[发明专利]基于混合色阶映射及压缩系数的高动态范围图像重构方法

说明书

技术领域

本方法属于图像、视频处理技术领域，特别涉及一种高动态范围图像的重构方法，可用于对图像动态范围的压缩。

背景技术

高动态范围HDR图像是计算机视觉与数字图像处理中的问题之一，也是当今图像领域的热点问题之一。图像的动态范围指的是一幅图像中最亮的像素点的亮度值和最暗的像素点的亮度值之间的比率。由于动态范围的局限，成像设备往往不能重构出真实自然的场景。最初，这类图像都是用光学仿真完成的。如今，高动态范围图像很容易生成，即只需要一系列曝光程度不同的照片，就可以制作高动态范围的图像。实践表明，利用不同的曝光时间拍摄相同的场景，由于曝光度的差别每幅图像都会展现出了其他图像展现不出来的细节。举例来说，直接由阳光照射的部分的真实颜色只能在曝光度最低的图像中显示出来，而在这一系列不同曝光的其他照片中这部分的色彩都过度曝光了。图像中阴影处的细节在曝光度高的图像中才能完整呈现，而在曝光度较低的图像中却是模糊一片。由于以上问题，普通照相机无法在一幅图像中同时捕捉并展现所有细节；而对于人类来说，由于人的眼睛会根据物体的亮度不同进行自动调节，同时感知这些不同曝光度下的细节，因此照片在视觉体验方面总不能完全展现真实且自然的场景。

高动态范围图像处理的目的在于：利用现有的成像技术把所观测的场景尽可能真实的展现出来，使人通过普通照相机就可重构出可以与现实场景真实度相媲美的图像，这个处理过程就是高动态范围图像的合成与重构。在合成方面，利用现有技术将曝光度不同的图片合成一幅高动态范围图像，该图像的动态范围可以高达25,000:1；然而，一般的显示设备的动态范围通常低于100:1,因此，与低动态范围图像相比较，高动态范围图像显然能够更加敏锐的捕捉图像中的细节。

与低动态范围图像相比，高动态范围图像拥有很多优点，在医学图像，视频监视等一些应用中高动态范围图像尤为重要。然而，高动态范围图像也为显像技术带来了挑战：如今的显像设备，如显示器，打印机等的动态范围都远远小于真实场景中的动态范围，急需解决的问题就是如何能在尽量保留图像细节和视觉内容的前提下利用低动态范围的显像设备来显示高动态范围的图像。

近十年，出现了许多种不同的高动态范围图像的重构方法，这些重构方法被称为色阶映射TM。色阶映射方法主要分为全局色阶映射方法TRCs和局部色阶映射方法TROs。其中：

全局色阶映射方法TRCs，是通过一个全局函数对高动态范围图像中的所有像素点进行点对点的映射，把原先较大的动态范围压缩到一个较小的动态范围。其方法的优点在于计算速度快，能够保持良好的整体明暗效果，但是全局色阶映射会造成细节信息的严重损失。

局部色阶映射方法TROs，是对图像的不同区域使用不同的压缩比例因子进行映射，能够保持图像中的细节。例如LCIS算法，通过对于图像不同细节的定义进行映射，提高了最终图像质量。其他主流技术还有基于分层模型的具备边缘检测的双边滤波技术及从梯度域上对亮度图像进行多尺度的衰减，再以新梯度图像恢复出亮度图像的梯度域局部色阶映射等技术。但是局部色阶映射方法会消耗大量的计算时间，并且对于压缩系数的选取不当会造成大量的人工痕迹和整体色调失真等缺点，影响整体画质。

方法内容

针对以上两大类色阶映射方法的深入研究，本方法提出了一种新型的基于混合色阶映射及自动系数的高动态范围图像重构方法，以最大范围的保存图像中的细节，降低图像压缩系数选取的难度，保持原图的色调和自然度，方便的重构出高动态范围图像。

实现本方法目的的技术思路是：是利用全局色阶映射方法能保存原有图像的色调和自然度的优点，利用局部色阶映射方法能补充图像细节的优点，将二者结合在一起，以提高重构图像的效果；并通过一个自动系数决策，降低现有算法中压缩系数选取的难度，以提高重构图像的方便性。其具体实现步骤包括如下：

1）输入一幅RGBe格式的高动态范围图像I_in，并根据图像动态范围计算式计算出该图像的动态范围D和色调值T；

2）根据Zone System方法用步骤1）得出的动态范围D和色调值T，计算图像I_in的全局亮度L_w和亮度因子L_f；

3）根据高动态范围图像I_in的亮度因子L_f，将该图像分为高亮度图像H，中亮度图像N，低亮度图像L；

4）根据高动态范围图像I_in的动态范围D和亮度图像的分类选择该图像对应的压缩系数k: