CN105376498A - 一种扩展相机动态范围的图像处理方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明实施例公开了一种扩展相机动态范围的图像处理方法及系统，其主要通过调整函数将初始累积概率直方图中的低像素值部位拉升、高像素值部位降低，进而得到优化累积概率直方图，再根据优化累积概率直方图计算初始像素值与优化像素值的映射表，最终根据映射表对待处理图像进行插值。本发明实施例提供的一种扩展相机动态范围的图像处理方法及系统通过调整函数将初始累积概率直方图中低像素值部分所对应的累积概率值提高、高像素值部分所对应的累积概率值降低，进而使得图像中的暗部像素值拉升、亮部像素值降低，达到图像中亮部、暗部细节提升的效果。

Description

一种扩展相机动态范围的图像处理方法及系统

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种扩展相机动态范围的图像处理方法及系统。

背景技术

从广义上来讲，动态范围是指某一事物变化的跨度区间，即其所能达到的最大值和最小值之间的差值。具体来说，相机的动态范围是指相机拍摄的图像所能呈现的最暗和最亮之间的差值，相机动态范围的大小取决于相机内部感光元件的感光范围，感光范围越大，其所能接收的光强范围越大，从而使得图像的层次、色彩空间以及亮暗部细节越丰富；拍摄场景的动态范围是指拍摄场景中最暗和最亮之间的亮度差值，例如，在拍摄场景中反射和顺光区域亮度值较高，阴影和逆光区域亮度值较低。

如果相机的动态范围大于拍摄场景的动态范围，则相机可以较好地描述场景中的亮暗部细节；相反，如果相机的动态范围小于拍摄场景的动态范围，则对于拍摄场景中的低亮区域，有可能会因为曝光不足而变为黑色，对于拍摄场景中的高亮区域，有可能会因为曝光过度而变为白色，导致场景中的亮暗部细节丢失。

由于相机的动态范围有限，导致其往往不能满足一些特殊场景的拍摄需求。例如，在智能交通监控系统中，监控相机需要全天候监视路况信息，由于室外光线强度的变化范围较大(从正午阳光的上万勒克斯到夜间路灯的个位数勒克斯)使得监控环境的动态范围较大，在这种情况下，监控相机无法完全适应如此宽的动态范围，进而导致其拍摄的图像部分细节丢失形成缺陷区域，如果缺陷区域恰巧出现在车牌或者司机等重要部分，则会严重影响智能交通监控系统的正常工作。因此，有必要对相机进行动态范围的扩展。

相机动态范围的扩展主要分为两种:一种是从硬件的角度，通过提高感光元件的感光范围直接提高相机的动态范围；另一种是从软件的角度，通过对相机拍摄图像进行后期处理间接提高相机的动态范围。由于从硬件的角度扩展相机的动态范围所需的成本较高，因此，现有技术中对相机动态范围的扩展主要是指从软件的角度实现。现有技术中，对于存在过度曝光或曝光不足缺陷区域的图像通过直方图均衡方法处理，虽然可以在一定程度上提高图像缺陷区域的细节信息，但效果不够理想。因此，一种更好的扩展相机动态范围的图像处理方法亟待出现。

发明内容

本发明实施例中提供了一种扩展相机动态范围的图像处理方法及系统，以解决现有技术中由于相机的动态范围不足使得图像中存在过度曝光或曝光不足的缺陷区域进而影响成像效果的技术问题。

为了解决上述技术问题，本发明实施例公开了如下技术方案：

一种扩展相机动态范围的图像处理方法，所述方法包括：

统计待处理图像中初始像素值的概率分布直方图，并根据所述初始像素值的概率分布直方图计算初始像素值的初始累积概率直方图；

根据预设的调整函数将所述初始累积概率直方图调整为优化累积概率直方图，具体包括：将初始累积概率直方图中初始像素值所对应的累积概率代入调整函数中，将所述调整函数的输出结果作为优化累积概率直方图中该初始像素值所对应的累积概率；

根据优化累积概率直方图建立初始像素值与优化像素值的映射表，具体为：将初始像素值在优化累积概率直方图中所对应的累积概率乘以最大像素值然后取整，得到的结果作为映射表中与所述初始像素值相对应的优化像素值；

根据像素点的初始像素值在映射表中查找相对应的优化像素值，并以该优化像素值替代该像素点的初始像素值，得到处理后的图像；

其中，所述调整函数在定义域[0,1]的区域内满足以下条件：单调递增；存在三个输入值与输出值相等的点，分别为(0,0)、(a，a)和(1,1)；在定义域为(0，a)的区域内，输入值小于输出值，在定义域为(a，1)的区域内，输入值大于输出值。

优选地，在计算初始像素值的初始累积概率直方图之前，对初始像素值的概率分布直方图横向分割，将直方图分割线以上的像素点均匀分布在概率分布直方图的底部。

优选地，所述对初始像素值的概率分布直方图横向分割，具体为：

在概率为b的位置进行横向分割，其中b为像素点的总个数与最大像素值的比值再加上调整参数。

一种扩展相机动态范围的图像处理方法，所述方法包括:

以图像分割线为基准将待处理图像分割为两块或两块以上图像单元；

分布统计每块图像单元中初始像素值的概率分布直方图，并根据所述初始像素值的概率分布直方图计算每块图像单元中初始像素值的初始累积概率直方图；

根据预设的调整函数将每块图像单元的初始累积概率直方图调整为优化累积概率直方图；

根据每块图像单元的优化累积概率直方图建立每块图像单元中初始像素值与优化像素值的映射表；

根据待处理图像中像素点相对图像分割线的位置，将待处理图像划分为临界区域和非临界区域，所述临界区域横跨两个或两个以上图像单元，非临界区域位于一个图像单元内；

对待处理图像中的像素点进行插值，得到处理后的图像；

其中，所述插值方法具体为：若像素点位于临界区域，则根据该像素点的初始像素值，分别在所述临界区域横跨的每个图像单元的映射表内查找相对应的优化像素值，并以所有优化像素值的加权平均值替代该像素点的初始像素值；若像素点位于非临界区域，则根据该像素点的初始像素值，在所述非临界区域位于的图像单元的映射表内查找相对应的优化像素值，并以该优化像素值替代该像素点的初始像素值。

优选地，所述将待处理图像分割为两块或两块以上图像单元，具体为:

对待处理图像进行均匀分割，其中，若待处理图像的行数或列数不能被分割块数整除，则对待处理图像中的某几行或几列镜像扩展至可以被分割块数整除的行数或列数。

一种扩展相机动态范围的图像处理系统，所述系统包括：

统计模块，用于统计待处理图像中初始像素值的概率分布直方图，并根据所述初始像素值的概率分布直方图计算初始像素值的初始累积概率直方图；

累积概率直方图优化模块，用于根据预设的调整函数将所述初始累积概率直方图调整为优化累积概率直方图，具体为：将初始累积概率直方图中初始像素值所对应的累积概率代入调整函数中，将所述调整函数的输出结果作为优化累积概率直方图中该初始像素值所对应的累积概率；

映射表建立模块，用于根据优化累积概率直方图建立初始像素值与优化像素值的映射表，具体为：将初始像素值在优化累积概率直方图中所对应的累积概率乘以最大像素值然后取整，得到的结果作为映射表中与所述初始像素值相对应的优化像素值；

插值模块，用于根据像素点的初始像素值在映射表中查找相对应的优化像素值，并以该优化像素值替代该像素点的初始像素值，得到处理后的图像；

其中，所述调整函数在定义域在[0,1]的区域内满足以下条件：单调递增；存在三个输入值与输出值相等的点，分别为(0,0)、(a，a)和(1,1)；在定义域为(0，a)的区域内，输入值小于输出值，在定义域为(a，1)的区域内，输入值大于输出值。

优选地，还包括：

直方图分割模块：用于在统计模块计算初始像素值的初始累积概率直方图之前，对初始像素值的概率分布直方图横向分割，将直方图分割线以上的像素点均匀分布在初始累积概率直方图的底部。

优选地，所述直方图分割模块对初始像素值的概率分布直方图横向分割，具体为：

在概率为p的位置进行横向分割，其中p为像素点的总个数与最大像素值的比值再加上调整参数。

一种扩展相机动态范围的图像处理系统，所述系统包括：

图像分割模块，用于以图像分割线为基准将待处理图像分割为两块或两块以上图像单元；

统计模块，用于统计每块图像单元中初始像素值的概率分布直方图，并根据所述初始像素值的概率分布直方图计算每块图像单元中初始像素值的初始累积概率直方图；

累积概率直方图优化模块，用于根据预设的调整函数将每块图像单元的初始累积概率直方图调整为优化累积概率直方图；

映射表建立模块，用于根据每块图像单元的优化概率分布直方图建立每块图像单元中初始像素值与优化像素值的映射表；

区域划分模块，用于根据待处理图像中像素点相对图像分割线的位置，将待处理图像划分为临界区域和非临界区域，所述临界区域横跨两个或两个以上图像单元，非临界区域位于一个图像单元内；

插值模块，用于对待处理图像中的像素点进行插值，得到处理后的图像；

其中，所述插值方法具体为：若像素点位于临界区域，则根据该像素点的初始像素值，分别在所述临界区域横跨的每个图像单元的映射表内查找相对应的优化像素值，并以所有优化像素值的加权平均值替代该像素点的初始像素值；若像素点位于非临界区域，则根据该像素点的初始像素值，在所述非临界区域位于的图像单元的映射表内查找相对应的优化像素值，并以该优化像素值替代该像素点的初始像素值。

优选地，所述图像分割模块将待处理图像分割为两块或两块以上图像单元，具体为:

对待处理图像进行均匀分割，其中，若待处理图像的行数或列数不能被分割块数整除，则对待处理图像中的某几行或几列镜像扩展至可以被分割块数整除的行数或列数。由以上技术方案可见，本发明实施例提供的一种扩展相机动态范围的图像处理方法及系统通过调整函数将初始累积概率直方图中低像素值部分所对应的累积概率值提高、高像素值部分所对应的累积概率值降低，进而使得图像中的暗部像素值拉升、亮部像素值降低，达到图像中亮部、暗部细节提升的效果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1为本发明实施例提供的第一种扩展相机动态范围的图像处理方法的流程示意图；

图2为本发明实施例提供的一种待处理图像中初始像素值的概率分布直方图；

图3为本发明实施例提供的一种待处理图像中初始像素值的初始累积概率直方图；

图4为概率分布直方图横向分割前的示意图；

图5为概率分布直方图横向分割后的示意图；

图6为基于直方图均衡算法所得到的初始像素值与优化像素值的映射关系示意图；

图7为调整函数的曲线示意图；

图8为与图3中初始累积概率直方图相对应的优化累积概率直方图；

图9为基于图8中的优化累积概率直方图所得到的初始像素值与优化像素值的映射关系示意图；

图10为处理后图像中优化像素值的概率分布直方图；

图11为本发明实施例提供的第二种扩展相机动态范围的图像处理方法的流程示意图；

图12为本发明实施例提供的待处理图像的分块示意图；

图13为本发明实施例提供的待处理图像的区域划分示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明中的技术方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

从概率分布直方图的角度来看，图像中过度曝光或曝光不足的缺陷区域主要是由于低像素值或高像素值的像素点分布较为集中，已经超出了人眼可以分辨的范围，在人的视觉中体现为一块暗斑或一块亮斑，导致图像中对应部位的细节丢失，如果暗斑或亮斑部位恰巧存在重要的信息，则会导致重要信息的丢失。本发明实施例提供的一种扩展相机动态范围的图像处理方法及系统基于直方图均衡原理，通过调整函数将初始累积概率直方图中低像素值部分所对应的累积概率值提高、高像素值部分所对应的累积概率值降低，进而使得图像中的暗部像素值拉升、亮部像素值降低，达到图像中亮部、暗部细节提升的效果。

图1为本发明实施例提供的第一种扩展相机动态范围的图像处理方法的流程示意图，如图1所示，该方法包括以下步骤：

步骤S100：统计待处理图像中初始像素值的概率分布直方图，并根据所述初始像素值的概率分布直方图计算初始像素值的初始累积概率直方图；

图像的概率分布直方图用来描述图像中不同灰度级(像素值)的像素点出现的频率，其横坐标是灰度级，纵坐标是图像中对应灰度级出现的频率，通过直方图反应图像中不同灰度级的像素点分布信息。根据需求的不同，图像可以设置不同的灰度级数，例如64级、256级或512级等。现有技术中最常用的灰度级数为256级，以下结合一具有256级灰度值的图像对概率分布直方图进行举例说明。

图2为本发明实施例提供的一种待处理图像中初始像素值的概率分布直方图，如图2所示，在像素值接近0与255的位置分别具有一个峰值，也就是说，在待处理图像中像素值接近0与255的像素点分布较集中。由于像素值为0和255的像素点分别代表图像中的最暗点和最亮点，因此，从宏观上来看，低像素值的像素点集中区域在图像中形成暗斑，高像素值的像素点集中区域在图像中形成亮斑，导致图像的局部细节丢失。

将图2中的概率分布直方图进行累积变换即可得到待处理图像中初始像素值的初始累积概率直方图，如图3所示。

在另一种实施例中，为了避免图像处理的过程中过度放大噪声，在计算初始像素值的初始累积概率直方图之前，对初始像素值的概率分布直方图进行横向分割，利用分割后的概率分布直方图计算初始像素值的初始累积概率直方图。为了便于本领域的技术人员更好地理解本技术方案，以下结合图4和图5对概率分布直方图的横向分割方式进行示例性说明。

图4为概率分布直方图横向分割前的示意图，图5为概率分布直方图横向分割后的示意图，其中，x代表初始像素值，p代表与初始像素值所对应的像素点的数量(像素点出现的频率)，如图4所示，首先在分割前的概率分布直方图中设定直方图分割线，其次，将分割线以上的像素点均匀分布在概率分布直方图的底部，分割后的概率分布直方图如图5所示。其中，直方图分割线b的大小以平均分布像素处为基准，具体为：像素点的总个数与最大像素值的比值再加上调整参数。

步骤S200：根据预设的调整函数将所述初始累积概率直方图调整为优化累积概率直方图；

在传统的直方图均衡算法中，将累积概率直方图中的初始累积概率乘以灰度级数即可得到初始像素值与优化像素值的映射关系。图6为基于直方图均衡算法的初始像素值与优化像素值的映射关系示意图，如图6所示，在映射曲线的低像素值部位和高像素值部位比较平缓(斜率小于1)，也就是说，在传统的直方图均衡算法中，低像素值的像素点经过映射变换后像素值变得更低，高像素值的像素点经过映射变换后变得更高，从宏观上来看，即图像中的暗部更暗，亮部更亮，使得图像中的亮部和暗部细节无法得到改善。

针对这种问题，本发明实施例通过调整函数将初始累积概率直方图的低像素值部位拉升，高像素值部位降低，使得低像素值的像素点经过映射变换后像素值变高，高像素值的像素点经过映射变换后像素值变低，从宏观上来看，即提升图像中暗部的亮度，降低图像中亮部的亮度，使得图像中的亮部和暗部细节更加明显，扩展图像的动态范围，具体过程如下。

将初始累积概率直方图中初始像素值所对应的累积概率代入调整函数中，将所述调整函数的输出结果作为优化累积概率直方图中该初始像素值所对应的累积概率，即可得到优化累积概率直方图。若要在调整函数的作用下实现“初始累积概率直方图的低像素值部位拉升，高像素值部位降低”，则调整函数必须满足一定的条件。

图7为调整函数的曲线示意图，其中，g(x)为初始累积概率直方图中像素值所对应的累积概率，c(x)为优化累积概率直方图中像素值所对应的累积概率，如图7所示，调整函数在定义域[0,1]的区域内满足以下条件：单调递增；存在三个输入值与输出值相等的点，分别为(0,0)、(a，a)和(1,1)；在定义域为(0，a)的区域内，输入值小于输出值(保证初始累积概率直方图的低像素值部位拉升)，在定义域为(a，1)的区域内，输入值大于输出值(保证初始累积概率直方图的高像素值部位降低)。另外，为了确保优化累积概率直方图的连续性，调整函数为平滑的曲线，且其一阶导数首先递减然后递增。

图8为与图3中初始累积概率直方图相对应的优化累积概率直方图，将图3与图8进行比较可以很清楚地看到，经调整函数调整后，图3中低像素值部位的累积概率在图8中得到了提升，图3中高像素值部位的累积概率在图8中降低。

步骤S300：根据优化累积概率直方图建立初始像素值与优化像素值的映射表；

将初始像素值在优化累积概率直方图中所对应的累积概率乘以最大像素值然后取整，得到的结果作为映射表中与所述初始像素值相对应的优化像素值，其计算公式如下式一所示：

式一：

r(x)＝floor(max*c(x)+0.5)

其中，r(x)为映射表中与初始像素值x相对应的优化像素值，floor为向下取整算法，max为图像的灰度级数。

图9为基于图8中的优化累积概率直方图所得到的初始像素值与优化像素值的映射关系示意图，将图6与图9进行比较可以清楚地看到，本发明实施例所提供的映射表在传统的直方图均衡算法的基础上将图像中的暗部(低像素值部位)像素值拉升、亮部(高像素值部位)像素值降低。

步骤S400：根据像素点的初始像素值在映射表中查找相对应的优化像素值，并以该优化像素值替代该像素点的初始像素值，得到处理后的图像；

根据上述步骤所提到的映射表对待处理图像中的初始像素值进行对应替换即可得到插值后的图像。

图10为处理后图像中优化像素值的概率分布直方图，将图10与图2进行比较可以清楚地看到，图10中的峰值部位由两侧向中间位置收缩，体现在图像中即暗部像素值得到了提升、亮部像素值得到了降低，进而提高了图像的亮部和暗部细节。

在上述扩展相机动态范围的图像处理方法的基础上，本发明还提供另一种扩展相机动态范围的图像处理方法，其与上述方法的不同之处在于：对图像进行分块处理，分别计算每块图像单元的映射表，根据对应的插值方法对待处理图像进行插值，进而得到处理后的图像。

图11为本发明实施例提供的第二种扩展相机动态范围的图像处理方法的流程示意图，如图11所示，其主要包括以下步骤：

步骤S110：以图像分割线为基准将待处理图像分割为两块或两块以上图像单元；

对图像进行分块相当于对图像的局部进行分别处理，避免图像较大时，不同部位的像素信息相互影响，可以得到更优的图像处理效果。其中，图像的分块数越多，最终的处理效果越好，但同时也会导致数据的处理量增加，本领域的技术人员可以根据需要在两块或两块以上的范围内对应选择所需要的分块数量。

在一种优选实施方式中，对待处理图像进行均匀分割，即将待处理图像分割为均匀的几块，其中，若待处理图像的行数或列数不能被分割块数整除，则对待处理图像中的某几行或几列镜像扩展至可以被分割块数整除的行数或列数。在本发明实施例中以待处理图像分割为4块为例进行示例性说明。

图12为本发明实施例待处理图像的分块示意图，如图12所示，在本发明实施例中通过横竖两条分割线L将待处理图像分割为四块图像单元，图12中的标号1、2、3、4分别代表第一图像单元、第二图像单元、第三图像单元和第四图像单元。

步骤S210：分布统计每块图像单元中初始像素值的概率分布直方图，并根据所述初始像素值的概率分布直方图计算每块图像单元中初始像素值的初始累积概率直方图；

步骤S310：根据预设的调整函数将每块图像单元的初始累积概率直方图调整为优化累积概率直方图；

步骤S410：根据每块图像单元的优化累积概率直方图建立每块图像单元中初始像素值与优化像素值的映射表；

步骤S210-S410的作用在于分别建立每块图像单元的映射表，其具体过程可以参考上述第一种扩展相机动态范围的图像处理方法，为了节约篇幅，在此不再赘述。

步骤S510：根据待处理图像中像素点相对图像分割线的位置，将待处理图像划分为临界区域和非临界区域，所述临界区域横跨两个或两个以上图像单元，非临界区域位于一个图像单元内；

原则上来讲，在获得每个图像单元的映射表以后，根据映射表分别对每块图像单元中的像素值进行替换即可得到处理后的图像。但是，在该处理方法中由于相邻两块图像单元采用了不同的映射表，其会导致处理后的图像产生明显的分割线痕迹。为了使得处理后的图像中不同图像单元的平缓过度，本发明实施例采用了一种优化的插值方法，其基于待处理图像中的像素点相对于图像分割线L的位置，将待处理图像划分为临界区域和非临界区域。

图13为本发明实施例提供的待处理图像的区域划分示意图，如图13所示，待处理图像中的i1、i3、i7和i9区域远离图像分割线L，其为非临界区域，其它区域靠近分割线L为临界区域。

步骤S610：对待处理图像中的像素点进行插值，得到处理后的图像；

所述插值方法具体为：若像素点位于临界区域，则根据该像素点的初始像素值，分别在所述临界区域横跨的每个图像单元的映射表内查找相对应的优化像素值，并以所有优化像素值的加权平均值替代该像素点的初始像素值；若像素点位于非临界区域，则根据该像素点的初始像素值，在所述非临界区域位于的图像单元的映射表内查找相对应的优化像素值，并以该优化像素值替代该像素点的初始像素值。

为了便于本领域的技术人员更好地理解本技术方案，以下结合图13中对本实施例中的插值算法进行示例性说明。

图13中的i1区域属于非临界区域，且其处于第一图像单元中，因此，对于i1中的像素点，根据其初始像素值在第一图像单元的映射表中查找相对应的优化像素值，并以该优化像素值替代该像素点的初始像素值，实现图13中i1区域的插值。

图13中的i2区域属于临界区域，其横跨第一图像单元和第二图像单元，因此，对于i2中的像素点，分别根据第一图像单元和第二图像单元的映射表查找相对应的优化像素值，然后利用上述两个优化像素值的加权平均值代替该像素点的初始像素值，实现图13中i2区域的插值。

图13中的i5区域属于临界区域，其横跨第一图像单元、第二图像单元、第三图像单元和第四图像单元，因此，对于i5中的像素点，分别根据上述四个图像单元的映射表查找相对应的优化像素值，然后利用上述四个优化像素值的加权平均值代替该像素点的初始像素值，实现图13中i5区域的插值。

对于图13中其它区域的插值方法可以参考上述i1、i2以及i5区域，在此不再一一分析。

在上述方法实施例的基础上，本发明还提供第一种扩展相机动态范围的图像处理系统，该系统包括统计模块、累积直方图优化模块、映射表建立模块和插值模块，各模块之间电连接。

其中，统计模块，用于统计待处理图像中初始像素值的概率分布直方图，并根据所述初始像素值的概率分布直方图计算初始像素值的初始累积概率直方图；

累积概率直方图优化模块，用于根据预设的调整函数将所述初始累积概率直方图调整为优化累积概率直方图，具体为：将初始累积概率直方图中初始像素值所对应的累积概率代入调整函数中，将所述调整函数的输出结果作为优化累积概率直方图中该初始像素值所对应的累积概率；

其中，所述调整函数在定义域在[0,1]的区域内满足以下条件：单调递增；存在三个输入值与输出值相等的点，分别为(0,0)、(a，a)和(1,1)；在定义域为(0，a)的区域内，输入值小于输出值，在定义域为(a，1)的区域内，输入值大于输出值；

映射表建立模块，用于根据优化累积概率直方图建立初始像素值与优化像素值的映射表，具体为：将初始像素值在优化累积概率直方图中所对应的累积概率乘以最大像素值然后取整，得到的结果作为映射表中与所述初始像素值相对应的优化像素值；

插值模块，用于根据像素点的初始像素值在映射表中查找相对应的优化像素值，并以该优化像素值替代该像素点的初始像素值，得到处理后的图像。

在另一种实施方式中还包括直方图分割模块：用于在统计模块计算初始像素值的初始累积概率直方图之前，对初始像素值的概率分布直方图横向分割，将直方图分割线以上的像素点均匀分布在初始累积概率直方图的底部。

所述直方图分割模块对初始像素值的概率分布直方图横向分割，具体为：在概率为p的位置进行横向分割，其中p为像素点的总个数与最大像素值的比值再加上调整参数。

在上述方法实施例的基础上，本发明还提供第二种扩展相机动态范围的图像处理系统，该系统包括图像分割模块、统计模块、累积直方图优化模块、映射表建立模块、区域划分模块和插值模块，各模块之间电连接。

其中，图像分割模块，用于以图像分割线为基准将待处理图像分割为两块或两块以上图像单元；

所述图像分割模块将待处理图像分割为两块或两块以上图像单元，具体为:对待处理图像进行均匀分割，其中，若待处理图像的行数或列数不能被分割块数整除，则对待处理图像中的某几行或几列镜像扩展至可以被分割块数整除的行数或列数。

统计模块，用于统计每块图像单元中初始像素值的概率分布直方图，并根据所述初始像素值的概率分布直方图计算每块图像单元中初始像素值的初始累积概率直方图；

累积概率直方图优化模块，用于根据预设的调整函数将每块图像单元的初始累积概率直方图调整为优化累积概率直方图；

映射表建立模块，用于根据每块图像单元的优化概率分布直方图建立每块图像单元中初始像素值与优化像素值的映射表；

区域划分模块，用于根据待处理图像中像素点相对图像分割线的位置，将待处理图像划分为临界区域和非临界区域，所述临界区域横跨两个或两个以上图像单元，非临界区域位于一个图像单元内；

插值模块，用于对待处理图像中的像素点进行插值，得到处理后的图像；其中，所述插值方法具体为：若像素点位于临界区域，则根据该像素点的初始像素值，分别在所述临界区域横跨的每个图像单元的映射表内查找相对应的优化像素值，并以所有优化像素值的加权平均值替代该像素点的初始像素值；若像素点位于非临界区域，则根据该像素点的初始像素值，在所述非临界区域位于的图像单元的映射表内查找相对应的优化像素值，并以该优化像素值替代该像素点的初始像素值。

关于上述系统实施例各模块的详细内容，可参见上述方法实施例中的详细描述，在此不再赘述，另外，上述方法实施例中的步骤顺序仅是一示例性的排列方式，本领域的技术人员可以根据需要对应调整，同样应当落入本发明的保护范围之内。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本发明时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于装置或系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述得比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。以上所描述的装置及系统实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性劳动的情况下，即可以理解并实施。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种扩展相机动态范围的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：

统计待处理图像中初始像素值的概率分布直方图，并根据所述初始像素值的概率分布直方图计算初始像素值的初始累积概率直方图；

根据预设的调整函数将所述初始累积概率直方图调整为优化累积概率直方图，具体包括：将初始累积概率直方图中初始像素值所对应的累积概率代入调整函数中，将所述调整函数的输出结果作为优化累积概率直方图中该初始像素值所对应的累积概率；

根据优化累积概率直方图建立初始像素值与优化像素值的映射表，具体为：将初始像素值在优化累积概率直方图中所对应的累积概率乘以最大像素值然后取整，得到的结果作为映射表中与所述初始像素值相对应的优化像素值；

根据像素点的初始像素值在映射表中查找相对应的优化像素值，并以该优化像素值替代该像素点的初始像素值，得到处理后的图像；

其中，所述调整函数在定义域[0,1]的区域内满足以下条件：单调递增；存在三个输入值与输出值相等的点，分别为(0,0)、(a，a)和(1,1)；在定义域为(0，a)的区域内，输入值小于输出值，在定义域为(a，1)的区域内，输入值大于输出值。

2.根据权利要求1所述的扩展相机动态范围的图像处理方法，其特征在于，在计算初始像素值的初始累积概率直方图之前，对初始像素值的概率分布直方图横向分割，将直方图分割线以上的像素点均匀分布在概率分布直方图的底部。

3.根据权利要求2所述的扩展相机动态范围的图像处理方法，其特征在于，所述对初始像素值的概率分布直方图横向分割，具体为：

在概率为b的位置进行横向分割，其中b为像素点的总个数与最大像素值的比值再加上调整参数。

4.一种扩展相机动态范围的图像处理方法，其特征在于，所述方法包括:

以图像分割线为基准将待处理图像分割为两块或两块以上图像单元；

分布统计每块图像单元中初始像素值的概率分布直方图，并根据所述初始像素值的概率分布直方图计算每块图像单元中初始像素值的初始累积概率直方图；

根据预设的调整函数将每块图像单元的初始累积概率直方图调整为优化累积概率直方图；

根据每块图像单元的优化累积概率直方图建立每块图像单元中初始像素值与优化像素值的映射表；

根据待处理图像中像素点相对图像分割线的位置，将待处理图像划分为临界区域和非临界区域，所述临界区域横跨两个或两个以上图像单元，非临界区域位于一个图像单元内；

对待处理图像中的像素点进行插值，得到处理后的图像；

其中，所述插值方法具体为：若像素点位于临界区域，则根据该像素点的初始像素值，分别在所述临界区域横跨的每个图像单元的映射表内查找相对应的优化像素值，并以所有优化像素值的加权平均值替代该像素点的初始像素值；若像素点位于非临界区域，则根据该像素点的初始像素值，在所述非临界区域位于的图像单元的映射表内查找相对应的优化像素值，并以该优化像素值替代该像素点的初始像素值。

5.根据权利要求4所述的扩展相机动态范围的图像处理方法，其特征在于，所述将待处理图像分割为两块或两块以上图像单元，具体为:

对待处理图像进行均匀分割，其中，若待处理图像的行数或列数不能被分割块数整除，则对待处理图像中的某几行或几列镜像扩展至可以被分割块数整除的行数或列数。

6.一种扩展相机动态范围的图像处理系统，其特征在于，所述系统包括：

统计模块，用于统计待处理图像中初始像素值的概率分布直方图，并根据所述初始像素值的概率分布直方图计算初始像素值的初始累积概率直方图；

累积概率直方图优化模块，用于根据预设的调整函数将所述初始累积概率直方图调整为优化累积概率直方图，具体为：将初始累积概率直方图中初始像素值所对应的累积概率代入调整函数中，将所述调整函数的输出结果作为优化累积概率直方图中该初始像素值所对应的累积概率；

映射表建立模块，用于根据优化累积概率直方图建立初始像素值与优化像素值的映射表，具体为：将初始像素值在优化累积概率直方图中所对应的累积概率乘以最大像素值然后取整，得到的结果作为映射表中与所述初始像素值相对应的优化像素值；

插值模块，用于根据像素点的初始像素值在映射表中查找相对应的优化像素值，并以该优化像素值替代该像素点的初始像素值，得到处理后的图像；

其中，所述调整函数在定义域在[0,1]的区域内满足以下条件：单调递增；存在三个输入值与输出值相等的点，分别为(0,0)、(a，a)和(1,1)；在定义域为(0，a)的区域内，输入值小于输出值，在定义域为(a，1)的区域内，输入值大于输出值。

7.根据权利要求6所述的扩展相机动态范围的图像处理系统，其特征在于，还包括：

直方图分割模块：用于在统计模块计算初始像素值的初始累积概率直方图之前，对初始像素值的概率分布直方图横向分割，将直方图分割线以上的像素点均匀分布在初始累积概率直方图的底部。

8.根据权利要求7所述的扩展相机动态范围的图像处理方法，其特征在于，所述直方图分割模块对初始像素值的概率分布直方图横向分割，具体为：

在概率为p的位置进行横向分割，其中p为像素点的总个数与最大像素值的比值再加上调整参数。

9.一种扩展相机动态范围的图像处理系统，其特征在于，所述系统包括：

图像分割模块，用于以图像分割线为基准将待处理图像分割为两块或两块以上图像单元；

统计模块，用于统计每块图像单元中初始像素值的概率分布直方图，并根据所述初始像素值的概率分布直方图计算每块图像单元中初始像素值的初始累积概率直方图；

累积概率直方图优化模块，用于根据预设的调整函数将每块图像单元的初始累积概率直方图调整为优化累积概率直方图；

映射表建立模块，用于根据每块图像单元的优化概率分布直方图建立每块图像单元中初始像素值与优化像素值的映射表；

区域划分模块，用于根据待处理图像中像素点相对图像分割线的位置，将待处理图像划分为临界区域和非临界区域，所述临界区域横跨两个或两个以上图像单元，非临界区域位于一个图像单元内；

插值模块，用于对待处理图像中的像素点进行插值，得到处理后的图像；

其中，所述插值方法具体为：若像素点位于临界区域，则根据该像素点的初始像素值，分别在所述临界区域横跨的每个图像单元的映射表内查找相对应的优化像素值，并以所有优化像素值的加权平均值替代该像素点的初始像素值；若像素点位于非临界区域，则根据该像素点的初始像素值，在所述非临界区域位于的图像单元的映射表内查找相对应的优化像素值，并以该优化像素值替代该像素点的初始像素值。

10.根据权利要求9所述的扩展相机动态范围的图像处理系统，其特征在于，所述图像分割模块将待处理图像分割为两块或两块以上图像单元，具体为:

对待处理图像进行均匀分割，其中，若待处理图像的行数或列数不能被分割块数整除，则对待处理图像中的某几行或几列镜像扩展至可以被分割块数整除的行数或列数。