一種優(yōu)質非標準Gamma曲線的自動搜索方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明屬于視頻監(jiān)控及圖像處理技術領域，尤其涉及一種優(yōu)質非標準Ga_a曲線的自動搜索方法。
【背景技術】
[0002]Gamma校正是一種灰度變換，用于克服人類視覺系統(tǒng)對于亮度感覺的非線性關系而引入的一種傳輸函數；
[0003]由于視場及光照條件的原因，經常出現視頻圖像的照度不均勻，有時圖像中同時出現某些區(qū)域過亮、某些區(qū)域過暗的情況，如果使用標準的Ga_a曲線則無法同時兼顧上述兩種情況。一些自適應的Ga_a校正方法所合成的非標準Ga_a曲線往往不是優(yōu)質曲線；而采樣人工的方式構造非標準Gamma曲線則費時費力，效率低下。標準Gamma曲線校正會會使圖像產生“霧感”。

【發(fā)明內容】

[0004]本發(fā)明實施例的目的在于提供一種優(yōu)質非標準Gamma曲線的自動搜索方法，以解決現有技術的問題。
[0005]本發(fā)明實施例是這樣實現的，一種優(yōu)質非標準Gamma曲線的自動搜索方法，所述方法包括以下步驟:
[0006]在由輸入灰度值和輸出灰度值構成的Ga_a坐標平面內選擇出η個點進行三次樣條插值，得出多條非標準Ga_a曲線；獲取未經過Ga_a校正的視頻圖像作為原始圖像；使用所得出的非標準Gamma曲線分別對原始圖像進行校正，并計算校正后圖像的客觀圖像指標；根據圖像的客觀指標設置篩選條件，自動搜索出優(yōu)質非標準Gamma曲線。
[0007]優(yōu)選的，獲取未經過Gamma校正的視頻圖像作為原始圖像，具體包括:
[0008]設置視頻設備內的Ga_a校正表，使得輸入圖像與輸出圖像相同，并獲取輸出圖像作為原始圖像。
[0009]優(yōu)選的，所述在由輸入灰度值和輸出灰度值構成的Gamma坐標平面內選擇出η個點進行三次樣條插值，得出多條非標準Ga_a曲線，具體包括:
[0010]在X e [O, 255], y e [O, 255]的區(qū)域所對應的坐標平面內按照預設的x坐標的間距選取7點，按照預設的步距，調整7個點的y坐標；使用三次樣條插值對7個點進行插值，得到多條非標準Gamma曲線。
[0011]優(yōu)選的，所述預設的X坐標的間距包括O、10、50、100、150、200和250 ;所述預設的步距包括2、3、5或10。
[0012]優(yōu)選的，所述客觀圖像指標包括平均亮度、標準差、平均梯度和信息熵，具體的:
[0013]平均亮度，用于評價整幅圖像的亮度情況；標準差，用于評價圖像的對比度，所述對比度和圖像的標準差成正比；平均梯度，用于評價圖像的細節(jié)表達，圖像的平均梯度與圖像的細節(jié)清晰度成正比；信息熵，用于評價圖像所包含的信息量，圖像的熵與圖像所包含的信息量成正比。
[0014]優(yōu)選的，所述使用所得出的非標準Ga_a曲線分別對原始圖像進行校正，具體包括:
[0015]根據所述非標準Gamma曲線，確定原始圖像中各像素點在進行非標準Gamma變換后的輸出灰度值。
[0016]優(yōu)選的，所述根據圖像的客觀指標設置篩選條件，自動搜索出優(yōu)質非標準Gamma曲線，具體包括:
[0017]根據校正后圖像的信息熵接近原始圖像的信息熵的判斷條件下，平均梯度值最大的Gamma曲線為優(yōu)質的Gamma曲線。
[0018]優(yōu)選的，所述方法還包括:根據得到的所述優(yōu)質非標準Gamma曲線，校驗原始圖像，得到最終用于顯示的圖像。
[0019]優(yōu)選的，所述方法還包括:根據所述優(yōu)質非標準Ga_a曲線，更新顯示裝置的Gamma校正表。
[0020]本發(fā)明實施例提供的一種優(yōu)質非標準Gamma曲線的自動搜索方法的有益效果包括:本發(fā)明實施例提供的方法能夠自動搜索出優(yōu)質非標準Ga_a曲線，可比自適應6&_8校正獲得效果更佳的曲線，此優(yōu)質的非標準Ga_a曲線可提高圖像的動態(tài)范圍，較好的改善圖像中同時出現過暗區(qū)域和過亮區(qū)域的照度不均勻現象，可克服標準Ga_a校正造成的圖像的“霧感”，使圖像更加通透。
【附圖說明】
[0021]為了更清楚地說明本發(fā)明實施例中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，下面描述中的附圖僅僅是本發(fā)明的一些實施例，對于本領域普通技術人員來講，在不付出創(chuàng)造性勞動的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。
[0022]圖1是本發(fā)明實施例提供的一種優(yōu)質非標準Gamma曲線的自動搜索方法的流程圖；
[0023]圖2是本發(fā)明實施例提供的一種優(yōu)質非標準Gamma曲線的自動搜索方法的流程圖。
【具體實施方式】
[0024]為了使本發(fā)明的目的、技術方案及優(yōu)點更加清楚明白，以下結合附圖及實施例，對本發(fā)明進行進一步詳細說明。應當理解，此處所描述的具體實施例僅僅用以解釋本發(fā)明，并不用于限定本發(fā)明。
[0025]為了說明本發(fā)明所述的技術方案，下面通過具體實施例來進行說明。
[0026]實施例一
[0027]如圖1所示為本發(fā)明提供的一種優(yōu)質非標準Gamma曲線的自動搜索方法，所述方法包括以下步驟:
[0028]在步驟201中，在由輸入灰度值和輸出灰度值構成的Ga_a坐標平面內選擇出η個點進行三次樣條插值，得出對應所述區(qū)域個數的非標準Gamma曲線。其中，η為自然數。
[0029]優(yōu)選的，在選擇所述η個點時，可以參考所述圖像附帶的標準Gamma曲線，基于所述標準Ga_a曲線生成所述非標準Ga_a曲線。
[0030]在步驟202中，獲取未經過Gamma校正的視頻圖像作為原始圖像。
[0031]在步驟203中，使用所得出的非標準Gamma曲線分別對原始圖像進行校正，并計算校正后圖像的客觀圖像指標。
[0032]在步驟204中，根據圖像的客觀指標設置篩選條件，自動搜索出優(yōu)質非標準Gamma曲線。
[0033]本發(fā)明實施例提供的方法能夠自動搜索出優(yōu)質非標準Ga_a曲線，可比自適應Gamma校正獲得效果更佳的曲線，此優(yōu)質的非標準Ga_a曲線可提高圖像的動態(tài)范圍，較好的改善圖像中同時出現過暗區(qū)域和過亮區(qū)域的照度不均勻現象，可克服標準Ga_a校正造成的圖像的“霧感”，使圖像更加通透。
[0034]結合本實施例存在一種優(yōu)選的方案，其中，獲取未經過Ga_a校正的視頻圖像作為原始圖像，具體包括:
[0035]設置視頻設備內的Ga_a校正表，使得輸入圖像與輸出圖像相同，并獲取輸出圖像作為原始圖像。
[0036]結合本實施例存在一種優(yōu)選的方案，其中，所述在由輸入灰度值和輸出灰度值構成的Ga_a坐標平面內選擇出η個點進行三次樣條插值，得出多條非標準Ga_a曲線，具體包括:
[0037]在X e [O, 255]，y e [O, 255]的區(qū)域所對應的坐標平面內按照預設的x坐標的間距選取7點，按照預設的步距，調整7個點的y坐標；使用三次樣條插值對7個點進行插值，得到多條非標準Ga_a曲線。其中，X即為輸入的像素點的灰度值，y即為經過非標準Ga_a變換后輸出的灰度值。
[0038]結合本實施例存在一種優(yōu)選的方案，其中，所述預設的X坐標的間距包括0、10、50、100、150、200和250 ;所述預設的步距包括2、3、5或10。
[0039]結合本實施例存在一種優(yōu)選的方