[发明专利]一种新的高动态范围图像生成方法有效

专利信息
申请号: 201910686269.2 申请日: 2019-07-29
公开(公告)号: CN110378859B 公开(公告)日: 2022-03-11
发明(设计)人: 张红英;张媛媛;吴亚东 申请(专利权)人: 西南科技大学
主分类号: G06T5/00 分类号: G06T5/00;G06T7/90
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 621010 四川*** 国省代码: 四川;51
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摘要:
搜索关键词: 一种 动态 范围 图像 生成 方法
【权利要求书】:

1.一种新的高动态范围图像生成方法,其特征在于,融合了反色调映射和饱和度调节,包括LDR图像的预处理、预处理后亮度分量的反色调映射处理、对预处理后饱和度分量进行调节以及融合新的亮度分量、新的饱和度分量及色调分量获得HDR图像四个部分,第一部分包括一个步骤:

步骤1,将输入的LDR图像从RGB颜色空间转换为HSV颜色空间,分离出色度分量H、饱和度分量S和亮度分量V

第二部分包括五个步骤:

步骤2,构造反色调映射算子,对步骤1分离出的亮度分量V进行动态范围扩展,所构造的反色调映射函数为:

其中V为原始LDR图像的亮度分量,为扩展后亮度分量,E为斜率控制因子,m为原始LDR图像亮度最大值和最小值的平均值;

步骤3,对步骤2中得到的初步扩展后亮度分量进行高光区域和低光区域的分离,此处采用阈值法来分离出高光区域和低光区域,其公式如下:

其中,为亮度阈值;

步骤4,将步骤3得到的高光区域进行归一化处理后再进行伽马校正, 所采用的公式如下:

其中,为伽马校正的参数;

步骤5,将步骤4得到的高光区域进行一个线性函数去归一化得到校正后的高光区域,其公式如下:

其中,为步骤3给定的亮度阈值;

步骤6,将步骤3分离的低光区域和步骤5得到的高光区域融合得到最终的扩展后的新的亮度分量,即;

第三部分包括两个步骤:

步骤7,将步骤1获得的饱和度分量S进行线性拉伸,所采用的拉伸公式为:

其中

其中,通过图像饱和度值将饱和度进行分区处理,将其分为饱和度很低,饱和度低,饱和度高,饱和度很高四个区域,再分别计算四个区域像素所占的比例,分别对应四个区域的比值;

步骤8,利用步骤6得到的亮度分量与步骤7得到的拉伸后的饱和度分量计算其相关系数,对饱和度分量进行自适应的调整,得到新的饱和度分量,其公式如下:

其中,表示调整后的饱和度分量,表示分段线性拉伸后的饱和度分量,表示反色调映射后新的亮度分量,V表示原始亮度分量,k为加权系数,为亮度分量和饱和度分量的相关系数,计算公式如下:

其中wN×N的邻域窗口;和分别是窗口内的亮度分量和饱和度分量的均值,和分别为窗口内亮度分量和饱和度分量的方差;

第四部分包括两个步骤:

步骤9,将步骤1分离的色度分量H、步骤6新得到的亮度分量以及步骤8得到的新的饱和度分量进行融合的到HSV颜色空间中的HDR图像;

步骤10,将步骤9得到的HSV颜色空间下的HDR图像转换到RGB颜色空间,得到最终的HDR图像。

2.根据权利要求1所述的一种新的高动态范围图像生成方法,其特征在于,第二部分将反色调映射后的亮度分量进行高光区域和低光区域的分离,用伽马校正后的高光区域与低光区域融合得到新的亮度分量。

3.根据权利要求1所述的一种新的高动态范围图像生成方法,其特征在于,步骤8中利用步骤6得到的亮度分量与步骤7得到的拉伸后的饱和度分量计算其相关系数,对饱和度分量S进行自适应的调整,得到新的饱和度分量。

4.根据权利要求1所述的一种新的高动态范围图像生成方法,其特征在于,步骤2中斜率控制因子E的取值范围为[2, 4]。

5.根据权利要求1所述的一种新的高动态范围图像生成方法,其特征在于,步骤3中亮度阈值的取值范围为[0.69, 0.84]。

6.根据权利要求1所述的一种新的高动态范围图像生成方法,其特征在于,步骤4中伽马校正的参数选取值为2.2。

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