一种基于混合色调映射算法的高动态范围图像压缩方法技术

本发明专利技术属于图像、视频处理技术领域，具体公开了一种基于混合色调映射算法的高动态范围图像压缩方法，主要解决多高动态图像在普通显示设备上显示时出现的图像失真问题。本发明专利技术中，首先利用基于图像类型的全局线性压缩去保存图像的整体效果，然后利用自适应的躲避和烧值技术对图像的自然度进一步的加强，最后利用基于双边滤波器的局部色调映射算法提高图像细节信息的可视度。本发明专利技术能够的获得自然、清晰的低动态图像结果，可广泛应用于图像、视频处理的相关领域中。

【技术实现步骤摘要】
一种基于混合色调映射算法的高动态范围图像压缩方法
本方法属于图像、视频处理
，特别涉及高动态图像(HDR-highdynamicrangeimage)的压缩方法，可用于在普通低动态显示范围设备上高动态范围图像的显示，具体是一种基于混合色调映射算法的高动态范围图像压缩方法。
技术介绍
高动态图像层次非常的丰富，可以得到比普通图像更逼近现实的光影效果，因此，高动态图像在卫星气象、医疗、军事等领域都有巨大的应用价值，就此，近几年来，高动态范围图像越来越受到关注。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。高动态图像的获得往往有两种常见的方法，一是用光学仿真完成的，二是用一系列曝光程度不同的照片制作高动态范围图像。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。比如说，太阳光直接照射的部分的真实场景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，而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，为了在图像中展示更加真实自然的场景，高动态图像合成技术就应运而生了。然而当高动态图像被显示时，由于普通显示设备显示的动态范围有限，往往不能保证带给我们对高动态场景真实感觉再现，为了解决真实场景和传统显示设备动态范围不匹配的矛盾，学者提出了许多HDR图像色调映射算法。高动态范围图像压缩的目的在于：在高动态图像合成方面，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，如果想要在普通显示设备上重构出可以与现实场景真实度相媲美的图像，必须先对高动态图像进行适当的压缩处理。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。由于高动态图像本身特有的特点，目前为止，关于高动态图像的压缩和显示问题，人们已经做了大量的研究工作，一直没有较大的突破，直到2002年ACM会议上，基于快速双边滤波器的色调映射算法，自适应的对数函数映射算法和梯度域的色调映射算法的提出，其中基于快速双边滤波器的色调映射算法可以得到比较理想的低动态图像，在此基础上学者做了一系列改进工作，其中J.W.Lee,R.-H.Park和S.Chang提出的运用亮度压缩和自适应的色彩饱和度调整系数的局部色调映射算法，不仅保证了图像细节信息的重建，而且得到自然地色彩外观。传统的色调映射算法往往包括两个部分：图像亮度信息的压缩和图像彩色信息的重建。亮度信息的压缩是色调映射的第一步，压缩的效果直接影响着后续图像色彩重建效果。现在已经存在很多高动态图像的色调映射算法，主要分为全局映射算法和局部映射算法两大类。一般意义上来说，全局映射方法可以较好的保存图像的整体效果，但往往是以牺牲图像的局部信息为代价的，而局部映射算法往往关注图像处理的局部对比度和细节增强，忽略图像的整体质量。现在提出了许多高效的色调映射算法，在名为“一种基于直方图均衡化的色调映射方法”的专利NO.CN201310179268.1中公开了一种高动态图像的压缩方法，在这个方法中对图像直方图进行分段后差异化设置两段映射参数，对于明亮背景使之尽可能地线性映射，减少高亮部分细节的丢失，对于前景部分仍进行直方图均衡化处理，扩展图像的对比度。在该种方法中用到了直方图均衡化处理，如果系数设置不当会存在亮度饱和度现象。在名为“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”的专利NO.CN201310280327.4中公开了高动态图像的压缩方法，在这个方法中根据高动态图像范围和色调值计算出图像的亮度因子，用亮度因子对原始图像进行全局色阶映射获取图像的整体色调，然后对全局色阶映射的图像进行梯度域的局部色阶映射以补偿细节。但是该方法在图像色彩信息和图像自然度的保存上有些不足。最后通过研究发现大部分的压缩方法存在，图像细节保存不是很完整，图像整体对比度不好，图像的亮度不自然，重建的低动态图像颜色发生失真等一系列问题。
技术实现思路
本专利技术的目的是克服上述现有技术的缺点，针对上述高动态图像压缩问题进行深入研究，通过基于高动态图像类型的全局线性压缩算法来保证图像的整体效果和自适应的“躲避和烧值”技术来保证图像更加自然的外观，以及基于双边滤波器技术的局部压缩算法来保证图像的局部信息重建，大大提高图像细节的重现和图像色彩重建的自然度。为此，本专利技术提出一种基于混合色调映射算法的高动态范围图像压缩方法，其技术方案是：一种基于混合色调映射算法的高动态范围图像压缩方法，包括如下步骤：1)输入一幅高动态范围图像；2)由步骤1)中输入图像的R，G，B三个通道像素值，计算出高动态范围图像的亮度信息值Lworld；3)根据高动态范围图像的亮度信息值Lworld，计算出高动态范围图像的钥匙值AverageLumFactor,然后对高动态范围图像亮度信息值做基于图像类型的全局线性压缩，得到后续处理的基础图Ld；4)利用自适应的躲避和烧值技术对步骤3)得到的基础图Ld从低像素端和高像素端同时做补偿处理，得到更加自然的基础图像Li；5)利用基于双边滤波器的局部色调映射算法对步骤4)得到的基础图像Li进行局部对比度的增强和细节信息的加强，来得到高动态范围图像亮度信息的最终压缩结果lo(x)，然后利用自适应的色彩饱和度参数对图像做颜色重建，得到低动态彩色显示图像；6)把5)中得到的低动态彩色显示图像转化为灰度图像进行显示。上述步骤1)所述的高动态范围图像，是格式为.hdr的高动态范围图像。上述步骤2)所述的计算出高动态范围图像的亮度信息值Lworld，按如下公式计算：Lworld＝0.27·R+0.67·G+0.06·B其中Lworld是高动态图像的亮度信息，R，G和B是输入的高动态图像的R，G，B三个颜色通道的像素值。上述步骤3)所述的基于图像类型的全局线性压缩，通过如下公式进行：Ld＝Lworld·AverageLumFactor其中Lworld指的是高动态范围图像的亮度信息值，AverageLumFactor指的是高动态范围图像的钥匙值，用来判断高动态范围图像的类型：如果该钥匙值的范围在0.00-0.30，则高动态图像属于高亮度类型，若在0.31-0.60，则高动态图像属于正常亮度类型，若在0.61-1.00，则高动态图像属于低亮度类型，其计算过程如下：首先，其中Lworld(x,y)代表高动态范围图像在像素(x,y)处的亮度信息值，N是高动态范围图像的所有像素个数，δ是一个极小数值，其值在0.000本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于混合色调映射算法的高动态范围图像压缩方法，其特征在于，包括如下步骤：1)输入一幅高动态范围图像；2)由步骤1)中输入图像的R，G，B三个通道像素值，计算出高动态范围图像的亮度信息值Lworld；3)根据高动态范围图像的亮度信息值Lworld，计算出高动态范围图像的钥匙值AverageLumFactor,然后对高动态范围图像亮度信息值做基于图像类型的全局线性压缩，得到后续处理的基础图Ld；4)利用自适应的躲避和烧值技术对步骤3)得到的基础图Ld从低像素端和高像素端同时做补偿处理，得到更加自然的基础图像Li；5)利用基于双边滤波器的局部色调映射算法对步骤4)的压缩结果Li进行局部对比度的增强和细节信息的加强，来得到高动态范围图像亮度信息的最终压缩结果lo(x)，然后利用自适应的色彩饱和度参数对图像做颜色重建，得到低动态彩色显示图像；6)把5)中得到的低动态彩色显示图像转化为灰度图像进行显示。

【技术特征摘要】
1.一种基于混合色调映射算法的高动态范围图像压缩方法，其特征在于，包括如下步骤：1)输入一幅高动态范围图像；2)由步骤1)中输入图像的R，G，B三个通道像素值，计算出高动态范围图像的亮度信息值Lworld；3)根据高动态范围图像的亮度信息值Lworld，计算出高动态范围图像的钥匙值AverageLumFactor,然后对高动态范围图像亮度信息值做基于图像类型的全局线性压缩，得到后续处理的基础图Ld；所述的基于图像类型的全局线性压缩，通过如下公式进行：Ld＝Lworld·AverageLumFactor其中Lworld指的是高动态范围图像的亮度信息值，AverageLumFactor指的是高动态范围图像的钥匙值，用来判断高动态范围图像的类型：如果该钥匙值的范围在0.00-0.30，则高动态图像属于高亮度类型，若在0.31-0.60，则高动态图像属于正常亮度类型，若在0.61-1.00，则高动态图像属于低亮度类型，其计算过程如下：首先，其中Lworld(x,y)代表高动态范围图像在像素(x,y)处的亮度信息值，N是高动态范围图像的所有像素个数，δ是一个极小数值，其值在0.0003以下，它被用来防止在黑色像素值处进行计算时奇异值的产生；然后，其中AverageLumFactor指的是高动态范围图像的钥匙值，用来判断图像的类型，Lmax和Lmin分别是高动态范围图像最大亮度信息值和最小亮度信息值；4)利用自适应的躲避和烧值技术对步骤3)得到的基础图Ld从低像素端和高像素端同时做补偿处理，得到更加自然的基础图像Li；所述自适应的躲避和烧值技术如下所述：其中Lworld是高动态范围图像的亮度信息值，来自步骤2)，Ld是基于图像类型的全局线性压缩结果，其描述在步骤3)，Llc是双边滤波器的输出，此时双边滤波器的输入是Lworld；5)利用基于双边滤波器的局部色调映射算法对步骤4)得到的基础图像Li进行局部对比度的增强和细节信息的加强，来得到高动态范围图像亮度信息的最终压缩结果lo(x)，然后利用自适应的色彩饱和度参数对图像做颜色重建，得到低动态彩色显示图像；所述的基于双边滤波器的局部色调映射算法具体如下：其中分别代表高...

【专利技术属性】
技术研发人员：郑喆坤，焦李成，王晓珂，房莹，崔玉，孙天，
申请(专利权)人：西安电子科技大学，
类型：发明
国别省市：陕西;61