权值的大小，就可以同时兼顾空间邻近度和灰度相似性，达到想要的滤波结果。

这里双边滤波的应用与在去噪中的应用不太一样，去噪时应用双边滤波主要是为了很好的保存边缘细节，本方案中双边滤波的应用主要是为了模糊图像，将细节保留到细节层去。调节系数δ_d可以决定像素点在多大的范围内滤波，δ_r可以决定不同亮度的像素在滤波时分别有多大贡献。本方案中选用双边滤波，正是由于其兼顾了这两个维度的信息，尤其是通过对灰度相似性权重w_r的调节，较高斯滤波而言（高斯滤波只有w_d一个维度），可以有效控制基础层和细节层的亮度分布关系。

经过上述考虑，将双边滤波器作为本发明实施例采用的滤波器。将原图像数据输入双边滤波器，该双边滤波器对原图像数据进行滤波处理，输出基础层图像数据。这里输入的原图像数据可以是原图像的Y分量。因为Y分量用来表征图像的亮度信息，所以在本实施例的处理中，对图像的Y分量进行处理即能达到发明目的。

用原图像数据减去基础层图像数据，即进行残差处理，得到细节层图像数据。这一步主要是将隐藏在暗处或者亮处的细节信息提取出来。最后将细节层图像数据加到原图像数据上，即进行细节层图像和原图像数据的融合，即可提升图像暗处或者亮处的细节。

这里还有一个对最终图像效果有较大影响的因素，即双边滤波器的系数δ_d和δ_r的选择。经过多次的实验，发明人得出在δ_d设置为画面大小的2%，δ_r设置为0.5时，对大部分场景都可以得到提升图像细节的效果。

另外，本发明对于LDRI图像（低动态范围图像）和HDRI图像（宽动态范围图像）均适用，即输入的原图像数据可以是LDRI图像，也可以是HDRI图像。实验证明，对于这两种图像经过本发明技术的处理，提升效果明显。

本发明技术有效利用了双边滤波提取出图像细节层的优势，在流程上完全省略TRC/TRO的调节过程，大大减小了算法复杂度，并且经过实验证明提升效果很好。现有技术中利用双边滤波分层在该算法中只占用10%的效率，其TRC/TRO调节过程占到了90%，而本方案的复杂度与双边滤波接近，实时处理的效率仅仅为现有技术的10%，并且达到的效果基本一致。

基于同样的发明构思，本发明还提供一种提升图像细节的装置。如图3所示，该装置包括滤波模块31，残差模块32和融合模块33。其中，该滤波模块用于对输入的原图像数据进行滤波处理得到基础层图像数据；该残差模块用于将原图像数据和所述基础层图像数据进行残差处理获得细节层图像数据；该融合模块用于将细节层图像数据与原图像数据进行融合得到新的图像数据。

以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明保护的范围之内。

Claims

1.一种提升图像细节的方法，其特征在于，该方法包括：

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述滤波器为双边滤波器。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，该双边滤波器的系数δ_r为0.5。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，输入的原图像数据为图像的Y分量。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，该原图像为低动态范围图像或者宽动态范围图像。

6.一种提升图像细节的装置，其特征在于，该装置包括：

7.如权利要求6所述的装置，其特征在于，对原图像数据进行的滤波处理为双边滤波处理。

8.如权利要求7所述的装置，其特征在于，所述双边滤波处理采用的系数δ_r为0.5。

9.如权利要求6所述的装置，其特征在于，输入的原图像数据为图像的Y分量。

10.如权利要求6所述的方法，其特征在于，该原图像为低动态范围图像或者宽动态范围图像。