CN103973941B - 数码影像的动态对比度调整方法和*** - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数码影像的动态对比度调整方法，其包括如下步骤：读取一幅图像或视频中的一帧图像；计算所述图像的像素亮度值概率累积分布函数cdf(·)；当图像为灰阶图像时采用关系式：对当前灰阶图像的对比度进行调整；当图像为彩色图像时，采用关系式：对当前彩色图像的对比度进行调整，其中，z_i＝f(E_i)，z_i为像素点在曝光亮度E_i的输出像素值，f(·)是映射函数，Yi是亮度值，C_i是RGB三个彩色通道中的一个通道。本发明还公开了一种数码影像的动态对比度调整***。

Description

数码影像的动态对比度调整方法和***

技术领域

本发明涉及数码影像领域，特别是涉及一种数码影像的动态对比度调整方法和***。

背景技术

对比度指的是图像中最亮的白色与最暗的黑色之间的不同亮度层级的测量，差异范围越大对比度越大。由于实际场景的动态范围常常在100dB以上，而传统数码相机所采用的传感器元件(CCD或者CMOS)一般只能有大约60dB的动态范围，这就使得相机的测光***受到高亮或者低亮区的影响，压缩其他区域的量化灰阶数，导致整体对比度下降，细节丢失。

现有的图像对比度的增强可利用显示器的Gamma(灰度系数)参数来调整，通过改变灰度信号与亮度的关系来调整图像对比度。但单一对比度设定并无法适用于所有图像。举例来说，对于一张整体亮度偏高的图像，使用者可能选择亮度大的Gamma参数或是改变对比度的设定使图像对比度增强，但是这样的设定用于亮度较低的图像时，会使图像低亮度的部分太暗，而失去细节使图像品质变差。

发明内容

本发明解决的技术问题是提供一种数码影像的动态对比度调整方法和***，能够有效地根据当前场景的直方图分布，自适应地控制，增强对比度。

为解决上述技术问题，本发明提供了一种数码影像的动态对比度调整方法，其包括如下步骤：

读取一幅图像或视频中的一帧图像；

计算所述图像的像素亮度值的概率累积分布函数cdf(·)；

当图像为灰阶图像时采用关系式：对当前灰阶图像的对比度进行调整；当图像为彩色图像时，采用关系式：对当前彩色图像的对比度进行调整，其中，z_i＝f(E_i)，z_i为像素点在曝光亮度E_i的输出像素值，f(·)是映射函数，Y_i是亮度值，C_i是RGB三个彩色通道中的一个通道。

其中，所述计算所述图像的像素亮度值概率累积分布函数cdf(·)包括：

计算所述图像的亮度直方图，得到概率密度函数pdf(·)，采用如下关系式计算对概率密度函数pdf(·)作指数归一化：

a是指数因子；

采用如下关系式将概率密度函数pdf(·)归一化分布：

采用如下关系式计算概率累积分布函数：

其中，进一步包括步骤：

调节指数因子a来控制对比度提升的强度。

其中，进一步包括步骤：对图像进行避闪处理。

其中，所述对图像进行避闪处理包括：

采用对cdf(·)限幅，如果z_i-cdf(Z_i)＞T(z_i)，则z_i-cdf(Z_i)＝T(Z_i)；如果z_i-cdf(Z_i)＜-T(z_i)，则z_i-cdf(Z_i)＝-T(Z_i)，其中T(Z_i)是与z_i有关的阈值函数。

其中，所述对图像进行避闪处理包括：

采用帧间平滑的方式，采用如下关系式：对图像进行避闪处理，其中α为帧间平滑因子，f(Z_i)是灰阶映射函数。

为解决上述技术问题，本发明提供一种数码影像的动态对比度调整***，所述***包括：

一读取单元，用于读取一幅图像或视频中的一帧图像；

一概率累积分布计算单元，用于计算所述图像的像素亮度值概率累积分布函数cdf(·)；

一对比度调整单元，当图像为灰阶图像时，所述对比度调整单元采用关系式：对当前灰阶图像的对比度进行调整；当图像为彩色图像时，所述对比度调整单元采用关系式：对当前彩色图像的对比度进行调整，其中，z_i＝f(E_i)，z_i为像素点在曝光亮度E_i的输出像素值，f(·)是线性函数，Y_i是亮度值，C_i是RGB三个彩色通道中的一个通道。

其中，所述***进一步包括一概率密度计算单元和一归一化单元，所述概率密度计算单元用于计算所述图像的亮度直方图，得到概率密度函数pdf(·)，所述归一化单元采用如下关系式计算对概率密度函数pdf(·)作指数归一化：

a是指数因子；

所述归一化单元采用如下关系式将概率密度函数pdf(·)归一化分布：

所述概率累积分布计算单元采用如下关系式计算概率累积分布函数：

其中，所述***进一步包括一参数调节单元，用于调节指数因子a来控制对比度提升的强度。

其中，所述***进一步包括一避闪处理单元，所述避闪处理单元用于避免视频播放，实时调整带来的画面闪烁的问题。

其中，所述避闪处理单元对cdf(·)限幅对图像进行避闪处理，当z_i-cdf(Z_i)＞T(z_i)时，则z_i-cdf(Z_i)＝T(Z_i)；当z_i-cdf(Z_i)＜-T(z_i)时，则z_i-cdf(Z_i)＝-T(Z_i)，其中T(Z_i)是与z_i有关的阈值函数。

其中，所述避闪处理单元采用帧间平滑的方式，采用如下关系式：对图像进行避闪处理，其中α为帧间平滑因子，f(Z_i)是灰阶映射函数。

相对于现有技术，通过上述数码影像的动态对比度调整方法和***，可以有效地增强数码影像的动态对比度。

附图说明

图1是本发明实施例的数码影像的动态对比度调整方法流程示意图；

图2是本发明实施例的数码影像的动态对比度调整方法的前后的效果比较示意图；

图3是本发明实施例的数码影像的动态对比度调整***的模块示意图。

具体实施方式

请参阅图1，本发明实施例提供的数码影像的动态对比度调整方法的流程示意图。如图1所示，所述数码影像的动态对比度调整方法包括如下步骤：

S101：读取一幅图像或视频中的某一帧，记为I。

S102：计算I的亮度直方图，得到概率密度函数pdf(·)。

所述的计算亮度直方图，也即概率密度函数pdf(·)是指计算I中对应灰度级的像素出现的次数，形成I中像素值在整个亮度动态范围内的分布。其中直方图可以记为一个向量H＝[p₁，p₂，...，p_n]。该向量满足：

p_i＝#{(x，y)|I(x，y)＝x_i}；

其中x_i表示任意灰度级。#{(x，y)|I_(x，y)＝x_i}表示I中亮度值等于xi的像素所组成的集合中元素的个数。I_(x，y)表示位于坐标(x，y)处像素的亮度值。将此集合记为X_i＝{(x，y)|I_(x，y)＝x_i}。所述亮度动态范围是指由I中像素值的比特位数确定的所有可能的亮度值出现的范围。若像素值为一个k比特数，则动态范围为0到2^k-1。本实施例中，考虑8比特图像，则动态范围0到255。

对于灰度图，只需对I的亮度通道计算直方图H。对于彩色图，需要分别对RGB三个通道计算出三个直方图Hc，c＝R，G，B。

S103：计算概率密度函数pdf(·)的指数归一化，并将概率密度函数pdf(·)归一化分布。

本实施例中，采用如下关系式计算概率密度函数pdf(·)的指数归一化：

a是指数因子，其可以根据需求而任意设置。

本实施例中，采用如下关系式将概率密度函数pdf(·)归一化分布：

S104：计算概率累积分布函数cdf(·)。

本实施例中，采用如下关系式计算概率累积分布函数：

cdf(·)是概率累积分布函数，即Probability(Z＜z_i)；z_i＝f(E_i)，z_i为像素点在曝光亮度E_i的输出像素值。

可以理解的是，也可步骤S103省略，而直接计算概率累积分布函数cdf(·)，并不限于本实施例。

S105：当图像为灰阶图像时采用以下灰阶映射函数对当前灰阶图像的对比度进行调整；当图像为彩色图像时，采用以下函数对当前彩色图像的对比度进行调整。

其中，f(·)是映射函数，Yi是亮度值，C_i是RGB三个彩色通道中的一个通道。由于样本空间是图像本身，灰阶映射函数本身是自适应的。可以看到，当zi＝1时，而当z_i＝0时，所以所述灰阶映射函数本身是有界且归一化的。本实施例中，z_i均归一化到0～1，考虑8比特图像，则0≤i≤255，用一个255乘因子量化到8bit。

在S105中，遍历整个数码影像，即图像I的每个像素。当图像为RGB彩色图像时，则求取亮度值Y，再采用关系式计算新的彩色像素值。当图像为灰阶图时，采用关系式计算灰阶映射值作为新像素值。

在本实施例中，进一步包括如下两步骤：

S106：调节参数，控制对比度提升的强度。

不失一般性，本实施例中，通过对概率密度函数pdf(·)作指数归一化，从而对函数cdf(·)做修正，做到更好的参数调节。

由关系式：关系式：和关系式：可以看到，a越大则cdf越趋于线性，因此可以调节指数因子a来控制对比度提升的强度。

S107：对图像进行避闪处理。

考虑视频播放，应避免实时调整带来的画面闪烁。本实施例采用对cdf(·)限幅的方法来避免实时调整带来的画面闪烁的问题。即如果z_i-cdf(Z_i)＞T(z_i)，则z_i-cdf(Z_i)＝T(Z_i)；如果z_i-cdf(Z_i)＜-T(z_i)，则z_i-cdf(Z_i)＝-T(Z_i)，其中T(Z_i)是与z_i有关的阈值函数，一种特例是T(Z_i)＝T₀。

可以理解的是，也可以采用帧间平滑的方式来达到避免实时调整带来的画面闪烁的问题。如采用如下关系式：对图像进行避闪处理，其中α为帧间平滑因子，f(Z_i)是灰阶映射函数。

在其他实施例中，如果计算资源较少，则步骤S103可以省略；如果计算资源足够，本实施例采用步骤S103来控制对比度提升的强度。如果仅对单帧图片进行对比度提升，则步骤S106不是必须，如果对视频进行对比度提升，则步骤S107可以有效的避免画面闪烁。并不限于本实施例。

由图2，动态对比度调节前后效果对比图，可以看出，通过上述数码影像的动态对比度调整方法，可以有效地增强数码影像的动态对比度。

请参阅图3，图3是本发明实施例的数码影像的动态对比度的调整***的结构示意图。如图3所示，所述调整***20包括：一读取单元21、概率密度计算单元22、归一化单元23、概率累积分布计算单元24、以及一对比度调整单元25。

在本发明实施例中，所述读取单元21用于读取一幅图像或视频中的某一帧，记为I。所述概率密度计算单元22与所述读取单元21连接，所述概率密度计算单元22用于计算I的亮度直方图，得到概率密度函数pdf(·)。所述归一化单元23与所述概率密度计算单元22连接，所述归一化单元23用于计算概率密度函数pdf(·)的指数归一化，并将概率密度函数pdf(·)归一化分布。所述概率累积分布计算单元24与所述归一化单元23连接，所述概率累积分布计算单元24用于计算概率累积分布函数cdf(·)。所述对比度调整单元25与所述概率累积分布函数计算单元24连接，所述对比度调整单元25用于对图像的对比度进行调整，也即，当图像为灰阶图像时，所述对比度调整单元25采用以下灰阶映射函数对当前灰阶图像的对比度进行调整；当图像为彩色图像时，所述对比度调整单元25采用以下关系式对当前彩色图像的对比度进行调整。

在本发明实施例中，所述的计算亮度直方图，也即概率密度函数pdf(·)是指计算I中对应灰度级的像素出现的次数，形成I中像素值在整个亮度动态范围内的分布。其中直方图可以记为一个向量H＝[p₁，p₂，...，p_n]。该向量满足：

p_i＝#{(x，y)|I_(x，y)＝x_i}；

其中x_i表示任意灰度级。#{(x，y)|I_(x，y)＝x_i}表示I中亮度值等于xi的像素所组成的集合中元素的个数。I_(x，y)表示位于坐标(x，y)处像素的亮度值。将此集合记为X_i＝{(x，y)|I_(x，y)＝x_i}。所述亮度动态范围是指由I中像素值的比特位数确定的所有可能的亮度值出现的范围。若像素值为一个k比特数，则动态范围为0到2^k-1。本实施例中，考虑8比特图像，则动态范围0到255。

对于灰度图，只需对I的亮度通道计算直方图H。对于彩色图，需要分别对RGB三个通道计算出三个直方图Hc，c＝R，G，B。

在本实施例中，所述归一化单元23采用以下关系式采对计算概率密度函数pdf(·)的指数归一化：

a是指数因子，其可以根据需求而任意设置。

本实施例中，所述归一化单元23采用如下关系式将概率密度函数pdf(·)归一化分布：

本实施例中，所述概率累积分布计算单元24采用如下关系式计算概率累积分布函数：

cdf(·)是概率函数，即Probability(Z＜z_i)；z_i＝f(E_i)，z_i为像素点在曝光亮度E_i的输出像素值。

本实施例中，当图像为灰阶图像时，所述对比度调整单元25采用以下灰阶映射函数对当前灰阶图像的对比度进行调整；当图像为彩色图像时，所述对比度调整单元25采用以下函数f(C_i)＝对当前彩色图像的对比度进行调整。

其中，f(·)是映射函数，Y_i是亮度值，C_i是RGB三个彩色通道中的一个通道。由于样本空间是图像本身，灰阶映射函数本身是自适应的。可以看到，当z_i＝1时，而当z_i＝0时，所以所述灰阶映射函数本身是有界且归一化的。

本实施例中，z_i均归一化到0～1，考虑8比特图像，则0≤i≤255，用一个255乘因子量化到8bit。

本实施例中，为了控制对比度提升的强度，所述动态对比度的调整***20进一步包括一参数调节单元26。

所述参数调节单元26与所述对比度调整单元25。所述动态对比度的调整***20通过对概率密度函数pdf(·)作指数归一化，从而对函数cdf(·)做修正，做到更好的参数调节。

由关系式：关系式：和关系式：可以看到，a越大则cdf越趋于线性，因此所述参数调节单元26通过调节指数因子a来控制对比度提升的强度。

本实施例中，为了避免视频播放，实时调整带来的画面闪烁的问题，所述动态对比度的调整***20进一步包括一避闪处理单元27。所述避闪处理单元27也与所述对比度调整单元25。所述避闪处理单元27采用对cdf(·)限幅的方法来避免实时调整带来的画面闪烁的问题。即如果z_i-cdf(z_i)＞T(z_i)，则z_i-cdf(z_i)＝T(z_i)；如果z_i-cdf(z_i)＜-T(z_i)，则z_i-cdf(z_i)＝-T(z_i)，其中T(z_i)是与z_i有关的阈值函数，一种特例是T(z_i)＝T₀。

可以理解的是，所述避闪处理单元27也可以采用帧间平滑的方式来达到避免实时调整带来的画面闪烁的问题。如采用如下关系式：αz_i+(1-α)f(Z_i)，对图像进行避闪处理，其中α为帧间平滑因子，f(Z_i)是灰阶映射函数。

在其他实施例中，所述率密度计算单元22和所述归一化单元23可以省略，而将所述读取单元21直接与所述概率累积分布计算单元24连接，所述概率累积分布计算单元24直接得到概率累积分布函数，并不限于本实施例。

在本发明所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的***，装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个***，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)或处理器(processor)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述仅为本发明的实施例，并非因此限制本发明的专利范围，凡是利用本发明说明书及附图内容所作的等效结构或等效流程变换，或直接或间接运用在其他相关的技术领域，均同理包括在本发明的专利保护范围内。

Claims (12)

1.一种数码影像的动态对比度调整方法，其包括如下步骤：

读取一幅图像或视频中的一帧图像；

计算所述图像的像素亮度值概率累积分布函数cdf(·)；

当图像为灰阶图像时采用关系式：对当前灰阶图像的对比度进行调整；当图像为彩色图像时，采用关系式：对当前彩色图像的对比度进行调整，其中，Z_i＝f(E_i)，Z_i为像素点在曝光亮度E_i的输出像素值，f(·)是映射函数，Y_i是亮度值，C_i是RGB三个彩色通道中的一个通道。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述计算所述图像的像素亮度值概率累积分布函数cdf(·)包括：

计算所述图像的亮度直方图，得到概率密度函数pdf(·)，采用如下关系式计算对概率密度函数pdf(·)作指数归一化：

a是指数因子；

采用如下关系式将概率密度函数pdf(·)归一化分布：

$pdf{\left(Z_i\right)}^{\′\′}=\frac{pdf{\left(Z_i\right)}^{\′}}{{\Σ}_{i}pdf{\left(Z_i\right)}^{\′}},$

采用如下关系式计算概率累积分布函数：

$cdf\left(Z_i\right)={\Σ}_{j=0}^{i}pdf{\left(Z_i\right)}^{\′\′}.$

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，进一步包括步骤：

调节指数因子a来控制对比度提升的强度。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，进一步包括步骤：对图像进行避闪处理。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对图像进行避闪处理包括：

采用对cdf(·)限幅，如果Z_i-cdf(Z_i)＞T(Z_i),则Z_i-cdf(Z_i)＝T(Z_i)；如果Z_i-cdf(Z_i)＜-T(Z_i),则Z_i-cdf(Z_i)＝-T(Z_i)，其中T(Z_i)是与Z_i有关的阈值函数。

6.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述对图像进行避闪处理包括：

采用帧间平滑的方式，采用如下关系式：Z′_i＝αZ_i+(1-α)f(Z_i)，对图像进行避闪处理，其中α为帧间平滑因子，f(Z_i)是灰阶映射函数。

7.一种数码影像的动态对比度调整***，所述***包括：

一读取单元，用于读取一幅图像或视频中的一帧图像；

一概率累积分布计算单元，用于计算所述图像的像素亮度值概率累积分布函数cdf(·)；

一对比度调整单元，当图像为灰阶图像时，所述对比度调整单元采用关系式：对当前灰阶图像的对比度进行调整；当图像为彩色图像时，所述对比度调整单元采用关系式：对当前彩色图像的对比度进行调整，其中，Z_i＝f(E_i)，Z_i为像素点在曝光亮度E_i的输出像素值，f(·)是线性函数，Y_i是亮度值，C_i是RGB三个彩色通道中的一个通道。

8.根据权利要求7所述的***，其特征在于，所述***进一步包括一概率密度计算单元和一归一化单元，所述概率密度计算单元用于计算所述图像的亮度直方图，得到概率密度函数pdf(·)，所述归一化单元采用如下关系式计算对概率密度函数pdf(·)作指数归一化：

a是指数因子；

所述归一化单元采用如下关系式将概率密度函数pdf(·)归一化分布：

$pdf{\left(Z_i\right)}^{\′\′}=\frac{pdf{\left(Z_i\right)}^{\′}}{{\Σ}_{i}pdf{\left(Z_i\right)}^{\′}},$

所述概率累积分布计算单元采用如下关系式计算概率累积分布函数：

$cdf\left(Z_i\right)={\Σ}_{j=0}^{i}pdf{\left(Z_i\right)}^{\′\′}.$

9.根据权利要求8所述的***，其特征在于，所述***进一步包括一参数调节单元，用于调节指数因子a来控制对比度提升的强度。

10.根据权利要求8所述的***，其特征在于，所述***进一步包括一避闪处理单元，所述避闪处理单元用于避免视频播放，实时调整带来的画面闪烁的问题。

11.根据权利要求10所述的***，其特征在于，所述避闪处理单元对cdf(·)限幅对图像进行避闪处理，当Z_i-cdf(Z_i)＞T(Z_i)时，则Z_i-cdf(Z_i)＝T(Z_i)；当Z_i-cdf(Z_i)＜-T(Z_i)时，则Z_i-cdf(Z_i)＝-T(Z_i)，其中T(Z_i)是与Z_i有关的阈值函数。

12.根据权利要求10所述的***，其特征在于，所述避闪处理单元采用帧间平滑的方式，采用如下关系式：Z′_i＝αZ_i+(1-α)f(Z_i)，对图像进行避闪处理，其中α为帧间平滑因子，f(Z_i)是灰阶映射函数。