CN113096035A - 高动态范围图像生成方法、装置、智能终端及存储介质 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种高动态范围图像生成方法、装置、智能终端及存储介质，其中，上述高动态范围图像生成方法包括：获取目标信号，其中，上述目标信号为高动态范围格式的信号；基于上述目标信号获取亮度数据；基于上述亮度数据获取目标亮度映射曲线；基于上述目标信号和上述目标亮度映射曲线生成高动态范围图像。与现有技术相比，本发明方案可以根据目标信号中的亮度数据动态地获取对应的目标亮度映射曲线，对于不同的具体场景，其亮度数据不同，因而可以获得不同的针对具体场景的目标亮度映射曲线，实现针对具体的场景进行效果优化，有利于避免不同场景下的细节丢失，提高生成的HDR图像的质量。

Description

高动态范围图像生成方法、装置、智能终端及存储介质

技术领域

本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及的是一种高动态范围图像生成方法、装置、智能终端及存储介质。

背景技术

随着科学技术的迅速发展，高动态范围(HDR，High-Dynamic Range)成像(HDRI，High-Dynamic Range Image)技术得到了越来越广泛的应用。高动态范围成像技术获得的图像比普通RGB格式的图像有更大的亮度值范围，能够给用户带来更好的体验，因此也越来越受到关注。目前，各显示设备通常获取HDR格式信号，基于HDR格式信号生成对应的HDR图像并输出。但HDR格式信号编码时采用的亮度较高，用户所使用的显示设备通常很难直接输出对应的亮度，因此需要对亮度进行调整，以适应用户的显示设备，使得显示设备能顺利输出HDR图像。

现有技术中，通常为用户的显示设备设置一条亮度映射曲线，当显示设备接收到HDR格式的信号时，通过亮度映射曲线将HDR信号中的亮度映射到显示设备可以实现的范围内，从而实现对应的HDR图像的生成和输出。现有技术的问题在于，基于静态的亮度映射曲线进行映射，无法针对具体的场景进行效果优化，容易导致暗场和/或高亮场景的细节丢失，影响生成的HDR图像的质量。

因此，现有技术还有待改进和发展。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种高动态范围图像生成方法、装置、智能终端及存储介质，旨在解决现有技术中通过静态的亮度映射曲线对HDR信号中的亮度进行映射时，无法针对具体的场景进行效果优化，容易导致暗场和/或高亮场景的细节丢失，影响生成的HDR图像的质量的问题。

为了实现上述目的，本发明第一方面提供一种高动态范围图像生成方法，其中，上述方法包括：

获取目标信号，其中，上述目标信号为高动态范围格式的信号；

基于上述目标信号获取亮度数据；

基于上述亮度数据获取目标亮度映射曲线；

基于上述目标信号和上述目标亮度映射曲线生成高动态范围图像。

可选的，上述基于上述目标信号获取亮度数据，包括：

对上述目标信号进行解码，获取各像素点对应的亮度值；

基于各上述像素点对应的亮度值获取亮度数据。

可选的，上述基于各上述像素点对应的亮度值获取亮度数据，包括：

获取亮度区间；

基于各上述亮度区间对应的亮度值范围和各上述像素点对应的亮度值，获取各上述亮度区间对应的亮度概率值，作为上述亮度数据。

可选的，上述基于上述亮度数据获取目标亮度映射曲线，包括：

获取各上述亮度区间对应的概率阈值；

获取上述亮度概率值大于对应的概率阈值的亮度区间，作为目标亮度区间；

基于上述目标亮度区间获取上述目标亮度映射曲线。

可选的，上述基于上述目标亮度区间获取上述目标亮度映射曲线，包括：

当仅存在一个上述目标亮度区间时，获取上述目标亮度区间对应的亮度映射曲线，作为上述目标亮度映射曲线；

当存在多个上述目标亮度区间时，获取最大概率区间对应的亮度映射曲线，作为上述目标亮度映射曲线，其中，上述最大概率区间是上述目标亮度区间中对应的亮度概率值最大的目标亮度区间。

可选的，上述基于上述目标亮度区间获取上述目标亮度映射曲线，还包括：

当不存在上述目标亮度区间时，分别获取各上述亮度区间对应的混合比例值和亮度映射曲线；

基于各上述混合比例值和各上述亮度映射曲线获取目标亮度映射曲线。

可选的，上述基于上述目标亮度区间获取上述目标亮度映射曲线，包括：

获取分段亮度映射曲线，其中，每个上述亮度区间分别与上述分段亮度映射曲线的至少一个分段对应；

获取各上述目标亮度区间对应的调整系数；

基于上述调整系数对各上述目标亮度区间对应的分段进行调整，将调整后的分段亮度映射曲线作为上述目标亮度映射曲线。

本发明第二方面提供一种高动态范围图像生成装置，其中，上述装置包括：

目标信号获取模块，用于获取目标信号，其中，上述目标信号为高动态范围格式的信号；

亮度数据获取模块，用于基于上述目标信号获取亮度数据；

目标亮度映射曲线获取模块，用于基于上述亮度数据获取目标亮度映射曲线；

图像生成模块，用于基于上述目标信号和上述目标亮度映射曲线生成高动态范围图像。

本发明第三方面提供一种智能终端，上述智能终端包括存储器、处理器以及存储在上述存储器上并可在上述处理器上运行的高动态范围图像生成程序，上述高动态范围图像生成程序被上述处理器执行时实现任意一项上述高动态范围图像生成方法的步骤。

本发明第四方面提供一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质上存储有高动态范围图像生成程序，上述高动态范围图像生成程序被处理器执行时实现任意一项上述高动态范围图像生成方法的步骤。

由上可见，本发明方案中，获取目标信号，其中，上述目标信号为高动态范围格式的信号；基于上述目标信号获取亮度数据；基于上述亮度数据获取目标亮度映射曲线；基于上述目标信号和上述目标亮度映射曲线生成高动态范围图像。与现有技术相比，本发明方案可以根据目标信号中的亮度数据动态地获取对应的目标亮度映射曲线，对于不同的具体场景，其亮度数据不同，因而可以获得不同的针对具体场景的目标亮度映射曲线，实现针对具体的场景进行效果优化，有利于避免不同场景下的细节丢失，提高生成的HDR图像的质量。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1是本发明实施例提供的一种高动态范围图像生成方法的流程示意图；

图2是本发明实施例图1中步骤S200的具体流程示意图；

图3是本发明实施例图2中步骤S202的具体流程示意图；

图4是本发明实施例图1中步骤S300的具体流程示意图；

图5是本发明实施例图4中步骤S303的具体流程示意图；

图6是本发明实施例提供的一种获取目标亮度映射曲线的流程示意图；

图7是本发明实施例图4中步骤S303的具体流程示意图；

图8是本发明实施例提供的一种获取目标亮度映射曲线的流程示意图；

图9是本发明实施例提供的一种高动态范围图像生成装置的结构示意图；

图10是本发明实施例提供的一种智能终端的内部结构原理框图。

具体实施方式

以下描述中，为了说明而不是为了限定，提出了诸如特定***结构、技术之类的具体细节，以便透彻理解本发明实施例。然而，本领域的技术人员应当清楚，在没有这些具体细节的其它实施例中也可以实现本发明。在其它情况下，省略对众所周知的***、装置、电路以及方法的详细说明，以免不必要的细节妨碍本发明的描述。

应当理解，当在本说明书和所附权利要求书中使用时，术语“包括”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

如在本说明书和所附权利要求书中所使用的那样，术语“如果”可以依据上下文被解释为“当…时”或“一旦”或“响应于确定”或“响应于检测到”。类似的，短语“如果确定”或“如果检测到[所描述条件或事件]”可以依据上下文被解释为意指“一旦确定”或“响应于确定”或“一旦检测到[所描述的条件或事件]”或“响应于检测到[所描述条件或事件]”。

下面结合本发明实施例的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。

在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其它不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。

随着科学技术的迅速发展，高动态范围(HDR，High-Dynamic Range)成像(HDRI，High-Dynamic Range Image)技术得到了越来越广泛的应用。高动态范围成像技术获得的图像比普通RGB格式的图像有更大的亮度值范围，能够给用户带来更好的体验，因此也越来越受到关注。随之而来的，目前也出现了不同的HDR信号格式，其中，HDR 10是目前应用最为广泛的一种HDR信号格式。HDR 10信号编码时采用的是静态元数据，传输到显示终端时，显示终端根据自身的显示能力生成对应的HDR图像并输出。但HDR格式信号编码时采用的亮度较高，例如HDR 10格式信号编码时采用的亮度通常在1000nit以上，用户的显示设备(即显示终端)通常难以达到该亮度，因此无法直接输出对应的亮度，需要对亮度进行调整和映射，以适应用户的显示设备，使得显示设备能顺利输出HDR图像。

现有技术中，通常为用户的显示设备设置一条亮度映射曲线，当显示设备接收到HDR格式的信号时，通过亮度映射曲线将HDR信号中的亮度映射到显示设备可以实现的范围内，从而实现对应的HDR图像的生成和输出。现有技术的问题在于，该亮度映射曲线是一条静态的亮度映射曲线，无法针对具体的场景进行合理的效果优化，容易导致暗场和/或高亮场景的细节丢失，如出现暗场过暗、高亮场景过曝的情况，使得生成的HDR图像的部分细节丢失，影响生成的HDR图像的质量。

为了解决现有技术的问题，本发明提供一种高动态范围图像生成方法，在本发明实施例中，获取目标信号，其中，上述目标信号为高动态范围格式的信号；基于上述目标信号获取亮度数据；基于上述亮度数据获取目标亮度映射曲线；基于上述目标信号和上述目标亮度映射曲线生成高动态范围图像。与现有技术相比，本发明方案可以根据目标信号中的亮度数据动态地获取对应的目标亮度映射曲线，对于不同的具体场景，其亮度数据不同，因而可以获得不同的针对具体场景的目标亮度映射曲线，实现针对具体的场景进行效果优化，有利于避免不同场景下的细节丢失，提高生成的HDR图像的质量。

示例性方法

如图1所示，本发明实施例提供一种高动态范围图像生成方法，具体的，上述方法包括如下步骤：

步骤S100，获取目标信号，其中，上述目标信号为高动态范围格式的信号。

具体的，显示设备接收上述高动态范围格式的目标信号后，基于目标信号生成对应的高动态范围格式图像。本实施例中，上述目标信号具体为HDR 10格式的信号。

步骤S200，基于上述目标信号获取亮度数据。

其中，上述亮度数据包括目标信号中对应的各像素点在各个亮度区间出现的概率。具体的，对上述目标信号进行解码，可以提取对应的各像素点的亮度值信息，从而获得各像素点在各个亮度区间出现的概率。

步骤S300，基于上述亮度数据获取目标亮度映射曲线。

步骤S400，基于上述目标信号和上述目标亮度映射曲线生成高动态范围图像。

其中，上述目标亮度映射曲线是用于将目标信号中的亮度进行对应映射的曲线。具体的，基于各像素点在各个亮度区间出现的概率获取对应的目标亮度映射曲线，从而使得显示设备可以基于目标亮度映射曲线将目标信号中的亮度对应映射到显示设备可以实现的亮度值范围，完成HDR图像的生成和输出。

由上可见，本发明实施例提供的高动态范围图像生成方法，获取目标信号，其中，上述目标信号为高动态范围格式的信号；基于上述目标信号获取亮度数据；基于上述亮度数据获取目标亮度映射曲线；基于上述目标信号和上述目标亮度映射曲线生成高动态范围图像。与现有技术相比，本发明方案可以根据目标信号中的亮度数据动态地获取对应的目标亮度映射曲线，对于不同的具体场景，其亮度数据不同，因而可以获得不同的针对具体场景的目标亮度映射曲线，实现针对具体的场景进行效果优化，有利于避免不同场景下的细节丢失，提高生成的HDR图像的质量。

具体的，本实施例中，如图2所示，上述步骤S200包括：

步骤S201，对上述目标信号进行解码，获取各像素点对应的亮度值。

步骤S202，基于各上述像素点对应的亮度值获取亮度数据。

具体的，基于上述目标信号的具体编码格式对目标信号进行对应的解码，以获取目标信号中包括的各像素点对应的亮度值。本实施例中，上述目标信号为HDR 10格式的信号，因此基于HDR 10信号的编码格式对目标信号进行对应的解码。进一步的，获得各像素点对应的亮度值后，可以分析当前目标信号的各个像素点在各个亮度区间出现的概率。

具体的，本实施例中，如图3所示，上述步骤S202包括：

步骤S2021，获取亮度区间。

具体的，上述亮度区间可以预先划分和设置，也可以根据用户实时输入的区间范围或区间阈值而生成。具体的亮度区间个数和亮度区间对应的范围可以根据实际需求进行设置和调整，在此不做具体限定。可选的，每一个上述亮度区间可以对应一个亮度场景，以实现针对用户需要的不同亮度场景进行具体优化，生成对应的HDR图像。

步骤S2022，基于各上述亮度区间对应的亮度值范围和各上述像素点对应的亮度值，获取各上述亮度区间对应的亮度概率值，作为上述亮度数据。

具体的，分别计算落入各个亮度区间的像素点的数目与像素点总数的比值，即像素点落入对应的亮度区间的概率值，作为该亮度区间对应的亮度概率值。

本实施例中还提供一种具体应用场景下的亮度概率值计算方法，在该应用场景中，假设目标信号(HDR 10信号)的最大编码亮度为4000nit，预设3个亮度区间，如高亮度区间、中亮度区间和低亮度区间，分别对应高、中、低3种亮度场景。可选的，用户可以输入或预先设置各个亮度区间对应的最高亮度阈值，例如可以设置高亮度区间、中亮度区间和低亮度区间对应的最高亮度阈值分别为width(h)、width(m)和width(l)，则低亮度区间范围为0～width(l)nit，中亮度区间范围为width(l+1)～width(m)nit，高亮度区间范围为width(m+1)～width(h)nit。具体的，本实施例中，上述width(h)＝4000，width(m)＝1000，width(l)＝100，对应的低亮度场景对应的亮度区间范围为0～100nit，中亮度场景对应的亮度区间范围为101～1000nit，高亮度场景对应的亮度区间范围为1001～4000nit。当然，具体的亮度区间和亮度场景的个数及其对应的具体范围可以根据实际需求进行调整，在此不做具体限定。

对于某一个像素点，设其落入低亮度区间的概率为p(l)，落入中亮度区间的概率为p(m)，落入高亮度区间的概率为p(h)，则有：

其中，n(i)表示亮度等于i的像素点的个数，N为总的像素点个数。根据上述公式(1)到(3)，可以求得像素点落入各个亮度区间的概率，即各个亮度区间(亮度场景)对应的亮度概率值。

具体的，本实施例中，如图4所示，上述步骤S300包括：

步骤S301，获取各上述亮度区间对应的概率阈值。

其中，上述概率阈值为用于判断像素点落入对应的亮度区间的可能性大小的阈值，可以根据实际需求进行设置和调整。对于某一亮度区间，当对应的概率阈值大于概率阈值时，说明像素点落入该亮度区间的可能性较大。

步骤S302，获取上述亮度概率值大于对应的概率阈值的亮度区间，作为目标亮度区间。

步骤S303，基于上述目标亮度区间获取上述目标亮度映射曲线。

当某一亮度区间的亮度概率值超过对应的概率阈值时，说明像素点落入该亮度区间的概率较大，可以将该亮度区间作为目标亮度区间，从而基于目标亮度区间获取对应的目标亮度映射曲线。

在一种应用场景中，对于每一个亮度区间(或亮度场景)，可以预先设置对应的一条亮度映射曲线，也可以根据实际需求由用户输入对应的亮度映射曲线数据，对应的亮度映射曲线还可以根据实际需求进行调整，在此不做具体限定。

可选的，如图5所示，上述步骤S303包括：

步骤S3031，当仅存在一个上述目标亮度区间时，获取上述目标亮度区间对应的亮度映射曲线，作为上述目标亮度映射曲线。

步骤S3032，当存在多个上述目标亮度区间时，获取最大概率区间对应的亮度映射曲线，作为上述目标亮度映射曲线，其中，上述最大概率区间是上述目标亮度区间中对应的亮度概率值最大的目标亮度区间。

可选的，上述步骤S303还包括：当不存在上述目标亮度区间时，分别获取各上述亮度区间对应的混合比例值和亮度映射曲线；基于各上述混合比例值和各上述亮度映射曲线获取目标亮度映射曲线。

具体的，对于本实施例提供的上述设置3种亮度区间的应用场景，设高、中、低三种亮度区间对应的概率阈值分别为a、b和c，当p(h)大于a时，高亮度区间可以作为目标亮度区间，当p(m)大于b时，中亮度区间可以作为目标亮度区间，当p(l)大于c时，低亮度区间可以作为目标亮度区间。上述目标亮度区间可以为一个或多个亮度区间(对应一个或多个亮度区间的亮度概率值超出概率阈值)，也可能不存在目标亮度区间。其中，上述各亮度区间的概率阈值可以根据实际需求进行设置和调整，各概率阈值可以相等也可以不相等，例如，可以设置a＝0.2、b＝0.3、c＝0.5。图6是本发明实施例提供的一种获取目标亮度映射曲线的流程示意图，如图6所示，当仅存在一个目标亮度区间时，例如，只有高亮度区间的亮度概率值超出概率阈值时，获取该目标亮度区间对应的亮度映射曲线作为目标亮度映射曲线。其中，各个亮度区间对应的亮度映射曲线可以预先设置，也可以获取用户输入的亮度映射曲线数据后进行生成，本实施例中，以预先设置各个亮度区间对应的亮度映射曲线为例进行具体说明。当存在多个目标亮度区间时，获取目标亮度区间中对应的亮度概率值最大的目标亮度区间，作为最大概率区间，并将最大概率区间对应的亮度映射曲线作为目标亮度映射曲线。例如，当高亮度区间和低亮度区间对应的亮度概率值分别超过了a和c，则比较高亮度区间和低亮度区间对应的亮度概率值的大小，当高亮度区间对应的亮度概率值更大时，将高亮度区间对应的亮度映射曲线作为目标亮度映射曲线。进一步的，当不存在上述目标亮度区间时，获取各个亮度区间对应的混合比例值和亮度映射曲线，基于混合比例值将各个亮度映射曲线按比例进行混合，获得目标亮度映射曲线。其中，亮度值信息包括各像素点对应的亮度值，上述混合比例值可以预先设置，也可以由用户输入，还可以根据实际需求进行调整，在此不做具体限定。

在另一种应用场景中，对于所有亮度区间(或亮度场景)，可以预先设置对应的一条分段亮度映射曲线，也可以根据实际需求由用户输入对应的分段亮度映射曲线数据，对应的分段亮度映射曲线还可以根据实际需求进行调整，在此不做具体限定。其中，每个亮度区间分别与分段亮度映射曲线的至少一个分段对应。本实施例中，以每个亮度区间与分段亮度映射曲线的一个分段对应为例进行具体说明。

可选的，如图7所示，上述步骤S303包括：

A3031，获取分段亮度映射曲线，其中，每个上述亮度区间分别与上述分段亮度映射曲线的至少一个分段对应。

A3032，获取各上述目标亮度区间对应的调整系数。

A3033，基于上述调整系数对各上述目标亮度区间对应的分段进行调整，将调整后的分段亮度映射曲线作为上述目标亮度映射曲线。

其中，上述调整系数可以预先设置，也可以由用户输入，还可以根据实际需求进行调整，在此不作具体限定。可选的，可以设高、中、低三种亮度区间对应的概率阈值分别为d、e和f，d、e、f的值与对应的a、b、c的值可以相等，也可以不相等，在此不做具体限定。具体的，将一条亮度映射曲线分为多段，作为分段亮度映射曲线，每一段设置对应的调整系数。例如，以高亮度区间、中亮度区间和低亮度区间为例(分别对应高亮场景、中亮场景和暗场景)，预先设置对应的调整系数分别为Kh、Km和Kl。图8是本发明实施例提供的一种获取目标亮度映射曲线的流程示意图，如图8所示，显示设备获取分段亮度映射曲线，基于各个亮度区间的亮度概率值和对应的概率阈值判断该亮度区间是否为目标亮度区间。对于每一个目标亮度区间，获取对应的调整系数，并基于该调整系数对分段亮度映射曲线对应的分段进行调整。例如，当高亮度区间的亮度概率值p(h)大于对应的概率阈值d时，获取高亮度区间的调整系数Kh，并基于Kh调整对应的分段。可选的，可以将高亮度区间对应的分段加上或乘上对应的调整系数Kh，还可以有其它调整方式，在此不做具体限定。如此，改变对应的目标区间的亮度映射曲线分段，可以改变该区间对应的图像效果，针对不同亮度的场景采用更合理的亮度映射曲线，显示更多的图像细节，提高图像质量。当存在多个目标亮度区间时，对所有目标亮度区间对应的分段都进行调整，当不存在目标亮度区间时(即所有的亮度区间的亮度概率值都没有超过对应的亮度阈值时)，则不对分段亮度映射曲线进行调整，直接将原始的分段亮度映射曲线作为目标亮度映射曲线。

示例性设备

如图9所示，对应于上述高动态范围图像生成方法，本发明实施例还提供一种高动态范围图像生成装置，上述高动态范围图像生成装置包括：

目标信号获取模块510，用于获取目标信号，其中，上述目标信号为高动态范围格式的信号。

可选的，上述高动态范围图像生成装置可以是用户的显示设备，显示设备接收上述高动态范围格式的目标信号后，基于目标信号生成对应的高动态范围格式图像。本实施例中，上述目标信号具体为HDR 10格式的信号。

亮度数据获取模块520，用于基于上述目标信号获取亮度数据。

其中，上述亮度数据包括目标信号中对应的各像素点在各个亮度区间出现的概率。具体的，对上述目标信号进行解码，可以提取对应的各像素点的亮度值信息，从而获得各像素点在各个亮度区间出现的概率。

目标亮度映射曲线获取模块530，用于基于上述亮度数据获取目标亮度映射曲线。

图像生成模块540，用于基于上述目标信号和上述目标亮度映射曲线生成高动态范围图像。

其中，上述目标亮度映射曲线是用于将目标信号中的亮度进行对应映射的曲线。具体的，基于各像素点在各个亮度区间出现的概率获取对应的目标亮度映射曲线，从而使得显示设备可以基于目标亮度映射曲线将目标信号中的亮度对应映射到显示设备可以实现的亮度值范围，完成HDR图像的生成和输出。

由上可见，本发明实施例提供的高动态范围图像生成装置，通过目标信号获取模块510获取目标信号，其中，上述目标信号为高动态范围格式的信号；通过亮度数据获取模块520基于上述目标信号获取亮度数据；通过目标亮度映射曲线获取模块530基于上述亮度数据获取目标亮度映射曲线；通过图像生成模块540基于上述目标信号和上述目标亮度映射曲线生成高动态范围图像。与现有技术相比，本发明方案可以根据目标信号中的亮度数据动态地获取对应的目标亮度映射曲线，对于不同的具体场景，其亮度数据不同，因而可以获得不同的针对具体场景的目标亮度映射曲线，实现针对具体的场景进行效果优化，有利于避免不同场景下的细节丢失，提高生成的HDR图像的质量。

可选的，上述亮度数据获取模块520具体用于：对上述目标信号进行解码，获取各像素点对应的亮度值；基于各上述像素点对应的亮度值获取亮度数据。

具体的，基于上述目标信号的具体编码格式对目标信号进行对应的解码，以获取目标信号中包括的各像素点对应的亮度值。本实施例中，上述目标信号为HDR 10格式的信号，因此基于HDR 10信号的编码格式对目标信号进行对应的解码。进一步的，获得各像素点对应的亮度值后，可以分析当前目标信号的各个像素点在各个亮度区间出现的概率。

可选的，上述亮度数据获取模块520还具体用于：获取亮度区间；基于各上述亮度区间对应的亮度值范围和各上述像素点对应的亮度值，获取各上述亮度区间对应的亮度概率值，作为上述亮度数据。

具体的，上述亮度区间可以预先划分和设置，也可以根据用户实时输入的区间范围或区间阈值而生成。具体的亮度区间个数和亮度区间对应的范围可以根据实际需求进行设置和调整，在此不做具体限定。可选的，每一个上述亮度区间可以对应一个亮度场景，以实现针对用户需要的不同亮度场景进行具体优化，生成对应的HDR图像。

具体的，分别计算落入各个亮度区间的像素点的数目与像素点总数的比值，即像素点落入对应的亮度区间的概率值，作为该亮度区间对应的亮度概率值。其中，计算各个亮度区间对应的亮度概率值的具体方式可以参照方法实施例中的描述，在此不再赘述。

可选的，上述目标亮度映射曲线获取模块530具体用于：获取各上述亮度区间对应的概率阈值；获取上述亮度概率值大于对应的概率阈值的亮度区间，作为目标亮度区间；基于上述目标亮度区间获取上述目标亮度映射曲线。

其中，上述概率阈值为用于判断像素点落入对应的亮度区间的可能性大小的阈值，可以根据实际需求进行设置和调整。对于某一亮度区间，当对应的概率阈值大于概率阈值时，说明像素点落入该亮度区间的可能性较大，可以将该亮度区间作为目标亮度区间，从而基于目标亮度区间获取对应的目标亮度映射曲线。

在一种应用场景中，对于每一个亮度区间(或亮度场景)，可以预先设置对应的一条亮度映射曲线，也可以根据实际需求由用户输入对应的亮度映射曲线数据，对应的亮度映射曲线还可以根据实际需求进行调整，在此不做具体限定。

可选的，上述目标亮度映射曲线获取模块530还具体用于：当仅存在一个上述目标亮度区间时，获取上述目标亮度区间对应的亮度映射曲线，作为上述目标亮度映射曲线；当存在多个上述目标亮度区间时，获取最大概率区间对应的亮度映射曲线，作为上述目标亮度映射曲线，其中，上述最大概率区间是上述目标亮度区间中对应的亮度概率值最大的目标亮度区间。

进一步的，上述目标亮度映射曲线获取模块530还具体用于：当不存在上述目标亮度区间时，分别获取各上述亮度区间对应的混合比例值和亮度映射曲线；基于各上述混合比例值和各上述亮度映射曲线获取目标亮度映射曲线。

具体的获取对应的目标亮度映射曲线的流程可以参照方法实施例中的描述，在此不再赘述。

在另一种应用场景中，对于所有亮度区间(或亮度场景)，可以预先设置对应的一条分段亮度映射曲线，也可以根据实际需求由用户输入对应的分段亮度映射曲线数据，对应的分段亮度映射曲线还可以根据实际需求进行调整，在此不做具体限定。其中，每个亮度区间分别与分段亮度映射曲线的至少一个分段对应。本实施例中，以每个亮度区间与分段亮度映射曲线的一个分段对应为例进行具体说明。

在此应用场景中，上述目标亮度映射曲线获取模块530具体用于：获取分段亮度映射曲线，其中，每个上述亮度区间分别与上述分段亮度映射曲线的至少一个分段对应；获取各上述目标亮度区间对应的调整系数；基于上述调整系数对各上述目标亮度区间对应的分段进行调整，将调整后的分段亮度映射曲线作为上述目标亮度映射曲线。

其中，上述调整系数可以预先设置，也可以由用户输入，还可以根据实际需求进行调整，在此不作具体限定。具体的调整分段亮度映射曲线并获取对应的目标亮度映射曲线的流程可以参照方法实施例中的描述，在此不再赘述。

基于上述实施例，本发明还提供了一种智能终端，其原理框图可以如图10所示。上述智能终端包括通过***总线连接的处理器、存储器、网络接口以及显示屏。其中，该智能终端的处理器用于提供计算和控制能力。该智能终端的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和高动态范围图像生成程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和高动态范围图像生成程序的运行提供环境。该智能终端的网络接口用于与外部的终端通过网络连接通信。该高动态范围图像生成程序被处理器执行时实现上述任意一种高动态范围图像生成方法的步骤。该智能终端的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏。

本领域技术人员可以理解，图10中示出的原理框图，仅仅是与本发明方案相关的部分结构的框图，并不构成对本发明方案所应用于其上的智能终端的限定，具体的智能终端可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。

在一个实施例中，提供了一种智能终端，上述智能终端包括存储器、处理器以及存储在上述存储器上并可在上述处理器上运行的高动态范围图像生成程序，上述高动态范围图像生成程序被上述处理器执行时进行以下操作指令：

获取目标信号，其中，上述目标信号为高动态范围格式的信号；

基于上述目标信号获取亮度数据；

基于上述亮度数据获取目标亮度映射曲线；

基于上述目标信号和上述目标亮度映射曲线生成高动态范围图像。

本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，上述计算机可读存储介质上存储有高动态范围图像生成程序，上述高动态范围图像生成程序被处理器执行时实现本发明实施例提供的任意一种高动态范围图像生成方法的步骤。

应理解，上述实施例中各步骤的序号大小并不意味着执行顺序的先后，各过程的执行顺序应以其功能和内在逻辑确定，而不应对本发明实施例的实施过程构成任何限定。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为了描述的方便和简洁，仅以上述各功能单元、模块的划分进行举例说明，实际应用中，可以根据需要而将上述功能分配由不同的功能单元、模块完成，即将上述装置的内部结构划分成不同的功能单元或模块，以完成以上描述的全部或者部分功能。实施例中的各功能单元、模块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。另外，各功能单元、模块的具体名称也只是为了便于相互区分，并不用于限制本发明的保护范围。上述***中单元、模块的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在上述实施例中，对各个实施例的描述都各有侧重，某个实施例中没有详述或记载的部分，可以参见其它实施例的相关描述。

本领域普通技术人员可以意识到，结合本文中所公开的实施例描述的各实例的单元及算法步骤，能够以电子硬件、或者计算机软件和电子硬件的结合来实现。这些功能究竟是以硬件还是软件方式来执行，取决于技术方案的特定应用和设计约束条件。专业技术人员可以对每个特定的应用来使用不同的方法来实现所描述的功能，但是这种实现不应认为超出本发明的范围。

在本发明所提供的实施例中，应该理解到，所揭露的装置/终端设备和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置/终端设备实施例仅仅是示意性的，例如，上述模块或单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以由另外的划分方式，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。

上述集成的模块/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存储介质中。基于这样的理解，本发明实现上述实施例方法中的全部或部分流程，也可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，上述计算机程序可存储于一计算机可读存储介质中，该计算机程序在被处理器执行时，可实现上述各个方法实施例的步骤。其中，上述计算机程序包括计算机程序代码，上述计算机程序代码可以为源代码形式、对象代码形式、可执行文件或某些中间形式等。上述计算机可读介质可以包括：能够携带上述计算机程序代码的任何实体或装置、记录介质、U盘、移动硬盘、磁碟、光盘、计算机存储器、只读存储器(ROM，Read-Only Memory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccess Memory)、电载波信号、电信信号以及软件分发介质等。需要说明的是，上述计算机可读存储介质包含的内容可以根据司法管辖区内立法和专利实践的要求进行适当的增减。

以上所述实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解；其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不是相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (10)

1.一种高动态范围图像生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取目标信号，其中，所述目标信号为高动态范围格式的信号；

基于所述目标信号获取亮度数据；

基于所述亮度数据获取目标亮度映射曲线；

基于所述目标信号和所述目标亮度映射曲线生成高动态范围图像。

2.根据权利要求1所述的高动态范围图像生成方法，其特征在于，所述基于所述目标信号获取亮度数据，包括：

对所述目标信号进行解码，获取各像素点对应的亮度值；

基于各所述像素点对应的亮度值获取亮度数据。

3.根据权利要求2所述的高动态范围图像生成方法，其特征在于，所述基于各所述像素点对应的亮度值获取亮度数据，包括：

获取亮度区间；

基于各所述亮度区间对应的亮度值范围和各所述像素点对应的亮度值，获取各所述亮度区间对应的亮度概率值，作为所述亮度数据。

4.根据权利要求3所述的高动态范围图像生成方法，其特征在于，所述基于所述亮度数据获取目标亮度映射曲线，包括：

获取各所述亮度区间对应的概率阈值；

获取所述亮度概率值大于对应的概率阈值的亮度区间，作为目标亮度区间；

基于所述目标亮度区间获取所述目标亮度映射曲线。

5.根据权利要求4所述的高动态范围图像生成方法，其特征在于，所述基于所述目标亮度区间获取所述目标亮度映射曲线，包括：

当仅存在一个所述目标亮度区间时，获取所述目标亮度区间对应的亮度映射曲线，作为所述目标亮度映射曲线；

当存在多个所述目标亮度区间时，获取最大概率区间对应的亮度映射曲线，作为所述目标亮度映射曲线，其中，所述最大概率区间是所述目标亮度区间中对应的亮度概率值最大的目标亮度区间。

6.根据权利要求5所述的高动态范围图像生成方法，其特征在于，所述基于所述目标亮度区间获取所述目标亮度映射曲线，还包括：

当不存在所述目标亮度区间时，分别获取各所述亮度区间对应的混合比例值和亮度映射曲线；

基于各所述混合比例值和各所述亮度映射曲线获取目标亮度映射曲线。

7.根据权利要求4所述的高动态范围图像生成方法，其特征在于，所述基于所述目标亮度区间获取所述目标亮度映射曲线，包括：

获取分段亮度映射曲线，其中，每个所述亮度区间分别与所述分段亮度映射曲线的至少一个分段对应；

获取各所述目标亮度区间对应的调整系数；

基于所述调整系数对各所述目标亮度区间对应的分段进行调整，将调整后的分段亮度映射曲线作为所述目标亮度映射曲线。

8.一种高动态范围图像生成装置，其特征在于，所述装置包括：

目标信号获取模块，用于获取目标信号，其中，所述目标信号为高动态范围格式的信号；

亮度数据获取模块，用于基于所述目标信号获取亮度数据；

目标亮度映射曲线获取模块，用于基于所述亮度数据获取目标亮度映射曲线；

图像生成模块，用于基于所述目标信号和所述目标亮度映射曲线生成高动态范围图像。

9.一种智能终端，其特征在于，所述智能终端包括存储器、处理器以及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的高动态范围图像生成程序，所述高动态范围图像生成程序被所述处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述高动态范围图像生成方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质上存储有高动态范围图像生成程序，所述高动态范围图像生成程序被处理器执行时实现如权利要求1-7任意一项所述高动态范围图像生成方法的步骤。

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