專利名稱：一種基于局部視覺適應(yīng)模型的真實(shí)影像再現(xiàn)方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及圖像處理領(lǐng)域，尤其涉及圖像處理特定應(yīng)用中的高動態(tài)范圍圖像壓縮
或圖像動態(tài)范圍調(diào)整以及顏色恒定性保持技術(shù)。
背景技術(shù)：
自然場景呈現(xiàn)在人類眼前的是豐富的色彩與廣泛的亮度，如夜晚的平均亮度約為 10—6cd/m2，日照條件下甚至可達(dá)到108cd/tf，而在單一場景中的亮度就可能跨越好幾個(gè)數(shù)量 級。人類視覺系統(tǒng)能夠適應(yīng)的光強(qiáng)范圍很寬，從夜視閾值到強(qiáng)閃光約有l(wèi)(T量級。通常，人 眼能在給定的視適應(yīng)條件下，分辨出104量級范圍內(nèi)的細(xì)節(jié)信息，而僅僅在閃光周圍出現(xiàn)光 暈而丟失細(xì)節(jié)。人類視覺具有如此高的動態(tài)范圍，是當(dāng)前通用顯示設(shè)備所無法比擬的。
目前，結(jié)合高級別(如12/14bit)模數(shù)轉(zhuǎn)換芯片的數(shù)碼相機(jī)已經(jīng)面市，可達(dá)4-6個(gè) 對數(shù)單位的動態(tài)范圍，但相較于人眼的感知范圍還有相當(dāng)大的差距。這類圖像捕捉到更為 完整的光照情況，因此被廣泛應(yīng)用于增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)、圖像建模，以及電影特技、視覺系統(tǒng)模擬、衛(wèi) 星遙感等眾多領(lǐng)域。但常用的顯示設(shè)備(如LCD、LED)的動態(tài)范圍仍然非常有限，通常僅達(dá) l-2個(gè)數(shù)量級；而投影、打印等方式能呈現(xiàn)的動態(tài)范圍更低。圖像采集與顯示動態(tài)范圍的不 匹配，往往會導(dǎo)致在顯示過程中圖像信息的丟失，特別是在圖像暗區(qū)與亮區(qū)的信息就更難 以分辨。對給定動態(tài)范圍的圖像，在較低動態(tài)范圍的顯示輸出設(shè)備上亦會產(chǎn)生局部圖像信 息不足的問題。這就需要能夠提供高動態(tài)范圍壓縮或動態(tài)范圍調(diào)整，同時(shí)保持場景顏色恒 定性的圖像算法。 —般地，圖像或視頻采集設(shè)備得到的信號I可視為場景內(nèi)物體反射率R與環(huán)境光 照L的乘積，前者由物體表面屬性決定，后者光強(qiáng)變化引起場景動態(tài)范圍差異。真實(shí)影像再 現(xiàn)算法就是為了將物體反射率R與光照強(qiáng)度L分離，依據(jù)一定的策略使得光照強(qiáng)度映射到 合適要求得范圍，例如高動態(tài)范圍壓縮是從較高光照范圍Lh壓縮到較低動態(tài)范圍Ll，動態(tài) 范圍調(diào)整是將光照范圍Lb調(diào)節(jié)到新的適合顯示全局明暗分布的光照范圍La。該技術(shù)能通 過對動態(tài)范圍的壓縮或調(diào)整，使輸出圖像或視頻符合人眼觀察的需要，保持其整體特別是 亮區(qū)亮度、對比度、色貌等的同時(shí)，提高圖像或視頻暗區(qū)的細(xì)節(jié)可見性，可用于與圖像或視 頻顯示與輸出有關(guān)的設(shè)備及其應(yīng)用。 真實(shí)影像再現(xiàn)技術(shù)一般分為全局方法和局部方法，其中全局方式計(jì)算簡單，但容 易造成信息丟失，而局部方式通常運(yùn)用像素鄰域參與壓縮過程。 在局部方式的發(fā)展過程中，Naka和Rushton在《Rushton. S-potentials fromColor Units in the Retina of Fish》 一文中較早地提出了一種視錐、視桿的適應(yīng)模 型，后被進(jìn)一步總結(jié)為亮度感受模型，該模型描述了視感受器對亮度水平的自動適應(yīng)過程， 如式(1)所示:<formula>formula see original document page 3</formula> 其中R表示細(xì)胞響應(yīng)，I為輸入亮度，o是半飽和參數(shù)(即當(dāng)響應(yīng)達(dá)到系統(tǒng)一半時(shí) 的參數(shù))，而n為敏感度常數(shù)。o的不同代表了不同的適應(yīng)水平。
其后有關(guān)視覺適應(yīng)模型的研究，很多是圍繞如何確定局部適應(yīng)水平的深入討論。 Samir Shah禾口 Martin D丄evine在《Visual Information Processing inPrimate Cone Pathways-Part I :A Model》 一文中利用Michaelson-Menton飽禾口函數(shù)解析了視感光色素 漂白作用與視神經(jīng)回路尤其是水平細(xì)胞反饋?zhàn)饔?，這是兩種主要的亮適應(yīng)機(jī)制，從而完成 局部適應(yīng)水平的估計(jì)。 黃光華等在Samir Shah和Martin D. Levine的研究基礎(chǔ)上在《一種基于視錐適 應(yīng)模型的真實(shí)影像再現(xiàn)方法》一文中進(jìn)一步加強(qiáng)了亮度不均勻圖像中適應(yīng)水平的自適應(yīng)選 擇。 Erik Reinhard禾口 Kate Devlin則 在《Dynamic Range Reduction Inspired byPhotorec印tor Physiologh》 一文中通過指數(shù)形式適應(yīng)水平控制的對比度和亮度，對不 同圖像選取合適的適應(yīng)曲線。 實(shí)際運(yùn)用常出現(xiàn)的問題是，同時(shí)存在亮區(qū)與暗區(qū)的圖像，很容易實(shí)現(xiàn)暗區(qū)有效增 強(qiáng)，但往往亮區(qū)增益過大而導(dǎo)致紋理、細(xì)節(jié)信息丟失；圖像色彩豐富程度與圖像清晰度之 間，也存在一定的折中取舍問題。
發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明通過引入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中采用的Sigmoid函數(shù)形式實(shí)現(xiàn)適應(yīng)水平的估計(jì)，能合 理地設(shè)計(jì)非線性壓縮曲線，從而對影像明暗區(qū)域的控制得以均衡，色彩真實(shí)，不容易出現(xiàn) "白化"、"光暈"等偽像。 本發(fā)明提供了一種基于局部視覺適應(yīng)模型的真實(shí)影像再現(xiàn)方法，其特征在于包 括以下步驟 1)通過圖像輸入獲取待處理對象的像素值I ; 2)根據(jù)像素值I計(jì)算所述待處理對象中像素鄰域的局部背景亮度Ia ;
3)根據(jù)所述局部背景亮度la設(shè)計(jì)對比度和亮度控制因子a和c ;
4)將所述對比度和亮度控制因子a和c代入到局部視覺適應(yīng)模型中從而獲得歸 一化的輸出結(jié)果、(I) /vMX，其中局部視覺適應(yīng)模型為 、("___^_
+ n " 1
〖。exp(-+g(/)-c))] +々 (2)
Vr(I)是光感受器輸出電位，V^是光感受器的最大輸出電位，|3為偏移量常數(shù)，
5)對所述歸一化的輸出結(jié)果進(jìn)行后處理，從而得到最終的影像再現(xiàn)結(jié)果。
本發(fā)明還包括步驟2)中的Ia由I通過低通濾波器得到，其中低通濾波器包括但
不限于高斯濾波器。 本發(fā)明還包括，其中步驟3)為根據(jù)固定參數(shù)模式或局部自適應(yīng)模式由所述局部 背景亮度Ia得到對比度和亮度控制因子a和c。 本發(fā)明還包括，其中局部自適應(yīng)模式為將所述局域背景強(qiáng)度Ia轉(zhuǎn)換到色度_飽和 度_值空間，得到其在色度_飽和度_值空間得到的亮度值L，令
a = mva+n (4)
4
c = m' va+n' (5) 其中m/n、m' /n'確定a與va、 c與va之間的線性關(guān)系。
本發(fā)明還包括，其中m = 0. 4， n = 1. 2， m' 0. 3，n' =5。
本發(fā)明還包括，其中13 = 12。 本發(fā)明還包括，其中步驟5)中的后處理為直方圖剪裁算法，去除兩端部分像素 值。 本發(fā)明還包括，其中步驟5)中的后處理為將輸出結(jié)果輸入到色度-飽和度-值空 間，對飽和度分量作自適應(yīng)調(diào)整。
本發(fā)明有以下顯著優(yōu)點(diǎn) 1.采用人類視覺特性作為算法模型，較純數(shù)學(xué)模型能更準(zhǔn)確可靠地模擬視覺再現(xiàn) 過程，實(shí)現(xiàn)了較好的真實(shí)影像再現(xiàn)效果，經(jīng)主觀測試和客觀評價(jià)方法對大量樣本驗(yàn)證結(jié)果 顯示，本發(fā)明優(yōu)于多數(shù)同類其他方法； 2.基于局部視覺適應(yīng)的模型，能分別對圖像或視頻中各個(gè)不同亮度、對比度區(qū)域 自適應(yīng)針對性的選擇動態(tài)范圍壓縮/調(diào)整曲線，算法靈活有效； 3.算法對視覺模型的簡化，運(yùn)算量低，只需7*7窗口執(zhí)行局部背景亮度統(tǒng)計(jì)，實(shí)現(xiàn) 效率高。
圖1為一種基于局部視覺適應(yīng)模型的真實(shí)影像再現(xiàn)方法流程框圖； 圖2為亮度的對數(shù)logl與歸一化響應(yīng)Vr(I)/v^在不同的a 、c值下的關(guān)系曲線
圖； 圖3為待處理的原圖； 圖4為不同a ， c組合的處理結(jié)果圖； 圖5為a = 1. 1、 c = 4. 5、 P = 12時(shí)的處理結(jié)果圖； 圖6為m二0. 4，n= 1.2，m' 0. 3， n' = 5， P = 12時(shí)的處理結(jié)果具體實(shí)施例方式1.固定參數(shù)模式 本模式采用固定的亮度和對比度控制因子實(shí)現(xiàn)，可以針對影像中不同場景實(shí)驗(yàn)確 定或經(jīng)驗(yàn)確定。其中，選取較小的亮度控制因子c，圖像整體亮度明顯增加，特別是在亮區(qū) 過曝光現(xiàn)象明顯；反之亮度降低，暗區(qū)難以分辨圖像信息。對比度控制因子a較小時(shí)，動態(tài) 壓縮能力強(qiáng)，特別是暗區(qū)的細(xì)節(jié)得到極大程度增強(qiáng)，但色彩表現(xiàn)力差；反之，動態(tài)范圍壓縮 能力差，色彩保真性好。參數(shù)選取的矛盾，會導(dǎo)致圖像中不同亮度區(qū)域的紋理或色彩信息損 失。根據(jù)主觀測試結(jié)果來看，圖4中a = 1. l，c = 4. 5， 13 = 12時(shí)取得了相對滿意的綜合 效果。處理結(jié)果如圖5所示。
2.局部自適應(yīng)模式 該模式根據(jù)背景亮度涉及控制因子與內(nèi)容的自適應(yīng)關(guān)系。 一種實(shí)施例為 將局域背景強(qiáng)度Ia轉(zhuǎn)換到色度_飽和度_值空間，得到其局域亮度，令a 、c均與
之具有線性關(guān)系，艮卩
5
a = mv'，+n
c = m' va+n' 其中，Va是7X7鄰域的背景強(qiáng)度在色度-飽和度-值空間得到的亮度值，m/n、 m' /n'分別確定a與va、 c與Va之間的線性關(guān)系。對大量圖像反復(fù)實(shí)驗(yàn)，給定參數(shù)如m二0.4，n二 1.2，m' =0.3，n' = 5， P = 12
時(shí)，能獲得主觀測試的最佳效果。處理結(jié)果如圖6所示。
權(quán)利要求
一種基于局部視覺適應(yīng)模型的真實(shí)影像再現(xiàn)方法，其特征在于，包括以下步驟1)通過圖像輸入獲取待處理對象的像素值I；2)根據(jù)像素值I計(jì)算所述待處理對象中像素鄰域的局部背景亮度Ia；3)根據(jù)所述局部背景亮度Ia設(shè)計(jì)對比度和亮度控制因子α和c；4)將所述對比度和亮度控制因子α和c代入到局部視覺適應(yīng)模型中從而獲得歸一化的輸出結(jié)果vr(I)/vmax，其中局部視覺適應(yīng)模型為 <mrow><mfrac> <mrow><msub> <mi>v</mi> <mi>r</mi></msub><mrow> <mo>(</mo> <mi>I</mi> <mo>)</mo></mrow> </mrow> <msub><mi>v</mi><mi>max</mi> </msub></mfrac><mo>=</mo><mfrac> <msup><mi>I</mi><mi>n</mi> </msup> <mrow><msup> <mi>I</mi> <mi>n</mi></msup><mo>+</mo><msup> <mrow><mo>[</mo><msub> <mi>I</mi> <mi>a</mi></msub><mi>exp</mi><mrow> <mo>(</mo> <mo>-</mo> <mi>α</mi> <mrow><mo>(</mo><mi>log</mi><mrow> <mo>(</mo> <mi>I</mi> <mo>)</mo></mrow><mo>-</mo><mi>c</mi><mo>)</mo> </mrow> <mo>)</mo></mrow><mo>]</mo> </mrow> <mi>n</mi></msup><mo>+</mo><mi>β</mi> </mrow></mfrac><mo>,</mo> </mrow>vr(I)是光感受器輸出電位，vmax是光感受器的最大輸出電位，β為偏移量常數(shù)，n≈1；5)對所述歸一化的輸出結(jié)果進(jìn)行后處理，從而得到最終的影像再現(xiàn)結(jié)果。
2. 如權(quán)利要求1所述的一種基于局部視覺適應(yīng)模型的真實(shí)影像再現(xiàn)方法，其特征在于，步驟2)中的Ia由I通過低通濾波器得到，且該低通濾波器包括但是不限于高斯濾波器。
3. 如權(quán)利要求1所述的一種基于局部視覺適應(yīng)模型的真實(shí)影像再現(xiàn)方法，其特征在于，步驟3)為根據(jù)固定參數(shù)模式或局部自適應(yīng)模式由所述局部背景亮度Ia設(shè)計(jì)對比度和亮度控制因子a和c。
4. 如權(quán)利要求3所述的一種基于局部視覺適應(yīng)模型的真實(shí)影像再現(xiàn)方法，其特征在于，局部自適應(yīng)模式為將所述局域背景強(qiáng)度Ia轉(zhuǎn)換到色度_飽和度_值空間，得到其在色度_飽和度_值空間得到的亮度值va，令<formula>formula see original document page 2</formula>其中m/n、m' /n'確定a與va、 c與va之間的線性關(guān)系。
5. 如權(quán)利要求4所述的一種基于局部視覺適應(yīng)模型的真實(shí)影像再現(xiàn)方法，其特征在于，其中m = 0. 4， n = 1. 2， m' =0.3，n' =5。
6. 如權(quán)利要求5所述的一種基于局部視覺適應(yīng)模型的真實(shí)影像再現(xiàn)方法，其特征在于，其中P = 12。
7. 如權(quán)利要求1所述的一種基于局部視覺適應(yīng)模型的真實(shí)影像再現(xiàn)方法，其特征在于，其中步驟5)中的后處理為直方圖剪裁算法，去除兩端部分像素值。
8. 如權(quán)利要求1所述的一種基于局部視覺適應(yīng)模型的真實(shí)影像再現(xiàn)方法，其特征在于，其中步驟5)中的后處理為將輸出結(jié)果輸入到色度_飽和度_值空間，對飽和度分量作自適應(yīng)調(diào)整。
全文摘要
本發(fā)明涉及一種基于局部視覺適應(yīng)模型的真實(shí)影像再現(xiàn)方法，屬于圖像處理領(lǐng)域。該方法首先通過圖像輸入獲取待處理對象的像素值，然后根據(jù)所述像素值計(jì)算各像素鄰域的局部背景亮度，之后根據(jù)所述局部背景亮度設(shè)計(jì)對比度和亮度控制因子，并將所述對比度和亮度控制因子α和c代入到局部視覺適應(yīng)模型中，從而獲得歸一化的輸出結(jié)果，再對歸一化的輸出結(jié)果進(jìn)行后處理，即得到最終的影像再現(xiàn)結(jié)果。該方法能有效地實(shí)現(xiàn)動態(tài)范圍壓縮/調(diào)整，保持圖像細(xì)節(jié)而避免偽像，具有一定的色彩恒定性，且復(fù)雜度低，具有很好的實(shí)用性。
文檔編號H04N9/64GK101697594SQ200910236409
公開日2010年4月21日 申請日期2009年10月21日 優(yōu)先權(quán)日2009年10月21日
發(fā)明者倪國強(qiáng), 肖蔓君, 陳思穎 申請人:北京理工大學(xué);