CN102339461A - 图像增强方法和设备 - Google Patents

Abstract

公开了一种图像增强方法和设备。在本发明实施例的方法中，首先计算输入数字图像中每个像素的局部亮度值和局部对比度值。然后，基于所述局部亮度值和局部对比度值确定每个像素的增益因子。使用确定的增益因子调节相应像素的值。根据本发明的实施例的方法和设备，能够同时增强图像的亮度和对比度，并且不会引入伪像。根据另外的实施例，提交了计算效率，并且能够应用于各种图像处理系统中，例如图像/视频捕获设备，显示设备，打印设备等。

Description

图像增强方法和设备

技术领域

本发明涉及数字图像处理，具体涉及一种对图像进行增强和/或动态范围进行压缩，其基于输入的图像产生更清楚和明亮的图像，而不会有可见的伪像。

背景技术

人类的眼睛能够非常容易地感知太阳光下的雪景或者是昏暗的岩洞中的场景。人类视觉系统能够适应各种环境，并且没有任何问题地感知相应环境中的场景。但是，人造的各种图像传感器却不具备这样的能力，它们不能灵活适应各种场景，仅仅能够捕获动态范围固定的场景，该动态范围实际上是非常有限的。例如，站在室内的人可以识别室内角落处的家具、地毯，并且同时能够看清太阳光下的白云。但是，如果人们想要用摄像机拍摄他所看到的场景，将会遇到困难。如果他将曝光时间设置的较长来捕获昏暗空间中的场景细节，则窗户之外的天空将无法拍摄。如果他将曝光时间设置为较短来拍摄天空的细节，他将不能看到室内的任何细节。这都是日常生活中遇到的问题。相机或者视频记录仪所拍摄的并非是我们的眼睛所看到的。因此，如何对图像的较大的动态范围进行压缩，但是同时并不带来伪像是数字图像处理中需要解决的问题。

专利文献1(US20060110052A1)公开了一种图像处理技术，它首先将图像变换到对数空间中，然后通过不同颜色通道之间相减来消除色度，然后使用局部均值和方差来计算标准坐标。该局部均值是通过将图像与诸如高斯滤波器之类的平均滤波器卷积而得到的。该局部方差的计算按照传统的标准方差的定义来进行的，但是进行了加权运算。标准坐标是通过从均值中减去像素值并除局部方差来得到的。对比文件1中还给出了两外两种计算局部标准坐标的方法。该方法最后提供了几种方法来再次将标准坐标和原始图像综合来获得输出的增强图像。一种方法是用相同的因子对原始像素的三个通道进行缩放，该因子是标准坐标和原始亮度的比值。另一种方法是上述第一个步骤的逆操作。但是，对比文件1中并未给出如何获得理想的输出图像的细节。

在上述的专利文献1中，需要在相对大的邻域中计算局部均值和局部方差。这造成了计算负担的增大。另外，在专利文献1中，无法保证不引入伪彩色。换言之，专利文献1的技术会造成可见的伪像。

发明内容

本发明的目的是提出一种图像增强方法和设备，基于输入的图像产生更清楚和明亮的图像，而不会有可见的伪像。

在本发明的一个方面，提供了一种对数字图像进行增强的方法，包括步骤：计算输入数字图像中每个像素的局部亮度值和局部对比度值；基于所述局部亮度值和局部对比度值确定每个像素的增益因子；以及使用确定的增益因子调节相应像素的值。

在本发明的另一方面，提供了一种对数字图像进行增强的设备，包括：亮度计算单元，计算输入数字图像中每个像素的局部亮度值；对比度计算单元，计算输入数字图像中每个像素的局部对比度值；增益计算单元，基于所述局部亮度值和局部对比度值确定每个像素的增益因子；以及映射单元，使用确定的增益因子调节相应像素的值。

利用上述方案，及时在动态范围非常大的图像，也能够在不损失细节的情况下，实现图像亮度和对比度二者的增强。

附图说明

从下面结合附图的详细描述中，本发明的上述特征和优点将更明显，其中：

图1是根据本发明实施例的数字图像增强设备的结构框图；

图2是描述根据本发明实施例的数字图像增强方法的流程图；

图3是描述根据本发明实施例的计算亮度和对比度的过程的示意图；

图4示出了根据本发明实施例的设备的一个应用例；

图5示出了根据本发明实施例的方法和设备的一个应用例；

图6示出了根据本发明实施例的方法和设备的一个应用例；

图7示出了根据本发明实施例的方法和设备的一个应用例。

具体实施方式

下面，参考附图详细说明本发明的优选实施方式。在附图中，虽然示于不同的附图中，但相同的附图标记用于表示相同的或相似的组件。为了清楚和简明，包含在这里的已知的功能和结构的详细描述将被省略，否则它们将使本发明的主题不清楚。

本发明的实施例提出了一种对数字图像进行增强的方法和设备。在本发明的实施例中，考虑到图像拍摄过程的场景中的环境亮度和被拍摄对象的各个部分的颜色之间的对比度来对所拍摄的图像进行增强。根据本发明的实施例，可以将动态范围大的数字图像处理成对于人眼敏感的动态范围中的图像，并且在压缩动态范围的同时提高了图像的亮度和对比度。

图1示出了根据本发明实施例的对数字图像进行增强的设备的结构框图。本发明实施例的设备100可以用于摄像机中，对拍摄的图像进行实时处理，也可以从存储了事先拍摄的数字图像的存储器110中读取数字图像，按照本发明的方法进行处理，然后存储在存储器中，或者是通过打印机或者显示器等输出设备140输出。

如图1所示，根据本发明实施例的图像增强设备100具备对彩色数字图像进行灰度化的灰度化单元101、针对图像中的每个像素计算亮度值的亮度计算单元105、针对图像中的每个像素计算对比度的对比度计算单元102、基于所计算的亮度和对比度确定每个像素的增益因子的增益计算单元103和利用计算的增益因子对每个像素进行处理的映射单元104。经过映射单元104处理后的图像被存储在存储器110中，或者是通过诸如打印机或者显示器之类的输出设备140输出。

下面参考附图2和3来详细说明各个组成单元的具体功能和操作过程。图2是描述根据本发明实施例的数字图像增强方法的流程图。

在步骤S11、S12和S13，从存储器110中输入数字图像数据。根据本发明的实施例，从存储器110读取的彩色数字图像是RGB三通道图像，灰度化单元101将其转换成灰度图像。根据本发明的实施例，灰度化单元101或者将三个通道的像素值进行平均来得到灰度值，或者选择其中一个通道的像素值来得到灰度值，或者是对三个通道的像素值进行加权求和来得到灰度值。例如，灰度化单元101按照下面的公式来确定各个像素的灰度值：

grey(x)＝(r(x)+g(x)+b(x))/3     ……(1)

或

grey(x)＝max(r(x)，g(x)，b(x))  ……(2)

上述公式(1)和(2)中，变量x表示像素在输入图像中的位置。鉴于x可以为二维向量，所以它可以用来在二维坐标下表示像素在输入图像中的位置。r(x)，g(x)和b(x)分别表示彩色像素的RGB分量。max(·)表示取最大值。

根据本发明的实施例，如果输入的图像本身就是单通道图像，则无需再进行灰度化处理。

然后，在步骤S14和S15中，亮度计算单元105和对比度计算单元102中计算各个像素的亮度值和对比度值。根据本发明的实施例，通过下面的公式(3)和(4)来计算亮度和对比度：

$\mathrm{lu}\min \mathrm{ance}\left(x\right)=\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i*{\mathrm{mean}}_i\left(x\right)\·\·\·\·\·\·\left(3\right)$

$\mathrm{contrast}\left(x\right)=\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i*\log 10\left(\frac{G\left(x\right)}{{\mathrm{mean}}_i\left(x\right)}\right)\·\·\·\·\·\·\left(4\right)$

上述公式中，x表示像素在输入图像中的位置，G(x)表述像素的灰度值，即上述公式(1)或(2)中的grey(x)，mean_i(x)表示在第i个尺度下的局部均值，W_i表示第i个尺度下的加权系数。根据本发明的实施例，为了有效地计算上述的参数，如图3所示，首先通过下面的公式(5)计算积分图像：

$\mathrm{integral}\left(x\right)=\underset{\mathrm{and\; above}}{\underset{\mathrm{to\; the\; lefe}}{\underset{\mathrm{all\; pixels}}{\mathrm{\Σ}}}}G\left(x\right)......\left(5\right)$

也就是对左上角的所有象素的灰度值进行求和。然后，通过四次加/减运算来计算mean_i(x)。在获得各个尺度下的局部均值mean_i(x)后，再根据上述的公式(3)和(4)来计算亮度和对比度。

在获得亮度和对比度之后，增在步骤S16，增益计算单元103根据计算的亮度和对比度计算图像中每一个像素的增益因子。根据本发明的实施例，增益计算单元103根据下面的公式(6)来计算每个像素的增益因子：

$\mathrm{gain}\left(x\right)=\frac{\mathrm{upper}\_\mathrm{bound}\left(x\right)}{1-a*\exp (-\mathrm{strength}*(\mathrm{contrast}\left(x\right)-\mathrm{cross}\_\mathrm{point}\left(x\right)))}\·\·\·\·\·\·\left(6\right)$

在上式(6)中a＝upper_bound(x)-1，使得当contrast(x)＝cross_point(x)时gain(x)＝1。可以针对整个图像将upper_bound(x)设置为一个固定值，或者自适应于每个像素的值。根据本发明的实施例，可以按照下面的公式进行设置：

upper_bound(x)＝1/mean(x)……(7)

或

upper_bound(x)＝1/(max(r(x)，g(x)，b(x))……(8)

上述公式(7)中的mean(x)可以为任意尺度下的均值，或者各个尺度下均值的加权和。类似地，可以针对整个图像给cross_point(x)设置一个固定值，或者自适应于每个像素的值。根据本发明的实施例，可以按照下面的公式进行设置：

cross_point(x)＝1.0……(9)或

cross_point(x)＝1-luminance(x)……(10)

公式(6)中的参数strength是留给用户进行交互式调节的。用户可以通过调节该参数来控制图像增强的强度。

在计算得到了各个像素的增益后，在步骤S17，映射单元104对各个像素进行增强处理。根据本发明的实施例，映射单元104将每个像素的各个通道的值乘以相同的增益因子，使得输入图像的色调得以保持。在映射单元104中进行这样的操作。例如映射单元104通过下面的公式(11)来进行映射操作：

(r′，g′，b′)＝gain(x)·(r，g，b)……(11)

在步骤S18，诸如打印机或者显示器之类的输出设备140将经过增强处理的图像打印输出或者显示在显示屏幕上。

虽然上面以分离的功能块来描述本发明的设备的具体实施例，但是本领域的普通技术人员应该能够想到将上述的单元形成在一个具体的器件中，例如CPU中，或者是多个具体的部件中。例如本发明实施例的设备可以实现在摄像机中，移动电话中，PC机，或者医疗设备中，或者是用软件来实现，或者是用硬件来实现。

图4示出了根据本发明实施例的设备的一个应用。它可以被实现在数字图像捕获和显示系统中。CCD摄像机捕获了数字图像后，利用本发明的设备对捕获的数字图像进行增强处理，获得增强后的图像，显示在显示器上。

如图5所示，本发明实施例的方法和设备也可以应用于视频图像的增强中。针对视频中的每一帧应用本发明实施例的方法，然后在显示设备上显示增强后的数字图像。

如图6所示，本发明实施例的方法和设备也可以应用于打印系统中，在图像被打印之前，首先利用本发明的实施例的方法对该图像进行增强处理，然后在打印机中打印输出。

如图7所示，经过本发明实施例的方法和设备可以在增强之后存储在存储器中，以便于后续的处理。

根据本发明的实施例的方法和设备，能够同时增强图像的亮度和对比度，并且不会引入伪像。根据另外的实施例，提交了计算效率，并且能够应用于各种图像处理系统中，例如图像/视频捕获设备，显示设备，打印设备等。

上面的描述仅用于实现本发明的实施方式，本领域的技术人员应该理解，在不脱离本发明的范围的任何修改或局部替换，均应该属于本发明的权利要求来限定的范围，因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。

Claims (12)

1.一种对数字图像进行增强的方法，包括步骤：

计算输入数字图像中每个像素的局部亮度值和局部对比度值；

基于所述局部亮度值和局部对比度值确定每个像素的增益因子；以及

使用确定的增益因子调节相应像素的值。

2.如权利要求1所述的方法，其中所述输入的数字图像是包括多个颜色通道的彩色图像，所述方法还包括：在计算输入数字图像中每个像素的局部亮度值和布局对比度值之前，对输入的数字图像进行灰度化的步骤。

3.如权利要求1或2所述的方法，其中所述计算输入数字图像中每个像素的局部亮度值和局部对比度值的步骤包括：

对不同尺度下的局部亮度进行加权求和；以及

对不同尺度下的局部对比度进行加权求和。

4.如权利要求3所述的方法，其中分别通过下面两个公式来计算亮度值和对比度值：

$\mathrm{lu}\min \mathrm{ance}\left(x\right)=\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i*{\mathrm{mean}}_i\left(x\right)$

$\mathrm{contrast}\left(x\right)=\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i*\log 10\left(\frac{G\left(x\right)}{{\mathrm{mean}}_i\left(x\right)}\right)$

上述公式中，x表示像素在输入图像中的位置，G(x)表述像素的灰度值，mean_i(x)表示在第i个尺度下的局部均值，W_i表示第i个尺度下的加权系数。

5.如权利要求1或2所述的方法，其中基于所述局部亮度值和局部对比度值确定每个像素的增益因子的步骤包括通过下式计算增益因子：

$\mathrm{gain}\left(x\right)=\frac{\mathrm{upper}\_\mathrm{bound}\left(x\right)}{1-a*\exp (-\mathrm{strength}*(\mathrm{contrast}\left(x\right)-\mathrm{cross}\_\mathrm{point}\left(x\right)))}$

在上式中a＝upper_bound(x)-1，使得当contrast(x)＝cross_point(x)时gain(x)＝1，针对整个图像将upper_bound(x)设置为一个固定值，或者自适应于每个像素的值，cross_point(x)＝1-luminance(x)，参数strength是留给用户进行交互式调节的。

6.如权利要求5所述的方法，其中

upper_bound(x)＝1/mean(x)

或

upper_bound(x)＝1/(max(r(x)，g(x)，b(x))

上式中的mean(x)可以为任意尺度下的均值，或者各个尺度下均值的加权和。

7.一种对数字图像进行增强的设备，包括：

亮度计算单元，计算输入数字图像中每个像素的局部亮度值；

对比度计算单元，计算输入数字图像中每个像素的局部对比度值；

增益计算单元，基于所述局部亮度值和局部对比度值确定每个像素的增益因子；以及

映射单元，使用确定的增益因子调节相应像素的值。

8.如权利要求7所述的设备，其中所述输入的数字图像是包括多个颜色通道的彩色图像，所述设备还包括：

灰度化单元，在计算输入数字图像中每个像素的局部亮度值和布局对比度值之前，对输入的数字图像进行灰度化。

9.如权利要求7或8所述的设备，其中所述亮度计算单元对不同尺度下的局部亮度进行加权求和来计算每个像素的局部亮度值，所述对比度计算单元对不同尺度下的局部对比度进行加权求和来计算各个像素的局部对比度值。

10.如权利要求9所述的设备，其中分别通过下面两个公式来计算亮度值和对比度值：

$\mathrm{lu}\min \mathrm{ance}\left(x\right)=\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i*{\mathrm{mean}}_i\left(x\right)$

$\mathrm{contrast}\left(x\right)=\underset{i}{\overset{N}{\mathrm{\Σ}}}{W}_i*\log 10\left(\frac{G\left(x\right)}{{\mathrm{mean}}_i\left(x\right)}\right)$

上述公式中，x表示像素在输入图像中的位置，G(x)表述像素的灰度值，mean_i(x)表示在第i个尺度下的局部均值，W_i表示第i个尺度下的加权系数。

11.如权利要求7或8所述的设备，其中基于所述局部亮度值和局部对比度值确定每个像素的增益因子的步骤包括通过下式计算增益因子：

$\mathrm{gain}\left(x\right)=\frac{\mathrm{upper}\_\mathrm{bound}\left(x\right)}{1-a*\exp (-\mathrm{strength}*(\mathrm{contrast}\left(x\right)-\mathrm{cross}\_\mathrm{point}\left(x\right)))}$

在上式中a＝upper_bound(x)-1，使得当contrast(x)＝cross_point(x)时gain(x)＝1，针对整个图像将upper_bound(x)设置为一个固定值，或者自适应于每个像素的值，cross_point(x)＝1-luminance(x)，参数strength是留给用户进行交互式调节的。

12.如权利要求11所述的设备，其中

upper_bound(x)＝1/mean(x)

或

upper_bound(x)＝1/(max(r(x)，g(x)，b(x))

上式中的mean(x)可以为任意尺度下的均值，或者各个尺度下均值的加权和。

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