[发明专利]一种基于人类视觉模型和WLS滤波器的高动态范围图像色调映射方法

说明书

本发明公开了一种基于人类视觉模型(HVS)和WLS(Weighted Least Squares)滤波器的高动态范围图像色调映射方法，首先将高动态范围图像转化为亮度通道并取对数和归一化；然后用WLS滤波器进行滤波，得到相应的基本层和细节层；其次对基本层采用ATT算法进行动态范围压缩，细节层采用S曲线进行处理，得到映射后的亮度值；最后剔除异常像素以去除噪声，归一化并且进行颜色校正得到输出的图像。与传统的其他色调映射方法相比，该方法能够保留丰富的细节信息，较高的局部对比度以及整体明暗对比度，无梯度反转和光晕现象，更适合人眼观察或机器进行分析处理。

技术领域

本发明属于数字图像处理领域，具体涉及一种基于人类视觉模型和WLS滤波器的高动态范围图像色调映射方法，该方法涉及高动态范围图像色调映射中如何将高动态范围图像映射为普通显示器可以显示的低动态范围图像。本发明能够保留丰富的细节信息，较高的局部对比度以及整体明暗对比度，无梯度反转和光晕现象，更适合人眼观察或机器进行分析处理。

背景技术

高动态范围图像(HDR)是一类设计用于储存真实世界的亮度值的图像，它通常使用浮点数来表示每个颜色分量值从而可以表示更高的动态范围。由于高动态范围图像存储的信息对应于真实世界中的光辐射度，因此也被称为是“针对场景”的。与此相对的，传统图像格式被称为低动态范围图像(LDR)，同时也被称为是“针对输出”或“针对设备”的。

传统输出装置的动态范围还远远不足以输出HDR图像。因此如何把高动态范围图像映射为能在普通输出装置上输出的低动态范围图像，并且使LDR图像与实际场景在视觉感观上尽量相同，并尽量保留实际场景的细节信息，便成为了高动态范围图像处理领域的研究热点，色调映射就是实现HDR图像动态范围压缩的方法。

色调映射在应用中主要存在三个显著问题：

1)：动态范围，即如何做到高动态范围图像信息压缩至低动态范围，并且不丢失场景信息。

2)：图像增强，即如何提高对比度，尽可能的保留原始图像中对比度较大的部分，而增强对比度较小的部分。

3)：颜色保持，在色调映射过程中，如何保持颜色不失真。

目前科研工作者在高动态范围图像色调映射做了大量的研究，常见的色调映射方法主要有：基于梯度域的色调映射方法、基于Reinhard模型的色调映射方法、基于WLS滤波器的色调映射方法、基于LEP滤波器的色调映射方法、ATT色调映射方法等等。但是此类方法在压缩动态范围的时候有一些缺陷，如细节信息不够、图像的整体明暗度和局部对比度不合适、易产生梯度反转和光晕现象、计算量大等缺点。

发明内容

本发明要解决的技术问题为：将高动态范围图像映射为普通显示器可以显示的低动态范围图像，同时要尽可能的保持图像的细节，映射后的图像达到较好的整体明暗度和对比度，无失真现象。针对现有技术的不足，提供一种基于人类视觉模型和WLS滤波器的高动态范围图像色调映射方法。该方法能够有效的压缩图像的动态范围，保留丰富的细节信息，较高的局部对比度以及整体明暗对比度，无梯度反转和光晕现象。

为实现这样的目的，本发明提供一种基于人类视觉模型和WLS滤波器的高动态范围图像色调映射方法，包含以下步骤：

步骤一、原始高动态范围图像转化为亮度通道并取对数和归一化：

将高动态范围图像转化为HSI颜色空间，得到I亮度通道：

其中，R,G,B分别为输入高动态范围图像的红、绿、蓝三个通道的值。

取对数：

I＝ln(I·10⁶+1) (2)

归一化：

I＝I/max(I) (3)