CN103841384A

CN103841384A - 一种图像质量的优化方法及装置

Info

Publication number: CN103841384A
Application number: CN201210471817.8A
Authority: CN
Inventors: 李辉
Original assignee: Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Current assignee: Tencent Technology Shenzhen Co Ltd
Priority date: 2012-11-20
Filing date: 2012-11-20
Publication date: 2014-06-04

Abstract

本发明涉及一种图像质量的优化方法，包括以下步骤：获取摄像装置在一定拍摄时间内拍摄的多张图像；获取每张图像的有效灰阶区间；将每张图像处于所述有效灰阶区间内的像素从所述有效灰阶区间映射到标准灰阶区间；对完成灰阶区间映射的图像进行加权平均计算以获取优化后的图像。本发明还提供一种图像质量的优化装置。利用本发明可以提高图像的亮度和清晰度，改善在暗光环境下拍摄图像的效果。

Description

一种图像质量的优化方法及装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别涉及一种图像质量的优化方法及装置。

背景技术

通常在夜晚或较暗的光照环境下拍摄的照片会具有较低的亮度和清晰度。为了改善这种状况，目前的相机一般都带有夜景拍摄模式，这种拍摄模式会通过设置较高的ISO感光度，以及增加相机的曝光时间来提高所拍摄图像的亮度。此外，通过对所拍摄的单张图像使用直方图均衡算法、对比度拉伸算法等可以去除图像的噪声，在一定程度上提高图像的清晰度。

然而，设置较高的ISO感光度会给所拍摄的图像带来严重的颗粒状噪声，影响图像的细节特征，尤其是图像中暗部阴影处的细节特征。同时，增加相机的曝光时间将不可避免地导致拍摄到的图像产生拖尾和重影。此外，在暗光环境下拍摄图像的信噪比较低，随机噪声比较大，若仅对单张图像使用去噪算法，得出的图像很难达到满意的去噪效果。

发明内容

有鉴于此，有必要提供一种图像质量的优化方法及装置，可以消除在暗光环境下拍摄图像的多种主要噪声，突出隐藏在图像暗部阴影处的细节，从而提高图像的亮度和清晰度，改善在暗光环境下拍摄图像的效果。

以上所述的图像质量的优化方法是通过以下技术方案实现的：

一种图像质量的优化方法，包括以下步骤：

获取摄像装置在一定拍摄时间内拍摄的多张图像；

获取每张图像的有效灰阶区间；

将每张图像处于所述有效灰阶区间内的像素从所述有效灰阶区间映射到标准灰阶区间；

对完成灰阶区间映射的图像进行加权平均计算以获取优化后的图像。

以上所述的图像质量的优化装置是通过以下技术方案实现的：

一种图像质量的优化装置，包括：

第一获取模块，用于获取摄像装置在一定拍摄时间内拍摄的多张图像；

第二获取模块，用于获取每张图像的有效灰阶区间；

映射模块，用于将每张图像处于所述有效灰阶区间内的像素从所述有效灰阶区间映射到标准灰阶区间；

计算模块，用于对完成灰阶区间映射的图像进行加权平均计算以获取优化后的图像。

上述图像质量的优化方法及装置，可以消除在暗光环境下拍摄图像的多种主要噪声，突出隐藏在图像暗部阴影处的细节，从而提高图像的亮度和清晰度，改善在暗光环境下拍摄图像的效果。

为让本发明的上述和其他目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附图式，作详细说明如下。

附图说明

图1为本发明实施例提供的图像质量的优化方法的流程图。

图2和图3为RGB直方图的示意图。

图4为本发明实施例提供的图像质量的优化装置的框图。

具体实施方式

为更进一步阐述本发明为实现预定发明目的所采取的技术手段及功效，以下结合附图及较佳实施例，对依据本发明的具体实施方式、结构、特征及其功效，详细说明如后。

参阅图1所示，本发明实施例提供一种图像质量的优化方法，其包括以下步骤：

步骤S1，获取摄像装置在一定拍摄时间内拍摄的多张图像；

步骤S2，获取每张图像的有效灰阶区间；

步骤S3，将每张图像处于所述有效灰阶区间内的像素从所述有效灰阶区间映射到标准灰阶区间；

步骤S4，对完成灰阶区间映射的图像进行加权平均计算以获取优化后的图像。

以下结合具体实例作进一步详细说明：

步骤S1中所述的摄像装置可以为数码相机、移动装置例如手机、平板电脑自带的针孔相机等。所述的拍摄时间越短，则对图像的噪声评估越有利，但会相应地增加图像的处理时间。所述的多张图像可以为摄像装置连续拍摄的图像。

步骤S2所述的有效灰阶区间为图像的细节部分的像素所在的区间。灰阶值低于所述有效灰阶区间的像素反映了图像中的阴影部分，而灰阶值高于所述有效灰阶区间的像素则反映了图像中的高亮部分。通常图像中的阴影和高亮部分都无法反映图像的细节。例如在暗光条件下拍摄的图像，由于图像的曝光不足，图像的整体亮度偏暗。图像的像素较多地堆积在灰阶值低的部分，会造成图像的暗部细节被隐藏，图像的清晰度不足。因此，上述的步骤S2具体包括：

步骤S2.1，计算每张图像的像素灰阶直方图；

步骤S2.2，根据所述像素灰阶直方图获取灰阶下限Lo，使灰阶值小于Lo的像素总数大于第一阈值；

步骤S2.3，根据所述像素灰阶直方图获取灰阶上限Hi，使灰阶值大于Hi的像素总数大于第二阈值；

步骤S2.4，获取所述有效灰阶区间[Lo,Hi]。

上述步骤S2.1所述的像素灰阶直方图描述了图像中各像素的灰阶分布曲线。像素灰阶直方图的横轴从左到右代表从黑（暗部）到白（亮部）的灰阶值。在本实施例中，以色彩通道能显示256级灰阶的8比特面板为例，则所述的像素灰阶直方图横轴的左边最暗处的灰阶值为0，而右边最亮处的灰阶值为255。像素灰阶直方图的纵轴代表在相应的灰阶值下像素的数目。因此整体来说，像素灰阶直方图的左边显示了图像的阴影信息，像素灰阶直方图的中间显示了图像的中间色调信息，而像素灰阶直方图的右边显示了图像的高亮信息。

在本实施例中，所述的图像可以为具有RGB三个颜色通道的彩色图像。因此，所述的像素灰阶直方图可以为RGB直方图。所述的RGB直方图为将红、绿、蓝三个颜色通道的灰阶分布混合在一起代表亮度的直方图。由于混合了红、绿、蓝三个颜色通道的亮度信息，RGB直方图比仅仅使用每个像素的灰阶值计算的直方图更能体现图像的统计特性。如图2所示，为一个RGB直方图的示意图。

步骤S2.2的具体步骤为：从所述的像素灰阶直方图中灰阶值最低（即最左边）的像素开始，向灰阶值高的方向（即向右）累计每个灰阶值对应的像素个数，当累计结果超过所述的第一阈值时，将该累计结果对应的灰阶值记为所述的灰阶下限Lo。所述的第一阈值可以根据该图像的像素总量确定，例如该第一阈值为该图像的像素总量的1%。

步骤S2.3的具体步骤为：从所述的像素灰阶直方图中灰阶值最高（即最右边）的像素开始，向灰阶值低的方向（即向左）累计每个灰阶值对应的像素个数，当累计结果超过所述的第二阈值时，将该累计结果对应的灰阶值记为所述的灰阶上限Hi。所述的第二阈值也可以根据该图像的像素总量确定，例如该第二阈值为该图像的像素总量的5%。

参阅图3所示，为在图2所示的RGB直方图中确定所述有效灰阶区间的一个示意图。其中标示有所述的灰阶下限Lo和灰阶上限Hi。

由于在暗光条件下拍摄的图像中被隐藏的细节部分的像素通常集中在灰阶值较低的区间，因此所述的第一阈值通常比所述的第二阈值要小，使所确定的有效灰阶区间能尽可能地涵盖所述的图像细节部分的像素。

步骤S3使用对数色阶映射算法将每张图像处于所述有效灰阶区间内的像素从所述有效灰阶区间映射到标准灰阶区间，从而突出图像的细节部分，提高图像的清晰度。在本实施例中，以色彩通道能显示256级灰阶的8比特面板为例，所述的标准灰阶区间的范围为0至255。此外，步骤S3还需要将图像中灰阶值小于所述灰阶下限Lo的像素映射为所述标准灰阶区间的最小值（例如0），并将图像中灰阶值大于所述灰阶上限Hi的像素映射为所述标准灰阶区间的最大值（例如255）。

此外，为了校正由于拍摄时的抖动引起的图像模糊的问题，还可以对每张图像进行偏移校正处理。具体而言，可以从所述的多张图像中选择一张图像作为模板图像，例如将所有图像按照拍摄时间的顺序依次排列，选择排在中间位置的图像作为所述的模板图像。然后，以该模板图像作为参照对其他图像进行偏移校正处理，校正其他图像相对该模板图像的位置偏移，从而解决图像模糊的问题。所述的偏移校正处理的方法可以为图像匹配算法。

步骤S4中所述的像素的局部邻域为该像素周围的正方形矩阵区域[n,n]，例如为该像素周围的3×3的矩阵区域。具体而言，所述的步骤S4包括以下步骤：

步骤S4.1，对所述的模板图像的每个像素i，获取其局部邻域[n,n]内的像素；

步骤S4.2，获取每张图像与所述局部邻域[n,n]相同位置的像素；

步骤S4.3，对处于所述相同位置的像素进行加权平均计算。

经上述加权平均计算后得到对应于该相同位置的加权平均值，以该加权平均值作为该相同位置的像素值，从而获得优化后的图像。

此外，若对图像的每个像素进行双边滤波处理，还可以进一步抑制图像的噪声，提高图像的清晰度。

综上所述，本发明提供的图像质量的优化方法，通过提高图像的亮度，突出图像暗部的细节，校正图像的模糊问题，抑制图像的噪声，可以有效改善在暗光环境下的拍摄效果，提高拍摄图像的亮度和清晰度。此外，由于本发明可以采用很短的曝光时间拍摄图像，所拍摄的图像不会产生严重的拖尾和重影。

参阅图4所示，本发明实施例还提供一种图像质量的优化装置100，其包括：

第一获取模块101，用于获取摄像装置在一定拍摄时间内拍摄的多张图像；

第二获取模块102，用于获取每张图像的有效灰阶区间；

映射模块103，用于将每张图像处于所述有效灰阶区间内的像素从所述有效灰阶区间映射到标准灰阶区间；

计算模块104，用于对完成灰阶区间映射的图像进行加权平均计算以获取优化后的图像。

对于以上各模块的具体工作过程，可进一步参考本发明实施例提供的图像质量的优化方法，在此不再重复。

此外，本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，其内存储有计算机可执行指令，上述的计算机可读存储介质例如为非易失性存储器例如光盘、硬盘、或者闪存。上述的计算机可执行指令用于让计算机或者类似的运算装置完成上述的图像质量的优化方法中的各种操作。

以上所述，仅是本发明的较佳实施例而已，并非对本发明作任何形式上的限制，虽然本发明已以较佳实施例揭示如上，然而并非用以限定本发明，任何本领域技术人员，在不脱离本发明技术方案范围内，当可利用上述揭示的技术内容做出些许更动或修饰为等同变化的等效实施例，但凡是未脱离本发明技术方案内容，依据本发明的技术实质对以上实施例所作的任何简介修改、等同变化与修饰，均仍属于本发明技术方案的范围内。

Claims

1.一种图像质量的优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：

获取摄像装置在一定拍摄时间内拍摄的多张图像；

获取每张图像的有效灰阶区间；

2.如权利要求1所述的图像质量的优化方法，其特征在于，所述的获取每张图像的有效灰阶区间包括：

计算每张图像的像素灰阶直方图；

根据所述像素灰阶直方图获取灰阶下限Lo，使灰阶值小于Lo的像素总数大于第一阈值；

根据所述像素灰阶直方图获取灰阶上限Hi，使灰阶值大于Hi的像素总数大于第二阈值；以及

获取所述有效灰阶区间[Lo,Hi]。

3.如权利要求1所述的图像质量的优化方法，其特征在于，使用对数色阶映射算法将每张图像处于所述有效灰阶区间内的像素从所述有效灰阶区间映射到标准灰阶区间。

4.如权利要求1所述的图像质量的优化方法，其特征在于，该方法还包括：

将图像中灰阶值小于Lo的像素映射为所述标准灰阶区间的最小值；及

将图像中灰阶值大于Hi的像素映射为所述标准灰阶区间的最大值。

5.如权利要求1所述的图像质量的优化方法，其特征在于，在所述的对完成灰阶区间映射的图像进行加权平均计算以获取优化后的图像之前还包括：

从所述多张图像中选择一张图像作为模板图像；以及

以所述模块图像为参照对所述多张图像进行偏移校正处理。

6.如权利要求5所述的图像质量的优化方法，其特征在于，所述的对完成灰阶区间映射的图像进行加权平均计算以获取优化后的图像包括：

对所述模板图像的每个像素，获取其局部邻域[n,n]内的像素；

获取每张图像与所述局部邻域[n,n]相同位置的像素；以及

对处于相同位置的像素进行加权平均计算。

7.如权利要求6所述的图像质量的优化方法，其特征在于，所述的对完成灰阶区间映射的图像进行加权平均计算以获取优化后的图像还包括：

对每个像素进行双边滤波处理。

8.一种图像质量的优化装置，其特征在于，该装置包括：

第二获取模块，用于获取每张图像的有效灰阶区间；

9.如权利要求8所述的图像质量的优化装置，其特征在于，所述的获取每张图像的有效灰阶区间包括：

计算每张图像的像素灰阶直方图；

获取所述有效灰阶区间[Lo,Hi]。

10.如权利要求8所述的图像质量的优化装置，其特征在于，所述的映射模块使用对数色阶映射算法将每张图像处于所述有效灰阶区间内的像素从所述有效灰阶区间映射到标准灰阶区间。

11.如权利要求8所述的图像质量的优化装置，其特征在于，所述的映射模块还用于：

12.如权利要求8所述的图像质量的优化装置，其特征在于，在所述的对完成灰阶区间映射的图像进行加权平均计算以获取优化后的图像之前还包括：

从所述多张图像中选择一张图像作为模板图像；以及

以所述模块图像为参照对所述多张图像进行偏移校正处理。

13.如权利要求12所述的图像质量的优化装置，其特征在于，所述的对完成灰阶区间映射的图像进行加权平均计算以获取优化后的图像包括：

获取每张图像与所述局部邻域[n,n]相同位置的像素；以及

对处于相同位置的像素进行加权平均计算。

14.如权利要求13所述的图像质量的优化装置，其特征在于，所述的对完成灰阶区间映射的图像进行加权平均计算以获取优化后的图像还包括对每个像素进行双边滤波处理。