專利名稱：：高動態(tài)范圍圖像在傳統(tǒng)輸出設(shè)備上的顯示方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種計(jì)算機(jī)圖像處理方法，特別涉及一種高動態(tài)范圍圖像在傳統(tǒng)輸出設(shè)備上的顯示方法。
背景技術(shù)：
：目前在用數(shù)碼攝影、攝像設(shè)備拍攝時，所獲得的圖像在在現(xiàn)有顯示設(shè)備上顯示時會產(chǎn)生局部圖像細(xì)節(jié)不足的問題；為解決此類問題，計(jì)算機(jī)圖像技術(shù)處理中往往采用一種叫做FastBilateralFiltering(快速低通濾波)的方法來處理32bit灰度級的高動態(tài)范圍圖像信號，即主要用一種低通濾波器(bilateralfilter)將高動態(tài)范圍圖像(highdynraicrangeimage)信號分成低頻信號(整體亮度)和高頻信號(局部細(xì)節(jié))兩部分，將動態(tài)范圍較高的低頻信號壓縮至低動態(tài)范圍，再加上高頻信號，所合成的圖像便是處理后的輸出結(jié)果，但該方法的主要缺點(diǎn)是對于一些局部對比度較大的高動態(tài)范圍圖像，輸出結(jié)果容易產(chǎn)生梯度倒置的問題(haloeffect),如圖4所示。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明要解決的技術(shù)問題是提供一種高動態(tài)范圍圖像在傳統(tǒng)輸出設(shè)備上的顯示方法，可以解決32bit灰度級的高動態(tài)范圍圖像在現(xiàn)有顯示設(shè)備上的顯示時的梯度倒置問題。為解決上述技術(shù)問題，本發(fā)明方法包括如下步驟一、將高動態(tài)范圍圖像用非線性映射的方法，分解成若干張含有不同曝光時間的低動態(tài)范圍圖像；二、將一所得的若干個低動態(tài)范圍圖像的像素與高動態(tài)范圍圖像的每個像素建立對應(yīng)關(guān)系；三、根據(jù)高動態(tài)范圍圖像的每個像素本身以及像素周圍的亮度情況，査找合適的曝光度下所對應(yīng)的低動態(tài)范圍圖像結(jié)果；四、對三所得的低動態(tài)范圍圖像結(jié)果的像素值進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算，得出結(jié)果；加權(quán)平均權(quán)重分配按照距離越近的像素，所對應(yīng)的曝光時間趨于相同；像素值越接近的像素，對應(yīng)的曝光時間趨于相同；像素周圍越亮，對應(yīng)的曝光時間越短。本發(fā)明方法由于對像素及其周圍像素得值加權(quán)平均，可以有效去除高動態(tài)范圍圖像在傳統(tǒng)輸出設(shè)備上的顯示梯度倒置問題，并且也克服了的局部圖像細(xì)節(jié)不足問題。圖1是一處風(fēng)景亮度的二維信號圖2是圖1信號處理后的理想二維信號圖3是計(jì)算機(jī)模擬高動態(tài)范圍圖像二維信號圖4是使用現(xiàn)有技術(shù)FastbilateralFiltering處理圖3的效果；圖5是使用本發(fā)明方法處理圖3的效果，即本發(fā)明一具體實(shí)施例的效果；圖6是本發(fā)明方法的流程圖。具體實(shí)施例方式下面結(jié)合附圖和具體實(shí)施例對本發(fā)明作進(jìn)一步詳細(xì)的說明。本發(fā)明基本原理是人眼瞳孔的大小會隨著環(huán)境亮暗的變化而變化，從而改變?nèi)搜鬯邮艿降牧炼取Ｔ搅恋牡胤酵自叫?，越暗的地方瞳孔越大。人們需要看清楚不同亮暗的地方，就需要不同的瞳孔大小。圖1即是一處風(fēng)景亮度的二維信號圖；而圖2是圖1信號處理后的理想二維信號圖，圖3是計(jì)算機(jī)模擬高動態(tài)范圍圖像二維信號圖，圖4是使用現(xiàn)有技術(shù)FastbilateralFiltering處理圖3的效果。對于高動態(tài)范圍圖像的顯示，基于以上原理，本發(fā)明方法解決方案的如圖6所示，包括1、用非線性映射的方法，將高動態(tài)范圍圖像分解成若干張含有不同曝光時間的低動態(tài)范圍圖像。每張圖像都有清楚或不清楚的部分。2、建立高動態(tài)范圍圖像的每個像素所與上一部所得的若干個低動態(tài)范圍圖像的像素的對應(yīng)關(guān)系。3、根據(jù)高動態(tài)范圍圖像的每個像素本身以及像素周圍的亮度情況，對該像素所對應(yīng)的若干個低動態(tài)范圍圖像的像素值加權(quán)平均，計(jì)算出結(jié)果同時該方法可以去除梯度倒置效應(yīng)。權(quán)重分配的原則是:距離越緊的像素，所對應(yīng)的曝光時間越相同。像素值越接近的像素，對應(yīng)的曝光時間越相同。像素周圍約亮，對應(yīng)的曝光時間越小。下面結(jié)合具體實(shí)施例進(jìn)一步講述本發(fā)明。實(shí)施例圖5是使用本發(fā)明方法處理圖3的效果，即本發(fā)明一具體實(shí)施例的具體效果。在處理如圖3所示的獲得的圖像時，具體按如下過程執(zhí)行1.計(jì)算所有像素中的最大值Ymax，Ymax二Max(Y);Y為原高動態(tài)范圍圖像；2.計(jì)算最大曝光值offset—max,offset_max=1og(Ymax+l);3.在0-offset—max之間平均的取X個值N[](10〈X〈1000);X為所取得不同曝光的個數(shù)；N[]為從小到大記錄各個曝光度的矩陣；fori=(hl:xN[i]=0+i*(offset—max/X)End4.根據(jù)每一個曝光度N[]，計(jì)算高動態(tài)范圍圖像Y在不同的曝光度N[]下所對應(yīng)的低動態(tài)范圍圖像ldrY[]-fori二O:l:xldrY[i]=log(Y+N[i]);End5.將圖像Y平均分成M水M個窗口WIN[][]，(2<=M<=500);6.計(jì)算每一個窗口WIN[][]的中心像素的坐標(biāo)Center[][];7.計(jì)算每個窗口內(nèi)的所有像素的平均值Meari_WIN[][]:fori=0:l:Mforj二O:l:MMean—WIN[i][j]二mean(WIM[i][j])EndEnd8.對于圖像Y內(nèi)的每一個像素P(x,y)，計(jì)算P(x,y)到每一個Center[][]的歐幾里德距離D[]□。(x，y)為每一個像素P的坐標(biāo)。fori:O:l:Mforj二0:l:MD[i][j]=IlP(x，y)-Center[i][j川EndEnd9.對于圖像Y內(nèi)的每一個像素P(x，y)，計(jì)算P(x，y)的距離權(quán)重DW[][]，距離權(quán)重系數(shù)deltaD(KdeltaD〈100)，fori=0:l:Mforj=0:l:MDW[i][j]二exp(-D[i][j]/deltaD)EndEnd10.對于圖像Y內(nèi)每一個像素的亮度L(x，y)，計(jì)算L(x，y)與每一個窗Mean—WIN[][]的差的絕對值。(x，y)為每一個像素P的坐標(biāo)。fori=0:l:Mforj二O:l:MS[i][j]=|L(x,y)-mean一WIN[i][j]lEndEnd11.對于圖像Y內(nèi)的每一個像素的亮度L(x，y)，計(jì)算P(x，y)的亮度權(quán)重DS[][].亮度權(quán)重系數(shù)deltaS((KdeltaS〈1)，fori二O:l:Mforj二O:l:MDS[i][j]=exp(-S[i][j]/deltas);EndEnd12.計(jì)算每一個窗口WIN[][]所對應(yīng)的曝光度e鄧o[][]:fori:O:l:Mforj=0:l:Mexpo[i][j]二log(mean一WIN[i][j]+l);EndEnd13.對于Y內(nèi)的每一個像素，計(jì)算它與每一個窗口WIN[][]所對應(yīng)的ldrY[]的加權(quán)平均值outY。outY為結(jié)果。fori=0:l:Mforj二O:l:Mfork=0:l:Xif(expo[i][j]==N[k])break;endend<formula>formulaseeoriginaldocumentpage8</formula><table>tableseeoriginaldocumentpage9</column></row><table>其結(jié)果可見于圖5。圖5相比于圖3，在一幅圖像中，本發(fā)明方法獲得的結(jié)果擁有更多的圖像細(xì)節(jié)和更好的效果。與圖4相比，在箭頭所指處，本發(fā)明方法獲得的結(jié)果沒有出現(xiàn)梯度倒置現(xiàn)象。權(quán)利要求1、一種高動態(tài)范圍圖像在傳統(tǒng)輸出設(shè)備上的顯示方法，其特征在于，包括如下步驟步驟一、將高動態(tài)范圍圖像用非線性映射的方法，分解成若干張含有不同曝光時間的低動態(tài)范圍圖像；步驟二、將步驟一所得的若干個低動態(tài)范圍圖像的像素與所述高動態(tài)范圍圖像的每個像素建立對應(yīng)關(guān)系；步驟三、根據(jù)所述高動態(tài)范圍圖像的每個像素本身以及像素周圍的亮度情況，查找合適的曝光度下所對應(yīng)的低動態(tài)范圍圖像結(jié)果；步驟四、對步驟三所得的低動態(tài)范圍圖像結(jié)果的像素值進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算，得出結(jié)果；所述加權(quán)平均權(quán)重分配按照距離越近的像素，所對應(yīng)的曝光時間趨于相同；像素值越接近的像素，對應(yīng)的曝光時間趨于相同；像素周圍越亮，對應(yīng)的曝光時間越短。2、根據(jù)權(quán)利要求l所述的高動態(tài)范圍圖像在傳統(tǒng)輸出設(shè)備上的顯示方法，其特征在于，步驟四中所述加權(quán)平均計(jì)算指根據(jù)像素間的距離和相似度對像素及其周圍像素得值加權(quán)平均。全文摘要本發(fā)明公開了一種高動態(tài)范圍圖像在傳統(tǒng)輸出設(shè)備上的顯示方法，包括一、將高動態(tài)范圍圖像用非線性映射的方法，分解成若干張含有不同曝光時間的低動態(tài)范圍圖像；二、將所得的低動態(tài)范圍圖像的像素與高動態(tài)范圍圖像的每個像素建立對應(yīng)關(guān)系；三、根據(jù)高動態(tài)范圍圖像的每個像素本身以及像素周圍的亮度情況，查找合適的曝光度下所對應(yīng)的低動態(tài)范圍圖像結(jié)果；四、所得的低動態(tài)范圍圖像結(jié)果的像素值進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算得出結(jié)果。本發(fā)明可以解決32bit灰度級的高動態(tài)范圍圖像在現(xiàn)有顯示設(shè)備上的顯示時的梯度倒置問題。文檔編號H04N5/20GK101193202SQ200610147750公開日2008年6月4日申請日期2006年12月22日優(yōu)先權(quán)日2006年12月22日發(fā)明者珉陳申請人:珉陳