一种可用于机器视觉的混合型色调映射方法技术

本发明专利技术公开了一种可用于机器视觉的混合型色调映射方法，具体步骤如下：根据色调映射经验模型对输入HDR图像进行色调映射，得到映射后的图像LDR1；使用视觉显著图来计算模型计算HDR图像的视觉显著图SHDR；将HDR图像和视觉显著图SHDR进行对数变换，得到视觉显著图SHDR1：将视觉显著图SHDR1进行量化，得到视觉显著图SHDR2；将视觉显著图SHDR2从对数域变换回亮度域，得到改进型视觉显著图S′HDR；最后将改进型视觉显著图S′HDR和经过色调映射后得到的图像LDR1进行乘法合成得到最后的渲染结果图像LDR。本发明专利技术通过用户调节参数可以在经验型色调映射方法和感知型色调映射方法之间切换，模拟了人眼对自然场景的视觉注意机制，可以满足不同应用场合的需求。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及数字图像处理领域，具体是一种可用于机器视觉的混合型色调映射方 法。
技术介绍
机器视觉的研究目标是使其具有人眼一样的环境感知能力，对于工作在典型非结 构化场景中的自主移动机器人系统，如何使机器人能更好的理解其所处的工作环境是其能 够自主运行的前提条件。 高动态范围（High_Dynamic_Range，HDR)图像是一种可以记录真实自然场景亮度 值的强大工具。目前已经能够利用高级的数字相机或视频采集设备获取HDR图像内容，但 普通的显示设备依然无法直接对HDR图像数据的进行处理和输出。 为了解决真实场景和显示设备动态范围不匹配的问题，近年来国外的许多学者提 出了多种色调映射方法。现有的HDR图像色调映射方法主要分为两类：一种是基于人眼视 觉感知的感知型方法，另一种是基于经验模型的方法。 感知型色调映射方法以HVS模型为基础，例如亮度自适应模型，TVI模型，对数模 型等。感知型方法以尽可能接近真实场景带给人眼的视觉感受为目标，实现HDR图像的映 射。这方面的研究工作一般要引入人生理上的机制。优点是映射后的图像的具有真实感， 但是由于HVS的固有限制，即：人眼不能在同一时刻同时适应HDR场景中的亮区和暗区，某 些方法可能会导致局部细节可见度不足。 基于经验模型的色调映射方法虽然没有模拟HVS，但是希望创建一个具有强烈视 觉冲击力的图像，例如：直方图模型，梯度域模型等。经过经验模型方法处理后的图像一般 具有良好的细节可见度。优点是可以使HDR图像的局部细节信息最大化，缺点是映射后的 图像较平，缺少明暗层次，进而真实感不强。 在实际应用中，一般根据具体的应用背景进行选择。世界上至今没有一个通用的 色调映射方法可以满足所有的应用。
技术实现思路
本专利技术的目的在于提供一种真实感水平高、应用广泛的可用于机器视觉的混合型 色调映射方法，以解决上述
技术介绍
中提出的问题。 为实现上述目的，本专利技术提供如下技术方案： ，具体步骤如下： ⑴根据色调映射经验模型对输入HDR图像进行色调映射，得到映射后的图像 LDR1; ⑵使用视觉显著图来计算模型计算HDR图像的视觉显著图Shdr; (3)将HDR图像和视觉显著图Shdr进行对数变换，得到视觉显著图S HDR1: Shdri= ln(S HDr)(公式 I) (4)将（公式1)中的视觉显著图ShdrI进行量化，得到视觉显著图S hdr2，该计算是 将视觉显著图进行等级划分，模拟出了人眼对于HDR图像的视觉锐度的变化过程： 其中f_^P f_为函数内的最大值与最小值，a为人工设置常数； (5)将视觉显著图Shdr2从对数域变换回亮度域，得到改进型视觉显著图S' Sr HDR= b · exp (S HDR2)(公式 3) 其中b为人工设置常数； (6)最后将改进型视觉显著图S' _和经过色调映射后得到的图像LDR 1进行乘法 合成得到最后的渲染结果图像LDR : LDR = LDR1XSrHdr (公式 4) 作为本专利技术进一步的方案：所述步骤（1)中的色调映射经验模型包括梯度域色调 映射方法。 作为本专利技术进一步的方案：所述步骤（2)视觉显著图计算模型包括图像显著图计 算方法。 作为本专利技术进一步的方案：所述（公式2)中的a值是一个大于等于0的常数。 作为本专利技术再进一步的方案：所述（公式3)中的b值是一个大于等于1的常数， b值对应映射曲线的最大值，即为映射后的改进型视觉显著图的最大值。 与现有技术相比，本专利技术的有益效果是： 本专利技术通过用户调节参数可以在经验型色调映射方法和感知型色调映射方法之 间切换，从以细节最大化为目的的经验型色调映射方法入手，将其根据视觉特征显著图对 其进行真实感渲染，该处理过程模拟了人眼对自然场景的视觉注意机制，可以满足不同应 用场合的需求。【附图说明】 图1为本专利技术中计算HDR图像对应的视觉显著图伪彩色图。 图2为本专利技术中改进型视觉显著图S' _的映射曲线图。 图3为本专利技术中改进型视觉显著图S' _对应的视觉显著图伪彩色图。 图4为本专利技术中计算HDR图像对应的视觉显著图彩色图。 图5为本专利技术中改进型视觉显著图S' HDR对应的视觉显著图彩色图。【具体实施方式】 下面结合【具体实施方式】对本专利的技术方案作进一步详细地说明。 请参阅图1-3,，具体步骤如下： (1)根据色调映射经验模型对输入HDR图像进行色调映射，得到映射后的图像 LDR1，所述色调映射经验模型包括梯度域色调映射方法。 (2)使用视觉显著图来计算模型计算HDR图像的视觉显著图Shdr，所述视觉显著图 计算模型包括图像显著图计算方法； (3)将HDR图像和视觉显著图Shdr进行对数变换，得到视觉显著图S Shdri= In (S HDR)(公式 I) (4)将（公式I)中的视觉显著图ShdrI进行量化，得到视觉显著图S hdr2，该计算是 将视觉显著图进行等级划分，模拟出了人眼对于HDR图像的视觉锐度的变化过程： 其中匕3：!和f_为函数内的最大值与最小值，a为人工设置常数，a值是一个大于 等于〇的常数，a值决定了映射曲线的弧度；[004当前第1页1 2 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种可用于机器视觉的混合型色调映射方法，其特征在于，具体步骤如下：（1）根据色调映射经验模型对输入HDR图像进行色调映射，得到映射后的图像LDR1；（2）使用视觉显著图来计算模型计算HDR图像的视觉显著图SHDR；（3）将HDR图像和视觉显著图SHDR进行对数变换，得到视觉显著图SHDR1：（公式1）（4）将（公式1）中的视觉显著图SHDR1进行量化，得到视觉显著图SHDR2，该计算是将视觉显著图进行等级划分，模拟出了人眼对于HDR图像的视觉锐度的变化过程：（公式2）其中fmax和fmin为函数内的最大值与最小值，a为人工设置常数；（5）将视觉显著图SHDR2从对数域变换回亮度域，得到改进型视觉显著图S′HDR：（公式3）其中b为人工设置常数；（6）最后将改进型视觉显著图S′HDR和经过色调映射后得到的图像LDR1进行乘法合成得到最后的渲染结果图像LDR：（公式4）。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：庄永军，梁磊，文康益，兰兵华，徐东群，
申请(专利权)人：旗瀚科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44