CN110232669A - 一种高动态范围图像的色调映射方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开一种高动态范围图像的色调映射方法及系统，该方法包括：获取高动态范围图像，为第一图像；提取所述第一图像的亮度图像，得到第二图像；用梯度域算法处理所述第二图像，得到第三图像；计算所述第三图像和第二图像的亮度比值T；采用公式对所述比值T进行归一化，根据归一化后的比值Tnorm，采用公式分别对所述第三图像的红色分量、绿色分量和蓝色分量进行自适应颜色校正，得到低动态范围图像。本发明能够保留更多的图像细节信息，同时增强图像饱和度。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，特别是涉及一种高动态范围图像的色调映射方法及系统。
背景技术
现实中，自然场景的动态范围很广，通过高动态范围成像技术可以逼近的显示自然场景的更多信息，但是市场上可以显示高动态范围图像的硬件设备造价太高，无法普及大众，而现有技术中有关高动态范围图像的色调映射方法，大都只是对图像亮度空间进行处理，但与此同时损坏了图像色度信息，造成映射后图像颜色显示不清晰，对比度不高等问题，即使现有的算法中有对图像亮度空间处理结束后继续进行颜色校正的步骤，但都只是应用到基于直方图均衡化、基于双边滤波算法或其他一些算法中，但利用这些方法得到的图像质量有待提高。
发明内容
本发明的目的是提供一种高动态范围图像的色调映射方法及系统，能够保留更多的图像细节信息，同时增强图像饱和度。
为实现上述目的，本发明提供了如下技术方案：
一种高动态范围图像的色调映射方法，包括：
获取高动态范围图像，为第一图像；
提取所述第一图像的亮度图像，得到第二图像；
用梯度域算法处理所述第二图像，得到第三图像；
计算所述第三图像和第二图像的亮度比值T；
采用公式对所述比值T进行归一化，其中，Tnorm为归一化后的比值，Tmax为所述比值T中保留最大值元素其余元素替换为0的矩阵，Tmin为所述比值T中保留最小值元素其余元素替换为0的矩阵；
根据归一化后的比值Tnorm，采用公式分别对所述第三图像的红色分量、绿色分量和蓝色分量进行自适应颜色校正，得到低动态范围图像，其中，Cout为第三图像的像素值，Cin为第二图像的像素值，Lin为第二图像的亮度值，Lout为第三图像的亮度值，Tnorm为归一化后的比值，η为常数。
可选的，所述提取所述第一图像的亮度图像，得到第二图像，包括：
将所述第一图像从RGB颜色空间转换到CIEXYZ颜色空间，采用公式Y＝0.213R+0.715G+0.072B计算第二图像亮度值，其中，Y为第二图像亮度值，R为红色分量，G为绿色分量，B为蓝色分量。
可选的，所述用梯度域算法处理所述第二图像，得到第三图像，包括：
根据所述第二图像建立图像的高斯金字塔；
根据所述高斯金字塔求出第二图像的衰减函数；
计算所述第二图像的梯度；
用所述衰减函数对所述第二图像的梯度进行修正；
根据修正后的第二图像的梯度计算第二图像的散度；
根据所述第二图像的散度求解泊松方程，得到第三图像。
可选的，所述根据所述第二图像建立图像的高斯金字塔，包括：
采用高斯滤波器对所述第二图像进行平滑处理；
对所述平滑处理后的图像进行抽样；
重复以上两个步骤，直到达到终止条件。
可选的，根据所述高斯金字塔求出第二图像的衰减函数，包括：
计算所述高斯金字塔中每一层图像的梯度；
根据所述梯度计算每一层图像的衰减函数；
根据所述每一层图像的衰减函数计算所述第二图像的衰减函数。
可选的，所述计算所述第二图像的梯度，包括：
采用公式计算所述第二图像的梯度，其中，表示梯度，为高斯金字塔每一层的图像梯度，x和y为亮度值位置索引，x表示横坐标，y表示纵坐标。
可选的，所述根据修正后的第二图像的梯度计算第二图像的散度，包括：
采用公式divP＝P(x,y)-P(x-1,y)+P(x,y)-P(x,y-1)计算所述第二图像的散度，其中，divP表示第二图像的散度，P表示修正后的第二图像的梯度，x，y为亮度值位置索引，x表示横坐标，y表示纵坐标。
可选的，η为0.2。
一种高动态范围图像的色调映射系统，包括：
图像获取模块，用于获取高动态范围图像，为第一图像；
亮度提取模块，用于提取所述第一图像的亮度图像，得到第二图像；
梯度域处理模块，用于用梯度域算法处理所述第二图像，得到第三图像；
比值计算模块，用于计算所述第三图像和第二图像的亮度比值T；
归一化模块，用于采用公式对所述比值T进行归一化，其中，Tnorm为归一化后的比值，Tmax为所述比值T中保留最大值元素其余元素替换为0的矩阵，Tmin为所述比值T中保留最小值元素其余元素替换为0的矩阵；
颜色校正模块，用于根据归一化后的比值Tnorm，采用公式分别对所述第三图像的红色分量、绿色分量和蓝色分量进行自适应颜色校正，得到低动态范围图像，其中，Cout为第三图像的像素值，Cin为第二图像的像素值，Lin为第二图像的亮度值，Lout为第三图像的亮度值，Tnorm为归一化后的比值，η为常数。
根据本发明提供的具体实施例，本发明公开了以下技术效果：
本发明通过将图像色度信息处理的颜色校正算法应用于梯度域色调映射算法中，并计算调整前后的亮度比值，将图像的饱和度参数设置为一个可变的参量，能够实现自适应调节图像色度信息，增强了图像饱和度，并使得到的低动态范围图像更加清晰，提高了映射后的图像质量。
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，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，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的附图。
图1为本发明实施例一种高动态范围图像的色调映射方法及系统的方法流程图；
图2为本发明实施例一种高动态范围图像的色调映射方法及系统的系统模块图；
图3为本发明实施例一种高动态范围图像的色调映射方法及系统的评价对比图。
具体实施方式
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，都属于本发明保护的范围。
本发明的目的是提供一种高动态范围图像的色调映射方法，能够保留更多的图像细节信息，同时增强图像饱和度。
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
图1为本发明实施例一种高动态范围图像的色调映射方法的方法流程图，如图1所示，一种高动态范围图像的色调映射方法，包括：
S101获取高动态范围图像，为第一图像；
S102提取所述第一图像的亮度图像，得到第二图像；
具体方法为：
用一个转换矩阵将所述第一图像从RGB颜色空间转换到CIEXYZ颜色空间，然后取对数，在对数域进行后续计算；其中，采用公式Y＝0.213R+0.715G+0.072B计算第二图像亮度值，其中，Y为第二图像亮度值，R为红色分量，G为绿色分量，B为蓝色分量。
S103用梯度域算法处理所述第二图像，得到第三图像；
具体方法为：
通过重复高斯滤波和线性采样的过程建立第二图像的高斯金字塔W0,W1,…,Wd，该高斯金字塔层级越高，则图像越小，分辨率越低，其中，W0是分辨率最高的源图像，Wd是一个图像分辨率至少是32×32的高动态范围图像；
然后用公式计算每一层图像的梯度，其中，j代表第j层高斯金字塔，▽Wj(x,y)为第j层的梯度，x，y为亮度值位置索引，x表示横坐标，y表示纵坐标，Wj(x+1,y)表示图像第x+1行，第y列在高斯金字塔第J层对应的亮度值，Wj(x-1,y)表示图像第x-1行，第y列在高斯金字塔第J层对应的亮度值，Wj(x,y+1)表示图像第x行，第y+1列在高斯金字塔第J层对应的亮度值，Wj(x,y-1)表示图像第x行，第y-1列在高斯金字塔第J层对应的亮度值。
再根据得到的梯度计算每一层图像的梯度缩放因子，方法为：其中，为第j层的梯度缩放因子，为第j层的梯度，α为梯度检测的阈值，β为决定衰减的程度参量，优选的，当α取0.1倍平均梯度值，β取值在0.8～0.9之间时效果较好；
求出各级的梯度缩放因子后，就可以由此得到每一级的衰减函数，每一级的梯度衰减函数Φj(x,y)，是由本级的缩放因子与上一级衰减函数的线性上采样值U(Φj+1)相乘得到的结果，计算公式为：其中，Φ0(x,y)等于最后得到的Φ(x,y)就是第二图像对应的衰减函数；
然后用前向差分方法：计算第一图像的梯度，其中，X和y为亮度值位置索引，表示梯度，并用得到的第二图像对应的梯度衰减函数Φ(x,y)对第一图像进行衰减，得到修正后的梯度；
根据修正后的梯度使用后向差分方法计算散度，以补偿计算梯度时的前向差分，方法为：
divP＝P(x,y)-P(x-1,y)+P(x,y)-P(x,y-1)，其中，divP表示图像散度，P表示修正后的第二图像的梯度，x，y为亮度值位置索引，x表示横坐标，y表示纵坐标。
最后利用公式求解散度的泊松方程，输出图像亮度Lout，得到第三图像，其中，表示修正后的梯度。
S104计算所述第三图像和第二图像的亮度比值T，其中T为一个矩阵；
S105采用公式对所述比值T进行归一化，其中，Tnorm为归一化后的比值，Tmax为所述比值T中保留最大值元素其余元素替换为0的矩阵，Tmin为所述比值T中保留最小值元素其余元素替换为0的矩阵；
S106根据归一化后的比值Tnorm，采用公式分别对所述第三图像的红色分量、绿色分量和蓝色分量进行自适应颜色校正，得到低动态范围图像，对其进行输出并显示，其中，Cout为第三图像的像素值，Cin为第二图像的像素值，Lin为第二图像的亮度值，Lout为第三图像的亮度值，Tnorm为归一化后的比值，η为常数，一般取0.2左右。
图2为本发明实施例一种高动态范围图像的色调映射方法及系统的系统模块图；如图2所示，一种高动态范围图像的色调映射系统，包括：
201图像获取模块，用于获取高动态范围图像，为第一图像；
202亮度提取模块，用于提取所述第一图像的亮度图像，得到第二图像；
203梯度域处理模块，用于用梯度域算法处理所述第二图像，得到第三图像；
204比值计算模块，用于计算所述第三图像和第二图像的亮度比值T；
205归一化模块，用于采用公式对所述比值T进行归一化，其中，Tnorm为归一化后的比值，Tmax为所述比值T中保留最大值元素其余元素替换为0的矩阵，Tmin为所述比值T中保留最小值元素其余元素替换为0的矩阵；
206颜色校正模块，用于根据归一化后的比值Tnorm，采用公式分别对所述第三图像的红色分量、绿色分量和蓝色分量进行自适应颜色校正，得到低动态范围图像，其中，Cout为第三图像的像素值，Cin为第二图像的像素值，Lin为第二图像的亮度值，Lout为第三图像的亮度值，Tnorm为归一化后的比值，η为常数。
图3为本发明实施例一种高动态范围图像的色调映射方法的评价对比图，利用本发明的方法，本发明处理了三张图像，分别为教堂、桌面和摆线轮，并对其图像质量与传统方法进行了比较，如图3所示，其中，信息熵反映了图像包含信息的丰富程度，信息熵值越大，图像细节信息越丰富，图像质量越好，图像信息熵计算公式为：其中，Ent表示图像信息熵，i表示图像灰度值，i＝0-255，pi表示图中灰度值为i的像素所占比例。
对比度反映了不同颜色之间的差别。对比度越大，不同颜色之间的反差越大，颜色更加鲜明，计算公式为：其中，δ(i,j)表示相邻像素间的灰度差，Pδ(i,j)表示相邻像素间灰度差为δ的像素所占的比例。
平均梯度反映了图像对微小细节反差的表达能力，平均梯度越大，图像越清晰，计算公式为其中，M和N分别为图像矩阵的行列数，和分别为x和y方向上的差分，i，j表示矩阵的行列数，i＝1-M，j＝1-N。
本发明还公开了如下技术效果：
本发明处理后的图像更加清晰，能够保留更多的细节信息，图像中不同物体之间的区别更加明显，同时图像色彩信息也更加自然，不同颜色之间的反差更大，颜色更鲜明，而且图像信息熵值、对比度和平均梯度与传统算法相比有不同程度的提升，能够更好地恢复图像的颜色信息，可视化效果更好。
本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。
本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处。综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。
Claims (9)
1.一种高动态范围图像的色调映射方法，其特征在于，包括：
获取高动态范围图像，为第一图像；
提取所述第一图像的亮度图像，得到第二图像；
用梯度域算法处理所述第二图像，得到第三图像；
计算所述第三图像和第二图像的亮度比值T；
采用公式对所述比值T进行归一化，其中，Tnorm为归一化后的比值，Tmax为所述比值T中保留最大值元素其余元素替换为0的矩阵，Tmin为所述比值T中保留最小值元素其余元素替换为0的矩阵；
根据归一化后的比值Tnorm，采用公式分别对所述第三图像的红色分量、绿色分量和蓝色分量进行自适应颜色校正，得到低动态范围图像，其中，Cout为第三图像的像素值，Cin为第二图像的像素值，Lin为第二图像的亮度值，Lout为第三图像的亮度值，Tnorm为归一化后的比值，η为常数。
2.根据权利要求1所述的高动态范围图像的色调映射方法，其特征在于，所述提取所述第一图像的亮度图像，得到第二图像，包括：
将所述第一图像从RGB颜色空间转换到CIE XYZ颜色空间，采用公式Y＝0.213R+0.715G+0.072B计算第二图像亮度值，其中，Y为第二图像亮度值，R为红色分量，G为绿色分量，B为蓝色分量。
3.根据权利要求1所述的高动态范围图像的色调映射方法，其特征在于，所述用梯度域算法处理所述第二图像，得到第三图像，包括：
根据所述第二图像建立图像的高斯金字塔；
根据所述高斯金字塔求出第二图像的衰减函数；
计算所述第二图像的梯度；
用所述衰减函数对所述第二图像的梯度进行修正；
根据修正后的第二图像的梯度计算第二图像的散度；
根据所述第二图像的散度求解泊松方程，得到第三图像。
4.根据权利要求3所述的高动态范围图像的色调映射方法，其特征在于，所述根据所述第二图像建立图像的高斯金字塔，包括：
采用高斯滤波器对所述第二图像进行平滑处理；
对所述平滑处理后的图像进行抽样；
重复以上两个步骤，直到达到终止条件。
5.根据权利要求3所述的高动态范围图像的色调映射方法，其特征在于，所述根据所述高斯金字塔求出第二图像的衰减函数，包括：
计算所述高斯金字塔中每一层图像的梯度；
根据所述梯度计算每一层图像的衰减函数；
根据所述每一层图像的衰减函数计算所述第二图像的衰减函数。
6.根据权利要求3所述的高动态范围图像的色调映射方法，其特征在于，所述计算所述第二图像的梯度，包括：
采用公式▽W(x,y)＝(W(x+1,y)-W(x,y),W(x,y+1)-W(x,y))计算所述第二图像的梯度，其中，▽表示梯度，▽W(x,y)为高斯金字塔每一层的图像梯度，x和y为亮度值位置索引，x表示横坐标，y表示纵坐标。
7.根据权利要求3所述的高动态范围图像的色调映射方法，其特征在于，所述根据修正后的第二图像的梯度计算第二图像的散度，包括：
采用公式divP＝P(x,y)-P(x-1,y)+P(x,y)-P(x,y-1)计算所述第二图像的散度，其中，divP表示第二图像的散度，P表示修正后的第二图像的梯度，x，y为亮度值位置索引，x表示横坐标，y表示纵坐标。
8.根据权利要求1所述的高动态范围图像的色调映射方法，其特征在于，η为0.2。
9.一种高动态范围图像的色调映射系统，其特征在于，包括：
图像获取模块，用于获取高动态范围图像，为第一图像；
亮度提取模块，用于提取所述第一图像的亮度图像，得到第二图像；
梯度域处理模块，用于用梯度域算法处理所述第二图像，得到第三图像；
比值计算模块，用于计算所述第三图像和第二图像的亮度比值T；
归一化模块，用于采用公式对所述比值T进行归一化，其中，Tnorm为归一化后的比值，Tmax为所述比值T中保留最大值元素其余元素替换为0的矩阵，Tmin为所述比值T中保留最小值元素其余元素替换为0的矩阵；
颜色校正模块，用于根据归一化后的比值Tnorm，采用公式分别对所述第三图像的红色分量、绿色分量和蓝色分量进行自适应颜色校正，得到低动态范围图像，其中，Cout为第三图像的像素值，Cin为第二图像的像素值，Lin为第二图像的亮度值，Lout为第三图像的亮度值，Tnorm为归一化后的比值，η为常数。
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