CN111784607A - 图像色调映射方法、装置、终端设备及存储介质 - Google Patents

Abstract

本申请适用于图像处理技术领域，提供了一种图像色调映射方法、图像色调映射装置、终端设备及计算机可读存储介质，包括：获取高动态范围图像；通过第一局部色调映射算法对高动态范围图像进行色调映射，得到第一低动态范围图像；若高动态范围图像中存在目标区域，则从高动态范围图像中获取目标区域；通过已训练的色调映射模型对目标区域图像进行色调映射，得到第二低动态范围图像，第二低动态范围图像中不存在光晕现象；将第一低动态范围图像和第二低动态范围图像进行融合，获取目标低动态范围图像。通过本申请可解决局部色调映射算法在处理高动态范围图像时容易出现光晕现象的问题。

Description

图像色调映射方法、装置、终端设备及存储介质

技术领域

本申请属于图像处理技术领域，尤其涉及一种图像色调映射方法、图像色调映射装置、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

近年来，高动态范围图像在图像处理领域变得十分重要且越来越普遍。随着硬件设备存储量的迅速发展，人们可以较为容易地获取具有真实场景的高动态范围(HighDynamic Range，HDR)图像，但液晶显示器、投影仪等传统的显示设备具有较低的动态范围，无法真实再现高动态范围图像。

为了解决这一问题，提出了色调映射算法，例如常用的局部色调映射算法，局部色调映射算法可以较好地保留图像的细节信息，但在处理高动态范围图像时容易出现光晕现象。

发明内容

本申请提供了一种图像色调映射方法、图像色调映射装置、终端设备及计算机可读存储介质，以解决局部色调映射算法在处理高动态范围图像时容易出现光晕现象的问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种图像色调映射方法，所述图像色调映射方法包括：

获取高动态范围图像；

通过第一局部色调映射算法对所述高动态范围图像进行色调映射，得到第一低动态范围图像；

若所述高动态范围图像中存在目标区域，则从所述高动态范围图像中获取所述目标区域；所述目标区域是指所述高动态范围图像中通过所述第一局部色调映射算法进行色调映射后，存在光晕现象的区域；所述高动态范围图像中存在目标区域表征所述第一低动态范围图像中存在光晕现象；

通过已训练的色调映射模型对所述目标区域进行色调映射，得到第二低动态范围图像，所述第二低动态范围图像中不存在光晕现象；

将所述第一低动态范围图像和所述第二低动态范围图像进行融合，获取目标低动态范围图像；所述目标低动态范围图像是指所述第一低动态范围图像消除光晕现象后得到的图像。

第二方面，本申请实施例提供了一种图像色调映射装置，所述图像色调映射装置包括：

第一图像获取模块，用于获取高动态范围图像；

第一色调映射模块，用于通过第一局部色调映射算法对所述高动态范围图像进行色调映射，获得第一低动态范围图像；

第二图像获取模块，用于若所述高动态范围图像中存在目标区域，则从所述高动态范围图像中获取所述目标区域；所述目标区域是指所述高动态范围图像中通过所述第一局部色调映射算法进行色调映射后，存在光晕现象的区域；所述高动态范围图像中存在目标区域表征所述第一低动态范围图像中存在光晕现象；

第二色调映射模块，用于通过已训练的色调映射模型对所述目标区域进行色调映射，得到第二低动态范围图像，所述第二低动态范围图像中不存在光晕现象；

图像融合模块，用于将所述第一低动态范围图像和所述第二低动态范围图像进行融合，获取目标低动态范围图像；所述目标低动态范围图像是指所述第一低动态范围图像消除光晕现象后得到的图像。

第三方面，本申请实施例提供了一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上述第一方面所述图像色调映射方法的步骤。

第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现如上述第一方面所述图像色调映射方法的步骤。

第五方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品，当所述计算机程序产品在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行如上述第一方面所述图像色调映射方法的步骤。

由上可见，本申请方案通过从高动态范围图像中获取经局部色调映射算法色调映射后存在光晕现象的目标区域，并通过已训练的色调映射模型对目标区域进行色调映射，可以得到目标区域对应的不存在光晕现象的低动态范围图像，将该不存在光晕现象的低动态范围图像融合至高动态范围图像经对应的出现光晕现象的低动态范围图像，能够得到不存在光晕现象的目标低动态范围图像，从而消除高动态范围图像对应的低动态范围图像中的光晕现象，解决局部色调映射算法在处理高动态范围图像时容易出现光晕现象的问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本申请实施例一提供的图像色调映射方法的实现流程示意图；

图2是本申请实施例二提供的图像色调映射方法的实现流程示意图；

图3是提取的矩形太阳区域示例图；

图4是本申请实施例三提供的图像色调映射装置的结构示意图；

图5是本申请实施例四提供的终端设备的结构示意图；

图6是本申请实施例五提供的终端设备的结构示意图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定系统结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本申请实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本申请。在其它情况中，省略对众所周知的系统、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本申请的描述。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在此本申请说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本申请。如在本申请说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

另外，在本申请说明书和所附权利要求书的描述中，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。

具体实现中，本申请实施例中描述的终端设备包括但不限于诸如具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的移动电话、膝上型计算机或平板计算机之类的其它便携式设备。还应当理解的是，在某些实施例中，设备并非便携式通信设备，而是具有触摸敏感表面(例如，触摸屏显示器和/或触摸板)的台式计算机。

在接下来的讨论中，描述了包括显示器和触摸敏感表面的终端设备。然而，应当理解的是，终端设备可以包括诸如物理键盘、鼠标和/或控制杆的一个或多个其它物理用户接口设备。

终端设备支持各种应用程序，例如以下中的一个或多个：绘图应用程序、演示应用程序、文字处理应用程序、网站创建应用程序、盘刻录应用程序、电子表格应用程序、游戏应用程序、电话应用程序、视频会议应用程序、电子邮件应用程序、即时消息收发应用程序、锻炼支持应用程序、照片管理应用程序、数码相机应用程序、数字摄影机应用程序、web浏览应用程序、数字音乐播放器应用程序和/或数字视频播放器应用程序。

可以在终端设备上执行的各种应用程序可以使用诸如触摸敏感表面的至少一个公共物理用户接口设备。可以在应用程序之间和/或相应应用程序内调整和/或改变触摸敏感表面的一个或多个功能以及终端上显示的相应信息。这样，终端的公共物理架构(例如，触摸敏感表面)可以支持具有对用户而言直观且透明的用户界面的各种应用程序。

应理解，本实施例中各步骤的序号的大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本申请实施例的实施过程构成任何限定。

为了说明本申请的技术方案，下面通过具体实施例来进行说明。

参见图1，是本申请实施例一提供的图像色调映射方法的实现流程示意图，该图像色调映射方法应用于终端设备，如图所示该图像色调映射方法可以包括以下步骤：

步骤101，获取高动态范围图像。

高动态范围图像是指动态范围较大的图像，能够提供更多的动态范围和图像细节。图像的动态范围是指图像最大亮度值与最小亮度值的比值。

上述高动态范围图像可以是终端设备通过摄像头获取的，也可以是其他设备发送的，在此不作限定。其中，终端设备可以通过摄像头直接获取高动态范围图像，也可以通过终端设备的摄像头获取同一场景中至少两帧曝光度不同的图像，将上述至少两帧曝光度不同的图像进行合成，获得高动态范围图像。

步骤102，通过第一局部色调映射算法对高动态范围图像进行色调映射，得到第一低动态范围图像。

第一局部色调映射算法可以是现有局部色调映射算法中的任一局部色调映射算法，例如分块中值直方图算法。其中，色调映射算法可以是指将高动态范围图像转换为低动态范围图像的算法(即将颜色值从高动态范围映射到低动态范围的算法)，局部色调映射算法是在高动态范围图像中不同的空间区域采用不同的转换函数，即高动态范围图像中像素点所在位置不同，其映射后灰度值也可能不同。

第一低动态范围图像是通过第一局部色调映射算法对高动态范围图像进行色调映射后，得到的低动态范围图像。低动态范围图像是指动态范围较小的图像，能够输出在动态范围有限的媒介(例如液晶显示器、投影仪等)上。

步骤103，若高动态范围图像中存在目标区域，则从高动态范围图像中获取目标区域。

其中，目标区域是指高动态范围图像中通过第一局部色调映射算法进行色调映射后，存在光晕现象的区域；高动态范围图像中存在目标区域表征第一低动态范围图像中存在光晕现象。

在通过第一局部色调映射算法对高动态范围图像进行色调映射时，容易在明暗对比强烈处产生光晕现象，上述目标区域即为高动态范围图像中明暗对比强烈的区域，可以先检测高动态范围图像中是否存在目标区域，若高动态范围图像中存在目标区域，则确定如果通过第一局部色调映射算法对高动态范围图像进行色调映射，则得到的第一低动态范围图像中将存在光晕现象，此时需要从高动态范围图像中获取目标区域；若高动态范围图像中不存在目标区域，则确定如果通过第一局部色调映射算法对高动态范围图像进行色调映射，则得到的第一低动态范围图像中将不存在光晕现象，此时无需从高动态范围图像中获取目标区域。

步骤104，通过已训练的色调映射模型对目标区域进行色调映射，得到第二低动态范围图像，第二低动态范围图像中不存在光晕现象。

在本申请实施例中，步骤103获取到目标区域之后，可以将目标区域输入至已训练的色调映射模型，通过已训练的色调映射模型对目标区域进行色调映射，已训练的色调映射模型输出第二低动态范围图像。其中，第二低动态范围图像是通过已训练的色调映射模型对目标区域进行色调映射后得到的低动态范围图像。已训练的色调映射模型能够对输入的目标区域进行色调映射，并保证输出的第二低动态范围图像中不存在光晕现象。可选的，上述已训练的色调映射模型可以是任一神经网络模型，例如卷积神经网络，在此不作限定。

以卷积神经网络为例，该卷积神经网络包括若干个卷积层，通过已训练的卷积神经网络对目标区域进行色调映射具体可以是：将目标区域输入至已训练的卷积神经网络，已训练的卷积神经网络通过上述若干个卷积层对目标区域进行卷积处理，得到色调映射特征，将色调映射特征与目标区域按照对应的通道分别进行逐像素点乘，得到第二低动态范围图像。其中，色调映射特征的宽度与目标区域的宽度相同，色调映射特征的高度与目标区域的高度相同，色调映射特征的通道数与目标区域的通道数相同。

可选的，色调映射模型可以通过以下方式进行训练：

获取训练样本，训练样本包括高动态范围样本图像和高动态范围样本图像对应的低动态范围样本图像，高动态范围样本图像是指通过第一局部色调映射算法进行色调映射后，所得的低动态范围图像中存在光晕现象的高动态范围图像，高动态范围样本图像对应的低动态范围样本图像是指高动态范围样本图像对应的不存在光晕现象的低动态范围图像；

将高动态范围样本图像作为待训练色调映射模型的输入图像，高动态范围样本图像对应的低动态范围样本图像作为待训练色调映射模型的真值图像，对待训练色调映射模型进行训练，得到已训练的色调映射模型。

其中，上述训练样本是指用于训练色调映射模型的样本，通过上述训练样本可以训练上述色调映射模型，使得色调映射模型能够输出无光晕现象的低动态范围图像。

可选的，获取训练样本包括：

获取至少两个待选择高动态范围图像；

通过第一局部色调映射算法，分别对至少两个待选择高动态范围图像进行色调映射，得到至少两个待选择高动态范围图像各自对应的低动态范围图像；

从至少两个待选择高动态范围图像中，获取对应的低动态范围图像中存在光晕现象的待选择高动态范围图像，并确定该待选择高动态范围图像为高动态范围样本图像；

对高动态范围样本图像对应的低动态范围图像进行预处理，消除高动态范围样本图像对应的低动态范围图像中的光晕现象，并确定已消除光晕现象的低动态范围图像为高动态范围样本图像对应的低动态范围样本图像；

或者通过至少一种第二局部色调映射算法对高动态范围样本图像进行色调映射，得到高动态范围样本图像对应的低动态范围样本图像，第二局部色调映射算法与第一局部色调映射算法不同，且高动态范围样本图像通过第二局部色调映射算法进行色调映射后，所得的低动态范围图像中不存在光晕现象。

其中，对高动态范围样本图像对应的低动态范围图像进行预处理，可以是指使用图像处理软件消除高动态范围样本图像对应的低动态范围图像中的光晕现象。

对于同一帧高动态范围图像，由于使用不同的局部色调映射算法进行色调映射，得到的所有低动态范围图像中可能存在有光晕现象的低动态范围图像，也可能存在无光晕现象的低动态范围图像，故可以通过与第一局部色调映射算法不同的至少一种第二局部色调映射算法对高动态样本图像进行色调映射，得到对应的低动态范围样本图像。

步骤105，将第一低动态范围图像和第二低动态范围图像进行融合，获取目标低动态范围图像。

其中，目标低动态范围图像是指第一低动态范围图像消除光晕现象后得到的图像。

第一低动态范围图像是高动态范围图像经第一局部色调映射算法进行色调映射后所得的低动态范围图像，第二低动态范围图像是高动态范围图像中目标区域经已训练的色调映射模型进行色调映射后所得的低动态范围图像，将第一低动态范围图像中存在光晕现象的区域替换为第二低动态范围图像，能够消除第一低动态范围图像中的光晕现象，得到无光晕现象的目标低动态范围图像。

在一实施例中，将第一低动态范围图像和第二低动态范围图像进行融合，获取目标低动态范围图像包括：

从第一低动态范围图像中去除目标区域，得到第三低动态范围图像；第三低动态范围图像是指第一低动态范围图像去除目标区域后得到的图像；

将第二低动态范围图像添加至第三低动态范围图像中目标位置处，获得目标低动态范围图像；目标位置是指目标区域在第一低动态范围图像中所处位置。

在本申请实施例中，由于第一低动态范围图像是高动态范围图像经第一局部色调映射算法进行色调映射后所得的低动态范围图像，且第一局部色调映射算法是将高动态范围图像的颜色值从高动态范围映射到低动态范围，那么第一低动态范围图像与高动态范围图像的区别是颜色值从高动态范围变为低动态范围，但低动态范围图像与高动态范围图像的尺寸和内容均相同，故目标区域在高动态范围图像中所处位置与在第一低动态范围图像中所处位置相同，在从第一低动态范围图像中去除目标区域之前，可以先获取目标区域在高动态范围图像中所处位置(即目标位置)，然后从第一低动态范围图像中查找到目标位置处的区域，该区域即为目标区域。

在另一实施例中，将第一低动态范围图像和第二低动态范围图像进行融合，获取目标低动态范围图像包括：

从目标区域中获取待去除区域，待去除区域的尺寸小于目标区域的尺寸；

从第一低动态范围图像中去除待去除区域，得到第四低动态范围图像；第四低动态范围图像是指第一低动态范围图像去除待去除区域后得到的图像；

将第二低动态范围图像添加至第四低动态范围图像中目标位置处，获得目标低动态范围图像；目标低动态范围图像的重叠区域中像素点的像素值是：像素点分别在第二低动态范围图像中像素值与在第四低动态范围图像中像素值的平均值；目标低动态范围图像的重叠区域是指：第二低动态范围图像与第四低动态范围图像的重叠区域，目标位置是目标区域在第一低动态范围图像中所处位置。

在本申请实施例中，为了保证融合的边缘过渡自然，可以将目标区域四周向内缩小若干个像素点(例如10个像素点)，得到待去除区域，从第一低动态范围图像中去除待去除区域，得到第四低动态范围图像，由于待去除区域的尺寸小于目标区域的尺寸，且第二低动态范围图像是目标区域经已训练的色调映射模型进行色调映射后得到的低动态范围图像，则在将第二低动态范围图像添加至第四低动态范围图像中目标位置处时，第二低动态范围图像与第四低动态范围图像存在重叠区域，对于该重叠区域中任一像素点，可以分别获取上述任一像素点在第二低动态范围图像中像素值与在第四低动态范围图像中像素值，计算上述两个像素值的平均值，将平均值作为目标低动态范围图像中上述任一像素点的像素值，从而完成融合图像的边缘处理，得到融合后的目标低动态范围图像。

本申请实施例通过从高动态范围图像中获取经局部色调映射算法色调映射后存在光晕现象的目标区域，并通过已训练的色调映射模型对目标区域进行色调映射，可以得到目标区域对应的不存在光晕现象的低动态范围图像，将该不存在光晕现象的低动态范围图像融合至高动态范围图像经对应的出现光晕现象的低动态范围图像，能够得到不存在光晕现象的目标低动态范围图像，从而消除高动态范围图像对应的低动态范围图像中的光晕现象，解决局部色调映射算法在处理高动态范围图像时容易出现光晕现象的问题。

参见图2，是本申请实施例二提供的图像色调映射方法的实现流程示意图，该图像色调映射方法应用于终端设备，如图所示该图像色调映射方法可以包括以下步骤：

步骤201，获取高动态范围图像。

该步骤与步骤101相同，具体可参见步骤101的相关描述，在此不再赘述。

步骤202，检测高动态范围图像中是否存在太阳区域。

在一实施例中，可以通过已训练的太阳区域检测模型检测高动态范围图像中是否存在太阳区域，具体的：将高动态范围图像输入至已训练的太阳区域检测模型，已训练的太阳区域检测模型对高动态范围图像进行检测，输出检测结果，该检测结果包括高动态范围图像中不存在太阳区域和高动态范围图像中存在太阳区域。本实施例通过已训练的太阳区域检测模型检测高动态范围图像中是否存在太阳区域，可以提高太阳区域的检测效率。

其中，已训练的太阳区域检测模型是能够检测输入的图像中是否存在太阳区域的模型。可选的，太阳区域检测模型可以是任一神经网络模型，例如卷积神经网络，在此不作限定。

在另一实施例中，可以检测高动态范围图像中是否存在高亮度区域，若高动态范围图像中存在高亮度区域，则获取高亮度区域的轮廓形状，若高亮度区域的轮廓形状为圆形，则确定该高亮度区域为太阳区域，即高动态范围图像中存在太阳区域；若高动态范围图像中不存在高亮度区域，或者高动态范围图像中存在高亮度区域且该高亮度区域的轮廓形状不是圆形，则确定高动态范围图像中不存在太阳区域。本实施例通过检测高动态范围图像中是否存在高亮度区域，并在存在高亮度区域时检测高亮度区域的轮廓形状是否为圆形，可以较为准确地检测高动态范围图像中是否存在太阳区域。

其中，高亮度区域可以是指平均亮度值大于预设阈值的区域，预设阈值可以是指用于判断一区域是否为高亮度区域的亮度值。

需要说明的，本申请也可以采用其他算法检测高动态范围图像中是否存在太阳区域，在此不作限定。

步骤203，获取太阳区域的平均亮度值。

在本申请实施例中，在检测到高动态范围图像中存在太阳区域时，可以先从高动态范围图像中提取太阳区域，然后获取该太阳区域中所有像素点各自的亮度值，计算上述太阳区域中所有像素点的亮度值的平均值，该平均值即为太阳区域的平均亮度值。

可选的，在从高动态范围图像中提取太阳区域时，可以提取预设形状的太阳区域，且预设形状的太阳区域中至少包括完整的太阳区域，从而确保得到完整的太阳区域，如图3所示是提取的矩形太阳区域，该矩形太阳区域包括完整的太阳区域，也包括高动态范围图像中的少部分非太阳区域。

步骤204，判断太阳区域的平均亮度值是否大于亮度阈值。

其中，亮度阈值可以是指预先设置的用于判断太阳区域是否过曝光的亮度值。如果太阳区域的平均亮度值大于亮度阈值，则确定高动态范围图像中太阳区域过曝光，通过第一局部色调映射算法对高动态范围图像进行色调映射后，所得的第一低动态范围图像中太阳区域将存在光晕现象，此时执行步骤205；如果高动态范围图像中不存在太阳区域，或者存在太阳区域且太阳区域的平均亮度值小于或等于亮度阈值，则为了保证最终获取的低动态范围图像无光晕现象，此时执行步骤206。

步骤205，确定高动态范围图像中存在目标区域，并通过已训练的色调映射模型对目标区域进行色调映射，得到第二低动态范围图像，通过第一局部色调映射算法对高动态范围图像进行色调映射，得到第一低动态范围图像。

步骤205中目标区域是根据太阳区域确定的，例如将太阳区域作为目标区域，或者将太阳区域在高动态范围图像中拓宽预设范围后的区域作为目标区域。其中，由于太阳区域周围也可能存在光晕现象，故将太阳区域在高动态范围图像中拓宽预设范围后的区域作为目标区域，可以避免遗漏存在光晕现象的区域。

在申请实施例中，通过执行步骤203至205，可以在高动态范围图像中存在太阳区域时，通过判断太阳区域的平均亮度值是否大于亮度阈值，较为准确地检测高动态范围图像中是否存在目标区域。

在执行步骤205之后，执行步骤209，通过执行步骤209，可以将步骤205中得到的第一低动态范围图像和第二低动态范围图像进行融合，得到不存在无光晕现象的目标低动态范围图像。

步骤206，通过第一局部色调映射算法对高动态范围图像进行色调映射，得到第一低动态范围图像。

步骤207，检测第一低动态范围图像中是否存在光晕现象。

在执行步骤206之后，执行步骤207，如果检测到第一低动态范围图像中存在光晕现象，则执行步骤208；如果检测到第一低动态范围图像中不存在光晕现象，则确定高动态范围图像中不存在目标区域，可以结束流程，直接输出无光晕现象的第一低动态范围图像。

步骤208，确定高动态范围图像中存在目标区域，并通过已训练的色调映射模型对目标区域进行色调映射，得到第二低动态范围图像。

其中，步骤208中目标区域是根据第一低动态范围图像中存在光晕现象的区域确定的，例如第一低动态范围图像中存在光晕现象的区域在高动态范围图像中对应的区域为备选区域，可以直接将该备选区域作为目标区域，也可以将该备选区域在高动态范围图像中拓宽预设范围后的区域作为目标区域。其中，由于备选区域周围也可能存在光晕现象，故将备选区域在高动态范围图像中拓宽预设范围后的区域作为目标区域，可以避免遗漏存在光晕现象的区域。

在本申请实施例中，通过执行步骤206至208，可以在高动态范围图像中不存在太阳区域时，通过检测高动态范围图像对应的第一低动态范围图像中是否存在光晕现象，判断高动态范围图像中是否存在目标区域，从而避免遗漏高动态范围图像中可能存在的目标区域。

在执行步骤208之后，执行步骤209，通过执行步骤209，可以将步骤206中得到的第一低动态范围图像和步骤208中得到的第二低动态范围图像进行融合，得到不存在光晕现象的目标低动态范围图像。

步骤209，将第一低动态范围图像和第二低动态范围图像进行融合，获取目标低动态范围图像。

该步骤与步骤105相同，具体可参见步骤105的相关描述，在此不再赘述。

本申请实施例通过检测高动态范围图像中是否存在太阳区域，可以根据检测结果从高动态范围图像中较为准确地查找到目标区域，从而可避免遗漏目标区域，确保最终得到的低动态范围图像中无光晕现象。

参见图4，是本申请实施例三提供的图像色调映射装置的结构示意图，为了便于说明，仅示出了与本申请实施例相关的部分。

图像色调映射装置包括：

第一图像获取模块41，用于获取高动态范围图像；

第一色调映射模块42，用于通过第一局部色调映射算法对高动态范围图像进行色调映射，获得第一低动态范围图像；

第二图像获取模块43，用于若高动态范围图像中存在目标区域，则从高动态范围图像中获取目标区域；目标区域是指高动态范围图像中通过第一局部色调映射算法进行色调映射后，存在光晕现象的区域；高动态范围图像中存在目标区域表征第一低动态范围图像中存在光晕现象；

第二色调映射模块44，用于通过已训练的色调映射模型对目标区域进行色调映射，得到第二低动态范围图像，第二低动态范围图像中不存在光晕现象；

图像融合模块45，用于将第一低动态范围图像和第二低动态范围图像进行融合，获取目标低动态范围图像；目标低动态范围图像是第一低动态范围图像消除光晕现象后得到的图像。

可选的，图像色调映射装置包括：

太阳检测模块，用于在若高动态范围图像中存在目标区域，则从高动态范围图像中获取目标区域之前，检测高动态范围图像中是否存在太阳区域；

亮度获取模块，用于若高动态范围图像中存在太阳区域，则获取太阳区域的平均亮度值；

第一确定模块，用于若太阳区域的平均亮度值大于亮度阈值，则确定高动态范围图像中存在目标区域，目标区域是根据太阳区域确定的；

光晕检测模块，用于若高动态范围图像中不存在太阳区域，或者高动态范围图像中存在太阳区域且太阳区域的平均亮度值小于或等于亮度阈值，则检测第一低动态范围图像中是否存在光晕现象；

第二确定模块，用于若第一低动态范围图像中存在光晕现象，则确定高动态范围图像中存在目标区域，目标区域是根据第一低动态范围图像中存在光晕现象的区域确定的。

可选的，图像色调映射装置包括：

样本获取模块，用于获取训练样本；训练样本包括高动态范围样本图像和高动态范围样本图像对应的低动态范围样本图像；高动态范围样本图像是指通过第一局部色调映射算法进行色调映射后，所得的低动态范围图像中存在光晕现象的高动态范围图像；高动态范围样本图像对应的低动态范围样本图像是指高动态范围样本图像对应的不存在光晕现象的低动态范围图像；

模型训练模块，用于将高动态范围样本图像作为待训练色调映射模型的输入图像，高动态范围样本图像对应的低动态范围样本图像作为待训练色调映射模型的真值图像，对待训练色调映射模型进行训练，得到已训练的色调映射模型。

可选的，样本获取模块具体用于：

获取训练样本包括：

获取至少两个待选择高动态范围图像；

通过第一局部色调映射算法，分别对至少两个待选择高动态范围图像进行色调映射，得到至少两个待选择高动态范围图像各自对应的低动态范围图像；

从至少两个待选择高动态范围图像中，获取对应的低动态范围图像中存在光晕现象的待选择高动态范围图像，并确定该待选择高动态范围图像为高动态范围样本图像；

对高动态范围样本图像对应的低动态范围图像进行预处理，消除高动态范围样本图像对应的低动态范围图像中的光晕现象，并确定已消除光晕现象的低动态范围图像为高动态范围样本图像对应的低动态范围样本图像；

或者通过至少一种第二局部色调映射算法对高动态范围样本图像进行色调映射，得到高动态范围样本图像对应的低动态范围样本图像，第二局部色调映射算法与第一局部色调映射算法不同，且高动态范围样本图像通过第二局部色调映射算法进行色调映射后，所得的低动态范围图像中不存在光晕现象。

可选的，图像融合模块45具体用于：

从第一低动态范围图像中去除目标区域，得到第三低动态范围图像；第三低动态范围图像是指第一低动态范围图像去除目标区域后得到的图像；

将第二低动态范围图像添加至第三低动态范围图像中目标位置处，获得目标低动态范围图像；目标位置是指目标区域在第一低动态范围图像中所处位置；

或者从目标区域中获取待去除区域，待去除区域的尺寸小于目标区域的尺寸；

从第一低动态范围图像中去除待去除区域，得到第四低动态范围图像；第四低动态范围图像是指第一低动态范围图像去除待去除区域后得到的图像；

将第二低动态范围图像添加至第四低动态范围图像中目标位置处，获得目标低动态范围图像；目标低动态范围图像的重叠区域中像素点的像素值是：像素点分别在第二低动态范围图像中像素值与在第四低动态范围图像中像素值的平均值；目标低动态范围图像的重叠区域是指：第二低动态范围图像与第四低动态范围图像的重叠区域，目标位置是目标区域在第一低动态范围图像中所处位置。

本申请实施例提供的图像色调映射装置可以应用在前述方法实施例一和实施例二中，详情参见上述方法实施例一和实施例二的描述，在此不再赘述。

图5是本申请实施例四提供的终端设备的结构示意图。如图所示的该终端设备可以包括：一个或多个处理器501(图中仅示出一个)；一个或多个输入设备502(图中仅示出一个)，一个或多个输出设备503(图中仅示出一个)和存储器504。上述处理器501、输入设备502、输出设备503和存储器504通过总线505连接。存储器504用于存储指令，处理器501用于执行存储器504存储的指令时实现上述各个图像色调映射方法实施例中的步骤。

应当理解，在本申请实施例中，处理器501可以是中央处理单元(CentralProcessing Unit，CPU)，该处理器还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(DigitalSignal Processor，DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable Gate Array，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

输入设备502可以包括触控板、指纹采传感器(用于采集用户的指纹信息和指纹的方向信息)、麦克风、数据接收接口等。输出设备503可以包括显示器(LCD等)、扬声器、数据发送接口等。

该存储器504可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器501提供指令和数据。存储器504的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。例如，存储器504还可以存储设备类型的信息。

具体实现中，本申请实施例中所描述的处理器501、输入设备502、输出设备503和存储器504可执行本申请实施例提供的图像色调映射方法的实施例中所描述的实现方式，也可执行实施例三图像色调映射装置中所描述的实现方式，在此不再赘述。

图6是本申请实施例五提供的终端设备的结构示意图。如图6所示，该实施例的终端设备6包括：一个或多个处理器60(图中仅示出一个)、存储器61以及存储在存储器61中并可在至少一个处理器60上运行的计算机程序62。处理器60执行计算机程序62时实现上述各个图像色调映射方法实施例中的步骤。

终端设备6可以是桌上型计算机、笔记本、掌上电脑及云端服务器等计算设备。终端设备可包括，但不仅限于，处理器60、存储器61。本领域技术人员可以理解，图6仅仅是终端设备6的示例，并不构成对终端设备6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，例如终端设备还可以包括输入输出设备、网络接入设备、总线等。

所称处理器60可以是中央处理单元CPU，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器DSP、专用集成电路ASIC、现成可编程门阵列FPGA或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等。通用处理器可以是微处理器或者该处理器也可以是任何常规的处理器等。

存储器61可以是终端设备6的内部存储单元，例如终端设备6的硬盘或内存。存储器61也可以是终端设备6的外部存储设备，例如终端设备6上配备的插接式硬盘，智能存储卡(Smart Media Card,SMC)，安全数字(Secure Digital,SD)卡，闪存卡(Flash Card)等。进一步地，存储器61还可以既包括终端设备6的内部存储单元也包括外部存储设备。存储器61用于存储计算机程序以及终端设备所需的其他程序和数据。存储器61还可以用于暂时地存储已经输出或者将要输出的数据。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中，上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本申请的保护范围。上述系统中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各示例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本申请的范围。

在本申请所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通讯连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通讯连接，可以是电性，机械或其它的形式。

作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

集成的模块/单元如果以软件功能单元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，本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，的计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，计算机程序包括计算机程序代码，计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。计算机可读介质可以包括：能够携带计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，计算机可读介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减，例如在某些司法管辖区，根据立法和专利实践，计算机可读介质不包括电载波信号和电信信号。

本申请实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过一种计算机程序产品来完成，当计算机程序产品在终端设备上运行时，使得终端设备执行时实现可实现上述各个方法实施例中的步骤。

以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本申请的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种图像色调映射方法，其特征在于，所述图像色调映射方法包括：

获取高动态范围图像；

通过第一局部色调映射算法对所述高动态范围图像进行色调映射，得到第一低动态范围图像；

若所述高动态范围图像中存在目标区域，则从所述高动态范围图像中获取所述目标区域；所述目标区域是指所述高动态范围图像中通过所述第一局部色调映射算法进行色调映射后，存在光晕现象的区域；所述高动态范围图像中存在目标区域表征所述第一低动态范围图像中存在光晕现象；

通过已训练的色调映射模型对所述目标区域进行色调映射，得到第二低动态范围图像，所述第二低动态范围图像中不存在光晕现象；

将所述第一低动态范围图像和所述第二低动态范围图像进行融合，获取目标低动态范围图像；所述目标低动态范围图像是指所述第一低动态范围图像消除光晕现象后得到的图像。

2.如权利要求1所述的图像色调映射方法，其特征在于，在所述若所述高动态范围图像中存在目标区域，则从所述高动态范围图像中获取所述目标区域之前，包括：

检测所述高动态范围图像中是否存在太阳区域；

若所述高动态范围图像中存在太阳区域，则获取所述太阳区域的平均亮度值；

若所述太阳区域的平均亮度值大于亮度阈值，则确定所述高动态范围图像中存在所述目标区域，所述目标区域是根据所述太阳区域确定的。

3.如权利要求2所述的图像色调映射方法，其特征在于，所述图像色调映射方法还包括：

若所述高动态范围图像中不存在太阳区域，或者所述高动态范围图像中存在太阳区域且所述太阳区域的平均亮度值小于或等于亮度阈值，则检测所述第一低动态范围图像中是否存在光晕现象；

若所述第一低动态范围图像中存在光晕现象，则确定所述高动态范围图像中存在所述目标区域，所述目标区域是根据所述第一低动态范围图像中存在光晕现象的区域确定的。

4.如权利要求1所述的图像色调映射方法，其特征在于，所述色调映射模型通过以下方式进行训练：

获取训练样本；所述训练样本包括高动态范围样本图像和所述高动态范围样本图像对应的低动态范围样本图像；所述高动态范围样本图像是指通过所述第一局部色调映射算法进行色调映射后，所得的低动态范围图像中存在光晕现象的高动态范围图像；所述高动态范围样本图像对应的低动态范围样本图像是指所述高动态范围样本图像对应的不存在光晕现象的低动态范围图像；

将所述高动态范围样本图像作为待训练色调映射模型的输入图像，所述高动态范围样本图像对应的低动态范围样本图像作为所述待训练色调映射模型的真值图像，对所述待训练色调映射模型进行训练，得到所述已训练的色调映射模型。

5.如权利要求4所述的图像色调映射方法，其特征在于，所述获取训练样本包括：

获取至少两个待选择高动态范围图像；

通过所述第一局部色调映射算法，分别对所述至少两个待选择高动态范围图像进行色调映射，得到所述至少两个待选择高动态范围图像各自对应的低动态范围图像；

从所述至少两个待选择高动态范围图像中，获取对应的低动态范围图像中存在光晕现象的待选择高动态范围图像，并确定该待选择高动态范围图像为所述高动态范围样本图像；

对所述高动态范围样本图像对应的低动态范围图像进行预处理，消除所述高动态范围样本图像对应的低动态范围图像中的光晕现象，并确定已消除光晕现象的低动态范围图像为所述高动态范围样本图像对应的低动态范围样本图像；

或者通过至少一种第二局部色调映射算法对所述高动态范围样本图像进行色调映射，得到所述高动态范围样本图像对应的低动态范围样本图像，所述第二局部色调映射算法与所述第一局部色调映射算法不同，且所述高动态范围样本图像通过所述第二局部色调映射算法进行色调映射后，所得的低动态范围图像中不存在光晕现象。

6.如权利要求1至5任一项所述的图像色调映射方法，其特征在于，所述将所述第一低动态范围图像和所述第二低动态范围图像进行融合，获取目标低动态范围图像包括：

从所述第一低动态范围图像中去除所述目标区域，得到第三低动态范围图像；所述第三低动态范围图像是指所述第一低动态范围图像去除所述目标区域后得到的图像；

将所述第二低动态范围图像添加至所述第三低动态范围图像中目标位置处，获得所述目标低动态范围图像；所述目标位置是指所述目标区域在所述第一低动态范围图像中所处位置。

7.如权利要求1至5任一项所述的图像色调映射方法，其特征在于，所述将所述第一低动态范围图像和所述第二低动态范围图像进行融合，获取目标低动态范围图像包括：

从所述目标区域中获取待去除区域，所述待去除区域的尺寸小于所述目标区域的尺寸；

从所述第一低动态范围图像中去除所述待去除区域，得到第四低动态范围图像；所述第四低动态范围图像是指所述第一低动态范围图像去除所述待去除区域后得到的图像；

将所述第二低动态范围图像添加至所述第四低动态范围图像中目标位置处，获得所述目标低动态范围图像；所述目标低动态范围图像的重叠区域中像素点的像素值是：所述像素点分别在所述第二低动态范围图像中像素值与在所述第四低动态范围图像中像素值的平均值；所述目标低动态范围图像的重叠区域是指：所述第二低动态范围图像与所述第四低动态范围图像的重叠区域，所述目标位置是所述目标区域在所述第一低动态范围图像中所处位置。

8.一种图像色调映射装置，其特征在于，所述图像色调映射装置包括：

第一图像获取模块，用于获取高动态范围图像；

第一色调映射模块，用于通过第一局部色调映射算法对所述高动态范围图像进行色调映射，获得第一低动态范围图像；

第二图像获取模块，用于若所述高动态范围图像中存在目标区域，则从所述高动态范围图像中获取所述目标区域；所述目标区域是指所述高动态范围图像中通过所述第一局部色调映射算法进行色调映射后，存在光晕现象的区域；所述高动态范围图像中存在目标区域表征所述第一低动态范围图像中存在光晕现象；

第二色调映射模块，用于通过已训练的色调映射模型对所述目标区域进行色调映射，得到第二低动态范围图像，所述第二低动态范围图像中不存在光晕现象；

图像融合模块，用于将所述第一低动态范围图像和所述第二低动态范围图像进行融合，获取目标低动态范围图像；所述目标低动态范围图像是指所述第一低动态范围图像消除光晕现象后得到的图像。

9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述图像色调映射方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述图像色调映射方法的步骤。

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