CN108510557A - 图像色调映射方法及装置 - Google Patents
图像色调映射方法及装置 Download PDFInfo
- Publication number
- CN108510557A CN108510557A CN201810310493.7A CN201810310493A CN108510557A CN 108510557 A CN108510557 A CN 108510557A CN 201810310493 A CN201810310493 A CN 201810310493A CN 108510557 A CN108510557 A CN 108510557A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- pixel
- image
- value
- brightness value
- described image
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Granted
Links
- 238000013507 mapping Methods 0.000 title claims abstract description 88
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 61
- 230000006835 compression Effects 0.000 claims abstract description 82
- 238000007906 compression Methods 0.000 claims abstract description 82
- OSWPMRLSEDHDFF-UHFFFAOYSA-N methyl salicylate Chemical compound COC(=O)C1=CC=CC=C1O OSWPMRLSEDHDFF-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 29
- 238000001914 filtration Methods 0.000 claims description 23
- 241000023320 Luma <angiosperm> Species 0.000 claims description 20
- 238000012545 processing Methods 0.000 abstract description 13
- 239000003086 colorant Substances 0.000 abstract description 3
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 19
- 230000015654 memory Effects 0.000 description 17
- 230000006870 function Effects 0.000 description 12
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 description 7
- 238000005538 encapsulation Methods 0.000 description 7
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 6
- 230000002093 peripheral effect Effects 0.000 description 6
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 description 4
- 230000000007 visual effect Effects 0.000 description 4
- 238000006243 chemical reaction Methods 0.000 description 3
- 238000004590 computer program Methods 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000004040 coloring Methods 0.000 description 2
- 230000003993 interaction Effects 0.000 description 2
- 238000010606 normalization Methods 0.000 description 2
- NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N (2s)-2-[[4-[2-(2,4-diaminoquinazolin-6-yl)ethyl]benzoyl]amino]-4-methylidenepentanedioic acid Chemical compound C1=CC2=NC(N)=NC(N)=C2C=C1CCC1=CC=C(C(=O)N[C@@H](CC(=C)C(O)=O)C(O)=O)C=C1 NAWXUBYGYWOOIX-SFHVURJKSA-N 0.000 description 1
- 230000009471 action Effects 0.000 description 1
- 238000013459 approach Methods 0.000 description 1
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 description 1
- 238000004364 calculation method Methods 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000004891 communication Methods 0.000 description 1
- 230000007812 deficiency Effects 0.000 description 1
- 235000013399 edible fruits Nutrition 0.000 description 1
- 230000005611 electricity Effects 0.000 description 1
- 125000001475 halogen functional group Chemical group 0.000 description 1
- 238000005286 illumination Methods 0.000 description 1
- 230000006872 improvement Effects 0.000 description 1
- 230000001105 regulatory effect Effects 0.000 description 1
- 238000011160 research Methods 0.000 description 1
- 238000012163 sequencing technique Methods 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 230000009466 transformation Effects 0.000 description 1
Classifications
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T7/00—Image analysis
- G06T7/90—Determination of colour characteristics
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T5/00—Image enhancement or restoration
- G06T5/90—Dynamic range modification of images or parts thereof
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T9/00—Image coding
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/10—Image acquisition modality
- G06T2207/10024—Color image
-
- G—PHYSICS
- G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
- G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
- G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
- G06T2207/20—Special algorithmic details
- G06T2207/20172—Image enhancement details
- G06T2207/20208—High dynamic range [HDR] image processing
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Physics & Mathematics (AREA)
- General Physics & Mathematics (AREA)
- Theoretical Computer Science (AREA)
- Multimedia (AREA)
- Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
- Image Processing (AREA)
Abstract
本发明涉实施例及图像处理领域，具体而言，涉及一种图像色调映射方法及装置，所述方法通过获取待映射的图像，获取图像中每一个像素点的亮度值，然后根据图像中每一个像素点的亮度值对图像中对应像素点的亮度进行压缩，得到亮度压缩图像，最后根据亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在图像中对应的亮度值对所述亮度压缩图像进行颜色补偿，得到色调映射图像。通过采用该图像色调映射方法得到的色调映射图像保留了原始的图像的细节信息，色调映射图像的对比度和饱和度高，颜色丰富细腻。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理领域，具体而言，涉及一种图像色调映射方法及装置。
背景技术
高动态范围技术在社会各个领域都受到人们越来越多的关注，而图像的获取也变得越来越容易，图像具有梦幻般的暗部细节和丰富的色彩信息。但是与高动态范围相矛盾的是目前绝大多数常规显示设备最多只有2个数量级的动态显示范围，这使得传统的输出设备只能支持相对较低动态范围的显示输出。如何在将图像显示在低动态范围的显示器上的同时最大限度的保留图像的可视细节信息和兼顾整体图像的明暗对比度，己经成为计算机图形学和计算机视觉领域研究的重要方向。为此，目前国内外提出了很多的色调映射方法。
然而，在已有的图像色调映射方法中，很多都只单独的采用了全局方法或者局部方法，在色调映射后图像的对比度和饱和度低。
发明内容
本发明的目的在于提供一种图像色调映射方法及装置，其旨在解决现有技术中存在的上述问题中的至少一个问题。
本发明实施例提供了一种图像色调映射方法，所述方法包括：获取待映射的图像；获取所述图像中每一个像素点的亮度值；根据所述图像中每一个像素点的亮度值对所述图像中对应像素点的亮度进行压缩，得到亮度压缩图像；根据所述亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在所述图像中对应的亮度值对所述亮度压缩图像进行颜色补偿，得到色调映射图像。
本发明实施例还提供了一种图像色调映射装置，所述装置包括：获取图像模块，用于获取待映射的图像；获取亮度值模块，用于获取所述图像中每一个像素点的亮度值；亮度压缩模块，用于根据所述图像中每一个像素点的亮度值对所述图像中对应像素点的亮度进行压缩，得到亮度压缩图像；颜色补偿模块，用于根据所述亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在所述图像中对应的亮度值对所述亮度压缩图像进行颜色补偿，得到色调映射图像。
本发明实施例提供了一种图像色调映射方法及装置，通过获取待映射的图像，获取图像中每一个像素点的亮度值，然后根据图像中每一个像素点的亮度值对图像中对应像素点的亮度进行压缩，得到亮度压缩图像，最后根据亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在图像中对应的亮度值对所述亮度压缩图像进行颜色补偿，得到色调映射图像。通过采用该图像色调映射方法得到的色调映射图像保留了原始的图像的细节信息，色调映射图像的对比度和饱和度高，颜色丰富细腻。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，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相关的附图。
图1示出了本发明实施例提供的电子设备100的方框示意图。
图2示出了本发明实施例提供的一种图像色调映射方法流程图。
图3示出了图2中步骤S200的结构示意图。
图4示出了图2中步骤S300的流程图。
图5示出了图4中步骤S320的流程图。
图6示出了图2中步骤S400的流程图。
图7示出了图像色调映射装置200的方框结构示意图。
图8示出了获取亮度值模块230的方框结构示意图。
图9示出了亮度压缩模块240的方框结构示意图。
图10示出了亮度滤波单元242的方框结构示意图。
图11示出了颜色补偿模块250的方框结构示意图。
图标：100-电子设备；101-存储器；102-存储控制器；103-处理器；104-外设接口；105-摄像装置；106-显示装置；200-图像色调映射装置；210-获取图像模块；230-获取亮度值模块；231-获取RGB 分量单元；232-计算亮度值单元；240-亮度压缩模块；241-求取平均亮度单元；242-亮度滤波单元；2421-确定滤波器子单元；2422-滤波子单元；243-计算调整参数单元；244-压缩亮度单元；250-颜色补偿模块；251-获取R色值单元；252-获取G色值单元；253-获取B色值单元；254-补偿单元；255-封装单元。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中附图，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。通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
应注意到：相似的标号和字母在下面的附图中表示类似项，因此，一旦某一项在一个附图中被定义，则在随后的附图中不需要对其进行进一步定义和解释。同时，在本发明的描述中，术语“第一”、“第二”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
实施例
嵌入真实世界的景观能展现很宽范围的亮度级别，而我们的视觉系统能够很有效地适应这一动态范围。目前数码相机的传感器，计算机显示器和输出介质却很难做到这一点，从早期的胶片摄影直至今天的数码时代，摄影师和图形研究人员始终面临输出设备对光线范围记录能力和肉眼所见景物之间差别的挑战，这也就使得观察者无法由图像所获得的感觉与他置身于真实世界获得的一样。
所谓动态范围是指一幅图像可见区域内的最大值与最小值之比。自然界中的真实场景的动态范围能够跨越10个数量级以上，低动态范围的图像仅仅能跨越2个数量级，而人眼的视觉范围能跨越5个数量级，高动态范围的图像能接近人眼的视觉效果，达到5个数量级。高动态范围(High-Dynamic Range，HDR)图像不仅仅有效的拓宽了图像的显示范围，也能呈现光影。这样无论是阴影处还是高光处的细节，都能很清楚的看到。比如在强光照射下的景象不会那么刺眼，色彩会更饱满和真实，色调的渐变也更细腻，而阴影处原来显示模糊的细节则更加清晰。总之，图像更加自然和真实。因此，高动态范围技术在社会各个领域都受到人们越来越多的关注，而图像的获取也变得越来越容易，图像具有梦幻般的暗部细节和丰富的色彩信息。但是与高动态范围相矛盾的是目前绝大多数常规显示设备最多只有2个数量级的动态显示范围，这使得传统的输出设备只能支持相对较低动态范围的显示输出。如何在将图像显示在低动态范围的显示器上的同时最大限度的保留图像的可视细节信息和兼顾整体图像的明暗对比度，己经成为计算机图形学和计算机视觉领域研究的重要方向。为此，目前国内外提出了很多的色调映射方法。
色调映射方法普遍分为两类：空域不变法(全局算法)和空域相关法(局部算法)。应用全局色调映射方法主要是对压缩的动态范围图像中的所有像素点进行相同的变换，算法能保持良好的整体明暗效果，但是也会导致图像的对比度低，大量丢失图像的细节。局部映射算法对图像的不同区域采用不同的映射，算法能很好保留了图像的细节，但是同时也会产生噪声、光晕或者振铃效应，从而导致细节模糊。 60年代时，Oppenheim用分块的方法对亮度进行重建，1993年，Chiu 提出一种分区域获得亮度缩放因子的算法，1997年，Jobson提出模拟HSV对亮度和颜色感知多尺度Retinex模型。Reinhard等人在2002 年提出了基于摄影模型的自动调节亮度的色调映射方法，该算法的存在如下不足之处，轮廓函数的尺度的太大或太小会造成细节丢失或者光晕效应，另外该算法时间复杂度大，仅压缩亮度空间，没有考虑颜色信息在亮度压缩后造成的损失。Minglong Huang等人于2003年提出了S函数曲线的色调映射方法，之后还有多种针对上述方法的改进。
为了解决上述问题，本发明实施例提供了种图像色调映射方法及装置，以及一种可以进行色调映射的电子设备100。
请参阅图1，图1示出了本发明实施例提供的电子设备100的方框示意图。电子设备100可以是，但不限于智能手机、平板电脑、膝上便携计算机、车载电脑、个人数字助理(personal digital assistant， PDA)、穿戴式移动终端、台式电脑等。所述电子设备100包括存储器101、存储控制器102、处理器103、外设接口104、摄像装置105、显示装置106和图像色调映射装置200。
所述存储器101、存储控制器102、处理器103、外设接口104、摄像装置105和显示装置106各个元件之间直接或间接地电性连接，以实现数据的传输或交互。例如这些元件相互之间可通过一条或多条通讯总线或信号线实现电性连接。所述图像色调映射装置200包括至少一个可以以软件或固件(firmware)的形式存储于所述存储器101 中或固化在所述电子设备100的操作系统(operation system，OS) 中的软件功能模块。所述处理器103用于执行存储器101中储存的可执行模块或计算机程序，例如所述图像色调映射装置200包括的软件功能模块或计算机程序。
其中，存储器101可以是，但不限于，随机存取存储器(Random Access Memory，RAM)，只读存储器(Read Only Memory，ROM)，可编程只读存储器(Programmable Read-OnlyMemory，PROM)，可擦除只读存储器(Erasable Programmable Read-Only Memory， EPROM)，电可擦除只读存储器(Electric Erasable Programmable Read-Only Memory，EEPROM)等。存储器101用于储存程序，所述处理器103在接收到执行指令后，执行所述程序，本发明任一实施例解释的流程定义的服务器所执行的方法可以应用于处理器103中，或者由处理器103实现。
处理器103可以是一种集成芯片，具有信号处理能力。上述的处理器103可以是通用处理器，包括中央处理器(Central Processing Unit，CPU)、网络处理器(NetworkProcessor，NP)、语音处理器以及视频处理器等；还可以是数字处理器、专用集成电路、现场可编程门阵列或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。可以实现或者执行本发明实施例中公开的各方法、步骤及逻辑框图。通用处理器可以是微处理器或者该处理器103也可以是任何常规的处理器等。
所述外设接口104用于将各种输入/输出装置耦合至处理器103 以及存储器101。在一些实施例中，外设接口104、处理器103以及存储控制器102可以在单个芯片中实现。在其他一些实例中，它们可以分别由独立的芯片实现。
摄像装置105用于采集图像。在本发明实施例中，所述采集的图像可以是高动态范围(High-Dynamic Range，HDR)图像。
显示装置106用于实现用户与电子设备100之间的交互，例如，但不限于，显示装置106可以将经过色调映射后的低动态范围图像、色调映射图像进行显示，也可以显示本发明实施例中所述的图像，以及高动态范围(High-Dynamic Range，HDR)图像。
当显示装置106是高动态范围(High Dynamic Range，HDR)显示设备时，显示装置106可以显示高动态范围图像。当显示装置106 是标准动态范围(Standard DynamicRange，SDR)显示设备时，显示装置106可以显示低动态范围图像，例如在本发明实施例所述的经过所述图像色调映射方法得到的色调映射图像。
在本发明实施例中，图像色调映射装置200用于实现图像色调映射，图像色调映射装置200可以通过以下所述的图像色调映射方法实现图像色调映射。
请参阅图2，图2示出了本发明实施例提供的一种图像色调映射方法流程图。以下结合图2对本发明实施例提供的一种图像色调映射方法进行阐述。
步骤S100：获取待映射的图像。在本发明实施例中，图像可以通过摄像装置105采集得到，也可以直接通过外设接口104将图像传输至电子设备100中。在本发明实施例中，所述待映射的图像可以是高动态范围图像。
步骤S200：获取图像中每一个像素点的亮度值。
在本发明实施例中，步骤S200的实施方式可以是通过下述步骤 S210和步骤S220实现。请参阅图3，图3示出了图2中步骤S200 的结构示意图。
步骤S210：每一个像素点的RGB分量。
在本发明实施例中，在图像中位置(x，y)处的像素点的RGB分量包括该像素点的颜色分量R的值Rs(x,y)，颜色分量G的值Gs(x,y)，颜色分量B的值Bs(x,y)，其中，S代表图像。
在本发明实施例中，所述图像色调映射方法还包括获取图像的高度和宽度的步骤。作为一种实施方式，用H表示图像的高度，用W 表示图像的宽度。
步骤S220：根据每一个像素点的RGB分量计算该像素点对应的亮度值。
作为一种实施方式，步骤S220所述的像素点对应的亮度值的具体实施方式可以是通过下述公式(1)计算得到。
LS(x,y)＝0.213*Rs(x,y)+0.715Gs(x,y)+0.072Bs(x,y) (1)
其中，LS(x,y)表示在图像中位置(x，y)处的像素点的亮度值。
作为另一种实施方式，步骤S300所述的像素点对应的亮度值的具体实施方式可以是通过下述公式(2)计算得到。
LS(x,y)＝0.32786885*Rs(x,y)+0.6557377Gs(x,y)+0.016393443Bs(x,y) (2)
步骤S300：根据图像中每一个像素点的亮度值对图像中对应像素点的亮度进行压缩，得到亮度压缩图像。
在本发明实施例中，步骤S300可以包括步骤S310～步骤S340。请参阅图4，图4示出了图2中步骤S300的流程图。以下结合图3 对步骤S310～步骤S340进行阐述。
步骤S310：根据图像的每一个像素点的亮度值求取图像的平均亮度值。
作为一种实施方式，步骤S310所述的图像的平均亮度值可以通过下述的公式(3)计算得到。
其中，δ是一个常数，例如，δ＝0.0001，LSAvg表示图像的平均亮度值。
在本发明实施例中，公式(3)加入δ的目的是防止求对数 lg(δ+LS(x,y)的计算结果趋于负无穷，进一步的，公式(3)加入δ可以使得图像的平均亮度值LSAvg更精确。
作为另一种实施方式，步骤S310所述的图像的平均亮度值可以通过下述的公式(4)计算得到。
步骤S320：求取图像中每一个像素点的滤波亮度值。
在本发明实施例中，步骤S320包括步骤S321和步骤S322。请参阅图5，图5示出了图4中步骤S320的流程图。以下结合图5对步骤S321和步骤S322进行阐述。
步骤S321：确定滤波器。
作为一种实施方式，在本发明实施例中的滤波器采用了一个5*1 的加权平均滤波器。
步骤S322：根据滤波器对所述图像中每一个像素点的亮度值进行滤波，得到图像中每一个像素点的滤波亮度值。
在本发明实施例中，步骤S322：所述的图像中每一个像素点的滤波亮度值可以通过下述的公式(5)计算得到。
其中，LFilter(x,y)表示图像中位置(x，y)处的像素点的滤波亮度值。
通过采用以上方案，应用公式(5)对计算得到的滤波亮度值图像进行加权滤波，能有效的减少图像噪声和光晕现象。
步骤S330：根据图像中每一个像素点的亮度值和滤波亮度值计算该像素点对应的第一调整参数，根据图像中每一个像素点的滤波亮度值和图像的平均亮度值计算每一个像素点的第二调整参数。
在本发明实施例中，步骤S330所述的第一调整参数可以通过下述公式(6)计算得到。
其中，K1表示图像中每一个像素点的第一调整参数。
在本发明实施例中，步骤S330所述的第二调整参数可以通过下述公式(7)计算得到。
其中，K2表示图像中每一个像素点的第二调整参数。
通过采用以上方案，应用公式(6)和(7)提取的第一调整参数和第二调整参数，有效的提高了图像的对比度。
步骤S340：根据图像中每一个像素点的亮度值、第一调整参数、第二调整参数和所述图像的平均亮度值计算每一个像素点的压缩后的亮度值，得到亮度压缩图像。
在本发明实施例中，步骤S340所述的亮度压缩图像中计算每一个像素点的亮度值，也就是图像的每一个像素点的压缩后的亮度值，可以通过下述公式(8)计算得到。
其中，Ldst(x,y)表示亮度压缩图像中位置(x，y)处的像素点的亮度值。
通过采用以上方案，应用公式(8)对图像进行亮度压缩处理，提高了图像的对比度，保留了图像的丰富的细节信息。
步骤S400：根据亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在图像中对应的亮度值对亮度压缩图像进行颜色补偿，得到色调映射图像。
在本发明实施例中，步骤S400包括步骤S410～步骤S450。请参阅图6，图6示出了图2中步骤S400的流程图。以下结合图5对步骤S410～步骤S450进行阐述。
步骤S410：根据亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在图像中对应的亮度值以及该像素点的RGB分量中的R通道颜色值计算该像素点的补偿后的R通道颜色值。
在本发明实施例中，步骤S410所述的亮度压缩图像中每一个像素点的补偿后的R通道颜色值可以通过下述公式(9)计算得到。
其中，Rdst(x,y)表示亮度压缩图像中位置(x，y)处的像素点的补偿后的R通道颜色值，Adapt是一个调整常数，例如Adapt＝0.5，Adapt＝0.6 等。在本发明实施例中，Adapt的值可以通过手动调试得到。
步骤S420：根据亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在图像中对应的亮度值以及该像素点的RGB分量中的G通道颜色值计算该像素点的补偿后的G通道颜色值。
在本发明实施例中，步骤S420所述的亮度压缩图像中每一个像素点的补偿后的G通道颜色值可以通过下述公式(10)计算得到。
其中，Gdst(x,y)表示亮度压缩图像中位置(x，y)处的像素点的补偿后的G通道颜色值。
步骤S430：根据亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在图像中对应的亮度值以及该像素点的RGB分量中的B通道颜色值计算该像素点的补偿后的B通道颜色值。
在本发明实施例中，步骤S430所述的亮度压缩图像中每一个像素点的补偿后的B通道颜色值可以通过下述公式(11)计算得到。
其中，Bdst(x,y)表示亮度压缩图像中位置(x，y)处的像素点的补偿后的B通道颜色值。
在本发明实施例中，并不限定执行步骤S441～步骤S443的先后顺序。
步骤S440：根据图像中的每一个像素点的补偿后的R通道颜色值、补偿后的G通道颜色值和补偿后的B通道颜色值求取该像素点颜色补偿后的RGB颜色值。
作为一种实施方式，步骤S440所述的图像中的像素点颜色补偿后的RGB颜色值可以通过下述的公式(12)计算得到。
Y(x,y)＝0.299*Rdst(x,y)+0.578*Gdst(x,y)+0.114*Bdst(x,y) (12)
其中，Y(x,y)表示亮度压缩图像中位置(x，y)处的像素点的颜色补偿后的RGB颜色值，也就是亮度压缩图像中位置(x，y)处的像素点的颜色补偿后的像素值。
步骤S450：将每一个像素点颜色补偿后的RGB颜色值进行封装，得到色调映射图像。
通过采用以上方案，在对图像进行亮度压缩处理后，对颜色进行了调整，能够避免了亮度压缩处理对图像的饱和度造成损失，从而使色彩饱和真实。
在本发明实施例中，在步骤S450之前，所述图像色调映射方法还包括将每一个像素点颜色补偿后的RGB颜色值进行归一化处理的步骤。具体的，可以是将每一个像素点颜色补偿后的RGB颜色值归一化至[0，255]范围内。
在本发明实施例中提出的图像色调映射方法中，通过采用多个可调节的常量参数，可以根据需求适当的调整该参数，使得图像色调映射达到最优效果。且该图像色调映射方法不需要对图像进行多次的颜色空间转换就能够实现图像色调映射，得到色调映射图像，方法简单，效率高。
在本发明实施例中，作为一种实施方式，所述图像色调映射方法还包括：在低动态范围显示设备上显示所述色调映射图像的步骤。在本发明实施例中，低动态范围显示设备可以是标准动态范围(Standard Dynamic Range，SDR)显示设备。
请参阅图7，图7示出了图像色调映射装置200的方框结构示意图。在本发明实施例中，图像色调映射装置200包括获取图像模块 210、获取亮度值模块230、亮度压缩模块240和颜色补偿模块250，获取图像模块210、获取亮度值模块230、亮度压缩模块240和颜色补偿模块250之间依次连接。以下结合图7对获取图像模块210、获取亮度值模块230、亮度压缩模块240和颜色补偿模块250进行阐述。
获取图像模块210，用于获取待映射的图像。在本发明实施例中，获取图像模块210可以用于执行上述步骤S100，上述步骤S100所述的内容适用于获取图像模块210，具体的请参阅上述步骤S100所述的内容，在此不再赘述。
获取亮度值模块230，用于获取图像中每一个像素点的亮度值。在本发明实施例中，获取亮度值模块230可以用于执行上述步骤 S200，上述步骤S200所述的内容适用于获取亮度值模块230，具体的请参阅上述步骤S200所述的内容，在此不再赘述。
在本发明实施例中，获取亮度值模块230包括获取RGB分量单元231和计算亮度值单元232，获取RGB分量单元231与计算亮度值单元232连接。请参阅图8，图8示出了获取亮度值模块230的方框结构示意图。以下结合图8对获取RGB分量单元231和计算亮度值单元232进行阐述。
获取RGB分量单元231，用于得到图像中每一个像素点的RGB 分量。
在本发明实施例中，获取RGB分量单元231可以用于执行上述步骤S210，上述步骤S210所述的内容适用于获取RGB分量单元231，具体的请参阅上述步骤S210所述的内容，在此不再赘述。
计算亮度值单元232，用于根据每一个像素点的RGB分量计算该像素点对应的亮度值。
在本发明实施例中，计算亮度值单元232可以用于执行上述步骤 S220，上述步骤S220所述的内容适用于计算亮度值单元232，具体的请参阅上述步骤S220所述的内容，在此不再赘述。
亮度压缩模块240，用于根据图像中每一个像素点的亮度值对图像中对应像素点的亮度进行压缩，得到亮度压缩图像。
在本发明实施例中，亮度压缩模块240可以用于执行上述步骤 S300，上述步骤S300所述的内容适用于亮度压缩模块240，具体的请参阅上述步骤S300所述的内容，在此不再赘述。
请参阅图9，图9示出了亮度压缩模块240的方框结构示意图。在本发明实施例中，亮度压缩模块240包括求取平均亮度单元241、亮度滤波单元242、计算调整参数单元243和压缩亮度单元244，求取平均亮度单元241、亮度滤波单元242、计算调整参数单元243和压缩亮度单元244之间依次连接。以下结合图9对求取平均亮度单元 241、亮度滤波单元242、计算调整参数单元243和压缩亮度单元244，进行阐述。
求取平均亮度单元241，用于根据图像的每一个像素点的亮度值求取图像的平均亮度值。
在本发明实施例中，求取平均亮度单元241可以用于执行上述步骤S310，上述步骤S310所述的内容适用于求取平均亮度单元241，具体的请参阅上述步骤S310所述的内容，在此不再赘述。
亮度滤波单元242，用于求取图像中每一个像素点的滤波亮度值。
在本发明实施例中，亮度滤波单元242可以用于执行上述步骤 S320，上述步骤S320所述的内容适用于亮度滤波单元242，具体的请参阅上述步骤S320所述的内容，在此不再赘述。
在本发明实施例中，亮度滤波单元242包括确定滤波器子单元 2421和滤波子单元2422。请参阅图10，图10示出了亮度滤波单元 242的方框结构示意图。在本发明实施例中，确定滤波器子单元2421 与滤波子单元2422连接。以下结合图10对滤波器子单元和滤波子单元2422进行阐述。
确定滤波器子单元2421，用于确定滤波器。
在本发明实施例中，确定滤波器子单元2421可以用于执行上述步骤S321，上述步骤S321所述的内容适用于确定滤波器子单元 2421，具体的请参阅上述步骤S321所述的内容，在此不再赘述。
滤波子单元2422，用于根据滤波器对所述图像中每一个像素点的亮度值进行滤波，得到图像中每一个像素点的滤波亮度值。
在本发明实施例中，滤波子单元2422可以用于执行上述步骤 S322，上述步骤S322所述的内容适用于滤波子单元2422，具体的请参阅上述步骤S322所述的内容，在此不再赘述。
计算调整参数单元243，用于根据图像中每一个像素点的滤波亮度值和图像的平均亮度值计算每一个像素点的第一调整参数和第二调整参数。
在本发明实施例中，计算调整参数单元243可以用于执行上述步骤S330，上述步骤S330所述的内容适用于计算调整参数单元243，具体的请参阅上述步骤S330所述的内容，在此不再赘述。
压缩亮度单元244，用于根据图像中每一个像素点的亮度值、第一调整参数、第二调整参数和图像的平均亮度值计算每一个像素点的压缩后的亮度值，得到亮度压缩图像。
在本发明实施例中，压缩亮度单元244可以用于执行上述步骤S340，上述步骤S340所述的内容适用于压缩亮度单元244，具体的请参阅上述步骤S340所述的内容，在此不再赘述。
颜色补偿模块250，用于根据亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在图像中对应的亮度值对亮度压缩图像进行颜色补偿，得到色调映射图像。
在本发明实施例中，颜色补偿模块250可以用于执行上述步骤 S400，上述步骤S400所述的内容适用于颜色补偿模块250，具体的请参阅上述步骤S400所述的内容，在此不再赘述。
在本发明实施例中，颜色补偿模块250包括获取R色值单元251、获取G色值单元252、获取B色值单元253、补偿单元254和封装单元255。请参阅图11，图11示出了颜色补偿模块250的方框结构示意图。获取R色值单元251、获取G色值单元252、获取B色值单元 253、补偿单元254和封装单元255之间依次连接。以下结合图11对获取R色值单元251、获取G色值单元252、获取B色值单元253、补偿单元254和封装单元255进行阐述。
获取R色值单元251，用于根据亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在图像中对应的亮度值以及该像素点的RGB分量中的R通道颜色值计算该像素点的补偿后的R通道颜色值。
在本发明实施例中，获取R色值单元251可以用于执行上述步骤S410，上述步骤S410所述的内容适用于获取R色值单元251，具体的请参阅上述步骤S410所述的内容，在此不再赘述。
获取G色值单元252，用于根据亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在图像中对应的亮度值以及该像素点的RGB分量中的G通道颜色值计算该像素点的补偿后的G通道颜色值。
在本发明实施例中，获取G色值单元252可以用于执行上述步骤S420，上述步骤S420所述的内容适用于获取G色值单元252，具体的请参阅上述步骤S420所述的内容，在此不再赘述。
获取B色值单元253，用于根据亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在图像中对应的亮度值以及该像素点的RGB分量中的B通道颜色值计算该像素点的补偿后的B通道颜色值。
在本发明实施例中，获取B色值单元253可以用于执行上述步骤S430，上述步骤S430所述的内容适用于获取B色值单元253，具体的请参阅上述步骤S430所述的内容，在此不再赘述。
补偿单元254，用于根据图像中的每一个像素点的补偿后的R通道颜色值、补偿后的G通道颜色值和补偿后的B通道颜色值求取该像素点颜色补偿后的RGB颜色值。
在本发明实施例中，补偿单元254可以用于执行上述步骤S440，上述步骤S440所述的内容适用于补偿单元254，具体的请参阅上述步骤S440所述的内容，在此不再赘述。
封装单元255，用于将每一个像素点颜色补偿后的RGB颜色值进行封装，得到色调映射图像。
在本发明实施例中，封装单元255可以用于执行上述步骤S450，上述步骤S450所述的内容适用于封装单元255，具体的请参阅上述步骤S450所述的内容，在此不再赘述。
在本发明实施例中，图像色调映射装置200还包括归一化模块，所述归一化模块用于执行所述图像色调映射方法还包括将每一个像素点颜色补偿后的RGB颜色值进行归一化处理的步骤。上述将每一个像素点颜色补偿后的RGB颜色值进行归一化处理的步骤适用于归一化模块，在此不再赘述。
综上所述，本发明实施例提供了一种图像色调映射方法及装置，通过获取待映射的图像，获取图像中每一个像素点的亮度值，然后根据图像中每一个像素点的亮度值对图像中对应像素点的亮度进行压缩，得到亮度压缩图像，最后根据亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在图像中对应的亮度值对所述亮度压缩图像进行颜色补偿，得到色调映射图像。通过采用该图像色调映射方法得到的色调映射图像保留了原始的图像细节信息，色调映射图像的对比度和饱和度高，颜色丰富细腻。
应用公式(5)对计算得到的滤波亮度值图像进行加权滤波，能有效的减少图像噪声和光晕现象。应用公式(6)和(7)提取的第一调整参数和第二调整参数，有效的提高了图像的对比度。应用公式(8) 对图像进行亮度压缩处理，提高了图像的对比度，保留了图像的丰富的细节信息。在对图像进行亮度压缩处理后，对颜色进行了调整，能够避免了亮度压缩处理对图像的饱和度造成损失，从而使色彩饱和真实。图像色调映射方法不需要对图像进行多次的颜色空间转换就能够实现图像色调映射，得到色调映射图像，方法简单，效率高。在本发明实施例中提出的图像色调映射方法中，通过采用多个可调节的常量参数，可以根据需求适当的调整该参数，使得图像色调映射达到最优效果。且该图像色调映射方法不需要对图像进行多次的颜色空间转换就能够实现图像色调映射，得到色调映射图像，方法简单，效率高。
在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，也可以通过其它的方式实现。以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和框图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段或代码的一部分，所述模块、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
另外，在本发明各个实施例中的各功能模块可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个模块单独存在，也可以两个或两个以上模块集成形成一个独立的部分。
所述功能如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。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或者该技术方案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一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备 (可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器 (RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，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、物品或者设备不仅包括那些要素，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、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
Claims (10)
1.一种图像色调映射方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待映射的图像；
获取所述图像中每一个像素点的亮度值；
根据所述图像中每一个像素点的亮度值对所述图像中对应像素点的亮度进行压缩，得到亮度压缩图像；
根据所述亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在所述图像中对应的亮度值对所述亮度压缩图像进行颜色补偿，得到色调映射图像。
2.根据权利要求1所述的图像色调映射方法，其特征在于，根据所述图像中每一个像素点的亮度值对所述图像中对应像素点的亮度进行压缩，得到亮度压缩图像的步骤，包括：
根据所述图像的每一个像素点的亮度值求取所述图像的平均亮度值；
求取所述图像中每一个像素点的滤波亮度值；
根据所述图像中每一个像素点的亮度值和滤波亮度值计算该像素点对应的第一调整参数；根据所述图像中每一个像素点的滤波亮度值和所述图像的平均亮度值计算每一个像素点的第二调整参数；
根据所述图像中每一个像素点的亮度值、第一调整参数、第二调整参数和所述图像的平均亮度值计算每一个像素点的压缩后的亮度值，得到亮度压缩图像。
3.根据权利要求2所述的图像色调映射方法，其特征在于，求取所述图像中每一个像素点的滤波亮度值的步骤，包括：
确定滤波器；
根据所述滤波器对所述图像中每一个像素点的亮度值进行滤波，得到所述图像中每一个像素点的滤波亮度值。
4.根据权利要求1所述的图像色调映射方法，其特征在于，获取所述图像中每一个像素点的亮度值的步骤，包括：
得到所述图像中每一个像素点的RGB分量；
根据所述每一个像素点的RGB分量计算该像素点对应的亮度值。
5.根据权利要求4所述的图像色调映射方法，其特征在于，根据所述亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在所述图像中对应的亮度值对所述亮度压缩图像进行颜色补偿，得到色调映射图像的步骤，包括：
根据所述亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在所述图像中对应的亮度值以及该像素点的RGB分量中的R通道颜色值计算该像素点的补偿后的R通道颜色值；
根据所述亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在所述图像中对应的亮度值以及该像素点的RGB分量中的G通道颜色值计算该像素点的补偿后的G通道颜色值；
根据所述亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在所述图像中对应的亮度值以及该像素点的RGB分量中的B通道颜色值计算该像素点的补偿后的B通道颜色值；
根据所述图像中的每一个像素点的补偿后的R通道颜色值、补偿后的G通道颜色值和补偿后的B通道颜色值求取该像素点颜色补偿后的RGB颜色值；
将每一个像素点颜色补偿后的RGB颜色值进行封装，得到色调映射图像。
6.一种图像色调映射装置，其特征在于，所述装置包括：
获取图像模块，用于获取待映射的图像；
获取亮度值模块，用于获取所述图像中每一个像素点的亮度值；
亮度压缩模块，用于根据所述图像中每一个像素点的亮度值对所述图像中对应像素点的亮度进行压缩，得到亮度压缩图像；
颜色补偿模块，用于根据所述亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在所述图像中对应的亮度值对所述亮度压缩图像进行颜色补偿，得到色调映射图像。
7.根据权利要求6所述的图像色调映射装置，其特征在于，所述亮度压缩模块包括：
求取平均亮度单元，用于根据所述图像的每一个像素点的亮度值求取所述图像的平均亮度值；
亮度滤波单元，用于求取所述图像中每一个像素点的滤波亮度值；
计算调整参数单元，用于根据所述图像中每一个像素点的亮度值和滤波亮度值计算该像素点对应的第一调整参数；根据所述图像中每一个像素点的滤波亮度值和所述图像的平均亮度值计算每一个像素点的第二调整参数；
压缩亮度单元，用于根据所述图像中每一个像素点的亮度值、第一调整参数、第二调整参数和所述图像的平均亮度值计算每一个像素点的压缩后的亮度值，得到亮度压缩图像。
8.根据权利要求7所述的图像色调映射装置，其特征在于，所述亮度滤波单元包括：
确定滤波器子单元，用于确定滤波器；
滤波子单元，用于根据所述滤波器对所述图像中每一个像素点的亮度值进行滤波，得到所述图像中每一个像素点的滤波亮度值。
9.根据权利要求6所述的图像色调映射装置，其特征在于，所述获取亮度值模块包括：
获取RGB分量单元，用于得到所述图像中每一个像素点的RGB分量；
计算亮度值单元，用于根据所述每一个像素点的RGB分量计算该像素点对应的亮度值。
10.根据权利要求9所述的图像色调映射装置，其特征在于，所述颜色补偿模块包括：
获取R色值单元，用于根据所述亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在所述图像中对应的亮度值以及该像素点的RGB分量中的R通道颜色值计算该像素点的补偿后的R通道颜色值；
获取G色值单元，用于根据所述亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在所述图像中对应的亮度值以及该像素点的RGB分量中的G通道颜色值计算该像素点的补偿后的G通道颜色值；
获取B色值单元，用于根据所述亮度压缩图像中每一个像素点的亮度值和该像素点在所述图像中对应的亮度值以及该像素点的RGB分量中的B通道颜色值计算该像素点的补偿后的B通道颜色值；
补偿单元，用于根据所述图像中的每一个像素点的补偿后的R通道颜色值、补偿后的G通道颜色值和补偿后的B通道颜色值求取该像素点颜色补偿后的RGB颜色值；
补偿单元，用于将每一个像素点颜色补偿后的RGB颜色值进行封装，得到色调映射图像。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810310493.7A CN108510557B (zh) | 2018-04-09 | 2018-04-09 | 图像色调映射方法及装置 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN201810310493.7A CN108510557B (zh) | 2018-04-09 | 2018-04-09 | 图像色调映射方法及装置 |
Publications (2)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN108510557A true CN108510557A (zh) | 2018-09-07 |
| CN108510557B CN108510557B (zh) | 2020-09-11 |
Family
ID=63380807
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN201810310493.7A Active CN108510557B (zh) | 2018-04-09 | 2018-04-09 | 图像色调映射方法及装置 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN108510557B (zh) |
Cited By (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN110378859A (zh) * | 2019-07-29 | 2019-10-25 | 西南科技大学 | 一种新的高动态范围图像生成方法 |
| CN110769210A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-02-07 | 湖南国科微电子股份有限公司 | 一种生成hdr图像的方法及装置 |
| CN111209775A (zh) * | 2018-11-21 | 2020-05-29 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 信号灯图像处理方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111369459A (zh) * | 2020-03-02 | 2020-07-03 | 湖南国科微电子股份有限公司 | 一种优化全局色调映射对比度的方法及装置 |
| CN113470156A (zh) * | 2021-06-23 | 2021-10-01 | 网易（杭州）网络有限公司 | 纹理贴图的混合处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| WO2021218603A1 (zh) * | 2020-04-28 | 2021-11-04 | 深圳光峰科技股份有限公司 | 图像处理方法及投影系统 |
| CN113674718A (zh) * | 2021-08-10 | 2021-11-19 | 北京小米移动软件有限公司 | 显示亮度调整方法、装置及存储介质 |
Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20120127247A (ko) * | 2011-05-13 | 2012-11-21 | 칭화 유니버시티 | 화상 처리 방법과 화상 처리 장치 |
| CN103400342A (zh) * | 2013-07-04 | 2013-11-20 | 西安电子科技大学 | 基于混合色阶映射及压缩系数的高动态范围图像重构方法 |
| CN105869112A (zh) * | 2016-04-20 | 2016-08-17 | 西安理工大学 | 一种边缘保持最小化的高动态范围图像色调映射方法 |
| CN106709504A (zh) * | 2016-11-28 | 2017-05-24 | 上海大学 | 细节保持的高保真色调映射方法 |
-
2018
- 2018-04-09 CN CN201810310493.7A patent/CN108510557B/zh active Active
Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| KR20120127247A (ko) * | 2011-05-13 | 2012-11-21 | 칭화 유니버시티 | 화상 처리 방법과 화상 처리 장치 |
| CN103400342A (zh) * | 2013-07-04 | 2013-11-20 | 西安电子科技大学 | 基于混合色阶映射及压缩系数的高动态范围图像重构方法 |
| CN105869112A (zh) * | 2016-04-20 | 2016-08-17 | 西安理工大学 | 一种边缘保持最小化的高动态范围图像色调映射方法 |
| CN106709504A (zh) * | 2016-11-28 | 2017-05-24 | 上海大学 | 细节保持的高保真色调映射方法 |
Cited By (11)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN111209775A (zh) * | 2018-11-21 | 2020-05-29 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 信号灯图像处理方法、装置、设备及存储介质 |
| CN111209775B (zh) * | 2018-11-21 | 2023-10-20 | 杭州海康威视数字技术股份有限公司 | 信号灯图像处理方法、装置、设备及存储介质 |
| CN110378859A (zh) * | 2019-07-29 | 2019-10-25 | 西南科技大学 | 一种新的高动态范围图像生成方法 |
| CN110378859B (zh) * | 2019-07-29 | 2022-03-11 | 西南科技大学 | 一种新的高动态范围图像生成方法 |
| CN110769210A (zh) * | 2019-11-07 | 2020-02-07 | 湖南国科微电子股份有限公司 | 一种生成hdr图像的方法及装置 |
| CN110769210B (zh) * | 2019-11-07 | 2022-06-03 | 湖南国科微电子股份有限公司 | 一种生成hdr图像的方法及装置 |
| CN111369459A (zh) * | 2020-03-02 | 2020-07-03 | 湖南国科微电子股份有限公司 | 一种优化全局色调映射对比度的方法及装置 |
| CN111369459B (zh) * | 2020-03-02 | 2024-03-22 | 湖南国科微电子股份有限公司 | 一种优化全局色调映射对比度的方法及装置 |
| WO2021218603A1 (zh) * | 2020-04-28 | 2021-11-04 | 深圳光峰科技股份有限公司 | 图像处理方法及投影系统 |
| CN113470156A (zh) * | 2021-06-23 | 2021-10-01 | 网易（杭州）网络有限公司 | 纹理贴图的混合处理方法、装置、电子设备及存储介质 |
| CN113674718A (zh) * | 2021-08-10 | 2021-11-19 | 北京小米移动软件有限公司 | 显示亮度调整方法、装置及存储介质 |
Also Published As
| Publication number | Publication date |
|---|---|
| CN108510557B (zh) | 2020-09-11 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN108510557A (zh) | 图像色调映射方法及装置 | |
| US20220207680A1 (en) | Image Processing Method and Apparatus | |
| CN105632447B (zh) | 一种液晶显示屏的显示亮度调整方法及装置 | |
| CN111416950A (zh) | 视频处理方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN109951627B (zh) | 图像处理方法、装置、存储介质及电子设备 | |
| CN104883504B (zh) | 开启智能终端上高动态范围hdr功能的方法及装置 | |
| CN105306788B (zh) | 一种拍照图像的降噪方法和装置 | |
| US20170091575A1 (en) | Method and system of low-complexity histrogram of gradients generation for image processing | |
| CN105850114A (zh) | 用于图像的逆色调映射的方法 | |
| CN103067661A (zh) | 图像处理方法、装置和拍摄终端 | |
| WO2022160895A1 (zh) | 图像处理方法、图像处理装置、电子系统及可读存储介质 | |
| CN107077830B (zh) | 适用于无人机控制端的屏幕亮度调整方法及无人机控制端 | |
| CN112950499B (zh) | 图像处理方法、装置、电子设备及存储介质 | |
| CN108009997A (zh) | 一种调整图像对比度的方法及装置 | |
| CN108806638B (zh) | 一种图像的显示方法及其装置 | |
| CN113781338A (zh) | 图像增强方法、装置、设备及介质 | |
| JP2004310475A (ja) | 画像処理装置、画像処理を行う携帯電話、および画像処理プログラム | |
| CN108764139A (zh) | 一种人脸检测方法、移动终端及计算机可读存储介质 | |
| CN107690804A (zh) | 一种图像处理方法及用户终端 | |
| CN114298935B (zh) | 图像增强方法、装置及计算机可读存储介质 | |
| CN116309152A (zh) | 一种低照度图像的细节增强方法、系统、设备和存储介质 | |
| CN114463191B (zh) | 一种图像处理方法及电子设备 | |
| CN107113412A (zh) | 显示设备、显示校正设备、显示校正系统和显示校正方法 | |
| CN117201930A (zh) | 一种拍照方法和电子设备 | |
| CN106454140A (zh) | 一种信息处理方法及电子设备 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| GR01 | Patent grant | ||
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |
Application publication date: 20180907 Assignee: Shandong industry research information and Artificial Intelligence Integration Research Institute Co.,Ltd. Assignor: HUNAN GOKE MICROELECTRONICS Co.,Ltd. Contract record no.: X2021430000001 Denomination of invention: Image tone mapping method and device Granted publication date: 20200911 License type: Common License Record date: 20210115 |
|
| EE01 | Entry into force of recordation of patent licensing contract |