一种低于Rec.2020色域显示设备最大化还原Rec.2020色域内容的方法

摘要

本发明公开了一种低于Rec.2020色域显示设备最大化还原Rec.2020色域内容的方法，属于媒体技术领域，首先将视频图像的色域转换至中间色域，得到每一帧视频图像中每个像素点在中间色域的位置；再将显示设备的色域转换至中间色域，构造显示设备的色域在所述中间色域上的边界；将视频图像中每个像素点的位置调整至所述边界内；最后将调整位置后视频图像的色域由中间色域转换至显示设备的色域，完成色域转换，采用本发明能够提升显示色彩精度，通过针对显示设备的色域范围而进行色彩转换，保持内容原有亮度的同时，使得显示的色彩能够在最大程度上较为精确地再现画面色彩。

说明书

技术领域

本发明涉及媒体技术领域，具体涉及一种低于Rec.2020色域显示设备最大化还原Rec.2020色域内容的方法。

背景技术

随着时代的发展，超高清、高动态范围、宽色域的新型视频内容逐步推广开来，用于显示视频内容的显示设备也处在一个新旧交替的阶段。新型标准要求视频画面的色域范围为Rec.2020，而以往画面的标准色域为Rec.709，市场上许多显示设备的色域范围普遍存在的问题包括两点，第一是显示色域部分超出了Rec.709色域而未达到Rec.2020色域标准，不同设备覆盖的色域范围不同，显示同一画面的效果各有差异，与制作者的原意图有较大出入；第二是当视频的播出格式与设备显示模式存在差异时，会造成大幅的色彩失真。而目前没有针对前述两个问题解决色彩失真问题的有效方法，以在低于Rec.2020显示设备上最大化还原Rec.2020色域内容色彩。

发明内容

本发明的目的在于：提供一种低于Rec.2020色域显示设备最大化还原Rec.2020色域内容的方法，解决了采用现有技术无法在低于Rec.2020显示设备上最大化还原Rec.2020色域内容色彩的技术问题。

本发明采用的技术方案如下：

一种低于Rec.2020色域显示设备最大化还原Rec.2020色域内容的方法，包括以下步骤：

步骤1：将视频图像的色域转换至中间色域，得到每一帧视频图像中每个像素点在中间色域的位置；

步骤2：将显示设备的色域转换至中间色域，构造显示设备的色域在所述中间色域上的边界；

步骤3：将视频图像中每个像素点的位置调整至所述边界内；

步骤4：将调整位置后视频图像的色域由中间色域转换至显示设备的色域，完成色域转换。

进一步的，还包括预处理步骤0：

步骤00：判断视频图像色彩空间的格式，若色彩空间的格式为RGB格式，则直接跳转至步骤02；否则跳转至步骤01；

步骤01：将视频图像色彩空间的格式转换为RGB格式；

步骤02：将RGB格式信号由量化信号转换至归一化信号，所述归一化信号的范围为[0，1]，得到归一化后的非线性RGB信号；

步骤03：将视频图像的非线性的RGB信号转换成线性RGB信号。

进一步的，所述步骤1中，中间色域为CIE Lab色域空间或HSB色域空间。

进一步的，所述步骤2的具体步骤如下：

步骤21：获取所述显示设备三原色点在CIE xyz色彩空间中的坐标，连接所述三原色点，得到色域边界三角形；

步骤22：对所述色域边界三角形的三边进行边界点采样，得到采样点的坐标值；

步骤23：将所述采样点变换至所述中间色域，并顺次连接中间色域中的采样点得到边界多边形；

步骤24：对所述边界多边形进行分区，得到k个分区。

进一步的，所述步骤3的具体步骤如下：

步骤31：将中间色域下的每个像素点划分至对应分区中；

步骤32：分别计算每一分区中像素点与原点间的距离，得到该分区中的最远像素点及最远像素点距原点的最大距离d_max；

步骤33：获取该分区中最远像素点与原点的连线，得到该连线与所述边界多边形的交点及所述交点至原点的距离d₀；

步骤34：计算该分区中最大距离d_max与距离d₀间的比值q_j，其中i表示分区的序号；

步骤35：利用所述比值q_j将该分区中的各个像素点的位置调整至所述边界多边形内。

进一步的，还包括步骤5：在色域转换后，将视频图像由线性RGB信号转换为非线性RGB信号。

综上所述，由于采用了上述技术方案，本发明的有益效果是：

1.采用本发明能够提升显示色彩精度，通过针对显示设备的色域范围而进行色彩转换，保持内容原有亮度的同时，使得显示的色彩能够在最大程度上较为精确地再现画面色彩。

2.本发明兼顾显示模式差异和硬件差异，能够兼顾制播模式差异和显示硬件差异造成显示色彩的失真，而无需改变原有的显示设备。

附图说明

本发明将通过例子并参照附图的方式说明，其中：

图1为本发明的总体流程图；

图2为本发明中将CIE Lab色域空间作为中间色域时边界多边形的示意图。

具体实施方式

本说明书中公开的所有特征，或公开的所有方法或过程中的步骤，除了互相排斥的特征和/或步骤以外，均可以以任何方式组合。

下面结合图1-2对本发明作详细说明。

本发明提供一种利用低于Rec.2020显示设备最大化还原Rec.2020色域内容色彩的方法，在保持像素点亮度不变的前提下，根据显示设备自身的色彩范围，对超出显示设备的Rec.2020色彩范围做合理适配，不同于显示设备自行处理信号的过程，规避在传统色域下进行变换带来色彩损耗的问题，避免信号被强行压缩再自主拉伸造成的色调和饱和度大幅失真的情况。

进行色域转换的一般流程包括但不限于以下基本步骤：首先将图像信号转换到设备无关的中间色域上去；再由设备相关信息构造设备可显示色域的边界限制；由图像像素在中间色域上的位置信息判断图像超出设备色域边界限制的程度；根据图像像素的位置与其超出设备色域的程度，进行像素在中间色域的的位置调整；最后将调整得到的位置信息转换成设备相关的色域表示信号；最终完成在不改变像素点亮度的前提下，将显示颜色范围严格限制在显示设备的色彩空间之内。

一种低于Rec.2020色域显示设备最大化还原Rec.2020色域内容的方法，包括以下步骤：

步骤1：将视频图像的色域转换至中间色域，得到每一帧视频图像中每个像素点在中间色域的位置；

步骤2：将显示设备的色域转换至中间色域，构造显示设备的色域在所述中间色域上的边界；

步骤3：将视频图像中每个像素点的位置调整至所述边界内；

步骤4：将调整位置后视频图像的色域由中间色域转换至显示设备的色域，完成色域转换。

进一步的，还包括预处理步骤0：

步骤00：判断视频图像色彩空间的格式，若色彩空间的格式为RGB格式，则直接跳转至步骤02；否则跳转至步骤01；

步骤01：将视频图像色彩空间的格式转换为RGB格式；

步骤02：将RGB格式信号由量化信号转换至归一化信号，所述归一化信号的范围为[0，1]，得到归一化后的非线性RGB信号；

步骤03：将视频图像的非线性的RGB信号转换成线性RGB信号。

进一步的，所述步骤1中，中间色域为CIE Lab色域空间或HSB色域空间。

进一步的，所述步骤2的具体步骤如下：

步骤21：获取所述显示设备三原色点在CIE xyz色彩空间中的坐标，连接所述三原色点，得到色域边界三角形；

步骤22：对所述色域边界三角形的三边进行边界点采样，得到采样点的坐标值；

步骤23：将所述采样点变换至所述中间色域，并顺次连接中间色域中的采样点得到边界多边形；

步骤24：对所述边界多边形进行分区，得到k个分区。

进一步的，所述步骤3的具体步骤如下：

步骤31：将中间色域下的每个像素点划分至对应分区中；

步骤32：分别计算每一分区中像素点与原点间的距离，得到该分区中的最远像素点及最远像素点距原点的最大距离d_max；

步骤33：获取该分区中最远像素点与原点的连线，得到该连线与所述边界多边形的交点及所述交点至原点的距离d₀；

步骤34：计算该分区中最大距离d_max与距离d₀间的比值q_j，其中i表示分区的序号；

步骤35：利用所述比值q_j将该分区中的各个像素点的位置调整至所述边界多边形内。

进一步的，还包括步骤5：在色域转换后，将视频图像由线性RGB信号转换为非线性RGB信号。

具体实施例1

本实施例中色域转换的中间色域为CIE Lab色域空间，其中显示设备为SDR显示设备，其色彩范围低于Rec.2020；

色域转换的步骤如下：

步骤0：对具有Rec.2020色域内容的待转换视频图像进行预处理；

步骤00：判断视频图像色彩空间的格式，若色彩空间的格式为RGB格式，则直接跳转至步骤02；否则跳转至步骤01；

步骤01：将视频图像色彩空间的格式转换为RGB格式；

步骤02：将RGB格式信号由量化信号转换至归一化信号，所述归一化信号的范围为[0，1]，得到归一化后的非线性RGB信号；

步骤03：将视频图像的非线性的RGB信号转换成线性RGB信号(后续步骤均对视频图像的线性RGB信号进行处理)。

步骤1：将视频图像的色域(采用RGB色差分量表示)转换至CIE Lab色域空间，得到每一帧视频图像中每个像素点在CIE Lab色域空间的位置；转换的具体步骤如下：

步骤11：建立CIE xyz色彩空间：根据Rec.2020规定的变换矩阵将视频图像中每一帧图像的每一像素点的线性RGB信号变换到xyz色彩空间中去，得到每一像素点的坐标，采用的公式如下：

其中，E_mR、E_mG、E_mB分别表示该像素点线性RGB信号的三个分量，x表示表示分量E_mR在x轴上的值，y表示表示分量E_mG在y轴上的值，z表示表示分量E_mB在z轴上的值；

步骤12：利用像素点在xyz色彩空间的坐标位置，将像素点均转换至CIE Lab色域空间，得到像素点在CIE Lab色域空间中的位置(a，b)，其中a和b均表示该像素点的色度分量，将xyz色彩空间中的坐标转换至CIE Lab色域空间的具体方法为现有技术。

步骤2：将显示设备的色域转换至CIE Lab色域空间，构造显示设备的色域在所述CIELab色域空间上的边界；

步骤21：根据显示设备的出厂信息或采用测量方式，获取所述显示设备三原色点(R、G、B)在CIE xyz色彩空间中的坐标(获取坐标的方法与步骤11中的方法相同)，连接所述三原色点，得到色域边界三角形；

步骤22：对所述色域边界三角形的三边进行边界点采样，得到采样点的坐标值，采样点数为n，则每条边的采样数量为n/3；

步骤23：将所述n个采样点由CIE xyz色彩空间变换至所述CIE Lab色域空间，得到每个采样点在CIE Lab色域空间中的坐标，并按顺时针或逆时针顺序连接n+3个点(包括n个采样点与3个三原色点)，得到边界多边形；

步骤24：将所述边界多边形按角度分为k个分区，例如，若将边界多边形划分36个分区，即每10°为一分区。

步骤3：将视频图像中每个像素点的位置调整至所述边界内；

步骤31：根据每一像素点在CIE Lab色域空间中的位置(a，b)，计算每一像素点的角度arctan(b/a)，按arctan(b/a)和像素点所在的象限将该像素点划分至对应分区中；

步骤32：分别计算每一分区中像素点与原点间的距离，得到该分区中的最远像素点及最远像素点距原点的最大距离d_max；

步骤33：获取该分区中最远像素点与原点的连线，得到该连线与所述边界多边形的交点及所述交点至原点的距离d₀；

步骤34：计算该分区中最大距离d_max与距离d₀间的比值q_j，其中i表示分区的序号；

步骤35：利用所述比值q_j将该分区中的各个像素点的位置调整至所述边界多边形内，即将像素的位置(a，b)值乘以该像素所在分区的比值q_j(或对所有分区进行统计处理，为不同分区设置权值，例如每隔30°的分区权值较大，对不同分区的比值进行加权平均，得到全局统一的比值q_t)，得到经过变换后每一像素的(a_i，b_i)值；

步骤36：将每一像素点未经变换的亮度L值与经过变换的a、b值进行组合，形成(L，a_i，b_i)，即更新像素点在CIE>

步骤4：将调整位置后视频图像的色域由CIE Lab色域空间转换至显示设备的色域，完成色域转换。

步骤41：将每一像素点由CIE Lab色域空间转换至CIE xyz色彩空间，得到对应的x’y’z’坐标(由CIE Lab色域空间转换至CIE xyz色彩空间的方法也为现有技术)；

步骤42：计算显示设备色域的反变换矩阵

步骤421：计算显示设备的白点校正向量ω，使像素点的RGB色差分量的比例为1:1:1时，色调表示为白色，采用的公式为：

ω＝[R G B]^-1W，其中，R表示显示设备中R基色在CIE>

步骤422：计算所述显示设备色域到CIE xyz色彩空间的反变换矩阵公式如下：

其中，r，g，b分别表示白色校正向量ω中的三个分量。

步骤43：利用所述反变换矩阵将每一像素点恢复为RGB色差分量表示，即将像素点由CIE xyz色彩空间转换至显示设备色域(采用RGB色差分量表示)，公式为：

步骤45：建立转换前的线性RGB信号到色域转换后的线性RGB信号间的快速查找表，实现整个视频图像的色域转换。

步骤5：在色域转换后，将视频图像由线性RGB信号转换为非线性RGB信号。

具体实施例2

本实施例中色域转换的中间色域为HSB色域空间，色域转换的步骤如下：

步骤0：对待转换的视频图像进行预处理；

步骤00：判断视频图像色彩空间的格式，若色彩空间的格式为RGB格式，则直接跳转至步骤02；否则跳转至步骤01；

步骤01：将视频图像色彩空间的格式转换为RGB格式；

步骤02：将RGB格式信号由量化信号转换至归一化信号，所述归一化信号的范围为[0，1]，得到归一化后的非线性RGB信号；

步骤03：将视频图像的非线性的RGB信号转换成线性RGB信号(后续步骤均对像素点的RGB信号进行处理)。

步骤1：将视频图像的色域转换至HSB色域空间，得到每一帧视频图像中的每个像素在HSB色域空间的位置，其中像素点的RGB值可直接转换至HSB色域空间，采用的公式为现有技术。

步骤2：将显示设备的色域转换至HSB色域空间，构造显示设备的色域在所述HSB色域空间上的边界；

步骤21：根据显示设备的出厂信息或采用测量方式，获取所述显示设备三原色点(R、G、B)在CIE xyz色彩空间中的坐标(方法与具体实施例1中步骤11采用的方法相同)，连接所述三原色点，得到色域边界三角形；

步骤22：对所述色域边界三角形的三边进行边界点采样，得到采样点的坐标值，采样点数为n，则每条边的采样数量为n/3，将n个采样点的色彩表达方式由CIE xyz色彩空间表示变换回RGB色差分量表示(变换方法与具体实施例1中步骤4采用的方法相同)；

步骤23：将所述n个采样点的RGB值直接变换至所述HSB色域空间，得到每个采样点在HSB色域空间中的坐标，并按顺时针或逆时针顺序连接n+3个点(包括n个采样点和3个三原色点)，得到边界多边形；

步骤24：利用每一像素点的H分量(色相，范围为0～360°)将所述边界多边形分为k个分区，例如当k取36时，则以10°为单位将边界多边形分为36个分区。

步骤3：将视频图像中每个像素点的位置调整至所述边界内；

步骤31：利用像素点在HSB色域空间中的位置，将该像素点划分至对应分区中；

步骤32：获取每一分区中像素点S分量的取值，得到该分区中的最远像素点及最远像素点S分量的取值S_max；

步骤33：获取该分区中最远像素点与原点的连线，得到该连线与所述边界多边形的交点及所述交点S分量的取值S₀；

步骤34：计算该分区中S_max与S₀间的比值q_j，其中i表示分区的序号；

步骤35：利用所述比值q_j将该分区中的各个像素点的位置调整至所述边界多边形内，即将像素点的S分量值乘以该像素所在分区的比值q_j，得到经过变换的S_i分量；

步骤36：将每一像素点未经变换的色相H和亮度B分量值与经过变换的S_i分量值进行组合，更新像素点在HSB色域空间中的数据(H，S_i，B)。

步骤4：将调整位置后视频图像的色域由HSB色域空间转换至显示设备的色域，完成色域转换，视频图像在HSB色域空间的色彩表示可直接转换为RGB色差分量表示。

步骤5：在色域转换后，将视频图像由线性RGB信号转换为非线性RGB信号。