技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及一種計(jì)算機(jī)圖像處理方法，特別涉及一種高動(dòng)態(tài)范圍圖像在傳統(tǒng)輸出設(shè)備上的顯示方法。

背景技術(shù)

目前在用數(shù)碼攝影、攝像設(shè)備拍攝時(shí)，所獲得的圖像在在現(xiàn)有顯示設(shè)備上顯示時(shí)會(huì)產(chǎn)生局部圖像細(xì)節(jié)不足的問題；為解決此類問題，計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)處理中往往采用一種叫做Fast?Bilateral?Filtering(快速低通濾波)的方法來處理32bit灰度級(jí)的高動(dòng)態(tài)范圍圖像信號(hào)，即主要用一種低通濾波器(bilateral?filter)將高動(dòng)態(tài)范圍圖像(high?dynmic?rangeimage)信號(hào)分成低頻信號(hào)(整體亮度)和高頻信號(hào)(局部細(xì)節(jié))兩部分，將動(dòng)態(tài)范圍較高的低頻信號(hào)壓縮至低動(dòng)態(tài)范圍，再加上高頻信號(hào)，所合成的圖像便是處理后的輸出結(jié)果，但該方法的主要缺點(diǎn)是：對(duì)于一些局部對(duì)比度較大的高動(dòng)態(tài)范圍圖像，輸出結(jié)果容易產(chǎn)生梯度倒置的問題(haloeffect)，如圖4所示。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種高動(dòng)態(tài)范圍圖像在傳統(tǒng)輸出設(shè)備上的顯示方法，可以解決32bit灰度級(jí)的高動(dòng)態(tài)范圍圖像在現(xiàn)有顯示設(shè)備上的顯示時(shí)的梯度倒置問題。

為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明方法包括如下步驟：一、將高動(dòng)態(tài)范圍圖像用非線性映射的方法，分解成若干張含有不同曝光時(shí)間的低動(dòng)態(tài)范圍圖像；二、將一所得的若干個(gè)低動(dòng)態(tài)范圍圖像的像素與高動(dòng)態(tài)范圍圖像的每個(gè)像素建立對(duì)應(yīng)關(guān)系；三、根據(jù)高動(dòng)態(tài)范圍圖像的每個(gè)像素本身以及像素周圍的亮度情況，查找合適的曝光度下所對(duì)應(yīng)的低動(dòng)態(tài)范圍圖像結(jié)果；四、對(duì)三所得的低動(dòng)態(tài)范圍圖像結(jié)果的像素值進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算，得出結(jié)果；加權(quán)平均權(quán)重分配按照：距離越近的像素，所對(duì)應(yīng)的曝光時(shí)間趨于相同；像素值越接近的像素，對(duì)應(yīng)的曝光時(shí)間趨于相同；像素周圍越亮，對(duì)應(yīng)的曝光時(shí)間越短。

本發(fā)明方法由于對(duì)像素及其周圍像素得值加權(quán)平均，可以有效去除高動(dòng)態(tài)范圍圖像在傳統(tǒng)輸出設(shè)備上的顯示梯度倒置問題，并且也克服了的局部圖像細(xì)節(jié)不足問題。

附圖說明

圖1是一處風(fēng)景亮度的二維信號(hào)圖；

圖2是圖1信號(hào)處理后的理想二維信號(hào)圖；

圖3是計(jì)算機(jī)模擬高動(dòng)態(tài)范圍圖像二維信號(hào)圖；

圖4是使用現(xiàn)有技術(shù)Fast?bilateral?Filtering處理圖3的效果；

圖5是使用本發(fā)明方法處理圖3的效果，即本發(fā)明一具體實(shí)施例的效果；

圖6是本發(fā)明方法的流程圖。

具體實(shí)施方式

下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對(duì)本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。

本發(fā)明基本原理是：人眼瞳孔的大小會(huì)隨著環(huán)境亮暗的變化而變化，從而改變?nèi)搜鬯邮艿降牧炼取Ｔ搅恋牡胤酵自叫。桨档牡胤酵自?!-- SIPO -->大。人們需要看清楚不同亮暗的地方，就需要不同的瞳孔大小。圖1即是一處風(fēng)景亮度的二維信號(hào)圖；而圖2是圖1信號(hào)處理后的理想二維信號(hào)圖，圖3是計(jì)算機(jī)模擬高動(dòng)態(tài)范圍圖像二維信號(hào)圖，圖4是使用現(xiàn)有技術(shù)Fastbilateral?Filtering處理圖3的效果。

對(duì)于高動(dòng)態(tài)范圍圖像的顯示，基于以上原理，本發(fā)明方法解決方案的如圖6所示，包括：

1、用非線性映射的方法，將高動(dòng)態(tài)范圍圖像分解成若干張含有不同曝光時(shí)間的低動(dòng)態(tài)范圍圖像。每張圖像都有清楚或不清楚的部分。

2、建立高動(dòng)態(tài)范圍圖像的每個(gè)像素所與上一部所得的若干個(gè)低動(dòng)態(tài)范圍圖像的像素的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

3、根據(jù)高動(dòng)態(tài)范圍圖像的每個(gè)像素本身以及像素周圍的亮度情況，對(duì)該像素所對(duì)應(yīng)的若干個(gè)低動(dòng)態(tài)范圍圖像的像素值加權(quán)平均，計(jì)算出結(jié)果同時(shí)該方法可以去除梯度倒置效應(yīng)。權(quán)重分配的原則是：距離越緊的像素，所對(duì)應(yīng)的曝光時(shí)間越相同。像素值越接近的像素，對(duì)應(yīng)的曝光時(shí)間越相同。像素周圍約亮，對(duì)應(yīng)的曝光時(shí)間越小。

下面結(jié)合具體實(shí)施例進(jìn)一步講述本發(fā)明。

實(shí)施例：

圖5是使用本發(fā)明方法處理圖3的效果，即本發(fā)明一具體實(shí)施例的具體效果。

在處理如圖3所示的獲得的圖像時(shí)，具體按如下過程執(zhí)行：

1.計(jì)算所有像素中的最大值Ymax，Ymax＝Max(Y)；Y為原高動(dòng)態(tài)范圍圖像；

2.計(jì)算最大曝光值offset_max，offset_max＝log(Ymax+1)；

3.在0-offset_max之間平均的取X個(gè)值N[](10＜X＜1000)；X為所取得不同曝光的個(gè)數(shù)；N[]為從小到大記錄各個(gè)曝光度的矩陣；

for?i＝0:1:x

?N[i]＝0+i*(offset_max/X)

End