本發(fā)明涉及圖像處理
技術(shù)領(lǐng)域：
：，尤其涉及一種提高圖像亮度并使飽和區(qū)域得到增強(qiáng)的從低動態(tài)圖像生成高動態(tài)圖像的方法。
背景技術(shù)：
：：數(shù)字圖像通常用矩陣表示，包括圖像的行、列和像素值，行和列的乘積為圖像的分辨率，矩陣的行列坐標(biāo)對應(yīng)一個(gè)像素點(diǎn)的像素值。像素值的大小與對亮度的量化有關(guān)，量化值稱為灰階。在實(shí)際使用中，數(shù)字成像系統(tǒng)使用許多二進(jìn)制位對給定像素的每個(gè)色模型值編碼，用于每個(gè)色模型值的位的數(shù)目可稱為該色模型值的色深。圖像一般量化范圍為0～28-1，或者說色深為8bit(比特)，0對應(yīng)黑，255對應(yīng)白。例如，一幅RGB圖像，三個(gè)通道R、G、B的像素值范圍取值都有28個(gè)灰階，那么它可以表示的最大顏色數(shù)量為28×28×28＝224。這些圖像可稱為低動態(tài)(LDR)圖像。此類圖像不能記錄場景中真實(shí)的亮度，只是記錄編碼過的有限的階調(diào)關(guān)系。隨著數(shù)字成像系統(tǒng)的發(fā)展，高于8bit色深的顯示系統(tǒng)越來越多，常見的專業(yè)顯示器采用原生10bit面板，可以到10bit以上的色深。特別是應(yīng)用廣泛且具有高亮度的LED顯示屏，其色深可達(dá)到16bit以上。這樣的圖像可稱為高動態(tài)(HDR)圖像。高動態(tài)圖像的動態(tài)范圍一般超過1000:1，比低動態(tài)范圍圖像更加真實(shí)，顯示效果更好，因此近年來得到了越來越多的廣泛應(yīng)用。此外，當(dāng)數(shù)字模型中的像素值達(dá)到最大灰階值時(shí)，此像素達(dá)到飽和。例如在8bit的LDR圖像中，當(dāng)灰階值等于255時(shí)，其達(dá)到飽和。造成飽和的原因主要是光源或者反光等的存在。圖像的飽和會造成圖像信息的損失。因此，需要提出一種方法，將低動態(tài)圖像生成色深位數(shù)更多的高動態(tài)圖像，并最大程度地保留原圖像的信息。技術(shù)實(shí)現(xiàn)要素：針對現(xiàn)有技術(shù)中的問題，本發(fā)明的目的在于提供一種從低動態(tài)圖像生成高動態(tài)圖像的方法，可以提高圖像的亮度，改善圖像在反伽馬映射中造成的塊現(xiàn)象，使圖像的飽和區(qū)域得到增強(qiáng)。本發(fā)明實(shí)施例提供一種從低動態(tài)圖像生成高動態(tài)圖像的方法，包括如下步驟：對待處理低動態(tài)圖像根據(jù)預(yù)設(shè)映射關(guān)系進(jìn)行灰階調(diào)整，得到灰階調(diào)整后圖像，所述灰階調(diào)整包括反伽馬校正和灰階值抬升；在灰階調(diào)整后圖像中確定多個(gè)飽和區(qū)域，所述飽和區(qū)域中像素點(diǎn)的灰階值大于預(yù)設(shè)高動態(tài)飽和閾值；對所述灰階調(diào)整后圖像中的飽和區(qū)域進(jìn)行灰階增強(qiáng)，得到目標(biāo)高動態(tài)圖像；輸出所述目標(biāo)高動態(tài)圖像。優(yōu)選地，根據(jù)如下公式進(jìn)行灰階調(diào)整：其中，C(i)為灰階調(diào)整后圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的灰階值，i為所述待處理低動態(tài)圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的灰階值，且i∈[0,255]；m為所述待處理低動態(tài)圖像的灰階級數(shù)，n為灰階調(diào)整后圖像的灰階級數(shù)，且m≤n；γ為預(yù)設(shè)伽馬值。優(yōu)選地，根據(jù)如下公式進(jìn)行灰階調(diào)整：其中，C(i)為灰階調(diào)整后圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的灰階值，i為所述待處理低動態(tài)圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的灰階值，且i∈[0,255]；m為所述待處理低動態(tài)圖像的灰階級數(shù)，n為灰階調(diào)整后圖像的灰階級數(shù)，且m≤n；γ為預(yù)設(shè)伽馬值。優(yōu)選地，根據(jù)如下公式進(jìn)行灰階調(diào)整：其中，C(i)為灰階調(diào)整后圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的灰階值，i為所述待處理低動態(tài)圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的灰階值，且i∈[0,255]；m為所述待處理低動態(tài)圖像的灰階級數(shù)，n為灰階調(diào)整后圖像的灰階級數(shù)，且m≤n；γ為預(yù)設(shè)伽馬值。優(yōu)選地，所述灰階調(diào)整還包括灰階壓縮，根據(jù)如下公式進(jìn)行灰階調(diào)整：其中，C(i)為灰階調(diào)整后圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的灰階值，i為所述待處理低動態(tài)圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的灰階值，且i∈[0,255]；m為所述待處理低動態(tài)圖像的灰階級數(shù)，n為灰階調(diào)整后圖像的灰階級數(shù)，且m≤n；γ為預(yù)設(shè)伽馬值，β為預(yù)設(shè)壓縮系數(shù)，且0<β≤1。優(yōu)選地，所述灰階調(diào)整還包括灰階壓縮，根據(jù)如下公式進(jìn)行灰階調(diào)整：其中，C(i)為灰階調(diào)整后圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的灰階值，i為所述待處理低動態(tài)圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的灰階值，且i∈[0,255]；m為所述待處理低動態(tài)圖像的灰階級數(shù)，n為灰階調(diào)整后圖像的灰階級數(shù)，且m≤n；γ為預(yù)設(shè)伽馬值，β為預(yù)設(shè)壓縮系數(shù)，且0<β≤1。優(yōu)選地，所述灰階增強(qiáng)包括如下步驟：生成平滑增強(qiáng)模板；根據(jù)所述平滑增強(qiáng)模板生成灰階增強(qiáng)模板；采用所述灰階增強(qiáng)模板，將所述灰階調(diào)整后圖像中的飽和區(qū)域的灰階值從(THDR,Value1)范圍增強(qiáng)至(THDR,Value)范圍，得到目標(biāo)高動態(tài)圖像；其中，THDR為所述高動態(tài)飽和閾值，Value1為所述灰階調(diào)整后圖像中的最大灰階值，Value為目標(biāo)高動態(tài)圖像的最大灰階值。優(yōu)選地，所述生成平滑增強(qiáng)模板，包括如下步驟：以所述預(yù)設(shè)高動態(tài)飽和閾值，對所述灰階調(diào)整后圖像進(jìn)行二值分割，得到所對應(yīng)的二進(jìn)制圖像；根據(jù)所述二進(jìn)制圖像生成高斯金字塔，定義平滑增強(qiáng)模板等于所述高斯金字塔；對所述平滑增強(qiáng)模板進(jìn)行多次高斯模糊，輸出所述平滑增強(qiáng)模板。優(yōu)選地，對所述平滑增強(qiáng)模板進(jìn)行多次高斯模糊，包括如下步驟：令i＝k，對所述平滑增強(qiáng)模板進(jìn)行高斯模糊；每次高斯模糊后將i本身減去數(shù)值1；如果i>0，則對所述平滑增強(qiáng)模板進(jìn)行上采樣，然后重復(fù)對所述平滑增強(qiáng)模板進(jìn)行高斯模糊；如果i≤0，則輸出所述平滑增強(qiáng)模板。優(yōu)選地，所述灰階增強(qiáng)還包括生成邊緣增強(qiáng)模板的步驟，且根據(jù)所述平滑增強(qiáng)模板和所述邊緣增強(qiáng)模板生成所述灰階增強(qiáng)模板。優(yōu)選地，所述生成邊緣增強(qiáng)模板，包括如下步驟：根據(jù)所述高斯金字塔在各個(gè)所述飽和區(qū)域中選取種子點(diǎn)；以所述種子點(diǎn)在所述平滑增強(qiáng)后圖像中進(jìn)行漫水填充并計(jì)算邊緣停止模板；對所述邊緣停止模板進(jìn)行金字塔下采樣；令邊緣增強(qiáng)模板等于所述高斯金字塔，對所述邊緣增強(qiáng)模板進(jìn)行多次膨脹和開運(yùn)算，輸出所述邊緣增強(qiáng)模板。優(yōu)選地，對所述邊緣增強(qiáng)模板進(jìn)行多次膨脹和開運(yùn)算，包括如下步驟：令i＝k，對所述邊緣增強(qiáng)模板進(jìn)行膨脹；根據(jù)如下公式對所述邊緣增強(qiáng)模板進(jìn)行更新：s_mask＝e_mask&s_mask；其中，s_mask為所述邊緣增強(qiáng)模板，e_mask為所述邊緣停止模板；對所述邊緣增強(qiáng)模板進(jìn)行開運(yùn)算；每次開運(yùn)算后將i本身減去數(shù)值1；如果i>0，則對所述邊緣增強(qiáng)模板進(jìn)行上采樣，然后重復(fù)進(jìn)行膨脹；如果i≤0，則輸出所述邊緣增強(qiáng)模板。優(yōu)選地，所述生成灰階增強(qiáng)模板，包括如下步驟：根據(jù)如下公式生成所述灰階增強(qiáng)模板：mask＝b_mask*s_mask；其中，mask為所述灰階增強(qiáng)模板，b_mask為所述平滑增強(qiáng)模板，s_mask為所述邊緣增強(qiáng)模板；將所述灰階增強(qiáng)模板歸一化到[1,α]，其中α＝1/β，β為預(yù)設(shè)壓縮系數(shù)；輸出所述灰階增強(qiáng)模板。本發(fā)明所提供的從低動態(tài)圖像生成高動態(tài)圖像的方法具有下列優(yōu)點(diǎn)：本發(fā)明提供了一種從低動態(tài)圖像生成高動態(tài)圖像的技術(shù)方案，通過反伽馬校正將圖像的灰階值進(jìn)行修正，可以直接顯示修正后的圖像；通過對比度拉伸可以提高圖像的亮度，并改善圖像在反伽馬映射中造成的塊現(xiàn)象；灰階值高于預(yù)設(shè)飽和閾值的區(qū)域進(jìn)行平滑增強(qiáng)，從而使得圖像的飽和區(qū)域得到增強(qiáng)，提高圖像顯示質(zhì)量并減少圖像信息損失。附圖說明通過閱讀參照以下附圖對非限制性實(shí)施例所作的詳細(xì)描述，本發(fā)明的其它特征、目的和優(yōu)點(diǎn)將會變得更明顯。圖1是本發(fā)明的從低動態(tài)圖像生成高動態(tài)圖像的方法的流程圖；圖2是本發(fā)明一實(shí)施例的從低動態(tài)圖像生成高動態(tài)圖像的方法的流程圖；圖3是本發(fā)明一實(shí)施例的反伽馬校正的灰階值對比曲線圖；圖4是本發(fā)明一實(shí)施例的灰階調(diào)整和灰階增強(qiáng)的灰階值對比曲線圖；圖5是圖4中R處放大圖；圖6是本發(fā)明一實(shí)施例的灰階增強(qiáng)時(shí)增益的變化曲線圖；圖7是本發(fā)明一實(shí)施例的平滑增強(qiáng)的流程圖；圖8是本發(fā)明一實(shí)施例的邊緣增強(qiáng)的流程圖。具體實(shí)施方式現(xiàn)在將參考附圖更全面地描述示例實(shí)施方式。然而，示例實(shí)施方式能夠以多種形式實(shí)施，且不應(yīng)被理解為限于在此闡述的實(shí)施方式；相反，提供這些實(shí)施方式使得本發(fā)明將全面和完整，并將示例實(shí)施方式的構(gòu)思全面地傳達(dá)給本領(lǐng)域的技術(shù)人員。在圖中相同的附圖標(biāo)記表示相同或類似的結(jié)構(gòu)，因而將省略對它們的重復(fù)描述。為了適應(yīng)大多數(shù)顯示設(shè)備，在前端的低動態(tài)圖像和視頻源一般是進(jìn)行過伽馬(γ)校正的。而LED(發(fā)光二極管)顯示屏的傳輸特性基本上是線性的。所以，要進(jìn)行反伽馬校正將數(shù)據(jù)修正回來。這樣不需要去調(diào)節(jié)LED顯示屏的伽馬特性，直接就可以顯示修正后的圖像。同時(shí)，為了在高動態(tài)圖像在LED顯示屏上對低動態(tài)圖像和視頻有更好的兼容性和顯示效果，本發(fā)明提出一種將傳統(tǒng)低動態(tài)圖像和視頻轉(zhuǎn)換為高動態(tài)圖像和視頻的方法。如圖1所示，本發(fā)明實(shí)施例提供一種從低動態(tài)圖像生成高動態(tài)圖像的方法，所述方法包括如下步驟：S100：對待處理低動態(tài)圖像根據(jù)預(yù)設(shè)映射關(guān)系進(jìn)行灰階調(diào)整，得到灰階調(diào)整后圖像，所述灰階調(diào)整包括反伽馬校正和灰階值抬升；此處灰階調(diào)整是對整個(gè)待處理低動態(tài)圖像進(jìn)行的灰階調(diào)整；S200：在灰階調(diào)整后圖像中確定多個(gè)飽和區(qū)域，所述飽和區(qū)域中像素點(diǎn)的灰階值均大于預(yù)設(shè)高動態(tài)飽和閾值；通過此步驟，將灰階調(diào)整后圖像分為兩大部分，一部分是初始灰階值小于預(yù)設(shè)飽和閾值的低灰階區(qū)域，一部分是初始灰階值大于等于預(yù)設(shè)飽和閾值的飽和區(qū)域；S300：對所述灰階調(diào)整后圖像中的飽和區(qū)域進(jìn)行灰階增強(qiáng)，得到目標(biāo)高動態(tài)圖像；在灰階調(diào)整后，再對飽和區(qū)域單獨(dú)進(jìn)行灰階增強(qiáng)，即提高飽和區(qū)域部分的亮度值，增強(qiáng)其顯示效果；S400：輸出所述目標(biāo)高動態(tài)圖像。本發(fā)明一實(shí)施例的設(shè)計(jì)思路是在低動態(tài)圖像映射到高動態(tài)圖像的過程中，在其低灰階區(qū)域和飽和區(qū)域分別處理。以減少圖像信息損失，并提高圖像顯示質(zhì)量。所述飽和區(qū)域和低灰階區(qū)域的區(qū)分界限在預(yù)設(shè)高動態(tài)飽和閾值THDR。此高動態(tài)保護(hù)閾值THDR的確定可以通過預(yù)設(shè)飽和閾值T來映射得到。預(yù)設(shè)飽和閾值T是指在待處理低動態(tài)圖像中的低灰階區(qū)域和飽和區(qū)域的分界點(diǎn)。待處理低動態(tài)圖像進(jìn)行灰階調(diào)整后，預(yù)設(shè)飽和閾值T相應(yīng)映射為預(yù)設(shè)高動態(tài)飽和閾值THDR。而預(yù)設(shè)飽和閾值T的選取一般是根據(jù)多次實(shí)驗(yàn)選擇的經(jīng)驗(yàn)值。如圖2所示，本發(fā)明方法由灰階調(diào)整和亮度增強(qiáng)兩部分組成。灰階調(diào)整是把圖像的非線性亮度映射成線性的，即所述對比度拉伸，具體包括反伽馬映射和灰階值抬升。亮度增強(qiáng)用于圖像中飽和區(qū)域的平滑和亮度增強(qiáng)，即所述飽和區(qū)域的灰階增強(qiáng)。反伽馬映射，是與伽馬變換具有相同的實(shí)現(xiàn)模型，只是伽馬的輸入?yún)?shù)不同，使映射曲線發(fā)生改變，從而使輸出的結(jié)果具有不一樣的效果。伽馬校正補(bǔ)償了不同輸出設(shè)備存在的顏色顯示差異，從而使圖像在不同的監(jiān)視器上呈現(xiàn)出相同的效果。LED顯示屏的傳輸特性基本上是線性的，由于前端的視頻一般是進(jìn)行伽馬校正過的，因此要進(jìn)行反伽馬校正將數(shù)據(jù)修正回來。典型的可以通過顯示查找表(LUT，lookuptable)來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的修正，這在FPGA(Field－ProgrammableGateArray，現(xiàn)場可編程門陣列)利用ROM(只讀存儲器)能完美實(shí)現(xiàn)。為了適應(yīng)不同的特性和工作環(huán)境以及觀看愛好，可以選擇不同的伽馬值，例如2.2～2.8，制作多個(gè)顯示查找表，做成多條曲線，由用戶自行選擇。當(dāng)伽馬值γ增大，畫面對比度提高，層次清晰的同時(shí)，將會降低對比度的級數(shù)，比如γ＝2.8的時(shí)候，256級灰度只有180級別，這將會降低視頻顯示的能力。因此反伽馬校正的同時(shí)，通常要提高顯示查找表的輸出位數(shù)，使得輸入級數(shù)不變的情況下，可以獲得更高的灰度表現(xiàn)能力和更多的色彩標(biāo)下能力。因此優(yōu)選根據(jù)如下公式進(jìn)行灰階調(diào)整：其中，C(i)為灰階調(diào)整后圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的灰階值，i為所述待處理低動態(tài)圖像中各個(gè)像素點(diǎn)的灰階值，即顯示查找表中的地址，且i∈[0,255]，即LUT(i)∈[0,2n-1]；m為所述待處理低動態(tài)圖像的灰階級數(shù)，n為灰階調(diào)整后圖像的灰階級數(shù)，且m≤n；γ為預(yù)設(shè)伽馬值。反伽馬映射后，圖像在低灰階區(qū)域會出現(xiàn)暗區(qū)層次感丟失、色塊化明顯的現(xiàn)象，所以通過對低灰階區(qū)域的映射抬升，能夠有效的改善效果。在低灰階區(qū)域有線性抬升和非線性抬升兩種處理方式。線性抬升就是在某一像素值以下，采用線性映射；非線性抬升就是在原曲線與線性映射曲線的平均值。公式如式(2-1)、(3-1)所示。采用線性抬升時(shí)，根據(jù)如下公式進(jìn)行灰階調(diào)整：采用非線性抬升時(shí)，根據(jù)如下公式進(jìn)行灰階調(diào)整：進(jìn)一步地，為了后期飽和區(qū)域的灰階增強(qiáng)處理，即突出飽和區(qū)域的亮度值。在反伽馬校正和灰階值抬升后，還需要進(jìn)行灰階值壓縮的步驟。即所述灰階調(diào)整包括反伽馬校正、灰階值抬升和灰階值壓縮三個(gè)步驟。在該實(shí)施例中采用預(yù)設(shè)壓縮系數(shù)β進(jìn)行灰階值壓縮，其中0<β≤1，當(dāng)β＝1時(shí)，即表示不壓縮。具體地，上述公式(1-1)、(2-1)、(3-1)轉(zhuǎn)化成如下公式(1)、(2)和(3)。具有低灰階區(qū)域線性抬升的灰階調(diào)整公式：具有低灰階區(qū)域非線性抬升的灰階調(diào)整公式：如圖3所示，為采用上述公式(1)、(2)和(3)后校正的曲線示意圖。在圖3中，橫坐標(biāo)表示低動態(tài)圖像的灰階值，縱坐標(biāo)表示灰階調(diào)整后圖像的灰階值，A1曲線段為采用上述公式(1)進(jìn)行灰階調(diào)整的灰階值對應(yīng)曲線，A2為采用如下公式(2)線性抬升后的灰階值對應(yīng)線性段，A3為采用如下公式(3)非線性抬升后的灰階值對應(yīng)曲線段。其中，k值就是進(jìn)行線性抬升或非線性抬升時(shí)，抬升區(qū)域與非抬升區(qū)域部分的分界點(diǎn)與(0,0)點(diǎn)連線的斜率值。從圖3中可以看出，采用公式(2)或公式(3)進(jìn)行抬升后，相對于僅采用公式(1)的方式，可以將低灰階區(qū)域的灰階值進(jìn)行有效抬升，避免因?yàn)榱炼冗^低而損失圖像有效信息，提高了圖像的顯示效果。圖2和圖3中示出的僅為本發(fā)明一實(shí)施例所采用的灰階調(diào)整的優(yōu)選實(shí)施方式。首先采用反伽馬校正對待處理低動態(tài)圖像的灰階值進(jìn)行校正，然后對低灰階區(qū)域的灰階值進(jìn)行線形抬升或非線性抬升，最大程度保留低灰階區(qū)域的圖像信息，改善圖像在反伽馬映射中造成塊現(xiàn)象。在實(shí)際應(yīng)用中，也可以采用其他方式的反伽馬校正和灰階值抬升，將低動態(tài)圖像的灰階值范圍上升到高動態(tài)圖像的灰階值的范圍之內(nèi)，也可以實(shí)現(xiàn)本發(fā)明的低動態(tài)圖像轉(zhuǎn)換成高動態(tài)圖像的目的，均屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。進(jìn)一步地，該實(shí)施例中，所述飽和區(qū)域的灰階增強(qiáng)包括如下步驟：生成平滑增強(qiáng)模板；根據(jù)所述平滑增強(qiáng)模板生成灰階增強(qiáng)模板；采用所述灰階增強(qiáng)模板，將所述灰階調(diào)整后圖像中的飽和區(qū)域的灰階值從(THDR,Value1)范圍增強(qiáng)至(THDR,Value)范圍，得到目標(biāo)高動態(tài)圖像；其中，THDR為所述高動態(tài)飽和閾值，Value1為所述灰階調(diào)整后圖像中的最大灰階值，Value為目標(biāo)高動態(tài)圖像的最大灰階值。由于本實(shí)施例中在灰階增強(qiáng)之前，采用預(yù)設(shè)壓縮系數(shù)β進(jìn)行灰階值壓縮，因此Value1實(shí)際上為β*Value。值得注意的是，在該實(shí)施例中，只進(jìn)行了反伽馬校正和灰階值抬升時(shí)，圖像中最大灰階值已經(jīng)達(dá)到了高動態(tài)圖像允許的最大灰階值；為了進(jìn)一步進(jìn)行飽和區(qū)域的平滑增強(qiáng)，則需要將整體圖像的灰階值進(jìn)行一個(gè)壓縮。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，還存在整體圖像較暗的情況，即在灰階值抬升后，圖像中最大灰階值仍未達(dá)到高動態(tài)圖像允許的最大灰階值，那么在這種情況下，即使不進(jìn)行灰階值壓縮也是可以的，仍然可以進(jìn)行一定范圍內(nèi)的飽和區(qū)域的平滑增強(qiáng)，也屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。如圖4所示，為采用反伽馬校正和灰階值抬升、灰階值壓縮和灰階增強(qiáng)的對應(yīng)灰階示意圖。其中，橫坐標(biāo)表示低動態(tài)圖像的灰階值，縱坐標(biāo)表示目標(biāo)高動態(tài)圖像的灰階值。曲線段B1表示反伽馬校正和灰階值抬升后的圖像的灰階變化曲線，曲線段B2表示灰階值壓縮的圖像的灰階變化曲線，曲線段B3表示在飽和區(qū)域中灰階增強(qiáng)的灰階曲線。與圖4相對應(yīng)的，該實(shí)施例中低動態(tài)圖像的處理包括如下三個(gè)過程：(1)曲線B1：反伽馬校正和灰階值抬升，完成從低動態(tài)圖像的灰階值到高動態(tài)圖像的灰階值的映射；僅采用曲線B1的方式時(shí)，雖然也可以實(shí)現(xiàn)低動態(tài)圖像到高動態(tài)圖像的轉(zhuǎn)變，但是在飽和區(qū)域部分(飽和區(qū)域在處理前的灰階值為(T,255)，在灰階值抬升后的灰階值為(THDR,Value))，其灰階值相對于低灰階區(qū)域部分并不突出，因此需要進(jìn)一步增強(qiáng)飽和區(qū)域和低灰階區(qū)域之間的灰階值差，使其對比更鮮明，圖像顯示效果更好。但是由于在該實(shí)施例中，抬升后的灰階值已經(jīng)達(dá)到了高動態(tài)圖像的最大灰階值，如果要直接增強(qiáng)飽和區(qū)域的灰階值，則無法繼續(xù)進(jìn)行灰階增強(qiáng)，因此需要進(jìn)行灰階值壓縮；(2)曲線B1到曲線B2：灰階值壓縮，將曲線B1經(jīng)過預(yù)設(shè)壓縮系數(shù)的壓縮得到，在進(jìn)行灰階值壓縮后，飽和區(qū)域部分的灰階值從(THDR,Value)變成(THDR,β*Value)，由于0<β≤1，即有了進(jìn)一步提升的空間；(3)曲線B2到曲線B3：飽和區(qū)域的平滑增強(qiáng)，即如上所述，將所述灰階調(diào)整后圖像中的飽和區(qū)域的灰階值從(THDR,Value1)范圍平滑增強(qiáng)至(THDR,Value)范圍，得到平滑增強(qiáng)后圖像。如圖5所示，為了在從曲線B2到曲線B3的過程中有平滑過渡，還可以進(jìn)一步增加圖5中的曲線B4，而避免在曲線B2和曲線B3交叉處的直接轉(zhuǎn)折，使圖像過渡更加自然，顯示效果更好。另外，在對飽和區(qū)域進(jìn)行平滑增強(qiáng)的過程中，如果只用一個(gè)全局函數(shù)擴(kuò)展動態(tài)范圍，會帶來量化問題，即兩個(gè)亮度級存在顯著差異；所以需要亮度增強(qiáng)算法來使它衰減。過于飽和的區(qū)域，會丟失過多的細(xì)節(jié)。飽和區(qū)域的亮度增強(qiáng)可以增加細(xì)節(jié)的對比度。飽和區(qū)域的增強(qiáng)是一個(gè)中間大，向四周逐漸變小的增益模板。如圖6所示，為灰階增強(qiáng)時(shí)增益的變化曲線圖。如圖7所示，在該實(shí)施例中，生成所述平滑增強(qiáng)模板包括如下步驟：首先輸入所述灰階調(diào)整后圖像；以所述預(yù)設(shè)高動態(tài)飽和閾值THDR進(jìn)行二值分割，得到所對應(yīng)的二進(jìn)制圖像binary；以所述二進(jìn)制圖像binary生成高斯金字塔bin[i](i≤k)(3×3)；令i＝k，定義平滑增強(qiáng)模板等于所述高斯金字塔，即b_mask＝bin[i]；對所述平滑增強(qiáng)模板b_mask進(jìn)行多次高斯模糊，輸出所述平滑增強(qiáng)模板b_mask。具體地，對所述平滑增強(qiáng)模板b_mask進(jìn)行多次高斯模糊，包括如下步驟：對所述平滑增強(qiáng)模板b_mask進(jìn)行3×3高斯模糊；i--，即每次高斯模糊后將i本身減去數(shù)值1；判斷i是否大于零值；如果i>0，則對所述平滑增強(qiáng)模板b_mask進(jìn)行上采樣，然后重復(fù)對所述平滑增強(qiáng)模板進(jìn)行高斯模糊，此處對所述平滑增強(qiáng)模板b_mask進(jìn)行上采樣，一般采用隔行采樣；如果i≤0，則輸出所述平滑增強(qiáng)模板b_mask。所述平滑增強(qiáng)模板b_mask即為能夠使得所述灰階調(diào)整后圖像的保護(hù)區(qū)域得到平滑增強(qiáng)的增益值的模板，即所述平滑增強(qiáng)模板為一與所述灰階調(diào)整后圖像具有相同像素個(gè)數(shù)的模板，且各個(gè)像素點(diǎn)的值為該像素點(diǎn)對應(yīng)的平滑增強(qiáng)的增益值，用此平滑增強(qiáng)模板去處理灰階調(diào)整后圖像，即可以得到平滑增強(qiáng)的圖像。進(jìn)一步地，飽和區(qū)域的灰階增強(qiáng)除了包括飽和區(qū)域的平滑增強(qiáng)之外，還包括飽和區(qū)域的邊緣檢測和邊緣增強(qiáng)。前者是要在飽和區(qū)域構(gòu)造出漸變的增益模板；后者是要使飽和區(qū)域內(nèi)部或周圍的邊緣保留下來(邊緣增強(qiáng))。因此，所述灰階增強(qiáng)還包括生成邊緣增強(qiáng)模板的步驟，且所述灰階增強(qiáng)模板是由所述平滑增強(qiáng)模板和所述邊緣增強(qiáng)模板配合生成的。如圖8所示，所述邊緣增強(qiáng)模板的生成包括如下步驟：輸入平滑增強(qiáng)后圖像；根據(jù)所述高斯金字塔bin[i]在各個(gè)所述飽和區(qū)域中選取種子點(diǎn)seeds；以所述種子點(diǎn)seeds在所述平滑增強(qiáng)后圖像中進(jìn)行漫水填充并計(jì)算邊緣停止模板e_mask；對所述邊緣停止模板e_mask進(jìn)行金字塔下采樣，得到e_mask[i](i≤k)；令邊緣增強(qiáng)模板s_mask等于所述高斯金字塔bin[i]，對所述邊緣增強(qiáng)模板s_mask進(jìn)行多次膨脹和開運(yùn)算，輸出所述邊緣增強(qiáng)模板s_mask。進(jìn)一步地，對所述邊緣增強(qiáng)模板進(jìn)行多次膨脹和開運(yùn)算，包括如下步驟：令i＝k，對所述邊緣增強(qiáng)模板s_mask進(jìn)行3×3膨脹；根據(jù)如下公式對所述邊緣增強(qiáng)模板進(jìn)行更新：s_mask＝e_mask&s_mask；對所述邊緣增強(qiáng)模板s_mask進(jìn)行開運(yùn)算；i--，即每次開運(yùn)算后將i本身減去數(shù)值1；如果i>0，則對所述邊緣增強(qiáng)模板s_mask進(jìn)行上采樣，然后重復(fù)進(jìn)行膨脹；如果i≤0，則輸出所述邊緣增強(qiáng)模板s_mask。所述上采樣和下采樣一般采用隔行采樣。其中，種子點(diǎn)的選取，需要保證每個(gè)飽和區(qū)域都選取一個(gè)點(diǎn)。具體選取方式可以是：先將二值圖像向x軸投影，統(tǒng)計(jì)一飽和區(qū)域中亮點(diǎn)個(gè)數(shù)，找該飽和區(qū)域中亮度值最大的一個(gè)點(diǎn)，記錄其x坐標(biāo)，然后向y方向投影，在y方向進(jìn)行搜索，找該飽和區(qū)域中亮度最大的點(diǎn)，記錄其y坐標(biāo)。此處僅為種子點(diǎn)選取的一種方法，在實(shí)際應(yīng)用中，還可以采用現(xiàn)有技術(shù)中作為漫水填充的種子點(diǎn)的其他選取方式，均屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。所述邊緣停止模板的計(jì)算也可以采用現(xiàn)有技術(shù)中的邊緣停止模板計(jì)算方法。所述邊緣停止模板可以采用如下方式計(jì)算：首先計(jì)算圖像的梯度邊緣gradbin，再二值分割所述灰階圖，得到graybin(此處二值分割的閾值小于所述預(yù)設(shè)高動態(tài)飽和閾值)，最后，gradbin和graybin融合得到邊緣edge，令e_mask＝edge。膨脹和開運(yùn)算為數(shù)字圖像處理過程中數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的方法，具體地，膨脹是指將圖像與內(nèi)核3×3卷積；開運(yùn)算是指先對圖像進(jìn)行腐蝕再對圖像進(jìn)行膨脹，腐蝕是指將內(nèi)核3×3劃過圖像，提取內(nèi)核3×3覆蓋最小像素值，代替錨點(diǎn)位置。同樣地，所述邊緣增強(qiáng)模板也是一個(gè)與所述灰階調(diào)整后圖像具有相同像素點(diǎn)個(gè)數(shù)的圖像，其中各個(gè)像素點(diǎn)的值等于邊緣增強(qiáng)所對應(yīng)的增益值，用邊緣增強(qiáng)模板處理圖像即可以得到邊緣增強(qiáng)的效果。進(jìn)一步地，飽和區(qū)域的灰階增強(qiáng)模板的生成包括如下步驟：根據(jù)如下公式計(jì)算灰階增強(qiáng)模板：mask＝b_mask*s_mask；將所述灰階增強(qiáng)模板mask歸一化到[1,α]，其中α＝1/β，α為顯示器最大亮度值與當(dāng)前圖像設(shè)置的預(yù)設(shè)飽和閾值的比值；輸出所述灰階增強(qiáng)模板。最后，可以采用歸一化后的所述灰階增強(qiáng)模板對所述灰階調(diào)整后圖像進(jìn)行處理，則可以對所述灰階調(diào)整后圖像進(jìn)行平滑增強(qiáng)和邊緣增強(qiáng)；通過采用飽和區(qū)域的平滑增強(qiáng)和邊緣檢測，使得圖像的飽和區(qū)域的灰階值得到增強(qiáng)，同時(shí)使得飽和區(qū)域內(nèi)部或周圍的邊緣保留下來，在提高顯示效果的同時(shí)，保留原圖像最多信息。圖7和圖8中僅為一種平滑增強(qiáng)和邊緣增強(qiáng)的優(yōu)選的實(shí)施方式。在實(shí)際應(yīng)用中，也可以采用其他方法，對飽和區(qū)域的灰階值進(jìn)行增強(qiáng)，并對邊緣進(jìn)行檢測和增強(qiáng)，均屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。歸一化的采用可以使得灰階增強(qiáng)更為簡便，但實(shí)際應(yīng)用中也可以不采用歸一化，或采用其他歸一化參數(shù)，均屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。本發(fā)明所提供的從低動態(tài)圖像生成高動態(tài)圖像的方法具有下列優(yōu)點(diǎn)：本發(fā)明提供了一種從低動態(tài)圖像生成高動態(tài)圖像的技術(shù)方案，通過反伽馬校正將圖像的灰階值進(jìn)行修正，可以直接顯示修正后的圖像；通過對比度拉伸可以提高圖像的亮度，并改善圖像在反伽馬映射中造成的塊現(xiàn)象；灰階值高于預(yù)設(shè)飽和閾值的區(qū)域進(jìn)行平滑增強(qiáng)，從而使得圖像的飽和區(qū)域得到增強(qiáng)，提高圖像顯示質(zhì)量并減少圖像信息損失。以上內(nèi)容是結(jié)合具體的優(yōu)選實(shí)施方式對本發(fā)明所作的進(jìn)一步詳細(xì)說明，不能認(rèn)定本發(fā)明的具體實(shí)施只局限于這些說明。對于本發(fā)明所屬
技術(shù)領(lǐng)域：
：的普通技術(shù)人員來說，在不脫離本發(fā)明構(gòu)思的前提下，還可以做出若干簡單推演或替換，都應(yīng)當(dāng)視為屬于本發(fā)明的保護(hù)范圍。當(dāng)前第1頁1 2 3 當(dāng)前第1頁1 2 3