圖像比特深度增強(qiáng)方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001] 本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，更為具體地講，涉及一種圖像比特深度增強(qiáng)方法。
【背景技術(shù)】
[0002] 由于高動態(tài)范圍圖像能更好地表示實際場景的真實色彩范圍，近年來受到了圖像 處理相關(guān)領(lǐng)域的高度關(guān)注。與之相對應(yīng)的高動態(tài)范圍顯示設(shè)備，由于其能夠提供更寬的動 態(tài)范圍及更優(yōu)美的畫面，也受到了研究人員的青睞。高動態(tài)范圍顯示設(shè)備的出現(xiàn)以及高動 態(tài)范圍圖像的優(yōu)越性能，引發(fā)了研究人員對從目前普及的低動態(tài)范圍圖像獲取高動態(tài)范圍 圖像，即圖像比特深度增強(qiáng)技術(shù)的研究。
[0003] 圖像比特深度增強(qiáng)屬于圖像分辨率增強(qiáng)的一個分支。要實現(xiàn)圖像分辨率增強(qiáng)（包 括空間域分辨率增強(qiáng)和比特域分辨率增強(qiáng)），可以采用插值的方法或數(shù)學(xué)變換的方法來實 現(xiàn)。在實際應(yīng)用中，插值的方法更多地用在圖像空間域分辨率增強(qiáng)方面。而圖像比特域分 辨率增強(qiáng)，也就是比特深度增強(qiáng)大多采用數(shù)學(xué)變換的方式。
[0004] 現(xiàn)有的圖像比特深度增強(qiáng)技術(shù)可以分為兩類，一類是全局變換，另一類是局部變 換。全局變換是對一幀圖像中的所有像素采用同一個變換函數(shù)，不考慮圖像的局部特性。局 部變換主要是針對圖像中的過曝光區(qū)域而提出，對圖像中不同區(qū)域采用不同的變換函數(shù)。 全局變換大多要求低動態(tài)范圍圖像是曝光均勻的高質(zhì)量圖像，而在實際應(yīng)用中，由于成像 設(shè)備和真實場景的動態(tài)范圍差別以及成像過程中的環(huán)境光照條件等，往往會導(dǎo)致圖像中無 法避免地存在過曝光區(qū)域。因此，全局變換方法的適用范圍非常有限。
[0005] 局部變換方法對圖像中的過曝光區(qū)域以及非過曝光區(qū)域采用不同的變換函數(shù)，雖 然考慮了圖像的局部特性，但是帶來了兩個問題：一：由于采用不同的變換函數(shù)，使得過曝 光區(qū)域與其周圍交接的邊緣看起來不連續(xù)，會導(dǎo)致輪廓效應(yīng)的出現(xiàn)；二：這種分區(qū)處理的 方式會使得整個技術(shù)的復(fù)雜度增加，同時可能帶來令人討厭的偽像，使得比特深度增強(qiáng)后 的圖像質(zhì)量有可能比原圖像的質(zhì)量還要差。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0006] 本發(fā)明的目的在于克服現(xiàn)有技術(shù)的不足，提供一種圖像比特深度增強(qiáng)方法，考慮 圖像中不同區(qū)域特征對過曝光區(qū)域進(jìn)行預(yù)處理，從而簡化比特深度增強(qiáng)方法，提高增強(qiáng)效 果。
[0007] 為實現(xiàn)上述發(fā)明目的，本發(fā)明圖像比特深度增強(qiáng)方法包括以下步驟：
[0008] Sl :根據(jù)原始圖像生成無反射圖像：
[0009] SFi (x, y) = Ii (x, y) -min (Ir (x, y), Ig (x, y), Ib (x, y))
[0010] 其中，i e Ir, g, b}，SFiU, y)表示無反射圖像中像素點（X，y)的第i個彩色通道 的值，I1 (X，y)是原始圖像在像素點（X，y)的第i個彩色通道的值；
[0011] 然后生成修正無反射圖像：
[0013] 其中，MSF1 (x，y)表示修正無反射圖像中像素點（x，y)的第i個彩色通道的值， 是圖像中所有像素的最小色彩通道值的均值；
[0014] 計算原始圖像與修正無反射圖像中各像素點在各個彩色通道的差值Cl1 (X，y):
[0015] CI1(XJ)=I1(XJ)-MSfi(XJ)
[0016] 如果像素點（x，y)的三個彩色通道的差值中有任何一個大于：C" ,即
for i e {r，g，M，則像素點（x，y)為過曝光像素點，否則不是；
[0017] S2 :預(yù)先獲取若干個已知過曝光區(qū)域類型的訓(xùn)練樣本，過曝光區(qū)域類型包括SR過 曝光區(qū)域和LS過曝光區(qū)域，提取這些訓(xùn)練樣本中過曝光區(qū)域的特征向量，基于這些特征向 量訓(xùn)練得到分類器，然后提取步驟Sl得到的過曝光區(qū)域的特征向量，輸入分類器得到該過 曝光區(qū)域的類型；如果是SR過曝光區(qū)域，進(jìn)入步驟S3,否則進(jìn)入步驟S4 ;
[0018] S3 :采用SR過曝光處理方法對原始圖像進(jìn)行過曝光處理；
[0019] S4 :采用LS過曝光處理方法對原始圖像進(jìn)行過曝光處理；
[0020] S5:采用正常曝光圖像的比特深度增強(qiáng)算法對過曝光處理后的圖像進(jìn)行比特深度 增強(qiáng)。
[0021] 本發(fā)明圖像比特深度增強(qiáng)方法，首先從原始圖像中檢測得到過曝光區(qū)域，然后判 定過曝光區(qū)域是SR過曝光區(qū)域還是LS過曝光區(qū)域，采用對應(yīng)的過曝光處理方法分別對原 始圖像進(jìn)行過曝光處理，然后采用正常曝光圖像的比特深度增強(qiáng)算法對過曝光處理后的圖 像進(jìn)行比特深度增強(qiáng)。與全局變換相比，本發(fā)明考慮到了圖像中不同區(qū)域的特性；與局部變 換相比，本發(fā)明對過曝光區(qū)域進(jìn)行了提前處理，可以在后續(xù)比特深度增強(qiáng)時對整個圖像采 用同一個變換函數(shù)，降低了比特深度增強(qiáng)的復(fù)雜度，提高了整個算法的效率。
【附圖說明】
[0022] 圖1是本發(fā)明圖像比特深度增強(qiáng)方法的【具體實施方式】流程圖；
[0023] 圖2是過曝光區(qū)域檢測結(jié)果示例圖；
[0024] 圖3是RS過曝光區(qū)域處理結(jié)果示例圖；
[0025] 圖4是主分量分析處理流程圖；
[0026] 圖5是LS過曝光區(qū)域處理結(jié)果示例圖；
[0027] 圖6是比特深度增強(qiáng)結(jié)果示例圖。
【具體實施方式】
[0028] 下面結(jié)合附圖對本發(fā)明的【具體實施方式】進(jìn)行描述，以便本領(lǐng)域的技術(shù)人員更好地 理解本發(fā)明。需要特別提醒注意的是，在以下的描述中，當(dāng)已知功能和設(shè)計的詳細(xì)描述也許 會淡化本發(fā)明的主要內(nèi)容時，這些描述在這里將被忽略。
[0029] 實施例
[0030] 圖1是本發(fā)明圖像比特深度增強(qiáng)方法的【具體實施方式】流程圖。如圖1所示，本發(fā) 明圖像比特深度增強(qiáng)方法包括以下步驟：
[0031] SlOl :過曝光區(qū)域檢測：
[0032] 首先采用待處理圖像的原始圖像和修正無反射（Modified Specular Free, MSF) 圖像的差來檢測圖像中的過曝光區(qū)域。而修正無反射圖像是由無反射（Specular Free，SF) 圖像和原始圖像最小色彩均值的和構(gòu)成的：
[0034] SFi (x, y) = Ii (x, y) -min (Ir (x, y), Ig (x, y), Ib (x, y)) (2)
[0035] 其中，i e {r, g, b}，MSFiU, y)表示修正無反射圖像中像素點（x, y)的第i個彩 色通道的值，SF1Uy)表示無反射圖像中像素點（x，y)的第i個彩色通道的值，I1(Xj)是 原始圖像在像素點（x，y)的第i個彩色通道的值。?是圖像中所有像素的最小色彩通道 值的均值，也就是每個像素對應(yīng)的min<X(x, y), Ig(x, y), Ib(x, y))值的均值。
[0036] 計算原始圖像與修正無反射圖像中各像素點在各個彩色通道的差值Cl1 (X，y):
[0037] Cl1 (X，y) = I1 (X，y) -MSF1 (X，y)
[0038] 其中，i e 是原始圖像在像素點（x，y)的第i個彩色通道的值， MSF1Uy)表示修正無反射圖像中像素點（x，y)的第i個彩色通道的值。
[0039] 如果像素點（x，y)的RGB三個彩色通道的差值中的任何一個大于?。?,"，即
for i e {r，g，b}，則像素點（x，y)為過曝光像素點，否則不是。從而檢測 得到過曝光區(qū)域。圖2是過曝光區(qū)域檢測結(jié)果示例圖。如圖2所示，第一行是原始圖像，第 二行是過曝光二值圖像，過曝光二值圖像中為1的區(qū)域（白色區(qū)域）是過曝光區(qū)域，為〇的 區(qū)域（黑色區(qū)域）不是過曝光區(qū)域。
[0040] S102 :過曝光區(qū)域類別判定：
[0041] 根據(jù)實際中常見的過曝光區(qū)域類型，本發(fā)明把過曝光區(qū)域分為兩類：一類是由 物體表面反射（Specular Reflection，SR)形成的SR過曝光區(qū)域；另一類是光源（Light Source，LS)形成的LS過曝光區(qū)域。預(yù)先提取若干個已知過曝光區(qū)域類型的訓(xùn)練樣本中過 曝光區(qū)域的特征向量，基于這些特征向量訓(xùn)練得到分類器，然后提取步驟SlOl得到的過曝 光區(qū)域的特征向量，輸入分類器得到該過曝光區(qū)域的類型。
[0042] 本實施例中，分類器采用支持向量機(jī)實現(xiàn)，采用的核函數(shù)表達(dá)式為：
[0043] k (z，z'）= exp (-γ I I Z-Z' I 12) (3)
[0044] 其中z表示過曝光區(qū)域的特征向量。特征向量中所包含的特征可以根據(jù)實際需要 來選擇，一般特征向量包括圖像的一階和二階統(tǒng)計特征以及幾何特征，本實施例中特征向 量中的元素為所有過曝光像素點的亮度均值和方差，這兩個特征是基于1600個自動分類 過曝光區(qū)域的統(tǒng)計特性設(shè)計的。
[0045] S103 :判斷步驟S102的判定結(jié)果是否為SR過曝光區(qū)域，如果是，進(jìn)入步驟S104， 否則進(jìn)入步驟S105。
[0046] S104 :高光去除處理：
[0047] 對于SR過曝光區(qū)域，需要采用SR過曝光處理方法對原始圖像進(jìn)行過曝光處理。本 實施例中采用高光去除技術(shù)處理，目的是去除物體表面反光，恢復(fù)物體表面真實信息。
[0048] 首先根據(jù) Shafer 提出的 DRM(Dichromatic Reflection Model, DRM)模型將圖像 分成散射分量和反射分量的和，如式（4):
[0050] 這里，I (x，y)是原始圖像在像素點（x，y)處的RGB向量，Id(x，y)是散射分量， Is(x，y)是反射分量。根據(jù)公式（4)，散射分量可以表示為原始圖像和反射分量的差，如式 (5)：
[0052] 其中Λ_= max(A η Ag，Ab)表示最大散射色度，每個彩色通道的散射色度定義 如下：
[0054] 由于A1隨著像素點的不同在變化，因此要估計每個像素點的Λ渴一個復(fù)雜的問 題，此處采用雙邊濾波來近似估計Λ_。
[0055] 原始圖像的色度定義如下：
[0057] 然后對原始圖像進(jìn)行雙邊濾波，得到雙邊濾波圖像，計算得到雙邊濾波圖像的色 度。然后對原始圖像及其雙邊濾波圖像分別求最大色度，這兩個色度中大的一個用來近似 Anax，也就是原始圖像中像素點對應(yīng)的三個色度和雙邊濾波圖像中像素點對應(yīng)的三個色度 中的最大值。求得Λ_后，代入公式（5)可得原始圖像的散射分量，將每個像素點的散射 分量ID(x，y)作為過曝光處理后的像素點（x，y)的值，得到過曝光處理后的圖像。
[0058] 圖3是RS過曝光區(qū)域處理結(jié)果示例圖。如圖3所示，從左到右分別是原始圖像、 過曝光圖像及處理后圖像。圖3表明，本發(fā)明所采用的方式對此類過曝光區(qū)域的改善效果 明顯。
[0059] S105 :PCA分解校正處理：
[0060] 由于LS過曝光區(qū)域是由圖像中包含的光源形