ES2396318B1 - Control de exposicion para un sistema de formacion de imagenes - Google Patents

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Abstract

Control de exposición para un sistema de formación de imágenes.#Dispositivo que analiza una imagen. El dispositivo comprende un circuito que recibe una imagen que incluye una pluralidad de píxeles. El circuito crea un histograma de la imagen y lo analiza para determinar una exposición aceptable de la imagen. El histograma puede incluir una pluralidad de bins contra una población de píxeles asociada con cada bin. A modo de ejemplo, los bins pueden estar asociados con una intensidad de la luz. Las imágenes y los histogramas pueden incluir datos definidos por un número de rango dinámico bajo de bits y/o un número de bits de rango dinámico extendido. Ciertas características y criterios de la imagen pueden ser determinados y analizados para determinar si la imagen tiene una exposición aceptable. Si la imagen es inaceptable, una característica de exposición se puede cambiar y el proceso puede ser repetido hasta obtener una imagen aceptable.

Description

CONTROL DE EXPOSICIÓN PARA UN SISTEMA DE FORMACIÓN DE IMÁGENES
5
Referencia a solicitudes relacionadas
La presente solicitud tiene prioridad de la Solicitud n.0 60/962028 presentada el25 de julio de 2007.
ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN
10
l. Campo de la invención El contenido descrito generalmente se relaciona con el control automático de la exposición en una cámara digital.
1 5 2 O 25 30
2. Antecedentes Las cámaras digitales contienen un detector de imágenes que convierte la energía óptica en señales eléctricas. La mayoría de las cámaras digitales están equipadas con control automático de la exposición. El control de la exposición implica la determinación de las configuraciones de la exposición que mejor utilicen el rango dinámico del detector de imágenes dadas las características de una imagen-escena que se está fotografiando. El rango dinámico de un detector de imágenes puede ser definido como la razón de la salida de señal más alta con la salida de señal más baja. Los detectores de imágenes tienen un rango dinámico limitado. Un detector de imágenes electrónicas típico tiene un rango dinámico inferior al rango dinámico de las escenas naturales. Esto sucede principalmente porque las múltiples fuentes de luz que tienen intensidades ampliamente variables iluminan los objetos de la escena. En términos generales, es conveniente contar con una exposición de modo que la imagen capturada no sea demasiado brillante ni demasiado oscura. Comúnmente, esto se logra moviendo un histograma de imágenes a un punto óptimo dentro de los límites de los niveles de salida de señal máximo y mínimo del sistema. Los histogramas son distribuciones de frecuencia de píxeles de imágenes según valores de intensidad. El control de exposición en una cámara habitualmente implica la medición de la intensidad media de luz en un área de muestra de una imagen-escena que se está
fotografiando.
Los valores de exposición entonces son seleccionados para alcanzar la
media a un porcentaje predeterminado de rango dinámico del detector de imágenes.
Una
técnica, comúnmente denominada fotometría promedio, incluye la detección de toda la
región de la imagen y el control de la exposición de modo que la señal detección tenga un
5
nivel constante. Otro método, comúnmente denominado fotometría ponderada al centro,
detecta solamente la parte central de la región de la imagen y controla la exposición de
modo
que la señal de detección tenga un nivel constante. Se puede lograr una
combinación de la fotometría promedio y la fotometría ponderada al centro ponderando
los datos de detección de toda la región del video y los datos de detección de la región
1 O
central y realizando control de exposición sobre la base de los datos de detección
obtenidos al añadir los datos ponderados a una razón fija.
Se puede lograr un control de
exposición más fino subdividiendo una escena en áreas, detectando vídeo en cada área y
limitando las
áreas de datos de detección utilizados en el control de exposición o
cambiando la ponderación.
No obstante, incluso los métodos fotométricos descritos
15
anteriormente no siempre proporcionan un estado de control de exposición adecuado para
la escena en cuestión.
BREVE RESUMEN DE LA INVENCIÓN
Dispositivo que analiza una imagen . El dispositivo comprende un circuito que
2 O
recibe una imagen que incluye una pluralidad de píxeles. El circuito crea un histograma de
la imagen y analiza el histograma para determinar una exposición aceptable de la imagen.
BREVE DESCRIPCIÓN DE LOS GRÁFICOS
La Figura 1 es una ilustración que muestra un diagrama de bloques de un aparato
detector de imágenes;
5
La Figura 2 es una ilustración que muestra los componentes del sistema de
formación de imágenes;
La Figura 3 es un gráfico que muestra un ejemplo de un histograma de imágenes;
La Figura 4 es una ilustración que muestra los componentes de una primera forma
de realización de una unidad de generación de histogramas;
1 O
La Figura 5 es un diagrama de flujo que describe el proceso de la primera forma de
realización de la unidad de generación de histogramas;
La Figura 6 son descripciones gráficas de tres imágenes LDR de diferentes
exposiciones compuestas en conjunto para formar una imagen EDR;
La Figura 7 es una ilustración de un proceso para la composición de una imagen
15
EDR para múltiples imágenes LDR;
La Figura 8 son descripciones gráficas de la extracción de tres imágenes LDR de
diferentes exposiciones de una imagen EDR;
La Figura 9 muestra un diagrama de flujo que describe la generación de una
imagen LDR a partir de una imagen EDR;
20
La Figura 1O son descripciones gráficas de la generación de histogramas a partir de
cuatro canales diferentes: Rojo, Verde, Azul y Luminancia a partir de una imagen LDR;
La Figura 11 es una ilustración de una segunda forma de realización de la unidad
de generación de histogramas;
La Figura 12 es un diagrama de flujo que describe un proceso de la segunda forma
2 5
de realización de la unidad de generación de histogramas;
La Figura 13 son descripciones gráficas de la generación de histogramas EDR a
partir de cuatro canales diferentes: Rojo, Verde, Azul y Luminancia a partir de una imagen
EDR;
La Figura 14 incluye un número de gráficos que muestran la generación de tres
3 O
histogramas LDR a partir de un histograma EDR;
La Figura 15 es un diagrama de flujo que muestra la extracción de histogramas
LDR a partir de un histograma EDR;
La Figura 16 incluye un número de gráficos que muestran la generación de cuatro
histogramas LDR diferentes de un histograma EDR. Cada histograma LDR
tiene una exposición diferente;
La Figura 17 es una ilustración de una forma de realización de una unidad de
generación de histogramas;
5
La Figura 18 es un diagrama de flujo que ilustra los pasos para la tercera forma de
realización de una unidad de generación de histogramas;
La Figura 19 ilustra cuatro imágenes LDR con histogramas para el canal rojo
correspondientes.
La Figura 20 es un diagrama de flujo que ilustra los pasos para una cuarta forma de
1 O
realización de una unidad de generación de histogramas;
La Figura 21 es un diagrama de flujo que ilustra los pasos para una quinta forma
de realización de una unidad de generación de histogramas;
La Figura 22 es un diagrama de flujo que ilustra los pasos para una sexta forma de
realización de una unidad de generación de histogramas;
15
La Figura 23 es un diagrama de flujo que ilustra los pasos para una séptima forma
de realización de una unidad de generación de histogramas;
Las Figuras 24a-c son gráficos que muestran tres tipos de picos de los histogramas;
La Figura 25 es una ilustración de una forma de realización de una unidad de
extracción de características;
2 O
La Figura 26 es un diagrama de flujo que ilustra los pasos para una unidad de
detección de pico de cielo;
Las Figuras 27a-b son gráficos que muestran un ejemplo de los picos más a la
derecha similares en los histogramas de los canales verde y azul;
Las Figuras 28a-b son gráficos que muestran un ejemplo del último vértice del
2 5
histograma azul que es significativamente más alto que el histograma rojo;
Las Figuras 29a-c son gráficos que muestran un ejemplo de la cumbre del pico más
a la derecha del histograma azul mayor que los histogramas rojo y verde:
Las Figuras 30a-c son gráficos que muestran un ejemplo del último vértice del
histograma azul más alto que los últimos vértices de los histogramas rojo y verde;
3 O
La Figura 31 es un diagrama de flujo que explica la medición del parámetro de
Pico Significativo;
La Figura 32 son gráficos que muestran una descripción gráfica de la medición del
parámetro de Pico Significativo;
La Figura 33 es un diagrama de flujo que describe los pasos para la medición de
un parámetro de Pico Derecho;
La Figura 34 son gráficos que muestran una descripción gráfica de la medición del
parámetro de Pico Derecho;
5
La Figura 35 es una ilustración de una unidad de determinación de exposición
óptima;
La Figura 36 es un diagrama de flujo que ilustra un proceso llevado a cabo por la
unidad de determinación de la exposición óptima;
Las Figuras 37a-b son gráficos que muestran un primer ejemplo de una medición
1 O
de Detalles Oscuros;
Las Figuras 38a-b son gráficos que muestran un segundo ejemplo de una medición
de Detalles Oscuros;
La Figura 39 es un diagrama de flujo que detalla la medición de Contraste de
Cielo;
15
Las Figuras 40a-b son gráficos que muestran un ejemplo de una medición de
Contraste de Cielo;
La Figura 41 es un diagrama de flujo que detalla la medición de Pico de Contraste;
Las Figuras 42a-b son gráficos que muestran un primer ejemplo de una medición
de Pico de Contraste;
2 O
Las Figuras 43a-b son gráficos que muestran un segundo ejemplo de una medición
de Pico de Contraste;
La Figura 44 es un diagrama de flujo que detalla la medición de Fluctuación;
Las Figuras 45a-b son gráficos que muestran un ejemplo de una medición de
Fluctuación;
2 5
La Figura 46 es un diagrama de flujo que muestra un proceso para amentar la
exposición;
La Figura 47 es un diagrama de flujo que muestra un proceso para disminuir la
exposición;
DESCRIPCIÓN DETALLADA
30
Se describe un dispositivo que analiza una imagen. El dispositivo incluye un
circuito que recibe una imagen que incluye una pluralidad de píxeles. El circuito crea un
histograma de la imagen y lo analiza para determinar una exposición aceptable de la
Imagen. El histograma puede incluir una pluralidad de bins contra una población de
píxeles asociada con cada bin. A modo de ejemplo, los bins pueden estar asociados con
una intensidad de la luz. Las imágenes y los histogramas pueden incluir datos definidos
por un rango dinámico bajo de bits y/o un número de bits de rango dinámico extendido.
5
Ciertas características y criterios de la imagen pueden ser determinados y analizados para
determinar si la imagen tiene una exposición aceptable. Si la imagen es inaceptable, una
característica de exposición se puede cambiar y el proceso puede ser repetido hasta
obtener una imagen aceptable.
En referencia a los dibujos más particularmente por números de referencia, la
1 O
Figura 1 muestra una forma de realización de un aparato detector de imágenes 102. La
forma de representación representa una cámara fija digital, pero puede haber muchas
formas de realización diferentes que pueden hacer uso del sistema de formación de
imágenes para controlar la exposición de una imagen. El aparato detector de imágenes
102 incluye una lente 104, una abertura 106, un detector de imágenes 108, un convertidor
15
ND 110, un procesador 112, una pantalla 114 y una tmjeta de memoria 116. La luz de una
escena entra a través de la lente 104, mientras que la abertura 106 controla la cantidad de
luz que entra en el detector de imágenes 108. La señal analógica obtenida del detector de
imágenes 108 es convertida en una señal digital por el convertidor ND 11 O. La señal
digital luego es enviada al procesador 112 para varios procesos, tales como interpolación.
2 O
El procesador 112 generará un valor de control de exposición y este valor alterará las
configuraciones de la abertura 106 y/o el dispositivo de integración del tiempo ubicado
dentro del detector de imágenes 108. La imagen final considerada adecuada para la salida
será visualizada en la pantalla 114 o almacenada en la Tarjeta de memoria 116. El
procesador 112 realiza los procesos de formación de imágenes.
2 5
La exposición es definida como la cantidad de luz que entra en el aparato de
detección de imágenes 102. Se puede calcular a partir del tamaño de la abertura 106
expresado en relación al número F, por ejemplo F4.5 y la velocidad de obturador del
aparato detector de imágenes 102, expresada en relación al tiempo de exposición, por
ejemplo, 1/125 s. El valor de exposición se puede calcular utilizando la siguiente fórmula:
30
tEVocN2'
donde EV es el valor de exposición, N es el número F y t es el tiempo de exposición.
La Figura 2 es un diagrama de bloques de una forma de realización de un
sistema de formación de imágenes 204 con entradas y salidas. El sistema de formación de
imágenes 204 puede ser implementado como parte de un dispositivo electrónico, por
ejemplo como una unidad de procesamiento en una cámara digital o similar, tal como la
5
descrita anteriormente. Un aparato detector de imágenes puede ser una cámara fija digital
pero no se limita a esa forma de realización. Puede ser un escáner, un foto kiosco digital,
un ordenador con imágenes digitales o cualquier otro dispositivo que pueda proporcionar
imágenes digitales al sistema de formación de imágenes 204 y la memoria para ejecutar el
sistema de formación de imágenes. Una unidad proporcionadora de imágenes 202
1 O
proporciona una imagen digital al sistema de formación de imágenes 204. Una unidad
proporcionadora de imágenes puede ser una tmjeta de memoria, un disco duro con
imágenes digitales o cualquier dispositivo que pueda proporcionarle imágenes digitales al
sistema de formación de imágenes 204.
El sistema de formación de imágenes 204 incluye una unidad de generación de
15
histogramas 206, una unidad de extracción de características de histogramas 208, (o, en
breve, unidad de extracción de características) y una unidad de determinación de
características óptimas 210 que proporciona una imagen de exposición óptima 212. La
unidad de generación de histogramas 206 genera histogramas a partir de imágenes
digitales proporcionadas por la unidad proporcionadora de imágenes 202. Los histogramas
2 O
generados luego son enviados a la unidad de extracción de características 208, donde se
miden y calculan varias características del histograma. Estas características son
ingresadas a la unidad de determinación de exposición óptima 21 O, donde se mide la
adecuación de la exposición según estas características. Como lo muestra la flecha 214, el
sistema de formación de imágenes 204 funciona en un modo de bucle, donde las unidades
2 5
206, 208 y 21 O son repetidas hasta que se obtiene una imagen con una exposición óptima
212. La unidad de exposición óptima 210 calcula y produce un valor de exposición
tentativo, Tx a la unidad de generación de histogramas 206 para cada iteración del bucle.
La Figura 3 muestra un ejemplo de un histograma generado a partir de una imagen.
Un histograma de imagen es una representación gráfica de la cantidad de píxeles en una
3 O
imagen como una función de la intensidad. La intensidad de un píxel se puede expresar
como un número digital que mide un color, tono o brillo determinados u otras
dimensiones de luz capturadas en la imagen. Los histogramas consisten en vértices 302
que son puntos en el histograma. El eje x 304 está compuesto de bins, cada bin representa
un rango de valor de intensidad determinado. El histograma se calcula examinando todos
los píxeles y asignando cada uno a un bin según la intensidad del píxel. El eje y 306
representa la población de píxeles de la imagen que pertenece a cada bin. Por ejemplo, un
histograma de canal rojo de 256 bins para una imagen RGB de 8 bits con valores del canal
5
rojo que van de O a 255 tiene bin 1 que representa los valores de rojo de O; bin 2 de 1 y así
sucesivamente, mientras que un histograma de 16 bins tiene el bin 1 que representa los
valores del canal rojo de O a 15; el bin 2 de 16 a 31 y así sucesivamente.
El rango dinámico de una imagen se refiere a la razón del valor de la señal más
grande posible, dividido por el menor valor de señal que no es cero. Por ejemplo, en una
1O
imagen digital RGB de 8 bits, el valor de señal más grande es 255 y el menor valor de
señal que no es cero es l. El rango dinámico de una imagen de 8 bits es 255. Una imagen
de rango dinámico bajo (LDR) generalmente se refiere a una imagen de 8 bits con un
rango dinámico superior a 255.
En referencia a la Fig. 2, la unidad de generación de histogramas 206 recibe
15
imágenes LDR digitales y produce un conjunto de histogramas LDR de una imagen LDR
tentativa. Puede haber una variedad de formas de realización en la cual esto se pueda
realizar, y algunas de ellas están especificadas en la presente. La unidad de extracción de
características 208 recibe los histogramas LDR y calcula los parámetros de los
histogramas que pueden indicar características significativas de una imagen tentativa. La
2 O
imagen tentativa puede o no ser generada por el sistema de formación de imágenes 204,
según la forma de realización de la unidad de generación de histogramas 206. La unidad
de determinación de exposición óptima 21 O dentro del sistema de formación de imágenes
204 verifica la exposición adecuada de la imagen tentativa examinando las características
que recibe de la unidad de extracción de características 208. Si se determina que la
2 5
exposición no es adecuada para la escena, la unidad de determinación de exposición
óptima 210 calcula un nuevo valor de exposición tentativo Tx para la próxima imagen
tentativa y le proporciona a la unidad de generación de histograma 206 Tx para producir
una nueva imagen tentativa con exposición Tx. Una nueva imagen tentativa de una
exposición diferente es procesada para generar un nuevo histograma. Las características
3 O
son extraídas nuevamente y hay una determinación de la adecuación de la exposición.
Este proceso es repetido hasta que se considera que una imagen tentativa tiene una
exposición adecuada y es proporcionada como una salida 212.
La Figura 4 es un diagrama de bloques de una forma de realización de la unidad de
generación de histogramas 206. La unidad recibe una pluralidad de imágenes LDR de
diferentes exposiciones 402 que son procesadas por una unidad de generación de
imágenes EDR 404, una unidad de generación de imágenes 406 y una unidad de cálculo
de histogramas 408. La unidad de generación de histogramas 206 proporciona histogramas
5
LDR 410. Además, un valor de exposición tentativo Tx 412 es provisto a la unidad de
generación de imágenes 406.
La Figura 5 es un diagrama de flujo que describe un proceso para generar
histogramas. Se obtiene una pluralidad de imágenes LDR de diferentes exposiciones en el
bloque 502 usando un modo de horquillado o cualquier otro método para obtener
1 O
imágenes de la misma escena con diferentes exposiciones. La imagen EDR es generada a
partir de las imágenes LDR en el bloque 504. Una imagen EDR reduce el uso de memoria
para almacenar muchas imágenes LDR de diferentes exposiciones. Esto se debe a que una
imagen LDR de una exposición dentro de un rango predefinido puede ser extraída de la
imagen EDR, que tiene un rango determinado por el valor de exposición mínimo, Tmin, y
15
el valor de exposición máximo, Tmax, de las imágenes LDR. En el bloque 506 se genera
luego una sola imagen LDR de una exposición tentativa Tx a partir de la imagen EDR. El
Tx cae dentro del rango predefinido. Los histogramas LDR de la imagen son generados a
partir de la única imagen LDR en el bloque 508.
La Figura 6 muestra un ejemplo de una imagen EDR formada a partir de tres
2 O
imágenes LDR de diferentes exposiciones. Tres imágenes LDR con exposiciones en
aumento se muestran en el lado izquierdo de la Fig. 6, incluida LDR 1 602 con la
exposición más baja, T 1 (más oscuro), LDR 2 604 con exposición, T2 y LDR 3 606 con la
exposición más alta, T3 (más brillante). Juntas, las imágenes LDR son utilizadas para
componer una imagen EDR 608 mostrada del lado derecho de la Fig. 6. Cada imagen
2 5
LDR es una imagen RGB de 8 bits en este ejemplo; por consiguiente, la imagen EDR
creada es una imagen RGB de 1O bits. Una cantidad diferente de imágenes LDR puede
ser utilizada para componer una imagen EDR, mientras que el número exceda uno. Por
consiguiente, la descripción no intenta limitar el método para componer una imagen EDR
sino que es una explicación simplificada para ayudar a captar el concepto.
3 O
La Figura 7 ilustra un proceso para crear una imagen EDR 608 a partir de tres
imágenes LDR 602,604 y 606. La más brillante de las tres imágenes, LDR 3 606 de
exposición T3 proporciona la primera entrada al sistema. Las imágenes LDR pueden
contener distorsiones no lineales creadas durante el proceso de adquisición de imágenes.
Un ejemplo de distorsión no lineal ocurre
en el dispositivo detector de imágenes
caracterizado por el
hecho de que el circuito analógico incluido puede tener una
amplificación que varía con el nivel de señal. Un segundo ejemplo es el nodo detector de
un dispositivo detector de imágenes tiene un valor de capacitancia que varía con el nivel
5
de señal. Un tercer ejemplo es donde las imágenes LDR reciben una predistorsión gamma
comúnmente hallada cuando se producen imágenes digitales para pantallas de ordenador.
LDR 3 606 es procesada por una unidad de linealización 702, que aplica una función de
linealización en los valores de intensidad de cada píxel para eliminar las distorsiones no
lineales.
La función de linealización transforma las imágenes de imágenes no lineales a
1O
lineales. A continuación se presenta un ejemplo de una función gamma y una función
gamma inversa correspondiente. La función gamma:
_ _!__xG
(1-e 255 ) y =255 a ; Para una imagen de 8 bits (1-e-)
La función gamma inversa:
15
x =255 log(l-L(l-e-a)); Para una imagen de 8 bits G 255
Los valores de la intensidad del LDR 3 linealizado luego son mapeados a un valor
de exposición inferior T2 por la unidad de mapeo 704. T2 es el valor de exposición de la
2 O
imagen LDR 2 604 más oscura. Esto se realiza multiplicando la razón de T2 a T3 (es decir,
T2/T3) puesto
que los valores de intensidad del LDR linealizado 3 606 ya están
linealizados por la Unidad de linealización 702. La imagen resultante es procesada por una
unidad de deslinealización 706. La salida de la unidad 706 es combinada con los valores
de intensidad de LDR 2 604 por una unidad de combinación 1 708.La combinación se
2 5
realiza reemplazando los "píxeles más brillantes" en la salida de la unidad de
deslinealización 706 con los píxeles de LDR 2 604 para formar una imagen de salida. Un
"píxel más brillante" en la salida de la unidad de deslinealización 706 es un píxel en el
cual al menos un canal de color tiene un valor de intensidad que excede un primer umbral
predeterminado, por ejemplo 127 para valores de intensidad entre O y 255. la unidad de
3 O
combinación 2 71 O reemplaza los "píxeles más oscuros" de LDR 2 604 con píxeles en la
salida de la Unidad de combinación 1 708. Un "píxel más oscuro" en LDR 2 604 es un
píxel en el cual al menos un canal de color tiene un valor de intensidad por debajo del
segundo umbral predeterminado. El segundo umbral predeterminado puedo o no ser
idéntico al primer umbral predeterminado. La operación combinada de la unidad de
5
combinación I 708 y la unidad de combinación 2 7I O es equivalente a reemplazar un
"píxel más oscuro" en LDR 2 con la salida de la unidad de deslinealización 706, si y solo
si este último no es un "píxel más brillante".
Esta operación evita un tipo de artefacto de imagen descrito más abajo. Si una
escena tiene un brillo que cambia monotónicamente de forma gradual a través del marco,
1 O
los píxeles LDR 2 604 son reemplazados con la salida de la unidad de deslinealización
706 donde los píxeles se vuelven más oscuros. No obstante, debido a alguna imprecisión
al linealizar o deslinealizar, la salida de la unidad de deslinealización 706 es ligeramente
más brillante de lo que se supone que debe ser. Lo que aparece en la imagen resultante es
un borde donde el brillo en la escena cruza por encima del umbral. La Unidad de
15
combinación 708 verifica que los píxeles de salida de la unidad de deslinealización 706 no
sean más brillantes; de otro modo, los píxeles LDR 2 serán conservados.
La salida de imagen de la unidad 7I Oes procesada por el mismo proceso que LDR
3 606 mencionado salvo que ahora es remapeado a un valor de exposición aun más bajo
TI por la unidad de mapeo 7I2, siendo TI el valor de exposición de la imagen más oscura
2 O
LDR I 602. La segunda imagen de entrada a las dos unidades de combinación 708 y 7I O
es cambiada a LDR I 602. La imagen de salida en la segunda unidad de combinación 2
7I O luego es procesada por la unidad de linealización 702. La imagen resultante es
multiplicada con un multiplicador N, por una unidad de multiplicación 7I4. N es la razón
de la exposición máxima, Tmax al valor de exposición mínimo, Tmin de la pluralidad de
2 5
imágenes LDR (es decir, Tmax/Tmin). La imagen EDR de diez bits 608 es producida por
la unidad 7I4.
En referencia a la Fig. 4, después de que una imagen EDRes generada a partir de
la unidad de generación de imágenes EDR 404, una imagen LDR tentativa con una
exposición tentativa es generada a partir de una unidad de generación de imágenes 406. El
3 O
valor de exposición tentativa de la imagen LDR está entre los valores de exposición
mínimo y máximo de la pluralidad de imágenes LDR 402 utilizados para crear la imagen
EDR. Por ejemplo, como se muestra en la Figura 8, tres imágenes LDR 802,804 y 806
son extraídas de una imagen EDR 808. Estas tres imágenes tienen exposiciones con
valores entre Tmin y Tmax, que son el valor de exposición mínimo y el valor de
exposición máximo, respectivamente.
La Figura 9 ilustra cómo una imagen LDR 806 es generada a partir de una imagen
EDR 808. Primero, los valores de intensidad de la imagen EDR 808 son procesados por la
5
unidad de multiplicación 714 similares a la mostrada en la Fig 7. Los valores de intensidad
de la imagen EDR 808 son multiplicados con un multiplicador 11A a 714, donde A es la
razón de la exposición máxima al valor de exposición tentativo para la imagen LDR 3 806.
La imagen EDR multiplicada es procesada por la unidad de deslinealización 706, y una
unidad de sujetador 902, que fija los valores de intensidad de la imagen de modo que la
1 O
imagen se convierta en una imagen LDR. Por ejemplo, si un sistema define una imagen
LDR como una imagen de 8 bits, el sistema fijará los valores de intensidad de la imagen
EDR deslinealizada 806 a un valor máximo de 255. El LDR 3 806 es la salida de la unidad
de sujetador 902.
En referencia a la Fig. 4, la Unidad de Cálculo de Histogramas 408 recibe la
15
imagen LDR tentativa creada por la unidad de generación de imágenes 406 y calcula los
histogramas LDR tentativos según la imagen LDR tentativa y el valor e exposición Tx
tentativo. La Figura 1 Omuestra el cálculo de cuatro histogramas LDR 1004, 1006, 1008 y
1010 de una imagen LDR 1002 para cuatro canales de intensidad diferentes; a saber, un
canal rojo 1004, un canal verde 1006, un canal azul1008 y un canal de luminancia 1010.
2 O
Otros histogramas de espacio de color tales como los histogramas HSV o histogramas
CMYK también pueden ser calculados, pero no se muestran en los gráficos.
La Figura 11 muestra otra forma de realización de la unidad de generación de
imágenes 206. La unidad de generación de imágenes 206 crea histogramas EDR a partir
de una imagen EDR, luego crea además histogramas tentativos de los histogramas EDRen
2 5
lugar de crear una imagen LDR tentativa. La unidad 206 luego crea un conjunto de
histogramas LDR tentativos como en la forma de realización anterior. Igual que la forma
de realización anterior, las imágenes LDR de diferentes exposiciones 402 son utilizadas
para crear una imagen EDR en la unidad de generación de imágenes EDR 404. La imagen
EDR luego es utilizada para crear histogramas EDR correspondientes sobre la base de los
3 O
valores de intensidad de los píxeles de la imagen EDR por una unidad de generación de
histogramas EDR 1102. Los histogramas LDR 41 O luego son calculados a partir de
histogramas EDR en la unidad de cálculo de histogramas 1104 utilizando la exposición
tentativa, Tx412.
Un histograma habitualmente se genera a partir de una imagen de un valor
de exposición determinado. En esta forma de realización, los histogramas LDR pueden
ser generados directamente a partir de un histograma EDR sin generar imágenes LDR. Un
histograma LDR generado a partir de un histograma EDR con un valor de exposición
5
particular corresponde al histograma LDR generado a partir de una imagen LDR del
mismo valor de exposición. Por consiguiente, un histograma LDR que tiene un valor de
exposición específico es definido como el mismo histograma LDR que se generará a partir
de una imagen de ese valor de exposición específico.
La Figura 12 es un diagrama de flujo para un proceso para generar un histograma
1 O
LDR. Una pluralidad de imágenes LDR de diferentes exposiciones primero es obtenida
en el bloque 1202. Las imágenes LDR son utilizadas para generar una imagen EDRen el
bloque 1204. En el bloque 1206 los histogramas EDR luego son calculados a partir de una
imagen EDR. Finalmente, una exposición tentativa, Tx se utiliza para generar histogramas
LDR tentativos a partir de histogramas EDRen el bloque 1208.
15
La Figura 13 es una ilustración que muestra la creación de histogramas EDR. Un
histograma EDRes calculado del mismo modo que un histograma LDR es calculado a
partir de una imagen LDR. La población de píxeles en la imagen EDR que pertenece a
cada bin es contada y esto se convierte en el valor y del histograma EDR para cada bin.
En el lado izquierdo de la Fig. 13, se presenta un ejemplo de una imagen EDR 1302.
2 O
Utilizando los valores de intensidad de píxeles de la imagen EDR 1302, se generan cuatro
histogramas EDR 1304, 1306, 1308 y 1310. Los cuatros histogramas correspondientes a
los cuatros canales de intensidad: rojo, verde, azul y luminancia (brillo) respectivamente
se muestran en el lado derecho de la Fig. 13.
La Figura 14 muestra un histograma EDR 1402 y una pluralidad de histogramas
2 5
LDR 1404,1406 y 1408. Para una imagen EDR de 10 bits que fue compuesta a partir de
imágenes LDR de 8 bits, el histograma EDR 1402 generado a partir de la imagen EDR
tiene valores de bin que se extienden desde O a 1023. Los histogramas LDR 1404, 1406 y
1408 extraídos del histograma EDR tendrán valores de bins de O a 255. La extracción de
los histogramas EDR es similar a la forma en que las imágenes LDR son extraídas de una
3 O
imagen EDR.
La Figura 15 muestra una forma de realización para extraer un histograma LDR
1404 de un histograma EDR 1402. De forma similar a la Fig. 9, la Fig. 15 muestra el
histograma EDR 1402 procesado por una unidad de multiplicación 714, una unidad de
deslinealización 706 y una unidad de sujetador 902 para crear el histograma LDR
1 1404. Los valores de bins del histograma EDR 1402 primero son procesados por la
unidad de multiplicación 714 en la cual los valores son multiplicados con un multiplicador
11A, donde A es la razón de la exposición máxima al valor de exposición del histograma
5
LDR 1 1404. En adelante, el histograma EDR multiplicado luego es procesado por la
unidad de deslinealización 706, y una unidad de sujetador 902, que fija los valores de bins
del histograma resultante a un valor máximo de 255.
De forma similar al concepto de una imagen EDR compuesta a partir de múltiples
imágenes LDR, un histograma EDR también puede ser compuesto a partir de múltiples
1 O
histogramas LDR. Por consiguiente, este proceso también es reversible, de modo que los
histogramas LDR pueden ser extraídos de un histograma EDR. Dos bins diferentes de un
histograma EDR pueden mapearse al mismo bin del histograma, en cuyo caso las
poblaciones de ambos bins del histograma EDR son integradas para producir la población
del bin del histograma LDR. En general, las poblaciones de todos los bins del histograma
15
EDR que se mapean al mismo histograma LDR son integrados para producir una
población para este último.
La Figura 16 proporciona una ilustración donde cuatros valores de exposición
diferentes T 1, T2, T3 y T 4 son utilizados para crear el Histograma LDR 1 1604, el
Histograma LDR 2 1606, el Histograma LDR 3 1608 y el Histograma LDR 4 1610 a
2 O
partir del histograma EDR 1602, respectivamente. Cada histograma LDR representa el
histograma LDR que será calculado a partir de la intensidad de los píxeles de una imagen
LDR con el mismo valor de exposición.
Comparada con la forma de realización anterior, esta forma de realización tiene la
ventaja de utilizar menos espacio de memoria de un procesador y también reduce el
2 5
tiempo de procesamiento. Esto se debe a que la memoria utilizada para almacenar un
histograma es considerablemente inferior a la de su imagen correspondiente. Además, el
cálculo de un histograma de una imagen también implica considerablemente más pasos
informáticos y espacio de memoria que la extracción de un histograma LDR de un
histograma EDR. La capacidad de memoria de un procesador es bastante limitada y el uso
3 O
de menos espacio de memoria permite que el espacio sea utilizado para otros procesos y
fines. La reducción del tiempo de procesamiento permite un tiempo de reacción más
rápido para capturar una escena en su nivel de exposición óptimo. Por consiguiente, esta
forma de realización tiene la ventaja de la eficacia informática por encima de otras formas
de realización.
Una tercera forma de realización genera histogramas LDR generando una serie de
imágenes LDR con diferentes exposiciones de una imagen EDR como se muestra en el
diagrama de bloques de la Figura 17. En esta forma de realización, similar a las dos
5
formas de realización anteriores, se genera una imagen EDR. Se necesita una primera
pluralidad de imágenes LDR de diferentes exposiciones 402 para la composición de la
imagen EDR por la unidad de generación de imágenes EDR 404. Una segunda pluralidad
de imágenes LDR es generada por una unidad de generación de pluralidad de imágenes
1702 y una unidad de cálculo de pluralidad de histogramas en 1704 para formar
1 O
histogramas LDR 410 para cada imagen en la segunda pluralidad de imágenes LDR. Una
exposición tentativa, Tx 412 es utilizada por una selección de unidad de histogramas 1706
para seleccionar histogramas LDR 41 O que son proporcionados por el sistema.
La Figura 18 explica en más detalle el proceso de esta forma de realización. Como
se debatió con las dos formas de realización anteriores, una primera pluralidad de
15
imágenes LDR de diferentes exposiciones se obtiene en el bloque 1802 y se utilizan para
generar una imagen EDRen el bloque 1804. En el bloque 1806, una segunda pluralidad de
imágenes LDR de diferentes exposiciones es generada luego a partir de la imagen EDR.
Las exposiciones de estas imágenes LDR generadas pueden o no ser las mismas
exposiciones de las imágenes LDR obtenidas en el bloque 1802. A partir de cada imagen,
2 O
se calculan los histogramas LDR correspondientes a las intensidades de los píxeles de las
imágenes LDR en el bloque 1808. Los histogramas LDR correspondientes a cualquier
imagen LDR en particular con una exposición en particular Tx son seleccionados a partir
de una pluralidad de histogramas LDR en el bloque 1810. La reselección de los
histogramas LDR se puede realizar si el valor de exposición de la imagen correspondiente
2 5
a este conjunto es considerado inadecuado por la unidad de determinación de exposición
óptima 210 (ver Fig.2).
La Figura 19 muestra cuatro imágenes LDR, LDR 1 1902, LDR 2 1904, LDR 3
1906 y LDR 4 1908, cada una con diferentes exposiciones, que son utilizadas para generar
histogramas correspondientes en el bloque 1806 de la forma de realización mostrada en el
3 O
Fig. 18. En este ejemplo, una cantidad de histogramas de diferentes canales de color es
generada para cada imagen LDR. Para simplificar, en la presente solo se muestran los
histogramas del canal rojo de los diferentes canales disponibles. Se muestran Rojo 1 1910,
Rojo 2 1912, Rojo 3 1914 y Rojo 4 1916, respectivamente pertenecientes a LDR 1 1902,
LDR 2 1904, LDR 3 1906 y LDR 4 1908.
La Figura 20 muestra otra forma de realización que es similar a la forma de
realización mostrada en la Fig. 17. Las imágenes LDR de diferente exposición son
obtenidas en el bloque 2002, que luego son utilizadas para generar una imagen EDR en el
5
bloque 2004. Una pluralidad de imágenes LDR de diferentes exposiciones luego es
generada en el bloque 2006. Los valores de exposición de las imágenes LDR pueden o no
ser los mismos que los valores de exposición de las imágenes LDR obtenidas en el bloque
2002. En lugar de crear histogramas para todas las imágenes generadas como se describe
en la tercera forma de realización del proceso, una imagen LDR es seleccionada de una
1 O
pluralidad de imágenes LDR en el bloque 2008. Luego se calculan los histogramas LDR
de esta imagen en el bloque 201 O. La reselección de la imagen LDR se puede realizar si la
imagen es considerada de valor de exposición inadecuado por la unidad de determinación
de exposición óptima 210 (ver Fig. 2).
La Figura 21 muestra otra forma de realización que es una ligera variación de la
15
segunda forma de realización del proceso. Las imágenes LDR de diferentes exposiciones
son obtenidas en el bloque 2102 y son utilizadas para generar una imagen EDR en el
bloque 2104. Los histogramas EDR luego son calculados en el bloque 2106 utilizando la
intensidad de píxeles de la imagen EDR. Una pluralidad de histogramas LDR análoga a
diferentes valores de exposición es generada luego a partir del histograma EDR en el
2 O
bloque 2108. En el bloque 2110 luego son seleccionados los histogramas LDR de un valor
de exposición tentativo. Los histogramas LDR correspondientes a diferentes valores de
exposición pueden ser reseleccionados si la imagen correspondiente al valor de exposición
tentativo es considerada de valor de exposición inaceptable por la unidad de
determinación de exposición óptima 210 (ver Fig. 2). Un histograma LDR que tiene un
2 5
valor de exposición específico es definido como el mismo histograma LDR que se
generará a partir de una imagen de ese valor de exposición específico.
La Figura 22 muestra otra forma de realización. En esta forma de realización,
ninguna imagen EDR es necesaria a diferencia de las formas de realización anteriores. En
el bloque 2202, se obtiene una pluralidad de imágenes LDR de diferentes exposiciones.
3 O
En lugar de utilizarlos para componer una imagen EDR, los histogramas LDR son
calculados a partir de cada uno de ellos en el bloque 2204. A partir de esta pluralidad de
histogramas LDR, se genera entonces un histograma EDRen el bloque 2206. La
generación de un histograma EDR a partir de una pluralidad de histogramas LDR es
similar a la generación de una imagen EDR a partir de una serie de imágenes LDR
como se describió anteriormente en las Fig. 6,7 y 8. Los histogramas LDR de un valor de
exposición tentativo, Tx, se pueden generar a partir de un histograma EDR en el bloque
2210. Tx debe estar en un rango predeterminado: la exposición mínima al valor de
5
exposición máxima de la pluralidad de imágenes LDR. Un nuevo valor de exposición Tx
puede ser utilizado si la imagen de la escena con el valor de exposición actual es
consideradoa de valor de exposición inadecuado por la unidad de determinación de
exposición 210 (ver Fig. 2). Un histograma LDR que tiene un valor de exposición
específico es definido como el mismo histograma LDR que se generará a partir de una
1 O
imagen de ese valor de exposición específico.
La Figura 23 muestra otra forma de realización en la cual una imagen LDR es
obtenida en el bloque 2302 a partir de un aparato detector de imágenes 202 (ver Fig. 2).
Los histogramas LDR son generados posteriormente a partir de esta imagen en el bloque
2304. Si la unidad de determinación de exposición óptima 210 (ver Fig. 2) determina que
1 5
la imagen es de exposición inadecuada, entonces otra imagen puede ser tomada a partir de
un aparato detector de imágenes 202 y se repiten los pasos.
Se han descrito la unidad de generación de histogramas 206 en el sistema de
formación de imágenes 204 y sus diferentes formas de realización. A continuación se
describe la unidad de extracción de características de histogramas 208 o, en breve, la
2 O
unidad de extracción de características 208.
Una típica fotografía al aire libre con luz solar habitualmente abarca parte del cielo,
un tema dominante (que es el foco principal de la fotografía) y un objeto brillante (que
debe ser expuesto adecuadamente). El sujeto puede o no estar en realce, dependiendo de
su entorno. La presencia de parte del cielo en la fotografía puede causar que la
2 5
autoexposición de un sistema de formación de imágenes subexponga la imagen, haciendo
que el sujeto sea demasiado oscuro. Por consiguiente, si el sujeto es el foco de la imagen,
entonces es necesario exponer adecuadamente la imagen incluso en presencia del cielo.
Por otra parte, si un objeto brillante está presente dentro de la imagen, enfocar solo en el
sujeto dominante que no está en el área de enfoque puede aumentar la exposición en la
3 O
medida que cause que el objeto brillante quede lavado. Por lo tanto, es necesario lograr un
balance para conseguir una exposición para el sujeto dominante y el objeto brillante
incluso en presencia del cielo en la imagen.
Para obtener una imagen adecuadamente expuesta, el sistema de formación de
imágenes 204, incluye una unidad de extracción de características 208, mostrada
en la Fig. 2. La unidad de extracción de características identifica las tres características
esenciales para obtener una imagen óptimamente expuesta: la presencia del cielo, un
sujeto dominante y un objeto brillante. Se hará referencia a estas características como
5
Pico de cielo, Pico significativo y Pico derecho.
Como se muestra en la Figura 24, la unidad de extracción de características 208
puede incluir una unidad de detección de pico de cielo 2404, una unidad de detección de
pico significativo 2406 y una unidad de detección de pico derecho 2408, respectivamente.
Las distintas unidades de detección examinan los histogramas de la imagen y extraen
1 O
características específicas.
Estas características clave, Pico de cielo, Pico significativo y Pico derecho,
proporcionan una guía para el contenido de los histogramas cuando una imagen tiene una
exposición óptima. Estas tres características son una guía y no son de naturaleza
restrictiva. A continuación se explicará lo que compone un pico en un histograma para
1 5
comprender estas características y lo que las mismas representan en una imagen.
Un pico puede ser definido como un grupo de vértices consecutivos en un
histograma tal como el grupo que tiene solo un máximo local. En las Figuras 25a-c se
muestran tres tipos de picos diferentes que se pueden encontrar en los histogramas. El
primer tipo de pico, el Pico 1 2502 se muestra en la Fig. 25a. La Fig. 25a muestra una
2 O
parte del histograma en la cual un vértice de la parte es flanqueado a cada lado por un
vértice que tiene un valor y inferior. El punto más alto del pico es denominado la cumbre
2410, mientras que el punto más bajo a la izquierda del pico es denominado la cola
izquierda del pico 2508 y a la derecha, la cola derecha del pico 2512. La Figura 25b
muestra un segundo tipo de pico que solo se encuentra en el extremo más a la derecha del
2 5
histograma. El pico 2 2504 tiene una cumbre 251 O en el último bin. El pico 2504 no tiene
cola derecha, solo la cola izquierda 2508 que denota el punto más bajo del pico.
Finalmente, el Pico 3 2506 se muestra en la Fig. 25c y se encuentra solamente en el
extremo más a la izquierda de los histogramas. La cumbre 251 O del Pico 3 está en el
primer bin del histograma. El pico 251 O no tiene cola izquierda, solo la cola derecha
3 O
2512 que denota el punto más bajo del pico. Las colas izquierda y derecha de un pico
siempre deben ser inferiores a las de la cumbre. Los vértices inmediatos a la izquierda y
la derecha de las colas deben ser más altos que la cola misma. Los vértices inmediatos a
la izquierda y la derecha de la cumbre siempre deben ser más bajos que la cumbre. Un
término común utilizado en las especificaciones es el pico más a la derecha
de cualquier histograma. En realidad se refiere al pico con la cumbre más a la derecha
dentro del histograma.
En referencia a la Fig. 24, la unidad de extracción de características 208 recibe los
5
histogramas 2402 y extrae las características dentro de los histogramas. Los tres
detectores principales 2404, 2406 y 2408 detectan y miden las características clave 2410
de los histogramas y estas características serán utilizadas en la unidad de determinación de
exposición óptima 21 O, comparando los valores de bins de las cumbres de las
características con los umbrales predeterminados.
1 O
En fotografías al aire libre con luz solar, la presencia del cielo en parte de la
fotografía típicamente causa que la autoexposición de un dispositivo de imágenes típico
oscurezca el resto de la imagen. El control de la exposición descrito mitiga la influencia de
la región del cielo en el control de la exposición. El método descrito primero identifica la
región del cielo, posteriormente, en los cálculos de control de la exposición, elimina o
15
asigna un factor de ponderación baja a los bines de histograma asociados con los píxeles
dentro de la región del cielo.
La región del cielo de una fotografía con luz solar usualmente es brillante. Una
primera característica de la región del cielo es que típicamente está compuesta de los
píxeles más brillantes dentro de la imagen. Una segunda característica de la región del
2 O
cielo es que usualmente está dominada por tonos azules o verdes. Si está representada por
el espacio de color RGB, la región del cielo usualmente está dominada por el valor G y/o
el valor B de RGB. En el espacio de color HSV, un pico se muestra cerca de la región
azul del canal del tono, por ejemplo, aproximadamente 240 grados con un V (brillo) alto
correspondiente. En el espacio de color YCrCb, el azul brillante está representado por un
2 5
Cb positivo alto. Esa detección no está limitada al espacio de color, pero en esta forma de
realización se utiliza el espacio de color RGB. Este par de características se traduce en
picos en el lado más a la derecha de los histogramas verdes y azules. Se da el término
Pico de cielo a esa observación y a continuación se describe en más detalle cómo
determinarlo.
30
El primer componente de la unidad de extracción de características 208 es la
unidad de detección del pico de cielo 2404. La Figura 26 muestra una forma de realización
del proceso de la unidad de detección del pico de cielo 2404. La unidad de detección del
pico de cielo en primer lugar encuentra los picos más a la derecha en un conjunto de
histogramas de tres canales (Rojo, Verde y Azul) en el bloque 2602. El pico más a la
derecha del histograma azul luego será comparado con el histograma verde en el bloque
de decisión 2604 para verificar si los dos picos son similares entre sí. Se dice que un pico
es lo suficientemente similar a otro si dos de sus tres puntos--cola izquierda, cumbre o
5
cola derecha-están respectivamente dentro de 1 bin de distancia de un punto
correspondiente desde el otro pico. Además, la población en los puntos similares deberían
estar lo suficientemente cerca dentro de un grado de tolerancia. Por ejemplo, si ella cola
izquierda del pico A está en el bin 3, la cumbre está en el bin 5 y la cola derecha está en el
bin 8 y la cola izquierda del pico B está en el bin 2, la cumbre en el bin 4 y la cola derecha
1 O
en el bin 6, la población en la cola izquierda y la cumbre luego son verificadas para ver si
está dentro de un grado tolerable tal como 10% entre sí. Si lo están, el Pico A es
considerado similar al Pico B. Si se determina que el pico azul más a la derecha es similar
al pico verde más a la derecha, se concluye que existe un cielo en la imagen con su Pico
de Cielo correspondiente dentro de los histogramas en el bloque 2614. Si se determina que
1 5
el pico azul más a la derecha no es similar al pico verde más a la derecha, el pico más a la
derecha del histograma rojo entonces será revisado con el pico verde más a la derecha del
histograma azul para verificar las similaridades en el bloque de decisión 2606. Si se
determina que el pico rojo más a la derecha es similar al histograma azul, la cumbre del
pico azul más a la derecha entonces será comparada con la roja para determinar si el azul
2 O
es más alto en el bloque de decisión 2608. Si el azul es efectivamente más alto, existe el
Pico de Cielo. No obstante, si el pico rojo más a la derecha no es similar al azul o si son
similares pero la cumbre azul no es más alta que la roja, entonces se debe hacer otra
comparación.
La tercera comparación verifica si la cumbre del pico más a la derecha del
2 5
histograma azul es más alta que las cumbres del pico rojo más a la derecha y el pico verde
más a la derecha en el bloque de decisión 261 O. Si el pico azul es más alto, existe el Pico
de Cielo. De lo contrario, se debe realizar una cuarta comparación. El detector de pico de
cielo controlará para determinar si el último vértice del histograma azul es más alto que
los últimos vértices de los histogramas rojo y verde en el bloque de decisión 2612. Si los
3 O
últimos vértices rojo y verde son más bajos que el último vértice azul, entonces existe el
Pico de Cielo. No obstante, si fallan todos los criterios, se concluye que no hay Picos de
Cielo en los histogramas y en consecuencia no hay cielo en la imagen en el bloque 2616.
Las Figuras 27a-b, 28a-b, 29a-c y 30a-c ilustran los criterios utilizados para
determinar si existe un Pico de Cielo. En las Fig. 27a y la Fig. 27b, se ilustra el
primer criterio de comparación del pico azul y verde más a la derecha en el bloque de
decisión 2604 del proceso se muestra en la Fig. 26. La Fig. 27a muestra un histograma
verde 2702 de una imagen particular mientras que la Fig. 27b muestra un histograma azul
5
2706 de la misma imagen. Los picos verdes y azul más a la derecha son destacados
utilizando un círculo punteado como se muestra en la Fig. 27a como 2704 y en la Fig. 27b
como 2708, respectivamente. Los picos más a la derecha de los dos histogramas son
relativamente similares como se muestra en la Fig. 27a y en la Figura 27b, representando
así la presencia de un Pico de Cielo.
1 O
La Fig. 28a y la Fig. 28b muestran un histograma rojo 2802 y un histograma azul
2808 de una imagen en particular, respectivamente. El pico más a la derecha del
histograma rojo 2804 en la Fig. 38a se compara con el pico azul más a la derecha 2810 en
la Fig. 28b y se verifican para determinar si son similares. A partir de la inspección, se
puede ver que ambos picos no son similares y la cumbre azul2812 es mucho más alta que
15
la cumbre roja 2806 de los picos más a la derecha de los dos histogramas que sugieren la
existencia de un Pico de Cielo.
Las Fig. 29a, Fig. 29b y Fig. 29c muestran histogramas usados en el bloque de
decisión 2610 en el diagrama de flujo de la Fig. 26. La Fig. 29a muestra un histograma
rojo 2902 con una cumbre más a la derecha 2904, la Fig. 29b muestra un histograma verde
2 O
2906 con una cumbre más a la derecha 2908, y la Fig. 29c muestra un histograma azul
2910 con una cumbre más a la derecha 2912. A partir de la inspección visual se puede ver
que la cumbre azul2912 es la más alta, la que sugiere la presencia del Pico de Cielo.
Las Figuras 30a-c muestran los histogramas usados en el bloque de decisión 2612
del diagrama de flujo en la Fig. 26. Las Fig. 30a, Fig. 30b y la Fig. 30c, muestra un
2 5
histograma rojo 3002 con un último vértice 3004, un histograma verde 3006 con un último
vértice 3008 y un histograma azul 3010 con un último vértice 3012, respectivamente.
Como se puede observar, el último vértice azul3012 es más alto que el último vértice rojo
3004 y el último vértice verde 3008. Por lo tanto, existe el Pico de Cielo.
La unidad de extracción de características 208 extrae una característica conocida
3 O
como Pico Significativo. El Pico Significativo representa un sujeto dominante dentro de
una imagen. Para que una imagen sea visualmente atrayente, este detalle no debe ser
demasiado brillante ni demasiado oscuro. Esta característica se puede utilizar para
determinar si la imagen es de exposición adecuada. La Figura 31 muestra un proceso para
detectar un Pico Significativo. Los picos más altos de los histogramas de los cuatro
canales se encuentran primero en los bloques 3102, 3104, 3106 y 3108. Estos picos no
deben corresponder al Pico de Cielo y se los denomina Pico de no Cielo. De estos cuatro
Picos de no Cielo más altos de cada uno de los histogramas, el pico con la cumbre más a
5
la derecha será seleccionado en el bloque 311 O como un Pico Significativo 3112.
La Figura 32 proporciona un ejemplo gráfico de la detección del Pico Significativo.
Se muestran un histograma rojo 3202 con su Pico de no Cielo más alto 3204, un
histograma verde 3206 con su Pico de no Cielo 3208, un histograma azul 321 O con su
Pico de no Cielo 3212 y el histograma de luminancia 3214 con su Pico de no Cielo 3216.
1 O
A partir de la inspección visual, se puede observar que la cumbre roja está en el último bin
y es la cumbre más a la derecha y el pico rojo 3204 por lo tanto es rotulado como Pico
Significativo. Por ejemplo, cuando una imagen es subexpuesta, el sujeto del foco
usualmente está oscuro; de este modo, la cumbre de un Pico Significativo calculado de esa
imagen puede estar situado entre los bins más oscuros.
15
La última característica que se extrae de la unidad de extracción de características
208 es el Pico Derecho. Esto puede ser una forma de realización del Pico Significativo o
usado por sí mimso. El Pico Derecho representa un objeto brillante dentro de una imagen.
Una imagen con una exposición óptima debe tener este detalle no demasiado brillante ni
demasiado oscuro. La Figura 33 muestra cómo el detector del pico derecho mide y
2 O
detecta el Pico Derecho de los histogramas. El pico más a la derecha que no corresponde
al Pico de Cielo se detecta en cada uno de los cuatro histogramas en bloque 3302, 3304,
3306 y 3308. Cuando se encuentran los cuatro Picos de no Cielo más a la derecha, el pico
con la cumbre más alta es determinado en el bloque 3319 y rotulado un Pico Derecho en el
bloque 3312.
2 5
Una Figura 34 es una representación gráfica del proceso mostrado en la Fig. 33.
Un histograma rojo 3402, un histograma verde 3406, un histograma azul 3410 y un
histograma de luminancia 3414 de la misma imagen son analizados según se muestra en el
lado izquierdo de la Fig. 34. Los picos más a la derecha que se encuentran cada uno en
uno de los histogramas y que no corresponden al Pico de Cielo son mostrados como los
3 O
grupos 3404, 3408, 3412 y 3416 de los histogramas rojo, verde, azul y de luminancia,
respectivamente. La cumbre azul del pico 3412 es la más alta y es rotulada el Pico
Derecho como se muestra del lado derecho del la Fig. 34. Por ejemplo, cuando una
imagen está subexpuesta, el sujeto del foco generalmente está oscuro; de modo que la
cumbre de un Pico Derecho calculada de esa imagen puede estar situado entre los
bins más oscuros.
Una imagen visualmente atrayente no debe estar demasiado oscura ni demasiado
brillante. Además, los objetos dentro de la imagen, deben tener suficiente contraste. Si un
5
objeto está lavado o demasiado oscuro, casi no habrá diferencia entre el objeto y su punto
más brillante y más oscuro. Además, los detalles dentro de la imagen se perderán cuando
se aplique una exposición subóptima a la imagen.
Para obtener una imagen ideal, se pueden utilizar cuatro criterios para determinar
si una imagen tiene exposición óptima. Primero, la región oscura en la imagen no debe
1 O
ocupar un gran porcentaje de la imagen entera. Segundo, si la imagen contiene parte del
cielo, debe haber suficiente contraste entre el cielo y el resto de la imagen. Tercero, el
sujeto más brillante o un detalle significativo dentro de la imagen que no es parte del cielo
debe tener contraste suficiente entre su punto más brillante y el resto del objeto. Por
último, los detalles de los objetos en la imagen no deben estar lavados ni demasiado
15
oscuros.
La imagen pude ser definida por tres tipos de píxeles: píxeles oscuros, píxeles de
medio rango y píxeles brillantes. Por ejemplo, en una imagen RGB de 8 bits, los píxeles
oscuros más probablemente tendrán valores de RGB por debajo de 50, los píxeles
brillantes tendrán cada uno al menos uno de los valores R, G y B por encima de 200, y los
2 O
píxeles de rango medio serán píxeles con valores RGB que caigan en el medio. Los
píxeles de rango medio pueden superponerse con algunos píxeles pertenecientes al rango
de píxeles oscuros y el rango de píxeles brillantes. En esta forma de realización, los tres
rangos no son estrictamente exclusivos y no se superponen. En una imagen óptimamente
expuesta, el cielo consistirá de píxeles brillantes mayormente, mientras que la mayoría de
2 5
los objetos consistirán en píxeles de rango medio con una pequeña proporción de la
imagen compuesta por píxeles oscuros.
La Fig. 35 muestra una forma de realización para una unidad de determinación de
exposición óptima 21 O. Los histogramas 2402 de una imagen generada a partir de una
unidad generadora de histogramas 206 u otro medio, y características extraídas de los
3 O
histogramas 241 O de la unidad de extracción 208 u otro medio, son proporcionados para
determinar si la imagen es de exposición adecuada.
La unidad de determinación de exposición óptima 210 incluye una unidad de
determinación de detalles oscuros 3502, una unidad de determinación de contraste del
cielo 3504, una unidad de determinación de contraste de pico 3506 y una unidad de
detección de una multitud de detalles denominada unidad de determinación de fluctuación
3508, que mide los cuatros criterios mencionados anteriormente. Las cuatro medidas
determinan si una imagen es de exposición adecuada y producen esa imagen 212.
5
Todos los criterios serán denominados los Datelles Oscuros, Contraste de Cielo,
Contraste de Pico y Fluctuación. Los criterios son determinados primero y luego son
comparados con un valor de umbral predeterminado para la determinación de la
exposición óptima para los histogramas de cada uno de los cuatro canales. Las medidas
usadas para determinar la exposición óptima son:
1 O
(a) Detalles Oscuros: Encontrar la proporción entre los píxeles oscuros y
colectivamente los píxeles oscuros y los de rango medio.
(b) Contraste de Cielo: Examinar el contraste entre la parte oscura del cielo y su
brillantez dominante si existe un cielo.
(e) Contraste de Pico: Encontrar el contraste entre las partes brillantes del detalle
15
significativo y su brillantez dominante en la imagen.
( d) Fluctuación: Encontrar la presencia de numerosos detalles dentro de la imagen.
Detalles Oscuros mide la proporción entre los píxeles oscuros y colectivamente los
píxeles oscuros y los de rango medio de una imagen. Esta proporción es usada para
2 O
determinar si la imagen tiene contraste adecuado. Por ejemplo, pude haber dos modos de
encontrar los Detalles Oscuros y la elección del método depende de la existencia de Pico
de Cielo en los histogramas. La Figura 36 muestra un ejemplo de un histograma de 8 bins
procesado por la unidad de determinación de detalles oscuros 3502. En el bloque 3602, se
encuentra una primera suma que calcula la población de los primeros dos vértices de un
2 5
histograma. Esto constituye los píxeles oscuros. El histograma es controlado para
determinar la presencia del Pico de Cielo en el bloque de decisión 3604. Si el Pico de
Cielo no está presente, el histograma de 8 bins entonces será dividido en tres partes. Los
primeros dos vértices serán clasificados como los píxeles oscuros, mientras que los
últimos 2 bins serán los píxeles brillantes. Los píxeles de rango medio serán el segundo y
3 O
el séptimo bin. Hay una superposición en los bins entre los píxeles de rango medio y los
píxeles oscuros y entre lo píxeles de rango medio y los píxeles brillantes. También se
pueden utilizar otras formas de realización en las cuales las tres partes no se superponen.
Los píxeles de rango medio estarán entre el tercer y el sexto bin. Si está presente el Pico
de Cielo, se asume que los píxeles brillantes estarán contenidos en los bins que
representan el Pico de Cielo, mientras que los primeros dos vértices serán considerados los
píxeles oscuros. Los píxeles de rango medio estarán contenidos en el bin entre los píxeles
oscuros y brillantes. En esta forma de realización, los píxeles de rango medio estarán
5
contenidos en el bin entre los píxeles oscuros y brillantes, incluido el último bin de los
píxeles oscuros y el primer bien del Pico de Cielo. También se pueden utilizar en otras
formas de realización en que los píxeles de rango medio no se superponen con el Picos de
Cielo.
Para encontrar el primer criterio, los Detalles Oscuros 3612, se detecta la razón del
1 O
número de los píxeles oscuros con la de los píxeles oscuros y de rango medio. En
ausencia del Pico de Cielo, esto se realiza tomando la razón 3610 de la suma de la
población de los primeros dos vértices realizada en el paso 3602 en comparación con la
suma de la población de los primeros sextos vértices determinados en el paso 3606. Por
otra parte, en presencia del Pico de Cielo, el límite superior de los píxeles de rango medio
15
cambiará del sexto bin a la cola izquierda del Pico de Cielo en el paso 3608.
La Fig. 37a y la Figura 37b muestran un histograma 3702 en el cual no hay Pico de
Cielo presente. Correspondiente al bloque 3602 del diagrama de flujo en la Fig. 36, en la
Fig. 37 se calcula una primera suma de la población de los dos primeros vértices 3704 de
un histograma de 8 bins. Una segunda suma de la población de los primeros seis vértices
2 O
3606 luego es calculada como se muestra en la Fig. 37b, por bloque de proceso 3606 de la
Fig. 36. La razón de la primera suma 3704 con la segunda suma 3706 representa los
Detalle Oscuros, el contraste entre los detalles oscuros y todos los píxeles de una imagen
excluidos los píxeles brillantes.
La Figura 38a y la Figura 38b muestran un histograma 3802 con un Pico de Cielo
2 5
3804. Se calcula una primera suma 3806 de los valores y de los primeros dos vértices
3806. No obstante, como se muestra en la Fig. 38b, la segunda suma 3808 en este método
suma la población del primer vértice a la cola izquierda del Pico de Cielo 3 81 Opor bloque
de proceso 3608 de la Fig. 36. Los Detalles Oscuros se determinan encontrando la razón
de la primera suma 3806 con la segunda suma 3808. Los Detalles Oscuros son
3 O
comparados con un valor de umbral para determinar si la exposición de la imagen que se
está midiendo es adecuada.
El Contraste de Cielo mide el contraste entre la parte oscura del cielo y su
brillantez dominante si existe un cielo. El Contraste de Cielo mide si los detalles se
pierden cuando aumenta la exposición. Se define como la razón de la cola izquierda
del Pico de Cielo de la cumbre, donde la cola izquierda representa las partes oscuras del
cielo y la cumbre representa los valores de bin de los píxeles con brillantez dominante del
cielo. La Figura 39 muestra un proceso realizado por la unidad de determinación de
5
contraste de cielo 3504 para medir el Contaste de Cielo. El histograma primero es
verificado para determinar si tiene un Pico de Cielo en el bloque de decisión 3902. Si el
Pico de Cielo está presente, la razón del valor y de la cola izquierda del Pico de Cielo al
valor y de la cumbre es calculada en el bloque 3904. Esta razón es proporcionada como
una medición del Contraste de Cielo en el bloque 3906. Sin embargo, si no hay Pico de
1 O
Cielo, el Contraste de Cielo no puede ser determinado como lo indica el bloque 3908.
La Figura 40a y la Figura 40b muestran dos histogramas de dos imágenes
diferentes que contienen cada una un Pico de Cielo. La Fig. 40a muestra un histograma
4002 que tiene un Pico de Cielo con una cumbre 4006 en el último vértice y una cola
izquierda 4004. Mientras que la Fig 40b muestra un histograma 4008 que tiene un Pico de
15
Cielo con una cumbre 4008 y una cola izquierda 401 O. El Contraste del Cielo de cada uno
de los dos histogramas es la razón de 4004 con 4006 y 4010 con 4012, respectivamente.
Para determinar si la imagen actual es de exposición adecuada, el Contraste de Cielo debe
estar por debajo de un valor de umbral determinado.
El Contraste de Pico determina el contraste entre las partes brillantes de un
2 O
detalle significativo y su brillantez dominante en la imagen. Si se utiliza para la medición
de la exposición óptima para asegurar que los detalles significativos dentro de una imagen
no se laven cuando aumente la exposición. La Figura 41 muestra un proceso para
determinar el Contraste de Pico. El histograma es verificado para determinar si contiene
un Pico de Cielo en el bloque de decisión 4102. Si es así, el próximo pico más a la derecha
2 5
que no corresponde al Pico de Cielo de otro modo conocido como Pico de no Cielo se
encuentra en el bloque 4104. Por lo contrario, si no hay Pico de Cielo, el pico más a la
derecha del histograma se encuentra en el bloque 4106. Luego, la razón de la población de
la cola derecha del Pico de no Cielo más a la derecha encontrado en 4104 o 4106 a la
población de su cumbre es calculada en el bloque 4108, y esta medida es proporcionada
3 O
como un Contraste de Pico en el bloque 411 O.
Las Figuras 42a-b y 43a-b ilustran una determinación de Contraste de Pico. En las
Fig. 42a y Fig. 42b, el histograma 4202 es verificado para el Pico de Cielo. Se detecta que
un Pico de Cielo está presente 4204 y se encuentra el próximo Pico de no Cielo más a la
derecha 4206. El Contraste de Pico luego es encontrado tomando la razón de la
población de la cola derecha del Pico de no Cielo más a la derecha 4208 a la población de
la cumbre 4210. En el segundo histograma 4302 mostrado en las Fig. 43a y 43b, no hay
presencia del Pico de Cielo. Se encuentra el pico más a la derecha 4304. El Contraste de
5
Pico es la razón de la población de la cola derecha del pico 4304 con la población de la
cumbre 4308. El Contraste de Pico debe ser menos que un umbral determinado para que la
imagen actual que se está determinando sea de exposición adecuada.
Finalmente, la última medición Fluctuación es necesaria para determinar si la
exposición es adecuada para una imagen particular. Mide la presencia de numerosos
1 O
detalles dentro de la imagen que son representados en los histogramas como fluctuaciones
o falta de suavidad. Numerosos detalles dentro de la imagen deben ser mantenidos dentro
de una exposición óptima determinada. Si la cantidad de detalles es demasiado pequeña,
es posible que la exposición no sea adecuada. La Figura 44 muestra un proceso para el
análisis de Fluctuación. La diferencia absoluta entre la población de un vértice elegido, el
1 5
Vértice A, y el promedio de sus vértices izquierdo y derecho inmediatos son encontrados
en el bloque 4402. Esto se repite en los bloques 4404 y 4406 cambiando el vértice en
cuestión (Vértice A). En este ejemplo, se encuentra la diferencia absoluta para tres
vértices pero se puede utilizar cualquier número de vértices según el tamaño de los bins y
otros factores. La suma de todas las diferencias absolutas es encontrada en el bloque 4408,
2 O
y esto es proporcionado como Fluctuación en el bloque 441 O.
Por ejemplo, la Fluctuación puede ser calculada como la suma de todas las
diferencias absolutas entre un vértice y el promedio de su vértice izquierdo y derecho
inmediato, para una serie de vértices consecutivos como se muestra en las Figuras 45a-d.
Las Fig. 45a-d muestran un histograma 4502 con 8 bins. La Fig. 45a muestra
2 5
Fluctuación!, que es la diferencia absoluta entre el valor y del vértice 3 4506 y el
promedio de los valores y del vértice 2 4504 y el vértice 4 4508. Fluctuación2 es la
diferencia absoluta entre la población del vértice 4 4508 y el promedio del vértice 3 4506
y el vértice 5 451 O y se muestra en la Fig 45b. La Fluctuación3 mostrada en la Fig. 45c es
la diferencia absoluta entre el valor y del vértice 5 4510 y el promedio del vértice 4 4508
3 O
y el vértice 6 4512. En la Fig. 45d, Fluctuación4 es la diferencia absoluta en valores y
entre el vértice 6 4512 y el promedio del vértice 5 4510 y el vértice 7 4514. La
Fluctuación es entonces la suma de Fluctuación!, Fluctuación2, Fluctuación3 y
Fluctuación4. La Fluctuación debe estar por encima de un umbral determinado para
determinar la presencia de numerosos detalles dentro de la imagen y por consiguiente la adecuación de la exposición. Este es un ejemplo del cálculo de la medición Fluctuación. Se pueden proponer otras fórmulas para calcular Fluctuación mientras que indique las ondulaciones en la curva del histograma.
La fórmula expresada más arriba puede ser expresada como:
~llcc~-1 ;~+1)-~)11·
Otras fórmulas que pueden proponerse incluyen:
10
Aparte de los cuatro parámetros, Detalles Oscuros, Contraste de Cielo, Contraste
de pico y Fluctuación, como se mencionó anteriormente, las características extraídas de
los histogramas pueden ser utilizadas para determinar la optimización de la exposición.
Estas características, como se mencionan en la forma de realización de la unidad de
15
extracción de características 208 son el Pico de Contraste, el Pico Significativo y el Pico
Derecho.
Las propiedades de estas tres características son comparadas con los valores
predeterminados de umbral para verificar si la imagen es de exposición óptima.
Dados estos parámetros y características, se puede utilizar una gran cantidad de
criterios para determinar si la exposición es subóptima.
Estos criterios comparan las
2 O
características y los parámetros con los valores predeterminados de umbral. Se detectó
experimentalmente que estos valores de umbral dan los mejores resultados en relación a
las características y los parámetros. Los parámetros habitualmente son medidos en
relación
a las fracciones o porcentajes excepto Fluctuación, que mide una falta de
suavidad
en el histograma y las características y los parámetros son utilizados para
2 5
detectar los parámetros. Si los Detalles Oscuros son mayores que la mitad, ello significa
que los píxeles oscuros ocupan más de la mitad de la imagen y la imagen es considerada
demasiado oscura, y la exposición es subóptima.
Si el Contraste de Cielo es superior al
50%, hay una falta en el contraste entre la parte más oscura del cielo con todo el cielo, lo
que significa que los detalles de la imagen se pierden debido a la sobreexposición. Otra
señal de sobreexposición es cuando el Contraste de Picos mide más del 50%.
Por otra parte, la exposición puede ser cercana a la óptima cuando hay una razón
equilibrada para los píxeles brillantes y oscuros. Esto se logra cuando el Contraste de
Cielo es alrededor de un quinto mientras que los Detalles Oscuros son alrededor de un
5
tercio. Además, la exposición puede ser óptima cuando aparecen detalles múltiples, que
es indicada por una alta Fluctuación. La cumbre del Pico Significativo y el Pico Derecho
también estarán en la mitad superior del histograma y los Detalles Oscuros son menos de
un quinto cuando la exposición de acerca a la óptima.
Los valores de umbral para el valor de bins para la cumbre del Pico Significativo o
1 O
Pico Derecho pueden variar entre valores de bins inferiores a valores de bins superiores
según si la prueba es para una imagen subexpuesta o sobreexpuesta. Los valores de umbral
para los Detalles Oscuros típicamente tienen valores inferiores al 70% para una imagen
óptimamente expuesta mientras que los del Contraste de Cielo varían entre 5% al 60%
según si la prueba es para subexposición o sobreexposición y con qué otros parámetros
15
está asociado el Contraste de Cielo. Los valores de umbral para Fluctuación usualmente
tienen valores altos cuando aparecen detalles múltiples y estos valores están por encima de
200 y los valores de umbral para el Pico de Contraste es usualmente alrededor del 50%.
Las Figuras 46 y 47 muestran una forma de realización sobre cómo los criterios
pueden ser utilizados para decidir entre aumentar y reducir la exposición. La Fig. 46
2 O
muestra un proceso para determinar si se aumenta la exposición. El bloque de decisión
4602 verifica si el valor de bin de la cumbre del Pico Significativo o Pico Derecho es
inferior a 3. Si la prueba es positiva, y si en el bloque de decisión 4604 se detecta que los
Detalles Oscuros son superiores a 55%, la exposición puede ser aumentada en el bloque
4610. No obstante, si la prueba del bloque de decisión 4602 es negativa y en el bloque de
2 5
decisión 4606 se detecta que los Detalles Oscuros son superiores a 45%, la exposición
también puede ser aumentada en el bloque 4610. En el bloque de decisión 4608, el
proceso determina si los Detalles Oscuros son superiores a 35% y el Contraste de Cielo es
inferior a 5%. Si la prueba es positiva, la exposición también se puede aumentar, de otro
modo la exposición no es aumentada.
3 O
La Fig. 4 7 muestra un proceso para determinar si se reduce la exposición. En el
bloque de decisión 4702 el proceso determina si el Pico de Cielo es superior a 50%,
mientras que el bloque de decisión 4 704 el proceso determina si el Contraste de Cielo es
superior a 20% y los Detalles Oscuros son inferiores al 35%. En el bloque de decisión
4706 el proceso determina si fluctuación es
superior a 200. El proceso determina si los
Detalles Oscuros son menos del 35% en el bloque de decisión 4708
en el bloque de
decisión se determina si el valor de bins de la cumbre del Pico Significativo o el Pico
Derecho es superior a 3 y los Detalles Oscuros son inferiores a 20%.
El bloque de
5
decisión 4712 el proceso determina si el Contraste de Pico es superior a 50% y los
Detalles Oscuros son inferiores al 45% y también decide si el Contraste de Cielo
es
inferior a 10% y el Contraste de Pico es superior a 50% en el bloque de decisión 4714.
Si el bloque de decisión 4702 o 4704 da positivo, se reduce la exposición en el
bloque 4716. De lo contrario, si los bloques de decisión 4706 y 4710 dan positivo, o si el
1 O
bloque de decisión 4706 da negativo mientras que el bloque de decisión 4708 da positivo,
entonces la exposición también es reducida. Si fallan todas las condiciones mencionadas,
se utilizan los resultados de los bloques de decisión 4712 y 4714. Si ninguno da positivo,
la exposición se reduce.
Mientras que formas ejemplificadoras determinadas han sido descritas y han sido
15
mostradas en dibujos adjuntos, se debe entender que esas formas de realización son
meramente ilustrativas y no limitativas de la invención general, y que esta invención no se
limita a las construcciones y arreglos específicos mostrados y descritos, puesto que varias
modificaciones adicionales pueden ocurrírseles a los expertos en la técnica.

Claims (13)

  1. REIVINDICACIONES
    l. Método de generación de imágenes, que comprende: recibir una pluralidad de imágenes de rango dinámico bajo con valores de 5 exposición diferentes de una escena; generar una imagen de rango dinámico extendido a partir de la pluralidad de imágenes de rango dinámico bajo; y generar una imagen tentativa de rango dinámico bajo de un valor de exposición
    tentativo, que está entre valores de exposición máximo y mínimo de entre los valores de 10 exposición diferentes, a partir de la imagen de rango dinámico extendido.
  2. 2. Método según la 1 a reivindicación, caracterizado por el hecho de que comprende además:
    formar un histograma tentativo de rango dinámico bajo del valor de exposición tentativo en base de la pluralidad de imágenes de rango dinámico.
    15 3. Método según la 23 reivindicación, caracterizado por el hecho de que comprende además: formar un histograma de rango dinámico extendido a partir de la imagen de rango dinámico extendido,
    en el que el histograma tentati vo de rango dinámico bajo está formado mediante 20 el histograma de rango dinámico extendido.
  3. 4. Método según la 2a reivindicación, caracterizado por el hecho de que comprende además: formar un hi stograma de rango dinámico extendido a partir de la pluralidad de histogramas de rango dinámico bajo,
    25 en el que el histograma tentativo de rango dinámico bajo está formado mediante el histograma de rango dinámico extendido.
  4. 5. Método según la 23 reivindicación, caracterizado por el hecho de que el histograma tentativo de rango dinámico bajo está formado mediante la imagen tentativa de rango dinámico bajo.
  5. 6. Método para detectar una subexposición en una imagen, que comprende: 5 detectar una cumbre ubicada en un bin considerado oscuro,
    en el que la cumbre es la más alta o la que está más a la derecha entre una pluralidad de cumbres, cada una proveniente de un histograma diferente entre una pluralidad de histogramas asociados con la imagen.
  6. 7. Método según la reivindicación 6, en el que cada cumbre de la pluralidad de
    10 cumbres es la más alta en un histograma correspondiente de la pluralidad de histogramas y la cumbre es más a la derecha entre la pluralidad de cumbres.
  7. 8. Método según la reivindicación 6, en el que cada cumbre de la pluralidad de cumbres es más a la derecha en un histograma correspondiente de la pluralidad de histogramas y la cumbre es la más alta entre la pluralidad de cumbres.
    15 9. Método para detectar una sobre-exposición en una imagen, que comprende: detectar un Pico de C ielo en uno O más histogramas de la imagen.
  8. 10. Método según la reivindicación 9, caracterizado por el hecho de que comprende además: detectar que una razón de una primera población con una segunda población 20 excede un umbral,
    en el que la primera población corresponde a una cola derecha, la segunda
    población corresponde a una cumbre, la cola derecha y la cumbre corresponden a un
    pico en un histograma que corresponde a la imagen, la cumbre está la más a la derecha
    entre una pluralidad de cumbres en el histograma, y ninguna de la pluralidad de
    25 cumbres corresponde al Pico de Cielo.
  9. 11. Método según la reivindicación 9, caracterizado por el hecho de que comprende además: detectar que una razón de una primera población con una segunda población excede un umbral,
    5 en el que la primera población corresponde a la cola izquierda, la segunda población corresponde a una cumbre, la cola izquierda y la cumbre corresponden a un pico en el histograma, y el pico corresponde al Pico de Cielo.
  10. 12. Método según la reivindicación 9, caracterizado por el hecho de que comprende además: 10 detectar que una razón de una primera población con una segunda población excede un umbral,
    en el que la primera población corresponde a una pluralidad de bins más
    oscuros, la segunda población corresponde a un agregado entre la pluralidad de bins
    más oscuros y una pluralidad de bins que no son de un pico que corresponde al Pico de
    15 Cielo, y los bins más oscuros y más brillantes están entre una pluralidad de bins en un histograma que corresponde a la imagen.
  11. 13. Método de generación de histogramas de imagen de rango dinámico bajo, dada una pluralidad de imágenes de rango dinámico bajo con valores de exposición diferentes de una escena, caracterizado por el hecho de que comprende:
    20 seleccionar un valor de exposición tentativo que está entre valores de exposición máximo y mínimo de entre los valores de exposición diferentes; y formar un histograma tentativo de rango dinámico bajo del valor de exposición tentativo en base de la pluralidad de imágenes de rango dinámico bajo.
  12. 14. Método según la 133 reivindicación, caracterizado por el hecho de que 25 comprende además:
    formar una imagen de rango dinámico extendido a partir de la pluralidad de imágenes de rango dinámico bajo; y
    formar un histograma de rango dinámico extendido a partir de la imagen de
    rango dinámico extendido,
    en el que el histograma tentativo de rango dinámico bajo está fonnado mediante
    el histograma de rango dinámico extendido.
    5 15. Método según la 133 reivindicación, caracterizado por el hecho de que comprende además: formar una pluralidad de histogramas de rango dinámico bajo de valores de exposición diferentes a partir de la pluralidad de imágenes de rango dinámico bajo; y formar un histograma de rango dinámico extendido a partir de la pluralidad de 10 histogramas de rango dinámico bajo,
    en el que el histograma tentativo de rango dinámico bajo está fonnado mediante el histograma de rango dinámico extendido.
  13. 16. Método según la 1 Y reivindicación, caracterizado por el hecho de que comprende además: 15 formar una imagen de rango dinámico extendido a partir de la pluralidad de imágenes de rango dinámico bajo; y formar una imagen de rango dinámico bajo del valor de exposición tentativo a partir de la imagen de rango dinámico extendido,
    en el que el histograma tentativo de rango dinámico bajo está formado mediante 20 la imagen tentativa de rango dinámico bajo.
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