CN106686320A - 一种基于数密度均衡的色调映射方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于数密度均衡的色调映射方法，该方法包括步骤：获得一幅高动态图像；将所述高动态图像的亮度范围划分为多个亮度级；当所述高动态图像为较暗场景图像时，将所述高动态图像的亮度范围划分为第一亮度范围和第二亮度范围，将所述第一亮度范围映射到低动态图像的第一亮度范围，将所述第二亮度范围映射到低动态图像的第二亮度范围；当所述高动态图像为非较暗场景图像时，将所述高动态图像的亮度范围映射到低动态图像的亮度范围。本发明的方法计算速度快，实现简单，而且适应场景广。

Description

一种基于数密度均衡的色调映射方法

技术领域

本发明涉及图像及视频数据处理领域，特别涉及一种基于数密度均衡的色调映射方法。

背景技术

高动态图像能够展现可能会被传统低动态图像丢失但却能被人类视觉系统感知的极暗和极亮区域的细节信息。它能够正确地表现真实世界的亮度范围。然而传统图像传感器的动态范围一般只有102个数量级，因此由于显示设备的限制，高动态图像无法在常规设备中显示，因此对高动态图像进行色调映射极具意义。

色调映射将高动态图像的亮度压缩到传统显示设备可以接受的范围，同时尽可能的保留原图的细节信息，最终达到设备中显示图像与人眼观察到的场景一致的效果。现有色调映射算法主要包括全局算法和局部算法两大类。

全局算法对高动态图像中的所有像素点进行相同的变换算法，通常采用S型曲线。全局算法运算速度快，实现简单，但使图像对比度大大降低，容易丢失细节信息，不能很好地模拟真实的视觉相应特性，对处理复杂的场景和具有极高动态范围的图像效果不佳。

局部算法针对图像不同的区域进行不同的变换。在调整图像中某点的灰度值时，将该点的空间位置考虑在内。通常采用基于模拟摄影的方法。局部算法计算量复杂，效率低，应用范围较为狭窄。

发明内容

为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种基于数密度均衡的色调映射方法，利用低动态(LDR)显示设备色调再现高动态(HDR)图像内容。

本发明提出的基于数密度均衡的色调映射方法，该方法包括步骤：获得一幅高动态图像；将所述高动态图像的亮度范围划分为多个亮度级；当所述高动态图像为较暗场景图像时，将所述高动态图像的亮度范围划分为第一亮度范围和第二亮度范围，将所述第一亮度范围映射到低动态图像的第一亮度范围，将所述第二亮度范围映射到低动态图像的第二亮度范围；当所述高动态图像为非较暗场景图像时，将所述高动态图像的亮度范围映射到低动态图像的亮度范围。

本发明的基于数密度均衡的色调映射方法具备如下优点：1.计算速度快，实现简单，本发明采用数密度均衡的方法进行色调映射，计算量小，运行速度快；2.适应场景广，本发明对不同场景图像进行不同方法处理，不仅能够适应光照充足的场景，同样适应较暗场景，有效保留细节信息，能够很好地模拟真实的视觉相应特性，对处理复杂的场景和具有极高动态范围的图像效果理想。

附图说明

为了进一步说明本发明涉及的技术方法。我们提供了详细的算法流程图，还给出了一个具体的处理实例，处理过程严格按照本交底书说描述的步骤进行。

图1是基于数密度均衡的色调映射方法的算法流程图。

图2是高动态图像亮度-数密度直方图示例。

图3是欠曝光图像(左)和过曝光图像(右)。

图4是高动态图像亮度-数密度直方图实际示例。

图5是映射完成后低动态图像亮度-数密度直方图实际示例。

图6是映射完成后的低动态图像。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本发明进一步详细说明。

图1是本发明基于数密度均衡的色调映射方法的算法流程图，参照图1，该方法包括步骤：

步骤100，首先获得一幅高动态(HDR)图像。

该图像可以从数码设备(照相机、摄像机等等)直接获取或通过一定的算法合成获取。对于彩色图像，可以先将其转化为黑白图像。用I表示一幅高动态图像，其亮度范围为[0,HB_max]，HB_max为高动态图像亮度最大值。

步骤200，统计每一亮度级的像素总数，得到图像I的“亮度—数密度”直方图，即统计每一亮度级的像素总数，图2表示高动态图像亮度-数密度直方图示例图。该步骤进一步包括：

步骤201：将亮度范围[0,HB_max]分为M份，得到高动态图像新的亮度范围[0,M-1]，M大于255，M越大效果越好，根据本发明，优选的，M可以选择大于1000的值。[0,HB_max]被分为M份，因此得到M个子区间。

步骤202：统计各个子区间的像素数，第i个子区间的像素计数表示为N_i，且得到图像I的“亮度—数密度”直方图。

步骤300，计算高动态图像I的平均亮度，根据计算的平均亮度来判断图像I是是较暗场景图像还是非较暗场景图像。

高动态图像I的平均亮度可通过方法计算获得，其中i＝1,2,...M，N_i为第i个子区间的像素计数，N为图像像素总数。设定判断是否为较暗场景图像阈值，该阈值可由用户自行设定，当图像平均亮度大于该阈值时，则为非较暗场景图像，否则为较暗场景图像。

在该步骤，根据判断结果，若图像I为较暗场景图像，执行步骤400，若是非较暗场景图像否则执行步骤500。

步骤400，图像I为较暗场景图像时，根据步骤201，其中将高动态图像的亮度范围[0,HB_max]分为M份，得到高动态图像新的亮度范围[0,M-1]。将HDR图像色调映射为低动态LDR图像，具体地，将亮度范围[0,M-1]映射到[LB_min,255]，0≤LB_min＜255，其中LB_min为经过色调映射后的低动态(LDR)图像的亮度最小值。也就是说，将[0,M-1]分为 设定经过色调映射后的低动态图像亮度阈值为th，{LB_min＜th＜255}，该阈值可由用户自行设定，而对应的高动态图像亮度阈值为M_th。步骤400进一步包括：

步骤401：在高动态图像的亮度范围，当亮度小于等于M_th时，将高动态图像I亮度范围[0,M_th]映射到低动态图像[LB_min,th]。具体地，通过下面的方式进行映射，设定计数阈值将[0,M₀]区间映射到LB_min，这些区间的计数刚刚超过N_A，多余N_A的计数计入下一个区间，将[M₀+1,M₁]区间映射到LB_min+1，这些区间的计数加上前一个区间多余的计数刚刚超过N_A。以此类推，直至将[0,M_th]映射完毕

步骤402，在高动态图像的亮度范围，当亮度大于M_th时，将高动态图像I亮度范围[M_th+1,M-1]映射到低动态图像亮度范围[th+1,255]，根据未映射完的像素数rest_pixel和已映射完成的低动态亮度级数k来调整N_A值，N_A＝rest_pixel/(256-k-LB_min)，k＝th,th+1,...255-LB_min，将[M_th+1,M_th+1]区间映射到LB_min+th+1，这些区间的计数刚刚超过N_A，多余N_A的计数计入下一个区间；以此类推，直至将[M_th+1,M]映射完毕。

步骤500，图像I为非较暗场景图像，将亮度范围[0,HB_max]映射到[LB_min,255]。设定计数阈值将[0,M₀]区间映射到LB_min，这些区间的计数刚刚超过N_A，多余N_A的计数计入下一个区间，将[M₀+1,M₁]区间映射到LB_min+1，这些区间的计数加上前一个区间多余的计数刚刚超过N_A，以此类推，直至将[0,M]，映射完毕。

下面以一示例来详细说明。

步骤100：根据图3欠曝光图像和过曝光图像合成一幅高动态图像。

步骤200：统计每一亮度级的像素总数，得到图像I的“亮度—数密度”直方图，即统计每一亮度级的像素总数，图4表示其高动态图像亮度-数密度直方图示例图，具体步骤如下：

步骤201：将亮度范围分为5000份，因此得到5000个子区间。

步骤202：统计各个子区间的像素数，第i个子区间的像素计数表示为N_i，且得到图像I的“亮度—数密度”直方图，如图5所示。

步骤300，设定是否为较暗场景图像阈值为2000，通过公式N/totoal_pixel计算高动态图像I的平均亮度为1255。因此该图像为较暗场景图像，执行步骤400。

步骤400，根据步骤201，得到高动态图像新的亮度范围[0,4999]。将HDR图像色调映射为低动态LDR图像，具体地，将亮度范围[0,4999]映射到[0,255]。也就是说，将[0,4999]分为256份，设定经过色调映射后的低动态图像亮度阈值为30，该阈值可调整，而对应的高动态图像亮度阈值为M_th。

步骤401：在高动态图像的亮度范围，当亮度小于等于M_th时，将高动态图像I亮度范围[0,M_th]映射到低动态图像[0,30]。具体地，通过下面的方式进行映射，设定计数阈值将[0,M₀]区间映射到低动态亮度0，M₀的确定方式为[0,M₀]区间的计数刚刚超过N_A，多余N_A的计数计入下一个区间，将[M₀+1,M₁]区间映射到，这些区间的计数加上前一个区间多余的计数刚刚超过N_A。以此类推，直至将[0,M_th]映射完毕

步骤402，在高动态图像的亮度范围，当亮度大于th时，将高动态图像I亮度范围[M_th+1，4999]映射到低动态图像亮度范围[th+1,255]，根据未映射完的像素数rest_pixel和已映射完成的低动态亮度级数k来调整N_A值，N_A＝rest_pixel/(256-k)，k＝th,th+1,...255，将[M_th+1,M_th+1]区间映射到th+1，这些区间的计数刚刚超过N_A，多余N_A的计数计入下一个区间；以此类推，直至将[M_th+1，4999]映射完毕。图5,图6分别为映射完成后的“亮度-数密度”直方图和色调映射后的图像。

以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详细说明，应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (9)

1.一种基于数密度均衡的色调映射方法，该方法包括步骤：

步骤100，获得一幅高动态图像；

步骤200，将所述高动态图像的亮度范围划分为多个亮度级；

步骤400，当所述高动态图像为较暗场景图像时，将所述高动态图像的亮度范围划分为第一亮度范围和第二亮度范围，将所述第一亮度范围映射到低动态图像的第一亮度范围，将所述第二亮度范围映射到低动态图像的第二亮度范围；

步骤500，当所述高动态图像为非较暗场景图像时，将所述高动态图像的亮度范围映射到低动态图像的亮度范围。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，

在步骤100，所述高动态HDR图像亮度范围为[0,HB_max]，HB_max为高动态图像亮度最大值；

在步骤200，将亮度范围[0,HB_max]分为M份，得到高动态图像新的亮度范围[0,M-1]，M大于255，统计M个子区间的像素数，第i个子区间的像素计数表示为N_i，且

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

在步骤400，高动态图像的第一亮度范围是[0,M_th]，第二亮度范围是[M_th+1,M-1]，低动态图像的第一亮度范围是[LB_min,th],低动态图像的第二亮度范围是[th+1,255]，所述低动态图像的亮度范围是[LB_min,255]，0≤LB_min＜255，其中LB_min是所述低动态图像的亮度最小值，低动态图像亮度阈值为th，对应的高动态图像亮度阈值为M_th。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤400进一步包括：

步骤401：在高动态图像的亮度范围，当亮度小于等于M_th时，将高动态图像I亮度范围[0,M_th]映射到低动态图像[LB_min,th]；

步骤402，在高动态图像的亮度范围，当亮度大于th时，将高动态图像I亮度范围[M_th+1,M-1]映射到低动态图像亮度范围[th+1,255]。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，

在步骤401，将[0,M-1]分为[0,M₀]，[M₀+1,M₁]，……，[M_th-1+1,M_th]，……，设定计数阈值将[0,M₀]区间映射到LB_min，该区间的像素计数刚刚超过N_A，比N_A多的像素计数计入下一个区间，将[M₀+1,M₁]区间映射到LB_min+1，该区间像素计数加上前一个区间比N_A多的计数刚刚超过N_A，以此类推，直至将[0,M_th]映射完毕；

在步骤402，在高动态图像的亮度范围，当亮度大于M_th时，将高动态图像I亮度范围[M_th+1,M-1]映射到低动态图像亮度范围[th+1,255]，根据未映射完的像素数rest_pixel和已映射完成的低动态亮度级数k来调整N_A值，N_A＝rest_pixel/(256-k-LB_min)，k＝th,th+1,...255-LB_min，将[M_th+1,M_th+1]区间映射到LB_min+th+1，该区间的像素计数刚刚超过N_A，比N_A多的计数计入下一个区间，以此类推，直至将[M_th+1,M-1]映射完毕。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，

在步骤500，将高动态图像的亮度范围[0,HB_max]映射到低动态图像的亮度范围[LB_min,255]，LB_min是所述低动态图像的亮度最小值，低动态图像亮度阈值为th，对应的高动态图像亮度阈值为M_th，其中，将[0,M-1]分为[0,M₀]，[M₀+1,M₁]，……，[M_th-1+1,M_th]，……，设定计数阈值将[0,M₀]区间映射到LB_min，该区间的像素计数刚刚超过N_A，比N_A多的计数计入下一个区间，将[M₀+1,M₁]区间映射到LB_min+1，该区间的像素计数加上前一个区间比N_A多的计数刚刚超过N_A，以此类推，直至将[0,M-1]，映射完毕。

7.根据权利要求1-6任一项所述的方法，其特征在于，还包括：

步骤300，计算高动态图像的平均亮度，根据计算的平均亮度来判断图像是较暗场景图像还是非较暗场景图像。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，高动态图像的平均亮度通过方法计算获得，其中i＝1,2,...M，N_i为第i个子区间的像素计数，N为图像像素总数，设定判断是否为较暗场景图像阈值，当图像平均亮度大于该阈值时，则为非较暗场景图像，否则为较暗场景图像。

9.根据权利要求2-6任一项所述的方法，其特征在于，M大于1000。