CN110706168A - 图像明暗调节方法 - Google Patents

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刘梦垚
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Abstract

本发明公开一种图像明暗调节方法，涉及图像处理的技术领域，通过获取待处理图像中人脸区域的第一色阶信息，获取样片图像中人脸区域的第二色阶信息；基于第一色阶信息和第二色阶信息分别建立第一分布图像和第二分布图像；参考第二分布图像调节待处理图像中各像素的灰度值以得到新图像，第一分布图象随着待处理图像的变化而调整为新分布图像，调节待处理图像时相邻各像素的灰度值大小关系不发生改变，新分布图像与第二分布图像相比，在横坐标相同的情况下纵坐标的差距小于设定值。本发明能够针对设定的基准进行调节，使调节的效果趋于一致。

Description

图像明暗调节方法
技术领域
本发明涉及图像处理的技术领域，尤其是涉及一种图像明暗调节方法。
背景技术
曝光量的不同，会造成图片的明暗程度不同，而在拍摄时难以将曝光量调节至理想数值，所以摄影师需要对图片进行后期处理，调节图片的明暗。通常对照片进行明暗调节时，调节的效果依赖于人眼的观察，但是不同的人的主观感受不同，会导致调节效果不同。这一问题在采集大学生毕业照时尤为凸出，不仅大学生毕业照有明确的规定，而且需要调节的图片量很大。
发明内容
本发明的目的是提供一种图像明暗调节方法，其能够针对设定的基准进行调节，使调节的效果趋于一致。
本发明的上述目的是通过以下技术方案得以实现的：
一种图像明暗调节方法，获取待处理图像中人脸区域的第一色阶信息，获取样片图像中人脸区域的第二色阶信息；
基于第一色阶信息和第二色阶信息分别建立第一分布图像和第二分布图像，第一分布图像和第二分布图像用累积分布函数表示，累积分布函数的横坐标是灰度值、纵坐标是不同灰度值的像素个数占所有像素个数的百分比；
参考第二分布图像调节待处理图像中各像素的灰度值以得到新图像，第一分布图象随着待处理图像的变化而调整为新分布图像，调节待处理图像时相邻各像素的灰度值大小关系不发生改变，新分布图像与第二分布图像相比，在横坐标相同的情况下纵坐标的差距小于设定值。
通过采用上述技术方案，以样片图像为基准，将待处理图像以样片图像为目标进行调节。通过色阶信息建立的第一分布图像和第二分布图像能够清楚的表示图片的明暗信息，参照第二分布图像能够指导待处理图像该如何调节，使得明暗的调节更加准确。
本发明进一步设置为：定图像中的人脸区域包括以下步骤：
S1：获取图像中的人像轮廓；
S2：提取人像轮廓范围内的人像图像；
S3：对人像图像进行灰度转换得到灰度图像，并通过设定阈值将灰度图像转化为二值图像；
S4：在二值图像内识别轮廓，将识别的最大轮廓认定为所述人脸区域；
S5：依照所述最大轮廓确定其对应于所述待处理图像中的位置。
通过采用上述技术方案，利用二值图像可以使人脸区域的范围更加精确。
本发明进一步设置为：获取图像中的人像轮廓包括以下步骤：
S11：采用二维高斯模板做平滑滤波处理以去除图像噪声；
S12：对图像做边缘检测处理以得到边缘相应图像。
本发明进一步设置为：得到所述边缘相应图像后做细化处理以得到单像素边缘图像；对所述单像素边缘图像做二值化处理。
通过采用上述技术方案，使得获得的人像轮廓更精确。
本发明进一步设置为：通过非极大值抑制算法进行所述细化处理。
通过采用上述技术方案，非最大值抑制可以非常有效地细化梯度幅值图像中的屋脊带，从而只保留局部变化最大的点。
本发明进一步设置为：所述设定值为5%。
综上所述，本发明的有益技术效果为：
以样本图像作为参考，依照建立第一分布图像和第二分布图像并且对比二者，为调节待处理图像提供了依据，使众多的待处理图像的调节效果能够趋于一致。
附图说明
图1是人像轮廓与人脸区域的示意图；
图2是第一分布图像和第二分布图像的样式图。
图中，1、人像轮廓；2、人脸区域。
具体实施方式
以下结合附图对本发明作进一步详细说明。
参见图1和图2，本发明公开了一种图像明暗调节方法，具体如下：
获取待处理图像中人脸区域2的第一色阶信息，获取样片图像中人脸区域2的第二色阶信息。其中样片图像依据《高等教育学历证书电子注册图像采集规范及信息标准》进行设置。
基于第一色阶信息和第二色阶信息分别建立第一分布图像和第二分布图像，第一分布图像和第二分布图像用累积分布函数表示，累积分布函数的横坐标是灰度值、纵坐标是不同灰度值的像素个数占所有像素个数的百分比。
参考第二分布图像调节待处理图像中各像素的灰度值以得到新图像，第一分布图象随着待处理图像的变化而调整为新分布图像，调节待处理图像时相邻各像素的灰度值大小关系不发生改变，新分布图像与第二分布图像相比，在横坐标相同的情况下纵坐标的差距小于设定值，设定值为5%。
确定图像中的人脸区域2包括以下步骤：
S1：获取图像中的人像轮廓1；
S2：提取人像轮廓1范围内的人像图像；
S3：对人像图像进行灰度转换得到灰度图像，并通过设定阈值将灰度图像转化为二值图像；
S4：在二值图像内识别轮廓，将识别的最大轮廓认定为所述人脸区域2；
S5：依照所述最大轮廓确定其对应于待处理图像中的位置。
获取图像中的人像轮廓1包括以下步骤：
S11：采用二维高斯模板做平滑滤波处理以去除图像噪声；
S12：对图像做边缘检测处理以得到边缘相应图像。
得到边缘相应图像后做细化处理以得到单像素边缘图像；对单像素边缘图像做二值化处理。细化处理是通过非极大值抑制算法进行的。
本具体实施方式的实施例均为本发明的较佳实施例，并非依此限制本发明的保护范围，故：凡依本发明的结构、形状、原理所做的等效变化，均应涵盖于本发明的保护范围之内。

Claims (6)

1.一种图像明暗调节方法，其特征在于：
获取待处理图像中人脸区域(2)的第一色阶信息，获取样片图像中人脸区域(2)的第二色阶信息；
基于第一色阶信息和第二色阶信息分别建立第一分布图像和第二分布图像，第一分布图像和第二分布图像用累积分布函数表示，累积分布函数的横坐标是灰度值、纵坐标是不同灰度值的像素个数占所有像素个数的百分比；
参考第二分布图像调节待处理图像中各像素的灰度值以得到新图像，第一分布图象随着待处理图像的变化而调整为新分布图像，调节待处理图像时相邻各像素的灰度值大小关系不发生改变，新分布图像与第二分布图像相比，在横坐标相同的情况下纵坐标的差距小于设定值。
2.根据权利要求1所述的图像明暗调节方法，其特征在于：确定图像中的人脸区域包括以下步骤：
S1：获取图像中的人像轮廓(1)；
S2：提取人像轮廓(1)范围内的人像图像；
S3：对人像图像进行灰度转换得到灰度图像，并通过设定阈值将灰度图像转化为二值图像；
S4：在二值图像内识别轮廓，将识别的最大轮廓认定为所述人脸区域(2)；
S5：依照所述最大轮廓确定其对应于所述待处理图像中的位置。
3.根据权利要求2所述的图像明暗调节方法，其特征在于：获取图像中的人像轮廓(1)包括以下步骤：
S11：采用二维高斯模板做平滑滤波处理以去除图像噪声；
S12：对图像做边缘检测处理以得到边缘相应图像。
4.根据权利要求3所述的图像明暗调节方法，其特征在于：得到所述边缘相应图像后做细化处理以得到单像素边缘图像；对所述单像素边缘图像做二值化处理。
5.根据权利要求4所述的图像明暗调节方法，其特征在于：通过非极大值抑制算法进行所述细化处理。
6.根据权利要求1所述的图像明暗调节方法，其特征在于：所述设定值为5%。
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