一种高动态范围图像的色调映射方法.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111105359A(43)申请公布日2020.05.05(21)申请号201910660221.4(22)申请日2019.07.22(71)申请人浙江万里学院地址315100浙江省宁波市鄞州区钱湖南路8号(72)发明人朱仲杰苗笛声王玉儿白永强(74)专利代理机构宁波奥圣专利代理事务所(普通合伙)33226代理人程晓明(51)Int.Cl.G06T5/00(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图3页(54)发明名称一种高动态范围图像的色调映射方法(57)摘要本发明公开了一种高动态范围图像的色调映射方法，通过采用具有细节保留特性的双边滤波器来提取图像的细节，并对双边滤波器进行改进使其具有更强的保边性，再通过构造具有自适应控制特性的全局算子，利用全局算法不产生光晕的特点，来消除分层算法中产生的光晕问题，在获得丰富的细节同时也可以消除光晕，在保留图像细节及整体感的同时有效的压缩高动态范围图像的动态范围，使其够方便地在目前常用的低动态范围显示设备上显示。CN111105359ACN111105359A权利要求书1/2页1.一种高动态范围图像的色调映射方法，其特征在于：包括以下步骤步骤1：输入高动态范围图像；步骤2：将高动态范围图像由RGB色彩空间转换到HSV色彩空间，得到三个分量：色调分量H、饱和度分量S和亮度分量V；步骤3：将亮度分量V通过指数变换进行全局自适应性动态范围压缩，计算出亮度图像的均值Vmean，并将其代入经验公式得到校正系数λ；计算出像素值低于均值的像素所占的比例，并将其代入经验公式得到校正指数γ；然后进行指数变换，得到全局校正后的亮度值Vg；步骤4：将亮度分量V先映射到log域，并进行归一化处理，然后应用双边滤波分解模型对亮度分量V进行多尺度分解，得到基础层VB、结构层VS和细节层VD，最后，压缩基础层，保留结构层，放大细节层，并将其重新叠加得到局部处理后的亮度值Vl；步骤5：将全局校正后的亮度值Vg与局部处理后的亮度值Vl进行融合得到低动态范围图像的亮度值VLDR；步骤6：对饱和度分量S进行调整，得到低动态范围图像的饱和度分量SLDR，结合压缩后的低动态范围的亮度值VLDR以及原高动态范围图像的色调分量H，作为低动态范围图像的饱和度分量、亮度分量和色度分量，并将其由HSV色彩空间转换到RGB色彩空间得到最终的低动态范围图像。2.根据权利要求1所述的一种高动态范围图像的色调映射方法，其特征在于：所述步骤3到步骤6的具体过程为：步骤3：首先根据下列公式计算出高动态范围图像亮度分量的均值其中，Vmean表示高动态范围图像亮度分量的均值，V(i,j)表示坐标为(i,j)处的像素点亮度值，N表示总像素点数量，将Vmean代入下列公式以确定校正系数λ：-0.142λ＝0.5414·Vmean然后根据下列公式确定校正指数γ：其中，n表示高动态范围图像亮度值小于均值的像素点数量，N表示总像素点数量；最后通过指数变换得到全局处理后的亮度值Vg：γVg＝λ·V其中，V为高动态范围图像的亮度值，Vg为全局处理后的亮度值，λ是校正系数，γ是校正指数；步骤4：先将高动态范围图像的亮度分量V映射到log域，并进行归一化处理：其中Vnor表示归一化处理后的亮度值，V表示高动态范围图像的亮度值，Vmin表示高动态范围图像的最小亮度值，Vmax表示高动态范围图像的最大亮度值，δ为一个极小常量以避免零值的出现，取0.00001；2CN111105359A权利要求书2/2页然后归一化后的亮度值Vnor使用双边滤波进行分层处理，双边滤波公式如下：其中BF(·)表示双边滤波，I表示输入图像，BF(I)表示滤波后的输出图像，Ω表示滤波窗口，f表示空间域中的高斯函数，g表示强度域中的高斯函数，p∈Ω表示p是滤波窗口Ω中的任意一点，p是该点的位置值，Ip表示p点的像素值，b是输入图像中任意一点位置值，Ib表示b点的像素值，将归一化后的亮度值Vnor作为输入图像代入上述双边滤波公式进行处理，取滤波窗口半径为5，得到细节层VD：VD＝Vnor-Vb，其中Vb＝BF(Vnor)，处理后将细节信息保留在细节层VD中，将结构信息和主要亮度信息保留在Vb中；然后将Vb作为输入图像再代入双边滤波公式进行处理，取滤波窗口半径为10，得到基础层VB和结构层VS：VB＝BF(Vb)VS＝Vb-VB将处理后的结构信息保留在结构层VS中，将主要亮度信息保留在基础层VB中；最后，压缩基础层，保留结构层，放大细节层，并将其重新叠加得到局部处理后的亮度值Vl：0.45Vl＝VS+0.7·VB+1.3·VD；步骤5：将全局校正后的亮度值Vg与局部处理后的亮度值Vl进行融合得到低动态范围图像的亮度值VLDR：VL