[发明专利]一种视频通信伽玛特性的校正方法和装置

说明书

技术领域

本发明涉及视频通讯技术领域，具体涉及一种视频通信伽玛特性的校正方法和装置。

背景技术

视频通信，尤其是多方视频通信，目前正在随着宽带网络的迅速发展，得到日益广泛的应用。在国内和国际上，视频会议和可视电话业务正在成为NGN(Next Generation Network，下一代网络)上的基本业务。各国的电信运营商也非常重视这个市场机会。预期在未来几年中，视频通信业务将成为运营商重要的业务增长点。

发展视频通讯业务的一个关键问题是：提高端到端(End-to-end)的用户体验(User Experience或者Quality of Experience)。用户体验中除了网络的QoS如丢包、延迟、抖动、R因子等参数外，对于视频，由于各个环节引起的Gamma(伽玛)非线性问题造成的对亮度信号的畸变(Distortion)，也是影响最终用户体验的重要因素。

目前，对于提高端到端用户体验的方法和技术主要集中在保证网络QoS和视频压缩编码相关的前后处理(Pre-processing，post-processing)方面。对于Gamma特性引起的亮度畸变问题，缺乏关注和系统的解决方法。

下面对Gamma特性进行简要介绍。

视频通信的过程为：需要被传送的场景如人物、背景、文件等的光信号进入到视频通信终端(下文简称终端)如摄像机/摄像头等，经过A/D转换成数字图像信号，再经过压缩编码，传送出去，到达对方终端，然后，经过去压缩(decompression)解码还原为数字图像信号，再在显示设备上显示出来，最终又变成光信号被人眼感知。在上述过程中，图像亮度信号经过了多个环节。根据定义，Gamma特性就是一个环节的图像亮度信号的输入-输出关系不是线性的，而是一种非线性的关系。这里的图像亮度信号(Luminance)是一种广义的亮度信号，即一开始的光信号，到电信号，再到数字化的图像亮度/灰度信号，每个阶段的信号都含有图像亮度信号的信息，因此，广义地说，图像亮度信号经过了多个环节。

单个环节Gamma特性的一般模型如附图1所示。

图1中，输入亮度信号和输出亮度信号的非线性的关系可以表示为：L_out＝G(L_in)，其中，L_out为输出亮度信号，L_in为输入亮度信号，函数G(.)为一个非线性函数。

典型的Gamma特性示例如附图2所示。

图2中的每一个方块中标注的数字为亮度值，方块的灰度表示亮度信号的明亮程度。图2(a)中，上面的一行灰度方块的亮度是线性递增的，即从0.1递增到1.0，下面一行灰度方块的亮度是按照幂函数规律递增的，也就是说，下面一行灰度方块的亮度经过了Gamma非线性的失真影响。图2(b)中给出的是以曲线表示的Gamma特性。

当多个环节级联(cascading)起来或者说串联起来时，则总的Gamma特性等于各个环节Gamma函数的复合(composition)。

多个环节级联的Gamma特性的一般模型如附图3所示。

图3中，每个环节的输入亮度信号和输出亮度信号的非线性的关系分别为：Lout＝G⁽¹⁾(Lin)、Lout＝G⁽²⁾(Lin)、Lout＝G⁽³⁾(Lin)。

由此可以得知各个环节Gamma函数的复合为公式(1)所示：

G_CT(.)＝G⁽¹⁾(.)οG⁽²⁾(.)οG⁽³⁾(.)......G^(n-1)(.)οG⁽ⁿ⁾(.)

                                                              (1)

l_out＝G_CT(l_in)＝G⁽ⁿ⁾(G^(n-1)(G^(n-2)(.......G⁽²⁾(G⁽¹⁾(l_in)))))

其中，“ο”表示函数的复合运算。CT表示cascaded total，即级联总Gamma的意思。