[发明专利]一种彩色高动态范围图像增强显示的方法

说明书

技术领域

本发明属于计算机视觉和图像处理技术领域，具体涉及彩色高动态范围图像的增强显示。

背景技术

图像的动态范围是指图像的亮度范围。亮度范围可以有多种度量方式，比如用图像中最亮处和最暗处的亮度亮之比来表示。现实世界中的场景都有着很高的动态范围，很多都超过100000:1。在数字图像的采样量化过程中，通常用有限个离散的数值(如0到255)来表示对应像素点处的亮度大小，其动态范围为所有可能的离散像素值的个数所限制，这等价于图像深度——数字图像中储存每个像素所用的位数(通常是8位256个亮度阶)限制了数字图像的动态范围。高动态范围图像是个相对的概念，当自然场景本身的动态范围远大于数字图像采集设备的动态范围，或者当数字图像本身的动态范围(亮度阶数)超过了显示设备的能承受的最大动态范围(如深度为32的数字图像在深度为8的显示系统中显示)，就称该数字图像为高动态范围图像。人眼可识别的亮度变化有一定的阈值，通常称作亮度分辨率。这样当高动态范围场景被低动态范围的图像采集设备捕获或者高动态范围图像在低动态范围显示系统上显示的时候就会出现亮度信息隐藏甚至丢失，具体表现为原来较大的亮度反差被挤压到很小的亮度范围内隐而不现(低于人眼的亮度分辨率)，甚至根本不同的亮度值被压缩到同一亮度予以显示，产生信息丢失。因此，对于一幅输入的原始高动态范围图像，怎么样通过一定变换降低其信息损失就显得非常的重要。高动态范围图像增强显示致力于解决这个问题，它的主要目的是将一幅彩色高动态范围图像的信息最大化增强显示。该过程主要要求解决四方面问题。高动态范围图片中普遍存在过暗或者过亮的区域，首先需要把图像中过暗的区域亮度调至人眼的可视范围，其次是把过亮的区域进行拉伸使之显现出亮度层次信息。第三个是需要在整个亮度范围增强局部对比度，比较典型的高动态范围图像增强方法是依据E.Land等提出的Retinex理论演变出来的一系列算法，参考文献：Jobson D J,Rahman Z U,Woodell G A.A multiscaleretinex for bridging the gap between color images and the human observation of scenes[J].Image Processing,IEEE Transactions on,1997,6(7):965-976.该方法使用的中心外周Retinex算法和经典感受野模型极为相似。第四个问题是在处理彩色高动态范围图像的时候，要考虑选取合适的颜色模型或者颜色矫正方法来减小图像颜色的失真。

发明内容

本发明针对当前彩色高动态范围图像增强算法的缺陷，设计一种新的彩色高动态范围图像的增强显示方法。

本发明的技术方案是一种彩色高动态范围图像的增强显示方法，该方法包括如下步骤：

S1.根据图像的饱和度设定非线性矫正参数，然后对输入的RGB图像作非线性矫正；

S2.建立亮度提取模型，在步骤S1得到的图像上提取图像亮度信息；

S3.建立色度提取模型，结合S2的结果，在步骤S1得到的图像上提取色度信息；

S4.针对步骤S2得到的亮度信息，对亮度信息进行Retinex滤波，获得新亮度信息；

S5.结合步骤S3得到的色度信息和步骤S4得到的新亮度信息，经过反变换还原到RGB空间生成结果图像。

进一步地，步骤S2所述的亮度模型为：选取该RGB图像中红、绿、蓝三通道中的最大数值作为对应像素点处的亮度值。

进一步地，步骤S3中色度提取模型为：将步骤S1得到图像的各像素点的红、绿、蓝三个通道利用S2提取的该点亮度值归一化处理。

进一步地，步骤S4的具体步骤为：

S41.选取步骤S2得到图像中的一个像素点；

S42.对该像素做高斯滤波；

S43.对步骤S41的像素点作对数变换并归一化；对步骤S42得到的对应像素点作对数变换并归一化；

S44.将这两个归一化的亮度值相减，得到新的亮度值。

经过上述步骤S5之后计算出来的图像可以在低动态范围显示系统上取得良好的显示效果。比如通常在夜间拍摄包含灯光的图片，就难以兼顾灯光周围的场景和暗处的场景，原始场景图片经过本发明的方法处理过后，就能使在夜间拍摄的图片取得更加清晰的显示效果。类似的，本发明的方法还可用满足于室外监控设备、隧道内场景拍摄和其它计算机视觉的需求等。