CN104182998A - 一种自适应图像亮度渲染方法与装置 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种自适应图像亮度渲染方法，涉及图像处理技术领域，所述方法先对图像分别实行亮度增强和亮度减弱处理，通过两个阈值来判定过强部分与过暗部分，再用一个修正的系数来保持灰度级分布的光滑性。考虑到像素的空间分布，选择用二阶原点矩来判定像素之间的相关性。使用本发明方法可对图像的亮度进行一次微调整，使过暗的地方变得亮一些，过亮的地方仍然可以显示一些细节。

Description

一种自适应图像亮度渲染方法与装置

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种自适应图像亮度渲染方法与装置。 

背景技术

RGB色彩模式使用RGB模型为图像中每一个像素的RGB分量分配一个0～255范围内的强度值。RGB图像只使用三种颜色，就可以使它们按照不同的比例混合，在屏幕上呈现16777216(256*256*256)种颜色。目前的显示器大都是采用了RGB颜色标准，在显示器上，是通过电子枪打在屏幕的红、绿、蓝三色发光极上来产生色彩的，目前的电脑一般都能显示32位颜色，约有一百万种以上的颜色。电脑屏幕上的所有颜色，都由这红色绿色蓝色三种色光按照不同的比例混合而成的。一组红色绿色蓝色就是一个最小的显示单位。屏幕上的任何一个颜色都可以由一组RGB值来记录和表达。因此这红色绿色蓝色又称为三原色光，用英文表示就是R(red)、G(green)、B(blue)。在电脑中，RGB的所谓“多少”就是指亮度，并使用整数来表示。通常情况下，RGB各有256级亮度，用数字表示为从0、1、2...直到255。 

HSI色彩空间是从人的视觉系统出发，用色调(Hue)、色饱和度(Saturation或Chroma)和亮度(Intensity或Brightness)来描述色彩。HSI色彩空间可以用一个圆锥空间模型来描述。用这种描述HIS色彩空间的圆锥模型相当复杂，但确能把色调、亮度和色饱和度的变化情形表现得很清楚。通常把色调和饱和度通称为色度，用来表示颜色的类别与深浅程度。由于人的视觉对亮度的敏感程度远强于对颜色浓淡的敏感程度，为了便于色彩处理和识别，人的视觉系统经常采用HSI色彩空间，它比RGB色彩空间更符合人的视觉特性。在图像处理和计算机视觉中大量算法都可在HSI色彩空间中方便地使用，它们可以分开处理而且是相互独立的。因此，在HSI色彩空间可以大大简化图像分析和处理的工作量。 

现实生活中真正存在的亮度差一般为10⁸(即最亮的物体亮度和最小的物体亮度之比为10⁸)，而人类的眼睛所能看到的范围是10⁵左右，但是一般的 显示器，照相机能表示的只有256种不同的亮度。这样问题就出现了，2¹⁶或者更高数量级的亮度只能存在电脑里，而一般的显示器只能表示2⁸个亮度数量级，用256个数字来模拟所能表示的信息，所以在过亮和过暗的地方没有过多的细节。 

发明内容

本发明实施例的目的在于提出一种自适应图像亮度渲染方法，旨在解决现有技术一般的显示器显示图像时，在过亮和过暗的地方没有过多的细节的问题。 

本发明实施例是这样实现的，一种自适应图像亮度渲染方法，所述方法包括以下步骤： 

获取RGB空间图像a并对图像a进行归一化处理，得到图像A； 

将图像A从RGB空间转化到HSI空间，得到HSI空间图像F； 

将HSI空间图像F中的I分量分别进行亮度减弱和亮度增强处理，得到分量I₁、I₂； 

将所述分量I₁,I₂,I按特定方式合并，得到I'； 

将所述分量I'与图像F的分量S、分量H合并为新的HSI空间图像f； 

将HSI空间图像f从HSI空间转化为RGB空间得到RGB空间图像B； 

输出图像B。 

本发明实施例的另一目的在于提出一种自适应图像亮度渲染装置，所述装置包括： 

图像获取模块，用于获取RGB空间图像a； 

归一化处理模块，用于对图像a进行归一化处理，得到图像A； 

第一空间转换模块，用于将图像A从RGB空间转化到HSI空间，得到HSI空间图像F； 

亮度处理模块，用于将HSI空间图像F中的I分量分别进行亮度减弱和亮度增强处理，得到分量I₁、I₂； 

第一合并模块，用于将所述分量I₁,I₂,I按特定方式合并，得到I'； 

第二合并模块，用于将所述分量I'与图像F的分量S、分量H合并为新的HSI空间图像f； 

第二空间转换模块，用于将HSI空间图像f从HSI空间转化为RGB空间得 到RGB空间图像B； 

图像输出模块，用于输出图像B。 

本发明的有益效果 

本发明先对图像分别实行亮度增强和亮度减弱处理，通过两个阈值来判定过强部分与过暗部分，再用一个修正的系数来保持灰度级分布的光滑性。考虑到像素的空间分布，选择用二阶原点矩来判定像素之间的相关性。使用本发明方法可对图像的亮度进行一次微调整，使过暗的地方变得亮一些，过亮的地方仍然可以显示一些细节。 

附图说明

图1是本发明优选实施例一种自适应图像亮度渲染方法流程图； 

图2是本发明优选实施例一种自适应图像亮度渲染装置结构图。 

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图和实施例，对本发明进行进一步详细说明，为了便于说明，仅示出了与本发明实施例相关的部分。应当理解，此处所描写的具体实施例，仅仅用于解释本发明，并不用以限制本发明。 

本发明实施例方法先对图像分别实行亮度增强和亮度减弱处理，通过两个阈值来判定过强部分与过暗部分，再用一个修正的系数来保持灰度级分布的光滑性。考虑到像素的空间分布，选择用二阶原点矩来判定像素之间的相关性。使用本发明实施例方法可对图像的亮度进行一次微调整，使过暗的地方变得亮一些，过亮的地方仍然可以显示一些细节。 

实施例一 

图1是本发明优选实施例一种自适应图像亮度渲染方法流程图；所述方法包括以下步骤： 

S101,获取RGB空间图像a并对图像a进行归一化处理，得到图像A； 

S102,将图像A从RGB空间转化到HSI空间，得到HSI空间图像F； 

转换公式如下： 

$H=\left\{\begin{array}{cc}\frac{\mathrm{\θ}}{2\mathrm{\π}}& B\≤G\\ 1-\frac{\mathrm{\θ}}{2\mathrm{\π}}& B>G\end{array}\right.$ 其中： $\mathrm{\θ}=\arccos \left\{\frac{\frac{1}{2}[(R-G)+(R-B)]}{{[{(R-G)}^2+(R-B)(G-B)]}^{1/2}}\right\}$

$S=1-\frac{3}{(R+G+B)}\left[\min (R,G,B)\right]$

$I=\frac{1}{3}(R+G+B)$

H、S、I分别表示HSI空间的三个分量，R、G、B分别表示RGB空间的三个分量。 

S103,将HSI空间图像F中的I分量分别进行亮度减弱和亮度增强处理，得 

到分量I₁、I₂； 

减弱公式如下： 

I₁＝I·(α·I+β)其中α>0 

增强公式如下： 

I₂＝I·(α·I+β)其中α<0 

其中：α+β＝1；α和β为实数； 

S104,将所述分量I₁,I₂,I按特定方式合并，得到I'；具体为： 

其中：i为每张图像的第i行；j为每张图像的第j列；I'(i,j)为I'的(i,j)点亮度值，I(i,j)为I的(i,j)点亮度值，I₁(i,j)为I₁的(i,j)点亮度值，I₂(i,j)为I₂的(i,j)点亮度值；t₁、t₂为(0,1)之间的实数；t(i,j)为I在(i,j)点的二阶原点矩，γ(t)＝μ(I₁-t(i,j))，μ为(0,1)区间的修正系数。 

S105,将所述分量I'与图像F的分量S、分量H合并为新的HSI空间图像f。 

S106,将HSI空间图像f从HSI空间转化为RGB空间得到RGB空间图像B； 

S107,输出图像B。 

实施例二 

图2是本发明优选实施例一种自适应图像亮度渲染装置结构图。所述装置包括： 

图像获取模块，用于获取RGB空间图像a； 

归一化处理模块，用于对图像a进行归一化处理，得到图像A； 

第一空间转换模块，用于将图像A从RGB空间转化到HSI空间，得到HSI空间图像F； 

转换公式如下： 

$H=\left\{\begin{array}{cc}\frac{\mathrm{\&theta;}}{2\mathrm{\&pi;}}& B\&le;G\\ 1-\frac{\mathrm{\&theta;}}{2\mathrm{\&pi;}}& B>G\end{array}\right.$ 其中： $\mathrm{\&theta;}=\arccos \left\{\frac{\frac{1}{2}[(R-G)+(R-B)]}{{[{(R-G)}^2+(R-B)(G-B)]}^{1/2}}\right\}$

$S=1-\frac{3}{(R+G+B)}\left[\min (R,G,B)\right]$

$I=\frac{1}{3}(R+G+B)$

H、S、I分别表示HSI空间的三个分量，R、G、B分别表示RGB空间的三个分量。 

亮度处理模块，用于将HSI空间图像F中的I分量分别进行亮度减弱和亮度增强处理，得到分量I₁、I₂； 

亮度处理模块包括亮度减弱模块和亮度增强模块(图中未示出)， 

亮度减弱模块，用于将HSI空间图像F中的I分量分别进行亮度减弱处理，得到分量I₁； 

减弱公式如下： 

I₁＝I·(α·I+β)其中α>0 

亮度增强模块，用于将HSI空间图像F中的I分量分别进行亮度增强处理，得到分量I₂； 

增强公式如下： 

I₂＝I·(α·I+β)其中α<0 

其中：α+β＝1；α和β为实数。 

第一合并模块，用于将所述分量I₁,I₂,I按特定方式合并，得到I'；具体为： 

其中：i为每张图像的第i行；j为每张图像的第j列；I'(i,j)为I'的(i,j)点 亮度值，I(i,j)为I的(i,j)点亮度值，I₁(i,j)为I₁的(i,j)点亮度值，I₂(i,j)为I₂的(i,j)点亮度值；t₁、t₂为(0,1)之间的实数；t(i,j)为I在(i,j)点的二阶原点矩，γ(t)＝μ(I₁-t(i,j))，μ为(0,1)区间的修正系数。 

第二合并模块，用于将所述分量I'与图像F的分量S、分量H合并为新的HSI空间图像f； 

第二空间转换模块，用于将HSI空间图像f从HSI空间转化为RGB空间得到RGB空间图像B； 

图像输出模块，用于输出图像B。 

本领域的普通技术人员可以理解，实现上述实施例方法中的全部或部分步骤是可以通过程序指令相关硬件来完成的，所述的程序可以存储于一计算机可读取存储介质中，所述的存储介质可以为ROM、RAM、磁盘、光盘等。 

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作的任何修改、等同替换和改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。 

Claims (8)

1.一种自适应图像亮度渲染方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：

获取RGB空间图像a并对图像a进行归一化处理，得到图像A；

将图像A从RGB空间转化到HSI空间，得到HSI空间图像F；

将HSI空间图像F中的I分量分别进行亮度减弱和亮度增强处理，得到分量I₁、I₂；

将所述分量I₁,I₂,I按特定方式合并，得到I'；

将所述分量I'与图像F的分量S、分量H合并为新的HSI空间图像f；

将HSI空间图像f从HSI空间转化为RGB空间得到RGB空间图像B；

输出图像B。

2.如权利要求1所述的自适应图像亮度渲染方法，其特征在于，

所述步骤“将图像A从RGB空间转化到HSI空间，得到HSI空间图像F”中，转换公式如下：

$H=\left\{\begin{array}{cc}\frac{\mathrm{\&theta;}}{2\mathrm{\&pi;}}& B\&le;G\\ 1-\frac{\mathrm{\&theta;}}{2\mathrm{\&pi;}}& B>G\end{array}\right.$ 其中： $\mathrm{\&theta;}=\arccos \left\{\frac{\frac{1}{2}[(R-G)+(R-B)]}{{[{(R-G)}^2+(R-B)(G-B)]}^{1/2}}\right\}$

$S=1-\frac{3}{(R+G+B)}\left[\min (R,G,B)\right]$

$I=\frac{1}{3}(R+G+B)$

H、S、I分别表示HSI空间的三个分量，R、G、B分别表示RGB空间的三个分量。

3.如权利要求1所述的自适应图像亮度渲染方法，其特征在于，

所述步骤“将HSI空间图像F中的I分量分别进行亮度减弱和亮度增强处理，得到分量I₁、I₂”中，

减弱公式如下：

I₁＝I·(α·I+β)其中α>0

增强公式如下：

I₂＝I·(α·I+β)其中α<0

其中：α+β＝1；α和β为实数。

4.如权利要求1所述的自适应图像亮度渲染方法，其特征在于，

所述步骤“将所述分量I₁,I₂,I按特定方式合并，得到I'”具体为：

其中：i为每张图像的第i行；j为每张图像的第j列；I'(i,j)为I'的(i,j)点亮度值，I(i,j)为I的(i,j)点亮度值，I₁(i,j)为I₁的(i,j)点亮度值，I₂(i,j)为I₂的(i,j)点亮度值；t₁、t₂为(0,1)之间的实数，t(i,j)为I在(i,j)点的二阶原点矩。γ(t)＝μ(I₁-t(i,j))，μ为(0,1)区间的修正系数。

5.一种自适应图像亮度渲染装置，其特征在于，所述装置包括：

图像获取模块，用于获取RGB空间图像a；

归一化处理模块，用于对图像a进行归一化处理，得到图像A；

第一空间转换模块，用于将图像A从RGB空间转化到HSI空间，得到HSI空间图像F；

亮度处理模块，用于将HSI空间图像F中的I分量分别进行亮度减弱和亮度增强处理，得到分量I₁、I₂；

第一合并模块，用于将所述分量I₁,I₂,I按特定方式合并，得到I'；

第二合并模块，用于将所述分量I'与图像F的分量S、分量H合并为新的HSI空间图像f；

第二空间转换模块，用于将HSI空间图像f从HSI空间转化为RGB空间得到RGB空间图像B；

图像输出模块，用于输出图像B。

6.如权利要求5所述的自适应图像亮度渲染装置，其特征在于，

第一空间转换模块中，将图像A从RGB空间转化到HSI空间的转换公式如下：

$H=\left\{\begin{array}{cc}\frac{\mathrm{\&theta;}}{2\mathrm{\&pi;}}& B\&le;G\\ 1-\frac{\mathrm{\&theta;}}{2\mathrm{\&pi;}}& B>G\end{array}\right.$ 其中： $\mathrm{\&theta;}=\arccos \left\{\frac{\frac{1}{2}[(R-G)+(R-B)]}{{[{(R-G)}^2+(R-B)(G-B)]}^{1/2}}\right\}$

$S=1-\frac{3}{(R+G+B)}\left[\min (R,G,B)\right]$

$I=\frac{1}{3}(R+G+B)$

H、S、I分别表示HSI空间的三个分量，R、G、B分别表示RGB空间的三个分量。

7.如权利要求5所述的自适应图像亮度渲染装置，其特征在于，

亮度处理模块包括亮度减弱模块和亮度增强模块，

亮度减弱模块，用于将HSI空间图像F中的I分量分别进行亮度减弱处理，得到分量I₁；

减弱公式如下：

I₁＝I·(α·I+β)其中α>0；

亮度增强模块，用于将HSI空间图像F中的I分量分别进行亮度增强处理，得到分量I₂；

增强公式如下：

I₂＝I·(α·I+β)其中α<0，

其中：α+β＝1；α和β为实数。

8.如权利要求5所述的自适应图像亮度渲染装置，其特征在于，

第一合并模块中，将所述分量I₁,I₂,I按特定方式合并，得到I'；

具体为：

其中：i为每张图像的第i行；j为每张图像的第j列；I'(i,j)为I'的(i,j)点亮度值，I(i,j)为I的(i,j)点亮度值，I₁(i,j)为I₁的(i,j)点亮度值，I₂(i,j)为I₂的(i,j)点亮度值；t₁、t₂为(0,1)之间的实数，t(i,j)为I在(i,j)点的二阶原点矩。γ(t)＝μ(I₁-t(i,j))，μ为(0,1)区间的修正系数。