CN103854259A - 图像处理设备以及处理图像的方法 - Google Patents

Abstract

提供了一种图像处理设备以及处理图像的方法。提供了一种通过使用优化的动态范围压缩技术来有效显示图像的图像处理设备以及通过使用所述优化的动态范围压缩技术来对图像进行处理的方法。所述方法包括：从输入图像获取第一模糊图像和第二模糊图像；通过组合第一模糊图像和第二模糊图像来估计输入图像的照度；从输入图像产生暗区增强图像；从输入图像产生亮区保持图像；根据估计的照度来分别对暗区增强图像和亮区保持图像应用权重；并且组合加权的暗区增强图像和加权的亮区保持图像来产生最终图像。

Description

图像处理设备以及处理图像的方法

本申请要求于2012年12月3日提交到韩国知识产权局的第10-2012-0139267号韩国专利申请的优先权，该申请的公开通过引用全部合并于此。

技术领域

与示例性实施例一致的设备和方法涉及处理图像，更具体地，涉及可通过使用优化的动态范围压缩（DRC）技术来有效地显示图像的图像处理。

背景技术

DRC技术用于通过压缩指示图像中最亮区和最暗区之间的亮度比的动态范围来增加图像的暗区和亮区中看不清的部分图像的亮度。通常，为了增加图像的亮度，在整个图像上使用色调映射函数。然而，在图像的特定区域上，对比度降低并且信息损坏。

已知使用基于视觉理论（retinex theory）而设计的DRC技术的视觉算法（retinex algorithm）在增加图像的亮度方面展现出高性能。所述视觉算法是通过下述步骤来合成图像的方法：降低照度的影响，在通过使用高斯滤波器估计输入图像的照度之后增加输入图像的反射系数，并且通过去除输入图像的照度来获取包括对象的特征的反射系数图像。然而，为了估计照度，需要足够大的高斯滤波器，并且在具有大亮度差的部分图像上发生光晕现象（haloartifact）。

发明内容

一个或多个示例性实施例提供一种可通过使用优化的动态范围压缩（DRC）技术使光晕现象效应的发生最小化并且增加图像的对比度的图像处理设备。

一个或多个示例性实施例还提供一种通过使用所述图像处理设备来处理图像的方法。

根据示例性实施例的一方面，提供了一种处理输入图像的方法，所述方法包括：从输入图像获取第一模糊图像和第二模糊图像；通过组合第一模糊图像和第二模糊图像来估计输入图像的照度；从输入图像产生暗区增强图像；从输入图像产生亮区保持图像；根据估计的照度来分别对暗区增强图像和亮区保持图像应用权重；并且组合加权的暗区增强图像和加权的亮区保持图像来产生最终图像。

在上述步骤中，输入图像可以是被滤波以将输入图像的信息均匀地分布在输入图像的直方图的整个区域上的图像。

滤波的步骤可包括；产生具有不同的增强程度的第一曲线和第二曲线；根据第一最大值和第二最大值之间的比率来分别对第一曲线和第二曲线应用其它权重，其中，通过使输入图像分别经过第一曲线和第二曲线来获取第一最大值和第二最大值；通过对加权的第一曲线和加权的第二曲线求和来产生第三曲线；并且使输入图像经过产生的第三曲线。

估计照度的步骤可包括：对输入图像进行下采样；通过对下采样后的输入图像进行插值来产生第一模糊图像；产生由分别包括在输入图像的预定大小的块中的最大值像素组成的第二模糊图像；根据输入图像的特性来分别对第一模糊图像和第二模糊图像应用其它权重；组合加权的第一模糊图像和加权的第二模糊图像；并且从组合的图像计算估计的照度。

所述方法还可包括：将组合的图像的整体亮度处理至均匀并且从中产生估计的照度。

产生暗区增强图像的步骤可包括：增强输入图像的暗区的亮度，并且增加输入图像的暗区的对比度；增加对比度被增加的暗区中的局部区域的对比度。

产生亮区保持图像的步骤可包括：保持具有高于输入图像的中亮区的亮度的亮区的亮度；并且增加输入图像的中亮区的对比度。

根据估计的照度是否低于临界值，对暗区增强图像和亮区保持图像应用的权重可彼此不同。

如果估计的照度低于临界值，则对暗区增强图像应用的权重可大于对亮区保持图像应用的权重。

组合处理还可包括：通过对最终图像的暗区执行亮度增强来增加最终图像的对比度。

根据另一示例性实施例的一方面，提供了一种图像处理设备，所述图像处理设备包括：照度估计单元，被配置为从输入图像获取第一模糊图像和第二模糊图像，并且通过根据输入图像的特性组合第一模糊图像和第二模糊图像来估计输入图像的照度；暗区增强单元，被配置为从输入图像产生暗区增强图像；亮区保持单元，被配置为从输入图像产生亮区保持图像；组合单元，被配置为根据估计的照度分别对暗区增强图像和亮区保持图像应用权重，并且组合加权的暗区增强图像和加权的亮区保持图像来产生最终图像。

图像处理设备还可包括：滤波单元，被配置为通过将输入图像的信息均匀地分布在输入图像的直方图的整个区域上来产生输入图像。

照度估计单元还可包括：第一模糊单元，被配置为对输入图像进行下采样，并且通过对下采样后的输入图像进行插值来产生第一模糊图像；第二模糊单元，被配置为产生由分别包括在输入图像的预定大小的块中的最大值像素组成的第二模糊图像；照度计算单元，被配置为根据输入图像的特性来分别对第一模糊图像和第二模糊图像应用其它权重，组合加权的第一模糊图像和加权的第二模糊图像，并且从组合的图像计算估计的照度。

图像处理设备还可包括：光晕现象减少单元，被配置为将组合的图像的整体亮度处理至均匀并且从中产生估计的照度。

暗区增强单元可包括：全局对比度增加单元，被配置为增强输入图像的暗区的亮度，并且增加输入图像的暗区的对比度；局部对比度增加单元，被配置为增加对比度被增加的暗区中的局部区域的对比度。

亮区保持单元可被配置为保持具有高于输入图像的中亮区的亮度的亮区的亮度，并且增加输入图像的中亮区的对比度。

根据估计的照度是否低于临界值，对暗区增强图像和亮区保持图像应用的权重可彼此不同。

如果估计的照度低于临界值，则对暗区增强图像应用的权重可大于对亮区保持图像应用的权重。

根据另一示例性实施例的一方面，提供了一种存储用于执行上面的方法的计算机程序的非暂时性计算机可读介质。

根据本发明构思，通过使用优化的DRC技术，可使光晕现象的发生最小化，并且可增加图像的对比度。

附图说明

通过参照附图详细描述示例性实施例，以上和其它特征将变得更加清楚，其中：

图1是显示根据示例性实施例的图像处理设备的配置的框图；

图2是显示根据示例性实施例的在对图1的图像进行滤波之前和之后的图像的示图；

图3是显示根据示例性实施例的图1的照度估计单元的详细框图；

图4是显示根据示例性实施例的用于解释图1的照度估计单元的图像的示图；

图5A至图5D示出根据示例性实施例的用于解释图3的光晕现象的减少的图像；

图6A和图6B示出根据示例性实施例的暗区增强单元的详细框图和用于解释图1的暗区增强单元的示图；

图7A和图7B示出根据示例性实施例的亮区保持单元的详细框图和用于解释图1的亮区保持单元的示图；

图8示出根据示例性实施例的暗区增强图像、亮区保持图像和用于解释对暗区增强图像和亮区保持图像的权重的应用的曲线图；

图9是显示根据示例性实施例的处理图像的方法的流程图。

具体实施方式

虽然本发明构思的示例性实施例能够具有各种修改和替换形式，但是在附图中以示例的方式来显示本发明构思的实施例，并且在此将详细描述所述实施例。然而，应该理解的是，并不意图将实施例限制为公开的特定形式，而是恰恰相反，实施例将涵盖落入本发明构思的范围内的所有修改、等同物和替代物。在对本发明构思的描述中，当对于相关的已知功能和配置的实际描述会不必要地使本发明构思的范围不清楚时，将省略对所述已知功能和配置的描述。

将理解的是，虽然可在此使用术语“第一”、“第二”等来描述各种元件，但是这些元件不应该受这些术语限制。仅使用这些术语来区分一个元件与另一元件。

在此使用的术语的仅仅是为了描述实施例的目的，而并非意在限制实施例。除非上下文清楚地另有指示，否则在此使用的单数形式意在还包括复数形式。还将理解的是，当在此使用术语“包含”、“包含…的”、“包括”和/或“包括…的”时，该术语指定声明的特征、整体、步骤、操作、元件和/或组件的存在，但并不排除存在或添加一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元件、组件和/或其组合。

可将本发明构思表示为功能块配置和各种处理步骤。可通过执行特定功能的各种硬件和/或软件的配置来实现所述功能块。例如，本发明构思可直接采用可由至少一个微处理器或其它控制装置来执行各种功能的电路结构（诸如，存储器）、处理、逻辑和查找表。类似于本发明构思的可通过软件编程或软件元件运行的配置元件，还可通过包括与数据结构、处理器、例程或其它编程配置组合地实现的各种算法的编程或脚本语言（诸如，C、C++、Java和汇编）来实现本发明构思。可以以在至少一个处理器中执行的算法来实现功能方面。此外，本发明构思可将传统技术用于电子环境设置、信号处理和/或数据处理。可在广义上使用诸如机械装置、元件、工具、配置的术语，并且所述术语不限于机械和物理配置。所述术语可包括与处理器相连的一系列软件例程的含义。

以下，将参照示出示例性实施例的附图来更加充分地描述本发明构思。在参照附图来描述实施例的过程中，相似的标号被用于大致相同或彼此相应的元件，并且将不再重复对所述元件的描述。

图像获取设备（诸如，数码相机）的性能正被持续提高。然而，在普通的电荷耦合器件（CCD）或互补金属氧化物半导体（CMOS）传感器的情况下，亮区或暗区的信息由于动态范围的限制而被擦除。这里，动态范围指图像中的最亮区和最暗区之间的亮度比。在图像获取设备中使用的传感器的动态范围远小于所获取的实际图像的动态范围，并且因此，可能不能表现所获取的实际图像的全部亮度范围。高动态范围（HDR）图像具有比在普通的图像获取设备或在普通的显示设备中可能表现出的范围更大的动态范围。因此，HDR图像可能能够表现比普通图像更接近实际图像的亮度信息。因此，当获取HDR图像时，可获取到在普通图像中无法识别的亮区和暗区的细节。

HDR图像的动态范围大于显示设备在图像中可能能够表现动态范围。因此，为了在显示设备中表现HDR图像，应该将宽动态范围压缩至显示设备的动态范围。这种处理被称为色调映射或动态范围压缩（DRC）。可通过设计全局色调映射曲线来获取压缩结果。整体而言，以这种方式获取的所得图像具有很差的对比度并且不能正确地表现暗区和亮区，因此无法表现通过HDR合成而获取的宽动态范围。因此，根据本发明构思的图像处理方法可通过在HDR图像的暗区和亮区之间进行区分并且应用根据HDR图像的特性自适应性地增强暗区的信息的增强方法来表现一个HDR图像中的暗区和亮区的信息。

图1是显示根据示例性实施例的图像处理设备10的配置的框图。

参照图1，图像处理设备10包括滤波单元100、照度估计单元200、暗区增强单元300、亮区保持单元400和组合单元500。

滤波单元100将输入的HDR图像的信息均匀分布地在直方图的整个区域上。由于输入的HDR图像具有宽动态范围，因此多数信息被包括在直方图的暗区中。信息的在暗区中的这种偏置分布可能不能实现对动态范围压缩的有效应用。因此，滤波100执行上述在直方图的整个区域上对输入的HDR图像的信息的均匀分布。

滤波单元100产生第一超越曲线（over-curve）和相比第一超越曲线的增强具有不同程度的增强的第二超越曲线。在此，超越曲线指示可增强输入的HDR图像的曲线。滤波单元100通过根据第一最大值和第二最大值之间的比率将第一超越曲线和第二超越曲线的权重相加来产生第三曲线。第一最大值是在使输入的HDR图像经过第一超越曲线之后从第一超越曲线输出的值之中的最大值，而第二最大值是在使输入的HDR图像经过第二超越曲线之后从第二超越曲线输出的值之中的最大值。在此，以预定比率（例如，0.001%）小于输入的HDR图像的最大值的值被选为第一最大值和第二最大值。这是由于不想要的值（诸如，远高于或远低于输入的HDR图像中的其它信息的值或噪声）可能最终作为最大值而被获取。因此，可通过将第一最大值和第二最大值限制为比输入的HDR图像的最大值小预定比率来确保算法的稳定性。之后，当输入HDR图像经过第三曲线时，输入的HDR图像的整体亮度增加。在此，输入的HDR图像的值可指示像素值（诸如，图像的像素的亮度和/或色彩值的强度）。在当前实施例中，在滤波单元100中使用两条超越曲线。然而，本发明构思不将超越曲线的数量限制为两条，因此，根据示例性实施例，可使用不同数量的超越曲线来实现滤波单元100。

图2（a）显示还未对输入的HDR图像应用滤波的图像，图2（b）显示对输入的HDR图像应用了滤波的图像。参照图2（a），还未应用滤波的图像很暗，并且在图像下方的直方图中，看到多数亮度信息被包括在暗区中。然而，参照图2（b），应用了滤波的图像比图2（a）的图像亮，并且在图2（b）中的图像的下方的直方图中，看到亮度信息均匀地分布在直方图的整个区域上。以这种方式，当亮度信息均匀地分布在直方图的整个区域上时，可有效地执行动态范围压缩，并且作为结果，可获取到好的结果。

根据示例性实施例的图像处理设备10可不包括滤波单元100。当包括滤波单元100时，输入到照度估计单元200、暗区增强单元300和亮区保持单元400的信号可以是滤波后的HDR图像。然而，如果不包括滤波单元100，则输入到照度估计单元200、暗区增强单元300和亮区保持单元400的信号是未滤波的输入的HDR图像。以下，为了方便解释，描述不包括滤波单元100的情况。

照度估计单元200从输入的HDR图像获得第一模糊图像和第二模糊图像，并且通过根据输入的HDR图像的特性组合第一模糊图像和第二模糊图像来估计照度值。为了所得图像的自然度，主要通过使用模糊图像来获取照度值。所得图像的质量可根据模糊的程度而改变。模糊的程度越高，所得图像的全局对比度越高，并且所得图像伴随有光晕现象。模糊的程度越低，所得图像的全局对比度越差。因此，需要适当地组合第一模糊图像和第二模糊图像来形成某些图像。

图3是显示根据示例性实施例的图1的照度估计单元的详细框图。参照图3，照度估计单元200包括第一模糊单元210、第二模糊的单元220、照度计算单元230和光晕现象减少单元240。将参照图3至图5来描述照度估计单元200。

第一模糊单元210在对输入的HDR图像进行下采样之后，对输入的HDR图像进行插值，并且产生具有比由第二模糊单元220产生的第二模糊图像的模糊程度更大的模糊程度的第一模糊图像。通过使用具有129×129块的大小的掩膜（mask）来模糊第一模糊图像是合适的。然而，由于硬件的重负荷，在当前实施例中，考虑到硬件设计，在对输入的HDR图像进行下采样之后使用插值方法，而不是使用大模糊掩膜。参照图4，在图4中示出的第一模糊图像（a）是在将输入的HDR图像下采样至12×9英尺大小之后对相同大小的输入的HDR图像进行插值的结果。

第二模糊单元220通过以像素为单位将输入的HDR图像划分为N×N块（例如，3×3块）来扫描输入的HDR图像，并且产生由最大值像素组成的第二模糊图像，其中，每个所述最大值像素在输入的HDR图像中的N×N的块中的像素之中具有最大像素值。在此，第二模糊图像具有比第一模糊图像的模糊程度更小的模糊程度。图4显示由在以3×3的块对滤波后的HDR图像进行扫描的同时提取的最大值像素组成的第二模糊图像（b）。

照度计算单元230使用通过组合第一模糊图像和第二模糊图像产生的图像来计算照度，第一模糊图像和第二模糊图像具有根据输入的HDR图像的特性（例如，平均值或分布值等）分别应用到它们的不同的权重。在图4中，图像（c）是已经根据已应用了不同权重的第一模糊图像和第二模糊图像的组合对输入的HDR图像应用了计算出的照度的图像。在当前实施例中，在照度估计单元200中使用两个模糊单元来产生两个模糊图像。然而，本发明构思不将模糊单元和模糊图像的数量限制为两个，并且因此，根据示例性实施例，可使用不同数量的模糊单元和模糊图像来实现照度估计单元200。此外，本发明构思不限于模糊单元的数量与由模糊单元产生的模糊图像的数量相同的实施例，并且因此，模糊图像的数量和产生模糊图像的模糊单元的数量可彼此不同。

在图像区域中的图像具有大亮度差的情况下，即使对输入的HDR图像应用以上述方式计算出的照度，也会产生光晕现象。这是由于，当输入的HDR图像中的某些区域之间存在大亮度差时，照度的变化程度大。图5A显示在通过使用上述方法处理输入的HDR图像之后产生光晕现象的示例图像。光晕现象减少单元240通过使应用了以上述方式计算的照度的输入的HDR图像经过反向S型曲线来将输入的HDR图像的照度的整体亮度渲染至均匀，并且随后从已经经过反向S型曲线的输入的HDR图像产生估计的输入的HDR图像的照度。此处，反向S型曲线表示在输入的HDR图像中将输入的HDR图像的暗区、中亮区（medium-brightness region）和亮区之中的中亮区的亮度渲染至均匀的曲线。由于照度的亮度是均匀的，因此可减少所得图像的光晕现象。图5C显示在照度估计单元200从其估计照度的图像，也就是说，由光晕现象减少单元240对输入的HDR图像应用反向S型曲线。在图5A的图像的情况下，由于窗外的光，图像的左侧很亮，但由于少量光进入，图像的右侧很暗。在图5B中，暗区和亮区之间的边界被平滑地显示，但亮度上的严重差异可能导致光晕现象。然而，在图5C的图像的情况下，看到当反向S型曲线被应用于在照度计算单元230处理的输入的HDR图像时，图像的照度的亮度变得均匀。图5D显示当输入的HDR图像经过如图1中所示的组合单元500时最终输出的图像。参照图5D，确认光晕现象已经消失，此外，图像的对比度没有被损坏。

在上述方式中，照度估计单元200通过图像模糊来估计照度，因此，当与通过使用高斯滤波器来估计照度的现有技术方法相比时可减少计算量，此外，可使光晕现象的发生最小化。

参照图1，暗区增强单元300从输入的HDR图像产生暗区增强图像。图6A和图6B示出根据示例性实施例的暗区增强单元300的详细框图和用于解释暗区增强单元的示图。

参照图6A，暗区增强单元300包括全局对比度增加单元310和局部对比度增加单元320。全局对比度增加单元310输出在对输入的HDR图像的暗区的亮度增强处理中增加了对比度的图像。此时，局部对比度增加单元320增加暗区中的局部区域的对比度。

参照图6B来详细描述全局对比度增加单元310和局部对比度增加单元320。当输入的HDR图像被表示为I时，在通过以像素为单位将输入的HDR图像划分为N×N块（例如，3×3块）来扫描输入的HDR图像时，全局对比度增加单元310产生由最大值像素组成的模糊图像I_d，其中，每个所述最大值像素在输入的HDR图像中的N×N的块中的像素之中具有最大像素值。之后，全局对比度增加单元310产生指示输入和输出之间的比率的值A_d，其中，所述输入是模糊图像I_d与在照度估计单元200估计的照度的权重的求和，并且通过使所述输入经过增强函数f(输入)来获取输出。在函数f(输入)等式中，MAX指示图像的最亮值（例如，在8比特图像中是255），并且δ是确定函数f(输入)曲线的斜率的系数。此外，在用于产生值A_d的等式中，s指示照度的权重，并且值s越大，对比度越高。之后，全局对比度增加单元310通过对值A_d应用高斯模糊（Gaussian blurring）来产生值A_db。在此，通过使用具有预定大小（例如，1×3块）的掩膜来执行高斯模糊的应用。全局对比度增加单元310通过将输入的HDR图像I与A_db值相乘来输出全局对比度增加结果O₁。当执行针对输入的HDR图像的暗区增强时，在输入的HDR图像I的某些区域中可能发生诸如对比度降低的问题。因此，全局对比度增加单元310通过使用模糊图像I_d和应用了权重的照度来同时执行暗区的亮度增强和对比度增加。

为了额外增加从全局对比度增加单元310输出的结果O₁的局部区域的对比度，局部对比度增加单元320使用反映有输入的HDR图像I和周围像素的特性的模糊图像。也就是说，代替用于从全局对比度增加单元310输出结果O₁的输入的HDR图像I，使用基于模糊图像I_d和输入的HDR图像I之间的比率的值，并且作为结果，输出增加了暗区对比度和局部对比度两者的结果O₂。在此，γ是用于控制模糊图像I_d和输入的HDR图像I之间的比率的系数。

再次参照图1，亮区保持单元400从输入的HDR图像I产生亮区保持图像（bright region conserved image）。为了将输入的HDR图像I显示为单一的屏幕图像，当增强暗区时，不应该增强亮区。然而，如果仅维持而并不增强亮区，所得图像的对比度可能是不可接受的。因此，亮区保持单元400包括中间曲线（middle-curve）设计和应用单元410，以通过使输入的HDR图像经过与中间曲线设计相关的中间曲线来产生亮区保持图像。

图7A和图7B示出亮区保持单元400的详细框图和用于解释亮区保持单元400的示图。参照图7A，中间曲线设计和应用单元410产生中间曲线并输出对输入的HDR图像应用中间曲线的结果作为亮区保持图像。在此，中间图像表示这样的曲线：沿着该曲线，在亮区保持其当前亮度的同时，经过该曲线的输入的HDR图像中的中亮区的对比度增加。当输入的HDR图像经过中间曲线时，图像的整体对比度增加。

将参照图7B来详细描述中间曲线设计和应用单元410。当输入的HDR图像被表示为I时，在通过以像素为单位将输入的HDR图像划分为N×N块（例如，3×3块）来扫描输入的HDR图像时，中间曲线设计和应用单元410产生由最大值像素组成的模糊图像I_d，其中，每个所述最大值像素在输入的HDR图像中的N×N的块中的像素之中具有最大像素值。之后，中间曲线设计和应用单元410产生指示输入和输出之间的比率的值A'_d，其中，所述输入是模糊图像I_d与在照度估计单元200估计的照度的权重的求和，并且通过使所述输入经过增强函数g(输入)来获取输出。在中间曲线增强函数g(输入)的等式中，MAX指示图像的最亮值（例如，在8比特图像中是255（2⁸=256）；0至255），且α是用于确定中间曲线的斜率的系数。此外，在用于产生值A'_d的等式中，m指示照度的权重，并且m值越大，对比度越高。之后，中间曲线设计和应用单元410通过对A'_d应用高斯模糊来产生A'_db。在此，当对A'_d应用高斯模糊时，通过使用具有预定大小（例如，1×3块）的掩膜来执行高斯模糊。中间曲线设计和应用单元410通过将输入的HDR图像I与A'_db值相乘来输出亮区保持结果O₃。

再次参照图1，在根据在照度估计单元200估计的照度分别对暗区增强图像和亮区保持图像应用权重之后，组合单元500组合所述两个图像。将参照图8来详细描述组合单元500。

图8显示从暗区增强单元300输出的暗区增强图像（a）和从亮区保持单元400输出的亮区保持图像（b）。图8还显示用于解释根据估计的照度的对暗区增强图像和亮区保持图像的权重的应用的曲线（c）。例如，如果估计的照度是60,000勒克司，则将用于暗区增强图像的权重设置为与亮区保持图像的权重相同，也就是说，大约0.5。组合单元500以相同的权重0.5来增强暗区增强图像和亮区保持图像。在图8的曲线（c）中，基于照度的第一临界值（例如，60,000勒克司），具有大于第一临界值的照度的区域指示亮区，具有小于第一临界值的照度的区域指示暗区。

组合单元500确定具有低于第一临界值的照度的图像确定是暗的。因此，通过对暗区增强图像应用比对亮区保持图像应用的权重更高的权重，组合暗区增强图像和亮区保持图像。例如，参照图8的曲线（c），当估计的照度是40,000勒克司时，组合单元500对暗区增强图像设置权重0.9，并且对亮区保持图像设置权重0.1。之后，组合应用了权重0.9的暗区增强图像和应用了权重0.1的亮区保持图像。

组合单元500确定具有高于第一临界值的照度的图像确定是亮的。因此，在对亮区保持图像应用比对暗区增强图像应用的权重更大的权重之后，组合暗区增强图像和亮区保持图像。例如，参照图8的曲线（c），当估计的照度是80,000勒克司时，组合单元500对暗区增强图像设置权重0.19，并且对亮区保持图像设置权重0.81。之后，组合应用了权重0.19的暗区增强图像和应用了权重0.81的亮区保持图像。

在当前实施例中，组合单元500通过分别对暗区增强图像和亮区保持图像应用不同的权重来组合暗区增强图像和亮区保持图像。因此，当与传统色调映射方法相比时可优化动态范围。组合单元500还可包括增强通过组合加权的暗区增强图像和加权的亮区保持图像而产生的最终图像的对比度的另一对比度增加单元。具体地，通过其它对比度增加单元对最终图像的暗区进行亮度增强，可增加最终图像的对比度。

在当前实施例中，输入到图像处理设备10的图像是HDR图像。然而，本发明构思不限于此，也就是说，可将普通图像（例如，低动态范围（LDR）图像）以及Bayer模式图像输入到图像处理设备10。

图9是显示根据示例性实施例的处理图像的方法的流程图。在下面的描述中，不再重复已经参照图1至图8描述过的部分。

参照图9，图像处理设备10从输入的HDR图像获取第一模糊图像和第二模糊图像，并且随后通过根据输入的HDR图像的特性组合第一模糊图像和第二模糊图像来估计照度（S10）。图像处理设备10在对输入的HDR图像进行下采样之后，对输入的HDR图像进行插值，并且之后，产生具有比第二模糊图像的模糊程度更大的模糊程度的第一模糊图像。此外，在通过以像素为单位将输入的HDR图像划分为N×N块（例如，3×3块）来扫描输入的HDR图像的时，图像处理设备10产生由最大值像素组成的第二模糊图像。第二模糊图像具有低于第一模糊图像的模糊程度的模糊程度。图像处理设备10在产生第一模糊图像和第二模糊图像之后，从通过对在根据输入的HDR图像的特性（例如，平均值或色散值）分别对第一模糊图像和第二模糊图像应用权重之后的所述两个图像进行组合而产生的图像计算照度。在图像具有大亮度差的情况下，即使通过组合加权的第一模糊图像和加权的第二模糊图像来计算照度，也仍会产生光晕现象。因此，通过应用反向S型曲线来使亮度均匀地分布在输入的HDR图像上，并且随后从应用了反向S型曲线的输入的HDR图像估计照度，图像处理设备10可减少光晕现象。

在估计照度之前，根据当前实施例的图像处理设备10可执行滤波以将输入的HDR图像的信息均匀地分布在直方图的整个区域上。可省略所述滤波。

当完成对照度的估计时，图像处理设备10从输入的HDR图像产生暗区增强图像（S20）。在增强输入的HDR图像的暗区的处理中，图像处理设备10通过执行用于增加图像的暗区的对比度的全局对比度增加处理和针对暗区中的局部区域增加对比度的局部对比度增加处理来产生暗区增强图像，所述暗区增强图像的对比度增加。

此外，当完成照度估计时，图像处理设备10从输入的HDR图像产生亮区保持图像（S30）。为了将HDR图像显示为单一的屏幕图像，当增强暗区时，不应该增强亮区。然而，如果仅维持而不增强亮区，所得图像的对比度可能不好。因此，图像处理设备10产生中间曲线，并且通过使输入的HDR图像经过中间曲线来产生亮区保持图像。在此，中间图像表示这样的曲线：沿着该曲线，在维持亮区（例如，输入的HDR图像中具有人眼可区分的高于中亮区的亮度的区域）的亮度的同时，增加中亮区的对比度直到人眼可区分所述中亮区的对比度。当输入的HDR图像经过中间曲线时，产生整个输入的HDR图像的对比度增加的亮区保持图像。在图9中，在操作S20之后执行操作S30。然而，根据示例性实施例，可以以相反顺序执行这两个操作，或者同时执行这两个操作。

当已经完成暗区增强图像和亮区保持图像的获取以及照度估计时，图像处理设备10通过根据估计的照度分别对暗区增强图像和亮区保持图像应用权重来组合所述两个图像（S40）。当图像具有第一临界值（例如，60,000勒克斯）以下的照度时，图像处理设备10确定图像是暗的，并且在对暗区增强图像应用比对亮区保持图像应用的权重更大的权重之后，组合暗区增强图像和亮区组合图像。此外，当图像具有高于第一临界值的照度时，图像处理设备10确定图像确定是亮的，并且在对亮区保持图像应用比对暗区增强图像应用的权重更大的权重之后，组合暗区增强图像和亮区保持图像。

还可将上述实施例实施为计算机可读记录介质上的计算机可读代码。计算机记录介质是可存储随后可由计算机系统读取的数据的任何数据存储装置。

计算机可读记录介质的示例包括：只读存储器（ROM）、随机存取存储器（RAM）、CD-ROM、磁带、软盘、光数据存储装置和载波（诸如，通过互联网进行数据传输）。还可将计算机可读记录介质分布在联网的计算机系统上，从而以分布方式来存储和执行计算机可读代码。（此外，本发明构思所属的领域的程序员可容易地解释用于实现示例性实施例的功能程序、代码和代码段。）

虽然已经参照上述实施例来具体地显示和描述了本发明构思，但本领域的普通技术人员将理解的是，在不脱离由权利要求限定的本发明构思的精神和范围的情况下，可以做出形式和细节上的各种改变。实施例应被视为仅是描述性的意义，而不是为了限制的目的。因此，本发明构思的范围不是由本发明构思的详细描述来限定，而是由权利要求来限定，并且所述范围内的所有差别将被解释为包括在本发明构思中。

Claims (19)

1.一种处理输入图像的方法，所述方法包括：

从输入图像获取第一模糊图像和第二模糊图像；

通过组合第一模糊图像和第二模糊图像来估计输入图像的照度；

从输入图像产生暗区增强图像；

从输入图像产生亮区保持图像；

根据估计的照度来分别对暗区增强图像和亮区保持图像应用权重；

组合加权的暗区增强图像和加权的亮区保持图像来产生最终图像。

2.如权利要求1所述的方法，其中，输入图像是被滤波以将输入图像的信息均匀地分布在输入图像的直方图的整个区域上的图像。

3.如权利要求2所述的方法，其中，滤波的步骤包括；

产生具有不同的增强程度的第一曲线和第二曲线；

根据第一最大值和第二最大值之间的比率来分别对第一曲线和第二曲线应用其它权重，其中，通过使输入图像分别经过第一曲线和第二曲线来获取第一最大值和第二最大值；

通过对加权的第一曲线和加权的第二曲线求和来产生第三曲线；

使输入图像经过产生的第三曲线。

4.如权利要求1所述的方法，其中，估计照度的步骤包括：

对输入图像进行下采样；

通过对下采样后的输入图像进行插值来产生第一模糊图像；

产生由分别包括在输入图像的预定大小的块中的最大值像素组成的第二模糊图像；

根据输入图像的特性来分别对第一模糊图像和第二模糊图像应用其它权重；

组合加权的第一模糊图像和加权的第二模糊图像；

从组合的图像计算估计的照度。

5.如权利要求4所述的方法，还包括：将组合的图像的整体亮度处理至均匀并且从中产生估计的照度。

6.如权利要求1所述的方法，其中，产生暗区增强图像的步骤包括：

增强输入图像的暗区的亮度，并且增加输入图像的暗区的对比度；

增加对比度被增加的暗区中的局部区域的对比度。

7.如权利要求1所述的方法，其中，产生亮区保持图像的步骤包括：

保持具有高于输入图像的中亮区的亮度的亮区的亮度；

增加输入图像的中亮区的对比度。

8.如权利要求1所述的方法，其中，根据估计的照度是否低于临界值，对暗区增强图像和亮区保持图像应用的权重彼此不同。

9.如权利要求8所述的方法，其中，如果估计的照度低于临界值，则对暗区增强图像应用的权重大于对亮区保持图像应用的权重。

10.如权利要求1所述的方法，还包括：通过对最终图像的暗区执行亮度增强来增加最终图像的对比度。

11.一种图像处理设备，包括：

照度估计单元，被配置为从输入图像获取第一模糊图像和第二模糊图像，并且通过根据输入图像的特性组合第一模糊图像和第二模糊图像来估计输入图像的照度；

暗区增强单元，被配置为从输入图像产生暗区增强图像；

亮区保持单元，被配置为从输入图像产生亮区保持图像；

组合单元，被配置为根据估计的照度，分别对暗区增强图像和亮区保持图像应用权重，并且组合加权的暗区增强图像和加权的亮区保持图像来产生最终图像。

12.如权利要求11所述的图像处理设备，还包括：滤波单元，被配置为通过将输入图像的信息均匀地分布在输入图像的直方图的整个区域上来产生输入图像。

13.如权利要求11所述的图像处理设备，其中，照度估计单元还包括：

第一模糊单元，被配置为对输入图像进行下采样，并且通过对下采样后的输入图像进行插值来产生第一模糊图像；

第二模糊单元，被配置为产生由分别包括在输入图像的预定大小的块中的最大值像素组成的第二模糊图像；

照度计算单元，被配置为根据输入图像的特性来分别对第一模糊图像和第二模糊图像应用其它权重，组合加权的第一模糊图像和加权的第二模糊图像，并且从组合的图像计算估计的照度。

14.如权利要求13所述的图像处理设备，还包括：光晕现象减少单元，被配置为将组合的图像的整体亮度处理至均匀并且从中产生估计的照度。

15.如权利要求11所述的图像处理设备，其中，暗区增强单元包括：

全局对比度增加单元，被配置为增强输入图像的暗区的亮度，并且增加输入图像的暗区的对比度；

局部对比度增加单元，被配置为增加对比度被增加的暗区中的局部区域的对比度。

16.如权利要求11所述的图像处理设备，其中，亮区保持单元被配置为保持具有高于输入图像的中亮区的亮度的亮区的亮度，并且增加输入图像的中亮区的对比度。

17.如权利要求11所述的图像处理设备，其中，根据估计的照度是否低于临界值，对暗区增强图像和亮区保持图像应用的权重彼此不同。

18.如权利要求17所述的图像处理设备，其中，如果估计的照度低于临界值，则对暗区增强图像应用的权重大于对亮区保持图像应用的权重。

19.如权利要求11所述的图像处理设备，其中，组合单元还被配置为通过对最终图像的暗区执行亮度增强来增加最终图像的对比度。

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