CN104504666B - 一种基于拉普拉斯金字塔的色调映射方法 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及图像处理技术领域,本发明公开了一种基于拉普拉斯金字塔的色调映射方法,其具体包括以下的步骤:步骤一、获取彩色图,并计算该彩色图的灰度图;步骤二、将灰度图进行等间隔量化,量化后亮度等级记为;步骤三、对灰度图计算高斯金字塔,并设置一个空金字塔,其二者层数均为N;步骤四、对每一个量化等级,,对灰度图,根据量化等级进行重映射调整,得到图像,对图像计算其拉普拉斯金字塔;根据和调整先前计算出的拉普拉斯金字塔;步骤五、根据步骤四最终得到的拉普拉斯金字塔重建出最终的图像。通过上述方法对图像进行分层拉普拉斯金字塔处理,进而将多层拉普拉斯金字塔处理结果进行融合,最终生成一张效果提升的图像。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,尤其涉及一种基于拉普拉斯金字塔的色调映射方法。
背景技术
图像色调映射技术是计算摄影学的基本问题之一,在计算机视觉中占有非常重要的地位。现有图像成像设备仅能捕捉较小的动态范围,因此在场景明暗对比较小的时候有比较好的成像质量,当场景明暗对比度很大时,成像设备获取的图像会丢失很多图像细节。因此业界发明了一种新的存储图像数据的格式,专门用于存储大动态范围的HDR图像。受限于当前显示设备仅能显示低动态范围的图像,因此要将HDR图像显示在当前低动态范围显示设备上必须对HDR各式的图像进行色调映射。色调映射技术的作用不仅可以用于显示HDR文件格式的图像,对于普通成像设备采集的低动态范围图像也可以很好的提升图像质量,创造出类似艺术风格的图像效果。
现有技术中的图像映射方式如申请号为CN201310159220.4的专利申请所记载,其公开了高比特深度视频到低比特深度显示器的高效色调映射。公开了高比特深度视频到低比特深度显示器的高效色调映射的若干实施例。在一种实施例中,***将高动态范围(HDR)的输入图像数据映射到低动态范围(LDR)的输出图像数据,并且其中该映射并不会将输入图像数据从一个色彩空间变换到另一个色彩空间。一种实施例包括色调映射模块,其输出用于输出图像数据的经色调映射的亮度信号,以及色彩映射模块,其输出用于输出图像数据的色度信号。可以避免中间图像处理步骤,并因此提高映射效率。
为了更好地提升图像的细节以及达到更好的光影效果,需要一种新的色调映射方法。
发明内容
为了更好地提升图像的细节以及达到更好的光影效果,本发明公开了一种基于拉普拉斯金字塔的色调映射方法。
本发明的发明目的通过下述技术方案来实现:
一种基于拉普拉斯金字塔的色调映射方法,其具体包括以下的步骤:
步骤一、获取彩色图Ir,g,b,并计算该彩色图的灰度图L;
步骤二、将灰度图L进行等间隔量化,量化后亮度等级记为L0,L1,...LN;
步骤三、对灰度图L计算高斯金字塔pG[0..N],并设置一个空金字塔pL[0..N],其二者层数均为N;
步骤四、对每一个量化等级k,0≤k≤N,对灰度图L,根据量化等级Lk进行重映射调整,得到图像L′,对图像L′计算其拉普拉斯金字塔pL′[0..N];根据pL′[0..N]和pG[0..N]调整先前计算出的拉普拉斯金字塔pL[0..N];
步骤五、根据步骤四最终得到的拉普拉斯金字塔pL[0..N]重建出最终的图像。
更进一步地,上述对灰度图L,根据量化等级Lk进行重映射调整,得到图像L′的具体过程为:
对于L(x,y)≤σ,L′(x,y)=Lk+sign(L(x,y)-Lk)*σ*(|L(x,y)-Lk|/σ)α
对于L(x,y)≤σ,L′(x,y)=Lk+sign(L(x,y)-Lk)*β*(|L(x,y)-Lk|/σ)+σ)
其中:σ=0.4,α=0.15,β=0。
更进一步地,上述根据pL′[0..N]和pG[0..N]调整先前计算出的拉普拉斯金字塔pL[0..N]的过程具体为:
其中0≤i≤N。
更进一步地,上述方法还包括以下的步骤:在步骤一后计算原彩色图与灰度图像素之比:Ratior,g,b=(R(x,y)/L(x,y),G(x,y)/L(x,y),B(x,y)/L(x,y));在步骤五后按照下式计算即可得到彩色图像的最终色调映射结果:
I′r,g,b=(L*(x,y)*Ratior(x,y)λ,L*(x,y)*Ratiog(x,y)λ,L*(x,y)*Ratiob(x,y)λ);
其中λ为控制饱和度参数,1≤λ≤3。
更进一步地,上述计算该彩色图的灰度图L具体为:
L=R*0.299+G*0.587+B*0.114。
更进一步地,上述N=50。
更进一步地,上述步骤五具体为:从拉普拉斯金字塔pL[0..N]最顶层pLN开始,逐层采样,得到pL′N,pL′N的宽高应为pLN的两倍,和pLN-1一致;将pL′N和pLN-1相加;按照此过程一直到最下层pL0合并完毕,即可得到最终的色调映射亮度效果L*。
通过采用以上的技术方案,本发明的有益效果是:本发明通过对图像进行分层拉普拉斯金字塔处理,进而将多层拉普拉斯金字塔处理结果进行融合,最终生成一张效果提升的图像。
附图说明
图1为本发明的基于拉普拉斯金字塔的色调映射方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,对本发明进行进一步详细的说明。应当理解,此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明,并不用于限定本发明。
图1为本发明的基于拉普拉斯金字塔的色调映射方法的流程图。
本发明公开了一种基于拉普拉斯金字塔的色调映射方法,其具体包括以下的步骤:
步骤一、获取彩色图Ir,g,b,并计算该彩色图的灰度图L;
步骤二、将灰度图L进行等间隔量化,量化后亮度等级记为L0,L1,...LN;
步骤三、对灰度图L计算高斯金字塔pG[0..N],并设置一个空金字塔pL[0..N],其二者层数均为N;
步骤四、对每一个量化等级k,0≤k≤N,对灰度图L,根据量化等级Lk进行重映射调整,得到图像L′,对图像L′计算其拉普拉斯金字塔pL′[0..N];根据pL′[0..N]和pG[0..N]调整先前计算出的拉普拉斯金字塔pL[0..N];
步骤五、根据步骤四最终得到的拉普拉斯金字塔pL[0..N]重建出最终的图像。
其中的一个实施例如下
一种基于拉普拉斯金字塔的色调映射方法,其具体步骤如下:
1.获取彩色图像Ir,g,b,(可以将图像R,G,B三个通道归一化,归一化之后处理0-1区间浮点数,不归一化处理0-255区间),提取出图像转换到亮度通道L,提取方法可以适用任意RGB转灰度图公式进行计算,本实施例按照如下式子计算。
L=R*0.299+G*0.587+B*0.114(1)
2.计算原彩色图像与灰度图像像素之比:
Ratior,g,b=(R(x,y)/L(x,y),G(x,y)/L(x,y),B(x,y)/L(x,y)) (2)
3.将灰度图像L进行等间隔Δ量化,量化后亮度等级记为L0,L1,...LN,其中量化等级N的取值范围为1-255,比如可以取50,N越小,其色调映射效果越不明显,N越大,计算越耗时。经过多次实验发现小于50比较多的时候效果不好,大于50比较多的速度慢。因此N在50附近能得到很好的映射效果。
4.对图像L计算高斯金字塔pG[0..N],并设置一个空金字塔pL[0..N],其二者层数均为N。
5.对每一个量化等级k,0≤k≤N,对灰度图像L,根据量化等级Lk按照如下式子进行重映射调整,得到图像L′:
对于L(x,y)≤σ,按式3计算
L′(x,y)=Lk+sign(L(x,y)-Lk)*σ*(|L(x,y)-Lk|/σ)α (3)
对于L(x,y)≤σ,按式4计算
L′(x,y)=Lk+sign(L(x,y)-Lk)*β*(|L(x,y)-Lk|/σ)+σ) (4)
式中取值为:
σ=0.4,α=0.15,β=0。
6.对图像L′计算其拉普拉斯金字塔pL′[0..N]。然后根据pL′[0..N]和pG[0..N]按照如下规则调整先前计算所得的拉普拉斯金字塔pL[0..N]:
其中0≤i≤N。
7.根据拉普拉斯金字塔pL[0..N]重建出最终的图像,其重建规则如下:
从拉普拉斯金字塔pL[0..N]最顶层pLN开始,逐层上采样,得到pL′N,pL′N的宽高应为pLN的两倍,和pLN-1一致。将pL′N和pLN-1相加。按照此过程一直到最下层pL0合并完毕,即可得到最终的色调映射亮度效果L*。
8.按照下式计算即可得到彩色图像的最终色调映射结果:
I′r,g,b=(L*(x,y)*Ratior(x,y)λ,L*(x,y)*Ratiog(x,y)λ,L*(x,y)*Ratiob(x,y)λ)(6)
λ为控制饱和度参数,取值为1≤λ≤3,本实施例取1.5。
注:本发明同时也适用于直接对RGB三通道图像进行计算,其计算结果与以上一致,只是在处理过程中无需使用步骤2和8。
上述说明示出并描述了本发明的一个优选实施例,但如前所述,应当理解本发明并非局限于本文所披露的形式,不应看作是对其他实施例的排除,而可用于各种其他组合、修改和环境,并能够在本文所述发明构想范围内,通过上述教导或相关领域的技术或知识进行改动。而本领域人员所进行的改动和变化不脱离本发明的精神和范围,则都应在本发明所附权利要求的保护范围内。
Claims (7)
1.一种基于拉普拉斯金字塔的色调映射方法,其具体包括以下的步骤:
步骤一、获取彩色图Ir,g,b,并计算该彩色图的灰度图L;
步骤二、将灰度图L进行等间隔△量化,量化后亮度等级记为L0,L1,...LN;
步骤三、对灰度图L计算高斯金字塔pG[0..N]及拉普拉斯金字塔pL[0..N],其二者层数均为N;
步骤四、对每一个量化等级k,0≤k≤N,对灰度图L,根据量化等级Lk进行重映射调整,得到图像L′,对图像L′计算其拉普拉斯金字塔pL′[0..N];根据pL′[0..N]和pG[0..N]调整先前计算出的拉普拉斯金字塔pL[0..N];
步骤五、根据步骤四最终得到的拉普拉斯金字塔pL[0,N]重建出最终的图像。
2.如权利要求1所述的基于拉普拉斯金字塔的色调映射方法,其特征在于所述对灰度图L,根据量化等级Lk进行重映射调整,得到图像L′的具体过程为:
对于L(x,y)≤σ,L′(x,y)=Lk+sign(L(x,y)-Lk)*σ*(|L(x,y)-Lk|/σ)α
对于L(x,y)>σ,L'(x,y)=Lk+sig(nL(x,y)-Lk)*(β*(|L(x,y)-Lk|-σ)+σ)
其中:σ=0.4,α=0.15,β=0。
3.如权利要求1所述的基于拉普拉斯金字塔的色调映射方法,其特征在于所述根据pL′[0..N]和pG[0..N]调整先前计算出的拉普拉斯金字塔pL[0..N]的过程具体为:其中0≤i≤N。
4.如权利要求1所述的基于拉普拉斯金字塔的色调映射方法,其特征在于所述方法还包括以下的步骤:在步骤一后计算原彩色图与灰度图像素之比:Ratior,g,b=(R(x,y)/L(x,y),G(x,y)/L(x,y),B(x,y)/L(x,y));在步骤五后按照下式计算即可得到彩色图像的最终色调映射结果:
I'r,g,b=(L”(x,y)*Ratior(x,y)λ,L”(x,y)*Ratiog(x,y)λ,L”(x,y)*Ratiob(x,y)λ);
其中λ为控制饱和度参数,1≤λ≤3;L”为步骤五得到的最终的色调映射亮度效果。
5.如权利要求1所述的基于拉普拉斯金字塔的色调映射方法,其特征在于所述计算该彩色图的灰度图L具体为:L=R*0.299+G*0.587+B*0.114。
6.如权利要求2所述的基于拉普拉斯金字塔的色调映射方法,其特征在于所述N=50。
7.如权利要求1所述的基于拉普拉斯金字塔的色调映射方法,其特征在于所述步骤五具体为:从拉普拉斯金字塔pL[0..N]最顶层pLN开始,逐层采样,得到pL'N,pL'N的宽高应为pLN的两倍,和pLN-1一致;将pL'N和pLN-1相加;按照此过程一直到最下层pL0合并完毕,即可得到最终的色调映射亮度效果L”。
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