[发明专利]一种高动态范围图像压缩的方法及装置

权利要求书

1.一种高动态范围图像压缩的方法，其特征在于，包括：

对高动态范围图像的亮区和暗区进行滤波，得到亮区滤波结果和暗区滤波结果；

对所述亮区滤波结果和所述暗区滤波结果进行加权平均，得到所述高动态范围图像对应的亮度滤波结果；

对所述亮度滤波结果进行直方图调整映射，得到所述高动态范围图像对应的亮度映射图像；

对所述高动态范围图像进行滤波弱强度和滤波中强度计算，得到滤波弱强度结果和滤波中强度结果；

根据所述滤波弱强度计算结果和所述滤波中强度结果，对所述高动态范围图像进行细节提取和细节增强，得到所述高动态范围图像的高频细节增强信息和中频细节增强信息；

根据所述亮度映射图像、所述高动态范围图像的高频细节增强信息和中频细节增强信息，对所述高动态范围图像进行压缩，得到对应的压缩输出图像。

2.根据权利要求1所述的高动态范围图像压缩的方法，其特征在于，所述对高动态范围图像的亮区和暗区进行滤波，得到亮区滤波结果和暗区滤波结果包括:

使用第一窗对所述高动态范围图像的亮区进行滤波，将所述第一窗中每个像素点的平均亮度作为所述高动态范围图像的亮区滤波结果；

使用第二窗对所述高动态范围图像的暗区进行滤波，将所述第二窗中每个像素点的平均亮度作为所述高动态范围图像的暗区滤波结果；

其中，所述第一窗的大小小于所述第二窗的大小。

3.根据权利要求1所述的高动态范围图像压缩的方法，其特征在于，所述对所述亮区滤波结果和所述暗区滤波结果进行加权平均，得到所述高动态范围图像对应的亮度滤波结果包括：

根据所述高动态范围图像中每个像素点的亮度值和预设的亮暗区强度曲线函数，确定所述高动态范围图像中每个像素点的亮暗区强度weight；

根据确定的所述亮暗区强度weight，对所述亮区滤波结果和所述暗区滤波结果进行加权平均，得到所述高动态范围图像对应的亮度滤波结果。

4.根据权利要求1所述的高动态范围图像压缩的方法，其特征在于，所述对所述亮度滤波结果进行直方图调整映射，得到所述高动态范围图像对应的亮度映射图像包括：

根据预设的直方图映射曲线函数，对所述亮度滤波结果进行亮度调整映射，得到所述高动态范围图像对应的亮度映射图像；其中，所述亮度映射图像和所述高动态范围图像的大小相同。

5.根据权利要求1所述的高动态范围图像压缩的方法，其特征在于，所述对所述高动态范围图像进行滤波弱强度和滤波中强度计算，得到滤波弱强度结果和滤波中强度结果包括：

使用第三窗对所述高动态范围图像进行滤波弱强度计算，将所述第三窗中每个像素点的平均亮度作为所述高动态范围图像的滤波弱强度结果；

使用第四窗对所述高动态范围图像进行滤波中强度计算，将所述第四窗中每个像素点的平均亮度作为所述高动态范围图像的滤波中强度结果；

其中，所述第三窗的大小小于所述第四窗的大小。

6.根据权利要求1所述的高动态范围图像压缩的方法，其特征在于，所述根据所述滤波弱强度计算结果和所述滤波中强度结果，对所述高动态范围图像进行细节提取和细节增强，得到所述高动态范围图像的高频细节增强信息和中频细节增强信息包括：

根据原始输入的所述高动态范围图像和所述滤波弱强度结果，对所述高动态范围图像进行高频细节提取，得到所述高动态范围图像的高频细节信息；

根据预设的高频细节增强增益曲线函数和所述高动态范围图像的高频细节信息，计算所述高动态范围图像的高频细节增强信息；

根据所述滤波弱强度结果和所述滤波中强度结果，对所述高动态范围图像进行中频细节提取，得到所述高动态范围图像的中频细节信息；

根据预设的中频细节增强增益曲线函数和所述高动态范围图像的中频细节信息，计算所述高动态范围图像的中频细节增强信息。