成，對此類過曝光區(qū)域無法去除，只 能使其變的柔和。采用主分量分析（Principal Component Analysis, PCA)方式。
[0061] 圖4是主分量分析處理流程圖。如圖4所示，對LS過曝光區(qū)域采用主分量分析處 理的具體過程包括以下步驟：
[0062] S401:PCA 分解：
[0063] 對原始圖像進行PCA分解，分解為三個主分量的加權(quán)和：
[0064] I = V1P1+V2P2+V3P 3 (8)
[0065] 其中，I表示原始RGB圖像，V jP P j分別表示第j個主分量向量和主分量，j = 1，2, 3。通常LS過曝光分量包含在第二大特征值所對應(yīng)的第二個主分量中。本發(fā)明定義一 個門限值th來判定是否過曝光分量包含在第二個主分量中。
[0066] 同時求得原始圖像亮度的相關(guān)矩陣，對相關(guān)矩陣進行特征值分解，得到每個主分 量向量對應(yīng)的特征值〇_j。
[0067] S402 :對第一個主分量進行直方圖均衡：
[0068] 除了第二個主分量外，有時候第一個主分量中也會包含部分過曝光分量，因此本 實施例對第一個主分量？:進行了直方圖均衡以去掉其中的過曝光分量，將直方圖均衡后的 主分量記為Ph。
[0069] S403:計算置信比：
[0070] 根據(jù)特征值σ ,計算第二個主分量的置信比，計算公式為：
[0072] S404 :判斷是否f2< th，如果是，則說明第二個主分量包含過曝光分量，在進行圖 像重建的時候，將不采用第二個主分量，進入步驟S405,否則進入步驟S406。本實施例中門 限值th設(shè)為2。
[0073] S405 :采用兩個主分量進行圖像重建：
[0074] 采用除第二個分量以外的兩個分量進行圖像重建，即重建圖像Ik= V Λ+ν3Ρ3。
[0075] S406 :采用三個主分量進行圖像重建：
[0076] 采用三個主分量進行圖像重建，即重建圖像IRec= V Λ+ν2Ρ2+ν3Ρ3。
[0077] 綜合起來，去掉LS過曝光的重建圖像如式（10):
[0079] S407 :色彩恢復(fù)：
[0080] 經(jīng)過上述處理后，得到的重建圖像有色彩偏移。為了糾正這種偏差，需要對步驟 S406得到的重建圖像進行色彩恢復(fù)，從而得到圖像IDlff。
[0081] 為了使LS過曝光預(yù)處理不影響圖像中的非過曝光區(qū)域，本實施例對重建圖像I1^ 采用二階多項式變換處理。采用原始圖像與重建圖像Ilte。中的非過曝光區(qū)域的變換關(guān)系來 求取二階多項式變換中的權(quán)重函數(shù)：
[0082] Id=WMd (11)
[0083] 由上式可以知道，加權(quán)函數(shù)可以表示為：
[0085] 其中Id表示原始圖像中非過曝光區(qū)域的亮度，Md表示重建圖像I ^中非過曝光區(qū) 域的二階多項式擴展。上標-1和T分別表示矩陣的逆和轉(zhuǎn)置。在獲得權(quán)重函數(shù)后，將其應(yīng) 用于整個重建圖像I1^的二階多項式擴展M上，獲得圖像I Dlff:
[0086] Iniff= WM (13)
[0087] S408 :顏色校正：
[0088] 采用圖像合并的方法對步驟S406得到的圖像IDlff進行顏色校正，即在獲得圖像 IDlff后，為了讓非過曝光區(qū)域的色彩不受影響，對圖像I Dlff進行了進一步色彩校正：
[0089] CN 105184748 A 說明書 6/7 頁
[0090] 其中L(x, y)和LDiff (x, y)分別是原始圖像和圖像IDiff中像素點（x, y)的亮度。
[0091] 圖5是LS過曝光區(qū)域處理結(jié)果示例圖。如圖5所示，第一行是原始圖像，第二行 是處理后的圖像。
[0092] S106 :逐像素線性比特深度增強：
[0093] 經(jīng)過上述處理后，圖像質(zhì)量有所提高，圖像接近正常曝光圖像。Akyuz已經(jīng)證實對 于正常曝光圖像而言，直接采用線性擴展即可獲得很好的效果。因此基于前面的處理，本發(fā) 明直接采用線性擴展對圖像進行比特深度增強，其增強公式為：
[0095] 其中，L1是被增強像素的亮度，LniaJPLnun是輸入圖像（即過曝光處理后的圖像） 的最大和最小亮度值。Ih是高動態(tài)范圍顯示設(shè)備的最大輸入強度，1^是增強后像素的亮度。
[0096] 圖6是比特深度增強結(jié)果示例圖。如圖6所示，第一行為原始圖像，第二行為增強 后圖像，可以看出增強后圖像的細節(jié)更為鮮明。
[0097] 為了更好地說明本發(fā)明的技術(shù)效果，采用Aydin等人提出的Image Quality Metrics圖像質(zhì)量評價軟件對本發(fā)明得到的增強后圖像進行分析。也就是對圖5及圖6的 原始圖像（分別命名為海、人、魚、婦女、小球、燈塔、教堂）進行增強后，以原始圖像作為參 考圖像，對增強圖像進行質(zhì)量評價獲得的結(jié)果。該軟件會生成一個只包含紅、綠、藍及灰色 像素的圖像。通過統(tǒng)計圖像中紅、綠、藍像素所占比例，可以得出本發(fā)明對試驗圖像的處理 過程中帶來的對比度反轉(zhuǎn)（紅色像素百分比）、對比度丟失（綠色像素百分比）以及對比 度增強（藍色像素百分比）的情況，灰色表示處理前后像素沒有變化。表1是對圖5和圖 6中增強后圖像的統(tǒng)計表。
[0099] 表1
[0100] 從表1中可以看出，本發(fā)明中的圖像增強算法，在處理過程中導(dǎo)致的使圖像降質(zhì) 的對比度翻轉(zhuǎn)和對比度丟失的比例都很小，一百個像素里面只有幾個像素會出現(xiàn)對比度翻 轉(zhuǎn)或者丟失，因此不容易被人眼發(fā)覺；而帶來的對比度增強的像素比例很大，一百個像素 里面會有幾十個甚至達到九十個以上的像素的對比度被增強，因此可以大大提升圖像的質(zhì) 量，達到好的增強效果。
[0101] 從圖6和表1中都可以看出，本發(fā)明在比特深度增強方面具有好的效果。
[0102] 盡管上面對本發(fā)明說明性的【具體實施方式】進行了描述，以便于本技術(shù)領(lǐng)域的技術(shù) 人員理解本發(fā)明，但應(yīng)該清楚，本發(fā)明不限于【具體實施方式】的范圍，對本技術(shù)領(lǐng)域的普通技 術(shù)人員來講，只要各種變化在所附的權(quán)利要求限定和確定的本發(fā)明的精神和范圍內(nèi)，這些 變化是顯而易見的，一切利用本發(fā)明構(gòu)思的發(fā)明創(chuàng)造均在保護之列。
【主權(quán)項】
1. 一種圖像比特深度增強方法，其特征在于，包括以下步驟： 51 :根據(jù)原始圖像生成無反射圖像：其中，i e Ir, g, M，SFi (X，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； 然后生成修正無反射圖像：其中，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，圖像中所有像素的最小色彩通道值的均值； 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): di (x, y) = Ii (x, y) -MSFi (x, y) 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則像素點（x，y)為 過曝光像素點，否則不是； 52 :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，進入步驟S3,否則進入步驟S4 ; 53 :采用SR過曝光處理方法對原始圖像進行過曝光處理； 54 :采用LS過曝光處理方法對原始圖像進行過曝光處理； 55 :采用正常曝光圖像的比特深度增強算法對過曝光處理后的圖像進行比特深度增 強。2. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像比特深度增強方法，其特征在于，所述步驟S2中分類器 采用支撐向量機。3. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像比特深度增強方法，其特征在于，所述步驟S2中訓(xùn)練樣 本的特征向量的元素為所有過曝光像素點的亮度均值和方差。4. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像比特深度增強方法，其特征在于，所述步驟S3中SR過曝 光處理方法的具體步驟為： 將原始圖像進行雙邊濾波，得到雙邊濾波圖像，分別計算原始圖像和雙邊濾波圖像中 每個像素點的三個通道的色度，將6個通道色度中的最大值作為該像素點的最大散射色度 Λ_;然后通過以下公式計算每個像素點的散射分量：將散射分量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。5. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像比特深度增強方法，其特征在于，所述步驟S4中LS過曝 光處理方法的具體步驟為： S4. 1 :對原始圖像進行PCA分解，分解為三個主分量的加權(quán)和： I = V1P1+V2P2+V3P 3 同時對原始圖像亮度的相關(guān)矩陣進行特征值分解，得到每個主分量向量對應(yīng)的特征值 σ j> j = I, 2, 3 ； S4. 2 :對第一個主分量P1進行直方圖均衡，得到均衡后的主分量P h; S4. 3 :計算第二個主分量的置信比：S4. 4 :如果f2< th，th表示預(yù)設(shè)門限值，令重建圖像否則令重建圖像34.5:對重建圖像11^進行色彩恢復(fù)，從而得到圖像1：)1"，然后對圖像1：)1"進行顏色校 正，最終得到過曝光處理后的圖像。6. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像比特深度增強方法，其特征在于，所述步驟S4. 5中色彩 恢復(fù)的方法為： 計算權(quán)重其中Id表示原始圖像中非過曝光區(qū)域的灰度值矩 陣，Md表示重建圖像I 。中非過曝光區(qū)域的二階多項式擴展；然后得到圖像I Dlff= WM，其中 M表示重建圖像Ilte。的二階多項式擴展。7. 根據(jù)權(quán)利要求4所述的圖像比特深度增強方法，其特征在于，所述S4. 5中顏色校正 的計算公式為：其中L(x，y)和LDlff(x，y)分別是原始圖像和圖像IDlff中像素點（x，y)的亮度。8. 根據(jù)權(quán)利要求1所述的圖像比特深度增強方法，其特征在于，所述步驟S5中比特深 度增強算法為逐像素線性比特深度增強算法。
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種圖像比特深度增強方法，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行過曝光處理，然后采用正常曝光圖像的比特深度增強算法對過曝光處理后的圖像進行比特深度增強。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)域進行了提前處理，可以在后續(xù)比特深度增強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的復(fù)雜度，提高了整個算法的效率。
【IPC分類】G06T5/00
【公開號】CN105184748
【申請?zhí)枴緾N201510595514
【發(fā)明人】霍永青
【申請人】電子科技大學(xué)
【公開日】2015年12月23日
【申請日】2015年9月17日