基于GPU的图像色调映射方法技术

本发明专利技术的基于GPU的图像色调映射方法中首先获取待处理图像的各个像素的初始光亮度值，然后根据各个像素的初始光亮度值计算得到全局光亮度值，进一步将待处理图像映射到中级灰度区中，对映射后的图像进行局部对比度增强得到各个像素的最终亮度值，并以最终亮度值完成色调映射。本发明专利技术的图像色调映射方法基于GPU编程管线实现，且高斯滤波采用空间卷积，将待处理图像中的像素划分为若干个部分采用GPU中不同的线程完成卷积，充分利用改了GPU的并行处理能力，大大提高了图像色调映射的速度，能够达到交互的帧率要求，有利于实现实时图像色调映射。

【技术实现步骤摘要】
【专利摘要】本专利技术的基于GPU的图像色调映射方法中首先获取待处理图像的各个像素的初始光亮度值，然后根据各个像素的初始光亮度值计算得到全局光亮度值，进一步将待处理图像映射到中级灰度区中，对映射后的图像进行局部对比度增强得到各个像素的最终亮度值，并以最终亮度值完成色调映射。本专利技术的图像色调映射方法基于GPU编程管线实现，且高斯滤波采用空间卷积，将待处理图像中的像素划分为若干个部分采用GPU中不同的线程完成卷积，充分利用改了GPU的并行处理能力，大大提高了图像色调映射的速度，能够达到交互的帧率要求，有利于实现实时图像色调映射。【专利说明】基于GPU的图像色调映射方法
本专利技术涉及计算机图像领域，具体涉及一种基于GPU的图像色调映射方法。
技术介绍
色调映射是在有限动态范围媒介上近似显示高动态范围图像的一项计算机图形学技术。在现实世界中，一个场景的动态范围往往是现实设备所无法表示的，这些设备通常只能提供8bit通道来表示动态范围，这就必然需要能将高动态图像映射到低动态设备上的色调映射算法。目前已经有很多色调映射算法都能够完成将高动态图像映射到低动态设备上的功能。最简单的可能就是线性映射，不过线性变化往往会因为尺度的原因而忽略很多原图像的细节信息，只保留对比度。一种基于人的感知的色调映射算法首先由Tumblin和Rushmeier提出，该算法能够保留原有的感光效果。之后，Ward又提出了一种丢弃亮度信息而保留感知对比信息的算法，这种方法将HDR图像和现实设备最小感知亮度之间的差值保留了下来。Ward Larson et al.提出了另一种柱状图调制技术，该技术基于场景中的分布式光照自适应，能够很好的改善具有对比感、视角变化和色彩敏感度的照片的真实感。Tumblin随后又提出了一种基于人类视觉自适应调整的新算法，该算法把原图像分为照明层和反射层，在保存了反射细节信息之后，对光照层进行压缩。色调映射算法常常涉及全局和局部计算，全局计算虽然简单有效，但是很难有效地保留大部分HDR图像的局部差异；局部计算却可通过使用空间变换映射来解决这个问题，从这一点，可以知道，依据局部性的原理，两个确定的照明亮度可以映射为不同的值。Jobson和Tanaik.后来发展了一种多分辨率的技术，这种技术能够用来模拟人类视觉系统的行为。虽然它可以将很多的局部细节信息保留下来，使得最终的实验效果很好，但是却过于强调细节，并且有太多的参数需要设定。之后Fattal提出一种基于光照梯度衰减的新方法。从概念上讲，这种方法不仅简单，而且能够进行有效的计算，可是却要解一个泊松方程。不过，Goodnight在GPU上实现了这个算法，只不过没能够做到实时的交互。色调映射算法虽然很多，也有不少的人去实现各种色调映射算法，但交互式的色调映射算法却很少有人关注，实时交互的色调映射算法的实现几乎没有人去尝试，很大程度上是因为色调映射算法本身的复杂性。近年来，图形硬件技术的发展，使得部分的图形硬件提供流水线中顶点和图元部分的可编程接口，GPU的高效运算能力使得交互式3D渲染更加快速，这也促使使用GPU可编程管线来实现可交互的实时色调映射更为便捷，更加具有实际意义。
技术实现思路
针对现有的色调映射方法中实时性差的问题，本专利技术提供了一种基于GPU的图像色调映射方法。一种基于GPU的图像色调映射方法，包括:(I)获取待处理图像中每个像素的初始光亮度值，并根据所有像素的初始光亮度值计算得到待处理图像的全局光亮度值；(2)将待处理图像映射到中级灰度区，其中待处理图像中各个像素在中级灰度区的光亮度值根据:【权利要求】1.一种基于GPU的图像色调映射方法，其特征在于，包括: (1)获取待处理图像中每个像素的初始光亮度值，并根据所有像素的初始光亮度值计算得到待处理图像的全局光亮度值； (2)将待处理图像映射到中级灰度区，其中待处理图像中各个像素在中级灰度区的光亮度值根据: 2.如权利要求1所述的基于GPU的图像色调映射方法，其特征在于，所述步骤(1)中根据: 3.如权利要求2所述的基于GPU的图像色调映射方法，其特征在于，所述步骤(3)中包括: (3-1)对待处理图像进行多尺度的高斯滤波得到各个尺度上的归一化因子； (3-2)根据中心环绕函数判断得到满足Reinhard条件的尺度； (3-3)根据满足Reinhard条件的尺度上的归一化因子计算各个像素的最终光亮度值，其中坐标为(X，y)的像素的最终光亮度值为: 4.如权利要求3所述的基于GPU的图像色调映射方法，其特征在于，所述步骤(3-1)包括: (3-11)分别定义η个尺度及各个尺度下的高斯核函数； (3-12)对于每个尺度，(根据待处理的图像大小和GPU并行处理能力)将待处理图像中的像素和高斯核函数划分成若干个一一对应的部分，将每部分像素的像素值和对应的高斯核函数进行卷积，将所有部分卷积的和作为该尺度的归一化因子。5.如权利要求4所述的基于GPU的图像色调映射方法，其特征在于，相邻的两个尺度满足: Si+i — I.6 X s.[ j 其中，Si 为第 i 个尺度，i=l, 2,......n, S1 = 0.35。6.如权利要求5所述的基于GPU的图像色调映射方法，其特征在于，所述η的取值范围为4~8。7.如权利要求6所述的基于GPU的图像色调映射方法，其特征在于，所述Reinhard条件的阈值为0.02~0.06。`【文档编号】G06T1/20GK103824250SQ201410036309【公开日】2014年5月28日 申请日期:2014年1月24日 优先权日:2014年1月24日 【专利技术者】李盼, 张大龙, 董建锋, 张丹, 赵磊, 鲁东明 申请人:浙江大学本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于GPU的图像色调映射方法，其特征在于，包括：（1）获取待处理图像中每个像素的初始光亮度值，并根据所有像素的初始光亮度值计算得到待处理图像的全局光亮度值；（2）将待处理图像映射到中级灰度区，其中待处理图像中各个像素在中级灰度区的光亮度值根据：L(x,y)=aLw‾Lw(x,y)]]>计算，a为亮度常数，为待处理图像的全局光亮度值，Lw（x，y）坐标为（x，y）的像素的初始光亮度值；（3）根据各个像素在中级灰度区中的光亮度值对待处理图像中的该像素进行局部对比度增强，得到各个像素的最终光亮度值；（4）利用各个像素的最终光亮度值对待处理图像进行色调映射，得到色调映射后的图像。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：李盼，张大龙，董建锋，张丹，赵磊，鲁东明，
申请(专利权)人：浙江大学，
类型：发明
国别省市：