[发明专利]一种基于色域映射的图像光照校正系统

说明书

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，具体来讲，涉及一种处理明、暗场景光照下图像色彩校正和增强的基于色域映射的图像光照校正系统。

背景技术

许多图像、视频采集设备，如数码相机、摄像机等，在进行图像信号的采集时，由于图像是由光的反射形成的，常出现光源在景物上照射不均匀的现象，至使光照强的部分较亮，光照弱的部分较暗，导致环境光照不均匀的情况，或者光线较暗，或者光线比较明亮。

为了避免这种光照较暗或者较亮的现象，可以通过调节曝光时间来进行弥补。而现有的图像信号采集设备，对于同一场景，每次获得的曝光时间只能有一个，因此在同一副图像中不能同时捕捉不同光照下的物体的细节，往往造成场景中，有的地方光照较昏暗，有的地方光照较明亮，使得图像信号的对比度降低。而图像的对比度对于人类视觉的影响是至关重要的，因此亟需解决图像信号在不同光照环境下的色彩校正技术，以满足人类视觉感官需要。

此外，对于显示设备而言，为了能够更好的显示视频原始信号，提供更多的图像细节层次，也需要对原始图像、视频信号进行色彩和亮度的校正，以提高显示图像的对比度，增强更多的层次细节。

此外随着高动态范围，即HDR，High Dynamic Range技术的发展，也需要解决如何在低动态范围，即LDR，Low Dynamic Range设备上显示高动态范围图像信号的问题。目前大多数采用数字摄像和显示设备都属于低动态范围设备，为了使获取的影像具有更广的亮度范围和更多的色彩层次，高动态范围成像和显示设备已经出现。由于成本价格等因素的原因，为了能够在低动态范围设备上显示高动态范围影像，需要进行高动态范围影像到低动态范围影像的转换。而该问题的关键也在于如何保持图像在不同光照下色彩的映射和校正问题。

因此，为了提高图像的对比度，使图像能够呈现更多的层次细节，增强用户体验，需要对输入图像进行自动调整光照的处理。

目前对于不同光照下图像信号的校正有主要有：直方图均衡、同态滤波、伽马校正等较为常用的方法，这些方法在一定程度上达到图像对比度增强和光照平衡的目的。

直方图均衡是一种经典的图像视频增强的方法，其基本原理是，通过统计一幅图像的直方图，将该图像的直方图重新按照某种分布进行调整，比如均匀分布，然后再将亮度值按照重新赋予的新值映射回去。

直方图均衡方法对于背景和前景都太亮或者太暗的图像比较有效，这种方法的主要缺点是它对处理的数据不加选择，在增强的同时会增加背景噪声的对比度并且降低有用信号的对比度。对直方图均衡也产生了许多改进方法，但这些方法都会在增强图像的同时增加背景噪声。为了解决图像局部对比度增强的问题，产生了自适应直方图均衡；为了消弱平滑区域的噪声，产生了对比度限制自适应直方图均衡方法等。

同态滤波是一种把频率过滤和灰度变换结合起来的一种处理方法。它是把图像的照明反射模型作为频域处理的基础，利用压缩灰度范围和增强对比度来改善图像的一种处理技术。假定一幅图像的照明分量通常用慢变化来表征，而反射分量则倾向于急剧变换。图像取对数后得傅立叶变换的低频部分主要对应照度分量，而高频部分主要对应反射分量。适当的选择滤波器函数将会对傅立叶变换中的低频部分和高频部分产生不同的响应。处理结果会使像元灰度的动态范围或图像对比度得到增强。

同态滤波方法对于处理同时具有明亮区域和黑暗区域的图像比较有效。但这种方法，从是基于傅立叶变换的，而在频率域进行处理，不仅花费大量的计算时间，而且最终的处理结果也会出现伪色彩和纹理。此外，这种方法对于单一的光照较暗或者较亮的情况处理效果不好。

伽马校正是一种经典的色彩校正方法，该方法通过将原始图像的亮度进行变换映射，提高局部亮度的对比度。它一般通过对亮度值的指数变换来完成，公式描述如下：

Loutput=Linputr---(1)]]>

其中L_input表示图像的亮度值，L_output为伽马校正后图像的亮度值，r为校正系数。