[发明专利]一种自适应全景图像增强方法及装置

说明书

本发明公开了一种自适应全景图像增强方法及装置，涉及数字图像处理技术领域，包括获取输入全景图像的亮度图像，输入用RGB颜色空间表示的全景图像，将全景图像从RGB空间转换到可获得图像亮度的空间，获得亮度图像；基于亮度图像计算局部校正掩膜图像；利用双边滤波方法计算局部校正掩膜图像；基于亮度图像的像素值概率统计和局部校正掩膜图像计算Gamma校正的指数；根据Gamma校正的指数计算增强后全景图像。本发明实现全景边缘拼合的均衡和完整；同时通过双边滤波和Gamma校正实现全景图像中高光抑制和暗光增强的效果。

技术领域

本发明涉及一种数字图像处理技术，尤其涉及一种自适应全景图像增强方法及装置。

背景技术

全景图像是通过专业全景相机所采集的360°全空间图像，由于全记录的特性，全景图像在房产、汽车、文旅等领域得到越来越多的关注和应用。然而，正是因为“全”的特性，导致全景设备捕获空间图像时，在同一全景图像内会同时存在高光区域和暗光区域。考虑到一旦出现高光溢出则无法恢复信息，拍摄全景图像时，通常会降低曝光参数拍摄图像，后期再通过暗部增强算法恢复暗部信息。

图像增强算法分为两大类，即全局增强和局部增强算法。由于全局增强算法会同时增强高光和暗光区域，在获得暗光区域细节的同时，扩大了高光的数值及范围，导致高光细节的丢失，因此对于全景图像而言不适用。局部增强算法则很好地满足了高光区域降暗、暗光区域提亮的目的，局部增强算法依据像素点邻域信息，同一亮度值可获得不同输出值，并且输出值的相对亮度关系不变。

现有技术存在的主要问题如下：

(1)、在全景图像的场景下，对于全景图像的边缘拼接处的明暗一致问题；

对于局部增强方法中的基于像素的Gamma增强方法，其基于邻域信息评估当前像素值的校正值，而普通图像的边缘计算窗口设计会导致全景图像的边缘区域计算出错，从而导致全景图像在全景播放器中播放时，出现明暗不一致的问题。

(2)、场景无法自适应问题：

现有的基于像素的Gamma增强方法Gamma的指数一般为固定值，不能根据场景情况自适应增强程度。

因此，亟需解决上述问题。

发明内容

发明目的：本发明的第一目的是提供一种自适应全景图像增强方法，该方法可实现全景边缘拼合的均衡和完整；同时通过双边滤波和Gamma校正实现全景图像中高光抑制和暗光增强的效果。

本发明的第二目的是提供一种自适应全景图像增强装置，该装置可实现全景边缘拼合的均衡和完整；同时通过双边滤波和Gamma校正实现全景图像中高光抑制和暗光增强的效果。

技术方案：为实现以上目的，本发明公开一种自适应全景图像增强方法，包括如下步骤：

(1)、获取输入全景图像的亮度图像，输入用RGB颜色空间表示的全景图像，将全景图像从RGB空间转换到可获得图像亮度的空间，获得亮度图像；

(2)、基于亮度图像计算局部校正掩膜图像；利用双边滤波方法计算局部校正掩膜图像；

(3)、基于亮度图像的像素值概率统计和局部校正掩膜图像计算Gamma校正的指数；

(4)、根据Gamma校正的指数计算增强后全景图像。

其中，所述步骤(1)中获得亮度图像的具体步骤包括：将全景图像从RGB空间转换到YUV空间，获得亮度图像，记亮度图像为L，转换公式如下：

L＝0.299×R+0.587×G+0.114×B；

或者将全景图像从RGB空间转换到HSV空间，获得亮度图像，记亮度图像为L。

优选的，所述步骤(2)中计算局部校正掩膜图像的具体方法包括如下步骤：