CN107644409A

CN107644409A - 图像增强方法、显示装置及计算机可读存储介质

Info

Publication number: CN107644409A
Application number: CN201710903264.1A
Authority: CN
Inventors: 吴佳飞; 赖长明
Original assignee: Shenzhen TCL New Technology Co Ltd
Current assignee: Shenzhen TCL New Technology Co Ltd
Priority date: 2017-09-28
Filing date: 2017-09-28
Publication date: 2018-01-30
Anticipated expiration: 2037-09-28
Also published as: CN107644409B

Abstract

本发明公开了一种图像增强方法，包括如下步骤：获取输入图像，并获取输入图像上每个像素点的邻域内各个像素点的照明亮度的全局统计结果；根据全局统计结果确定输入图像上每个像素点的照明亮度估计值；根据照明亮度估计值对输入图像进行过曝检测，以判断输入图像是否为全局过曝图像；在输入图像为全局过曝图像时，对输入图像进行全局亮度调节以获得增强图像；在输入图像为非全局过曝图像时，对输入图像进行局部亮度调节以获得增强图像。本发明还公开了一种显示装置以及一种计算机可读存储介质。本发明的技术方案有利于解决现有技术中增强图像的自然度处理不佳的弊端。

Description

图像增强方法、显示装置及计算机可读存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像增强方法、应用所述图像增强方法的显示装置及计算机可读存储介质。

背景技术

图像增强技术的目的是针对给定图像的应用场合，通过增强图像中的有用信息来改善图像的视觉效果，以有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，以改善图像质量、丰富图像信息量，加强图像的判读和识别效果。现有技术中的图像增强算法通常采用局部统计方法来计算得到输入图像的照明亮度，并根据输入图像的照明亮度来对输入图像进行增强处理。

上述技术方案存在的弊端是，局部统计方法计算得到照明亮度的方法，容易造成局部过拟合，使得提取的照明亮度存在失真问题，从而使增强图像的自然度处理效果不佳。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种图像增强方法，旨在解决增强图像的自然度处理不佳的弊端。

为实现上述目的，本发明提供的图像增强方法包括如下步骤：

获取输入图像，并获取所述输入图像上每个像素点的邻域内各个像素点的照明亮度的全局统计结果；

根据所述全局统计结果确定所述输入图像上每个像素点的照明亮度估计值；

根据所述照明亮度估计值对所述输入图像进行过曝检测，以判断所述输入图像是否为全局过曝图像；

在所述输入图像为全局过曝图像时，对所述输入图像进行全局亮度调节以获得增强图像；

在所述输入图像为非全局过曝图像时，对所述输入图像进行局部亮度调节以获得增强图像。

优选地，所述获取所述输入图像上每个像素点的邻域内各个像素点的照明亮度的全局统计结果的步骤，具体包括：

逐个将所述输入图像上每一个像素点确定为当前像素点；

获取所述当前像素点的邻域内各个像素点的灰度值b_i，其中，b_i为所述当前像素点的邻域内第i个像素点的灰度值，i∈[1，S]，当前像素点的邻域大小S＝N×N，N为正奇数，b_i∈[0，255]；

所述根据所述全局统计结果确定所述输入图像上每个像素点的照明亮度估计值的步骤，具体包括：

获取所述输入图像中所有灰度值等于所述当前像素点的灰度值的像素点的邻域内出现灰度值为b_i的像素点的概率；

根据所述概率确定所述当前像素点的邻域内每个像素点对当前像素点的照明亮度的影响权值；

根据所述影响权值以及所述当前像素点的邻域内每个像素点的灰度值，确定所述输入图像上每一个所述当前像素点的照明亮度估计值。

优选地，所述根据所述概率确定所述当前像素点的邻域内每个像素点对当前像素点的照明亮度的影响权值的步骤，具体包括：

获取所述当前像素点的邻域内每个像素点的位置信息；

根据所述位置信息和所述概率得到校正影响权值；

将所述校正影响权值确定为所述影响权值。

优选地，所述根据所述照明亮度估计值对所述输入图像进行过曝检测的步骤，具体包括：

将所述输入图像分成若干个区块；

获取每个所述区块的照明亮度估计值的第一均值，并获取各个所述第一均值的第二均值和方差；

根据所述第二均值和所述方差对所述输入图像进行过曝检测。

优选地，所述在所述输入图像为全局过曝图像时，对所述输入图像进行全局亮度调节以获得增强图像的步骤，具体包括：

在所述输入图像为全局过曝图像时，对所述输入图像的照明亮度估计值进行修正，以得到修正照明亮度；

根据所述输入图像上各个颜色通道的颜色信息和所述照明亮度估计值，确定所述输入图像上不同颜色通道的反射率；

根据所述修正照明亮度和所述输入图像上不同颜色通道的反射率，对所述输入图像进行全局亮度调节以获得增强图像。

优选地，所述在所述输入图像为全局过曝图像时，对所述输入图像的照明亮度估计值进行修正，以得到修正照明亮度的步骤，具体包括：

在所述输入图像为全局过曝图像时，获取所述输入图像中各个像素点的最大照明亮度差异值；

根据所述第二均值和所述最大照明亮度差异值，确定校正系数；

根据所述校正系数，采用gamma校正方法对所述输入图像的照明亮度估计值进行修正以得到修正照明亮度。

优选地，所述在所述输入图像为非全局过曝图像时，对所述输入图像进行局部亮度调节以获得增强图像的步骤，具体包括：

在所述输入图像为非全局过曝图像时，对所述输入图像的照明亮度估计值进行修正，以得到修正照明亮度；

根据所述修正照明亮度和所述输入图像上不同颜色通道的反射率，对所述输入图像进行局部亮度调节以获得增强图像。

优选地，所述在所述输入图像为非全局过曝图像时，对所述输入图像的照明亮度估计值进行修正，以得到修正照明亮度的步骤，具体包括：

在所述输入图像为非全局过曝图像时，增强所述输入图像的对比度，并对对比度增强后的所述输入图像进行亮度调节，以得到修正照明亮度。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种显示装置，包括：存储器、处理器、以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；所述计算机程序被所述处理器执行时实现如上述任一项所述的图像增强方法的步骤。

此外，为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述任一项所述的图像增强方法的步骤。

在本发明的技术方案中，所述图像增强方法先获取输入图像，然后获取输入图像上每个像素点的邻域内各个像素点的照明亮度的全局统计结果，并且根据全局统计结果确定所述输入图像上每个像素点的照明亮度估计值，再根据所述照明亮度估计值对所述输入图像进行过曝检测，以判断所述输入图像是否为全局过曝图像；在所述输入图像为全局过曝图像时，对所述输入图像进行全局亮度调节以获得增强图像；在所述输入图像为非全局过曝图像时，对所述输入图像进行局部亮度调节以获得增强图像。因此，该图像增强方法是基于输入图像的全局照明亮度统计结果来进行图像增强处理，可以避免基于局部照明亮度统计结果进行图像增强处理造成的局部过拟合问题，有利于解决增强图像的自然度处理效果不佳的弊端。

附图说明

图1为本发明图像增强方法第一实施例的流程示意图；

图2为本发明图像增强方法第二实施例的流程示意图；

图3为本发明图像增强方法第三实施例的流程示意图；

图4为本发明图像增强方法第四实施例的流程示意图；

图5为本发明图像增强方法第五实施例的流程示意图；

图6为本发明图像增强方法第六实施例的流程示意图；

图7为本发明图像增强方法第七实施例的流程示意图；

图8为本发明显示装置一实施例的模块结构示意图；

图9为本发明一具体示例中的输入图像一；

图10为采用本发明图像增强方法处理后的增强图像一；

图11为本发明另一具体示例中的输入图像二；

图12为采用本发明图像增强方法处理后的增强图像二。

本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。

在后续的描述中，使用用于表示元件的诸如“模块”、“部件”或“单元”的后缀仅为了有利于本发明的说明，其本身没有特定的意义。因此，“模块”、“部件”或“单元”可以混合地使用。

请参阅图1，为实现上述目的，本发明的第一实施例中提供一种图像增强方法，所述图像增强方法包括如下步骤：

步骤S10，获取输入图像，并获取所述输入图像上每个像素点的邻域内各个像素点的照明亮度的全局统计结果；

步骤S20，根据所述全局统计结果确定所述输入图像上每个像素点的照明亮度估计值；

步骤S30，根据所述照明亮度估计值对所述输入图像进行过曝检测，以判断所述输入图像是否为全局过曝图像；

在所述输入图像为全局过曝图像时，执行步骤S40：对所述输入图像进行全局亮度调节以获得增强图像；

在所述输入图像为非全局过曝图像时，执行步骤S50：对所述输入图像进行局部亮度调节以获得增强图像。

图像增强技术的目的是针对给定图像的应用场合，通过增强图像中的有用信息来改善图像的视觉效果，以有目的地强调图像的整体或局部特性，将原来不清晰的图像变得清晰或强调某些感兴趣的特征，扩大图像中不同物体特征之间的差别，抑制不感兴趣的特征，以改善图像质量、丰富图像信息量，加强图像的判读和识别效果。现有技术中的图像增强方法通常采用Retinex理论来提升图像亮度和清晰度。根据Retinex理论，物体是由于反射光才可以被眼睛看到，物体的反射光进入眼睛中的反射强度(lightness)形成了视觉，它的数学模型可以描述如下：

L_C(x,y)＝R_C(x,y)·F(x,y)；

其中，c＝R,G,B；L_c(x,y)表示人眼观察到的图像上位于坐标(x,y)的像素点在不同颜色通道c的反射光强度；R_c(x,y)表示每个像素点上不同颜色通道的反射率且R_c(x,y)的取值范围为(0,1)；F(x,y)表示每个像素点的照明亮度，即物体在环境中受光照产生的亮度，为了简化模型我们通常认为不同颜色通道的照明亮度是相同的。

当前基于Retinex理论的各种图像增强算法虽然可以提升图像亮度和清晰度，但是依然存在如下缺陷：a)增强图像的自然度受损较大；b)只能处理亮度不足的图像，无法处理亮度过强(过曝)的图像；c)局部亮度调节能力不足，特别是对于亮度不均匀的图像处理效果不佳。本实施例的技术方案可以通过获取全局亮度来确定每个像素点的照明亮度估计值，能避免自然度受损较大的弊端。

请参阅图2，基于本发明的图像增强方法的第一实施例，本发明的图像增强方法的第二实施例中，所述步骤S10中的获取所述输入图像上每个像素点的邻域内各个像素点的照明亮度的全局统计结果的步骤，具体包括：

步骤S11，逐个将所述输入图像上每一个像素点确定为当前像素点；

步骤S12，获取所述当前像素点的邻域内各个像素点的灰度值b_i，其中，b_i为所述当前像素点的邻域内第i个像素点的灰度值，i∈[1，S]，当前像素点的邻域大小S＝N×N，N为正奇数，b_i∈[0，255]。

所述步骤S20具体包括：

步骤S21，获取所述输入图像中所有灰度值等于所述当前像素点的灰度值的像素点的邻域内出现灰度值为bi的像素点的概率；

步骤S22，根据所述概率确定所述当前像素点的邻域内每个像素点对当前像素点的照明亮度的影响权值；

步骤S23，根据所述影响权值以及所述当前像素点的邻域内每个像素点的灰度值，确定所述输入图像上每一个所述当前像素点的照明亮度估计值。

假设输入图像中每个当前像素点的亮度为F(x,y)，其邻域大小为N×N，其邻域内第i个像素点的灰度值为b_i,利用加权均值的方法可以估计得到当前像素点的照明亮度：

其中，为真实照明亮度的估计值，w_i表示邻域内第i个像素点对于当前像素点的影响权值。大部分图像增强算法通过Gaussian滤波、Bilateral滤波等照明亮度的局部统计方法来估计影响权值，但是这些方法都是利用局部信息计算影响权值，往往会造成局部过拟合的问题。

为了避免出现局部过拟合问题，本发明中提出了通过照明亮度的全局统计结果来计算影响权值：

其中，假设当前像素点的灰度值为a，N_a,bi表示位于坐标为(x,y)且灰度值为a的像素点的邻域内出现b_i的次数，m和n表示输入图像的长度和宽度。N_a为位于亮度值为a的像素点的在整幅图像中出现次数的总和。

请参阅图3，基于本发明的图像增强方法的第二实施例，本发明的图像增强方法的第三实施例中，所述步骤S22具体包括：

步骤S22a，获取所述当前像素点的邻域内每个像素点的位置信息；

步骤S22b，根据所述位置信息和所述概率得到校正影响权值；

步骤S22c，将所述校正影响权值确定为所述影响权值。

在本发明第二实施例的基础上，为了减少噪声的干扰，本发明的第三实施例进一步提出用空间滤波的方法来获得校正影响权值，该空间滤波方法的类型不限，例如，可以为Gaussian滤波或Bilateral滤波。

本实施例中，以Gaussian滤波方法为例，获得校正影响权值w_i’：

其中，(x_i,y_i)表示当前像素点邻域内第i个像素点的位置。获得校正影响权值后，进一步对该校正影响权值进行归一化处理，从而计算得到输入图像的照明亮度估计值：

请参阅图4，基于本发明的图像增强方法的第一实施例至第三实施例中的任一项，所述图像增强方法的第四实施例中，所述步骤S30具体包括：

步骤S31，将所述输入图像分成若干个区块；

步骤S32，获取每个所述区块的照明亮度估计值的第一均值，并获取各个所述第一均值的第二均值和方差；

步骤S33，根据所述第二均值和所述方差对所述输入图像进行过曝检测。

在图像拍摄过程中，用户可能会拍到全局过曝的图像，而传统的图像增强算法往往无法处理全局过曝的问题。因此，本发明中提出一种新的全局过曝检测方法并能对过曝图像进行全局亮度调节。

步骤S31中，可以先将输入图像分成A×A个或者A×B(A≠B)个没有重叠的区块，区块总数为N’,各个区块的大小可以相等或不相等，在本实施例中，优选将输入图像分成大小相等的区块，例如，可以输入图像分成2x2，且大小相等的4个区块，并分别计算各个区块的照明亮度估计值的第一均值：

其中，Ω_r表示第r个区块。

各个所述第一均值的第二均值M_F，以及各个所述第一均值的方差V_F根据下述公式获得：

当均值和方差满足下列设定条件：

{M_F＞T_M and V_F＜T_V}

则认为输入图像属于全局过曝，该设定条件表明，输入图像的照明亮度超过预设值，且输入图像的照明亮度波动小，其中，T_M和T_V为设定阈值。当不满足上述设定条件，则认为输入图像属于非全局过曝。

请参阅图5，基于本发明的图像增强方法的第四实施例项，所述图像增强方法的第五实施例中，所述步骤S40具体包括：

步骤S41，在所述输入图像为全局过曝图像时，对所述输入图像的照明亮度估计值进行修正，以得到修正照明亮度；

步骤S42，根据所述输入图像上各个颜色通道的颜色信息和所述照明亮度估计值，确定所述输入图像上不同颜色通道的反射率；

步骤S43，根据所述修正照明亮度和所述输入图像上不同颜色通道的反射率，对所述输入图像进行全局亮度调节以获得增强图像。

过曝检测的结果包括输入图像属于全局过曝和输入图像属于非全局过曝两种结果。根据不同的检测结果，对输入图像的照明亮度估计值采用不同方式修正，以得到适应全局过曝情况的照明亮度修正值F’(x,y)(参见实施例六)，和适应非全局过曝情况的照明亮度修正值F”(x,y)(参见实施例八)。

步骤S42中，根据所述输入图像上各个颜色通道的颜色信息和第三实施例中最终确定的照明亮度估计值，可以得到每个像素点上不同颜色通道的反射率：

在计算R_c(x,y)时，L_c(x,y)我们直接使用当前图像的各个颜色通道的颜色信息。

步骤S43中，在所述输入图像为全局过曝图像时，根据反射率R_c(x,y)和照明亮度修正值F’(x,y)重建出增强图像：

L_c'(x,y)＝R_c(x,y)·F'(x,y)。

请参阅图6，基于本发明的图像增强方法的第五实施例，所述图像增强方法的第六实施例中，所述步骤S41具体包括：

步骤S41a，在所述输入图像为全局过曝图像时，获取所述输入图像中各个像素点的最大照明亮度差异值；

步骤S41b，根据所述第二均值和所述最大照明亮度差异值，确定校正系数；

步骤S41c，根据所述校正系数，采用gamma校正方法对所述输入图像的照明亮度估计值进行修正以得到修正照明亮度。

具体的，检测出输入图像属于全局过曝情况时，采用全局曝光亮度调节方法对照明亮度进行修正：

其中，G为校正系数，用以调节图像亮度。现有技术中，校正系数为设定的固定值，其取值大小不能考虑到输入图像的照明亮度情况，因此，不能针对每个输入图像的特殊情况确定校正系数。在本实施例中，校正系数G采用下述公式确定：

G＝2M_F/(F_max-F_min)。

其中，F_max和F_min分别为输入图像中照明亮度的最大值和最小值。校正系数根据输入图像中的照明亮度均值和最大照明亮度差异量的比例确定，有利于实现自适应的亮度调节方法。

请参阅图7，基于本发明的图像增强方法的第四实施例至第六实施例中的任一项，所述图像增强方法的第七实施例中，所述步骤S50包括：

步骤S51，在所述输入图像为非全局过曝图像时，对所述输入图像的照明亮度估计值进行修正，以得到修正照明亮度；

步骤S52，根据所述输入图像上各个颜色通道的颜色信息和所述照明亮度估计值，确定所述输入图像上不同颜色通道的反射率；

步骤S53，根据所述修正照明亮度和所述输入图像上不同颜色通道的反射率，对所述输入图像进行局部亮度调节以获得增强图像。

步骤S52中，根据所述输入图像上各个颜色通道的颜色信息和第三实施例中最终确定的照明亮度估计值，可以得到每个像素点上不同颜色通道的反射率：

在所述输入图像为非全局过曝图像时，根据反射率R_c(x,y)和照明亮度修正值F”(x,y)重建出增强图像：

L_c”(x,y)＝R_c(x,y)·F”(x,y)。

基于本发明的图像增强方法的第七实施例，所述图像增强方法的第八实施例中，所述步骤S51包括：

步骤S51a，在所述输入图像为非全局过曝图像时，增强所述输入图像的对比度，并对对比度增强后的所述输入图像进行亮度调节，以得到修正照明亮度。

具体的，检测出输入图像属于非全局过曝情况时，采用局部亮度调节方法对照明亮度进行修正。针对非全局过曝的图像，本发明提出一种自适应局部亮度调节来增强图像的对比度，从而进一步提高图像的质量和视觉效果。

首先，对照明亮度进行全局非线性调节：

其中，表示照明亮度的log-average值：

其次，对照明亮度进行局部自适应校正：

其中，H_g(x,y)为F的局部优化值，可以在照明亮度图像上进行快速Bilateral滤波来获得H_g(x,y)。α(x,y)表示对比度因子：

其中λ是对比度系数，用来控制局部信息对比度的大小。μ是平衡常数(通常设置为1)。F_gmax是F_g(x,y)的最大值。β是非线性偏移量，可以由下式计算得到：

其中κ是非线性控制系数，可以根据需要调节，其取值范围为[1,100]，例如，设置为10。非线性控制系数增大时，图像的暗区亮度会调节得更加明显。

与现有技术不同，本实施例的技术方案先增强输入图像的对比度，再对非全局过曝的输入图像进行亮度调节，有利于保持输入图像的对比度。

参见图9至图12，其中，图9和图11为处理前的输入图像，图10和图12为处理后的增强图像。本发明中，为了保持增强图像的自然度，提出了一种基于全局统计的照明亮度提取方法；为了增强处理过曝图像的能力，提出了过曝检测和过曝全局亮度调节方法；为了增强处理亮度不均匀图像的能力，提出了一种局部亮度调节方法。对于输入图像首先进行使用全局统计的方法得到图像的照明亮度。然后利用照明亮度进行过曝检测。过曝和非过曝的图像使用不同的策略进行亮度调节：对于过曝情况的输入图像使用全局亮度调节，对于非过曝的(亮度不足的)的输入图像使用局部亮度调节，以获得更佳的增强图像。

由于本实施例显示装置的技术方案至少包括上述图像增强方法实施例的全部技术方案，因此至少具有以上实施例的全部技术效果，此处不再一一赘述。

请参阅图8，在某些具体实施方式中，该显示装置可以包括：处理器1001，例如CPU，网络接口1004，用户接口1003，存储器1005，通信总线1002。其中，通信总线1002用于实现这些组件之间的连接通信。用户接口1003可以包括显示屏(Display)、输入单元比如键盘(Keyboard)，可选用户接口1003还可以包括标准的有线接口、无线接口。网络接口1004可选的可以包括标准的有线接口、无线接口(如WI-FI接口)。存储器1005可以是高速RAM存储器，也可以是稳定的存储器(non-volatile memory)，例如磁盘存储器。存储器1005可选的还可以是独立于前述处理器1001的存储装置。

本领域技术人员可以理解，图8中示出的显示装置结构并不构成对显示装置的限定，可以包括比图示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者不同的部件布置。

优选地，所述显示装置为电视机。显示装置的类型不仅限于电视机，还可以为液晶显示器或其他显示装置。

由于本实施例计算机可读存储介质的技术方案至少包括上述图像增强方法实施例的全部技术方案，因此至少具有以上实施例的全部技术效果，此处不再一一赘述。

用户可以上传拍摄的照片在电视上浏览，在播放照片前使用图像增强软件进行处理，用户就可以看到电视显示界面上显示出视觉效果提升后的增强图像。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件，但很多情况下前者是更佳的实施方式。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在如上所述的一个计算机可读存储介质(如ROM/RAM、磁碟、光盘)中，包括若干指令用以使得一台终端设备进入本发明各个实施例所述的方法。

在本说明书的描述中，参考术语“一实施例”、“另一实施例”、“其他实施例”、或“第一实施例～第X实施例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料、方法步骤或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。

需要说明的是，在本文中，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者系统不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者系统所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括该要素的过程、方法、物品或者系统中还存在另外的相同要素。

上述本发明实施例序号仅仅为了描述，不代表实施例的优劣。

以上仅为本发明的优选实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims

1.一种图像增强方法，其特征在于，所述图像增强方法包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的图像增强方法，其特征在于，所述获取所述输入图像上每个像素点的邻域内各个像素点的照明亮度的全局统计结果的步骤，具体包括：

逐个将所述输入图像上每一个像素点确定为当前像素点；

3.根据权利要求2所述的图像增强方法，其特征在于，所述根据所述概率确定所述当前像素点的邻域内每个像素点对当前像素点的照明亮度的影响权值的步骤，具体包括：

获取所述当前像素点的邻域内每个像素点的位置信息；

根据所述位置信息和所述概率得到校正影响权值；

将所述校正影响权值确定为所述影响权值。

4.根据权利要求1至3中任一项所述的图像增强方法，其特征在于，所述根据所述照明亮度估计值对所述输入图像进行过曝检测的步骤，具体包括：

将所述输入图像分成若干个区块；

5.根据权利要求4所述的图像增强方法，其特征在于，所述在所述输入图像为全局过曝图像时，对所述输入图像进行全局亮度调节以获得增强图像的步骤，具体包括：

6.根据权利要求5所述的图像增强方法，其特征在于，所述在所述输入图像为全局过曝图像时，对所述输入图像的照明亮度估计值进行修正，以得到修正照明亮度的步骤，具体包括：

7.根据权利要求4所述的图像增强方法，其特征在于，所述在所述输入图像为非全局过曝图像时，对所述输入图像进行局部亮度调节以获得增强图像的步骤，具体包括：

8.根据权利要求7所述的图像增强方法，其特征在于，所述在所述输入图像为非全局过曝图像时，对所述输入图像的照明亮度估计值进行修正，以得到修正照明亮度的步骤，具体包括：

9.一种显示装置，其特征在于，包括：存储器、处理器、以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序；所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的图像增强方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的图像增强方法的步骤。