法律状态公告日
法律状态信息
法律状态
2015-07-15
授权
授权
2013-05-01
实质审查的生效 IPC(主分类):G06T5/50 申请日:20121231
实质审查的生效
2013-04-03
公开
公开
技术领域
本发明涉及图像处理技术领域,具体涉及一种基于混合域的图像 全局对比度以及局部细节度调整方法。
背景技术
在图像处理领域,如何在进行图像全局对比度及局部细节度调整 的同时很好的保持住图像的边缘,不发生光环、锯齿、振铃、边反转 等现象,是一个十分重要并一直受到广泛关注的问题。传统的基于图 像分解的方法难以很好地保持住图像边缘,尤其容易产生光环类的瑕 疵。现有技术中的一些方法,虽然能够获得质量较好的结果,但是计 算耗时一般十分巨大,难以快速应用。
综上所述,一种快速有效的图像全局对比度以及局部细节度调整 方法是亟待提供的。
发明内容
(一)要解决的技术问题
本发明的目的在于提供一种基于混合域的图像全局对比度以及局 部细节度调整方法,用于快速有效的对图像全局对比度及局部细节度 进行调整,同时较好地保持住图像边缘,避免瑕疵。
(二)技术方案
本发明技术方案如下:
一种基于混合域的图像全局对比度以及局部细节度调整方法,包 括步骤:
S1.设定调整参数并将待调整图像分解为若干单通道图像;
S2.对于每个单通道图像,建立该单通道图像的高斯金字塔;
S3.对步骤S2中高斯金字塔最顶层图像进行全局线性变换处理;
S4.对步骤S2中高斯金字塔最顶层以下各层图像,依次结合上一 层处理结果进行变换处理;
S5.组合所有单通道图像的高斯金字塔最底层图像变换处理结 果,得到完成调整的最终图像。
优选的,所述调整参数包括:控制最终图像局部细节度的参数α、 控制最终图像全局对比度的参数β以及区分局部细节与全局对比的阈 值σ。
优选的,所述步骤S1中,将待调整图像按照RGB色彩空间进行 三通道分解。
优选的,所述步骤S1还包括,将每个单通道图像亮度值范围归 一化为区间[0,1]。
优选的,所述步骤S2中,根据5x5二项式核函数建立单通道图 像的高斯金字塔,高斯金字塔最底层图像与该单通道图像相同。
优选的,所述高斯金字塔层数h取使最顶层图像Ih长和宽都大于 8的最大正整数。
优选的,所述步骤S3包括:
对于最顶层图像Ih,根据公式Oh,p=Avg(Ih)+b(Ih,p-Avg(Ih))进行 全局线性变换处理;
其中,Oh,p以及Ih,p分别表示图像Ih以及变换处理后得到的图像Oh在像素p上的灰度值,Avg(Ih)表示图像Ih的平均灰度值。
优选的,所述步骤S4包括:
S401.设定距离阈值;
S402.对于任意与图像Ik(k=h-1,h-2,…,1)中像素p距离不超 过所述距离阈值的像素q,做如下计算:
I′k,p,q=Ik,p+sign(Ik,q-Ik,p)Ma,b,s(|Ik,q-Ik,p|);
其中,sign表示符号函数,M函数表示与所述调整参数相关的映 射函数;
S403.分别计算
其中,wp表示与像素p距离不超过所述距离阈值的像素的集合;
S404.计算图像Ik+1经变换处理得到的图像Ok+1的采样图像Ok′;
S405.结合所述步骤S402-S404中计算结果,计算变换处理后的 图像Ok。
优选的,所述M函数为:
优选的,所述步骤S405中,根据以下公式计算变换处理后的图像 Ok:
其中,DCT和DCT-1分别表示离散余弦变换以及离散余弦反变换, G表示9x9二项式核函数,L表示卷积核函数,λ表示正常数。
(三)有益效果
本发明通过建立单通道图像的高斯金字塔,并对高斯金字塔进行 由上至下逐层处理,利用每一层的图像以及该图像上一层图像的处理 结果,在空间域和频域中进行混合计算,得到完成调整的最终图像。 本发明的方法能够根据用户给定的参数,对待调整图像的全局对比度 及局部细节度进行任意调整,并且能在多个尺度上抑制和避免光环、 锯齿、振铃、边反转等不良现象的产生;同时,本发明计算过程快速, 鲁棒性很高。
附图说明
图1是本发明的一种基于混合域的图像全局对比度以及局部细节 度调整方法的流程示意图。
具体实施方式
下面结合附图和实施例,对发明的具体实施方式做进一步描述。 以下实施例仅用于说明本发明,但不用来限制本发明的范围。
流程图如图1中所示的一种基于混合域的图像全局对比度以及局 部细节度调整方法,主要包括以下步骤:
S1.首先由用户设定调整参数α、β、σ以及任意的正常数λ等; 其中,α用于控制最终图像的局部细节度,β用于控制最终图像的全 局对比度,σ用于提供一个阈值以区分局部细节和全局对比,λ可为 任意正实数;然后将待调整图像分解为若干单通道图像;本实施例中, 将待调整图像按照RGB(Red Green Blue,三原色光)色彩空间进行 三通道分解;最后,将每个单通道图像亮度值范围归一化为区间[0, 1]。
S2.对于每个单通道图像I,根据5x5二项式核函数(binomial kernel)建立该单通道图像的高斯金字塔I1,I2......Ih,其中,I1=I,即 高斯金字塔最底层图像与该单通道图像相同,图像尺寸从I1到Ih逐渐 变小;所述高斯金字塔层数h优选取使最顶层图像Ih长和宽都大于8 的最大正整数;
S3.对步骤S2中高斯金字塔最顶层图像进行全局线性变换处理; 本实施例中,该步骤具体为:
对于最顶层图像Ih,根据公式Oh,p=Avg(Ih)+b(Ih,p-Avg(Ih))进行 全局线性变换处理;
其中,Oh,p以及Ih,p分别表示图像Ih以及变换处理后得到的图像Oh在像素p上的灰度值,Avg(Ih)表示图像Ih的平均灰度值。
S4.对步骤S2中高斯金字塔最顶层以下各层图像 Ik(k=h-1,h-2,…,1),依次结合上一层处理结果进行变换处理,其 处理过程在空间域以及频域中混合进行;该步骤主要包括:
S401.根据实际需求,设定合适的距离阈值D;本实例中,D=4;
S402.对于图像Ik(k=h-1,h-2,…,1)中每个像素p,对于任意 与所述像素p距离不超过所述距离阈值D的像素q,做如下计算:
I′k,p,q=Ik,p+sign(Ik,q-Ik,p)Ma,b,s(|Ik,q-Ik,p|);
其中,sign表示符号函数,M函数表示与所述调整参数α、β以 及σ相关的映射函数;所述M函数可以为:
或者也可以为其他与所述调整参数α、β以及σ相关的映射函数。
S403.分别计算
其中,wp表示与像素p距离不超过所述距离阈值的像素的集合;
S404.根据5x5多项式核函数计算图像Ik+1经变换处理得到的图像 Ok+1的采样图像Ok′,图像Ok′与图像Ik大小相同;
S405.结合所述步骤S402-S404中计算结果,计算变换处理后的 图像Ok;本实施例中,该步骤具体为:
其中,所述步骤S405中,根据以下公式计算变换处理后的图像Ok:
其中,DCT和DCT-1分别表示离散余弦变换以及离散余弦反变换, G表示9x9二项式核函数,λ表示正常数,L表示卷积核函数;
或者,可以将该步骤中的离散余弦变换及离散余弦反变换替换成 为其他类似的“空间域-频域”变换及其反变换。
S5.组合所有单通道图像的高斯金字塔最底层图像变换处理结 果,得到完成调整的最终图像。
本发明的方法能够根据用户给定的参数,对待调整图像的全局对 比度及局部细节度进行任意调整,并且能在多个尺度上抑制和避免光 环、锯齿、振铃、边反转等不良现象的产生;同时,本发明计算过程 快速,鲁棒性很高。此外,本发明所提出的方法,还能应用于其他的 图像处理问题,如图像抽象化、图像自动去雾等。
以上实施方式仅用于说明本发明,而并非对本发明的限制,有关 技术领域的普通技术人员,在不脱离本发明的精神和范围的情况下, 还可以做出各种变化和变型,因此所有等同的技术方案也属于本发明 的保护范畴。
机译: 使用基于块的局部对比度改进进行全局对比度增强
机译: 使用基于块的局部对比度改进进行全局对比度增强
机译: 用于汽车电视的图像质量改进方法,涉及基于图像的细节对比度的值确定图像的完整/部分区域,并评估图像或图像的部分区域