CN108989607B - 基于图像灰度统计获得自动调节gamma曲线的方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开的是基于图像灰度统计获得自动调节gamma曲线的方法，属于视频图像处理领域，首先对视频图像内容进行灰度统计，获取视频图像的位宽Nbit、灰阶r_k以及分辨率宽W、高H，计算获得视频的图像统计数据，对视频图像的统计数据进行判断，插值运算，进行归一运算核准，获得新的灰度统计映射表，对新的灰度统计映射表进行求和运算、变换，获得一条有效的gamma1曲线，将gamma1曲线与传统gamma0曲线进行加权和，获得一条可自动调节的gamma曲线，本发明可对图像进行实时变换，具有图像灰度自适应，可对暗图提高亮度，对亮图像降低亮度，可将低对比度的图像拉伸为高对比度图像、高对比度图像拉伸得更均匀。

Description

基于图像灰度统计获得自动调节gamma曲线的方法

技术领域

本发明涉及获得自动调节gamma曲线的方法，更具体一点说，涉及基于图像灰度统计获得自动调节gamma曲线的方法，属于视频图像处理领域。

背景技术

目前，在对传统视频图像处理时，所采用的gamma变换均为采用手动调节gamma曲线，或者选用一条或几条gamma曲线，此种方式不具备自动适应性，当环境发生改变，不能很好的适应视频图像内容，使得图像的效果不具备很好的调节性，因此，急需具备实时自动调节功能的gamma曲线以自动适应性视频图像内容。

发明内容

为了解决上述现有技术问题，本发明提供具有可实现对暗图提高亮度，对亮图像降低亮度，并可以将低对比度的图像拉伸为高对比度图像，将高对比度图像拉伸得更均匀等技术特点的基于图像灰度统计获得自动调节gamma曲线的方法。

为了实现上述目的，本发明是通过以下技术方案实现的：

基于图像灰度统计获得自动调节gamma曲线的方法，该方法包括如下步骤：

步骤1)：视频图像亮度分布情况统计：首先通过灰度统计工具对视频图像内容进行灰度统计，分别获取视频图像的位宽Nbit、分辨率宽W、高h以及灰度统计值r_k，再根据视频图像位宽Nbit、分辨率宽W、高H以及灰阶统计值r_k，进行计算每个灰阶对应的概率，此过程为概率密度分布函数的离散表现，即获得视频图像灰阶统计的概率分布，其中灰阶统计值r_k中k的取值为0-k_max范围内的任一自然数，所述k_max最大值为2^Nbit-1；

步骤2)：视频图像灰度统计数据处理：对步骤1)获得的视频图像的统计数据进行判断，若k_max等于2^Nbit-1，进行归一运算核准，获得获得新的灰度统计映射表，否则进行插值运算以使k_max等于2^Nbit-1，再进行归一运算核准，获得新的灰度统计映射表；

步骤3)：新的灰度统计映射表进行运算处理：对步骤2)获得新的灰度统计映射表进行求和运算、变换，获得一条有效的gamma1曲线；

步骤4)：获取最终gamma曲线：将步骤3)获得的gamma1曲线与传统gamma0曲线进行加权和，获得一条可自动调节的gamma曲线。

作为一种改进，所述计算灰度对应的概率的公式为：

其中k为0-k_max范围内的任一自然数，n_k为灰阶灰阶统计值r_k的像素个数，Pr(r_k)为灰度对应的概率。

作为一种改进，所述归一运算核准公式为

作为一种改进，所述求和运算公式为

其中k为0-2^Nbit-1范围内的任一自然数，M(r)为k分别等于0-2^Nbit-1范围内的任一自然数时的累积分布函数的离散表现；当k＝2^Nbit-1时，m(r_k)＝1，M(r)＝2^Nbit-1，求和运算公式为灰度统计的积分过程的离散表现，其中s不会随着k增大而减小，且s的最大值为2^Nbit-1。

作为一种改进，当M(r)不会随着k增大而减小，且当0≤r≤2^Nbit-1时，0≤M(r)≤2^Nbit-1，所述s＝M(r)是一种可行的变换形式，所述变换形式满足视频图像的灰度转换，根据色域转换关系所述s＝M(r)的变换形式满足RGB颜色空间，由s＝M(r)的变换获得一条有效的gamma1曲线。

作为一种改进，所述传统gamma0曲线满足当0≤r≤2^Nbit-1时，0≤gamma0(r)≤2^Nbit-1，所述gamma0曲线满足单调递增。

有益效果：可以对图像进行实时变换，在各个环境下能实现图像灰度自适应；可以优化图像效果，提高观察者的主观感受；可实现对暗图提高亮度，对亮图像降低亮度；可以将低对比度的图像拉伸为高对比度图像；可以将高对比度图像拉伸得更均匀；提高了图像的通透性。

附图说明

图1是本发明传统gamma曲线以及可自动调节gamma曲线的示意图。

图2是本发明传统gamma变换后的灰度分布图。

图3是本发明自动生成gamma变换后的灰度分布图。

具体实施方式

以下结合说明书附图，对本发明作进一步说明，但本发明并不局限于以下实施例。

图1中1号曲线为传统gamma0曲线，2号曲线为自动生成的gamma线，图2为传统gamma0变换后的灰度分布图，图3为自动生成gamma变换后的灰度分布图，其中图3中的灰度分布明显要比图2的分布均匀。

如图1-3所示为一种基于图像灰度统计获得自动调节gamma曲线的方法的具体实施例，该实施例基于图像灰度统计获得自动调节gamma曲线的方法，该方法包括如下步骤：

步骤1)：视频图像亮度分布情况统计：首先通过灰度统计工具对视频图像内容进行灰度统计，分别获取视频图像的位宽Nbit、灰阶统计值rk以及分辨率宽W、高h，然后根据视频图像位宽Nbit、灰阶统计值rk以及分辨率宽W、高h，进行计算灰度对应的概率以得到密度分布函数的离散表现，即获得视频的图像统计数据，灰度对应的概率计算公式：

k＝(0,1,2,...,k_max)，其中k_max可取最大值为2^Nbit-1，n_k为灰阶统计值rk的像素个数，Pr(r_k)为灰度对应的概率；

步骤2)：视频图像灰度统计数据处理：对步骤1)获得的视频图像的统计数据进行判断，若k_max等于2^Nbit-1，进行归一运算核准，归一运算后满足

获得新的灰度统计映射表，否则进行插值运算以使k_max等于2^Nbit-1，再进行归一运算核准，同样归一运算后满足

获得新的灰度统计映射表，其中i是变量；

步骤3)：新的灰度统计映射表进行运算处理：对步骤2)获得新的灰度统计映射表进行求和运算、变换，获得一条有效的gamma1曲线，求和运算公式

k＝(0,1,2,...,2^Nbit-1)，其中M(r)为当k分别等于0,1,2,…,2^Nbit-1时的累积分布函数的离散表现，其中当k＝2^Nbit-1时m(r_k)＝1，M(r)＝2^Nbit-1，求和运算公式为灰度统计的积分过程的离散表现，其中s不会随着k增大而减小，s的最大值为2^Nbit-1，s随着k增大而增长的速度是累加函数求导的离散形式，此表现过程反映了灰度统计p_r(r_k)随k增大的变化情况，上述过程中：当0≤r≤2^Nbit-1，0≤M(r)≤2^Nbit-1时，M(r)不会随着k增大而减小，此时s＝M(r)是一种可行的变换形式，该变换形式可满足图像的灰度转换，即Y'＝M(Y)，U，V去符号后进行匹配运算

由YUV域转RGB域的转换形式可知，s＝M(r)的变换形式也满足于RGB颜色空间，此变换与gamma变换形式相同，因此将s＝M(r)变换命名为gamma1，即获得一条有效的gamma1曲线；

步骤4)：获取最终gamma曲线：将步骤3)获得的gamma1曲线与传统gamma0曲线进行加权和，获得一条可自动调节的gamma曲线，由于gamma1满足不会随着k增大而减少，但不能保证单调递增，为保证最终gamma在0,1,2,…,2^Nbit-1的范围内单调递增，使用一条传统的gamma0曲线，该gamma0曲线满足当0≤r≤2^Nbit-1时，0≤gamma0(r)≤2^Nbit-1，所述gamma0曲线满足单调递增，最终输出gamma曲线为gamma0曲线与gamma1加权和，且加权值可控，通过加权，保证了最终生成一条具有自动调节功能的gamma曲线，且单调递增，满足变换条件，此gamma曲线同时满足了传统gamma0曲线与自动变换gamma曲线的双重特性，可通过权重进行调节，将gamma曲线通过校正工具对图像校正，最终可以得到经过变换的图像。

最后，需要注意的是，本发明不限于以上实施例，还可以有很多变形。本领域的普通技术人员能从本发明公开的内容中直接导出或联想到的所有变形，均应认为是本发明的保护范围。

Claims (5)

1.基于图像灰度统计获得自动调节gamma曲线的方法，其特征在于该方法包括如下步骤：

步骤1)：视频图像亮度分布情况统计：首先通过灰度统计工具对视频图像内容进行灰度统计，分别获取视频图像的位宽Nbit、分辨率宽w、高h以及灰度统计值r_k，再根据视频图像位宽Nbit、分辨率宽w、高h以及灰阶统计值r_k，进行计算每个灰阶对应的概率，此过程为概率密度分布函数的离散表现，即获得视频图像灰阶统计的概率分布，其中灰度统计值r_k中k的取值为0-k_max范围内的任一自然数，所述k_max最大值为2^Nbit-1；

所述计算灰度对应的概率的公式为：

其中k为0-k_max范围内的任一自然数，n_k为灰阶r_k的像素个数，Pr(r_k)为灰度对应的概率,w为所述视频图像的分辨率宽；

步骤2)：视频图像灰度统计数据处理：对步骤1)获得的视频图像的统计数据进行判断，若k_max等于2^Nbit-1，进行归一运算核准，获得新的灰度统计映射表，否则进行插值运算以使k_max等于2^Nbit-1，再进行归一运算核准，获得新的灰度统计映射表；

步骤3)：新的灰度统计映射表进行运算处理：对步骤2)获得新的灰度统计映射表进行求和运算、变换，获得一条有效的gamma1曲线；

步骤4)：获取最终gamma曲线：将步骤3)获得的gamma1曲线与传统gamma0曲线进行加权和，获得一条可自动调节的gamma曲线。

2.根据权利要求1所述的基于图像灰度统计获得自动调节gamma曲线的方法，其特征在于：所述归一运算核准公式为

3.根据权利要求1所述的基于图像灰度统计获得自动调节gamma曲线的方法，其特征在于：所述求和运算公式为

其中k为0～2^Nbit-1范围内的任一自然数，M(r)为k分别等于0~ 2^Nbit-1范围内的任一自然数时的累积分布函数的离散表现；当k＝2^Nbit-1时，m(r_k)＝1，M(r)＝2^Nbit-1，求和运算公式为灰度统计的积分过程的离散表现，其中s不会随着k增大而减小，且s的最大值为2^Nbit-1。

4.根据权利要求3所述的基于图像灰度统计获得自动调节gamma曲线的方法，其特征在于：当M(r)不会随着k增大而减小，且0≤r≤2^Nbit-1时，0≤M(r)≤2^Nbit-1，所述s＝M(r)是一种可行的变换形式，所述变换形式满足视频图像的灰度转换，根据色域转换关系所述s＝M(r)的变换形式满足RGB颜色空间，由s＝M(r)的变换获得一条有效的gamma1曲线。

5.根据权利要求1所述的基于图像灰度统计获得自动调节gamma曲线的方法，其特征在于：所述传统gamma0曲线满足当0≤r≤2^Nbit-1时，0≤gamma0(r)≤2^Nbit-1，所述传统gamma0曲线满足单调递增，其中r为图像校正前输入的像素值。

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