[发明专利]一种图像亮度和对比度的自动调节方法有效
申请号: | 201410260186.4 | 申请日: | 2014-06-12 |
公开(公告)号: | CN104036474B | 公开(公告)日: | 2017-12-19 |
发明(设计)人: | 张伟;傅松林;王喆;李志阳 | 申请(专利权)人: | 厦门美图之家科技有限公司 |
主分类号: | G06T5/40 | 分类号: | G06T5/40;G06K9/62 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 361008 福建省厦门市*** | 国省代码: | 福建;35 |
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摘要: | 本发明公开了一种图像亮度和对比度的自动调节方法,其通过收集样本图像对其进行亮度和对比度调整以及人工进行环境分类,并将人工分类后的样本图像投入卷积神经网络里进行分类模型训练,然后即可使用训练好的最佳分类模型对待处理图像进行环境分类,并根据待处理图像的环境类型将待处理图像与同一环境类型中的样本图像数据库进行相似性分析,最后将相似性最高的样本图像的亮度和对比度调整方案作用于待处理图像,得到最终的结果图像,从而实现图像亮度和对比度的自动调节,且效果好,无需再次手动调整。 | ||
搜索关键词: | 一种 图像 亮度 对比度 自动 调节 方法 | ||
【主权项】:
一种图像亮度和对比度的自动调节方法,其特征在于,包括以下步骤:10).收集样本图像,并对样本图像进行最适合的亮度和对比度调整并记录调整的数值;20).根据样本图像的亮度直方图统计结果人工地进行环境分类;所述的环境分类的类型包括:阴影类型、高光类型、中间类型、阴影高光类型、阴影中间类型、中间高光类型、平衡类型;30).将人工分类后的样本图像进行归一化处理,并将处理后的样本图像投入卷积神经网络里进行分类模型的训练;40).根据步骤30)训练后的模型对样本图像进行环境分类,将分类结果与人工分类不同的定为分类错误的样本图像,并收集起来再次执行步骤20)至步骤30),直到超过预期结果时定为所述步骤30)所训练出来的分类模型为最佳分类模型;50).接收待处理图像,并使用训练好的最佳分类模型对该待处理图像进行环境分类,得到待处理图像的环境类型;60).将待处理图像与同一环境类型中的样本图像数据库进行相似性分析,得到相似性最高的样本图像,并获取该样本图像对应的亮度和对比度调整数值;70).将所述的亮度和对比度调整数值作用于待处理图像,得到最终的结果图像;其中,所述的亮度和对比度的调整公式为:21).计算对比度的调整:c=(100+contrast)/100.0f;其中,contrast为对比度的调整数值,范围从‑100到100;22).计算亮度的调整:brightness+=128;其中,brightness为亮度的调整数值,范围从‑128到128;23).创建亮度和对比度的调整映射表cTable[256];cTable[i]=max(0,min(255,((i‑128)*c+brightness+0.5)));其中i的范围从0到255;24).对待处理图像的每个像素点的红、绿、蓝通道的颜色值进行数值的映射,即:Color=cTable[Color];其中,Color为待处理图像的每个像素点的红、绿、蓝通道的颜色值。
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