CN112200747B - 一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质 - Google Patents

一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质 Download PDF

Info

Publication number
CN112200747B
CN112200747B CN202011111780.9A CN202011111780A CN112200747B CN 112200747 B CN112200747 B CN 112200747B CN 202011111780 A CN202011111780 A CN 202011111780A CN 112200747 B CN112200747 B CN 112200747B
Authority
CN
China
Prior art keywords
channel information
pixel point
channel
pixel
color space
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.)
Active
Application number
CN202011111780.9A
Other languages
English (en)
Other versions
CN112200747A (zh
Inventor
白玉
熊佳
何佳伟
彭晓峰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Spreadtrum Communications Shanghai Co Ltd
Original Assignee
Spreadtrum Communications Shanghai Co Ltd
Priority date (The priority date 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 date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Spreadtrum Communications Shanghai Co Ltd filed Critical Spreadtrum Communications Shanghai Co Ltd
Priority to CN202011111780.9A priority Critical patent/CN112200747B/zh
Publication of CN112200747A publication Critical patent/CN112200747A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN112200747B publication Critical patent/CN112200747B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Images

Classifications

    • G06T5/77—
    • 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
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10024—Color image

Abstract

本申请公开了一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质。其中方法包括：终端设备从待处理图像中确定过曝像素点，并将待处理图像中各个像素点从第一颜色空间转换至第二颜色空间，获得各个像素点在第二颜色空间中的第一通道信息；根据过曝像素点的第一通道信息与邻域像素点的第一通道信息，确定过曝像素点的第二通道信息；根据过曝像素点的第二通道信息与各个像素点的第一通道信息，确定各个像素点的第三通道信息；将各个像素点的第三通道信息从第二颜色空间转换至第一颜色空间，获得各个像素点在第一颜色空间中的第四通道信息。采用本申请，可以修复图像中过曝区域的细节信息与色彩信息。

Description

一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质
技术领域
本申请涉及图像处理邻域，尤其涉及一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质。
背景技术
人们对相机拍摄图像的纹理细节及色彩的要求越来越高。但相机在夜间或者晴朗室外场景的光强动态范围较高时拍摄的图像中，高亮区域与低亮区域的细节信息丢失、图像色彩对比度不足，导致图像色彩失真，成像效果较差。其中，亮度过高时，高亮区域出现曝光过度，图像会泛白，这部分图像称为过曝区域。如何修复图像中过曝区域的细节信息与色彩信息是亟待解决的技术问题。
发明内容
本申请公开了一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质，可以修复图像中过曝区域的细节信息与色彩信息。
第一方面，本申请提供了一种图像处理方法，应用于终端设备，该方法包括：从待处理图像中确定过曝像素点，并将所述待处理图像中各个像素点从第一颜色空间转换至第二颜色空间，获得所述各个像素点在所述第二颜色空间中的第一通道信息；根据所述过曝像素点的第一通道信息与邻域像素点的第一通道信息，确定所述过曝像素点的第二通道信息，所述邻域像素点与所述过曝像素点之间的距离在预设范围内；根据所述过曝像素点的第二通道信息与所述各个像素点的第一通道信息，确定所述各个像素点的第三通道信息；将所述各个像素点的第三通道信息从所述第二颜色空间转换至所述第一颜色空间，获得所述各个像素点在所述第一颜色空间中的第四通道信息。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，上述根据所述过曝像素点的第一通道信息与邻域像素点的第一通道信息，确定所述过曝像素点的第二通道信息，包括：根据所述过曝像素点的第一通道信息与所述邻域像素点的第一通道信息计算参考权重信息；根据所述参考权重信息确定所述过曝像素点的第二通道信息。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，上述根据所述过曝像素点的第一通道信息与所述邻域像素点的第一通道信息计算参考权重信息，包括：根据所述过曝像素点的第一亮度通道信息与所述邻域像素点的第一亮度通道信息计算参考权重信息。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，上述根据所述参考权重信息确定所述过曝像素点的第二通道信息，包括：获取所述邻域像素点在所述第一颜色空间中的通道信息；获取所述过曝像素点的预测通道信息与所述邻域像素点的预测通道信息；根据所述参考权重信息、所述邻域像素点在所述第一颜色空间中的通道信息、所述过曝像素点的预测通道信息以及所述邻域像素点的预测通道信息，计算所述过曝像素点的第二通道信息。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，上述过曝像素点的预测通道信息与所述邻域像素点的预测通道信息为随机预测得到。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，上述待处理图像中包括多个所述过曝像素点；所述根据所述过曝像素点的第二通道信息与所述各个像素点的第一通道信息，确定所述各个像素点的第三通道信息，包括：根据所述多个过曝像素点的第二通道信息和多个非过曝像素点的第一通道信息，确定指定通道的最大值和所述指定通道的最小值；所述非过曝像素点为所述待处理图像中除所述过曝像素点之外的像素点；根据所述指定通道的最大值、所述指定通道的最小值以及所述各个像素点的第一通道信息，确定所述各个像素点的第三通道信息。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，上述指定通道为亮度通道。
结合第一方面，在一种可能的实现方式中，上述邻域像素点在所述第一颜色空间中的至少一个通道值小于或等于阈值。
第二方面，本申请实施例提供了一种图像处理装置，该图像处理装置包括：
转换单元，用于从待处理图像中确定过曝像素点，并将所述待处理图像中各个像素点从第一颜色空间转换至第二颜色空间，获得所述各个像素点在所述第二颜色空间中的第一通道信息；
确定单元，用于根据所述过曝像素点的第一通道信息与邻域像素点的第一通道信息，确定所述过曝像素点的第二通道信息，所述邻域像素点与所述过曝像素点之间的距离在预设范围内；根据所述过曝像素点的第二通道信息与所述各个像素点的第一通道信息，确定所述各个像素点的第三通道信息；
所述转换单元，还用于将所述各个像素点的第三通道信息从所述第二颜色空间转换至所述第一颜色空间，获得所述各个像素点在所述第一颜色空间中的第四通道信息。
第三方面，本申请实施例提供了一种图像处理装置，该设备包括存储器和处理器、收发器；所述处理器分别与所述存储器和所述收发器相连，其中，所述存储器存储有计算机程序代码，所述处理器和所述收发器用于调用所述程序代码，执行上述第一方面和/或第一方面任一种可能的实现方式提供的方法。
第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行以实现上述第一方面和/或第一方面任一种可能的实施方式所提供的方法。
本申请中，终端设备通过颜色空间转换以及对过曝像素点的处理，可以修复图像中过曝区域的细节信息与色彩信息。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本申请的一些实施例，对于本邻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为本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程图；
图2为本申请实施例提供的又一种图像处理方法的流程图；
图3为本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图；
图4为本申请实施例提供的又一种图像处理装置的结构示意图。
具体实施方式
下面将结合附图对本申请实施例中的技术方案进行描述。
在本申请中，终端设备也可以称为终端(terminal)、用户设备(user equipment，UE)、移动台(mobile station，MS)、移动终端(mobile terminal，MT)等。终端设备可以是智能手机(如Android手机、iOS手机等)、穿戴式设备、平板电脑(Pad)、带无线收发功能的电脑、虚拟现实(virtual reality，VR)终端设备、增强现实(augmented reality，AR)终端设备、工业控制(industrial control) 中的无线终端、无人驾驶(self-driving)中的无线终端、远程手术(remote medical surgery)中的无线终端、智能电网(smart grid)中的无线终端、运输安全 (transportation safety)中的无线终端、智慧城市(smart city)中的无线终端、智慧家庭(smart home)中的无线终端等等。本申请对终端设备所采用的具体技术和具体设备形态不做限定。
下面对本申请提供的一种图像处理方法进行详细介绍。
请参阅图1，图1为本申请实施例提供的一种图像处理方法的流程图，该方法包括但不限于如下步骤S101～步骤S104。
S101、从待处理图像中确定过曝像素点，并将待处理图像中各个像素点从第一颜色空间转换至第二颜色空间，获得各个像素点在第二颜色空间中的第一通道信息。
其中，待处理图像可以是终端设备获取的单帧图像，也可以是视频流中的单帧图像。
颜色空间可以是R(Red，红)G(Green，绿)B(Blue，蓝)颜色空间、 Lab(CIELAB，国际照明委员会建立的由亮度L和有关色彩的a、b三个要素组成的色彩模式)颜色空间、YUV(YCrCb，欧洲电视系统所采用的一种颜色编码方法)颜色空间、H(Hue，色相)S(Saturation，饱和度)V(Value，色明度)颜色空间、C(Cyan，青)M(Magenta，品)Y(Yellow，黄)K(Black，黑)等颜色空间。其中，Lab颜色空间是一种与设备无关的颜色模型，是一种基于生理特征的颜色模型，Lab颜色模型由三个要素组成：L(亮度通道)、a和b 两个颜色通道；其中L的取值范围是[0，100]，表示从纯黑到纯白；a的取值范围是[-128，127]，表示从深绿色(低亮度值)到灰色(中亮度值)再到亮粉红色(高亮度值)；b的取值范围是[-128，127]，表示从亮蓝色(低亮度值)到灰色(中亮度值)再到黄色(高亮度值)。在本申请中，第一颜色空间与第二颜色空间是两种不同的颜色空间。本申请以第一颜色空间为RGB颜色空间，第二颜色空间为Lab颜色空间为例。
过曝像素点是在第一颜色空间中通道值大于阈值的像素点。例如，当像素点的RGB通道值中至少一个通道值大于阈值215时，确定该像素点为过曝像素点。非过曝像素点为待处理图像中除过曝像素点之外的像素点。
在RGB颜色空间中，像素点的通道信息包括红(R)、绿(G)、蓝(B)三个颜色通道的通道值。每个通道值代表一种颜色的分量，通道值越大，该通道对应的图像区域越亮；通道值越小，该通道对应的图像区域越暗。每个通道值的取值范围为[0，255]。其中，若RGB三个颜色通道中，任意一个通道值大于215时，确定该像素点为单通道饱和像素点；若存在两个通道值大于215时，确定该像素点为双通道饱和像素点；若RGB三个颜色通道的通道值均大于215时，确定该像素点为三通道饱和像素点；若RGB三个颜色通道的通道值均小于或等于215时，确定该像素点为非饱和像素点。
像素点的第一通道信息为在第二颜色空间中的通道值。例如，像素点i在 Lab颜色空间中的第一通道信息为(Li，ai，bi)。
在一种实施方式中，终端设备将待处理图像中各个像素点从第一颜色空间转换至第二颜色空间的具体过程可以为：
终端设备获取待处理图像中各个像素点在RGB颜色空间中的通道信息(r， g，b)。终端设备利用公式1将像素点的RGB三个通道的通道值分别进行归一化计算，使RGB通道值变换为非线性RGB值，其中，非线性RGB值的取值范围为[0.0，1.0]。
Cnonlinearity＝C0/255 公式1
其中，C0为像素点在RGB颜色空间中的R通道值、G通道值、B通道值中的通道值(r，g，b)，Cnonlinearity为将(r，g，b)归一化计算得到的非线性 RGB值(r1，g1，b1)，其中，r1＝r/255，g1＝g/255，b1＝b/255。
根据公式2进行反gamma(伽马)变换，将非线性RGB值转化为线性RGB 值Clinearity，Clinearity为(R，G，B)。
Figure BDA0002728822370000051
当Cnonlinearity小于或等于阈值y时，Clinearity的计算公式为Cnonlinearity除以数值x1，其中，x1可以为12.92，阈值y可以为0，本实施例不作限定。当 Cnonlinearity大于阈值y时，根据Cnonlinearity与x2的和值、x3以及x4计算Clinearity，其中，x2为0.055，x3为1.055，x4可以为2.4。
RGB颜色空间不能直接转化为Lab颜色空间，需借助XYZ(由国际照明委员会即CIE建立的色度系统)颜色空间，把RGB颜色空间转换为XYZ颜色空间后，再从XYZ颜色空间转换为Lab颜色空间。其中，将RGB颜色空间转换至XYZ颜色空间的公式3如下：
Figure BDA0002728822370000061
通过公式3使线性RGB值(R，G，B)转换为XYZ颜色空间中的(X，Y， Z)。其中，M可以为
Figure BDA0002728822370000062
M也可以为其他矩阵。通过公式3对待处理图像进行非线性色调编辑，可以提高待处理图像的对比度。
将XYZ颜色空间向Lab颜色空间转换的公式4如下：
Figure BDA0002728822370000063
其中，(L0，a0，b0)为(X，Y，Z)在Lab颜色空间中像素点的第一通道值，L0，a0，b0分别为L、a、b三个通道对应的通道值。fx、fy、fz的计算公式分别为公式5、公式6、公式7：
Figure BDA0002728822370000064
Figure BDA0002728822370000065
Figure BDA0002728822370000066
其中，xr、yr、zr分别由公式8、公式9、公式10计算得到：
Figure BDA0002728822370000067
Figure BDA0002728822370000068
Figure BDA0002728822370000069
∈＝0.008856 公式11
k＝903.3 公式12
其中，(X，Y，Z)由公式3计算得到。(Xr，Yr，Zr)分别为参考白点在XYZ颜色空间中的三色刺激值，参考白点是用于定义色域的白色，三色刺激值是三种原色刺激程度之量的表示。∈的取值可以是0.008856，也可以是其他取值。k的取值可以是903.3，也可以是其他取值。
S102、根据过曝像素点的第一通道信息与邻域像素点的第一通道信息，确定过曝像素点的第二通道信息，邻域像素点与过曝像素点之间的距离在预设范围内。
其中，邻域像素点是待处理图像中以过曝像素点为中心，与过曝像素点之间的距离在预设范围内的像素点。预设范围可以是邻域像素点与其对应的过曝像素点之间的距离在预设邻域窗口范围内，邻域窗口是以过曝像素点为中心，按上下左右对称所设定的像素范围。邻域像素点在第一颜色空间中至少一个通道值小于或等于阈值215。例如，邻域像素点可以为以过曝像素点为中心，7×7单位(7行像素乘以7列像素)的邻域窗口内的一个或多个非三通道像素点。
在一种实施方式中，终端设备根据过曝像素点与邻域像素点的相似性计算邻域像素点参与计算的参考权重信息。具体的，终端设备根据过曝像素点的第一通道信息与邻域像素点的第一通道信息计算参考权重信息。参考权重信息用于优化图像中各个像素点纹理边界的平滑性，通过减小跨图像纹理边界的像素点参与计算的权重，有利于修复图像中的几何结构信息与纹理信息。
在一种实施方式中，第一通道信息包括第一亮度通道信息(L通道值)与第一颜色通道信息(a通道值与b通道值)。具体的，终端设备根据公式13对过曝像素点p的第一亮度通道信息与各个邻域像素点q的第一亮度通道信息计算，得到各个邻域像素点q的参考权重信息wpq：
Figure BDA0002728822370000071
其中，k为以过曝像素点p为中心，7×7单位的邻域窗口内的非三通道像素点的数量。Lq为过曝像素点p的L通道值，Lp为邻域像素点q的L通道值。δp为以过曝像素点p为中心，7×7单位的邻域窗口内的各个像素点的L通道值的加权均方差。其中，像素点的L通道值的加权系数为该像素点的权重。非饱和像素点的L通道值的权重为3，单通道饱和像素点的L通道值的权重为2，双通道饱和像素点的L通道值的权重为1，三通道饱和像素点的L通道值的权重为0。
在一种实施方式中，终端设备获取邻域像素点在第一颜色空间中的通道信息，即RGB通道值。获取过曝像素点的预测通道信息与邻域像素点的预测通道信息，其中，过曝像素点的预测通道信息与邻域像素点的预测通道信息可以是随机预测得到的。终端设备根据各个邻域像素点的参考权重信息、邻域像素点在第一颜色空间中的通道信息(RGB通道值)、过曝像素点的预测通道信息以及邻域像素点的预测通道信息，通过公式14计算过曝像素点的第二通道信息。
Figure BDA0002728822370000082
当公式14的计算结果为最小值时，Cp的取值(L′,a′,b′)为过曝像素点p的最优预测通道值，终端设备将(L′,a′,b′)确定为过曝像素点p的第二通道信息。其中，Σp为待处理图像中所有过曝像素点p的通道值之和，待处理图像中所有过曝像素点p均为非三通道饱和点(即过曝像素点p的RGB通道值中至少一个通道值小于或等于215)。Wp为过曝像素点p参与计算的权重值，p为非饱和像素点时L通道值的权重为3，p为单通道饱和像素点时L通道值的权重为2，p为双通道饱和像素点时L通道值的权重为1。Cp为过曝像素点p的预测通道信息，预测通道信息为p的L通道、a通道和b通道的预测通道值。
Figure BDA0002728822370000081
为过曝像素点p 的第一通道值(即L0、a0、b0)。Σq为待处理图像中所有邻域像素点q的通道值之和，其中，待处理图像中所有邻域像素点q均为非三通道饱和点(即RGB 通道值中至少一个通道值小于或等于215)。Cq为邻域像素点q的预测通道信息，预测通道信息为p的L通道、a通道或b通道的预测通道值。
S103、根据过曝像素点的第二通道信息与各个像素点的第一通道信息，确定各个像素点的第三通道信息。
在一种实施方式中，待处理图像中包括多个过曝像素点与多个非过曝像素点，非过曝像素点的描述参见步骤S101中关于非过曝像素点的描述。终端设备确定第二通道信息中的某个通道为指定通道，根据多个过曝像素点的第二通道信息(L′，a′，b′)和多个非过曝像素点的第一通道信息(L0，a0，b0)，计算指定通道中的最大值和指定通道的最小值。终端设备根据指定通道中的最大值、指定通道的最小值、各个像素点的第一通道信息中的指定通道值(过曝像素点与非过曝像素点的(L0，a0，b0)中的指定通道值)，确定出各个像素点的第三通道信息中的指定通道值。指定通道值可以是：各个像素点的第一通道信息与指定通道的最小值的差值，与指定通道中的最大值与指定通道的最小值的差值的比值。终端设备根据各个像素点的第三通道信息中的指定通道值，与第一通道信息中的非指定通道值确定出各个像素点的第三通道信息。当指定通道为亮度通道(L通道)时，终端设备通过确定各个像素点的第三通道信息中的亮度通道值可以实现对待处理图像的亮度进行调整。
具体的，当需要对待处理图像的亮度进行调整时，指定通道为亮度通道，终端设备根据公式15确定各个像素点的第三通道信息中的L*通道值：
Figure BDA0002728822370000091
其中，L0为各个像素点的第一通道信息中的L通道值。在多个过曝像素点的第二通道信息中的L′通道值，以及多个非过曝像素点的第一通道信息中的L0通道值中，最小值为Lmin，最大值为Lmax。终端设备根据L0与Lmin的差值与Lmax与 Lmin的比值，计算得到各个像素点调整亮度后的亮度通道值L*。根据过曝像素点调整后的亮度通道值L*与第二通道信息(L′，a′，b′)确定过曝像素点的第三通道信息为(L*，a′，b′)。根据非过曝像素点调整后的亮度通道值L*与第一通道信息 (L0，a0，b0)确定非过曝像素点的第三通道信息为(L*，a0，b0)。
S104、将各个像素点的第三通道信息从第二颜色空间转换至第一颜色空间，获得各个像素点在第一颜色空间中的第四通道信息。
在一种实施方式中，终端设备将待处理图像中各个像素点从第二颜色空间转换至第一颜色空间的具体过程为步骤S101中第一颜色空间转换至第二颜色空间的逆过程，具体可以为：
Lab颜色空间不能直接转化为RGB颜色空间，需借助XYZ颜色空间，把 Lab颜色空间转换为XYZ颜色空间后，再从XYZ颜色空间转换为RGB颜色空间。终端设备根据公式16与参考白点在XYZ颜色空间中的三色刺激值(Xr，Yr， Zr)计算出(L*，a′，b′)与(L*，a0，b0)在XYZ空间中的坐标(X，Y，Z)。
Figure BDA0002728822370000092
其中，xr、yr、zr分别由公式17、公式18、公式19计算得到：
Figure BDA0002728822370000093
Figure BDA0002728822370000094
Figure BDA0002728822370000095
其中，fx、fy、fz的计算公式分别为公式20、公式21、公式22。∈的取值可以是0.008856，也可以是其他取值。k的取值可以是903.3，也可以是其他取值。
Figure BDA0002728822370000101
Figure BDA0002728822370000102
Figure BDA0002728822370000103
∈＝0.008856 公式23
k＝903.3 公式24
终端设备根据公式25将(L*，a′，b′)和(L*，a0，b0)在XYZ颜色空间中对应的坐标(X，Y，Z)转换为RGB颜色空间中的线性RGB值：
Figure BDA0002728822370000104
其中，M′可以为
Figure BDA0002728822370000105
M′也可以为其他矩阵。
终端设备根据公式26将(L*，a′，b′)和(L*，a0，b0)对应的线性RGB值转换为非线性RGB值，得到Cnonlinearity：
Figure BDA0002728822370000106
其中，当Clinearity小于或等于阈值y1时，Cnonlinearity为Clinearity与数值x1的乘积，x1可以为12.92，阈值y1可以为0.0031308。当Clinearity小于或等于阈值y1时， Cnonlinearity根据Clinearity、x2、x3、x4计算得到，其中，x2为0.055，x3为1.055， x4可以为2.4。
终端设备根据公式27对非线性RGB值归一化计算，得到的取值范围为[0， 255]的C‘，C‘为(L*，a′，b′)和(L*,a0，b0)在第一颜色空间中对应的第四通道信息，包括R通道值、G通道值以及B通道值。
C‘＝Cnonlinearity×255 公式27
上述实施例中，终端设备从待处理图像中确定过曝像素点，并将待处理图像中各个像素点从第一颜色空间转换至第二颜色空间，获得各个像素点在第二颜色空间中的第一通道信息；根据过曝像素点的第一通道信息与邻域像素点的第一通道信息，确定过曝像素点的第二通道信息，得到过曝像素点的最优预测通道值；根据过曝像素点的第二通道信息与各个像素点的第一通道信息，确定各个像素点的第三通道信息，对待处理图像的亮度进行调整；将各个像素点的第三通道信息从第二颜色空间转换至第一颜色空间，获得各个像素点在第一颜色空间中的第四通道信息。终端设备通过颜色空间转换以及对过曝像素点的处理，可以修复图像中过曝区域的细节信息与色彩信息。
请参阅图2，图2为本申请实施例提供的另一种图像处理方法的流程图，该方法包括但不限于如下步骤S201～步骤S206。
S201、获取待处理图像中各个像素点的RGB通道值。
具体的，终端设备获取待处理图像中各个像素点在RGB颜色空间中的RGB 通道值，待处理图像为单帧图像。
S202、将各个像素点的RGB通道值转换为线性RGB。
具体的，终端设备根据上述公式1对各个像素点的RGB通道值进行归一化计算，使RGB通道值变换为非线性RGB值，其中，非线性RGB值的取值范围为[0.0，1.0]。终端设备根据上述公式2对非线性RGB值进行反gamma(伽马) 变换，将非线性RGB值转化为线性RGB值Clinearity，Clinearity为(R，G，B)。
S203、将RGB颜色空间转化为Lab颜色空间，获得各个像素点的第一通道信息(L0，a0，b0)。
具体的，终端设备根据上述公式3使线性RGB值(R，G，B)转换为XYZ 颜色空间中的(X，Y，Z)。终端设备根据上述公式4至公式12使XYZ颜色空间向Lab颜色空间转换，获得各个像素点的第一通道信息(L0，a0，b0)。
S204、计算过曝像素点p的第二通道信息(L′，a′，b′)。
具体的，终端设备根据上述公式13对过曝像素点p的第一亮度通道信息L0与各个邻域像素点q的第一亮度通道信息L0计算，得到各个邻域像素点q的参考权重信息wpq。终端设备根据各个邻域像素点的参考权重信息wpq、邻域像素点的RGB通道值、过曝像素点的预测通道信息Cp以及邻域像素点的预测通道信息Cq，通过上述公式14计算过曝像素点的第二通道信息，当公式14的计算结果为最小值时，确定Cp的取值(L′，a′，b′)为过曝像素点p的第二通道信息。
S205、对待处理图像的亮度进行调整，确定过曝像素点的第三通道信息为 (L*，a′，b′)，确定非过曝像素点的第三通道信息为(L*，a0，b0)。
具体的，终端设备确定多个过曝像素点的L′通道值，以及多个非过曝像素点的L0通道值中的最小值与最大值，最小值为Lmin，最大值为Lmax。根据上述公式15计算L0与Lmin的差值与Lmax与Lmin的比值，确定出各个像素点的第三通道信息中的L*通道值。根据过曝像素点的L*通道值与第二通道信息(L′，a′，b′)确定过曝像素点的第三通道信息为(L*，a′，b′)。根据非过曝像素点的L*通道值与第一通道信息(L0，a0，b0)确定非过曝像素点的第三通道信息为(L*，a0，b0)。
S206、将Lab颜色空间转化为RGB颜色空间，获得各个像素点在第一颜色空间中的第四通道信息。
具体的，终端设备根据上述公式16把Lab颜色空间转换为XYZ颜色空间，根据上述公式17至公式24将XYZ颜色空间转换为RGB颜色空间。终端设备根据上述公式25将(L*，a′，b′)和(L*，a0，b0)在XYZ颜色空间中对应的坐标 (X，Y，Z)转换为RGB颜色空间中的线性RGB值。终端设备根据上述公式 26将(L*，a′，b′)和(L*，a0，b0)对应的线性RGB值转换为非线性RGB值，根据上述公式27对非线性RGB值归一化计算，得到(L*，a′，b′)和(L*，a0，b0)在第一颜色空间中对应的第四通道信息。
上述实施例中，终端设备将各个像素点的将RGB颜色空间中转化为Lab颜色空间，获得各个像素点RGB通道值对应的第一通道信息(L0，a0，b0)，计算过曝像素点p的第二通道信息(L′，a′，b′)，对过曝像素点的最优通道值进行预测，并对待处理图像的亮度进行调整，确定过曝像素点的第三通道信息为 (L*，a′，b′)，确定非过曝像素点的第三通道信息为(L*，a0，b0)，将Lab颜色空间转化为RGB颜色空间，获得(L*，a′，b′)与(L*，a0，b0)在第一颜色空间中对应的第四通道信息。可以修复图像中过曝区域的细节信息与色彩信息。
上述详细阐述了本申请实施例的方法，为了便于更好地实施本申请实施例的上述方案，相应地，下面提供了本申请实施例的装置。
请参阅图3，图3为本申请实施例提供的一种图像处理装置的结构示意图，图3所示的图像处理装置可以用于执行上述图1-图2所描述的方法实施例中的部分或全部功能。各个单元的详细描述如下：
转换单元301，用于从待处理图像中确定过曝像素点，并将待处理图像中各个像素点从第一颜色空间转换至第二颜色空间，获得各个像素点在第二颜色空间中的第一通道信息；
确定单元302，还用于根据过曝像素点的第一通道信息与邻域像素点的第一通道信息，确定过曝像素点的第二通道信息，邻域像素点与过曝像素点之间的距离在预设范围内；
确定单元302，还用于根据过曝像素点的第二通道信息与各个像素点的第一通道信息，确定各个像素点的第三通道信息；
转换单元301，用于将各个像素点的第三通道信息从第二颜色空间转换至第一颜色空间，获得各个像素点在第一颜色空间中的第四通道信息。
在一实施方式中，确定单元302，还用于根据过曝像素点的第一通道信息与邻域像素点的第一通道信息计算参考权重信息；根据参考权重信息确定过曝像素点的第二通道信息。
在一实施方式中，确定单元302，还用于根据过曝像素点的第一亮度通道信息与邻域像素点的第一亮度通道信息计算参考权重信息。
在一实施方式中，确定单元302，还用于获取邻域像素点在第一颜色空间中的通道信息；获取过曝像素点的预测通道信息与邻域像素点的预测通道信息；根据参考权重信息、邻域像素点在第一颜色空间中的通道信息、过曝像素点的预测通道信息以及邻域像素点的预测通道信息，计算过曝像素点的第二通道信息。
在一实施方式中，过曝像素点的预测通道信息与邻域像素点的预测通道信息为随机预测得到。
在一实施方式中，待处理图像中包括多个过曝像素点；确定单元302，还用于根据多个过曝像素点的第二通道信息和多个非过曝像素点的第一通道信息，确定指定通道的最大值和指定通道的最小值；非过曝像素点为待处理图像中除过曝像素点之外的像素点；根据指定通道的最大值、指定通道的最小值以及各个像素点的第一通道信息，确定各个像素点的第三通道信息。
在一实施方式中，指定通道为亮度通道。
在一实施方式中，邻域像素点在第一颜色空间中的至少一个通道值小于或等于阈值。
根据本申请的一个实施例，图3所示的图像处理装置中的各个单元可以分别或全部合并为一个或若干个另外的单元来构成，或者其中的某个(些)单元还可以再拆分为功能上更小的多个单元来构成，这可以实现同样的操作，而不影响本申请的实施例的技术效果的实现。上述单元是基于逻辑功能划分的，在实际应用中，一个单元的功能也可以由多个单元来实现，或者多个单元的功能由一个单元实现。在本申请的其它实施例中，图像处理装置也可以包括其它单元，在实际应用中，这些功能也可以由其它单元协助实现，并且可以由多个单元协作实现。
本发明实施例和图1-图2所示方法实施例基于同一构思，其带来的技术效果也相同，具体原理请参照图1-图2所示实施例的描述，在此不赘述。
基于上述方法实施例以及装置实施例的描述，本申请实施例还提供一种图像处理装置4。请参阅图4，该图像处理装置至少包括通信接口401、处理器402 以及存储器403。其中，通信接口401、处理器402以及存储器403可通过总线 404或其他方式连接。总线在图4中以粗线表示，其它部件之间的连接方式，仅是进行示意性说明，并不引以为限。总线可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图4中仅用一条粗线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。
存储器403可以包括只读存储器和随机存取存储器，并向处理器402提供指令和数据。存储器403的一部分还可以包括非易失性随机存取存储器。
处理器402可以是中央处理单元(Central Processing Unit，CPU)，该处理器402还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor， DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现场可编程门阵列(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，可选的，该处理器402也可以是任何常规的处理器等。其中：
存储器403，用于存储程序指令。
处理器402，用于调用存储器403中存储的程序指令，以用于：
从待处理图像中确定过曝像素点，并将待处理图像中各个像素点从第一颜色空间转换至第二颜色空间，获得各个像素点在第二颜色空间中的第一通道信息；
根据过曝像素点的第一通道信息与邻域像素点的第一通道信息，确定过曝像素点的第二通道信息，邻域像素点与过曝像素点之间的距离在预设范围内；
根据过曝像素点的第二通道信息与各个像素点的第一通道信息，确定各个像素点的第三通道信息；
将各个像素点的第三通道信息从第二颜色空间转换至第一颜色空间，获得各个像素点在第一颜色空间中的第四通道信息。
调用通信接口401获取信息。
在一实施方式中，处理器402，还用于根据过曝像素点的第一通道信息与邻域像素点的第一通道信息计算参考权重信息；根据参考权重信息确定过曝像素点的第二通道信息。
在一实施方式中，处理器402，还用于根据过曝像素点的第一亮度通道信息与邻域像素点的第一亮度通道信息计算参考权重信息。
在一实施方式中，处理器402，还用于获取邻域像素点在第一颜色空间中的通道信息；获取过曝像素点的预测通道信息与邻域像素点的预测通道信息；根据参考权重信息、邻域像素点在第一颜色空间中的通道信息、过曝像素点的预测通道信息以及邻域像素点的预测通道信息，计算过曝像素点的第二通道信息。
在一实施方式中，过曝像素点的预测通道信息与邻域像素点的预测通道信息为随机预测得到。
在一实施方式中，待处理图像中包括多个过曝像素点；处理器402，还用于根据多个过曝像素点的第二通道信息和多个非过曝像素点的第一通道信息，确定指定通道的最大值和指定通道的最小值；非过曝像素点为待处理图像中除过曝像素点之外的像素点；根据指定通道的最大值、指定通道的最小值以及各个像素点的第一通道信息，确定各个像素点的第三通道信息。
在一实施方式中，指定通道为亮度通道。
在一实施方式中，邻域像素点在第一颜色空间中的至少一个通道值小于或等于阈值。
在本申请实施例中，通信接口可以是收发器、电路、总线、模块或其它类型的通信接口，用于通过传输介质和其它设备进行通信。例如，通信接口401 用于图像处理装置4中使得该图像处理装置4可以和其它设备进行通信。处理器402利用通信接口401收发数据，并用于实现上述方法实施例的方法。本申请实施例中的耦合是装置、单元或模块之间的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式，用于装置、单元或模块之间的信息交互。本申请实施例中不限定上述通信接口401、处理器402以及存储器403之间的具体连接介质。
根据本申请的另一个实施例，可以通过在包括中央处理单元(CPU)、随机存取存储介质(RAM)、只读存储介质(ROM)等处理元件和存储元件的例如计算机的通用计算装置上运行能够执行如图1-图2中所示的相应方法所涉及的各步骤的计算机程序(包括程序代码)，来构造如图3-图4所示的图像处理装置，以及来实现本申请实施例的图像处理方法。计算机程序可以记载于例如计算机可读记录介质上，并通过计算机可读记录介质装载于上述计算装置中，并在其中运行。
基于同一发明构思，本申请实施例中提供的图像处理装置解决问题的原理与有益效果与本申请方法实施例中图像处理装置解决问题的原理和有益效果相似，可以参见方法的实施的原理和有益效果，为简洁描述，在这里不再赘述。
本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质中存储有一条或多条指令，一条或多条指令适于由处理器加载并执行上述方法实施例的图像处理方法。
本申请实施例还提供一种包含指令的计算机程序产品，当其在计算机上运行时，使得计算机执行上述方法实施例的图像处理方法。
需要说明的是，对于前述的各个方法实施例，为了简单描述，故将其都表述为一系列的动作组合，但是本邻域技术人员应该知悉，本申请并不受所描述的动作顺序的限制，因为依据本申请，某一些步骤可以采用其他顺序或者同时进行。其次，本邻域技术人员也应该知悉，说明书中所描述的实施例均属于优选实施例，所涉及的动作和模块并不一定是本申请所必须的。
本申请实施例方法中的步骤可以根据实际需要进行顺序调整、合并和删减。
本申请实施例装置中的模块可以根据实际需要进行合并、划分和删减。
本邻域普通技术人员可以理解上述实施例的各种方法中的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，该程序可以存储于一计算机可读存储介质中，可读存储介质可以包括：闪存盘、只读存储器(Read-Only Memory， ROM)、随机存取器(RandomAccess Memory，RAM)、磁盘或光盘等。
以上所揭露的仅为本申请一种较佳实施例而已，当然不能以此来限定本申请之权利范围，本邻域普通技术人员可以理解实现上述实施例的全部或部分流程，并依本申请权利要求所作的等同变化，仍属于发明所涵盖的范围。

Claims (11)

1.一种图像处理方法，其特征在于，所述方法包括：
从待处理图像中确定过曝像素点，并将所述待处理图像中各个像素点从第一颜色空间转换至第二颜色空间，获得所述各个像素点在所述第二颜色空间中的第一通道信息；
根据所述过曝像素点的第一通道信息与邻域像素点的第一通道信息，确定所述过曝像素点的第二通道信息，所述邻域像素点与所述过曝像素点之间的距离在预设范围内；
根据所述过曝像素点的第二通道信息与所述各个像素点的第一通道信息，确定所述各个像素点的第三通道信息；
将所述各个像素点的第三通道信息从所述第二颜色空间转换至所述第一颜色空间，获得所述各个像素点在所述第一颜色空间中的第四通道信息。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述过曝像素点的第一通道信息与邻域像素点的第一通道信息，确定所述过曝像素点的第二通道信息，包括：
根据所述过曝像素点的第一通道信息与所述邻域像素点的第一通道信息计算参考权重信息；
根据所述参考权重信息确定所述过曝像素点的第二通道信息。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述过曝像素点的第一通道信息与所述邻域像素点的第一通道信息计算参考权重信息，包括：
根据所述过曝像素点的第一亮度通道信息与所述邻域像素点的第一亮度通道信息计算参考权重信息。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述参考权重信息确定所述过曝像素点的第二通道信息，包括：
获取所述邻域像素点在所述第一颜色空间中的通道信息；
获取所述过曝像素点的预测通道信息与所述邻域像素点的预测通道信息；
根据所述参考权重信息、所述邻域像素点在所述第一颜色空间中的通道信息、所述过曝像素点的预测通道信息以及所述邻域像素点的预测通道信息，计算所述过曝像素点的第二通道信息。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述过曝像素点的预测通道信息与所述邻域像素点的预测通道信息为随机预测得到。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述待处理图像中包括多个所述过曝像素点；
所述根据所述过曝像素点的第二通道信息与所述各个像素点的第一通道信息，确定所述各个像素点的第三通道信息，包括：
根据所述多个过曝像素点的第二通道信息和多个非过曝像素点的第一通道信息，确定指定通道的最大值和所述指定通道的最小值；所述非过曝像素点为所述待处理图像中除所述过曝像素点之外的像素点；
根据所述指定通道的最大值、所述指定通道的最小值以及所述各个像素点的第一通道信息，确定所述各个像素点的第三通道信息。
7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述指定通道为亮度通道。
8.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述邻域像素点在所述第一颜色空间中的至少一个通道值小于或等于阈值。
9.一种图像处理装置，其特征在于，包括用于执行如权利要求1～8中任一项所述的方法的单元。
10.一种图像处理装置，其特征在于，包括处理器、存储器和通信接口，所述处理器、所述存储器和所述通信接口相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器被配置用于调用所述程序指令，执行如权利要求1至8中任一项所述的方法。
11.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有一条或多条指令，所述一条或多条指令适于由处理器加载并执行如权利要求1～8中任一项所述的方法。
CN202011111780.9A 2020-10-16 2020-10-16 一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质 Active CN112200747B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011111780.9A CN112200747B (zh) 2020-10-16 2020-10-16 一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202011111780.9A CN112200747B (zh) 2020-10-16 2020-10-16 一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN112200747A CN112200747A (zh) 2021-01-08
CN112200747B true CN112200747B (zh) 2022-06-21

Family

ID=74009204

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202011111780.9A Active CN112200747B (zh) 2020-10-16 2020-10-16 一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN112200747B (zh)

Families Citing this family (2)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113676630B (zh) * 2021-08-09 2024-01-09 Oppo广东移动通信有限公司 图像处理方法及装置、终端及计算机可读存储介质
CN117079197B (zh) * 2023-10-18 2024-03-05 山东诚祥建设集团股份有限公司 一种智慧工地管理方法及系统

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104899845A (zh) * 2015-05-10 2015-09-09 北京工业大学 一种基于lαβ空间场景迁移的多曝光图像融合方法
CN109345487A (zh) * 2018-10-25 2019-02-15 厦门美图之家科技有限公司 一种图像增强方法及计算设备
CN111311500A (zh) * 2018-12-12 2020-06-19 华为技术有限公司 一种对图像进行颜色还原的方法和装置

Family Cites Families (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US7412105B2 (en) * 2003-10-03 2008-08-12 Adobe Systems Incorporated Tone selective adjustment of images

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104899845A (zh) * 2015-05-10 2015-09-09 北京工业大学 一种基于lαβ空间场景迁移的多曝光图像融合方法
CN109345487A (zh) * 2018-10-25 2019-02-15 厦门美图之家科技有限公司 一种图像增强方法及计算设备
CN111311500A (zh) * 2018-12-12 2020-06-19 华为技术有限公司 一种对图像进行颜色还原的方法和装置

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"采用TOF面阵传感器与双目视觉融合的三维深度相机设计";王亚洲;《中国优秀博硕士学位论文全文数据库(硕士)》;20170715;正文第2-4章 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN112200747A (zh) 2021-01-08

Similar Documents

Publication Publication Date Title
US10535125B2 (en) Dynamic global tone mapping with integrated 3D color look-up table
US9538093B2 (en) Forming high-dynamic-range (HDR) images using single-channel data
CN101690161B (zh) 用于自动地计算伽马校正曲线的设备和方法
CN109274985B (zh) 视频转码方法、装置、计算机设备和存储介质
US20130342725A1 (en) Methods and systems for automatic white balance
US20170324959A1 (en) Method and apparatus for encoding/decoding a high dynamic range picture into a coded bitstream
US9961236B2 (en) 3D color mapping and tuning in an image processing pipeline
US7933469B2 (en) Video processing
KR20170115503A (ko) 화상을 역-톤 매핑하기 위한 장치 및 방법
CN112200747B (zh) 一种图像处理方法、装置及计算机可读存储介质
JP2009055465A (ja) 画像処理装置および方法
KR20180123046A (ko) 하이 다이나믹 레인지 픽처를 인코딩하기 위한 방법 및 디바이스, 대응하는 디코딩 방법 및 디코딩 디바이스
US8064693B2 (en) Methods of and apparatus for adjusting colour saturation in an input image
US20080056566A1 (en) Video processing
CN110691227A (zh) 一种视频信号处理方法及装置
US11006152B2 (en) Method and apparatus for encoding/decoding a high dynamic range picture into a coded bitstream
CN114331916B (zh) 图像处理方法及电子设备
CN110807735A (zh) 图像处理方法、装置、终端设备及计算机可读存储介质
WO2023241339A1 (zh) 色偏校正方法、装置、设备、存储介质及程序产品
EP3340165A1 (en) Method of color gamut mapping input colors of an input ldr content into output colors forming an output hdr content
US20170180694A1 (en) Method of encoding raw color coordinates provided by a camera representing colors of a scene having two different illuminations
US8390699B2 (en) Opponent color detail enhancement for saturated colors
CN115239578A (zh) 图像处理方法及装置、计算机可读存储介质、终端设备
CN114374830A (zh) 图像白平衡方法、电子设备及计算机可读存储介质
KR101903428B1 (ko) 연관 이미지간 컬러 보정 시스템 및 보정방법

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