CN114244969B - 一种图像亮度校正方法和硬件*** - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种硬件***，所述硬件***包括FPGA芯片和CPU芯片；所述CPU芯片，用于计算当伽马值为第一值时的伽马曲线段，以及将所述伽马曲线划分为分别对应不同的像素区间的多个伽马子曲线段；针对任意一个伽马子曲线段，按照与所述像素区间对应的步长从所述伽马子曲线段上采样，得到多个采样点，以及根据所述多个采样点的原始像素值和校正像素值生成伽马表；所述CPU芯片，还用于将所述伽马表传送至所述FPGA芯片；所述FPGA芯片，用于获取待处理图像的每个像素点的原始像素值；针对任意一个像素点的原始像素值，执行如下处理：根据所述伽马表确定与所述原始像素值对应的校正像素值。该方法用以采用硬件的方式实现图像亮度优化，提高图像处理效率。
Description
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域，尤其涉及一种图像亮度校正方法和硬件***。
背景技术
由于人眼对光的感应具有如下特点：对于暗处环境下的光线比较敏感，但对亮处环境下的光线不敏感。而图像传感器捕捉信号相对是直线变化的，为了纠正图像传感器和人眼感知之间的差异，所以在图像处理算法中，通常通过调整伽马(Gamma)曲线来调整图像信号的灰阶亮度，即对图像信号的灰阶亮度进行伽马校正。
但是目前的伽马校正运算量很大，中间运算过程还要用到大量浮点运算，最后结果又需要回归到整数，所以需要占用处理芯片的大量运算资源，且图像处理效率也偏低。
因此，亟需提供一种硬件方式可以实现高效地对图像信号的伽马校正。
发明内容
本发明提供一种图像亮度校正方法和硬件***，用以实现利用以采用硬件的方式实现图像优化，提高图像处理效率。
第一方面，本发明实施例提供一种图像亮度校正方法，该方法可以应用于包括FPGA芯片和CPU芯片的硬件***，所述方法包括：
所述CPU芯片计算当伽马值为第一值时的伽马曲线段，以及将所述伽马曲线划分为分别对应不同的像素区间的多个伽马子曲线段。
针对任意一个伽马子曲线段，所述CPU芯片按照与所述像素区间对应的步长从所述伽马子曲线段上采样，得到多个采样点，以及根据所述多个采样点的原始像素值和校正像素值生成伽马表。
所述FPGA芯片从CPU芯片获取伽马表；以及获取待处理图像的每个像素点的原始像素值；针对任意一个像素点的原始像素值，执行如下处理：根据所述伽马表确定与所述原始像素值对应的校正像素值。
本发明提供的图像亮度校正方法的有益效果在于：一方面，采样伽马曲线段上的采样点和计算伽马系数这一复杂的计算过程由高速的CPU芯片来执行，相比由FPGA来执行运算过程，可以大幅提升运算速度；另一方面，基于FPGA低时延、并行性和低功耗特点，利用从CPU芯片获取的伽马表对所述原始像素值进行伽马校正，可以实现图像信号的快速伽马校正，该方法采用硬件的方式实现图像优化，能够大幅提高图像处理效率。
在一种可能的实现方案中，FPGA芯片根据所述伽马表确定与所述原始像素值对应的校正像素值，具体用于：在所述伽马表查找是否存在与所述原始像素值对应的校正像素值；若存在，则将所述校正像素值作为所述原始像素值伽马校正后的像素值；若不存在，则确定所述原始像素值落入的像素区间，以及利用所述伽马表中所述像素区间对应的采样点，计算所述像素区间对应的伽马系数，利用所述伽马系数对所述原始像素值进行伽马校正，得到校正后的像素值。该方法中，FPGA芯片利用从CPU芯片获取的伽马表对所述原始像素值进行伽马校正，可以实现图像信号的快速伽马校正，该方法采用硬件的方式实现图像优化，能够大幅提高图像处理效率。
在一种可能的实现方案中，当伽马值从第一值切换为第二值时，所述CPU芯片计算当伽马值为第二值时的伽马曲线，之后重复执行上述将所述伽马曲线划分为分别对应不同的像素区间的多个伽马子曲线段，直至得到校正后的像素值。该实现方案中，当图像处理的应用场景不同，伽马值需要发生变化时，通过CPU芯片就可以实现快速变更伽马曲线，以及得到新的采样点和伽马系数，相比完全由FPGA实现的方案来说，该方法可以实现伽马曲线的实现更新，设计更灵活。
在一种可能的实现方案中，不同像素区间对应的步长不同，像素值越小的像素区间，步长越小。该方案主要是考虑到人眼对于暗处环境下的光线比较敏感，因此像素值越小的像素区间采用较小的步长，一定程度上可以提高后续伽马校正的准确度。
在一种可能的实现方案中，不同像素区间对应的伽马系数不同。
第二方面，本发明提供一种硬件***，该硬件***包括FPGA芯片和CPU芯片，具体可以用于执行上述图像亮度校正方法。具体效果可以参见上述方法部分，在此不再重复赘述。
附图说明
图1为本发明实施例提供的一种通信***示意图；
图2为本发明实施例提供的一种图像亮度校正方法流程示意图；
图3为本发明实施例提供的一种伽马曲线段示意图；
图4为本发明实施例提供的基于图3所示的伽马曲线段进行分段的示意图；
图5为本发明实施例提供的基于图3所示的伽马曲线段进行采样的示意图；
图6为本发明实施例提供的一种终端示意图。
具体实施方式
目前已有的利用CPU进行伽马校正的主要原理如下：假设像素位宽为10bit(对应0～1023)，图像中有一个值是789的像素点A，那么CPU对这个像素点A进行伽马校正必须执行如下步骤：a：归一化处理，对于像素点A而言，其对应的归一化值为0.770996；b：若伽马值为0.434782609，对归一化后的像素点A进行预补偿的结果就是0.770996094^0.434782609＝0.893083881；c：反归一化：将经过预补偿的实数值反变换为[0，1023]之间的整数值。对于像素点A而言，将像素点A的预补偿结果0.893083881乘以1023，最后取整得到A预补偿后对应的像素值约为914，这个914就是最后校正后的像素值。
从上述方法可以看出，现有技术中的伽马校正运算量很大，中间用到大量浮点运算，最后结果又回到整数，上述运算过程如果由FPGA来执行，对于FPGA来说，计算难度大，且耗时较长。
为此，本发明提供一种图像亮度校正方法，该方法由包括CPU芯片和FPGA芯片的硬件***来执行，伽马计算过程由CPU芯片来执行，FPGA芯片利用各个像素区间对应的伽马系数对不同的像素值分别进行伽马校正，相较于传统的通过取倒数求幂指函数和预补偿的指数运算，线性变换的计算量减小了很多；因此可以实现图像信号的快速伽马校正，该方法采用硬件的方式实现图像优化，能够大幅提高图像处理效率。
下面将结合附图，对本发明中的技术方案进行详细描述。
以下先对下文中涉及的部分用语进行解释说明，以便于本领域技术人员理解。
(1)像素和亮度
眼睛所见的显示器上的一个点即一个像素，是由红(R)、绿(G)、蓝(B)三个子像素组成的，每一个子像素，其背后的光源都可以显现出不同的亮度，即，屏幕上每一个像素的亮度变化，都是由构成像素的RGB三个子像素的灰阶变化带来的。灰阶代表了由最暗亮度到最亮亮度之间不同的亮度层次，亮度层次越多，所能够呈现的画面就越细腻；以8bit的显示器面板(Panel)为例，能表现2的8次方个亮度层次，称之为256灰阶。
(2)伽马值
光源具有(Gamma)值，且该伽马值与光源的亮度正相关，Gamma值采用曲线表示，该曲线表示人眼对光的感应。
(3)伽马系数
本文中的伽马系数指的是每个像素区间对应的校正像素值与原始像素值之间的比值。
(4)现场可编程门阵列(fieldprogrammable gate array，FPGA)
FPGA是由许多的逻辑单元构成的逻辑器件，其中逻辑单元包括门、查找表和触发器，它具有丰富硬件资源、强大并行处理能力和灵活可重配置能力，在数据处理、通信、网络等很多领域得到了越来越多的广泛应用。FPGA是在PAL、GAL、CPLD等可编程器件的基础上进一步发展的产物，它是作为专用芯片(ASIC)领域中的一种半定制电路而出现的，既解决了定制电路的不足，又克服了原有可编程器件门电路数有限的缺点。
FPGA包括通用输入输出(general purpose input output，GPIO)接口和低电压差分信号(low voltage differential signaling，LVDS)接口，FPGA的每个管脚在上电后被定义为LVDS接口或GPIO接口，这样，FPGA管脚的电气特性在上电后是稳定不变的。
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行描述。其中，在本发明实施例的描述中，以下实施例中所使用的术语只是为了描述特定实施例的目的，而并非旨在作为对本发明的限制。如在本发明的说明书和所附权利要求书中所使用的那样，单数表达形式“一种”、“所述”、“上述”、“该”和“这一”旨在也包括例如“一个或多个”这种表达形式，除非其上下文中明确地有相反指示。还应当理解，在本发明以下各实施例中，“至少一个”、“一个或多个”是指一个或两个以上(包含两个)。术语“和/或”，用于描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系；例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B的情况，其中A、B可以是单数或者复数。字符“/”一般表示前后关联对象是一种“或”的关系。
在本说明书中描述的参考“一个实施例”或“一些实施例”等意味着在本发明的一个或多个实施例中包括结合该实施例描述的特定特征、结构或特点。由此，在本说明书中的不同之处出现的语句“在一个实施例中”、“在一些实施例中”、“在其他一些实施例中”、“在另外一些实施例中”等不是必然都参考相同的实施例，而是意味着“一个或多个但不是所有的实施例”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“包括”、“包含”、“具有”及它们的变形都意味着“包括但不限于”，除非是以其他方式另外特别强调。术语“连接”包括直接连接和间接连接，除非另外说明。“第一”、“第二”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。
在本发明实施例中，“示例性地”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本发明实施例中被描述为“示例性地”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性地”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。
如图1所示，为适用于本发明实施例的通信***，该***包括图像传感器10、硬件***20和显示器30。其中，图像传感器10向硬件***20发送图像信号。硬件***20包括FPGA芯片201和CPU芯片202。CPU芯片集成在FPGA中，CPU芯片202用于计算不同像素区间对应的伽马系数，FPGA芯片201用于利用不同像素区间的伽马系数对图像信号进行伽马校正。显示器30，用于显示经过伽马校正后的图像信号。
本发明中的包含硬件***20的终端设备也可以称为用户设备(user equipment，UE)、接入终端、用户单元、用户站、移动站、移动台、远方站、远程终端、移动设备、用户终端、终端、无线通信设备、用户代理或用户装置。本发明的实施例中的终端设备可以是手机(mobile phone)、平板电脑(Pad)、智能打印机、火车探测器、加油站探测器、带无线收发功能的电脑、虚拟现实(virtual reality，VR)终端设备、增强现实(augmented reality，AR)终端设备、工业控制(industrial control)中的无线终端、无人驾驶(self driving)中的无线终端、远程医疗(remote medical)中的无线终端、智能电网(smart grid)中的无线终端、运输安全(transportation safety)中的无线终端、智慧城市(smart city)中的无线终端、智慧家庭(smart home)中的无线终端等等。本发明的实施例对应用场景不做限定。
应理解，图1仅为便于理解而示例的简化示意图，该通信***中还可以包括其他图像信号处理器或者还可以包括其他终端设备，图1中未予以画出。
本发明实施例提供的一种图像亮度校正方法，该方法可以由图1所示的通信***中的硬件***20来执行。应理解，本发明中，由硬件***20执行的步骤也可以具体由CPU芯片202和FPGA201执行。如图2所示，示出本发明实施例提供的一种图像亮度校正方法，该方法包括：
S201，所述CPU芯片计算当伽马值为第一值时的伽马曲线段，以及将所述伽马曲线划分为分别对应不同的像素区间的多个伽马子曲线段。
其中，CPU芯片可以根据如下公式，计算得到伽马值为第一值时伽马曲线段，公式为：其中，Gamma表示伽马值，C表示当前像素位宽下的最大像素值，x表示原始像素值，y表示校正像素值。
示例性地，图3示出了CPU芯片所计算的伽马值为0.4545、像素位宽12bit对应的伽马曲线段。图4示出了不同的像素区间的四个伽马子曲线段，像素矩阵中的原始像素值区间为0～4095，所述伽马子曲线段的段数为4。
S202，针对任意一个伽马子曲线段，按照与所述像素区间对应的步长从所述伽马子曲线段上采样，得到多个采样点，以及根据所述多个采样点的原始像素值和校正像素值生成伽马表。
该步骤中，不同像素区间对应的步长不同，像素值越小的像素区间，步长越小。示例性地，如图5所示，对伽马值为0.4545，像素位宽为12bit对应的伽马曲线段进行采样，具体地，在不同的像素(pixel)区间取不同的步长进行Gamma描点，其中原始像素值(0，1023)的像素区间对应的步长为64，原始像素值(1024，2047)的像素区间对应的步长为128，原始像素值(2048，3071)的像素区间对应的步长为256，原始像素值(3072，4095)的像素区间对应的步长为512。从图5中可见，像素值越小的像素区间，步长越小，采样点越密集，像素值越大的像素区间，步长越大，采样点越稀疏。
值得说明的是，CPU芯片也可以不计算生成伽马曲线段，而是根据上述公式生成当前像素位宽下的每个原始像素值和对应的校正像素值，得到每个原始像素值和对应的校正像素值的数据库，然后将所述数据库划分为不同的像素区间对应的子数据库。之后可以按照不同像素区间对应的步长，进行采样，得到伽马表。
S203，CPU芯片将所述伽马表传送至所述FPGA芯片。
该步骤中，CPU芯片可以将所述伽马子曲线段对应的各个采样点对应的原始像素值和校正像素值组成伽马表，通AXI总线发送伽马表到FPGA芯片201的逻辑代码上，从而FPGA201的Gamma算法模块203可以从伽马表获取不同的像素区间各个采样点的原始像素值和校正像素值。
S204，所述FPGA芯片获取待处理图像的每个像素点的原始像素值。
该步骤中，FPGA芯片201的HDMI控制模块204可以从图像传感器10获取待处理图像的每个像素点的原始像素值。
S205，针对任意一个像素点的原始像素值，执行如下处理：根据所述伽马表确定与所述原始像素值对应的校正像素值。
在S205中，一种可能的实施方式中，在所述伽马表查找是否存在与所述原始像素值对应的校正像素值；若存在，则将所述校正像素值作为所述原始像素值伽马校正后的像素值；若不存在，则确定所述原始像素值落入的像素区间，以及利用所述伽马表中所述像素区间对应的采样点，计算所述像素区间对应的伽马系数，利用所述伽马系数对所述原始像素值进行伽马校正，得到校正后的像素值。
示例性地，对伽马值为0.4545，像素位宽为12bit对应的伽马曲线段进行采样后，表1示意了原始像素值(0,1023)的像素区间对应的若干采样点的原始像素值和校正像素值之间的对应关系，例如原始像素值为64，则校正像素值为614。表2示意了原始像素值(1024，2047)的像素区间对应的若干采样点的原始像素值和校正像素值之间的对应关系，例如原始像素值为1024，则校正像素值为2180。表3示意了原始像素值(2048，3071)的像素区间对应的若干采样点的原始像素值和校正像素值之间的对应关系，例如原始像素值为2048，则校正像素值为2988。表4示意了原始像素值(3072，4095)的像素区间对应的若干采样点的原始像素值和校正像素值之间的对应关系，例如原始像素值为3072，则校正像素值为3593。
表1
| (0,0) | (64,614) | (128,845) | (192,1017) |
| (256,1159) | (320,1284) | (384,1395) | (448,1496) |
| (512,1590) | (576,1678) | (640,1760) | (704,1838) |
| (768,1913) | (832,1984) | (896,2052) | (960,2117) |
表2
| (1024,2180) | (1152,2300) | (1280,2413 | (1408,2052) |
| (1536,2662) | (1664,2719) | (1792,2812) | (1920,2902) |
表3
| (2048,2988) | (2304,3152) | (2560,3307) | (2816,3454) |
表4
| (3072,3593) | (3584,3854) | (4095,4095) |
本实施例中，FPGA芯片可以利用每个像素区间对应的采样点，近似的将表1中各个采样点的原始像素值和校正像素值，拟合成一条直线，从而建立该像素区间中校正像素值与原始像素值之间的对应关系。表一所对应的像素区间的伽马系数即为该直线的斜率，也就是表1中采样点的校正像素值与原始像素值之间的比值，依次类推，可以求得表2所对应的像素区间的伽马系数，以及表3所对应的像素区间的伽马系数。FPGA芯片获取待处理图像的每个像素点的原始像素值，将该原始像素值与伽马系数相乘，从而得到校正像素值。
在一种可能的实现方案中，当伽马值从第一值切换为第二值时，所述CPU芯片计算当伽马值为第二值时的伽马曲线，之后重复执行上述将所述伽马曲线划分为分别对应不同的像素区间的多个伽马子曲线段，直至所述FPGA芯片得到校正后的像素值。该实现方案中，当图像处理的应用场景不同，伽马值需要发生变化时，通过CPU芯片就可以实现快速变更伽马曲线，以及得到新的采样点和伽马系数，相比完全由FPGA实现的方案来说，该方法可以实现伽马曲线的实现更新，设计更灵活。
本发明实施例还提供如图6所示的终端设备600，包括处理器601、所述处理器601可以指代上述硬件***20，可实现图2所示的实施例中所示的方法。
可选的，处理器601除了实现图2所示的实施例的方法，还可以实现其他功能。
在又一种可能的设计中所述终端设备600中可以包括一个或多个存储器602，其上存有指令603，所述指令可在所述处理器上被运行，使得所述终端设备600执行上述方法实施例中描述的方法。可选的，所述存储器中还可以存储有数据。可选的处理器中也可以存储指令和/或数据。例如，所述一个或多个存储器602可以存储上述实施例中所描述的对应关系，或者上述实施例中所涉及的相关的参数或表格等。所述处理器和存储器可以单独设置，也可以集成在一起。
在又一种可能的设计中，所述终端设备600还可以包括通信接口604以及天线605。所述处理器601可以称为处理单元，对通信装置(终端或者基站)进行控制。所述通信接口604可以称为收发机、收发电路、或者收发器等，用于通过天线605实现通信装置的收发功能。
总之，以上所述仅为本发明技术方案的较佳实施例而已，并非用于限定本发明的保护范围。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。
Claims (6)
1.一种硬件***，其特征在于，包括FPGA芯片和CPU芯片；
所述CPU芯片，用于计算当伽马值为第一值时的伽马曲线段，以及将所述伽马曲线划分为分别对应不同的像素区间的多个伽马子曲线段；
不同像素区间对应的步长不同，像素值越小的像素区间，步长越小，针对任意一个伽马子曲线段，按照与所述像素区间对应的步长从所述伽马子曲线段上采样，得到多个采样点，以及根据所述多个采样点的原始像素值和校正像素值生成伽马表；
所述CPU芯片，还用于将所述伽马表传送至所述FPGA芯片；
所述FPGA芯片，用于获取待处理图像的每个像素点的原始像素值；针对任意一个像素点的原始像素值，执行如下处理：根据所述伽马表确定与所述原始像素值对应的校正像素值，包括
在所述伽马表查找是否存在与所述原始像素值对应的校正像素值；
若存在，则将所述校正像素值作为所述原始像素值伽马校正后的像素值；
若不存在，则确定所述原始像素值落入的像素区间，以及利用所述伽马表中所述像素区间对应的采样点，计算所述像素区间对应的伽马系数，利用所述伽马系数对所述原始像素值进行伽马校正，得到校正后的像素值。
2.根据权利要求1所述的硬件***，其特征在于，当伽马值从第一值切换为第二值时，所述CPU芯片，还用于计算当伽马值为第二值时的伽马曲线；
之后所述CPU芯片重复执行上述将所述伽马曲线划分为分别对应不同的像素区间的多个伽马子曲线段，直至所述FPGA芯片得到校正后的像素值。
3.根据权利要求1所述的硬件***，其特征在于，不同像素区间对应的伽马系数不同。
4.一种图像亮度校正方法，其特征在于，应用于包括CPU芯片和现场可编程门阵列FPGA芯片的硬件***，所述方法包括：
所述CPU芯片计算当伽马值为第一值时的伽马曲线段，以及将所述伽马曲线划分为分别对应不同的像素区间的多个伽马子曲线段，不同像素区间对应的步长不同，像素值越小的像素区间，步长越小；
针对任意一个伽马子曲线段，所述CPU芯片按照与所述像素区间对应的步长从所述伽马子曲线段上采样，得到多个采样点，以及根据所述多个采样点的原始像素值和校正像素值生成伽马表；
CPU芯片将所述伽马表传送至所述FPGA芯片；
所述FPGA芯片获取待处理图像的每个像素点的原始像素值；针对任意一个像素点的原始像素值，执行如下处理：根据所述伽马表确定与所述原始像素值对应的校正像素值，包括
在所述伽马表查找是否存在与所述原始像素值对应的校正像素值；
若存在，则将所述校正像素值作为所述原始像素值伽马校正后的像素值；
若不存在，则确定所述原始像素值落入的像素区间，以及利用所述伽马表中所述像素区间对应的采样点，计算所述像素区间对应的伽马系数，利用所述伽马系数对所述原始像素值进行伽马校正，得到校正后的像素值。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，当伽马值从第一值切换为第二值时，所述CPU芯片计算当伽马值为第二值时的伽马曲线，之后重复执行上述将所述伽马曲线划分为分别对应不同的像素区间的多个伽马子曲线段，直至所述FPGA芯片得到校正后的像素值。
6.根据权利要求4至5任一项所述的方法，其特征在于，不同像素区间对应的伽马系数不同。
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